المحاضرة السابعة في تطبيقات الاستشعار عن بُعد

د.سيدة رسلان

وينقسم الي:-

١. التصنيف الموجه supervised classification

٢. التصنيف الغير موجه un supervised classification

وهو عن طريق أن :

١. نأخذ بصمه طيفيه لكل الظاهرات على المرئيات الفضائيه

٢. نضيف المرئية المرادة (مثلا محافظه سوهاج عام 2024) عن طريق :

١ـ نضيف الباندات ( 1,2,3,4,5,7,8,9 )

٢ـ نجميع الباندات عن طريق composite Bands

٣ـ نقتطع منطقه الدراسه عن طريق Extract by mask

٣. نقوم بتغير الترتيب فى RGB الي Band 4_3_2

٤. نفعل شريط Image classification

٥. نضغط R.C فى اى منطقه فارغه ثم نضغط على Classification و نفعله

س١ : يتم أخذ العينات فى اماكن متقاربه من بعضهم ( ✖) فى اماكن متفرقه

س٢: كلما زاد عدد العينات كلما كان التصنيف ادق ( ✔)

س٣: ليس بالإمكان عمل split لعينات البصمات الطيفيه فى التصنيف الموجه للمرئيات الفضائيه( ✖) يمكن

١. لابد أن توزع البصمات على كامل منطقه الدراسه البصمه لابد أن تكون داخل الظاهره فقط

٢. تجميع البصمات بضغط على اول واحده و shift ثم آخر واحده ثم بنختار Marge و نسمى الناتج باسم الظاهره و نعطيه لون مناسب

٣. لو لاحظنا إدخال بصمات خاطئه نقوم بعمل split بعد Marge و احذف البصمات المتداخلة مع الظاهرات الأخرى

٤. لا يقل عدد البصمات لكل land cover عن 33% من مساحه الاستخدام ( لكى نحصل على تصنيف دقيق ) و عكس صحيح

٥. نقوم عمل pansharping قبل التصنيف لزيادة الدقه

٦. التصنيف الغير موجه: يقوم البرنامج بعمل التصنيف دون دخول المستخدم فى ذلك

Royd Taichou