La Teledetectie Tema: Prelucrarea si interpretarea imaginii Landsat

Student: Ciubuc Alex 9401

1. Interpretarea vizual a imginii Landsat, folosind minim dou compozitii RGB.Cu ajutorul aplicatiei software LeoWorks, am deschis cele 6 benzi spectrale si am realizat 2 imagini RGB folosind combinatii ntre 3 benzi spectrale.

Imaginea1- o combinatie dintre benzile spectrale: 4-5-3. Prin aceast combinatie identificm usor pdurile, suprafetele agricole,

Imaginea2 o combinatie dintre benzile spectrale: 4-3-2. Prin aceast combinatie identificm mai usor limitele suprafetele agricole de suprafetele construite.

2. Analiza peisajului corespunztor zonei de test .Este o imagine preluata din sud-estului judetului Bacau , la granita cu judetul VranceaReteaua hidrografic: Aceast imagine cuprinde 3 ruri . Rul principal Garlestii in partea de vest in apropierea localitatii HuruiestiTip dendritic.Configuratia retelei: Afluenti n form arborecent care se vars intr-un ru principal n diferite unghiuri ascutite.Formele de relief: Coline din Podisul Barladului si Culmii din Dealurile Racataului.Acoperirea terenului:n aceast imagine terenul e acoperit: suprafete construite(localitti)- in partea de vest de la nord la sud (Giurgeni, Tatarasti, Ungureni,Costisa), centru de la nord la sud(Huruiesti,Negulesti,Perchiu,Largaseni,Pradais, Tutu, Largaseni, Lespezi, Radacinesti, partea estic de la nord la sud(Sarbi,Ochesesti), nord(Lunca); terenuri arabile- partea central, veastic si estica; ruri central- si vest; pduri-partea sud si centru;Cota variaza intre 120m-297m3. Identificarea claselor de acoperire a terenului si vectorizarea n ntregime a imaginii Landsat Identificand clasele de acoperire a terenului (curs de apa, localitati, paduri, teren arabil) am vectorizat imaginea Landsat utilizand programul LeoWorks. Pentru o identificare mai buna a claselor de acoperire , am utilizat o compozitie de 3 benzi spectrale (RGB-4-3-2 ) a imaginii Landsat fiind ca imagine de fundal.

4. Realizarea unei harti tematice pe baza interpretarii vizuale a imaginii Landsat (imagine de fundal: Landsat, strat tematic vectorial: clasele de acoperire a terenului; de asemenea, harta trebuie sa contina: titlu, scar grafic si numerica, directia nordului, legenda).In final am creat o harta cu acoperirea terenului, indicand elemente care trebuie sa contina o harta : titlul, scara, legenda, directia nordului.

5. Clasificarea automata a imaginii Landsat folosind metoda nesupervizata si aplicarea unui filtru post-clasificare (rezultatul clasificarii trebuie insoit de legenda).Clasificarea imaginii Landsat folosind metoda nesupervizata cu 5 clase si 25 iteratii.

Dupa clasificare nesupervizata am aplicat un filtru de post-clasificare 3 x 3 fiind prezentat in imagine:

6. Analiza histogramelor unidimensionale i bidimensionale ale imaginii satelitare Landsat (doua exemple din fiecare tip de histogramaHistograma este mijloc care ajuta in a lua decizii privind modul prin care ar putea fi imbunatatit aspectul unei imagini. Aceasta afiseaza intensitatea nivelelor de gri corelata cu numarul pixelilor.Pentru prima exemplificare a unei histograme unidimensionale am folosit o imagine Landsat in nivele de gri.Aceasta contine 255 de intervale de pixeli corespunzatori fiecarei valori.Din aceste doua ferestre se observa ca histograma unidimensionala a analizat evolutia numarului de pixeli in raport cu valorile de gri din banda spectrala 1 a imaginii

Histograma unidimensionala banda1 Forma tabelara a corespondentei valori de gri/numar de pixeliObservam ca din aceste doua ferestre, histograma unidimensionala a analizat evolutia numarului de pixeli in raport cu valorile de gri din banda spectrala 3 a imaginii Landsat.Valoarea numarului maxim de 8710 pixeli corespunde valorii de gri 70.(clasa Arabil)

Histograma unidimensionala banda3Si Forma tabelara a corespondentei valori de gri/numar de pixeli

Valoarea numarului maxim de 6136 pixeli corespunde valorii de gri 30 .(Clasa Arabil)

Histograma bidimensionala Com 3*4 Aceaste histograma bidimensionala reflecta independenta valorilor pixelilor din cele doua benzi spectrale.La un nivel de 34 al imaginii Landsat si unul de 40 al imaginii Landsat mosaic_127 se gasesc un numar de 565 pixeli. (Clasa arabil in ambele benzi)

Histograma bidimensionala Comb 1*5La un nivel de 31 al imaginii Landsat mosaic_127 si unul de 73 al imaginii Landsat mosaic_216 se gasesc un numar de 432 pixeli.(Clasa Arabil in ambele imagini).7. Clasificarea automata a imaginii Landsat folosind metoda superivzata si aplicarea unui filtru post-clasificare

Dupa clasificare supervizata am aplicat un filtru de post-clasificare 3 x 3 fiind prezentat in imagine:

8. Clasificarea imaginii Landsat folosind analiza componentelor principale

9. Calculul indicelui de vegetatie NDVINDVI este utilizat pentru masurarea si monitorizarea acoperirea cu vegetatie si biomasa.Am selectat benzile speactrale 4 si 3 accesand comanada Compute NDVI din Tools.Acest indice ia valori de la [-1,1] rezultand vegatatie maxima [1](foarte bogata) fiind vizibila si in aceasta imagine in est si nord si vegatatie minima [-1]sau lipsa de vegetatie.

10. Realizarea profilului spectral pentru 3 pixeli din clase diferite