EJERCICIO. Clasificación Supervisada

Transcripción

1 EJERCICIO Clasificación Supervisada En este ejercicio se maneja una imagen satelital para hacer una interpretación del tipo de cobertura que representa a través de una clasificación supervisada, para desarrollar este ejercicio utilizaremos el software Arc Gis 9.x Explorando la imagen: Previo a realizar una clasificación debemos conocer el tipo de imagen satelital que se utilizará, para extraer información básico como: sensor, número de bandas, entre otros A. Abrir ArcMap, y añadir la imagen Que información puede obtener, sobre: Sensor: Fecha: Resolución: Pixel: Otro: Qué tipo de cobertura puede visualizar de la imagen? B. Ahora crearemos un shape de polígonos en el que identificaremos las áreas de entrenamiento. Para esto puede abrir ArcCatalogo nombre clases. y en la carpeta de trabajo crear un shape de polígonos con el 1

2 Traslade el shape clases a la venta de ArcMap, arrastrando el archivo. Editaremos la tabla del shape clases incluyendo el campo clases, así como el campo ID, dando únicamente un número a cada categoría, sin importar el número de polígonos que se generen para cada una. 2

3 Para la edición pulse el botón editor, que se encuentra en la barra de herramientas., genere varios polígonos para cada una de las categorías de cobertura identificadas. Para la realización de este ejercicio utilizaremos la siguiente tabla de cobertura e id. Id Clase (cobertura) 1 Agua 2 Cultivos permanentes 3 Cultivos anuales 4 Urbano / suelo Realizados los polígonos que creamos representan cada una de las categorías, detener la edición en Editor / Stop editing Puede guiarse con el ejemplo siguiente: Generados todos los polígonos abrimos Create Signatures para trasformar el archivo vector en estadísticas que serán utilizadas para la clasificación de la imagen. Para esto abra Arc Tool Box luego Spatial Analyst Tools / Multivariate / Create Signature. 3

4 En el cuadro de dialogo introducta en el input raster band el archivo con todas la bandas, en input raster or feature simple data introduzca el shape clases, el campo fiel id y en output signature file en la carpeta de trabajo con el nombre clases 1. La ventana debe quedarle como la siguiente: Ahora haga clic en OK. Una vez finalizado del proceso realizaremos la clasificación supervisada utilizando el algoritmo Maximum Likelihood. Abriremos Arc Tool Box / Spatial Analyst Tools / Multivariate / Maximum Likelihood. Introduzca en la imagen a ser clasificada y tambien el archive clase que acaba de crear y configuraremos los factores de probabilidad. Posteriormente presione OK. 4

5 El raster generado contiene el número de clases anteriormente identificadas, los colores generados para cada clase pueden ser modificados otorgándoles colores acorde a cada una de las categorías. Por ejemplo: azul a la categoría agua, verde a los bosques.. ELIMINANDO EL RUIDO 1. Como pueden ver en esta capa raster, existen clases con área muy pequeña dentro de clases que representan un área más extensa, a este efecto suele llamársele sal y pimienta y es algo común cuando realizamos este tipo de procesos. Para eliminar este ruido utilizaremos la herramienta Majority Filter, que se encuentra en ArcToolbox /Spatial Analyst Tools/Generalization/Majority Filter 5

6 Ahora puede ver que el ruido a disminuido. A. Imagen Landsat B. Imagen clasificada sin filtro C. Imagen clasificada con filtro Sin embargo aún se puede identificar un poco de ruido, por lo que aplicaremos la herramienta nuevamente. 6

7 2. Cuando tengamos listo nuestro raster, sin el efecto de sal y pimienta podemos transformarlo a otro formato. La tabla de nuestro último resultado ha perdido los datos del nombre de las clases y sólo mantiene el valor, (Value), que es lo que nos interesa. 7

8 a. Ahora transformaremos estos datos a formato vector. Esto lo realizaremos en ArcMap, entonces la última capa Raster (del refinado) creada es la que transformaremos. Podemos dejar en nuestro proyecto dos capas, la del resultado inicial de la clasificación y la última del refinado, eliminando todos los resultados intermedios. b. En ArcToolbox, seleccionamos Conversion Tools/Raster to polygon, En la ventana que se abre ingresamos los datos: i. Input raster: el raster filtrado ii. Field: el campo en el que se va basar la conversión (Value) iii. Output polygon features: direccionamiento y nombre del nuevos resultado vector. iv. Nota: Simplify polygons no debe ir seleccionado. v. Clic OK 8

9 c. Procederemos a identificar el nombre de las clases según su valor (Value). En la tabla de nuestro vector creado, seleccionamos Options/Add field En la nueva ventan que se abre, ingresar los valores de la imagen de abajo y clic en OK Con esto creamos un nuevo campo a nuestra tabla: 9

10 d. Ahora asignaremos el nombre en letras de lo que significa cada gridcode, en la misma tabla de arriba en Options seleccionamos Select by attributes y construimos una expresión: i. "GRIDCODE" = 1 ii. Clic en Apply Entonces nos seleccionará todas las celdas que tengan valor 1, en este caso sólo una. Hacer clic derecho sobre el campo de clase y seleccionar Fieldcalculator 10

11 En la nueva ventana que se abrirá ingresar el nombre de la clase, según la tabla de nuestro primer resultado Hacemos el mismo proceso para todos los otros valores de gridcode (Value); esta tabla puede ayudar a interpretar: Value/Gridcode Class name 1 Agua 2 Cultivos permanents 3 Bosque 4 Urbano / Suelo 5 Cultivos anuales 6 Nubes Todavía abría que hacer correcciones Realizamos el proceso con todas las clases que tenemos hasta tener llena nuestra tabla. Por ejemplo cuando dos gridcode representan una misma clase podemos construir nuestra frase así: 11

12 E incluirá el nombre de clase para todas las celdas de valor 3 y 4 automáticamente. Al tener llena toda la tabla, nos cercioramos de no tener nada seleccionado y vamos a proceder a disolver esta capa según nuestro campo de Clase e. En ArcToolbox, seleccionamos Data Managment Tools/Generalization/Dissolve. En la nueva ventana que se abrirá ingresar el shape en el que estamos trabajando, identificar la ruta donde se guardará y el nombre y finalmente selccionar el campo en el que se basará la disolución, el cual será clase. Clic OK 12

13 f. Al final contaremos con nuestra capa Preliminar de cobertura, a la cual ya se le pueden obtener ciertos datos como área por clase de cobertura/uso. 13