land use

1. WEEK 1
เปิดแปลงภาพที่ต้องการจะทาในโปรแกรม Arcmap
แปลงภาพจากไฟล์ jpg ให้เป็น tip โดยคลิกขวาที่ไฟล์แล้วเลือก data แล้วเลือก Export Data

2. ตึงค่าพิกัด โดยกดเลือก Raster Size แล้วเปลี่ยน Location
ทาการ save

3. นาเข้าข้อมูลที่ต้องการเลือก

6. ผลลัพธ์
ทาการเปลี่ยนสีเป็นสีขาวดา

7. จะได้ภาพสีขาวดา
ไปที่ catalog เพื่อสร้าง shapfile

8. ตั้งชื่อ shapfile และเปลี่ยนตรง feature typeเป็น Polyline เพื่อให้ง่ายต่อการแก้ไข

10. เปลี่ยนตัวอักษร
เริ่มการทางาน

11. คาสั่งลบตัวหนังสือในแปลงที่ดิน
ตัวหนังสือในแปลงจะถูกลบ

14. stopEditing

15. Add Basemap

21. WEEK 2 โปรแกรม Envi
ไฟล์ Metadata = คาอธิบายของข้อมูล
เปิดโปรแกรม ENVI

22. เปิดภาพถ่าย
เปิดจากไฟล์ metadata( .txt)

23. ปรับความคมชัดของภาพ
เปลี่ยนสีภาพ

24. Landsat 8 ถ้าอยากได้สีแบบ Landsat 5 ต้อง +1เช่น 123 เป็น 234
สีแดงคือมีคลอโรฟิลด์มาก

25. การปรับแก้เชิงคลื่น

26. เลือกเป็น Reflectance

27. เมื่อปรับเสร็จแล้วทาการ save
เครื่องมือแสดงค่า

28. ค่าที่ได้
การตัดภาพ

29. เปิดขอบเขตChantaburi
ขอบเขต

30. เครื่องมือตัดภาพ

31. เปลี่ยนเป็น Yes จะตัดได้เป็นรูปขอบเขตการปกครอง

32. เสร็จแล้วทาการ save

33. เปลี่ยนสี
แปลภาพ

34. ทาการแปลภาพ

35. ทาทั้งหมด 5 class
ทาการ Save

36. เลือกทั้งหมด
ทาการ save

37. เปิดเครื่องมือ

38. ผลลัพธ์

39. WEEK 3 ตรวจสอบค่าความถูกต้อง
เปิดภาพในโปรแกรม Envi
เปลี่ยนสี

40. เก็บตัวอย่าง

41. ตรวจสอบความถูกต้อง

42. จับคู่คลาส
ผลตรวจสอบความถูกต้อง

43. เปิดภาพของปี 2017 มาเปรียบเทียบ

44. เปิดไฟล์ขอบเขตจันทบุรี

46. WEEK 4 การประเมินราคาที่ดิน
เปิดไฟล์
ใส่ค่าพิกัด

47. ซูมมุมซ้ายล่าง
ตึงค่าพิกัด

48. มุมล่างซ้าย

49. มุมบนซ้าย
มุมบนขวา

50. มุมล่างขวา
เข้าคาสั่ง Georeferencing เลือก Update Display

52. สร้าง shapfile

53. เปิดตาราง
ทาการ Add field

55. StartEditing
ทาการดิจิไทต์

56. WEEK 5
การซ้อนทับ
StartEditing

57. ทาการดิจิไทต์
ใส่ราคาที่ดิน

58. Save editing แล้ว stop editing

59. ค้นหา Feature To Point
Input ข้อมูล

60. ตั้งชื่อแล้วทาการ save
กด OK

61. ค้นหา Point Density
Input ข้อมูล แล้วทาการ save

62. คลิก Environment กาหนด Processing Extent
กาหนด Raster Analysis

63. กด OK
ค้นหา Euclidean distance

64. Input ข้อมูล แล้วทาการ save
คลิกEnvironments กาหนดProcessingExtent

65. กาหนด Raster Analysis แล้วกด OK
ค้นหา Raster to Polygon

66. Input ข้อมูล ตั้งชื่อ แล้วทาการ save
กาหนด Cellsize เป็น 5กด OK

67. ค้นหา Reclassify
Input ข้อมูล ตั้งชื่อ แล้วทาการ save

68. ทาการ Reclassification
ใช้เครื่องมือ AHP

69. Add แล้วกด Next
ใส่ค่า

70. กด Compute แล้ว Create map
ทาการ save

71. กด Finish
ผลลัพธ์

72. WEEK 6
เปิดภาพดาวเทียม และ เปิดขอบเขต Chantaburi
เลือกคาสั่ง ModleBuilder

73. ลากข้อมูลทั้ง 2 มาใส่
เลือกคาสั่ง Raster calculator มาใส่

74. ดับเบิ้ลคลิก Raster Calculator เพื่อทาการคานวณ
เลือกนามสกุล mtl

75. นาค่าข้อมูลตัวเลขมาคานวณ

76. นาค่าตัวเลขที่คานวณไว้มาใส่แล้วดับเบิ้ลคลิกเครื่องหมายรีไซเคิล

77. ทาการ save
จบการทางาน1คาสั่ง

78. ลากคาสั่ง Extract by Mask มาใส่

79. โยงเส้นจาก LS8_rad มาหา Extract byMask แล้วคลิกขวาเลือก Input raster

80. โยงเส้นจาก chantaburi มาหา Extract byMask แล้วคลิกขวาเลือก Input raster or feature mask data
ดับเบิ้ลคลิก output save เปลี่ยนชื่อแล้ว save

81. ผลลัพธ์
ลากคาสั่ง Raster Calculator มาใส่

82. ทาการคานวณโดยหารเลือกext_ls8_rad
ทาการsave

83. ผลลัพธ์
Add todisplay สีเขียวทุกอันแล้วกด run

84. ผลลัพธ์ทั้งหมดของการทา ModleBuilder
ภาพที่ได้จากการทา ModleBuilder

85. เปลี่ยนสีภาพ
เลือกคาสั่ง 3D Analyst แล้วเลือก temperature

86. ดูอุณหภูมิของวัตถุ

87. Week 7
สร้างshape file จากนั้น Addfiled มา 2 หัวข้อ
ทาการดิจิไทต์จุด

88. เปิดตาราง Attributes ที่ Add filedไว้แล้ว ใส่ค่าในช่องspeed =75.38 direction = 50.73
ใส่ค่าในช่องspeed = 45.87 direction =250.23

89. ใส่ค่าในช่องspeed = 26.46 direction =14.47
เข้าคาสั่ง Model

90. ทา 2 สาเนา
ผลลัพธ์

91. ทา IDW
ทา IDW อันที่ 2

92. ให้ข้อมูลอยู่ในขอบเขต Model Properties เลือก Environmentsg เลือก Processing Extent
Processing Extent เลือก Same as layer Chantaburi ส่วน Raster Analysis เลือก Maximum of Inputs/ Mask
เลือกChantaburi จากนั้นกด Ok

93. ผลลัพธ์
ทาทั้ง 2ข้อมูล Add To Display

94. ผลลัพธ์
หลังจากนั้นสร้างตาข่ายคลุมงาน Create Fishnet → Output เลือกที่เก็บ ส่วน Template Extent เลือก Same as
layer Chantaburi

95. Number of rows /Number of colums เป็น 100 จากนั้นกด OK
ผลลัพธ์

96. ค้นหา Extract Multi Values toPoints
Input point featureเป็น clip_wind จากนั้น Input raster เป็น diet_IDW/speed_IDW แล้วกด OK

97. ผลลัพธ์
หลังจากนั้นไปที่ Layer Properties ไปที่ Symbology เลือก Value เลือก speed_IDW → Advanced กด Ok

98. Rotate เลือก diet_IDW ส่วน Rotation Style เลือกเป็น Geographic แล้วกด OK
SymbolPropertyEditor → Type เลือกเป็น Character Marker Symbol แล้วกด OK

99. หลังจากนั้นทาการเลือกสัญลักษณ์ที่สามารถบอกทิศทางลมได้
ผลลัพธ์

100. WEEK 8
เปิดภาพ Chantaburi
สร้าง shapefile

101. ตั้งชื่อ shapefile ชื่อว่า Lu เลือกเป็น Polygon
เปิดตารางเพื่อทาการ Add field

102. Add field ตั้งชื่อว่า LU_name เลือก Type เป็น Text
Add field ตั้งชื่อว่า LU_code เลือก Type เป็น Text

103. Addfield ตั้งชื่อว่าID_studentเลือกType เป็น Long Integer
เปลี่ยนสี Polygon

104. เริ่มการดิจิไทต์โดยการ start editor

105. ดิจิไทต์จาแนกพืชที่ได้ ใส่ข้อมูลลงในตาราง
ดิจิไทต์โดยการใช้ Auto Complete Polygon

106. Week9
เปิดโปรแกรม QGIS
ไปที่คาสั่ง Plugins เลือก Manage and Install Plugins

107. ค้นหา Semi-Automatic Classification PI กดUpgrade all
กด Close

108. ไปที่คาสั่ง SCP เลือก Preprocessing → Landsat
เลือก Folder แล้วกด Select Folder

109. เลือกไฟล์แล้วกด Open

110. ลบ Bands ที่ไม่ต้องการ คือ Bands 8 -11

111. ทาการใส่เครื่องหมายถูก

112. กด Run
หลังจากนั้นสร้างFolder ไปที่ Select folder จะได้ภาพนี้

113. นาขอบเขตจันทบุรีมาใส่
กด Open

114. ผลลัพธ์
การตัดภาพ

115. กด refres

116. เลือกข้อมูลทั้งหมด
กดRun

117. สร้าง Folder ใหม่
กด Select Folder

118. ผลลัพธ์
เลือกข้อมูลทั้งหมด

119. กด refres

120. กด Run

121. ทาการ Save
ผลลัพธ์

122. ลบข้อมูลอื่นๆออกเหลือไว้แค่ส่วนขอบเขตจันทบุรี
ดับเบิ้ลคลิกที่ LS8_2014 ใส่ค่าตามภาพ

123. ผลลัพธ์
เปลี่ยนBands 56 4R G B

124. ไปที่คาสั่ง Setting เลือก Options
ใส่ค่าแล้วกด OK

125. ผลลัพธ์
หลังจากนั้นกด Refresh list

126. เลือก
แล้วกด Create a new traing input

127. ทาการ Save
กด classification dock

128. เปลี่ยน ROI creation
จากนั้นกด Save

129. หลังจากนั้นกดProject แล้วกด Save As
กด Save

130. Weekที่ 10
เปิดไฟล์ เลือก Subset_reflectance_ls8_2014
เปิดรูปภาพ

131. เปิด shape file นามสกุล .tiff กด Open
ได้ภาพนี้

132. ทาการปรับแก้ ไปที่ Radiometric Correction
หลังจากนั้น เลือก LC81280512014026LGN00_B8.TIF แล้วกด Ok

133. IAR Reflectance Correction กด Choose → Output
ไปที่ Output Filename → เลือกที่เก็บ แล้วกด Open

134. จากนั้นเปิดshape file chantaburi.shp
ไปที่ Toolbox ค้นหาคาสั่ง Subset Data From ROIs

135. เลือก pan_reflectance_2014 กด OK
เลือก EVF:ChantaBuri.shp ไปที่ Choose จากนั้นเลือกที่เก็บ แล้วกด OK

136. ผลลัพธ์
ไปที่ NNDiffuse PanSharpening

137. ช่องInput Low ใส่ข้อมูล Subset_reflectance_ls8 ช่องInput High ใส่ข้อมูล Subset_pan_reflectance_ls8
ช่องOutput → เลือกที่เก็บ → OK
ผลลัพธ์

138. จากนั้นเลือกChange RGB Bands
ทาการเลือกBands R G B

139. ปรับเป็น Equalization
ผลลัพธ์

140. หลังจากนั้นกด Rule Based Feature Extraction Workflow → ช่อง Browse เลือก subset_reflectane_ls8_2014
กด Next
ช่อง Scale Level ปรับเป็น 50 แล้วกด Next หลังจากนั้นจะแสดงผลลัพธ์

141. Week11
ขั้นตอนแรกเปิดโปรแกรม Monteverdi application
กด File เลือก Open dataset หลังจากนั้นกด Brows เลือกข้อมูล Chantaburi.jpg จากนั้น Data type เป็น Real
image ส่วนName เป็น Chantaburi

142. หลังจากนั้นกดOpen
เปิดภาพคลิกขวาที่ chantaburi กด Display in viewer

143. จะได้ภาพนี้
กด Filtering เลือก Mean shift clustering

144. จากนั้น เลือก Setinput กด chantaburi ถึงจะเลือก Reader0 ได้
ทาการเลือกพื้นที่ในกรอบสีแดง ปรับค่าตามความเหมาะสมแล้วกด Run

145. จะได้ภาพนี้
หลังจากนั้นเลือก Clustered Image เลือก Export dataset

146. เลือกไฟล์ที่เก็บ ทาการตั้งชื่อแล้วกด save
เลือกเป็น unsigned char (8bit)

147. เปิดโปรแกรม ArcMap เปิดรูป เลือกคาสั่ง Drawing เลือก Polygon
เลือกDrawing เลือกConvert Graphics To Features

148. ไปที่ this layer’s source data: เลือก durian.jpg จากนั้นกด OK
ค้นหา Extract by Mask

149. ช่องInput raster ใส่ข้อมูล durain.jpg ช่องInput raster or featuremask data ใส่area ช่องOutputraster →
เลือกที่เก็บ จากนั้น OK
เลือกคาสั่ง Image Classification เลือก ex_durian

150. เลือก Training Sample Manager → ทาการดิจิไทต์บริเวณที่เป็นทุเรียน
หลังจากนั้น ทาการ Merge training samples ของ class ทั้งหมด

151. ผลลัพธ์
หลังจากนั้นดิจิไทต์พื้นที่บริเวณอื่นๆแล้วทาการMerge training samples ของclassทั้งหมด

152. ไปที่ Image Classification เลือก Interactive Supervised Classification
ผลลัพธ์

153. หลังจากนั้นค้นหา raster topolygon
ช่องInput raster ใส่Classification_ex_durian ช่องField ใส่Value ช่องOutputpolygon feature เลือกที่เก็บ
แล้วกด OK

154. ผลลัพธ์
หลังจากนั้นค้นหา Feature topoint

155. ผลลัพธ์