গ্রাসে চিত্র-শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য ল্যান্ডস্যাট চিত্রগুলিকে কীভাবে তীক্ষ্ণ করা যায়?


11

আমি প্যান-শার্পেনড 15 মি-রেজোলিউশন চিত্রগুলি ব্যবহার করে গ্র্যান্ডে i.cluster> ল্যান্ডস্যাট দৃশ্যের একটি অপ্রচলিত শ্রেণিবদ্ধকরণ কীভাবে করব তা শিখতে চাই i.maxlik(এর উইকিতে দেওয়া উদাহরণটি সাধারণ 30 মি-রেজোলিউশন ব্যবহার করে)।

আমি i.pansharpenপ্রথমে প্যান-তীক্ষ্ণ চিত্রগুলি তৈরি করার চেষ্টা করেছি , তবে i.pansharpenকেবলমাত্র 3 টি চ্যানেল আউটপুট করতে পারি যা ব্যবহার করে d.rgbবা একত্রিত হতে পারে r.composite। যতদূর আমি জানি, চিত্র-শ্রেণিবদ্ধকরণের প্রক্রিয়াটির জন্য সম্পূর্ণ মাল্টিস্পেকট্রাল ব্যান্ডগুলি 1 থেকে 7 পর্যন্ত দরকার I আমি কীভাবে পৃথক ব্যান্ডগুলি তৈরি করতে পারি (ব্যান্ড 1 থেকে ব্যান্ড 7 টি), তার 15 মি-রেজোলিউশন ব্যান্ড 8 চিত্র ব্যবহার করে প্যান-তীক্ষ্ণ করা যেতে পারে চিত্র-শ্রেণিবিন্যাস প্রক্রিয়া?

আমি একটি কাগজ পেয়েছি যা দেখায় যে তারা কীভাবে এটি করেছে; মূলত তারা কোনওভাবে 15 মি-প্যানক্রোমেটিক ব্যান্ডের সাথে 30 মি-মাল্টিস্পেকট্রাল ব্যান্ডগুলি একীভূত করতে একরকম প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট বিশ্লেষণ ব্যবহার করেছিলেন। সঠিক উদ্ধৃতিটি হবে:

"পদ্ধতিটি প্রথমে 30 মিটার মাল্টিস্পেকট্রাল চিত্রটি 15 মিটার করে দেয় It এটি মাল্টিসেপট্রাল ইমেজের সমস্ত ছয় মূল উপাদানকে গণনা করে (আমরা থার্মাল ব্যান্ডটি মুছে ফেলেছি কারণের রেজোলিউশনের কারণে) Then তারপরে প্যানক্রোমেটিক ব্যান্ডের হিস্টোগ্রাম (15-মিটার) রেজোলিউশন) 30 মিটার চিত্রের প্রথম প্রধান উপাদানটির হিস্টগ্রামের সাথে মেলে পুনরুদ্ধার করা হয় এবং প্রথম উপাদানটি পুনরুদ্ধারকৃত প্যানক্রোমেটিক ব্যান্ডের সাথে প্রতিস্থাপন করা হয় This এটি ন্যায়সঙ্গত কারণ প্রথম মূল উপাদানটি সামগ্রিক উজ্জ্বলতার উপস্থাপন করে যা একইরকম হয় প্যানক্রোমেটিক ইমেজের বিস্তৃত বর্ণালী ব্যান্ড replacement প্রতিস্থাপনের পরে, ছয়টি উপাদানগুলি মূল ডেটা স্পেসে রূপান্তরিত হয় এবং স্থানিক রেজোলিউশনের উন্নতি করে। "

প্রথমে, কাগজটি কোনও অ্যালগরিদম / সূত্র যা দেখেনি। উপরের উদ্ধৃতিটিকে কীভাবে সম্পর্কিত গাণিতিক সূত্রে রূপান্তর করা যায় সে সম্পর্কে আমার কোনও ধারণা নেই। আমি বুঝতে পেরেছি যে আমি i.pansharpenসাধারণ ব্রোভে বা আইএইচএসের পরিবর্তে পিসিএ অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারি - তবে এখনও - আউটপুটটি কেবলমাত্র লাল, নীল এবং সবুজ 3 টি চ্যানেল হবে - যা চিত্রের শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য কীভাবে সেগুলি ব্যবহার করবেন সে সম্পর্কে আমার কোনও আক্ষেপ নেই have ..

সুতরাং, আমি নিজে নিজে নিজে নতুন পিসিএ অ্যালগরিদম লেখার চেষ্টা করে আমার মাথা ফাটানোর চেষ্টা করার আগে, কেউ আমাকে প্যান-তীক্ষ্ণ ল্যান্ডসেট চিত্রগুলিতে চিত্র-শ্রেণিবদ্ধকরণের আরও সহজ এবং আরও ভাল পদ্ধতির দিকে নির্দেশ করতে সহায়তা করতে পারে? আমি বলতে চাইছি - এখানে একটি সহজ উপায় থাকা উচিত, তাই না? আমার মনে হচ্ছে আমি সাধারণ কিছু মিস করছি।

যদি একমাত্র পথটি আমার নিজস্ব স্ক্রিপ্টটি লেখার জন্য থাকে তবে আপনি কি দয়া করে আমাকে সেখানে এমন কিছুতে নির্দেশ করতে পারেন যা আমি যা করার চেষ্টা করছি তার উদাহরণের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ?

কোন সাহায্যের খুব প্রশংসা করা হয়!


প্রথমত, 5 নং পৃষ্ঠায় 1 ম অনুচ্ছেদটি পড়ার পরে আমার কাছে এটি স্পষ্ট নয়, যদি উপস্থাপিত পদ্ধতির দ্বিতীয় ধাপ (সমস্ত ব্যান্ডের পিসিএ তবে থার্মাল এক), 15 মিটার ব্যান্ড বা আসল 30 মি ব্যান্ডগুলির পুনঃনির্মাণ ব্যবহার করে । তৃতীয় ধাপ (প্যান-ব্যান্ডের হিস্টগ্রাম ম্যাচটি রেফারেন্স হিসাবে 1 ম পিসি উইচটি স্থানিক রেজোলিউশনের ...?) থেকে অনুমান করি, দ্বিতীয় ব্যয় (পিসিএ) মূল ব্যান্ডগুলিতে প্রয়োগ হয়েছিল (30 মি)। চতুর্থ ধাপে, বর্ধিত প্যান-ব্যান্ডটি প্রথম পিসিকে প্রতিস্থাপন করে - সুতরাং, সম্ভবত ২ য় ধাপটি 15 মি-ব্যান্ডগুলিতে প্রয়োগ করা হয়! - এবং অবশেষে, পিছনের দিকের পিসিএ চিত্রগুলির একটি বর্ধিত সেট প্রাপ্ত করে। তাই নাকি?
নিকস আলেকজান্দ্রিস

তারা কি একবার দুবার পিসিএ প্রয়োগ করে, একবার ছয় ব্যান্ডের মূল সেট (30 মিটার) এবং একবার পুনরায় মডেল-টু -15 মি সেট ব্যান্ডের জন্য?
নিকস আলেকজান্দ্রিস

উত্তর:


4

আইক্লাস্টার কমপক্ষে দুটি রাস্টার প্রয়োজন needs সুতরাং, আইপ্যানশার্পেন থেকে তিনটি আউটপুট যথেষ্ট হবে।


আপনার মানে আমি সমস্ত 3 আউটপুট থেকে i.pansharpenভিতরে রাখতে হবে i.group? হুম, এটি কখনই ভাবেন নি (আমি ভেবেছিলাম i.groupপৃথক ব্যান্ডে রাস্টারদের প্রয়োজন) .. কেবলমাত্র 3 টি রাস্টার ব্যবহার করে শ্রেণিবিন্যাসের গুণমানটি পুরো পরিসীমা ব্যবহারের চেয়ে আলাদা হওয়া উচিত, তাই না? কিছু মনে করবেন না, আমি প্রথমে চেষ্টা করে দেখব। ধন্যবাদ @ ভ্লাদিমির নওমভ!

আমি মনে করি যে আপাতত কৌশলটি করা উচিত! আমি জানতাম আমি সাধারণ কিছু মিস করেছি :)
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.