Proiect PIIAS

8/18/2019 Proiect PIIAS

1/104

UNIVERSITATEA TEHNICĂ DE CONSTRUCȚII BUCUREȘTI

FACULTATEA DE GEODEZIE

Numele: Benedic Codruț George

Master Geomatică, anul II


2/104

2

PRELUCRAREA IMAGINILOR DE TELEDETECŢIE

SIG IDRISI

SCOPUL LUCRĂRII:

1. Punerea în evidenţă a unor clase de obiecte din imagine:

a) ape curgătoare; b) lacuri;

c)

teren descoperit şi terenuri agricole d) vegetaţia din zona mlăştinoasă a Deltei (stuf, papură, vegetaţie ierboasă, păduri).

2. Comparaţie între eficienţa diferitelor tipuri de prelucrare a imaginii în separareaprincipalelor clase de obiecte din imagine.

DATE INIŢIALE:

Înregistrare multispectrală Landsat - 5 TM (rezoluţie 30m)

Banda 1 - 0,45 - 0,52 μm Banda 2 - 0,52 - 0,60 μm Banda 3 - 0,63 - 0,69 μm Banda 4 - 0,76 - 0,90 μm Banda 5 - 1,55 - 1,75 μm Banda 6 - -

Banda 7 - 2,08 - 2,35 μm


3/104

3

CUPRINS:

1. Familiarizarea cu mediul de lucru SIG IDRISI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . pag. 4

2. Selectarea directoarelor sursă și de lucru . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . pag. 5

3. Afișarea diferitelor imagini cu diferite palete de culoare . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . pag. 7

4. Exportul datelor în format „.bmp” și „.tiff”; Afișarea metadatelor . . . . . . . . . . . . pag. 10

5. Mărirea imaginii și revenirea la imaginea inițială . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . pag. 17

6. Realizarea unor ferestre de 300 x 300 pixeli din cele 3 imagini inițiale . . . . . . . . . pag. 20

7.

Realizarea a 20 de variante de imagini color compus, cu diferitetipuri de întărire a contrastului (circa 50 de imagini) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . pag. 21

8. Realizarea a 7 tipuri de filtrare în diferite variante (circa 30 de variante) . . . . . . pag. 48

9. Realizarea histogramei fiecărei benzi spectrale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . pag. 64

10. Folosirea modulului CLUSTER (Clasificare nesupervizată) pentru realizarea unor clasificări cu 5, 10, 15 sau 20 de clase,

în diverse variante de clasificare (circa 20 de variante) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . pag. 84

11.

Realizarea a 10 variante de operații cu benzi spectrale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . pag. 95


4/104

4

1. Familiarizarea cu mediul de lucru SIG IDRISI.

Figura nr. 1.1.

Figura nr. 1.2. Componența meniului „File”

Figura nr. 1.3. Componența meniului „Display”

Figura nr. 1.4. Componența meniului „Analysis”

Figura nr. 1.5. Componența meniului „Reformat”


5/104

5

Figura nr. 1.6. Componența meniului „Data Entry”

Figura nr. 1.7. Componența meniului „Help”

2. Selectarea directoarelor sursă și de lucru.

File Data Paths Project environment

Main working folder:

Figura nr. 2.1. Folder-ul de lucru principal („Main working folder”)


6/104

6

Resource folders:

Figura nr. 2.2. Folder-ele cu resurse („Resource folders”)

Figura nr. 2.3. Conținutul folder -ului cu resurse (imaginiile de prelucrat)


7/104

7

3. Afișarea diferitelor imagini cu diferite palete de culoare.

File Idrisi File Explorer

Figura nr. 3.1. Afișarea imaginii „84tm1mv2”


8/104

8



9/104

9



10/104

10

4. Exportul datelor în format „.bmp” și „.tiff ”; Afișarea metadatelor.

Exportul datelor în format „.BMP” și „.TIF”:

File Export Desktop Publishing Formats BMPIDRIS / DXFIDRIS / TIFIDRIS

Figura nr. 4.1. Exportul datelor în format „.BMP” și „.TIF”


11/104

11

Exportul datelor în formate specifice soft-ului:

File Export Software-Specific Formats ARCIDRIS / ATLIDRIS / ERDIDRIS /

GRASSIDR / MAPIDRIS / MIFIDRIS /

PALIDRIS / SHAPEIDR / SRFIDRIS /

Vector Export Format

Figura nr. 4.2. Exportul datelor în formate specifice soft-ului


12/104

12

Fișierele exportate în format „.BMP” și „.TIF”, pornind de la imaginile originale, la care s-auaplicat diferite palete de culoare, sunt salvate în folder-ul „Imagini punctul 04”.

Figura nr. 4.3. Salvarea imaginii „84tm1mv2” în format „.BMP”

Figura nr. 4.4. Salvarea imaginii „84tm1mv2” în format „.TIF”



13/104

13





14/104

14

Afișarea metadatelor:

File Metadata

Figura nr. 4.9. Afișarea metadatelor


15/104

15

În figurile următoare se prezintă metadatele pentru cele 3 imagini inițiale.

Figura nr. 4.10. Metadatele pentru imaginea „84tm1mv2”


16/104

16




17/104

17

5. Mărirea imaginii și revenirea la imaginea inițială.

Mărirea imaginii se realizează cu butonul „Zoom In”, cu cele 4 săgeți (figura nr. 19) se mișcăimaginea stânga - dreapta / sus - jos, iar pentru a reveni la imaginea inițială se folosește butonul„Zoom Out”.

Figura nr. 5.1. Mărirea imaginii și revenirea la imaginea inițială

Figura nr. 5.2. Imaginea „84tm1mv2” mărită


18/104

18



19/104

19



20/104

20

6. Realizarea unor ferestre de 300 x 300 pixeli din cele 3 imagini inițiale.

Reformat WINDOW

Figura nr. 6.1. Realizarea unei ferestre de 300 x 300 pixeli pentru imaginea „84tm1mv2”



21/104

21


Notă: Imaginile rezultate, cu dimensiunea de 300 x 300 pixeli, sunt salvate în folder -ul„Imagini punctul 06”.

7. Realizarea a 20 de variante de imagini color compus, cu diferite tipuri de întărire acontrastului (circa 50 de imagini).

Display COMPOSITE

Figura nr. 7.1. Salvarea imaginilor color-compus - varianta 1


22/104

22

Analysis Image Processing Enhancement COMPOSITE

Figura nr. 7.2. Salvarea imaginilor color-compus - varianta 2

Figura nr. 7.3. Imaginea 1 color compus (fereastră pentru realizarea imaginii)


23/104

23




24/104

24




25/104

25




26/104

26




27/104

27




28/104

28




29/104

29




30/104

30




31/104

31

Figura nr. 7.20. Imaginea 18 color compus (f ereastră pentru realizarea imaginii)



32/104

32




33/104

33




34/104

34




35/104

35




36/104

36




37/104

37

Figura nr. 7.32. Imaginea 30 color compus (fer eastră pentru realizarea imaginii)



38/104

38




39/104

39




40/104

40




41/104

41




42/104

42




43/104

43




44/104

44




45/104

45




46/104

46




47/104

47



Notă: Imaginile color compus rezultate sunt salvate în folder -ul „Imagini punctul 07”.


48/104

48

8. Realizarea a 7 tipuri de filtrare în diferite variante (circa 30 de variante).

Analysis Image Processing Enhancement COMPOSITE

Figura nr. 8.1. Filtrarea imaginilor

Figura nr. 8.2. Filtrul „Mean” aplicat imaginii „84tm1mv2” (filtrare digitală)


49/104

49

Figura nr. 8.3. Filtrul „Gaussian” aplicat imaginii „84tm1mv2” (filtrare digitală)

Figura nr. 8.4. Filtrul „Minimum” aplicat imaginii „84tm1mv2” (filtrare digitală)


50/104

50

Figura nr. 8.5. Filtrul „Median” aplicat imaginii „84tm1mv2” (filtrare digitală)

Figura nr. 8.6. Filtrul „Maximum” aplicat imaginii „84tm1mv2” (filtrare digitală)


51/104

51

Figura nr. 8.7. Filtrul „Adaptive Box” aplicat imaginii „84tm1mv2” (filtrare digitală)

Figura nr. 8.8. Filtrul „Mode” aplicat imaginii „84tm1mv2” (filtrare digitală)


52/104

52

Figura nr. 8.9. Filtrul „Laplacian Edge Enhancement” aplicat imaginii „84tm1mv2” (filtrare digitală)

Figura nr. 8.10. Filtrul „High Pass” aplicat imaginii „84tm1mv2” (filtrare digitală)


53/104

53

Figura nr. 8.11. Filtrul „Sobel Edge Detector” aplicat imaginii „84tm1mv2” (filtrare digitală)



54/104

54




55/104

55


Figura nr. 8.16. Filtrul „Maximum” aplicat imaginii „84tm2mv2” (filtrare digitală)


56/104

56




57/104

57




58/104

58




59/104

59




60/104

60




61/104

61




62/104

62




63/104

63


Notă: Imaginile care au rezultat în urma aplicării diferitelor filtre sunt salvate în folder -ul„Imagini punctul 08”.


64/104

64

9. Realizarea histogramei fiecărei benzi spectrale.

Display HISTO

Figura nr. 9.1. Afișarea histogramelor - varianta 1


65/104

65

Analysis Database Query HISTO

Figura nr. 9.2. Afișarea histogramelor - varianta 2

Figura nr. 9.3. Fereastra pentru afișarea histogramelor


66/104

66

Figura nr. 9.4. Selectarea imaginii „84tm1mv2” pentru afișarea histogramei grafice corespunzătoare

Figura nr. 9.5. Histograma necumulativă, de tip bară, pentru imaginea „84tm1mv2”


67/104

67

Figura nr. 9.6. Histograma cumulativă, de tip bară, pentru imaginea „84tm1mv2”


68/104

68

Figura nr. 9.7. Histograma necumulativă, de tip linie, pentru imaginea „84tm1mv2”


69/104

69

Figura nr. 9.8. Histograma cumulativă, de tip linie, pentru imaginea „84tm1mv2”


70/104

70

Figura nr. 9.9. Histograma necumulativă, de tip arie, pentru imaginea „84tm1mv2”


71/104

71


Figura nr. 9.11. Selectarea imaginii „84tm1mv2” pentru afișarea histogramei numerice corespunzătoare

Notă: Histograma numerică pentru imaginea „84tm1mv2” este salvată în folder -ul„Histograme punctul 09”.


72/104

72




73/104

73



74/104

74



75/104

75



76/104

76



77/104

77

Figura nr. 9.18. Histograma cumulativă, de tip arie, pentru imaginea „84tm2mv2”




78/104

78




79/104

79



80/104

80



81/104

81



82/104

82



83/104

83

Figura nr. 9.26. Histograma cumulativă, de tip arie, pentru imaginea „84tm4mv2”




84/104

84

10. Folosirea modulului CLUSTER (Clasificar e nesupervizată) pentru realizarea unorclasificări cu 5, 10, 15 sau 20 de clase, în diverse variante de clasificare ( circa 20 devariante).

Analysis Database Query RECLASS

Figura nr. 10.1. Clasificarea imaginilor


85/104

85

Figura nr. 10.2. Clasificarea imaginii „84tm1mv2” în 5 clase



86/104

86




87/104

87




88/104

88




89/104

89




90/104

90




91/104

91




92/104

92




93/104

93




94/104

94




95/104

95


Notă: Imaginile rezultate în urma clasificării imaginilor originale în clase cu intervale egalesunt salvate în folder -ul „Imagini punctul 10”.


96/104

96

11. Realizarea a 10 variante de operații cu benzi spectrale.

Suprapunerea a două imagini

Analysis Database Query OVERLAY

Figura nr. 11.1. Operația de Overlay (Suprapunere) între două imagini

Figura nr. 11.2. Adunarea imaginilor „84tm1mv2” și „84tm2mv2”


97/104

97

Figura nr. 11.3. Scăderea imaginilor „84tm2mv2” și „84tm4mv2”

Figura nr. 11.4. Adunarea imaginilor „84tm2mv2” și „84tm4mv2”


98/104

98

F il trul Q apli cat imaginilor

Analysis Image Processing Fourier Analysis FILTERQ

Figura 11.5. Filtrul Q aplicat imaginilor


99/104

99

Figura 11.6. Filtrul „Ideal Low Pass” aplicat imaginii „84tm1mv2”

Figura 11.7. Filtrul „Butterworth Band Pass” aplicat imaginii „84tm2mv2”


100/104

100

Figura 11.8. Filtrul „Hanning High Pass” aplicat imaginii „84tm4mv2”


101/104

101

Transpunerea imaginil or

Reformat TRANSPOSE

Figura 11.9. Transpunerea imaginilor

Figura 11.10. Inversarea ordinii rândurilor imaginii „84tm1mv2”


102/104

102

Figura 11.11. Inversarea ordinii coloanelor imaginii „84tm2mv2”

Figura 11.12. Rotirea imaginii „84tm4mv2” cu 90° în sensul acelor de ceasornic


103/104

103

Contracția imaginilor

Reformat CONTRACT

Figura 11.13. Contracția imaginilor

Figura 11.14. Contracția imaginii „84tm1mv2” prin agregarea pixelilor


104/104

Figura 11.15. Contracția imaginii „84tm2mv2” prin agregarea pixelilor

Proiect PIIAS

Documents

Transcript of Proiect PIIAS