GIS-Lab - Вклад [ru]

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T20:46:46Z

Grozhentsov:

{{Статья|Черновик|ilwis-firststeps}}
{{Аннотация|Описание открытой ГИС ILWIS.}}

[http://52north.org/communities/ilwis/about ILWIS (Integrated Land and Water Information System)] - это открытый программный продукт для работы с векторными и растровыми данными. На протяжении нескольких лет он широко используется при исследованиях Географическим и Почвоведческим факультетами МГУ им.М.В.Ломоносова.

=Введение=
ILWIS - это геоинформационная система, предназначенная для векторной и растровой обработки материалов ДЗЗ. Программный продукт поддерживает все основные функции, которые входят в современные системы обработки дистанционной информации, и обеспечивает выполнение следующих и многих других процедур:

*геометрическая коррекция
*повышение визуального качества изображений
*извлечение информации
*многозональная классификация
*редактирование и дополнение результатов обработки снимков картографическими элементами

Для успешного анализа снимков предназначены процедуры повышения визуального качества изображений. Два самых распространенных метода – это синтез цветного изображения из трех зональных и контрастирование изображения путем растяжения гистограммы.

Методы извлечения информации из снимков представляют собой сочетание визуального анализа и автоматического выявления признаков, в частности, выполнение математических операций, имеющих целью получение как геометрических, так и яркостных количественных характеристик.

В системе ILWIS возможно применение различных методов работы со значениями яркостей в разных зонах спектра: метод главных компонент, факторный анализ, вычисление коэффициентов, в частности, нормализованного вегетационного индекса NDVI.

В системе ILWIS, как и в любой системе обработки изображений, предусмотрено выполнение обоих видов классификации: контролируемой на основе статистики признаков в обучающей выборке с использованием максимум восьми зональных снимков и кластеризация на основе спектральных признаков – максимум четыре канала.

Проведение контролируемой классификации возможно по трем наиболее распространенным методам – минимального расстояния, параллелепипеда и максимального правдоподобия. Считается, что последний дает наилучшие результаты, так как используется вероятностный подход к решению задачи классификации.

Функциональных возможностей ПО ILWIS достаточно, чтобы полноценно работать с векторными данными и производить оформление карт для вывода. Программный пакет поддерживает импорт наиболее распространенных векторных и растровых форматов, подключение баз данных и WMS-сервисов. В дополнение, программа поддерживает работу библиотеки GDAL, что позволяет ей работать с более широким списком форматов данных.

=Установка=
Установочные файлы можно получить с сайта
[http://52north.org/downloads/ilwis/ilwis-3-08-02/n52-ilwis-v3-08-02 ILWIS 3.8 Download]
Обзор интерфейса и рабочих возможностей составлен под актуальную версию программы 3.8.2.
На том же сайте Вы можете найти подробную [http://52north.org/communities/ilwis/ilwis-userguide документацию по ILWIS] на разных языках.
После успешной установки желательно скачать файл [[Файл:Ilwis_DATUM_DEF.zip]], распаковать и поместить в директорию C:\Program Files\n52\ILWIS38\Resources\Def. В противном случае, программа может работать нестабильно.

=Первые шаги=
В целом, после установки и первого запуска интерфейс приложения будет выглядеть примерно так:
[[Файл:Ilwis_interface.JPG|center|Интерфейс]]
Сверху открывается стандартный тулбар и строка состояния, слева открывается дерево операций - список стандартных операций с данными (список можно расширять, создавая свои скриптовые операции). По центру открывается список имеющихся файлов в папке ILWIS. Следует отметить, что файловая система ILWIS требует импорта данных, иначе операции просмотра и редактирования данных не будут поддерживаться.

==Импорт данных==
В нашем обзоре, мы будем пользоваться данными Landsat. Стандартная сборка файлов после распаковки архива одного снимка выглядит так:
[[Файл:Ilwis_landsat_data.JPG|center|Данные Ландсат 7]]
Эти файлы нужно импортировать во внутренний формат данных ILWIS. Для этого нажимаем в стандартной строке: File/Import и откроется окно импорта данных, в котором задаем путь к tiff-файлам сборки Landsat и имя файла на выходе
[[Файл:Ilwis_import_data.JPG|center|Окно импорта]]
После нажатия ОК, программа выполнит перевод файла во внутренний формат ILWIS и на экране появится изображение импортированного файла в черно-белом цвете. Так же, вместе с файлом изображения, в каталоге появляются файлы привязки, датума и диаграмма распределения яркостей.
[[Файл:Ilwis_first_image.JPG|center|Импортированный снимок (одна съемочная зона Ландсат)]]
С целью упрощения/ускорения импорта остальных файлов, скопируем команду импорта (Import tiff....) из строки состояния и найдем в дереве операцию Create - New Script. Для файла каждой съемочной зоны вставляем данный скрипт и переименовываем входные и выходные данные.
[[Файл:Ilwis_import_script.JPG|center|Импорт снимков]]
После запуска скрипта проимпортируются все необходимые файлы, и их можно будет объединить в единый Map List (операция Create - New Map List), для того чтобы иметь возможность быстро осуществлять композицию каналов.
[[Файл:Ilwis_map_list.JPG|center|Map List]]
Аналогичным образом, в программу можно импортировать различные форматы растровых, векторных и DEM-данных.
==Просмотр данных==
Для того, чтобы открыть изображение с определенным набором каналов, нужно дважды щелкнуть на созданный вами Map List. Откроется окно просмотра карты. В таблице содержания этого окна нужно найти вкладку Display tools - Color Composite и выбрать её. Далее очень просто выбрать те каналы, синтез которых вам необходим.
[[Файл:Ilwis_color_composite.JPG|center|Каналы для композиции растра]]
В окно карты можно добавлять другие типы данных, которые будут отображаться в заданном пользователем порядке, а также можно выбирать разные способы отображения данных.

=Решение отдельных задач=
В статье мы будем проводить обзор возможностей ILWIS при решении некоторых задач, встречающихся в деятельности любого специалиста по обработке данных дистанционного зондироания.

==Расчет индексов==
NDVI. Расчет нормализованного вегетационного индекса вызывается из бокового дерева инструментов Script - NDVI. В программе отсутствует возможность так же быстро вызвать инструменты для расчета более широкого спектра индексов. Объясняется это, по-видимому, легкостью написания собственных скриптов.
С помощью индекса NDVI мы можем заведомо точно отделить водную поверхность от любой другой. Для этого нам потребуются 4 и 3 съемочные зоны Landsat. NDVI на суше уверенно стремится к 1, а на воде к -1. Произведя расчет нормализованного вегетационного индекса, в дальнейшем мы можем создать маску для объектов суши при помощи квантования значений растра. Читайте об этом чуть ниже.
[[Файл:Ilwis_NDVI.JPG|center|НДВИ]]

==Квантование==
Квантование - это процесс представления непрерывного изображения в виде дискретных ступеней яркости (значений). Каждой ступени яркости можно придать свой цвет в зависимости от наших потребностей. Выберем команду Image Processing - Slicing, возьмем в качестве входных данных наш NDVI и создадим новый домен отображения и квантования изображения.
[[Файл:ILWIS_Slicing_start.JPG|center|Новое квантование]]

Теперь остается добавить пороговые значения в домен и названия классов.
[[Файл:ILWIS_Slicing_mean.JPG|center|Редактирование домена]]

В итоге, у нас получилось такое изображение. Зеленый - суша и растительность. Синий - воды.
[[Файл:ILWIS_Slicing_end.JPG|center|600|Конец квантованию]]

==Обрезка==

Всем понятна необходимость обрезки растров. Запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - SubMap of Raster Map.
На выбор представлены 3 способа выбора границ обрезки: линии и колонны, углы (тоже линии и колонны) и координаты.
[[Файл:ILWIS_Submap.JPG|center|Обрезка]]
Задаем нужные параметры, щелкаем Show и получаем нужный результат.

==Пересчет значений растра==
В ряде случаев (к примеру, для склейки растровых изображений в одно) необходим пересчет значений растра между доменами. В нашем случае, имеется исходный домен Slicing, в котором значение 1 отвечает за водную поверхность, и имеется необходимость получить значение яркости 255 для растительности и суши в домене изображения IMAGE.
Первым делом, нужно поменять изображению домен. Идем в свойства изображения и ломаем связи командой Break Dependency Link.
[[Файл:ILWIS_break_dep.JPG|center|Ломаем связи]]
Далее присваиваем изображению нужный домен. В нашем случае - домен IMAGE.
[[Файл:ILWIS_domain_image.JPG|center|Меняем домен]]
Начинаем пересчет. Для этого открываем команду Raster Operations - Map Calculation и вводим следующие параметры:
[[Файл:ILWIS_map_calculation1.JPG|center|Выражение для пересчета]]
Нетрудно догадаться, что водная поверхность будет иметь значение 0.
Итог:
[[Файл:ILWIS_map_calculation2.JPG|center|Мэп калькулейтен]]

==Склеивание==

Склеивание растров в ILWIS приводит к суммированию значений яркости пикселов, что позволяет пользоваться этой процедурой для маскировки малозначащих и мешающих при дешифрировании объектов. Находим команду Raster Operations - Glue Raster Maps и вводим нужные параметры:
[[Файл:ILWIS_GLUE.JPG|center|Glue Params]]
В итоговой карте получаем замаскированное изображение растительности и земель.
[[Файл:ILWIS_GLUE_END.JPG|center|Glue End]]

==Проецирование растра==
При различных операциях оверлея или склеивания снимков нам необходимо иметь одну и ту же привязку обрабатываемых снимков (по умолчанию, для каждого пространственно-скоординированного изображения в системе создается свой файл привязки). Для этого, запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - Resample из дерева операций.
[[Файл:ILWIS_resample.JPG|center|Проецирование]]
Задаем необходимые параметры и после выполнения процедуры получаем новое изображение с нужной координатной привязкой. К слову сказать, постоянное изменение координатных привязок для снимков является одним из самых больших неудобств системы ILWIS.

==Контролируемая классификация==
Процесс контролируемой классификации (классификации с обучением) начинается с создания обучающей выборки (Sample Set). Для этого в дереве операций нужно найти команду Create - New Sample Set. В окне параметров необходимо задать Maplist, который будет классифицирован, создать новый или выбрать существующий домен, ввести имя новой обучающей выборки.
[[Файл:ILWIS_newSS.JPG|center|Новая обучающая выборка]]
Далее мы производим набор пикселей, соответствующих нужным нам классам объектов на результирующей карте. В моем случае это были классы чистой и замутненной воды. Дополнительно можно вывести график распределения яркости созданных выборок по всем съемочным зонам и статистику по каждому классу выбранных пикселей. Завершить процесс обучения можно командой Exit.
[[Файл:ILWIS_newSS_study.JPG|center|Обучение]]
После процесса обучения следует непосредственно классификация. В дереве операций нужно найти команду Image Processing - Classify. Выбираем созданный нами Sample Set, способ классификации (Nearest Neighbour, Maximum Likehood, Mahalanobis Distance и другие) и имеем необходимый результат. В моем случае, он выглядел примерно так (градация мутности воды от темного к более светлому):
[[Файл:ILWIS_newSS_class.JPG|center|Результат классификации]]

==Фильтрация==
Зачастую, для обеспечения комфортного визуального восприятия карты, либо облегчения процессов автоматизированного создания карт используются алгоритмы генерализации. После проведения автоматизированной классификации изображений может получиться пестрая картина в виде частого распределения нужных объектов размером в 1-2 пикселя. См. рис.
[[Файл:ILWIS_nofilter.JPG|center|Результат классификации до фильтрации]]
Для агрегации показателя или явления можно использовать различные фильтры. Для этого нужно запустить команду Image Processing - Filter и выбрать нужный способ фильтрации.
[[Файл:ILWIS_selectfilter.JPG|center|Тип фильтра]]
Процесс фильтрации можно повторять до достижения нужного результата.
Первая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 1.JPG|center|Фильтр 1]]
Вторая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 2.JPG|center|Фильтр 2]]

==Кластеризация==
Кластеризация - способ классификации растрового изображения на основе автоматического выделения спектральных образов программным обеспечением. Определение классов объектов на выходе после операции ложится на картографа и дешифровщика. Кластеризация доступна максимум по 4 съемочным зонам, количество классов (кластеров) не ограничено. Запуск операции производится с помощью команды Image Processing - Cluster.
[[Файл:Cluster_4zones.JPG|center|Параметры кластеризации]]
После проведения данной процедуры обработки изображения необходимо определить каждый класс (кластер) объектов по отношению к объектам местности. При корректном соотношении получается результат хорошего качества.
Пример кластеризации водных объектов для определения мутности по одному снимку Ландсат 1-4 съемочные зоны:
[[Файл:ILWIS_cluster_first.JPG|center|Кластеризация одного снимка]]
Интерес к кластеризации дополнительно вызван тем, что в качестве входных изображений можно использовать снимки на разные даты, месяцы, годы.
В этом случае, мы видим показатели динамики явления.
[[Файл:ILWIS_cluster_3dates.JPG|center|Кластеризация за 3 разные даты]]

==Оверлей==
С целью сопоставления результатов классификаций и разных типов обработки изображений, а также расчета статистики и визуализации, применяются различные операции оверлея. К примеру, в среде ILWIS присутствует операция Пересечение (Raster Operations - Cross).
[[Файл:ILWIS_cross2.JPG|center|Оверлей]]
Значения одного изображения накладываются на значения другого. Таким образом, можно получить статистику и визуализацию распространения явлений во времени и пространстве.
[[Файл:ILWIS_cross1.JPG|center|Оверлей - визуализация]]

==Векторизация==
Полученные данные исследований или классификаций достаточно легко перевести в векторный вид. В нашем случае используется команда Vectorize - Raster to polygon.
[[Файл:ILWIS_vector1.JPG|center|Параметры векторизации]]
Картинка в векторном виде записывается во внутреннем формате ПО ILWIS, при этом обладая всеми атрибутами векторных данных: семантической и пространственной составляющими.
[[Файл:ILWIS_vector2.JPG|center|Результат векторизации]]

==Экспорт данных==
Экспорт векторных и растровых данных так же прост, как и их импорт. Достаточно выбрать меню Экспорта данных и нужный формат данных. В нашем случае это был ESRI Shape.
[[Файл:ILWIS_export_esri.JPG|center|Экспорт в шейп]]
Теперь можно оформлять карту полученную по итогам наших исследований в различном ПО.
[[Файл:ILWIS_export_arc.JPG|center|Течения с подложкой OSM]]

==Работа с DEM==
ГИС ILWIS поддерживает также работу с цифровыми моделями рельефа. Имеются различные возможности визуализации и создания производных моделей.
DEM + Hillshade
[[Файл:ILWIS_dem1.JPG|center|Светотеневая отмывка рельефа Aster GDEM]]
Построение производной поверхности (направление склона)
[[Файл:ILWIS_dem2.JPG|center|Производная поверхность]]

=Выводы=

При всем множестве нюансов работы, ILWIS остается одним из самых перспективных бесплатных векторно-растровых ГИС с открытым исходным кодом. Команда его разработчиков не стоит на месте, разрабатывая новые версии программы, дополняя читаемые форматы данных и инструменты их обработки. Последними веяниями разработки стала компиляция продукта с библиотекой GDAL, что повысило интероперабельность системы.

=Благодарности=

Благодарим всех первопроходцев ГИС ILWIS, разработчиков и преданных пользователей.
Особо благодарим Лабораторию Аэрокосмиеских методов МГУ им. М.В. Ломоносова, в частности, учителей - И.А.Лабутину и Е.А.Балдину.

Спасибо за внимание!

Файл:ILWIS dem2.JPG

2014-07-15T20:46:19Z

Grozhentsov:

Файл:ILWIS dem1.JPG

2014-07-15T20:45:53Z

Grozhentsov:

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T20:45:07Z

Grozhentsov:

{{Статья|Черновик|ilwis-firststeps}}
{{Аннотация|Описание открытой ГИС ILWIS. Первые шаги}}

[http://52north.org/communities/ilwis/about ILWIS (Integrated Land and Water Information System)] - это открытый программный продукт для работы с векторными и растровыми данными. На протяжении нескольких лет он широко используется при исследованиях Географическим и Почвоведческим факультетами МГУ им.М.В.Ломоносова.

=Введение=
ILWIS - это геоинформационная система, предназначенная для векторной и растровой обработки материалов ДЗЗ. Программный продукт поддерживает все основные функции, которые входят в современные системы обработки дистанционной информации, и обеспечивает выполнение следующих и многих других процедур:

*геометрическая коррекция
*повышение визуального качества изображений
*извлечение информации
*многозональная классификация
*редактирование и дополнение результатов обработки снимков картографическими элементами

Для успешного анализа снимков предназначены процедуры повышения визуального качества изображений. Два самых распространенных метода – это синтез цветного изображения из трех зональных и контрастирование изображения путем растяжения гистограммы.

Методы извлечения информации из снимков представляют собой сочетание визуального анализа и автоматического выявления признаков, в частности, выполнение математических операций, имеющих целью получение как геометрических, так и яркостных количественных характеристик.

В системе ILWIS возможно применение различных методов работы со значениями яркостей в разных зонах спектра: метод главных компонент, факторный анализ, вычисление коэффициентов, в частности, нормализованного вегетационного индекса NDVI.

В системе ILWIS, как и в любой системе обработки изображений, предусмотрено выполнение обоих видов классификации: контролируемой на основе статистики признаков в обучающей выборке с использованием максимум восьми зональных снимков и кластеризация на основе спектральных признаков – максимум четыре канала.

Проведение контролируемой классификации возможно по трем наиболее распространенным методам – минимального расстояния, параллелепипеда и максимального правдоподобия. Считается, что последний дает наилучшие результаты, так как используется вероятностный подход к решению задачи классификации.

Функциональных возможностей ПО ILWIS достаточно, чтобы полноценно работать с векторными данными и производить оформление карт для вывода. Программный пакет поддерживает импорт наиболее распространенных векторных и растровых форматов, подключение баз данных и WMS-сервисов. В дополнение, программа поддерживает работу библиотеки GDAL, что позволяет ей работать с более широким списком форматов данных.

=Установка=
Установочные файлы можно получить с сайта
[http://52north.org/downloads/ilwis/ilwis-3-08-02/n52-ilwis-v3-08-02 ILWIS 3.8 Download]
Обзор интерфейса и рабочих возможностей составлен под актуальную версию программы 3.8.2.
На том же сайте Вы можете найти подробную [http://52north.org/communities/ilwis/ilwis-userguide документацию по ILWIS] на разных языках.
После успешной установки желательно скачать файл [[Файл:Ilwis_DATUM_DEF.zip]], распаковать и поместить в директорию C:\Program Files\n52\ILWIS38\Resources\Def. В противном случае, программа может работать нестабильно.

=Первые шаги=
В целом, после установки и первого запуска интерфейс приложения будет выглядеть примерно так:
[[Файл:Ilwis_interface.JPG|center|Интерфейс]]
Сверху открывается стандартный тулбар и строка состояния, слева открывается дерево операций - список стандартных операций с данными (список можно расширять, создавая свои скриптовые операции). По центру открывается список имеющихся файлов в папке ILWIS. Следует отметить, что файловая система ILWIS требует импорта данных, иначе операции просмотра и редактирования данных не будут поддерживаться.

==Импорт данных==
В нашем обзоре, мы будем пользоваться данными Landsat. Стандартная сборка файлов после распаковки архива одного снимка выглядит так:
[[Файл:Ilwis_landsat_data.JPG|center|Данные Ландсат 7]]
Эти файлы нужно импортировать во внутренний формат данных ILWIS. Для этого нажимаем в стандартной строке: File/Import и откроется окно импорта данных, в котором задаем путь к tiff-файлам сборки Landsat и имя файла на выходе
[[Файл:Ilwis_import_data.JPG|center|Окно импорта]]
После нажатия ОК, программа выполнит перевод файла во внутренний формат ILWIS и на экране появится изображение импортированного файла в черно-белом цвете. Так же, вместе с файлом изображения, в каталоге появляются файлы привязки, датума и диаграмма распределения яркостей.
[[Файл:Ilwis_first_image.JPG|center|Импортированный снимок (одна съемочная зона Ландсат)]]
С целью упрощения/ускорения импорта остальных файлов, скопируем команду импорта (Import tiff....) из строки состояния и найдем в дереве операцию Create - New Script. Для файла каждой съемочной зоны вставляем данный скрипт и переименовываем входные и выходные данные.
[[Файл:Ilwis_import_script.JPG|center|Импорт снимков]]
После запуска скрипта проимпортируются все необходимые файлы, и их можно будет объединить в единый Map List (операция Create - New Map List), для того чтобы иметь возможность быстро осуществлять композицию каналов.
[[Файл:Ilwis_map_list.JPG|center|Map List]]
Аналогичным образом, в программу можно импортировать различные форматы растровых, векторных и DEM-данных.
==Просмотр данных==
Для того, чтобы открыть изображение с определенным набором каналов, нужно дважды щелкнуть на созданный вами Map List. Откроется окно просмотра карты. В таблице содержания этого окна нужно найти вкладку Display tools - Color Composite и выбрать её. Далее очень просто выбрать те каналы, синтез которых вам необходим.
[[Файл:Ilwis_color_composite.JPG|center|Каналы для композиции растра]]
В окно карты можно добавлять другие типы данных, которые будут отображаться в заданном пользователем порядке, а также можно выбирать разные способы отображения данных.

=Решение отдельных задач=
В статье мы будем проводить обзор возможностей ILWIS при решении некоторых задач, встречающихся в деятельности любого специалиста по обработке данных дистанционного зондироания.

==Расчет индексов==
NDVI. Расчет нормализованного вегетационного индекса вызывается из бокового дерева инструментов Script - NDVI. В программе отсутствует возможность так же быстро вызвать инструменты для расчета более широкого спектра индексов. Объясняется это, по-видимому, легкостью написания собственных скриптов.
С помощью индекса NDVI мы можем заведомо точно отделить водную поверхность от любой другой. Для этого нам потребуются 4 и 3 съемочные зоны Landsat. NDVI на суше уверенно стремится к 1, а на воде к -1. Произведя расчет нормализованного вегетационного индекса, в дальнейшем мы можем создать маску для объектов суши при помощи квантования значений растра. Читайте об этом чуть ниже.
[[Файл:Ilwis_NDVI.JPG|center|НДВИ]]

==Квантование==
Квантование - это процесс представления непрерывного изображения в виде дискретных ступеней яркости (значений). Каждой ступени яркости можно придать свой цвет в зависимости от наших потребностей. Выберем команду Image Processing - Slicing, возьмем в качестве входных данных наш NDVI и создадим новый домен отображения и квантования изображения.
[[Файл:ILWIS_Slicing_start.JPG|center|Новое квантование]]

Теперь остается добавить пороговые значения в домен и названия классов.
[[Файл:ILWIS_Slicing_mean.JPG|center|Редактирование домена]]

В итоге, у нас получилось такое изображение. Зеленый - суша и растительность. Синий - воды.
[[Файл:ILWIS_Slicing_end.JPG|center|600|Конец квантованию]]

==Обрезка==

Всем понятна необходимость обрезки растров. Запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - SubMap of Raster Map.
На выбор представлены 3 способа выбора границ обрезки: линии и колонны, углы (тоже линии и колонны) и координаты.
[[Файл:ILWIS_Submap.JPG|center|Обрезка]]
Задаем нужные параметры, щелкаем Show и получаем нужный результат.

==Пересчет значений растра==
В ряде случаев (к примеру, для склейки растровых изображений в одно) необходим пересчет значений растра между доменами. В нашем случае, имеется исходный домен Slicing, в котором значение 1 отвечает за водную поверхность, и имеется необходимость получить значение яркости 255 для растительности и суши в домене изображения IMAGE.
Первым делом, нужно поменять изображению домен. Идем в свойства изображения и ломаем связи командой Break Dependency Link.
[[Файл:ILWIS_break_dep.JPG|center|Ломаем связи]]
Далее присваиваем изображению нужный домен. В нашем случае - домен IMAGE.
[[Файл:ILWIS_domain_image.JPG|center|Меняем домен]]
Начинаем пересчет. Для этого открываем команду Raster Operations - Map Calculation и вводим следующие параметры:
[[Файл:ILWIS_map_calculation1.JPG|center|Выражение для пересчета]]
Нетрудно догадаться, что водная поверхность будет иметь значение 0.
Итог:
[[Файл:ILWIS_map_calculation2.JPG|center|Мэп калькулейтен]]

==Склеивание==

Склеивание растров в ILWIS приводит к суммированию значений яркости пикселов, что позволяет пользоваться этой процедурой для маскировки малозначащих и мешающих при дешифрировании объектов. Находим команду Raster Operations - Glue Raster Maps и вводим нужные параметры:
[[Файл:ILWIS_GLUE.JPG|center|Glue Params]]
В итоговой карте получаем замаскированное изображение растительности и земель.
[[Файл:ILWIS_GLUE_END.JPG|center|Glue End]]

==Проецирование растра==
При различных операциях оверлея или склеивания снимков нам необходимо иметь одну и ту же привязку обрабатываемых снимков (по умолчанию, для каждого пространственно-скоординированного изображения в системе создается свой файл привязки). Для этого, запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - Resample из дерева операций.
[[Файл:ILWIS_resample.JPG|center|Проецирование]]
Задаем необходимые параметры и после выполнения процедуры получаем новое изображение с нужной координатной привязкой. К слову сказать, постоянное изменение координатных привязок для снимков является одним из самых больших неудобств системы ILWIS.

==Контролируемая классификация==
Процесс контролируемой классификации (классификации с обучением) начинается с создания обучающей выборки (Sample Set). Для этого в дереве операций нужно найти команду Create - New Sample Set. В окне параметров необходимо задать Maplist, который будет классифицирован, создать новый или выбрать существующий домен, ввести имя новой обучающей выборки.
[[Файл:ILWIS_newSS.JPG|center|Новая обучающая выборка]]
Далее мы производим набор пикселей, соответствующих нужным нам классам объектов на результирующей карте. В моем случае это были классы чистой и замутненной воды. Дополнительно можно вывести график распределения яркости созданных выборок по всем съемочным зонам и статистику по каждому классу выбранных пикселей. Завершить процесс обучения можно командой Exit.
[[Файл:ILWIS_newSS_study.JPG|center|Обучение]]
После процесса обучения следует непосредственно классификация. В дереве операций нужно найти команду Image Processing - Classify. Выбираем созданный нами Sample Set, способ классификации (Nearest Neighbour, Maximum Likehood, Mahalanobis Distance и другие) и имеем необходимый результат. В моем случае, он выглядел примерно так (градация мутности воды от темного к более светлому):
[[Файл:ILWIS_newSS_class.JPG|center|Результат классификации]]

==Фильтрация==
Зачастую, для обеспечения комфортного визуального восприятия карты, либо облегчения процессов автоматизированного создания карт используются алгоритмы генерализации. После проведения автоматизированной классификации изображений может получиться пестрая картина в виде частого распределения нужных объектов размером в 1-2 пикселя. См. рис.
[[Файл:ILWIS_nofilter.JPG|center|Результат классификации до фильтрации]]
Для агрегации показателя или явления можно использовать различные фильтры. Для этого нужно запустить команду Image Processing - Filter и выбрать нужный способ фильтрации.
[[Файл:ILWIS_selectfilter.JPG|center|Тип фильтра]]
Процесс фильтрации можно повторять до достижения нужного результата.
Первая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 1.JPG|center|Фильтр 1]]
Вторая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 2.JPG|center|Фильтр 2]]

==Кластеризация==
Кластеризация - способ классификации растрового изображения на основе автоматического выделения спектральных образов программным обеспечением. Определение классов объектов на выходе после операции ложится на картографа и дешифровщика. Кластеризация доступна максимум по 4 съемочным зонам, количество классов (кластеров) не ограничено. Запуск операции производится с помощью команды Image Processing - Cluster.
[[Файл:Cluster_4zones.JPG|center|Параметры кластеризации]]
После проведения данной процедуры обработки изображения необходимо определить каждый класс (кластер) объектов по отношению к объектам местности. При корректном соотношении получается результат хорошего качества.
Пример кластеризации водных объектов для определения мутности по одному снимку Ландсат 1-4 съемочные зоны:
[[Файл:ILWIS_cluster_first.JPG|center|Кластеризация одного снимка]]
Интерес к кластеризации дополнительно вызван тем, что в качестве входных изображений можно использовать снимки на разные даты, месяцы, годы.
В этом случае, мы видим показатели динамики явления.
[[Файл:ILWIS_cluster_3dates.JPG|center|Кластеризация за 3 разные даты]]

==Оверлей==
С целью сопоставления результатов классификаций и разных типов обработки изображений, а также расчета статистики и визуализации, применяются различные операции оверлея. К примеру, в среде ILWIS присутствует операция Пересечение (Raster Operations - Cross).
[[Файл:ILWIS_cross2.JPG|center|Оверлей]]
Значения одного изображения накладываются на значения другого. Таким образом, можно получить статистику и визуализацию распространения явлений во времени и пространстве.
[[Файл:ILWIS_cross1.JPG|center|Оверлей - визуализация]]

==Векторизация==
Полученные данные исследований или классификаций достаточно легко перевести в векторный вид. В нашем случае используется команда Vectorize - Raster to polygon.
[[Файл:ILWIS_vector1.JPG|center|Параметры векторизации]]
Картинка в векторном виде записывается во внутреннем формате ПО ILWIS, при этом обладая всеми атрибутами векторных данных: семантической и пространственной составляющими.
[[Файл:ILWIS_vector2.JPG|center|Результат векторизации]]

==Экспорт данных==
Экспорт векторных и растровых данных так же прост, как и их импорт. Достаточно выбрать меню Экспорта данных и нужный формат данных. В нашем случае это был ESRI Shape.
[[Файл:ILWIS_export_esri.JPG|center|Экспорт в шейп]]
Теперь можно оформлять карту полученную по итогам наших исследований в различном ПО.
[[Файл:ILWIS_export_arc.JPG|center|Течения с подложкой OSM]]

==Работа с DEM==
ГИС ILWIS поддерживает также работу с цифровыми моделями рельефа. Имеются различные возможности визуализации и создания производных моделей.
DEM + Hillshade
[[Файл:ILWIS_dem1.JPG|center|Светотеневая отмывка рельефа Aster GDEM]]
Построение производной поверхности (направление склона)
[[Файл:ILWIS_dem2.JPG|center|Производная поверхность]]

=Выводы=

При всем множестве нюансов работы, ILWIS остается одним из самых перспективных бесплатных векторно-растровых ГИС с открытым исходным кодом. Команда его разработчиков не стоит на месте, разрабатывая новые версии программы, дополняя читаемые форматы данных и инструменты их обработки. Последними веяниями разработки стала компиляция продукта с библиотекой GDAL, что повысило интероперабельность системы.

=Благодарности=

Благодарим всех первопроходцев ГИС ILWIS, разработчиков и преданных пользователей.
Особо благодарим Лабораторию Аэрокосмиеских методов МГУ им. М.В. Ломоносова, в частности, учителей - И.А.Лабутину и Е.А.Балдину.

Спасибо за внимание!

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T20:39:54Z

Grozhentsov: /* Благодарности */

{{Статья|Черновик|ilwis-firststeps}}
{{Аннотация|Описание открытой ГИС ILWIS. Первые шаги}}

[http://52north.org/communities/ilwis/about ILWIS (Integrated Land and Water Information System)] - это открытый программный продукт для работы с векторными и растровыми данными. На протяжении нескольких лет он широко используется при исследованиях Географическим и Почвоведческим факультетами МГУ им.М.В.Ломоносова.

=Введение=
ILWIS - это геоинформационная система, предназначенная для векторной и растровой обработки материалов ДЗЗ. Программный продукт поддерживает все основные функции, которые входят в современные системы обработки дистанционной информации, и обеспечивает выполнение следующих и многих других процедур:

*геометрическая коррекция
*повышение визуального качества изображений
*извлечение информации
*многозональная классификация
*редактирование и дополнение результатов обработки снимков картографическими элементами

Для успешного анализа снимков предназначены процедуры повышения визуального качества изображений. Два самых распространенных метода – это синтез цветного изображения из трех зональных и контрастирование изображения путем растяжения гистограммы.

Методы извлечения информации из снимков представляют собой сочетание визуального анализа и автоматического выявления признаков, в частности, выполнение математических операций, имеющих целью получение как геометрических, так и яркостных количественных характеристик.

В системе ILWIS возможно применение различных методов работы со значениями яркостей в разных зонах спектра: метод главных компонент, факторный анализ, вычисление коэффициентов, в частности, нормализованного вегетационного индекса NDVI.

В системе ILWIS, как и в любой системе обработки изображений, предусмотрено выполнение обоих видов классификации: контролируемой на основе статистики признаков в обучающей выборке с использованием максимум восьми зональных снимков и кластеризация на основе спектральных признаков – максимум четыре канала.

Проведение контролируемой классификации возможно по трем наиболее распространенным методам – минимального расстояния, параллелепипеда и максимального правдоподобия. Считается, что последний дает наилучшие результаты, так как используется вероятностный подход к решению задачи классификации.

Функциональных возможностей ПО ILWIS достаточно, чтобы полноценно работать с векторными данными и производить оформление карт для вывода. Программный пакет поддерживает импорт наиболее распространенных векторных и растровых форматов, подключение баз данных и WMS-сервисов. В дополнение, программа поддерживает работу библиотеки GDAL, что позволяет ей работать с более широким списком форматов данных.

=Установка=
Установочные файлы можно получить с сайта
[http://52north.org/downloads/ilwis/ilwis-3-08-02/n52-ilwis-v3-08-02 ILWIS 3.8 Download]
Обзор интерфейса и рабочих возможностей составлен под актуальную версию программы 3.8.2.
На том же сайте Вы можете найти подробную [http://52north.org/communities/ilwis/ilwis-userguide документацию по ILWIS] на разных языках.
После успешной установки желательно скачать файл [[Файл:Ilwis_DATUM_DEF.zip]], распаковать и поместить в директорию C:\Program Files\n52\ILWIS38\Resources\Def. В противном случае, программа может работать нестабильно.

=Первые шаги=
В целом, после установки и первого запуска интерфейс приложения будет выглядеть примерно так:
[[Файл:Ilwis_interface.JPG|center|Интерфейс]]
Сверху открывается стандартный тулбар и строка состояния, слева открывается дерево операций - список стандартных операций с данными (список можно расширять, создавая свои скриптовые операции). По центру открывается список имеющихся файлов в папке ILWIS. Следует отметить, что файловая система ILWIS требует импорта данных, иначе операции просмотра и редактирования данных не будут поддерживаться.

==Импорт данных==
В нашем обзоре, мы будем пользоваться данными Landsat. Стандартная сборка файлов после распаковки архива одного снимка выглядит так:
[[Файл:Ilwis_landsat_data.JPG|center|Данные Ландсат 7]]
Эти файлы нужно импортировать во внутренний формат данных ILWIS. Для этого нажимаем в стандартной строке: File/Import и откроется окно импорта данных, в котором задаем путь к tiff-файлам сборки Landsat и имя файла на выходе
[[Файл:Ilwis_import_data.JPG|center|Окно импорта]]
После нажатия ОК, программа выполнит перевод файла во внутренний формат ILWIS и на экране появится изображение импортированного файла в черно-белом цвете. Так же, вместе с файлом изображения, в каталоге появляются файлы привязки, датума и диаграмма распределения яркостей.
[[Файл:Ilwis_first_image.JPG|center|Импортированный снимок (одна съемочная зона Ландсат)]]
С целью упрощения/ускорения импорта остальных файлов, скопируем команду импорта (Import tiff....) из строки состояния и найдем в дереве операцию Create - New Script. Для файла каждой съемочной зоны вставляем данный скрипт и переименовываем входные и выходные данные.
[[Файл:Ilwis_import_script.JPG|center|Импорт снимков]]
После запуска скрипта проимпортируются все необходимые файлы, и их можно будет объединить в единый Map List (операция Create - New Map List), для того чтобы иметь возможность быстро осуществлять композицию каналов.
[[Файл:Ilwis_map_list.JPG|center|Map List]]
Аналогичным образом, в программу можно импортировать различные форматы растровых, векторных и DEM-данных.
==Просмотр данных==
Для того, чтобы открыть изображение с определенным набором каналов, нужно дважды щелкнуть на созданный вами Map List. Откроется окно просмотра карты. В таблице содержания этого окна нужно найти вкладку Display tools - Color Composite и выбрать её. Далее очень просто выбрать те каналы, синтез которых вам необходим.
[[Файл:Ilwis_color_composite.JPG|center|Каналы для композиции растра]]
В окно карты можно добавлять другие типы данных, которые будут отображаться в заданном пользователем порядке, а также можно выбирать разные способы отображения данных.

=Решение отдельных задач=
В статье мы будем проводить обзор возможностей ILWIS при решении некоторых задач, встречающихся в деятельности любого специалиста по обработке данных дистанционного зондироания.

==Расчет индексов==
NDVI. Расчет нормализованного вегетационного индекса вызывается из бокового дерева инструментов Script - NDVI. В программе отсутствует возможность так же быстро вызвать инструменты для расчета более широкого спектра индексов. Объясняется это, по-видимому, легкостью написания собственных скриптов.
С помощью индекса NDVI мы можем заведомо точно отделить водную поверхность от любой другой. Для этого нам потребуются 4 и 3 съемочные зоны Landsat. NDVI на суше уверенно стремится к 1, а на воде к -1. Произведя расчет нормализованного вегетационного индекса, в дальнейшем мы можем создать маску для объектов суши при помощи квантования значений растра. Читайте об этом чуть ниже.
[[Файл:Ilwis_NDVI.JPG|center|НДВИ]]

==Квантование==
Квантование - это процесс представления непрерывного изображения в виде дискретных ступеней яркости (значений). Каждой ступени яркости можно придать свой цвет в зависимости от наших потребностей. Выберем команду Image Processing - Slicing, возьмем в качестве входных данных наш NDVI и создадим новый домен отображения и квантования изображения.
[[Файл:ILWIS_Slicing_start.JPG|center|Новое квантование]]

Теперь остается добавить пороговые значения в домен и названия классов.
[[Файл:ILWIS_Slicing_mean.JPG|center|Редактирование домена]]

В итоге, у нас получилось такое изображение. Зеленый - суша и растительность. Синий - воды.
[[Файл:ILWIS_Slicing_end.JPG|center|600|Конец квантованию]]

==Обрезка==

Всем понятна необходимость обрезки растров. Запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - SubMap of Raster Map.
На выбор представлены 3 способа выбора границ обрезки: линии и колонны, углы (тоже линии и колонны) и координаты.
[[Файл:ILWIS_Submap.JPG|center|Обрезка]]
Задаем нужные параметры, щелкаем Show и получаем нужный результат.

==Пересчет значений растра==
В ряде случаев (к примеру, для склейки растровых изображений в одно) необходим пересчет значений растра между доменами. В нашем случае, имеется исходный домен Slicing, в котором значение 1 отвечает за водную поверхность, и имеется необходимость получить значение яркости 255 для растительности и суши в домене изображения IMAGE.
Первым делом, нужно поменять изображению домен. Идем в свойства изображения и ломаем связи командой Break Dependency Link.
[[Файл:ILWIS_break_dep.JPG|center|Ломаем связи]]
Далее присваиваем изображению нужный домен. В нашем случае - домен IMAGE.
[[Файл:ILWIS_domain_image.JPG|center|Меняем домен]]
Начинаем пересчет. Для этого открываем команду Raster Operations - Map Calculation и вводим следующие параметры:
[[Файл:ILWIS_map_calculation1.JPG|center|Выражение для пересчета]]
Нетрудно догадаться, что водная поверхность будет иметь значение 0.
Итог:
[[Файл:ILWIS_map_calculation2.JPG|center|Мэп калькулейтен]]

==Склеивание==

Склеивание растров в ILWIS приводит к суммированию значений яркости пикселов, что позволяет пользоваться этой процедурой для маскировки малозначащих и мешающих при дешифрировании объектов. Находим команду Raster Operations - Glue Raster Maps и вводим нужные параметры:
[[Файл:ILWIS_GLUE.JPG|center|Glue Params]]
В итоговой карте получаем замаскированное изображение растительности и земель.
[[Файл:ILWIS_GLUE_END.JPG|center|Glue End]]

==Проецирование растра==
При различных операциях оверлея или склеивания снимков нам необходимо иметь одну и ту же привязку обрабатываемых снимков (по умолчанию, для каждого пространственно-скоординированного изображения в системе создается свой файл привязки). Для этого, запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - Resample из дерева операций.
[[Файл:ILWIS_resample.JPG|center|Проецирование]]
Задаем необходимые параметры и после выполнения процедуры получаем новое изображение с нужной координатной привязкой. К слову сказать, постоянное изменение координатных привязок для снимков является одним из самых больших неудобств системы ILWIS.

==Контролируемая классификация==
Процесс контролируемой классификации (классификации с обучением) начинается с создания обучающей выборки (Sample Set). Для этого в дереве операций нужно найти команду Create - New Sample Set. В окне параметров необходимо задать Maplist, который будет классифицирован, создать новый или выбрать существующий домен, ввести имя новой обучающей выборки.
[[Файл:ILWIS_newSS.JPG|center|Новая обучающая выборка]]
Далее мы производим набор пикселей, соответствующих нужным нам классам объектов на результирующей карте. В моем случае это были классы чистой и замутненной воды. Дополнительно можно вывести график распределения яркости созданных выборок по всем съемочным зонам и статистику по каждому классу выбранных пикселей. Завершить процесс обучения можно командой Exit.
[[Файл:ILWIS_newSS_study.JPG|center|Обучение]]
После процесса обучения следует непосредственно классификация. В дереве операций нужно найти команду Image Processing - Classify. Выбираем созданный нами Sample Set, способ классификации (Nearest Neighbour, Maximum Likehood, Mahalanobis Distance и другие) и имеем необходимый результат. В моем случае, он выглядел примерно так (градация мутности воды от темного к более светлому):
[[Файл:ILWIS_newSS_class.JPG|center|Результат классификации]]

==Фильтрация==
Зачастую, для обеспечения комфортного визуального восприятия карты, либо облегчения процессов автоматизированного создания карт используются алгоритмы генерализации. После проведения автоматизированной классификации изображений может получиться пестрая картина в виде частого распределения нужных объектов размером в 1-2 пикселя. См. рис.
[[Файл:ILWIS_nofilter.JPG|center|Результат классификации до фильтрации]]
Для агрегации показателя или явления можно использовать различные фильтры. Для этого нужно запустить команду Image Processing - Filter и выбрать нужный способ фильтрации.
[[Файл:ILWIS_selectfilter.JPG|center|Тип фильтра]]
Процесс фильтрации можно повторять до достижения нужного результата.
Первая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 1.JPG|center|Фильтр 1]]
Вторая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 2.JPG|center|Фильтр 2]]

==Кластеризация==
Кластеризация - способ классификации растрового изображения на основе автоматического выделения спектральных образов программным обеспечением. Определение классов объектов на выходе после операции ложится на картографа и дешифровщика. Кластеризация доступна максимум по 4 съемочным зонам, количество классов (кластеров) не ограничено. Запуск операции производится с помощью команды Image Processing - Cluster.
[[Файл:Cluster_4zones.JPG|center|Параметры кластеризации]]
После проведения данной процедуры обработки изображения необходимо определить каждый класс (кластер) объектов по отношению к объектам местности. При корректном соотношении получается результат хорошего качества.
Пример кластеризации водных объектов для определения мутности по одному снимку Ландсат 1-4 съемочные зоны:
[[Файл:ILWIS_cluster_first.JPG|center|Кластеризация одного снимка]]
Интерес к кластеризации дополнительно вызван тем, что в качестве входных изображений можно использовать снимки на разные даты, месяцы, годы.
В этом случае, мы видим показатели динамики явления.
[[Файл:ILWIS_cluster_3dates.JPG|center|Кластеризация за 3 разные даты]]

==Оверлей==
С целью сопоставления результатов классификаций и разных типов обработки изображений, а также расчета статистики и визуализации, применяются различные операции оверлея. К примеру, в среде ILWIS присутствует операция Пересечение (Raster Operations - Cross).
[[Файл:ILWIS_cross2.JPG|center|Оверлей]]
Значения одного изображения накладываются на значения другого. Таким образом, можно получить статистику и визуализацию распространения явлений во времени и пространстве.
[[Файл:ILWIS_cross1.JPG|center|Оверлей - визуализация]]

==Векторизация==
Полученные данные исследований или классификаций достаточно легко перевести в векторный вид. В нашем случае используется команда Vectorize - Raster to polygon.
[[Файл:ILWIS_vector1.JPG|center|Параметры векторизации]]
Картинка в векторном виде записывается во внутреннем формате ПО ILWIS, при этом обладая всеми атрибутами векторных данных: семантической и пространственной составляющими.
[[Файл:ILWIS_vector2.JPG|center|Результат векторизации]]

==Экспорт данных==
Экспорт векторных и растровых данных так же прост, как и их импорт. Достаточно выбрать меню Экспорта данных и нужный формат данных. В нашем случае это был ESRI Shape.
[[Файл:ILWIS_export_esri.JPG|center|Экспорт в шейп]]
Теперь можно оформлять карту полученную по итогам наших исследований в различном ПО.
[[Файл:ILWIS_export_arc.JPG|center|Течения с подложкой OSM]]

==Работа с DEM==

=Выводы=

При всем множестве нюансов работы, ILWIS остается одним из самых перспективных бесплатных векторно-растровых ГИС с открытым исходным кодом. Команда его разработчиков не стоит на месте, разрабатывая новые версии программы, дополняя читаемые форматы данных и инструменты их обработки. Последними веяниями разработки стала компиляция продукта с библиотекой GDAL, что повысило интероперабельность системы.

=Благодарности=

Благодарим всех первопроходцев ГИС ILWIS, разработчиков и преданных пользователей.
Особо благодарим Лабораторию Аэрокосмиеских методов МГУ им. М.В. Ломоносова, в частности, учителей - И.А.Лабутину и Е.А.Балдину.

Спасибо за внимание!

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T20:34:27Z

Grozhentsov: /* Выводы */

{{Статья|Черновик|ilwis-firststeps}}
{{Аннотация|Описание открытой ГИС ILWIS. Первые шаги}}

[http://52north.org/communities/ilwis/about ILWIS (Integrated Land and Water Information System)] - это открытый программный продукт для работы с векторными и растровыми данными. На протяжении нескольких лет он широко используется при исследованиях Географическим и Почвоведческим факультетами МГУ им.М.В.Ломоносова.

=Введение=
ILWIS - это геоинформационная система, предназначенная для векторной и растровой обработки материалов ДЗЗ. Программный продукт поддерживает все основные функции, которые входят в современные системы обработки дистанционной информации, и обеспечивает выполнение следующих и многих других процедур:

*геометрическая коррекция
*повышение визуального качества изображений
*извлечение информации
*многозональная классификация
*редактирование и дополнение результатов обработки снимков картографическими элементами

Для успешного анализа снимков предназначены процедуры повышения визуального качества изображений. Два самых распространенных метода – это синтез цветного изображения из трех зональных и контрастирование изображения путем растяжения гистограммы.

Методы извлечения информации из снимков представляют собой сочетание визуального анализа и автоматического выявления признаков, в частности, выполнение математических операций, имеющих целью получение как геометрических, так и яркостных количественных характеристик.

В системе ILWIS возможно применение различных методов работы со значениями яркостей в разных зонах спектра: метод главных компонент, факторный анализ, вычисление коэффициентов, в частности, нормализованного вегетационного индекса NDVI.

В системе ILWIS, как и в любой системе обработки изображений, предусмотрено выполнение обоих видов классификации: контролируемой на основе статистики признаков в обучающей выборке с использованием максимум восьми зональных снимков и кластеризация на основе спектральных признаков – максимум четыре канала.

Проведение контролируемой классификации возможно по трем наиболее распространенным методам – минимального расстояния, параллелепипеда и максимального правдоподобия. Считается, что последний дает наилучшие результаты, так как используется вероятностный подход к решению задачи классификации.

Функциональных возможностей ПО ILWIS достаточно, чтобы полноценно работать с векторными данными и производить оформление карт для вывода. Программный пакет поддерживает импорт наиболее распространенных векторных и растровых форматов, подключение баз данных и WMS-сервисов. В дополнение, программа поддерживает работу библиотеки GDAL, что позволяет ей работать с более широким списком форматов данных.

=Установка=
Установочные файлы можно получить с сайта
[http://52north.org/downloads/ilwis/ilwis-3-08-02/n52-ilwis-v3-08-02 ILWIS 3.8 Download]
Обзор интерфейса и рабочих возможностей составлен под актуальную версию программы 3.8.2.
На том же сайте Вы можете найти подробную [http://52north.org/communities/ilwis/ilwis-userguide документацию по ILWIS] на разных языках.
После успешной установки желательно скачать файл [[Файл:Ilwis_DATUM_DEF.zip]], распаковать и поместить в директорию C:\Program Files\n52\ILWIS38\Resources\Def. В противном случае, программа может работать нестабильно.

=Первые шаги=
В целом, после установки и первого запуска интерфейс приложения будет выглядеть примерно так:
[[Файл:Ilwis_interface.JPG|center|Интерфейс]]
Сверху открывается стандартный тулбар и строка состояния, слева открывается дерево операций - список стандартных операций с данными (список можно расширять, создавая свои скриптовые операции). По центру открывается список имеющихся файлов в папке ILWIS. Следует отметить, что файловая система ILWIS требует импорта данных, иначе операции просмотра и редактирования данных не будут поддерживаться.

==Импорт данных==
В нашем обзоре, мы будем пользоваться данными Landsat. Стандартная сборка файлов после распаковки архива одного снимка выглядит так:
[[Файл:Ilwis_landsat_data.JPG|center|Данные Ландсат 7]]
Эти файлы нужно импортировать во внутренний формат данных ILWIS. Для этого нажимаем в стандартной строке: File/Import и откроется окно импорта данных, в котором задаем путь к tiff-файлам сборки Landsat и имя файла на выходе
[[Файл:Ilwis_import_data.JPG|center|Окно импорта]]
После нажатия ОК, программа выполнит перевод файла во внутренний формат ILWIS и на экране появится изображение импортированного файла в черно-белом цвете. Так же, вместе с файлом изображения, в каталоге появляются файлы привязки, датума и диаграмма распределения яркостей.
[[Файл:Ilwis_first_image.JPG|center|Импортированный снимок (одна съемочная зона Ландсат)]]
С целью упрощения/ускорения импорта остальных файлов, скопируем команду импорта (Import tiff....) из строки состояния и найдем в дереве операцию Create - New Script. Для файла каждой съемочной зоны вставляем данный скрипт и переименовываем входные и выходные данные.
[[Файл:Ilwis_import_script.JPG|center|Импорт снимков]]
После запуска скрипта проимпортируются все необходимые файлы, и их можно будет объединить в единый Map List (операция Create - New Map List), для того чтобы иметь возможность быстро осуществлять композицию каналов.
[[Файл:Ilwis_map_list.JPG|center|Map List]]
Аналогичным образом, в программу можно импортировать различные форматы растровых, векторных и DEM-данных.
==Просмотр данных==
Для того, чтобы открыть изображение с определенным набором каналов, нужно дважды щелкнуть на созданный вами Map List. Откроется окно просмотра карты. В таблице содержания этого окна нужно найти вкладку Display tools - Color Composite и выбрать её. Далее очень просто выбрать те каналы, синтез которых вам необходим.
[[Файл:Ilwis_color_composite.JPG|center|Каналы для композиции растра]]
В окно карты можно добавлять другие типы данных, которые будут отображаться в заданном пользователем порядке, а также можно выбирать разные способы отображения данных.

=Решение отдельных задач=
В статье мы будем проводить обзор возможностей ILWIS при решении некоторых задач, встречающихся в деятельности любого специалиста по обработке данных дистанционного зондироания.

==Расчет индексов==
NDVI. Расчет нормализованного вегетационного индекса вызывается из бокового дерева инструментов Script - NDVI. В программе отсутствует возможность так же быстро вызвать инструменты для расчета более широкого спектра индексов. Объясняется это, по-видимому, легкостью написания собственных скриптов.
С помощью индекса NDVI мы можем заведомо точно отделить водную поверхность от любой другой. Для этого нам потребуются 4 и 3 съемочные зоны Landsat. NDVI на суше уверенно стремится к 1, а на воде к -1. Произведя расчет нормализованного вегетационного индекса, в дальнейшем мы можем создать маску для объектов суши при помощи квантования значений растра. Читайте об этом чуть ниже.
[[Файл:Ilwis_NDVI.JPG|center|НДВИ]]

==Квантование==
Квантование - это процесс представления непрерывного изображения в виде дискретных ступеней яркости (значений). Каждой ступени яркости можно придать свой цвет в зависимости от наших потребностей. Выберем команду Image Processing - Slicing, возьмем в качестве входных данных наш NDVI и создадим новый домен отображения и квантования изображения.
[[Файл:ILWIS_Slicing_start.JPG|center|Новое квантование]]

Теперь остается добавить пороговые значения в домен и названия классов.
[[Файл:ILWIS_Slicing_mean.JPG|center|Редактирование домена]]

В итоге, у нас получилось такое изображение. Зеленый - суша и растительность. Синий - воды.
[[Файл:ILWIS_Slicing_end.JPG|center|600|Конец квантованию]]

==Обрезка==

Всем понятна необходимость обрезки растров. Запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - SubMap of Raster Map.
На выбор представлены 3 способа выбора границ обрезки: линии и колонны, углы (тоже линии и колонны) и координаты.
[[Файл:ILWIS_Submap.JPG|center|Обрезка]]
Задаем нужные параметры, щелкаем Show и получаем нужный результат.

==Пересчет значений растра==
В ряде случаев (к примеру, для склейки растровых изображений в одно) необходим пересчет значений растра между доменами. В нашем случае, имеется исходный домен Slicing, в котором значение 1 отвечает за водную поверхность, и имеется необходимость получить значение яркости 255 для растительности и суши в домене изображения IMAGE.
Первым делом, нужно поменять изображению домен. Идем в свойства изображения и ломаем связи командой Break Dependency Link.
[[Файл:ILWIS_break_dep.JPG|center|Ломаем связи]]
Далее присваиваем изображению нужный домен. В нашем случае - домен IMAGE.
[[Файл:ILWIS_domain_image.JPG|center|Меняем домен]]
Начинаем пересчет. Для этого открываем команду Raster Operations - Map Calculation и вводим следующие параметры:
[[Файл:ILWIS_map_calculation1.JPG|center|Выражение для пересчета]]
Нетрудно догадаться, что водная поверхность будет иметь значение 0.
Итог:
[[Файл:ILWIS_map_calculation2.JPG|center|Мэп калькулейтен]]

==Склеивание==

Склеивание растров в ILWIS приводит к суммированию значений яркости пикселов, что позволяет пользоваться этой процедурой для маскировки малозначащих и мешающих при дешифрировании объектов. Находим команду Raster Operations - Glue Raster Maps и вводим нужные параметры:
[[Файл:ILWIS_GLUE.JPG|center|Glue Params]]
В итоговой карте получаем замаскированное изображение растительности и земель.
[[Файл:ILWIS_GLUE_END.JPG|center|Glue End]]

==Проецирование растра==
При различных операциях оверлея или склеивания снимков нам необходимо иметь одну и ту же привязку обрабатываемых снимков (по умолчанию, для каждого пространственно-скоординированного изображения в системе создается свой файл привязки). Для этого, запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - Resample из дерева операций.
[[Файл:ILWIS_resample.JPG|center|Проецирование]]
Задаем необходимые параметры и после выполнения процедуры получаем новое изображение с нужной координатной привязкой. К слову сказать, постоянное изменение координатных привязок для снимков является одним из самых больших неудобств системы ILWIS.

==Контролируемая классификация==
Процесс контролируемой классификации (классификации с обучением) начинается с создания обучающей выборки (Sample Set). Для этого в дереве операций нужно найти команду Create - New Sample Set. В окне параметров необходимо задать Maplist, который будет классифицирован, создать новый или выбрать существующий домен, ввести имя новой обучающей выборки.
[[Файл:ILWIS_newSS.JPG|center|Новая обучающая выборка]]
Далее мы производим набор пикселей, соответствующих нужным нам классам объектов на результирующей карте. В моем случае это были классы чистой и замутненной воды. Дополнительно можно вывести график распределения яркости созданных выборок по всем съемочным зонам и статистику по каждому классу выбранных пикселей. Завершить процесс обучения можно командой Exit.
[[Файл:ILWIS_newSS_study.JPG|center|Обучение]]
После процесса обучения следует непосредственно классификация. В дереве операций нужно найти команду Image Processing - Classify. Выбираем созданный нами Sample Set, способ классификации (Nearest Neighbour, Maximum Likehood, Mahalanobis Distance и другие) и имеем необходимый результат. В моем случае, он выглядел примерно так (градация мутности воды от темного к более светлому):
[[Файл:ILWIS_newSS_class.JPG|center|Результат классификации]]

==Фильтрация==
Зачастую, для обеспечения комфортного визуального восприятия карты, либо облегчения процессов автоматизированного создания карт используются алгоритмы генерализации. После проведения автоматизированной классификации изображений может получиться пестрая картина в виде частого распределения нужных объектов размером в 1-2 пикселя. См. рис.
[[Файл:ILWIS_nofilter.JPG|center|Результат классификации до фильтрации]]
Для агрегации показателя или явления можно использовать различные фильтры. Для этого нужно запустить команду Image Processing - Filter и выбрать нужный способ фильтрации.
[[Файл:ILWIS_selectfilter.JPG|center|Тип фильтра]]
Процесс фильтрации можно повторять до достижения нужного результата.
Первая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 1.JPG|center|Фильтр 1]]
Вторая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 2.JPG|center|Фильтр 2]]

==Кластеризация==
Кластеризация - способ классификации растрового изображения на основе автоматического выделения спектральных образов программным обеспечением. Определение классов объектов на выходе после операции ложится на картографа и дешифровщика. Кластеризация доступна максимум по 4 съемочным зонам, количество классов (кластеров) не ограничено. Запуск операции производится с помощью команды Image Processing - Cluster.
[[Файл:Cluster_4zones.JPG|center|Параметры кластеризации]]
После проведения данной процедуры обработки изображения необходимо определить каждый класс (кластер) объектов по отношению к объектам местности. При корректном соотношении получается результат хорошего качества.
Пример кластеризации водных объектов для определения мутности по одному снимку Ландсат 1-4 съемочные зоны:
[[Файл:ILWIS_cluster_first.JPG|center|Кластеризация одного снимка]]
Интерес к кластеризации дополнительно вызван тем, что в качестве входных изображений можно использовать снимки на разные даты, месяцы, годы.
В этом случае, мы видим показатели динамики явления.
[[Файл:ILWIS_cluster_3dates.JPG|center|Кластеризация за 3 разные даты]]

==Оверлей==
С целью сопоставления результатов классификаций и разных типов обработки изображений, а также расчета статистики и визуализации, применяются различные операции оверлея. К примеру, в среде ILWIS присутствует операция Пересечение (Raster Operations - Cross).
[[Файл:ILWIS_cross2.JPG|center|Оверлей]]
Значения одного изображения накладываются на значения другого. Таким образом, можно получить статистику и визуализацию распространения явлений во времени и пространстве.
[[Файл:ILWIS_cross1.JPG|center|Оверлей - визуализация]]

==Векторизация==
Полученные данные исследований или классификаций достаточно легко перевести в векторный вид. В нашем случае используется команда Vectorize - Raster to polygon.
[[Файл:ILWIS_vector1.JPG|center|Параметры векторизации]]
Картинка в векторном виде записывается во внутреннем формате ПО ILWIS, при этом обладая всеми атрибутами векторных данных: семантической и пространственной составляющими.
[[Файл:ILWIS_vector2.JPG|center|Результат векторизации]]

==Экспорт данных==
Экспорт векторных и растровых данных так же прост, как и их импорт. Достаточно выбрать меню Экспорта данных и нужный формат данных. В нашем случае это был ESRI Shape.
[[Файл:ILWIS_export_esri.JPG|center|Экспорт в шейп]]
Теперь можно оформлять карту полученную по итогам наших исследований в различном ПО.
[[Файл:ILWIS_export_arc.JPG|center|Течения с подложкой OSM]]

==Работа с DEM==

=Выводы=

При всем множестве нюансов работы, ILWIS остается одним из самых перспективных бесплатных векторно-растровых ГИС с открытым исходным кодом. Команда его разработчиков не стоит на месте, разрабатывая новые версии программы, дополняя читаемые форматы данных и инструменты их обработки. Последними веяниями разработки стала компиляция продукта с библиотекой GDAL, что повысило интероперабельность системы.

=Благодарности=

Файл:ILWIS export arc.JPG

2014-07-15T20:21:04Z

Grozhentsov:

Файл:ILWIS export esri.JPG

2014-07-15T20:20:06Z

Grozhentsov:

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T20:19:44Z

Grozhentsov:

Файл:ILWIS vector2.JPG

2014-07-15T20:14:10Z

Grozhentsov:

Файл:ILWIS vector1.JPG

2014-07-15T20:13:39Z

Grozhentsov:

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T20:13:13Z

Grozhentsov:

{{Статья|Черновик|ilwis-firststeps}}
{{Аннотация|Описание открытой ГИС ILWIS. Первые шаги}}

[http://52north.org/communities/ilwis/about ILWIS (Integrated Land and Water Information System)] - это открытый программный продукт для работы с векторными и растровыми данными. На протяжении нескольких лет он широко используется при исследованиях Географическим и Почвоведческим факультетами МГУ им.М.В.Ломоносова.

=Введение=
ILWIS - это геоинформационная система, предназначенная для векторной и растровой обработки материалов ДЗЗ. Программный продукт поддерживает все основные функции, которые входят в современные системы обработки дистанционной информации, и обеспечивает выполнение следующих и многих других процедур:

*геометрическая коррекция
*повышение визуального качества изображений
*извлечение информации
*многозональная классификация
*редактирование и дополнение результатов обработки снимков картографическими элементами

Для успешного анализа снимков предназначены процедуры повышения визуального качества изображений. Два самых распространенных метода – это синтез цветного изображения из трех зональных и контрастирование изображения путем растяжения гистограммы.

Методы извлечения информации из снимков представляют собой сочетание визуального анализа и автоматического выявления признаков, в частности, выполнение математических операций, имеющих целью получение как геометрических, так и яркостных количественных характеристик.

В системе ILWIS возможно применение различных методов работы со значениями яркостей в разных зонах спектра: метод главных компонент, факторный анализ, вычисление коэффициентов, в частности, нормализованного вегетационного индекса NDVI.

В системе ILWIS, как и в любой системе обработки изображений, предусмотрено выполнение обоих видов классификации: контролируемой на основе статистики признаков в обучающей выборке с использованием максимум восьми зональных снимков и кластеризация на основе спектральных признаков – максимум четыре канала.

Проведение контролируемой классификации возможно по трем наиболее распространенным методам – минимального расстояния, параллелепипеда и максимального правдоподобия. Считается, что последний дает наилучшие результаты, так как используется вероятностный подход к решению задачи классификации.

Функциональных возможностей ПО ILWIS достаточно, чтобы полноценно работать с векторными данными и производить оформление карт для вывода. Программный пакет поддерживает импорт наиболее распространенных векторных и растровых форматов, подключение баз данных и WMS-сервисов. В дополнение, программа поддерживает работу библиотеки GDAL, что позволяет ей работать с более широким списком форматов данных.

=Установка=
Установочные файлы можно получить с сайта
[http://52north.org/downloads/ilwis/ilwis-3-08-02/n52-ilwis-v3-08-02 ILWIS 3.8 Download]
Обзор интерфейса и рабочих возможностей составлен под актуальную версию программы 3.8.2.
На том же сайте Вы можете найти подробную [http://52north.org/communities/ilwis/ilwis-userguide документацию по ILWIS] на разных языках.
После успешной установки желательно скачать файл [[Файл:Ilwis_DATUM_DEF.zip]], распаковать и поместить в директорию C:\Program Files\n52\ILWIS38\Resources\Def. В противном случае, программа может работать нестабильно.

=Первые шаги=
В целом, после установки и первого запуска интерфейс приложения будет выглядеть примерно так:
[[Файл:Ilwis_interface.JPG|center|Интерфейс]]
Сверху открывается стандартный тулбар и строка состояния, слева открывается дерево операций - список стандартных операций с данными (список можно расширять, создавая свои скриптовые операции). По центру открывается список имеющихся файлов в папке ILWIS. Следует отметить, что файловая система ILWIS требует импорта данных, иначе операции просмотра и редактирования данных не будут поддерживаться.

==Импорт данных==
В нашем обзоре, мы будем пользоваться данными Landsat. Стандартная сборка файлов после распаковки архива одного снимка выглядит так:
[[Файл:Ilwis_landsat_data.JPG|center|Данные Ландсат 7]]
Эти файлы нужно импортировать во внутренний формат данных ILWIS. Для этого нажимаем в стандартной строке: File/Import и откроется окно импорта данных, в котором задаем путь к tiff-файлам сборки Landsat и имя файла на выходе
[[Файл:Ilwis_import_data.JPG|center|Окно импорта]]
После нажатия ОК, программа выполнит перевод файла во внутренний формат ILWIS и на экране появится изображение импортированного файла в черно-белом цвете. Так же, вместе с файлом изображения, в каталоге появляются файлы привязки, датума и диаграмма распределения яркостей.
[[Файл:Ilwis_first_image.JPG|center|Импортированный снимок (одна съемочная зона Ландсат)]]
С целью упрощения/ускорения импорта остальных файлов, скопируем команду импорта (Import tiff....) из строки состояния и найдем в дереве операцию Create - New Script. Для файла каждой съемочной зоны вставляем данный скрипт и переименовываем входные и выходные данные.
[[Файл:Ilwis_import_script.JPG|center|Импорт снимков]]
После запуска скрипта проимпортируются все необходимые файлы, и их можно будет объединить в единый Map List (операция Create - New Map List), для того чтобы иметь возможность быстро осуществлять композицию каналов.
[[Файл:Ilwis_map_list.JPG|center|Map List]]
Аналогичным образом, в программу можно импортировать различные форматы растровых, векторных и DEM-данных.
==Просмотр данных==
Для того, чтобы открыть изображение с определенным набором каналов, нужно дважды щелкнуть на созданный вами Map List. Откроется окно просмотра карты. В таблице содержания этого окна нужно найти вкладку Display tools - Color Composite и выбрать её. Далее очень просто выбрать те каналы, синтез которых вам необходим.
[[Файл:Ilwis_color_composite.JPG|center|Каналы для композиции растра]]
В окно карты можно добавлять другие типы данных, которые будут отображаться в заданном пользователем порядке, а также можно выбирать разные способы отображения данных.

=Решение отдельных задач=
В статье мы будем проводить обзор возможностей ILWIS при решении некоторых задач, встречающихся в деятельности любого специалиста по обработке данных дистанционного зондироания.

==Расчет индексов==
NDVI. Расчет нормализованного вегетационного индекса вызывается из бокового дерева инструментов Script - NDVI. В программе отсутствует возможность так же быстро вызвать инструменты для расчета более широкого спектра индексов. Объясняется это, по-видимому, легкостью написания собственных скриптов.
С помощью индекса NDVI мы можем заведомо точно отделить водную поверхность от любой другой. Для этого нам потребуются 4 и 3 съемочные зоны Landsat. NDVI на суше уверенно стремится к 1, а на воде к -1. Произведя расчет нормализованного вегетационного индекса, в дальнейшем мы можем создать маску для объектов суши при помощи квантования значений растра. Читайте об этом чуть ниже.
[[Файл:Ilwis_NDVI.JPG|center|НДВИ]]

==Квантование==
Квантование - это процесс представления непрерывного изображения в виде дискретных ступеней яркости (значений). Каждой ступени яркости можно придать свой цвет в зависимости от наших потребностей. Выберем команду Image Processing - Slicing, возьмем в качестве входных данных наш NDVI и создадим новый домен отображения и квантования изображения.
[[Файл:ILWIS_Slicing_start.JPG|center|Новое квантование]]

Теперь остается добавить пороговые значения в домен и названия классов.
[[Файл:ILWIS_Slicing_mean.JPG|center|Редактирование домена]]

В итоге, у нас получилось такое изображение. Зеленый - суша и растительность. Синий - воды.
[[Файл:ILWIS_Slicing_end.JPG|center|600|Конец квантованию]]

==Обрезка==

Всем понятна необходимость обрезки растров. Запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - SubMap of Raster Map.
На выбор представлены 3 способа выбора границ обрезки: линии и колонны, углы (тоже линии и колонны) и координаты.
[[Файл:ILWIS_Submap.JPG|center|Обрезка]]
Задаем нужные параметры, щелкаем Show и получаем нужный результат.

==Пересчет значений растра==
В ряде случаев (к примеру, для склейки растровых изображений в одно) необходим пересчет значений растра между доменами. В нашем случае, имеется исходный домен Slicing, в котором значение 1 отвечает за водную поверхность, и имеется необходимость получить значение яркости 255 для растительности и суши в домене изображения IMAGE.
Первым делом, нужно поменять изображению домен. Идем в свойства изображения и ломаем связи командой Break Dependency Link.
[[Файл:ILWIS_break_dep.JPG|center|Ломаем связи]]
Далее присваиваем изображению нужный домен. В нашем случае - домен IMAGE.
[[Файл:ILWIS_domain_image.JPG|center|Меняем домен]]
Начинаем пересчет. Для этого открываем команду Raster Operations - Map Calculation и вводим следующие параметры:
[[Файл:ILWIS_map_calculation1.JPG|center|Выражение для пересчета]]
Нетрудно догадаться, что водная поверхность будет иметь значение 0.
Итог:
[[Файл:ILWIS_map_calculation2.JPG|center|Мэп калькулейтен]]

==Склеивание==

Склеивание растров в ILWIS приводит к суммированию значений яркости пикселов, что позволяет пользоваться этой процедурой для маскировки малозначащих и мешающих при дешифрировании объектов. Находим команду Raster Operations - Glue Raster Maps и вводим нужные параметры:
[[Файл:ILWIS_GLUE.JPG|center|Glue Params]]
В итоговой карте получаем замаскированное изображение растительности и земель.
[[Файл:ILWIS_GLUE_END.JPG|center|Glue End]]

==Проецирование растра==
При различных операциях оверлея или склеивания снимков нам необходимо иметь одну и ту же привязку обрабатываемых снимков (по умолчанию, для каждого пространственно-скоординированного изображения в системе создается свой файл привязки). Для этого, запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - Resample из дерева операций.
[[Файл:ILWIS_resample.JPG|center|Проецирование]]
Задаем необходимые параметры и после выполнения процедуры получаем новое изображение с нужной координатной привязкой. К слову сказать, постоянное изменение координатных привязок для снимков является одним из самых больших неудобств системы ILWIS.

==Контролируемая классификация==
Процесс контролируемой классификации (классификации с обучением) начинается с создания обучающей выборки (Sample Set). Для этого в дереве операций нужно найти команду Create - New Sample Set. В окне параметров необходимо задать Maplist, который будет классифицирован, создать новый или выбрать существующий домен, ввести имя новой обучающей выборки.
[[Файл:ILWIS_newSS.JPG|center|Новая обучающая выборка]]
Далее мы производим набор пикселей, соответствующих нужным нам классам объектов на результирующей карте. В моем случае это были классы чистой и замутненной воды. Дополнительно можно вывести график распределения яркости созданных выборок по всем съемочным зонам и статистику по каждому классу выбранных пикселей. Завершить процесс обучения можно командой Exit.
[[Файл:ILWIS_newSS_study.JPG|center|Обучение]]
После процесса обучения следует непосредственно классификация. В дереве операций нужно найти команду Image Processing - Classify. Выбираем созданный нами Sample Set, способ классификации (Nearest Neighbour, Maximum Likehood, Mahalanobis Distance и другие) и имеем необходимый результат. В моем случае, он выглядел примерно так (градация мутности воды от темного к более светлому):
[[Файл:ILWIS_newSS_class.JPG|center|Результат классификации]]

==Фильтрация==
Зачастую, для обеспечения комфортного визуального восприятия карты, либо облегчения процессов автоматизированного создания карт используются алгоритмы генерализации. После проведения автоматизированной классификации изображений может получиться пестрая картина в виде частого распределения нужных объектов размером в 1-2 пикселя. См. рис.
[[Файл:ILWIS_nofilter.JPG|center|Результат классификации до фильтрации]]
Для агрегации показателя или явления можно использовать различные фильтры. Для этого нужно запустить команду Image Processing - Filter и выбрать нужный способ фильтрации.
[[Файл:ILWIS_selectfilter.JPG|center|Тип фильтра]]
Процесс фильтрации можно повторять до достижения нужного результата.
Первая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 1.JPG|center|Фильтр 1]]
Вторая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 2.JPG|center|Фильтр 2]]

==Кластеризация==
Кластеризация - способ классификации растрового изображения на основе автоматического выделения спектральных образов программным обеспечением. Определение классов объектов на выходе после операции ложится на картографа и дешифровщика. Кластеризация доступна максимум по 4 съемочным зонам, количество классов (кластеров) не ограничено. Запуск операции производится с помощью команды Image Processing - Cluster.
[[Файл:Cluster_4zones.JPG|center|Параметры кластеризации]]
После проведения данной процедуры обработки изображения необходимо определить каждый класс (кластер) объектов по отношению к объектам местности. При корректном соотношении получается результат хорошего качества.
Пример кластеризации водных объектов для определения мутности по одному снимку Ландсат 1-4 съемочные зоны:
[[Файл:ILWIS_cluster_first.JPG|center|Кластеризация одного снимка]]
Интерес к кластеризации дополнительно вызван тем, что в качестве входных изображений можно использовать снимки на разные даты, месяцы, годы.
В этом случае, мы видим показатели динамики явления.
[[Файл:ILWIS_cluster_3dates.JPG|center|Кластеризация за 3 разные даты]]

==Оверлей==
С целью сопоставления результатов классификаций и разных типов обработки изображений, а также расчета статистики и визуализации, применяются различные операции оверлея. К примеру, в среде ILWIS присутствует операция Пересечение (Raster Operations - Cross).
[[Файл:ILWIS_cross2.JPG|center|Оверлей]]
Значения одного изображения накладываются на значения другого. Таким образом, можно получить статистику и визуализацию распространения явлений во времени и пространстве.
[[Файл:ILWIS_cross1.JPG|center|Оверлей - визуализация]]

==Векторизация==
Полученные данные исследований или классификаций достаточно легко перевести в векторный вид. В нашем случае используется команда Vectorize - Raster to polygon.
[[Файл:ILWIS_vector1.JPG|center|Параметры векторизации]]
Картинка в векторном виде записывается во внутреннем формате ПО ILWIS, при этом обладая всеми атрибутами векторных данных: семантической и пространственной составляющими.
[[Файл:ILWIS_vector2.JPG|center|Результат векторизации]]

==Экспорт векторных данных==

==Работа с DEM==

=Выводы=

=Благодарности=

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T20:11:00Z

Grozhentsov: /* Векторизация */

{{Статья|Черновик|ilwis-firststeps}}
{{Аннотация|Описание открытой ГИС ILWIS. Первые шаги}}

[http://52north.org/communities/ilwis/about ILWIS (Integrated Land and Water Information System)] - это открытый программный продукт для работы с векторными и растровыми данными. На протяжении нескольких лет он широко используется при исследованиях Географическим и Почвоведческим факультетами МГУ им.М.В.Ломоносова.

=Введение=
ILWIS - это геоинформационная система, предназначенная для векторной и растровой обработки материалов ДЗЗ. Программный продукт поддерживает все основные функции, которые входят в современные системы обработки дистанционной информации, и обеспечивает выполнение следующих и многих других процедур:

*геометрическая коррекция
*повышение визуального качества изображений
*извлечение информации
*многозональная классификация
*редактирование и дополнение результатов обработки снимков картографическими элементами

Для успешного анализа снимков предназначены процедуры повышения визуального качества изображений. Два самых распространенных метода – это синтез цветного изображения из трех зональных и контрастирование изображения путем растяжения гистограммы.

Методы извлечения информации из снимков представляют собой сочетание визуального анализа и автоматического выявления признаков, в частности, выполнение математических операций, имеющих целью получение как геометрических, так и яркостных количественных характеристик.

В системе ILWIS возможно применение различных методов работы со значениями яркостей в разных зонах спектра: метод главных компонент, факторный анализ, вычисление коэффициентов, в частности, нормализованного вегетационного индекса NDVI.

В системе ILWIS, как и в любой системе обработки изображений, предусмотрено выполнение обоих видов классификации: контролируемой на основе статистики признаков в обучающей выборке с использованием максимум восьми зональных снимков и кластеризация на основе спектральных признаков – максимум четыре канала.

Проведение контролируемой классификации возможно по трем наиболее распространенным методам – минимального расстояния, параллелепипеда и максимального правдоподобия. Считается, что последний дает наилучшие результаты, так как используется вероятностный подход к решению задачи классификации.

Функциональных возможностей ПО ILWIS достаточно, чтобы полноценно работать с векторными данными и производить оформление карт для вывода. Программный пакет поддерживает импорт наиболее распространенных векторных и растровых форматов, подключение баз данных и WMS-сервисов. В дополнение, программа поддерживает работу библиотеки GDAL, что позволяет ей работать с более широким списком форматов данных.

=Установка=
Установочные файлы можно получить с сайта
[http://52north.org/downloads/ilwis/ilwis-3-08-02/n52-ilwis-v3-08-02 ILWIS 3.8 Download]
Обзор интерфейса и рабочих возможностей составлен под актуальную версию программы 3.8.2.
На том же сайте Вы можете найти подробную [http://52north.org/communities/ilwis/ilwis-userguide документацию по ILWIS] на разных языках.
После успешной установки желательно скачать файл [[Файл:Ilwis_DATUM_DEF.zip]], распаковать и поместить в директорию C:\Program Files\n52\ILWIS38\Resources\Def. В противном случае, программа может работать нестабильно.

=Первые шаги=
В целом, после установки и первого запуска интерфейс приложения будет выглядеть примерно так:
[[Файл:Ilwis_interface.JPG|center|Интерфейс]]
Сверху открывается стандартный тулбар и строка состояния, слева открывается дерево операций - список стандартных операций с данными (список можно расширять, создавая свои скриптовые операции). По центру открывается список имеющихся файлов в папке ILWIS. Следует отметить, что файловая система ILWIS требует импорта данных, иначе операции просмотра и редактирования данных не будут поддерживаться.

==Импорт данных==
В нашем обзоре, мы будем пользоваться данными Landsat. Стандартная сборка файлов после распаковки архива одного снимка выглядит так:
[[Файл:Ilwis_landsat_data.JPG|center|Данные Ландсат 7]]
Эти файлы нужно импортировать во внутренний формат данных ILWIS. Для этого нажимаем в стандартной строке: File/Import и откроется окно импорта данных, в котором задаем путь к tiff-файлам сборки Landsat и имя файла на выходе
[[Файл:Ilwis_import_data.JPG|center|Окно импорта]]
После нажатия ОК, программа выполнит перевод файла во внутренний формат ILWIS и на экране появится изображение импортированного файла в черно-белом цвете. Так же, вместе с файлом изображения, в каталоге появляются файлы привязки, датума и диаграмма распределения яркостей.
[[Файл:Ilwis_first_image.JPG|center|Импортированный снимок (одна съемочная зона Ландсат)]]
С целью упрощения/ускорения импорта остальных файлов, скопируем команду импорта (Import tiff....) из строки состояния и найдем в дереве операцию Create - New Script. Для файла каждой съемочной зоны вставляем данный скрипт и переименовываем входные и выходные данные.
[[Файл:Ilwis_import_script.JPG|center|Импорт снимков]]
После запуска скрипта проимпортируются все необходимые файлы, и их можно будет объединить в единый Map List (операция Create - New Map List), для того чтобы иметь возможность быстро осуществлять композицию каналов.
[[Файл:Ilwis_map_list.JPG|center|Map List]]
Аналогичным образом, в программу можно импортировать различные форматы растровых, векторных и DEM-данных.
==Просмотр данных==
Для того, чтобы открыть изображение с определенным набором каналов, нужно дважды щелкнуть на созданный вами Map List. Откроется окно просмотра карты. В таблице содержания этого окна нужно найти вкладку Display tools - Color Composite и выбрать её. Далее очень просто выбрать те каналы, синтез которых вам необходим.
[[Файл:Ilwis_color_composite.JPG|center|Каналы для композиции растра]]
В окно карты можно добавлять другие типы данных, которые будут отображаться в заданном пользователем порядке, а также можно выбирать разные способы отображения данных.

=Решение отдельных задач=
В статье мы будем проводить обзор возможностей ILWIS при решении некоторых задач, встречающихся в деятельности любого специалиста по обработке данных дистанционного зондироания.

==Расчет индексов==
NDVI. Расчет нормализованного вегетационного индекса вызывается из бокового дерева инструментов Script - NDVI. В программе отсутствует возможность так же быстро вызвать инструменты для расчета более широкого спектра индексов. Объясняется это, по-видимому, легкостью написания собственных скриптов.
С помощью индекса NDVI мы можем заведомо точно отделить водную поверхность от любой другой. Для этого нам потребуются 4 и 3 съемочные зоны Landsat. NDVI на суше уверенно стремится к 1, а на воде к -1. Произведя расчет нормализованного вегетационного индекса, в дальнейшем мы можем создать маску для объектов суши при помощи квантования значений растра. Читайте об этом чуть ниже.
[[Файл:Ilwis_NDVI.JPG|center|НДВИ]]

==Квантование==
Квантование - это процесс представления непрерывного изображения в виде дискретных ступеней яркости (значений). Каждой ступени яркости можно придать свой цвет в зависимости от наших потребностей. Выберем команду Image Processing - Slicing, возьмем в качестве входных данных наш NDVI и создадим новый домен отображения и квантования изображения.
[[Файл:ILWIS_Slicing_start.JPG|center|Новое квантование]]

Теперь остается добавить пороговые значения в домен и названия классов.
[[Файл:ILWIS_Slicing_mean.JPG|center|Редактирование домена]]

В итоге, у нас получилось такое изображение. Зеленый - суша и растительность. Синий - воды.
[[Файл:ILWIS_Slicing_end.JPG|center|600|Конец квантованию]]

==Обрезка==

Всем понятна необходимость обрезки растров. Запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - SubMap of Raster Map.
На выбор представлены 3 способа выбора границ обрезки: линии и колонны, углы (тоже линии и колонны) и координаты.
[[Файл:ILWIS_Submap.JPG|center|Обрезка]]
Задаем нужные параметры, щелкаем Show и получаем нужный результат.

==Пересчет значений растра==
В ряде случаев (к примеру, для склейки растровых изображений в одно) необходим пересчет значений растра между доменами. В нашем случае, имеется исходный домен Slicing, в котором значение 1 отвечает за водную поверхность, и имеется необходимость получить значение яркости 255 для растительности и суши в домене изображения IMAGE.
Первым делом, нужно поменять изображению домен. Идем в свойства изображения и ломаем связи командой Break Dependency Link.
[[Файл:ILWIS_break_dep.JPG|center|Ломаем связи]]
Далее присваиваем изображению нужный домен. В нашем случае - домен IMAGE.
[[Файл:ILWIS_domain_image.JPG|center|Меняем домен]]
Начинаем пересчет. Для этого открываем команду Raster Operations - Map Calculation и вводим следующие параметры:
[[Файл:ILWIS_map_calculation1.JPG|center|Выражение для пересчета]]
Нетрудно догадаться, что водная поверхность будет иметь значение 0.
Итог:
[[Файл:ILWIS_map_calculation2.JPG|center|Мэп калькулейтен]]

==Склеивание==

Склеивание растров в ILWIS приводит к суммированию значений яркости пикселов, что позволяет пользоваться этой процедурой для маскировки малозначащих и мешающих при дешифрировании объектов. Находим команду Raster Operations - Glue Raster Maps и вводим нужные параметры:
[[Файл:ILWIS_GLUE.JPG|center|Glue Params]]
В итоговой карте получаем замаскированное изображение растительности и земель.
[[Файл:ILWIS_GLUE_END.JPG|center|Glue End]]

==Проецирование растра==
При различных операциях оверлея или склеивания снимков нам необходимо иметь одну и ту же привязку обрабатываемых снимков (по умолчанию, для каждого пространственно-скоординированного изображения в системе создается свой файл привязки). Для этого, запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - Resample из дерева операций.
[[Файл:ILWIS_resample.JPG|center|Проецирование]]
Задаем необходимые параметры и после выполнения процедуры получаем новое изображение с нужной координатной привязкой. К слову сказать, постоянное изменение координатных привязок для снимков является одним из самых больших неудобств системы ILWIS.

==Контролируемая классификация==
Процесс контролируемой классификации (классификации с обучением) начинается с создания обучающей выборки (Sample Set). Для этого в дереве операций нужно найти команду Create - New Sample Set. В окне параметров необходимо задать Maplist, который будет классифицирован, создать новый или выбрать существующий домен, ввести имя новой обучающей выборки.
[[Файл:ILWIS_newSS.JPG|center|Новая обучающая выборка]]
Далее мы производим набор пикселей, соответствующих нужным нам классам объектов на результирующей карте. В моем случае это были классы чистой и замутненной воды. Дополнительно можно вывести график распределения яркости созданных выборок по всем съемочным зонам и статистику по каждому классу выбранных пикселей. Завершить процесс обучения можно командой Exit.
[[Файл:ILWIS_newSS_study.JPG|center|Обучение]]
После процесса обучения следует непосредственно классификация. В дереве операций нужно найти команду Image Processing - Classify. Выбираем созданный нами Sample Set, способ классификации (Nearest Neighbour, Maximum Likehood, Mahalanobis Distance и другие) и имеем необходимый результат. В моем случае, он выглядел примерно так (градация мутности воды от темного к более светлому):
[[Файл:ILWIS_newSS_class.JPG|center|Результат классификации]]

==Фильтрация==
Зачастую, для обеспечения комфортного визуального восприятия карты, либо облегчения процессов автоматизированного создания карт используются алгоритмы генерализации. После проведения автоматизированной классификации изображений может получиться пестрая картина в виде частого распределения нужных объектов размером в 1-2 пикселя. См. рис.
[[Файл:ILWIS_nofilter.JPG|center|Результат классификации до фильтрации]]
Для агрегации показателя или явления можно использовать различные фильтры. Для этого нужно запустить команду Image Processing - Filter и выбрать нужный способ фильтрации.
[[Файл:ILWIS_selectfilter.JPG|center|Тип фильтра]]
Процесс фильтрации можно повторять до достижения нужного результата.
Первая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 1.JPG|center|Фильтр 1]]
Вторая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 2.JPG|center|Фильтр 2]]

==Кластеризация==
Кластеризация - способ классификации растрового изображения на основе автоматического выделения спектральных образов программным обеспечением. Определение классов объектов на выходе после операции ложится на картографа и дешифровщика. Кластеризация доступна максимум по 4 съемочным зонам, количество классов (кластеров) не ограничено. Запуск операции производится с помощью команды Image Processing - Cluster.
[[Файл:Cluster_4zones.JPG|center|Параметры кластеризации]]
После проведения данной процедуры обработки изображения необходимо определить каждый класс (кластер) объектов по отношению к объектам местности. При корректном соотношении получается результат хорошего качества.
Пример кластеризации водных объектов для определения мутности по одному снимку Ландсат 1-4 съемочные зоны:
[[Файл:ILWIS_cluster_first.JPG|center|Кластеризация одного снимка]]
Интерес к кластеризации дополнительно вызван тем, что в качестве входных изображений можно использовать снимки на разные даты, месяцы, годы.
В этом случае, мы видим показатели динамики явления.
[[Файл:ILWIS_cluster_3dates.JPG|center|Кластеризация за 3 разные даты]]

==Оверлей==
С целью сопоставления результатов классификаций и разных типов обработки изображений, а также расчета статистики и визуализации, применяются различные операции оверлея. К примеру, в среде ILWIS присутствует операция Пересечение (Raster Operations - Cross).
[[Файл:ILWIS_cross2.JPG|center|Оверлей]]
Значения одного изображения накладываются на значения другого. Таким образом, можно получить статистику и визуализацию распространения явлений во времени и пространстве.
[[Файл:ILWIS_cross1.JPG|center|Оверлей - визуализация]]

==Векторизация==
Полученные данные исследований или классификаций достаточно легко перевести в векторный вид. В нашем случае используется команда Vectorize - Raster to polygon.

==Экспорт векторных данных==

==Работа с DEM==

=Выводы=

=Благодарности=

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T20:06:25Z

Grozhentsov: /* Оверлей */

{{Статья|Черновик|ilwis-firststeps}}
{{Аннотация|Описание открытой ГИС ILWIS. Первые шаги}}

[http://52north.org/communities/ilwis/about ILWIS (Integrated Land and Water Information System)] - это открытый программный продукт для работы с векторными и растровыми данными. На протяжении нескольких лет он широко используется при исследованиях Географическим и Почвоведческим факультетами МГУ им.М.В.Ломоносова.

=Введение=
ILWIS - это геоинформационная система, предназначенная для векторной и растровой обработки материалов ДЗЗ. Программный продукт поддерживает все основные функции, которые входят в современные системы обработки дистанционной информации, и обеспечивает выполнение следующих и многих других процедур:

*геометрическая коррекция
*повышение визуального качества изображений
*извлечение информации
*многозональная классификация
*редактирование и дополнение результатов обработки снимков картографическими элементами

Для успешного анализа снимков предназначены процедуры повышения визуального качества изображений. Два самых распространенных метода – это синтез цветного изображения из трех зональных и контрастирование изображения путем растяжения гистограммы.

Методы извлечения информации из снимков представляют собой сочетание визуального анализа и автоматического выявления признаков, в частности, выполнение математических операций, имеющих целью получение как геометрических, так и яркостных количественных характеристик.

В системе ILWIS возможно применение различных методов работы со значениями яркостей в разных зонах спектра: метод главных компонент, факторный анализ, вычисление коэффициентов, в частности, нормализованного вегетационного индекса NDVI.

В системе ILWIS, как и в любой системе обработки изображений, предусмотрено выполнение обоих видов классификации: контролируемой на основе статистики признаков в обучающей выборке с использованием максимум восьми зональных снимков и кластеризация на основе спектральных признаков – максимум четыре канала.

Проведение контролируемой классификации возможно по трем наиболее распространенным методам – минимального расстояния, параллелепипеда и максимального правдоподобия. Считается, что последний дает наилучшие результаты, так как используется вероятностный подход к решению задачи классификации.

Функциональных возможностей ПО ILWIS достаточно, чтобы полноценно работать с векторными данными и производить оформление карт для вывода. Программный пакет поддерживает импорт наиболее распространенных векторных и растровых форматов, подключение баз данных и WMS-сервисов. В дополнение, программа поддерживает работу библиотеки GDAL, что позволяет ей работать с более широким списком форматов данных.

=Установка=
Установочные файлы можно получить с сайта
[http://52north.org/downloads/ilwis/ilwis-3-08-02/n52-ilwis-v3-08-02 ILWIS 3.8 Download]
Обзор интерфейса и рабочих возможностей составлен под актуальную версию программы 3.8.2.
На том же сайте Вы можете найти подробную [http://52north.org/communities/ilwis/ilwis-userguide документацию по ILWIS] на разных языках.
После успешной установки желательно скачать файл [[Файл:Ilwis_DATUM_DEF.zip]], распаковать и поместить в директорию C:\Program Files\n52\ILWIS38\Resources\Def. В противном случае, программа может работать нестабильно.

=Первые шаги=
В целом, после установки и первого запуска интерфейс приложения будет выглядеть примерно так:
[[Файл:Ilwis_interface.JPG|center|Интерфейс]]
Сверху открывается стандартный тулбар и строка состояния, слева открывается дерево операций - список стандартных операций с данными (список можно расширять, создавая свои скриптовые операции). По центру открывается список имеющихся файлов в папке ILWIS. Следует отметить, что файловая система ILWIS требует импорта данных, иначе операции просмотра и редактирования данных не будут поддерживаться.

==Импорт данных==
В нашем обзоре, мы будем пользоваться данными Landsat. Стандартная сборка файлов после распаковки архива одного снимка выглядит так:
[[Файл:Ilwis_landsat_data.JPG|center|Данные Ландсат 7]]
Эти файлы нужно импортировать во внутренний формат данных ILWIS. Для этого нажимаем в стандартной строке: File/Import и откроется окно импорта данных, в котором задаем путь к tiff-файлам сборки Landsat и имя файла на выходе
[[Файл:Ilwis_import_data.JPG|center|Окно импорта]]
После нажатия ОК, программа выполнит перевод файла во внутренний формат ILWIS и на экране появится изображение импортированного файла в черно-белом цвете. Так же, вместе с файлом изображения, в каталоге появляются файлы привязки, датума и диаграмма распределения яркостей.
[[Файл:Ilwis_first_image.JPG|center|Импортированный снимок (одна съемочная зона Ландсат)]]
С целью упрощения/ускорения импорта остальных файлов, скопируем команду импорта (Import tiff....) из строки состояния и найдем в дереве операцию Create - New Script. Для файла каждой съемочной зоны вставляем данный скрипт и переименовываем входные и выходные данные.
[[Файл:Ilwis_import_script.JPG|center|Импорт снимков]]
После запуска скрипта проимпортируются все необходимые файлы, и их можно будет объединить в единый Map List (операция Create - New Map List), для того чтобы иметь возможность быстро осуществлять композицию каналов.
[[Файл:Ilwis_map_list.JPG|center|Map List]]
Аналогичным образом, в программу можно импортировать различные форматы растровых, векторных и DEM-данных.
==Просмотр данных==
Для того, чтобы открыть изображение с определенным набором каналов, нужно дважды щелкнуть на созданный вами Map List. Откроется окно просмотра карты. В таблице содержания этого окна нужно найти вкладку Display tools - Color Composite и выбрать её. Далее очень просто выбрать те каналы, синтез которых вам необходим.
[[Файл:Ilwis_color_composite.JPG|center|Каналы для композиции растра]]
В окно карты можно добавлять другие типы данных, которые будут отображаться в заданном пользователем порядке, а также можно выбирать разные способы отображения данных.

=Решение отдельных задач=
В статье мы будем проводить обзор возможностей ILWIS при решении некоторых задач, встречающихся в деятельности любого специалиста по обработке данных дистанционного зондироания.

==Расчет индексов==
NDVI. Расчет нормализованного вегетационного индекса вызывается из бокового дерева инструментов Script - NDVI. В программе отсутствует возможность так же быстро вызвать инструменты для расчета более широкого спектра индексов. Объясняется это, по-видимому, легкостью написания собственных скриптов.
С помощью индекса NDVI мы можем заведомо точно отделить водную поверхность от любой другой. Для этого нам потребуются 4 и 3 съемочные зоны Landsat. NDVI на суше уверенно стремится к 1, а на воде к -1. Произведя расчет нормализованного вегетационного индекса, в дальнейшем мы можем создать маску для объектов суши при помощи квантования значений растра. Читайте об этом чуть ниже.
[[Файл:Ilwis_NDVI.JPG|center|НДВИ]]

==Квантование==
Квантование - это процесс представления непрерывного изображения в виде дискретных ступеней яркости (значений). Каждой ступени яркости можно придать свой цвет в зависимости от наших потребностей. Выберем команду Image Processing - Slicing, возьмем в качестве входных данных наш NDVI и создадим новый домен отображения и квантования изображения.
[[Файл:ILWIS_Slicing_start.JPG|center|Новое квантование]]

Теперь остается добавить пороговые значения в домен и названия классов.
[[Файл:ILWIS_Slicing_mean.JPG|center|Редактирование домена]]

В итоге, у нас получилось такое изображение. Зеленый - суша и растительность. Синий - воды.
[[Файл:ILWIS_Slicing_end.JPG|center|600|Конец квантованию]]

==Обрезка==

Всем понятна необходимость обрезки растров. Запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - SubMap of Raster Map.
На выбор представлены 3 способа выбора границ обрезки: линии и колонны, углы (тоже линии и колонны) и координаты.
[[Файл:ILWIS_Submap.JPG|center|Обрезка]]
Задаем нужные параметры, щелкаем Show и получаем нужный результат.

==Пересчет значений растра==
В ряде случаев (к примеру, для склейки растровых изображений в одно) необходим пересчет значений растра между доменами. В нашем случае, имеется исходный домен Slicing, в котором значение 1 отвечает за водную поверхность, и имеется необходимость получить значение яркости 255 для растительности и суши в домене изображения IMAGE.
Первым делом, нужно поменять изображению домен. Идем в свойства изображения и ломаем связи командой Break Dependency Link.
[[Файл:ILWIS_break_dep.JPG|center|Ломаем связи]]
Далее присваиваем изображению нужный домен. В нашем случае - домен IMAGE.
[[Файл:ILWIS_domain_image.JPG|center|Меняем домен]]
Начинаем пересчет. Для этого открываем команду Raster Operations - Map Calculation и вводим следующие параметры:
[[Файл:ILWIS_map_calculation1.JPG|center|Выражение для пересчета]]
Нетрудно догадаться, что водная поверхность будет иметь значение 0.
Итог:
[[Файл:ILWIS_map_calculation2.JPG|center|Мэп калькулейтен]]

==Склеивание==

Склеивание растров в ILWIS приводит к суммированию значений яркости пикселов, что позволяет пользоваться этой процедурой для маскировки малозначащих и мешающих при дешифрировании объектов. Находим команду Raster Operations - Glue Raster Maps и вводим нужные параметры:
[[Файл:ILWIS_GLUE.JPG|center|Glue Params]]
В итоговой карте получаем замаскированное изображение растительности и земель.
[[Файл:ILWIS_GLUE_END.JPG|center|Glue End]]

==Проецирование растра==
При различных операциях оверлея или склеивания снимков нам необходимо иметь одну и ту же привязку обрабатываемых снимков (по умолчанию, для каждого пространственно-скоординированного изображения в системе создается свой файл привязки). Для этого, запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - Resample из дерева операций.
[[Файл:ILWIS_resample.JPG|center|Проецирование]]
Задаем необходимые параметры и после выполнения процедуры получаем новое изображение с нужной координатной привязкой. К слову сказать, постоянное изменение координатных привязок для снимков является одним из самых больших неудобств системы ILWIS.

==Контролируемая классификация==
Процесс контролируемой классификации (классификации с обучением) начинается с создания обучающей выборки (Sample Set). Для этого в дереве операций нужно найти команду Create - New Sample Set. В окне параметров необходимо задать Maplist, который будет классифицирован, создать новый или выбрать существующий домен, ввести имя новой обучающей выборки.
[[Файл:ILWIS_newSS.JPG|center|Новая обучающая выборка]]
Далее мы производим набор пикселей, соответствующих нужным нам классам объектов на результирующей карте. В моем случае это были классы чистой и замутненной воды. Дополнительно можно вывести график распределения яркости созданных выборок по всем съемочным зонам и статистику по каждому классу выбранных пикселей. Завершить процесс обучения можно командой Exit.
[[Файл:ILWIS_newSS_study.JPG|center|Обучение]]
После процесса обучения следует непосредственно классификация. В дереве операций нужно найти команду Image Processing - Classify. Выбираем созданный нами Sample Set, способ классификации (Nearest Neighbour, Maximum Likehood, Mahalanobis Distance и другие) и имеем необходимый результат. В моем случае, он выглядел примерно так (градация мутности воды от темного к более светлому):
[[Файл:ILWIS_newSS_class.JPG|center|Результат классификации]]

==Фильтрация==
Зачастую, для обеспечения комфортного визуального восприятия карты, либо облегчения процессов автоматизированного создания карт используются алгоритмы генерализации. После проведения автоматизированной классификации изображений может получиться пестрая картина в виде частого распределения нужных объектов размером в 1-2 пикселя. См. рис.
[[Файл:ILWIS_nofilter.JPG|center|Результат классификации до фильтрации]]
Для агрегации показателя или явления можно использовать различные фильтры. Для этого нужно запустить команду Image Processing - Filter и выбрать нужный способ фильтрации.
[[Файл:ILWIS_selectfilter.JPG|center|Тип фильтра]]
Процесс фильтрации можно повторять до достижения нужного результата.
Первая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 1.JPG|center|Фильтр 1]]
Вторая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 2.JPG|center|Фильтр 2]]

==Кластеризация==
Кластеризация - способ классификации растрового изображения на основе автоматического выделения спектральных образов программным обеспечением. Определение классов объектов на выходе после операции ложится на картографа и дешифровщика. Кластеризация доступна максимум по 4 съемочным зонам, количество классов (кластеров) не ограничено. Запуск операции производится с помощью команды Image Processing - Cluster.
[[Файл:Cluster_4zones.JPG|center|Параметры кластеризации]]
После проведения данной процедуры обработки изображения необходимо определить каждый класс (кластер) объектов по отношению к объектам местности. При корректном соотношении получается результат хорошего качества.
Пример кластеризации водных объектов для определения мутности по одному снимку Ландсат 1-4 съемочные зоны:
[[Файл:ILWIS_cluster_first.JPG|center|Кластеризация одного снимка]]
Интерес к кластеризации дополнительно вызван тем, что в качестве входных изображений можно использовать снимки на разные даты, месяцы, годы.
В этом случае, мы видим показатели динамики явления.
[[Файл:ILWIS_cluster_3dates.JPG|center|Кластеризация за 3 разные даты]]

==Оверлей==
С целью сопоставления результатов классификаций и разных типов обработки изображений, а также расчета статистики и визуализации, применяются различные операции оверлея. К примеру, в среде ILWIS присутствует операция Пересечение (Raster Operations - Cross).
[[Файл:ILWIS_cross2.JPG|center|Оверлей]]
Значения одного изображения накладываются на значения другого. Таким образом, можно получить статистику и визуализацию распространения явлений во времени и пространстве.
[[Файл:ILWIS_cross1.JPG|center|Оверлей - визуализация]]

==Векторизация==

==Экспорт векторных данных==

==Работа с DEM==

=Выводы=

=Благодарности=

Файл:ILWIS cross2.JPG

2014-07-15T20:05:55Z

Grozhentsov:

Файл:ILWIS cross1.JPG

2014-07-15T20:04:59Z

Grozhentsov:

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T19:58:21Z

Grozhentsov:

{{Статья|Черновик|ilwis-firststeps}}
{{Аннотация|Описание открытой ГИС ILWIS. Первые шаги}}

[http://52north.org/communities/ilwis/about ILWIS (Integrated Land and Water Information System)] - это открытый программный продукт для работы с векторными и растровыми данными. На протяжении нескольких лет он широко используется при исследованиях Географическим и Почвоведческим факультетами МГУ им.М.В.Ломоносова.

=Введение=
ILWIS - это геоинформационная система, предназначенная для векторной и растровой обработки материалов ДЗЗ. Программный продукт поддерживает все основные функции, которые входят в современные системы обработки дистанционной информации, и обеспечивает выполнение следующих и многих других процедур:

*геометрическая коррекция
*повышение визуального качества изображений
*извлечение информации
*многозональная классификация
*редактирование и дополнение результатов обработки снимков картографическими элементами

Для успешного анализа снимков предназначены процедуры повышения визуального качества изображений. Два самых распространенных метода – это синтез цветного изображения из трех зональных и контрастирование изображения путем растяжения гистограммы.

Методы извлечения информации из снимков представляют собой сочетание визуального анализа и автоматического выявления признаков, в частности, выполнение математических операций, имеющих целью получение как геометрических, так и яркостных количественных характеристик.

В системе ILWIS возможно применение различных методов работы со значениями яркостей в разных зонах спектра: метод главных компонент, факторный анализ, вычисление коэффициентов, в частности, нормализованного вегетационного индекса NDVI.

В системе ILWIS, как и в любой системе обработки изображений, предусмотрено выполнение обоих видов классификации: контролируемой на основе статистики признаков в обучающей выборке с использованием максимум восьми зональных снимков и кластеризация на основе спектральных признаков – максимум четыре канала.

Проведение контролируемой классификации возможно по трем наиболее распространенным методам – минимального расстояния, параллелепипеда и максимального правдоподобия. Считается, что последний дает наилучшие результаты, так как используется вероятностный подход к решению задачи классификации.

Функциональных возможностей ПО ILWIS достаточно, чтобы полноценно работать с векторными данными и производить оформление карт для вывода. Программный пакет поддерживает импорт наиболее распространенных векторных и растровых форматов, подключение баз данных и WMS-сервисов. В дополнение, программа поддерживает работу библиотеки GDAL, что позволяет ей работать с более широким списком форматов данных.

=Установка=
Установочные файлы можно получить с сайта
[http://52north.org/downloads/ilwis/ilwis-3-08-02/n52-ilwis-v3-08-02 ILWIS 3.8 Download]
Обзор интерфейса и рабочих возможностей составлен под актуальную версию программы 3.8.2.
На том же сайте Вы можете найти подробную [http://52north.org/communities/ilwis/ilwis-userguide документацию по ILWIS] на разных языках.
После успешной установки желательно скачать файл [[Файл:Ilwis_DATUM_DEF.zip]], распаковать и поместить в директорию C:\Program Files\n52\ILWIS38\Resources\Def. В противном случае, программа может работать нестабильно.

=Первые шаги=
В целом, после установки и первого запуска интерфейс приложения будет выглядеть примерно так:
[[Файл:Ilwis_interface.JPG|center|Интерфейс]]
Сверху открывается стандартный тулбар и строка состояния, слева открывается дерево операций - список стандартных операций с данными (список можно расширять, создавая свои скриптовые операции). По центру открывается список имеющихся файлов в папке ILWIS. Следует отметить, что файловая система ILWIS требует импорта данных, иначе операции просмотра и редактирования данных не будут поддерживаться.

==Импорт данных==
В нашем обзоре, мы будем пользоваться данными Landsat. Стандартная сборка файлов после распаковки архива одного снимка выглядит так:
[[Файл:Ilwis_landsat_data.JPG|center|Данные Ландсат 7]]
Эти файлы нужно импортировать во внутренний формат данных ILWIS. Для этого нажимаем в стандартной строке: File/Import и откроется окно импорта данных, в котором задаем путь к tiff-файлам сборки Landsat и имя файла на выходе
[[Файл:Ilwis_import_data.JPG|center|Окно импорта]]
После нажатия ОК, программа выполнит перевод файла во внутренний формат ILWIS и на экране появится изображение импортированного файла в черно-белом цвете. Так же, вместе с файлом изображения, в каталоге появляются файлы привязки, датума и диаграмма распределения яркостей.
[[Файл:Ilwis_first_image.JPG|center|Импортированный снимок (одна съемочная зона Ландсат)]]
С целью упрощения/ускорения импорта остальных файлов, скопируем команду импорта (Import tiff....) из строки состояния и найдем в дереве операцию Create - New Script. Для файла каждой съемочной зоны вставляем данный скрипт и переименовываем входные и выходные данные.
[[Файл:Ilwis_import_script.JPG|center|Импорт снимков]]
После запуска скрипта проимпортируются все необходимые файлы, и их можно будет объединить в единый Map List (операция Create - New Map List), для того чтобы иметь возможность быстро осуществлять композицию каналов.
[[Файл:Ilwis_map_list.JPG|center|Map List]]
Аналогичным образом, в программу можно импортировать различные форматы растровых, векторных и DEM-данных.
==Просмотр данных==
Для того, чтобы открыть изображение с определенным набором каналов, нужно дважды щелкнуть на созданный вами Map List. Откроется окно просмотра карты. В таблице содержания этого окна нужно найти вкладку Display tools - Color Composite и выбрать её. Далее очень просто выбрать те каналы, синтез которых вам необходим.
[[Файл:Ilwis_color_composite.JPG|center|Каналы для композиции растра]]
В окно карты можно добавлять другие типы данных, которые будут отображаться в заданном пользователем порядке, а также можно выбирать разные способы отображения данных.

=Решение отдельных задач=
В статье мы будем проводить обзор возможностей ILWIS при решении некоторых задач, встречающихся в деятельности любого специалиста по обработке данных дистанционного зондироания.

==Расчет индексов==
NDVI. Расчет нормализованного вегетационного индекса вызывается из бокового дерева инструментов Script - NDVI. В программе отсутствует возможность так же быстро вызвать инструменты для расчета более широкого спектра индексов. Объясняется это, по-видимому, легкостью написания собственных скриптов.
С помощью индекса NDVI мы можем заведомо точно отделить водную поверхность от любой другой. Для этого нам потребуются 4 и 3 съемочные зоны Landsat. NDVI на суше уверенно стремится к 1, а на воде к -1. Произведя расчет нормализованного вегетационного индекса, в дальнейшем мы можем создать маску для объектов суши при помощи квантования значений растра. Читайте об этом чуть ниже.
[[Файл:Ilwis_NDVI.JPG|center|НДВИ]]

==Квантование==
Квантование - это процесс представления непрерывного изображения в виде дискретных ступеней яркости (значений). Каждой ступени яркости можно придать свой цвет в зависимости от наших потребностей. Выберем команду Image Processing - Slicing, возьмем в качестве входных данных наш NDVI и создадим новый домен отображения и квантования изображения.
[[Файл:ILWIS_Slicing_start.JPG|center|Новое квантование]]

Теперь остается добавить пороговые значения в домен и названия классов.
[[Файл:ILWIS_Slicing_mean.JPG|center|Редактирование домена]]

В итоге, у нас получилось такое изображение. Зеленый - суша и растительность. Синий - воды.
[[Файл:ILWIS_Slicing_end.JPG|center|600|Конец квантованию]]

==Обрезка==

Всем понятна необходимость обрезки растров. Запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - SubMap of Raster Map.
На выбор представлены 3 способа выбора границ обрезки: линии и колонны, углы (тоже линии и колонны) и координаты.
[[Файл:ILWIS_Submap.JPG|center|Обрезка]]
Задаем нужные параметры, щелкаем Show и получаем нужный результат.

==Пересчет значений растра==
В ряде случаев (к примеру, для склейки растровых изображений в одно) необходим пересчет значений растра между доменами. В нашем случае, имеется исходный домен Slicing, в котором значение 1 отвечает за водную поверхность, и имеется необходимость получить значение яркости 255 для растительности и суши в домене изображения IMAGE.
Первым делом, нужно поменять изображению домен. Идем в свойства изображения и ломаем связи командой Break Dependency Link.
[[Файл:ILWIS_break_dep.JPG|center|Ломаем связи]]
Далее присваиваем изображению нужный домен. В нашем случае - домен IMAGE.
[[Файл:ILWIS_domain_image.JPG|center|Меняем домен]]
Начинаем пересчет. Для этого открываем команду Raster Operations - Map Calculation и вводим следующие параметры:
[[Файл:ILWIS_map_calculation1.JPG|center|Выражение для пересчета]]
Нетрудно догадаться, что водная поверхность будет иметь значение 0.
Итог:
[[Файл:ILWIS_map_calculation2.JPG|center|Мэп калькулейтен]]

==Склеивание==

Склеивание растров в ILWIS приводит к суммированию значений яркости пикселов, что позволяет пользоваться этой процедурой для маскировки малозначащих и мешающих при дешифрировании объектов. Находим команду Raster Operations - Glue Raster Maps и вводим нужные параметры:
[[Файл:ILWIS_GLUE.JPG|center|Glue Params]]
В итоговой карте получаем замаскированное изображение растительности и земель.
[[Файл:ILWIS_GLUE_END.JPG|center|Glue End]]

==Проецирование растра==
При различных операциях оверлея или склеивания снимков нам необходимо иметь одну и ту же привязку обрабатываемых снимков (по умолчанию, для каждого пространственно-скоординированного изображения в системе создается свой файл привязки). Для этого, запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - Resample из дерева операций.
[[Файл:ILWIS_resample.JPG|center|Проецирование]]
Задаем необходимые параметры и после выполнения процедуры получаем новое изображение с нужной координатной привязкой. К слову сказать, постоянное изменение координатных привязок для снимков является одним из самых больших неудобств системы ILWIS.

==Контролируемая классификация==
Процесс контролируемой классификации (классификации с обучением) начинается с создания обучающей выборки (Sample Set). Для этого в дереве операций нужно найти команду Create - New Sample Set. В окне параметров необходимо задать Maplist, который будет классифицирован, создать новый или выбрать существующий домен, ввести имя новой обучающей выборки.
[[Файл:ILWIS_newSS.JPG|center|Новая обучающая выборка]]
Далее мы производим набор пикселей, соответствующих нужным нам классам объектов на результирующей карте. В моем случае это были классы чистой и замутненной воды. Дополнительно можно вывести график распределения яркости созданных выборок по всем съемочным зонам и статистику по каждому классу выбранных пикселей. Завершить процесс обучения можно командой Exit.
[[Файл:ILWIS_newSS_study.JPG|center|Обучение]]
После процесса обучения следует непосредственно классификация. В дереве операций нужно найти команду Image Processing - Classify. Выбираем созданный нами Sample Set, способ классификации (Nearest Neighbour, Maximum Likehood, Mahalanobis Distance и другие) и имеем необходимый результат. В моем случае, он выглядел примерно так (градация мутности воды от темного к более светлому):
[[Файл:ILWIS_newSS_class.JPG|center|Результат классификации]]

==Фильтрация==
Зачастую, для обеспечения комфортного визуального восприятия карты, либо облегчения процессов автоматизированного создания карт используются алгоритмы генерализации. После проведения автоматизированной классификации изображений может получиться пестрая картина в виде частого распределения нужных объектов размером в 1-2 пикселя. См. рис.
[[Файл:ILWIS_nofilter.JPG|center|Результат классификации до фильтрации]]
Для агрегации показателя или явления можно использовать различные фильтры. Для этого нужно запустить команду Image Processing - Filter и выбрать нужный способ фильтрации.
[[Файл:ILWIS_selectfilter.JPG|center|Тип фильтра]]
Процесс фильтрации можно повторять до достижения нужного результата.
Первая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 1.JPG|center|Фильтр 1]]
Вторая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 2.JPG|center|Фильтр 2]]

==Кластеризация==
Кластеризация - способ классификации растрового изображения на основе автоматического выделения спектральных образов программным обеспечением. Определение классов объектов на выходе после операции ложится на картографа и дешифровщика. Кластеризация доступна максимум по 4 съемочным зонам, количество классов (кластеров) не ограничено. Запуск операции производится с помощью команды Image Processing - Cluster.
[[Файл:Cluster_4zones.JPG|center|Параметры кластеризации]]
После проведения данной процедуры обработки изображения необходимо определить каждый класс (кластер) объектов по отношению к объектам местности. При корректном соотношении получается результат хорошего качества.
Пример кластеризации водных объектов для определения мутности по одному снимку Ландсат 1-4 съемочные зоны:
[[Файл:ILWIS_cluster_first.JPG|center|Кластеризация одного снимка]]
Интерес к кластеризации дополнительно вызван тем, что в качестве входных изображений можно использовать снимки на разные даты, месяцы, годы.
В этом случае, мы видим показатели динамики явления.
[[Файл:ILWIS_cluster_3dates.JPG|center|Кластеризация за 3 разные даты]]

==Оверлей==
С целью сопоставления результатов классификаций и разных типов обработки изображений, а также расчета статистики и визуализации, применяются различные операции оверлея. К примеру, в среде ILWIS присутствует операция Пересечение (Raster Operations - Cross).
[[Файл:ILWIS_cross1.JPG|center|Оверлей]]
Значения одного изображения накладываются на значения другого. Таким образом, можно получить статистику и визуализацию распространения явлений во времени и пространстве.
[[Файл:ILWIS_cross2.JPG|center|Оверлей - визуализация]]

==Векторизация==

==Экспорт векторных данных==

==Работа с DEM==

=Выводы=

=Благодарности=

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T19:52:14Z

Grozhentsov: /* Кластеризация */

{{Статья|Черновик|ilwis-firststeps}}
{{Аннотация|Описание открытой ГИС ILWIS. Первые шаги}}

[http://52north.org/communities/ilwis/about ILWIS (Integrated Land and Water Information System)] - это открытый программный продукт для работы с векторными и растровыми данными. На протяжении нескольких лет он широко используется при исследованиях Географическим и Почвоведческим факультетами МГУ им.М.В.Ломоносова.

=Введение=
ILWIS - это геоинформационная система, предназначенная для векторной и растровой обработки материалов ДЗЗ. Программный продукт поддерживает все основные функции, которые входят в современные системы обработки дистанционной информации, и обеспечивает выполнение следующих и многих других процедур:

*геометрическая коррекция
*повышение визуального качества изображений
*извлечение информации
*многозональная классификация
*редактирование и дополнение результатов обработки снимков картографическими элементами

Для успешного анализа снимков предназначены процедуры повышения визуального качества изображений. Два самых распространенных метода – это синтез цветного изображения из трех зональных и контрастирование изображения путем растяжения гистограммы.

Методы извлечения информации из снимков представляют собой сочетание визуального анализа и автоматического выявления признаков, в частности, выполнение математических операций, имеющих целью получение как геометрических, так и яркостных количественных характеристик.

В системе ILWIS возможно применение различных методов работы со значениями яркостей в разных зонах спектра: метод главных компонент, факторный анализ, вычисление коэффициентов, в частности, нормализованного вегетационного индекса NDVI.

В системе ILWIS, как и в любой системе обработки изображений, предусмотрено выполнение обоих видов классификации: контролируемой на основе статистики признаков в обучающей выборке с использованием максимум восьми зональных снимков и кластеризация на основе спектральных признаков – максимум четыре канала.

Проведение контролируемой классификации возможно по трем наиболее распространенным методам – минимального расстояния, параллелепипеда и максимального правдоподобия. Считается, что последний дает наилучшие результаты, так как используется вероятностный подход к решению задачи классификации.

Функциональных возможностей ПО ILWIS достаточно, чтобы полноценно работать с векторными данными и производить оформление карт для вывода. Программный пакет поддерживает импорт наиболее распространенных векторных и растровых форматов, подключение баз данных и WMS-сервисов. В дополнение, программа поддерживает работу библиотеки GDAL, что позволяет ей работать с более широким списком форматов данных.

=Установка=
Установочные файлы можно получить с сайта
[http://52north.org/downloads/ilwis/ilwis-3-08-02/n52-ilwis-v3-08-02 ILWIS 3.8 Download]
Обзор интерфейса и рабочих возможностей составлен под актуальную версию программы 3.8.2.
На том же сайте Вы можете найти подробную [http://52north.org/communities/ilwis/ilwis-userguide документацию по ILWIS] на разных языках.
После успешной установки желательно скачать файл [[Файл:Ilwis_DATUM_DEF.zip]], распаковать и поместить в директорию C:\Program Files\n52\ILWIS38\Resources\Def. В противном случае, программа может работать нестабильно.

=Первые шаги=
В целом, после установки и первого запуска интерфейс приложения будет выглядеть примерно так:
[[Файл:Ilwis_interface.JPG|center|Интерфейс]]
Сверху открывается стандартный тулбар и строка состояния, слева открывается дерево операций - список стандартных операций с данными (список можно расширять, создавая свои скриптовые операции). По центру открывается список имеющихся файлов в папке ILWIS. Следует отметить, что файловая система ILWIS требует импорта данных, иначе операции просмотра и редактирования данных не будут поддерживаться.

==Импорт данных==
В нашем обзоре, мы будем пользоваться данными Landsat. Стандартная сборка файлов после распаковки архива одного снимка выглядит так:
[[Файл:Ilwis_landsat_data.JPG|center|Данные Ландсат 7]]
Эти файлы нужно импортировать во внутренний формат данных ILWIS. Для этого нажимаем в стандартной строке: File/Import и откроется окно импорта данных, в котором задаем путь к tiff-файлам сборки Landsat и имя файла на выходе
[[Файл:Ilwis_import_data.JPG|center|Окно импорта]]
После нажатия ОК, программа выполнит перевод файла во внутренний формат ILWIS и на экране появится изображение импортированного файла в черно-белом цвете. Так же, вместе с файлом изображения, в каталоге появляются файлы привязки, датума и диаграмма распределения яркостей.
[[Файл:Ilwis_first_image.JPG|center|Импортированный снимок (одна съемочная зона Ландсат)]]
С целью упрощения/ускорения импорта остальных файлов, скопируем команду импорта (Import tiff....) из строки состояния и найдем в дереве операцию Create - New Script. Для файла каждой съемочной зоны вставляем данный скрипт и переименовываем входные и выходные данные.
[[Файл:Ilwis_import_script.JPG|center|Импорт снимков]]
После запуска скрипта проимпортируются все необходимые файлы, и их можно будет объединить в единый Map List (операция Create - New Map List), для того чтобы иметь возможность быстро осуществлять композицию каналов.
[[Файл:Ilwis_map_list.JPG|center|Map List]]
Аналогичным образом, в программу можно импортировать различные форматы растровых, векторных и DEM-данных.
==Просмотр данных==
Для того, чтобы открыть изображение с определенным набором каналов, нужно дважды щелкнуть на созданный вами Map List. Откроется окно просмотра карты. В таблице содержания этого окна нужно найти вкладку Display tools - Color Composite и выбрать её. Далее очень просто выбрать те каналы, синтез которых вам необходим.
[[Файл:Ilwis_color_composite.JPG|center|Каналы для композиции растра]]
В окно карты можно добавлять другие типы данных, которые будут отображаться в заданном пользователем порядке, а также можно выбирать разные способы отображения данных.

=Решение отдельных задач=
В статье мы будем проводить обзор возможностей ILWIS при решении некоторых задач, встречающихся в деятельности любого специалиста по обработке данных дистанционного зондироания.

==Расчет индексов==
NDVI. Расчет нормализованного вегетационного индекса вызывается из бокового дерева инструментов Script - NDVI. В программе отсутствует возможность так же быстро вызвать инструменты для расчета более широкого спектра индексов. Объясняется это, по-видимому, легкостью написания собственных скриптов.
С помощью индекса NDVI мы можем заведомо точно отделить водную поверхность от любой другой. Для этого нам потребуются 4 и 3 съемочные зоны Landsat. NDVI на суше уверенно стремится к 1, а на воде к -1. Произведя расчет нормализованного вегетационного индекса, в дальнейшем мы можем создать маску для объектов суши при помощи квантования значений растра. Читайте об этом чуть ниже.
[[Файл:Ilwis_NDVI.JPG|center|НДВИ]]

==Квантование==
Квантование - это процесс представления непрерывного изображения в виде дискретных ступеней яркости (значений). Каждой ступени яркости можно придать свой цвет в зависимости от наших потребностей. Выберем команду Image Processing - Slicing, возьмем в качестве входных данных наш NDVI и создадим новый домен отображения и квантования изображения.
[[Файл:ILWIS_Slicing_start.JPG|center|Новое квантование]]

Теперь остается добавить пороговые значения в домен и названия классов.
[[Файл:ILWIS_Slicing_mean.JPG|center|Редактирование домена]]

В итоге, у нас получилось такое изображение. Зеленый - суша и растительность. Синий - воды.
[[Файл:ILWIS_Slicing_end.JPG|center|600|Конец квантованию]]

==Обрезка==

Всем понятна необходимость обрезки растров. Запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - SubMap of Raster Map.
На выбор представлены 3 способа выбора границ обрезки: линии и колонны, углы (тоже линии и колонны) и координаты.
[[Файл:ILWIS_Submap.JPG|center|Обрезка]]
Задаем нужные параметры, щелкаем Show и получаем нужный результат.

==Пересчет значений растра==
В ряде случаев (к примеру, для склейки растровых изображений в одно) необходим пересчет значений растра между доменами. В нашем случае, имеется исходный домен Slicing, в котором значение 1 отвечает за водную поверхность, и имеется необходимость получить значение яркости 255 для растительности и суши в домене изображения IMAGE.
Первым делом, нужно поменять изображению домен. Идем в свойства изображения и ломаем связи командой Break Dependency Link.
[[Файл:ILWIS_break_dep.JPG|center|Ломаем связи]]
Далее присваиваем изображению нужный домен. В нашем случае - домен IMAGE.
[[Файл:ILWIS_domain_image.JPG|center|Меняем домен]]
Начинаем пересчет. Для этого открываем команду Raster Operations - Map Calculation и вводим следующие параметры:
[[Файл:ILWIS_map_calculation1.JPG|center|Выражение для пересчета]]
Нетрудно догадаться, что водная поверхность будет иметь значение 0.
Итог:
[[Файл:ILWIS_map_calculation2.JPG|center|Мэп калькулейтен]]

==Склеивание==

Склеивание растров в ILWIS приводит к суммированию значений яркости пикселов, что позволяет пользоваться этой процедурой для маскировки малозначащих и мешающих при дешифрировании объектов. Находим команду Raster Operations - Glue Raster Maps и вводим нужные параметры:
[[Файл:ILWIS_GLUE.JPG|center|Glue Params]]
В итоговой карте получаем замаскированное изображение растительности и земель.
[[Файл:ILWIS_GLUE_END.JPG|center|Glue End]]

==Проецирование растра==
При различных операциях оверлея или склеивания снимков нам необходимо иметь одну и ту же привязку обрабатываемых снимков (по умолчанию, для каждого пространственно-скоординированного изображения в системе создается свой файл привязки). Для этого, запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - Resample из дерева операций.
[[Файл:ILWIS_resample.JPG|center|Проецирование]]
Задаем необходимые параметры и после выполнения процедуры получаем новое изображение с нужной координатной привязкой. К слову сказать, постоянное изменение координатных привязок для снимков является одним из самых больших неудобств системы ILWIS.

==Контролируемая классификация==
Процесс контролируемой классификации (классификации с обучением) начинается с создания обучающей выборки (Sample Set). Для этого в дереве операций нужно найти команду Create - New Sample Set. В окне параметров необходимо задать Maplist, который будет классифицирован, создать новый или выбрать существующий домен, ввести имя новой обучающей выборки.
[[Файл:ILWIS_newSS.JPG|center|Новая обучающая выборка]]
Далее мы производим набор пикселей, соответствующих нужным нам классам объектов на результирующей карте. В моем случае это были классы чистой и замутненной воды. Дополнительно можно вывести график распределения яркости созданных выборок по всем съемочным зонам и статистику по каждому классу выбранных пикселей. Завершить процесс обучения можно командой Exit.
[[Файл:ILWIS_newSS_study.JPG|center|Обучение]]
После процесса обучения следует непосредственно классификация. В дереве операций нужно найти команду Image Processing - Classify. Выбираем созданный нами Sample Set, способ классификации (Nearest Neighbour, Maximum Likehood, Mahalanobis Distance и другие) и имеем необходимый результат. В моем случае, он выглядел примерно так (градация мутности воды от темного к более светлому):
[[Файл:ILWIS_newSS_class.JPG|center|Результат классификации]]

==Фильтрация==
Зачастую, для обеспечения комфортного визуального восприятия карты, либо облегчения процессов автоматизированного создания карт используются алгоритмы генерализации. После проведения автоматизированной классификации изображений может получиться пестрая картина в виде частого распределения нужных объектов размером в 1-2 пикселя. См. рис.
[[Файл:ILWIS_nofilter.JPG|center|Результат классификации до фильтрации]]
Для агрегации показателя или явления можно использовать различные фильтры. Для этого нужно запустить команду Image Processing - Filter и выбрать нужный способ фильтрации.
[[Файл:ILWIS_selectfilter.JPG|center|Тип фильтра]]
Процесс фильтрации можно повторять до достижения нужного результата.
Первая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 1.JPG|center|Фильтр 1]]
Вторая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 2.JPG|center|Фильтр 2]]

==Кластеризация==
Кластеризация - способ классификации растрового изображения на основе автоматического выделения спектральных образов программным обеспечением. Определение классов объектов на выходе после операции ложится на картографа и дешифровщика. Кластеризация доступна максимум по 4 съемочным зонам, количество классов (кластеров) не ограничено. Запуск операции производится с помощью команды Image Processing - Cluster.
[[Файл:Cluster_4zones.JPG|center|Параметры кластеризации]]
После проведения данной процедуры обработки изображения необходимо определить каждый класс (кластер) объектов по отношению к объектам местности. При корректном соотношении получается результат хорошего качества.
Пример кластеризации водных объектов для определения мутности по одному снимку Ландсат 1-4 съемочные зоны:
[[Файл:ILWIS_cluster_first.JPG|center|Кластеризация одного снимка]]
Интерес к кластеризации дополнительно вызван тем, что в качестве входных изображений можно использовать снимки на разные даты, месяцы, годы.
В этом случае, мы видим показатели динамики явления.
[[Файл:ILWIS_cluster_3dates.JPG|center|Кластеризация за 3 разные даты]]

==Векторизация==

==Экспорт векторных данных==

==Работа с DEM==

=Выводы=

=Благодарности=

Файл:ILWIS cluster 3dates.JPG

2014-07-15T19:50:01Z

Grozhentsov: 3 dates images clustering

3 dates images clustering

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T19:49:25Z

Grozhentsov:

{{Статья|Черновик|ilwis-firststeps}}
{{Аннотация|Описание открытой ГИС ILWIS. Первые шаги}}

[http://52north.org/communities/ilwis/about ILWIS (Integrated Land and Water Information System)] - это открытый программный продукт для работы с векторными и растровыми данными. На протяжении нескольких лет он широко используется при исследованиях Географическим и Почвоведческим факультетами МГУ им.М.В.Ломоносова.

=Введение=
ILWIS - это геоинформационная система, предназначенная для векторной и растровой обработки материалов ДЗЗ. Программный продукт поддерживает все основные функции, которые входят в современные системы обработки дистанционной информации, и обеспечивает выполнение следующих и многих других процедур:

*геометрическая коррекция
*повышение визуального качества изображений
*извлечение информации
*многозональная классификация
*редактирование и дополнение результатов обработки снимков картографическими элементами

Для успешного анализа снимков предназначены процедуры повышения визуального качества изображений. Два самых распространенных метода – это синтез цветного изображения из трех зональных и контрастирование изображения путем растяжения гистограммы.

Методы извлечения информации из снимков представляют собой сочетание визуального анализа и автоматического выявления признаков, в частности, выполнение математических операций, имеющих целью получение как геометрических, так и яркостных количественных характеристик.

В системе ILWIS возможно применение различных методов работы со значениями яркостей в разных зонах спектра: метод главных компонент, факторный анализ, вычисление коэффициентов, в частности, нормализованного вегетационного индекса NDVI.

В системе ILWIS, как и в любой системе обработки изображений, предусмотрено выполнение обоих видов классификации: контролируемой на основе статистики признаков в обучающей выборке с использованием максимум восьми зональных снимков и кластеризация на основе спектральных признаков – максимум четыре канала.

Проведение контролируемой классификации возможно по трем наиболее распространенным методам – минимального расстояния, параллелепипеда и максимального правдоподобия. Считается, что последний дает наилучшие результаты, так как используется вероятностный подход к решению задачи классификации.

Функциональных возможностей ПО ILWIS достаточно, чтобы полноценно работать с векторными данными и производить оформление карт для вывода. Программный пакет поддерживает импорт наиболее распространенных векторных и растровых форматов, подключение баз данных и WMS-сервисов. В дополнение, программа поддерживает работу библиотеки GDAL, что позволяет ей работать с более широким списком форматов данных.

=Установка=
Установочные файлы можно получить с сайта
[http://52north.org/downloads/ilwis/ilwis-3-08-02/n52-ilwis-v3-08-02 ILWIS 3.8 Download]
Обзор интерфейса и рабочих возможностей составлен под актуальную версию программы 3.8.2.
На том же сайте Вы можете найти подробную [http://52north.org/communities/ilwis/ilwis-userguide документацию по ILWIS] на разных языках.
После успешной установки желательно скачать файл [[Файл:Ilwis_DATUM_DEF.zip]], распаковать и поместить в директорию C:\Program Files\n52\ILWIS38\Resources\Def. В противном случае, программа может работать нестабильно.

=Первые шаги=
В целом, после установки и первого запуска интерфейс приложения будет выглядеть примерно так:
[[Файл:Ilwis_interface.JPG|center|Интерфейс]]
Сверху открывается стандартный тулбар и строка состояния, слева открывается дерево операций - список стандартных операций с данными (список можно расширять, создавая свои скриптовые операции). По центру открывается список имеющихся файлов в папке ILWIS. Следует отметить, что файловая система ILWIS требует импорта данных, иначе операции просмотра и редактирования данных не будут поддерживаться.

==Импорт данных==
В нашем обзоре, мы будем пользоваться данными Landsat. Стандартная сборка файлов после распаковки архива одного снимка выглядит так:
[[Файл:Ilwis_landsat_data.JPG|center|Данные Ландсат 7]]
Эти файлы нужно импортировать во внутренний формат данных ILWIS. Для этого нажимаем в стандартной строке: File/Import и откроется окно импорта данных, в котором задаем путь к tiff-файлам сборки Landsat и имя файла на выходе
[[Файл:Ilwis_import_data.JPG|center|Окно импорта]]
После нажатия ОК, программа выполнит перевод файла во внутренний формат ILWIS и на экране появится изображение импортированного файла в черно-белом цвете. Так же, вместе с файлом изображения, в каталоге появляются файлы привязки, датума и диаграмма распределения яркостей.
[[Файл:Ilwis_first_image.JPG|center|Импортированный снимок (одна съемочная зона Ландсат)]]
С целью упрощения/ускорения импорта остальных файлов, скопируем команду импорта (Import tiff....) из строки состояния и найдем в дереве операцию Create - New Script. Для файла каждой съемочной зоны вставляем данный скрипт и переименовываем входные и выходные данные.
[[Файл:Ilwis_import_script.JPG|center|Импорт снимков]]
После запуска скрипта проимпортируются все необходимые файлы, и их можно будет объединить в единый Map List (операция Create - New Map List), для того чтобы иметь возможность быстро осуществлять композицию каналов.
[[Файл:Ilwis_map_list.JPG|center|Map List]]
Аналогичным образом, в программу можно импортировать различные форматы растровых, векторных и DEM-данных.
==Просмотр данных==
Для того, чтобы открыть изображение с определенным набором каналов, нужно дважды щелкнуть на созданный вами Map List. Откроется окно просмотра карты. В таблице содержания этого окна нужно найти вкладку Display tools - Color Composite и выбрать её. Далее очень просто выбрать те каналы, синтез которых вам необходим.
[[Файл:Ilwis_color_composite.JPG|center|Каналы для композиции растра]]
В окно карты можно добавлять другие типы данных, которые будут отображаться в заданном пользователем порядке, а также можно выбирать разные способы отображения данных.

=Решение отдельных задач=
В статье мы будем проводить обзор возможностей ILWIS при решении некоторых задач, встречающихся в деятельности любого специалиста по обработке данных дистанционного зондироания.

==Расчет индексов==
NDVI. Расчет нормализованного вегетационного индекса вызывается из бокового дерева инструментов Script - NDVI. В программе отсутствует возможность так же быстро вызвать инструменты для расчета более широкого спектра индексов. Объясняется это, по-видимому, легкостью написания собственных скриптов.
С помощью индекса NDVI мы можем заведомо точно отделить водную поверхность от любой другой. Для этого нам потребуются 4 и 3 съемочные зоны Landsat. NDVI на суше уверенно стремится к 1, а на воде к -1. Произведя расчет нормализованного вегетационного индекса, в дальнейшем мы можем создать маску для объектов суши при помощи квантования значений растра. Читайте об этом чуть ниже.
[[Файл:Ilwis_NDVI.JPG|center|НДВИ]]

==Квантование==
Квантование - это процесс представления непрерывного изображения в виде дискретных ступеней яркости (значений). Каждой ступени яркости можно придать свой цвет в зависимости от наших потребностей. Выберем команду Image Processing - Slicing, возьмем в качестве входных данных наш NDVI и создадим новый домен отображения и квантования изображения.
[[Файл:ILWIS_Slicing_start.JPG|center|Новое квантование]]

Теперь остается добавить пороговые значения в домен и названия классов.
[[Файл:ILWIS_Slicing_mean.JPG|center|Редактирование домена]]

В итоге, у нас получилось такое изображение. Зеленый - суша и растительность. Синий - воды.
[[Файл:ILWIS_Slicing_end.JPG|center|600|Конец квантованию]]

==Обрезка==

Всем понятна необходимость обрезки растров. Запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - SubMap of Raster Map.
На выбор представлены 3 способа выбора границ обрезки: линии и колонны, углы (тоже линии и колонны) и координаты.
[[Файл:ILWIS_Submap.JPG|center|Обрезка]]
Задаем нужные параметры, щелкаем Show и получаем нужный результат.

==Пересчет значений растра==
В ряде случаев (к примеру, для склейки растровых изображений в одно) необходим пересчет значений растра между доменами. В нашем случае, имеется исходный домен Slicing, в котором значение 1 отвечает за водную поверхность, и имеется необходимость получить значение яркости 255 для растительности и суши в домене изображения IMAGE.
Первым делом, нужно поменять изображению домен. Идем в свойства изображения и ломаем связи командой Break Dependency Link.
[[Файл:ILWIS_break_dep.JPG|center|Ломаем связи]]
Далее присваиваем изображению нужный домен. В нашем случае - домен IMAGE.
[[Файл:ILWIS_domain_image.JPG|center|Меняем домен]]
Начинаем пересчет. Для этого открываем команду Raster Operations - Map Calculation и вводим следующие параметры:
[[Файл:ILWIS_map_calculation1.JPG|center|Выражение для пересчета]]
Нетрудно догадаться, что водная поверхность будет иметь значение 0.
Итог:
[[Файл:ILWIS_map_calculation2.JPG|center|Мэп калькулейтен]]

==Склеивание==

Склеивание растров в ILWIS приводит к суммированию значений яркости пикселов, что позволяет пользоваться этой процедурой для маскировки малозначащих и мешающих при дешифрировании объектов. Находим команду Raster Operations - Glue Raster Maps и вводим нужные параметры:
[[Файл:ILWIS_GLUE.JPG|center|Glue Params]]
В итоговой карте получаем замаскированное изображение растительности и земель.
[[Файл:ILWIS_GLUE_END.JPG|center|Glue End]]

==Проецирование растра==
При различных операциях оверлея или склеивания снимков нам необходимо иметь одну и ту же привязку обрабатываемых снимков (по умолчанию, для каждого пространственно-скоординированного изображения в системе создается свой файл привязки). Для этого, запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - Resample из дерева операций.
[[Файл:ILWIS_resample.JPG|center|Проецирование]]
Задаем необходимые параметры и после выполнения процедуры получаем новое изображение с нужной координатной привязкой. К слову сказать, постоянное изменение координатных привязок для снимков является одним из самых больших неудобств системы ILWIS.

==Контролируемая классификация==
Процесс контролируемой классификации (классификации с обучением) начинается с создания обучающей выборки (Sample Set). Для этого в дереве операций нужно найти команду Create - New Sample Set. В окне параметров необходимо задать Maplist, который будет классифицирован, создать новый или выбрать существующий домен, ввести имя новой обучающей выборки.
[[Файл:ILWIS_newSS.JPG|center|Новая обучающая выборка]]
Далее мы производим набор пикселей, соответствующих нужным нам классам объектов на результирующей карте. В моем случае это были классы чистой и замутненной воды. Дополнительно можно вывести график распределения яркости созданных выборок по всем съемочным зонам и статистику по каждому классу выбранных пикселей. Завершить процесс обучения можно командой Exit.
[[Файл:ILWIS_newSS_study.JPG|center|Обучение]]
После процесса обучения следует непосредственно классификация. В дереве операций нужно найти команду Image Processing - Classify. Выбираем созданный нами Sample Set, способ классификации (Nearest Neighbour, Maximum Likehood, Mahalanobis Distance и другие) и имеем необходимый результат. В моем случае, он выглядел примерно так (градация мутности воды от темного к более светлому):
[[Файл:ILWIS_newSS_class.JPG|center|Результат классификации]]

==Фильтрация==
Зачастую, для обеспечения комфортного визуального восприятия карты, либо облегчения процессов автоматизированного создания карт используются алгоритмы генерализации. После проведения автоматизированной классификации изображений может получиться пестрая картина в виде частого распределения нужных объектов размером в 1-2 пикселя. См. рис.
[[Файл:ILWIS_nofilter.JPG|center|Результат классификации до фильтрации]]
Для агрегации показателя или явления можно использовать различные фильтры. Для этого нужно запустить команду Image Processing - Filter и выбрать нужный способ фильтрации.
[[Файл:ILWIS_selectfilter.JPG|center|Тип фильтра]]
Процесс фильтрации можно повторять до достижения нужного результата.
Первая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 1.JPG|center|Фильтр 1]]
Вторая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 2.JPG|center|Фильтр 2]]

==Кластеризация==
Кластеризация - способ классификации растрового изображения на основе автоматического выделения спектральных образов программным обеспечением. Определение классов объектов на выходе после операции ложится на картографа и дешифровщика. Кластеризация доступна максимум по 4 съемочным зонам, количество классов (кластеров) не ограничено. Запуск операции производится с помощью команды Image Processing - Cluster.
[[Файл:ILWIS_cluster_4zones.JPG|center|Параметры кластеризации]]
После проведения данной процедуры обработки изображения необходимо определить каждый класс (кластер) объектов по отношению к объектам местности. При корректном соотношении получается результат хорошего качества.
Пример кластеризации водных объектов для определения мутности по одному снимку Ландсат 1-4 съемочные зоны:
[[Файл:ILWIS_cluster_first.JPG|center|Кластеризация одного снимка]]
Интерес к кластеризации дополнительно вызван тем, что в качестве входных изображений можно использовать снимки на разные даты, месяцы, годы.
В этом случае, мы видим показатели динамики явления.
[[Файл:ILWIS_cluster_3dates.JPG|center|Кластеризация за 3 разные даты]]

==Векторизация==

==Экспорт векторных данных==

==Работа с DEM==

=Выводы=

=Благодарности=

Файл:ILWIS cluster first.JPG

2014-07-15T19:46:11Z

Grozhentsov: 4 zones clustering

4 zones clustering

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T19:33:18Z

Grozhentsov: /* Фильтрация */

{{Статья|Черновик|ilwis-firststeps}}
{{Аннотация|Описание открытой ГИС ILWIS. Первые шаги}}

[http://52north.org/communities/ilwis/about ILWIS (Integrated Land and Water Information System)] - это открытый программный продукт для работы с векторными и растровыми данными. На протяжении нескольких лет он широко используется при исследованиях Географическим и Почвоведческим факультетами МГУ им.М.В.Ломоносова.

=Введение=
ILWIS - это геоинформационная система, предназначенная для векторной и растровой обработки материалов ДЗЗ. Программный продукт поддерживает все основные функции, которые входят в современные системы обработки дистанционной информации, и обеспечивает выполнение следующих и многих других процедур:

*геометрическая коррекция
*повышение визуального качества изображений
*извлечение информации
*многозональная классификация
*редактирование и дополнение результатов обработки снимков картографическими элементами

Для успешного анализа снимков предназначены процедуры повышения визуального качества изображений. Два самых распространенных метода – это синтез цветного изображения из трех зональных и контрастирование изображения путем растяжения гистограммы.

Методы извлечения информации из снимков представляют собой сочетание визуального анализа и автоматического выявления признаков, в частности, выполнение математических операций, имеющих целью получение как геометрических, так и яркостных количественных характеристик.

В системе ILWIS возможно применение различных методов работы со значениями яркостей в разных зонах спектра: метод главных компонент, факторный анализ, вычисление коэффициентов, в частности, нормализованного вегетационного индекса NDVI.

В системе ILWIS, как и в любой системе обработки изображений, предусмотрено выполнение обоих видов классификации: контролируемой на основе статистики признаков в обучающей выборке с использованием максимум восьми зональных снимков и кластеризация на основе спектральных признаков – максимум четыре канала.

Проведение контролируемой классификации возможно по трем наиболее распространенным методам – минимального расстояния, параллелепипеда и максимального правдоподобия. Считается, что последний дает наилучшие результаты, так как используется вероятностный подход к решению задачи классификации.

Функциональных возможностей ПО ILWIS достаточно, чтобы полноценно работать с векторными данными и производить оформление карт для вывода. Программный пакет поддерживает импорт наиболее распространенных векторных и растровых форматов, подключение баз данных и WMS-сервисов. В дополнение, программа поддерживает работу библиотеки GDAL, что позволяет ей работать с более широким списком форматов данных.

=Установка=
Установочные файлы можно получить с сайта
[http://52north.org/downloads/ilwis/ilwis-3-08-02/n52-ilwis-v3-08-02 ILWIS 3.8 Download]
Обзор интерфейса и рабочих возможностей составлен под актуальную версию программы 3.8.2.
На том же сайте Вы можете найти подробную [http://52north.org/communities/ilwis/ilwis-userguide документацию по ILWIS] на разных языках.
После успешной установки желательно скачать файл [[Файл:Ilwis_DATUM_DEF.zip]], распаковать и поместить в директорию C:\Program Files\n52\ILWIS38\Resources\Def. В противном случае, программа может работать нестабильно.

=Первые шаги=
В целом, после установки и первого запуска интерфейс приложения будет выглядеть примерно так:
[[Файл:Ilwis_interface.JPG|center|Интерфейс]]
Сверху открывается стандартный тулбар и строка состояния, слева открывается дерево операций - список стандартных операций с данными (список можно расширять, создавая свои скриптовые операции). По центру открывается список имеющихся файлов в папке ILWIS. Следует отметить, что файловая система ILWIS требует импорта данных, иначе операции просмотра и редактирования данных не будут поддерживаться.

==Импорт данных==
В нашем обзоре, мы будем пользоваться данными Landsat. Стандартная сборка файлов после распаковки архива одного снимка выглядит так:
[[Файл:Ilwis_landsat_data.JPG|center|Данные Ландсат 7]]
Эти файлы нужно импортировать во внутренний формат данных ILWIS. Для этого нажимаем в стандартной строке: File/Import и откроется окно импорта данных, в котором задаем путь к tiff-файлам сборки Landsat и имя файла на выходе
[[Файл:Ilwis_import_data.JPG|center|Окно импорта]]
После нажатия ОК, программа выполнит перевод файла во внутренний формат ILWIS и на экране появится изображение импортированного файла в черно-белом цвете. Так же, вместе с файлом изображения, в каталоге появляются файлы привязки, датума и диаграмма распределения яркостей.
[[Файл:Ilwis_first_image.JPG|center|Импортированный снимок (одна съемочная зона Ландсат)]]
С целью упрощения/ускорения импорта остальных файлов, скопируем команду импорта (Import tiff....) из строки состояния и найдем в дереве операцию Create - New Script. Для файла каждой съемочной зоны вставляем данный скрипт и переименовываем входные и выходные данные.
[[Файл:Ilwis_import_script.JPG|center|Импорт снимков]]
После запуска скрипта проимпортируются все необходимые файлы, и их можно будет объединить в единый Map List (операция Create - New Map List), для того чтобы иметь возможность быстро осуществлять композицию каналов.
[[Файл:Ilwis_map_list.JPG|center|Map List]]
Аналогичным образом, в программу можно импортировать различные форматы растровых, векторных и DEM-данных.
==Просмотр данных==
Для того, чтобы открыть изображение с определенным набором каналов, нужно дважды щелкнуть на созданный вами Map List. Откроется окно просмотра карты. В таблице содержания этого окна нужно найти вкладку Display tools - Color Composite и выбрать её. Далее очень просто выбрать те каналы, синтез которых вам необходим.
[[Файл:Ilwis_color_composite.JPG|center|Каналы для композиции растра]]
В окно карты можно добавлять другие типы данных, которые будут отображаться в заданном пользователем порядке, а также можно выбирать разные способы отображения данных.

=Решение отдельных задач=
В статье мы будем проводить обзор возможностей ILWIS при решении некоторых задач, встречающихся в деятельности любого специалиста по обработке данных дистанционного зондироания.

==Расчет индексов==
NDVI. Расчет нормализованного вегетационного индекса вызывается из бокового дерева инструментов Script - NDVI. В программе отсутствует возможность так же быстро вызвать инструменты для расчета более широкого спектра индексов. Объясняется это, по-видимому, легкостью написания собственных скриптов.
С помощью индекса NDVI мы можем заведомо точно отделить водную поверхность от любой другой. Для этого нам потребуются 4 и 3 съемочные зоны Landsat. NDVI на суше уверенно стремится к 1, а на воде к -1. Произведя расчет нормализованного вегетационного индекса, в дальнейшем мы можем создать маску для объектов суши при помощи квантования значений растра. Читайте об этом чуть ниже.
[[Файл:Ilwis_NDVI.JPG|center|НДВИ]]

==Квантование==
Квантование - это процесс представления непрерывного изображения в виде дискретных ступеней яркости (значений). Каждой ступени яркости можно придать свой цвет в зависимости от наших потребностей. Выберем команду Image Processing - Slicing, возьмем в качестве входных данных наш NDVI и создадим новый домен отображения и квантования изображения.
[[Файл:ILWIS_Slicing_start.JPG|center|Новое квантование]]

Теперь остается добавить пороговые значения в домен и названия классов.
[[Файл:ILWIS_Slicing_mean.JPG|center|Редактирование домена]]

В итоге, у нас получилось такое изображение. Зеленый - суша и растительность. Синий - воды.
[[Файл:ILWIS_Slicing_end.JPG|center|600|Конец квантованию]]

==Обрезка==

Всем понятна необходимость обрезки растров. Запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - SubMap of Raster Map.
На выбор представлены 3 способа выбора границ обрезки: линии и колонны, углы (тоже линии и колонны) и координаты.
[[Файл:ILWIS_Submap.JPG|center|Обрезка]]
Задаем нужные параметры, щелкаем Show и получаем нужный результат.

==Пересчет значений растра==
В ряде случаев (к примеру, для склейки растровых изображений в одно) необходим пересчет значений растра между доменами. В нашем случае, имеется исходный домен Slicing, в котором значение 1 отвечает за водную поверхность, и имеется необходимость получить значение яркости 255 для растительности и суши в домене изображения IMAGE.
Первым делом, нужно поменять изображению домен. Идем в свойства изображения и ломаем связи командой Break Dependency Link.
[[Файл:ILWIS_break_dep.JPG|center|Ломаем связи]]
Далее присваиваем изображению нужный домен. В нашем случае - домен IMAGE.
[[Файл:ILWIS_domain_image.JPG|center|Меняем домен]]
Начинаем пересчет. Для этого открываем команду Raster Operations - Map Calculation и вводим следующие параметры:
[[Файл:ILWIS_map_calculation1.JPG|center|Выражение для пересчета]]
Нетрудно догадаться, что водная поверхность будет иметь значение 0.
Итог:
[[Файл:ILWIS_map_calculation2.JPG|center|Мэп калькулейтен]]

==Склеивание==

Склеивание растров в ILWIS приводит к суммированию значений яркости пикселов, что позволяет пользоваться этой процедурой для маскировки малозначащих и мешающих при дешифрировании объектов. Находим команду Raster Operations - Glue Raster Maps и вводим нужные параметры:
[[Файл:ILWIS_GLUE.JPG|center|Glue Params]]
В итоговой карте получаем замаскированное изображение растительности и земель.
[[Файл:ILWIS_GLUE_END.JPG|center|Glue End]]

==Проецирование растра==
При различных операциях оверлея или склеивания снимков нам необходимо иметь одну и ту же привязку обрабатываемых снимков (по умолчанию, для каждого пространственно-скоординированного изображения в системе создается свой файл привязки). Для этого, запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - Resample из дерева операций.
[[Файл:ILWIS_resample.JPG|center|Проецирование]]
Задаем необходимые параметры и после выполнения процедуры получаем новое изображение с нужной координатной привязкой. К слову сказать, постоянное изменение координатных привязок для снимков является одним из самых больших неудобств системы ILWIS.

==Контролируемая классификация==
Процесс контролируемой классификации (классификации с обучением) начинается с создания обучающей выборки (Sample Set). Для этого в дереве операций нужно найти команду Create - New Sample Set. В окне параметров необходимо задать Maplist, который будет классифицирован, создать новый или выбрать существующий домен, ввести имя новой обучающей выборки.
[[Файл:ILWIS_newSS.JPG|center|Новая обучающая выборка]]
Далее мы производим набор пикселей, соответствующих нужным нам классам объектов на результирующей карте. В моем случае это были классы чистой и замутненной воды. Дополнительно можно вывести график распределения яркости созданных выборок по всем съемочным зонам и статистику по каждому классу выбранных пикселей. Завершить процесс обучения можно командой Exit.
[[Файл:ILWIS_newSS_study.JPG|center|Обучение]]
После процесса обучения следует непосредственно классификация. В дереве операций нужно найти команду Image Processing - Classify. Выбираем созданный нами Sample Set, способ классификации (Nearest Neighbour, Maximum Likehood, Mahalanobis Distance и другие) и имеем необходимый результат. В моем случае, он выглядел примерно так (градация мутности воды от темного к более светлому):
[[Файл:ILWIS_newSS_class.JPG|center|Результат классификации]]

==Фильтрация==
Зачастую, для обеспечения комфортного визуального восприятия карты, либо облегчения процессов автоматизированного создания карт используются алгоритмы генерализации. После проведения автоматизированной классификации изображений может получиться пестрая картина в виде частого распределения нужных объектов размером в 1-2 пикселя. См. рис.
[[Файл:ILWIS_nofilter.JPG|center|Результат классификации до фильтрации]]
Для агрегации показателя или явления можно использовать различные фильтры. Для этого нужно запустить команду Image Processing - Filter и выбрать нужный способ фильтрации.
[[Файл:ILWIS_selectfilter.JPG|center|Тип фильтра]]
Процесс фильтрации можно повторять до достижения нужного результата.
Первая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 1.JPG|center|Фильтр 1]]
Вторая итерация
[[Файл:ILWIS_filter 2.JPG|center|Фильтр 2]]

==Кластеризация==

==Векторизация==

==Экспорт векторных данных==

==Работа с DEM==

=Выводы=

=Благодарности=

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T19:32:33Z

Grozhentsov: /* Фильтрация */

{{Статья|Черновик|ilwis-firststeps}}
{{Аннотация|Описание открытой ГИС ILWIS. Первые шаги}}

[http://52north.org/communities/ilwis/about ILWIS (Integrated Land and Water Information System)] - это открытый программный продукт для работы с векторными и растровыми данными. На протяжении нескольких лет он широко используется при исследованиях Географическим и Почвоведческим факультетами МГУ им.М.В.Ломоносова.

=Введение=
ILWIS - это геоинформационная система, предназначенная для векторной и растровой обработки материалов ДЗЗ. Программный продукт поддерживает все основные функции, которые входят в современные системы обработки дистанционной информации, и обеспечивает выполнение следующих и многих других процедур:

*геометрическая коррекция
*повышение визуального качества изображений
*извлечение информации
*многозональная классификация
*редактирование и дополнение результатов обработки снимков картографическими элементами

Для успешного анализа снимков предназначены процедуры повышения визуального качества изображений. Два самых распространенных метода – это синтез цветного изображения из трех зональных и контрастирование изображения путем растяжения гистограммы.

Методы извлечения информации из снимков представляют собой сочетание визуального анализа и автоматического выявления признаков, в частности, выполнение математических операций, имеющих целью получение как геометрических, так и яркостных количественных характеристик.

В системе ILWIS возможно применение различных методов работы со значениями яркостей в разных зонах спектра: метод главных компонент, факторный анализ, вычисление коэффициентов, в частности, нормализованного вегетационного индекса NDVI.

В системе ILWIS, как и в любой системе обработки изображений, предусмотрено выполнение обоих видов классификации: контролируемой на основе статистики признаков в обучающей выборке с использованием максимум восьми зональных снимков и кластеризация на основе спектральных признаков – максимум четыре канала.

Проведение контролируемой классификации возможно по трем наиболее распространенным методам – минимального расстояния, параллелепипеда и максимального правдоподобия. Считается, что последний дает наилучшие результаты, так как используется вероятностный подход к решению задачи классификации.

Функциональных возможностей ПО ILWIS достаточно, чтобы полноценно работать с векторными данными и производить оформление карт для вывода. Программный пакет поддерживает импорт наиболее распространенных векторных и растровых форматов, подключение баз данных и WMS-сервисов. В дополнение, программа поддерживает работу библиотеки GDAL, что позволяет ей работать с более широким списком форматов данных.

=Установка=
Установочные файлы можно получить с сайта
[http://52north.org/downloads/ilwis/ilwis-3-08-02/n52-ilwis-v3-08-02 ILWIS 3.8 Download]
Обзор интерфейса и рабочих возможностей составлен под актуальную версию программы 3.8.2.
На том же сайте Вы можете найти подробную [http://52north.org/communities/ilwis/ilwis-userguide документацию по ILWIS] на разных языках.
После успешной установки желательно скачать файл [[Файл:Ilwis_DATUM_DEF.zip]], распаковать и поместить в директорию C:\Program Files\n52\ILWIS38\Resources\Def. В противном случае, программа может работать нестабильно.

=Первые шаги=
В целом, после установки и первого запуска интерфейс приложения будет выглядеть примерно так:
[[Файл:Ilwis_interface.JPG|center|Интерфейс]]
Сверху открывается стандартный тулбар и строка состояния, слева открывается дерево операций - список стандартных операций с данными (список можно расширять, создавая свои скриптовые операции). По центру открывается список имеющихся файлов в папке ILWIS. Следует отметить, что файловая система ILWIS требует импорта данных, иначе операции просмотра и редактирования данных не будут поддерживаться.

==Импорт данных==
В нашем обзоре, мы будем пользоваться данными Landsat. Стандартная сборка файлов после распаковки архива одного снимка выглядит так:
[[Файл:Ilwis_landsat_data.JPG|center|Данные Ландсат 7]]
Эти файлы нужно импортировать во внутренний формат данных ILWIS. Для этого нажимаем в стандартной строке: File/Import и откроется окно импорта данных, в котором задаем путь к tiff-файлам сборки Landsat и имя файла на выходе
[[Файл:Ilwis_import_data.JPG|center|Окно импорта]]
После нажатия ОК, программа выполнит перевод файла во внутренний формат ILWIS и на экране появится изображение импортированного файла в черно-белом цвете. Так же, вместе с файлом изображения, в каталоге появляются файлы привязки, датума и диаграмма распределения яркостей.
[[Файл:Ilwis_first_image.JPG|center|Импортированный снимок (одна съемочная зона Ландсат)]]
С целью упрощения/ускорения импорта остальных файлов, скопируем команду импорта (Import tiff....) из строки состояния и найдем в дереве операцию Create - New Script. Для файла каждой съемочной зоны вставляем данный скрипт и переименовываем входные и выходные данные.
[[Файл:Ilwis_import_script.JPG|center|Импорт снимков]]
После запуска скрипта проимпортируются все необходимые файлы, и их можно будет объединить в единый Map List (операция Create - New Map List), для того чтобы иметь возможность быстро осуществлять композицию каналов.
[[Файл:Ilwis_map_list.JPG|center|Map List]]
Аналогичным образом, в программу можно импортировать различные форматы растровых, векторных и DEM-данных.
==Просмотр данных==
Для того, чтобы открыть изображение с определенным набором каналов, нужно дважды щелкнуть на созданный вами Map List. Откроется окно просмотра карты. В таблице содержания этого окна нужно найти вкладку Display tools - Color Composite и выбрать её. Далее очень просто выбрать те каналы, синтез которых вам необходим.
[[Файл:Ilwis_color_composite.JPG|center|Каналы для композиции растра]]
В окно карты можно добавлять другие типы данных, которые будут отображаться в заданном пользователем порядке, а также можно выбирать разные способы отображения данных.

=Решение отдельных задач=
В статье мы будем проводить обзор возможностей ILWIS при решении некоторых задач, встречающихся в деятельности любого специалиста по обработке данных дистанционного зондироания.

==Расчет индексов==
NDVI. Расчет нормализованного вегетационного индекса вызывается из бокового дерева инструментов Script - NDVI. В программе отсутствует возможность так же быстро вызвать инструменты для расчета более широкого спектра индексов. Объясняется это, по-видимому, легкостью написания собственных скриптов.
С помощью индекса NDVI мы можем заведомо точно отделить водную поверхность от любой другой. Для этого нам потребуются 4 и 3 съемочные зоны Landsat. NDVI на суше уверенно стремится к 1, а на воде к -1. Произведя расчет нормализованного вегетационного индекса, в дальнейшем мы можем создать маску для объектов суши при помощи квантования значений растра. Читайте об этом чуть ниже.
[[Файл:Ilwis_NDVI.JPG|center|НДВИ]]

==Квантование==
Квантование - это процесс представления непрерывного изображения в виде дискретных ступеней яркости (значений). Каждой ступени яркости можно придать свой цвет в зависимости от наших потребностей. Выберем команду Image Processing - Slicing, возьмем в качестве входных данных наш NDVI и создадим новый домен отображения и квантования изображения.
[[Файл:ILWIS_Slicing_start.JPG|center|Новое квантование]]

Теперь остается добавить пороговые значения в домен и названия классов.
[[Файл:ILWIS_Slicing_mean.JPG|center|Редактирование домена]]

В итоге, у нас получилось такое изображение. Зеленый - суша и растительность. Синий - воды.
[[Файл:ILWIS_Slicing_end.JPG|center|600|Конец квантованию]]

==Обрезка==

Всем понятна необходимость обрезки растров. Запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - SubMap of Raster Map.
На выбор представлены 3 способа выбора границ обрезки: линии и колонны, углы (тоже линии и колонны) и координаты.
[[Файл:ILWIS_Submap.JPG|center|Обрезка]]
Задаем нужные параметры, щелкаем Show и получаем нужный результат.

==Пересчет значений растра==
В ряде случаев (к примеру, для склейки растровых изображений в одно) необходим пересчет значений растра между доменами. В нашем случае, имеется исходный домен Slicing, в котором значение 1 отвечает за водную поверхность, и имеется необходимость получить значение яркости 255 для растительности и суши в домене изображения IMAGE.
Первым делом, нужно поменять изображению домен. Идем в свойства изображения и ломаем связи командой Break Dependency Link.
[[Файл:ILWIS_break_dep.JPG|center|Ломаем связи]]
Далее присваиваем изображению нужный домен. В нашем случае - домен IMAGE.
[[Файл:ILWIS_domain_image.JPG|center|Меняем домен]]
Начинаем пересчет. Для этого открываем команду Raster Operations - Map Calculation и вводим следующие параметры:
[[Файл:ILWIS_map_calculation1.JPG|center|Выражение для пересчета]]
Нетрудно догадаться, что водная поверхность будет иметь значение 0.
Итог:
[[Файл:ILWIS_map_calculation2.JPG|center|Мэп калькулейтен]]

==Склеивание==

Склеивание растров в ILWIS приводит к суммированию значений яркости пикселов, что позволяет пользоваться этой процедурой для маскировки малозначащих и мешающих при дешифрировании объектов. Находим команду Raster Operations - Glue Raster Maps и вводим нужные параметры:
[[Файл:ILWIS_GLUE.JPG|center|Glue Params]]
В итоговой карте получаем замаскированное изображение растительности и земель.
[[Файл:ILWIS_GLUE_END.JPG|center|Glue End]]

==Проецирование растра==
При различных операциях оверлея или склеивания снимков нам необходимо иметь одну и ту же привязку обрабатываемых снимков (по умолчанию, для каждого пространственно-скоординированного изображения в системе создается свой файл привязки). Для этого, запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - Resample из дерева операций.
[[Файл:ILWIS_resample.JPG|center|Проецирование]]
Задаем необходимые параметры и после выполнения процедуры получаем новое изображение с нужной координатной привязкой. К слову сказать, постоянное изменение координатных привязок для снимков является одним из самых больших неудобств системы ILWIS.

==Контролируемая классификация==
Процесс контролируемой классификации (классификации с обучением) начинается с создания обучающей выборки (Sample Set). Для этого в дереве операций нужно найти команду Create - New Sample Set. В окне параметров необходимо задать Maplist, который будет классифицирован, создать новый или выбрать существующий домен, ввести имя новой обучающей выборки.
[[Файл:ILWIS_newSS.JPG|center|Новая обучающая выборка]]
Далее мы производим набор пикселей, соответствующих нужным нам классам объектов на результирующей карте. В моем случае это были классы чистой и замутненной воды. Дополнительно можно вывести график распределения яркости созданных выборок по всем съемочным зонам и статистику по каждому классу выбранных пикселей. Завершить процесс обучения можно командой Exit.
[[Файл:ILWIS_newSS_study.JPG|center|Обучение]]
После процесса обучения следует непосредственно классификация. В дереве операций нужно найти команду Image Processing - Classify. Выбираем созданный нами Sample Set, способ классификации (Nearest Neighbour, Maximum Likehood, Mahalanobis Distance и другие) и имеем необходимый результат. В моем случае, он выглядел примерно так (градация мутности воды от темного к более светлому):
[[Файл:ILWIS_newSS_class.JPG|center|Результат классификации]]

==Фильтрация==
Зачастую, для обеспечения комфортного визуального восприятия карты, либо облегчения процессов автоматизированного создания карт используются алгоритмы генерализации. После проведения автоматизированной классификации изображений может получиться пестрая картина в виде частого распределения нужных объектов размером в 1-2 пикселя. См. рис.
[[Файл:ILWIS_nofilter.JPG|center|Результат классификации до фильтрации]]
Для агрегации показателя или явления можно использовать различные фильтры. Для этого нужно запустить команду Image Processing - Filter и выбрать нужный способ фильтрации.
[[Файл:ILWIS_selectfilter.JPG|center|Тип фильтра]]
Процесс фильтрации можно повторять до достижения нужного результата.
[[Файл:ILWIS_filter 1.JPG|center|Фильтр 1]]
[[Файл:ILWIS_filter 2.JPG|center|Фильтр 2]]

==Кластеризация==

==Векторизация==

==Экспорт векторных данных==

==Работа с DEM==

=Выводы=

=Благодарности=

Файл:ILWIS filter 2.JPG

2014-07-15T19:31:19Z

Grozhentsov:

Файл:ILWIS filter 1.JPG

2014-07-15T19:30:59Z

Grozhentsov:

Файл:ILWIS selectfilter.JPG

2014-07-15T19:30:00Z

Grozhentsov: Select filter type

Select filter type

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T19:29:30Z

Grozhentsov:

{{Статья|Черновик|ilwis-firststeps}}
{{Аннотация|Описание открытой ГИС ILWIS. Первые шаги}}

[http://52north.org/communities/ilwis/about ILWIS (Integrated Land and Water Information System)] - это открытый программный продукт для работы с векторными и растровыми данными. На протяжении нескольких лет он широко используется при исследованиях Географическим и Почвоведческим факультетами МГУ им.М.В.Ломоносова.

=Введение=
ILWIS - это геоинформационная система, предназначенная для векторной и растровой обработки материалов ДЗЗ. Программный продукт поддерживает все основные функции, которые входят в современные системы обработки дистанционной информации, и обеспечивает выполнение следующих и многих других процедур:

*геометрическая коррекция
*повышение визуального качества изображений
*извлечение информации
*многозональная классификация
*редактирование и дополнение результатов обработки снимков картографическими элементами

Для успешного анализа снимков предназначены процедуры повышения визуального качества изображений. Два самых распространенных метода – это синтез цветного изображения из трех зональных и контрастирование изображения путем растяжения гистограммы.

Методы извлечения информации из снимков представляют собой сочетание визуального анализа и автоматического выявления признаков, в частности, выполнение математических операций, имеющих целью получение как геометрических, так и яркостных количественных характеристик.

В системе ILWIS возможно применение различных методов работы со значениями яркостей в разных зонах спектра: метод главных компонент, факторный анализ, вычисление коэффициентов, в частности, нормализованного вегетационного индекса NDVI.

В системе ILWIS, как и в любой системе обработки изображений, предусмотрено выполнение обоих видов классификации: контролируемой на основе статистики признаков в обучающей выборке с использованием максимум восьми зональных снимков и кластеризация на основе спектральных признаков – максимум четыре канала.

Проведение контролируемой классификации возможно по трем наиболее распространенным методам – минимального расстояния, параллелепипеда и максимального правдоподобия. Считается, что последний дает наилучшие результаты, так как используется вероятностный подход к решению задачи классификации.

Функциональных возможностей ПО ILWIS достаточно, чтобы полноценно работать с векторными данными и производить оформление карт для вывода. Программный пакет поддерживает импорт наиболее распространенных векторных и растровых форматов, подключение баз данных и WMS-сервисов. В дополнение, программа поддерживает работу библиотеки GDAL, что позволяет ей работать с более широким списком форматов данных.

=Установка=
Установочные файлы можно получить с сайта
[http://52north.org/downloads/ilwis/ilwis-3-08-02/n52-ilwis-v3-08-02 ILWIS 3.8 Download]
Обзор интерфейса и рабочих возможностей составлен под актуальную версию программы 3.8.2.
На том же сайте Вы можете найти подробную [http://52north.org/communities/ilwis/ilwis-userguide документацию по ILWIS] на разных языках.
После успешной установки желательно скачать файл [[Файл:Ilwis_DATUM_DEF.zip]], распаковать и поместить в директорию C:\Program Files\n52\ILWIS38\Resources\Def. В противном случае, программа может работать нестабильно.

=Первые шаги=
В целом, после установки и первого запуска интерфейс приложения будет выглядеть примерно так:
[[Файл:Ilwis_interface.JPG|center|Интерфейс]]
Сверху открывается стандартный тулбар и строка состояния, слева открывается дерево операций - список стандартных операций с данными (список можно расширять, создавая свои скриптовые операции). По центру открывается список имеющихся файлов в папке ILWIS. Следует отметить, что файловая система ILWIS требует импорта данных, иначе операции просмотра и редактирования данных не будут поддерживаться.

==Импорт данных==
В нашем обзоре, мы будем пользоваться данными Landsat. Стандартная сборка файлов после распаковки архива одного снимка выглядит так:
[[Файл:Ilwis_landsat_data.JPG|center|Данные Ландсат 7]]
Эти файлы нужно импортировать во внутренний формат данных ILWIS. Для этого нажимаем в стандартной строке: File/Import и откроется окно импорта данных, в котором задаем путь к tiff-файлам сборки Landsat и имя файла на выходе
[[Файл:Ilwis_import_data.JPG|center|Окно импорта]]
После нажатия ОК, программа выполнит перевод файла во внутренний формат ILWIS и на экране появится изображение импортированного файла в черно-белом цвете. Так же, вместе с файлом изображения, в каталоге появляются файлы привязки, датума и диаграмма распределения яркостей.
[[Файл:Ilwis_first_image.JPG|center|Импортированный снимок (одна съемочная зона Ландсат)]]
С целью упрощения/ускорения импорта остальных файлов, скопируем команду импорта (Import tiff....) из строки состояния и найдем в дереве операцию Create - New Script. Для файла каждой съемочной зоны вставляем данный скрипт и переименовываем входные и выходные данные.
[[Файл:Ilwis_import_script.JPG|center|Импорт снимков]]
После запуска скрипта проимпортируются все необходимые файлы, и их можно будет объединить в единый Map List (операция Create - New Map List), для того чтобы иметь возможность быстро осуществлять композицию каналов.
[[Файл:Ilwis_map_list.JPG|center|Map List]]
Аналогичным образом, в программу можно импортировать различные форматы растровых, векторных и DEM-данных.
==Просмотр данных==
Для того, чтобы открыть изображение с определенным набором каналов, нужно дважды щелкнуть на созданный вами Map List. Откроется окно просмотра карты. В таблице содержания этого окна нужно найти вкладку Display tools - Color Composite и выбрать её. Далее очень просто выбрать те каналы, синтез которых вам необходим.
[[Файл:Ilwis_color_composite.JPG|center|Каналы для композиции растра]]
В окно карты можно добавлять другие типы данных, которые будут отображаться в заданном пользователем порядке, а также можно выбирать разные способы отображения данных.

=Решение отдельных задач=
В статье мы будем проводить обзор возможностей ILWIS при решении некоторых задач, встречающихся в деятельности любого специалиста по обработке данных дистанционного зондироания.

==Расчет индексов==
NDVI. Расчет нормализованного вегетационного индекса вызывается из бокового дерева инструментов Script - NDVI. В программе отсутствует возможность так же быстро вызвать инструменты для расчета более широкого спектра индексов. Объясняется это, по-видимому, легкостью написания собственных скриптов.
С помощью индекса NDVI мы можем заведомо точно отделить водную поверхность от любой другой. Для этого нам потребуются 4 и 3 съемочные зоны Landsat. NDVI на суше уверенно стремится к 1, а на воде к -1. Произведя расчет нормализованного вегетационного индекса, в дальнейшем мы можем создать маску для объектов суши при помощи квантования значений растра. Читайте об этом чуть ниже.
[[Файл:Ilwis_NDVI.JPG|center|НДВИ]]

==Квантование==
Квантование - это процесс представления непрерывного изображения в виде дискретных ступеней яркости (значений). Каждой ступени яркости можно придать свой цвет в зависимости от наших потребностей. Выберем команду Image Processing - Slicing, возьмем в качестве входных данных наш NDVI и создадим новый домен отображения и квантования изображения.
[[Файл:ILWIS_Slicing_start.JPG|center|Новое квантование]]

Теперь остается добавить пороговые значения в домен и названия классов.
[[Файл:ILWIS_Slicing_mean.JPG|center|Редактирование домена]]

В итоге, у нас получилось такое изображение. Зеленый - суша и растительность. Синий - воды.
[[Файл:ILWIS_Slicing_end.JPG|center|600|Конец квантованию]]

==Обрезка==

Всем понятна необходимость обрезки растров. Запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - SubMap of Raster Map.
На выбор представлены 3 способа выбора границ обрезки: линии и колонны, углы (тоже линии и колонны) и координаты.
[[Файл:ILWIS_Submap.JPG|center|Обрезка]]
Задаем нужные параметры, щелкаем Show и получаем нужный результат.

==Пересчет значений растра==
В ряде случаев (к примеру, для склейки растровых изображений в одно) необходим пересчет значений растра между доменами. В нашем случае, имеется исходный домен Slicing, в котором значение 1 отвечает за водную поверхность, и имеется необходимость получить значение яркости 255 для растительности и суши в домене изображения IMAGE.
Первым делом, нужно поменять изображению домен. Идем в свойства изображения и ломаем связи командой Break Dependency Link.
[[Файл:ILWIS_break_dep.JPG|center|Ломаем связи]]
Далее присваиваем изображению нужный домен. В нашем случае - домен IMAGE.
[[Файл:ILWIS_domain_image.JPG|center|Меняем домен]]
Начинаем пересчет. Для этого открываем команду Raster Operations - Map Calculation и вводим следующие параметры:
[[Файл:ILWIS_map_calculation1.JPG|center|Выражение для пересчета]]
Нетрудно догадаться, что водная поверхность будет иметь значение 0.
Итог:
[[Файл:ILWIS_map_calculation2.JPG|center|Мэп калькулейтен]]

==Склеивание==

Склеивание растров в ILWIS приводит к суммированию значений яркости пикселов, что позволяет пользоваться этой процедурой для маскировки малозначащих и мешающих при дешифрировании объектов. Находим команду Raster Operations - Glue Raster Maps и вводим нужные параметры:
[[Файл:ILWIS_GLUE.JPG|center|Glue Params]]
В итоговой карте получаем замаскированное изображение растительности и земель.
[[Файл:ILWIS_GLUE_END.JPG|center|Glue End]]

==Проецирование растра==
При различных операциях оверлея или склеивания снимков нам необходимо иметь одну и ту же привязку обрабатываемых снимков (по умолчанию, для каждого пространственно-скоординированного изображения в системе создается свой файл привязки). Для этого, запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - Resample из дерева операций.
[[Файл:ILWIS_resample.JPG|center|Проецирование]]
Задаем необходимые параметры и после выполнения процедуры получаем новое изображение с нужной координатной привязкой. К слову сказать, постоянное изменение координатных привязок для снимков является одним из самых больших неудобств системы ILWIS.

==Контролируемая классификация==
Процесс контролируемой классификации (классификации с обучением) начинается с создания обучающей выборки (Sample Set). Для этого в дереве операций нужно найти команду Create - New Sample Set. В окне параметров необходимо задать Maplist, который будет классифицирован, создать новый или выбрать существующий домен, ввести имя новой обучающей выборки.
[[Файл:ILWIS_newSS.JPG|center|Новая обучающая выборка]]
Далее мы производим набор пикселей, соответствующих нужным нам классам объектов на результирующей карте. В моем случае это были классы чистой и замутненной воды. Дополнительно можно вывести график распределения яркости созданных выборок по всем съемочным зонам и статистику по каждому классу выбранных пикселей. Завершить процесс обучения можно командой Exit.
[[Файл:ILWIS_newSS_study.JPG|center|Обучение]]
После процесса обучения следует непосредственно классификация. В дереве операций нужно найти команду Image Processing - Classify. Выбираем созданный нами Sample Set, способ классификации (Nearest Neighbour, Maximum Likehood, Mahalanobis Distance и другие) и имеем необходимый результат. В моем случае, он выглядел примерно так (градация мутности воды от темного к более светлому):
[[Файл:ILWIS_newSS_class.JPG|center|Результат классификации]]

==Фильтрация==
Зачастую, для обеспечения комфортного визуального восприятия карты, либо облегчения процессов автоматизированного создания карт используются алгоритмы генерализации. После проведения автоматизированной классификации изображений может получиться пестрая картина в виде частого распределения нужных объектов размером в 1-2 пикселя. См. рис.
[[Файл:ILWIS_nofilter.JPG|center|Результат классификации до фильтрации]]
Для агрегации показателя или явления можно использовать различные фильтры. Для этого нужно запустить команду Image Processing - Filter и выбрать нужный способ фильтрации.
[[Файл:ILWIS_selectfilter.JPG|center|Тип фильтра]]
Процесс фильтрации можно повторять до достижения нужного результата.
[[Файл:ILWIS_filter1.JPG|center|Фильтр 1]]
[[Файл:ILWIS_filter2.JPG|center|Фильтр 2]]

==Кластеризация==

==Векторизация==

==Экспорт векторных данных==

==Работа с DEM==

=Выводы=

=Благодарности=

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T19:28:33Z

Grozhentsov:

{{Статья|Черновик|ilwis-firststeps}}
{{Аннотация|Описание открытой ГИС ILWIS. Первые шаги}}

[http://52north.org/communities/ilwis/about ILWIS (Integrated Land and Water Information System)] - это открытый программный продукт для работы с векторными и растровыми данными. На протяжении нескольких лет он широко используется при исследованиях Географическим и Почвоведческим факультетами МГУ им.М.В.Ломоносова.

=Введение=
ILWIS - это геоинформационная система, предназначенная для векторной и растровой обработки материалов ДЗЗ. Программный продукт поддерживает все основные функции, которые входят в современные системы обработки дистанционной информации, и обеспечивает выполнение следующих и многих других процедур:

*геометрическая коррекция
*повышение визуального качества изображений
*извлечение информации
*многозональная классификация
*редактирование и дополнение результатов обработки снимков картографическими элементами

Для успешного анализа снимков предназначены процедуры повышения визуального качества изображений. Два самых распространенных метода – это синтез цветного изображения из трех зональных и контрастирование изображения путем растяжения гистограммы.

Методы извлечения информации из снимков представляют собой сочетание визуального анализа и автоматического выявления признаков, в частности, выполнение математических операций, имеющих целью получение как геометрических, так и яркостных количественных характеристик.

В системе ILWIS возможно применение различных методов работы со значениями яркостей в разных зонах спектра: метод главных компонент, факторный анализ, вычисление коэффициентов, в частности, нормализованного вегетационного индекса NDVI.

В системе ILWIS, как и в любой системе обработки изображений, предусмотрено выполнение обоих видов классификации: контролируемой на основе статистики признаков в обучающей выборке с использованием максимум восьми зональных снимков и кластеризация на основе спектральных признаков – максимум четыре канала.

Проведение контролируемой классификации возможно по трем наиболее распространенным методам – минимального расстояния, параллелепипеда и максимального правдоподобия. Считается, что последний дает наилучшие результаты, так как используется вероятностный подход к решению задачи классификации.

Функциональных возможностей ПО ILWIS достаточно, чтобы полноценно работать с векторными данными и производить оформление карт для вывода. Программный пакет поддерживает импорт наиболее распространенных векторных и растровых форматов, подключение баз данных и WMS-сервисов. В дополнение, программа поддерживает работу библиотеки GDAL, что позволяет ей работать с более широким списком форматов данных.

=Установка=
Установочные файлы можно получить с сайта
[http://52north.org/downloads/ilwis/ilwis-3-08-02/n52-ilwis-v3-08-02 ILWIS 3.8 Download]
Обзор интерфейса и рабочих возможностей составлен под актуальную версию программы 3.8.2.
На том же сайте Вы можете найти подробную [http://52north.org/communities/ilwis/ilwis-userguide документацию по ILWIS] на разных языках.
После успешной установки желательно скачать файл [[Файл:Ilwis_DATUM_DEF.zip]], распаковать и поместить в директорию C:\Program Files\n52\ILWIS38\Resources\Def. В противном случае, программа может работать нестабильно.

=Первые шаги=
В целом, после установки и первого запуска интерфейс приложения будет выглядеть примерно так:
[[Файл:Ilwis_interface.JPG|center|Интерфейс]]
Сверху открывается стандартный тулбар и строка состояния, слева открывается дерево операций - список стандартных операций с данными (список можно расширять, создавая свои скриптовые операции). По центру открывается список имеющихся файлов в папке ILWIS. Следует отметить, что файловая система ILWIS требует импорта данных, иначе операции просмотра и редактирования данных не будут поддерживаться.

==Импорт данных==
В нашем обзоре, мы будем пользоваться данными Landsat. Стандартная сборка файлов после распаковки архива одного снимка выглядит так:
[[Файл:Ilwis_landsat_data.JPG|center|Данные Ландсат 7]]
Эти файлы нужно импортировать во внутренний формат данных ILWIS. Для этого нажимаем в стандартной строке: File/Import и откроется окно импорта данных, в котором задаем путь к tiff-файлам сборки Landsat и имя файла на выходе
[[Файл:Ilwis_import_data.JPG|center|Окно импорта]]
После нажатия ОК, программа выполнит перевод файла во внутренний формат ILWIS и на экране появится изображение импортированного файла в черно-белом цвете. Так же, вместе с файлом изображения, в каталоге появляются файлы привязки, датума и диаграмма распределения яркостей.
[[Файл:Ilwis_first_image.JPG|center|Импортированный снимок (одна съемочная зона Ландсат)]]
С целью упрощения/ускорения импорта остальных файлов, скопируем команду импорта (Import tiff....) из строки состояния и найдем в дереве операцию Create - New Script. Для файла каждой съемочной зоны вставляем данный скрипт и переименовываем входные и выходные данные.
[[Файл:Ilwis_import_script.JPG|center|Импорт снимков]]
После запуска скрипта проимпортируются все необходимые файлы, и их можно будет объединить в единый Map List (операция Create - New Map List), для того чтобы иметь возможность быстро осуществлять композицию каналов.
[[Файл:Ilwis_map_list.JPG|center|Map List]]
Аналогичным образом, в программу можно импортировать различные форматы растровых, векторных и DEM-данных.
==Просмотр данных==
Для того, чтобы открыть изображение с определенным набором каналов, нужно дважды щелкнуть на созданный вами Map List. Откроется окно просмотра карты. В таблице содержания этого окна нужно найти вкладку Display tools - Color Composite и выбрать её. Далее очень просто выбрать те каналы, синтез которых вам необходим.
[[Файл:Ilwis_color_composite.JPG|center|Каналы для композиции растра]]
В окно карты можно добавлять другие типы данных, которые будут отображаться в заданном пользователем порядке, а также можно выбирать разные способы отображения данных.

=Решение отдельных задач=
В статье мы будем проводить обзор возможностей ILWIS при решении некоторых задач, встречающихся в деятельности любого специалиста по обработке данных дистанционного зондироания.

==Расчет индексов==
NDVI. Расчет нормализованного вегетационного индекса вызывается из бокового дерева инструментов Script - NDVI. В программе отсутствует возможность так же быстро вызвать инструменты для расчета более широкого спектра индексов. Объясняется это, по-видимому, легкостью написания собственных скриптов.
С помощью индекса NDVI мы можем заведомо точно отделить водную поверхность от любой другой. Для этого нам потребуются 4 и 3 съемочные зоны Landsat. NDVI на суше уверенно стремится к 1, а на воде к -1. Произведя расчет нормализованного вегетационного индекса, в дальнейшем мы можем создать маску для объектов суши при помощи квантования значений растра. Читайте об этом чуть ниже.
[[Файл:Ilwis_NDVI.JPG|center|НДВИ]]

==Квантование==
Квантование - это процесс представления непрерывного изображения в виде дискретных ступеней яркости (значений). Каждой ступени яркости можно придать свой цвет в зависимости от наших потребностей. Выберем команду Image Processing - Slicing, возьмем в качестве входных данных наш NDVI и создадим новый домен отображения и квантования изображения.
[[Файл:ILWIS_Slicing_start.JPG|center|Новое квантование]]

Теперь остается добавить пороговые значения в домен и названия классов.
[[Файл:ILWIS_Slicing_mean.JPG|center|Редактирование домена]]

В итоге, у нас получилось такое изображение. Зеленый - суша и растительность. Синий - воды.
[[Файл:ILWIS_Slicing_end.JPG|center|600|Конец квантованию]]

==Обрезка==

Всем понятна необходимость обрезки растров. Запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - SubMap of Raster Map.
На выбор представлены 3 способа выбора границ обрезки: линии и колонны, углы (тоже линии и колонны) и координаты.
[[Файл:ILWIS_Submap.JPG|center|Обрезка]]
Задаем нужные параметры, щелкаем Show и получаем нужный результат.

==Пересчет значений растра==
В ряде случаев (к примеру, для склейки растровых изображений в одно) необходим пересчет значений растра между доменами. В нашем случае, имеется исходный домен Slicing, в котором значение 1 отвечает за водную поверхность, и имеется необходимость получить значение яркости 255 для растительности и суши в домене изображения IMAGE.
Первым делом, нужно поменять изображению домен. Идем в свойства изображения и ломаем связи командой Break Dependency Link.
[[Файл:ILWIS_break_dep.JPG|center|Ломаем связи]]
Далее присваиваем изображению нужный домен. В нашем случае - домен IMAGE.
[[Файл:ILWIS_domain_image.JPG|center|Меняем домен]]
Начинаем пересчет. Для этого открываем команду Raster Operations - Map Calculation и вводим следующие параметры:
[[Файл:ILWIS_map_calculation1.JPG|center|Выражение для пересчета]]
Нетрудно догадаться, что водная поверхность будет иметь значение 0.
Итог:
[[Файл:ILWIS_map_calculation2.JPG|center|Мэп калькулейтен]]

==Склеивание==

Склеивание растров в ILWIS приводит к суммированию значений яркости пикселов, что позволяет пользоваться этой процедурой для маскировки малозначащих и мешающих при дешифрировании объектов. Находим команду Raster Operations - Glue Raster Maps и вводим нужные параметры:
[[Файл:ILWIS_GLUE.JPG|center|Glue Params]]
В итоговой карте получаем замаскированное изображение растительности и земель.
[[Файл:ILWIS_GLUE_END.JPG|center|Glue End]]

==Проецирование растра==
При различных операциях оверлея или склеивания снимков нам необходимо иметь одну и ту же привязку обрабатываемых снимков (по умолчанию, для каждого пространственно-скоординированного изображения в системе создается свой файл привязки). Для этого, запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - Resample из дерева операций.
[[Файл:ILWIS_resample.JPG|center|Проецирование]]
Задаем необходимые параметры и после выполнения процедуры получаем новое изображение с нужной координатной привязкой. К слову сказать, постоянное изменение координатных привязок для снимков является одним из самых больших неудобств системы ILWIS.

==Контролируемая классификация==
Процесс контролируемой классификации (классификации с обучением) начинается с создания обучающей выборки (Sample Set). Для этого в дереве операций нужно найти команду Create - New Sample Set. В окне параметров необходимо задать Maplist, который будет классифицирован, создать новый или выбрать существующий домен, ввести имя новой обучающей выборки.
[[Файл:ILWIS_newSS.JPG|center|Новая обучающая выборка]]
Далее мы производим набор пикселей, соответствующих нужным нам классам объектов на результирующей карте. В моем случае это были классы чистой и замутненной воды. Дополнительно можно вывести график распределения яркости созданных выборок по всем съемочным зонам и статистику по каждому классу выбранных пикселей. Завершить процесс обучения можно командой Exit.
[[Файл:ILWIS_newSS_study.JPG|center|Обучение]]
После процесса обучения следует непосредственно классификация. В дереве операций нужно найти команду Image Processing - Classify. Выбираем созданный нами Sample Set, способ классификации (Nearest Neighbour, Maximum Likehood, Mahalanobis Distance и другие) и имеем необходимый результат. В моем случае, он выглядел примерно так (градация мутности воды от темного к более светлому):
[[Файл:ILWIS_newSS_class.JPG|center|Результат классификации]]

==Фильтрация==
Зачастую, для обеспечения комфортного визуального восприятия карты, либо облегчения процессов автоматизированного создания карт используются алгоритмы генерализации. После проведения автоматизированной классификации изображений может получиться пестрая картина в виде частого распределения нужных объектов размером в 1-2 пикселя. См. рис.
[[Файл:ILWIS_nofilter.JPG|center|Результат классификации до фильтрации]]
Для агрегации показателя или явления можно использовать различные фильтры. Для этого нужно запустить команду Image Processing - Filter и выбрать нужный способ фильтрации. Процесс фильтрации можно повторять до достижения нужного результата.
[[Файл:ILWIS_filter1.JPG|center|Фильтр 1]]
[[Файл:ILWIS_filter2.JPG|center|Фильтр 2]]

==Кластеризация==

==Векторизация==

==Экспорт векторных данных==

==Работа с DEM==

=Выводы=

=Благодарности=

Файл:ILWIS nofilter.JPG

2014-07-15T19:26:02Z

Grozhentsov: Негенерализованное изображение

Негенерализованное изображение

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T19:16:55Z

Grozhentsov:

{{Статья|Черновик|ilwis-firststeps}}
{{Аннотация|Описание открытой ГИС ILWIS. Первые шаги}}

[http://52north.org/communities/ilwis/about ILWIS (Integrated Land and Water Information System)] - это открытый программный продукт для работы с векторными и растровыми данными. На протяжении нескольких лет он широко используется при исследованиях Географическим и Почвоведческим факультетами МГУ им.М.В.Ломоносова.

=Введение=
ILWIS - это геоинформационная система, предназначенная для векторной и растровой обработки материалов ДЗЗ. Программный продукт поддерживает все основные функции, которые входят в современные системы обработки дистанционной информации, и обеспечивает выполнение следующих и многих других процедур:

*геометрическая коррекция
*повышение визуального качества изображений
*извлечение информации
*многозональная классификация
*редактирование и дополнение результатов обработки снимков картографическими элементами

Для успешного анализа снимков предназначены процедуры повышения визуального качества изображений. Два самых распространенных метода – это синтез цветного изображения из трех зональных и контрастирование изображения путем растяжения гистограммы.

Методы извлечения информации из снимков представляют собой сочетание визуального анализа и автоматического выявления признаков, в частности, выполнение математических операций, имеющих целью получение как геометрических, так и яркостных количественных характеристик.

В системе ILWIS возможно применение различных методов работы со значениями яркостей в разных зонах спектра: метод главных компонент, факторный анализ, вычисление коэффициентов, в частности, нормализованного вегетационного индекса NDVI.

В системе ILWIS, как и в любой системе обработки изображений, предусмотрено выполнение обоих видов классификации: контролируемой на основе статистики признаков в обучающей выборке с использованием максимум восьми зональных снимков и кластеризация на основе спектральных признаков – максимум четыре канала.

Проведение контролируемой классификации возможно по трем наиболее распространенным методам – минимального расстояния, параллелепипеда и максимального правдоподобия. Считается, что последний дает наилучшие результаты, так как используется вероятностный подход к решению задачи классификации.

Функциональных возможностей ПО ILWIS достаточно, чтобы полноценно работать с векторными данными и производить оформление карт для вывода. Программный пакет поддерживает импорт наиболее распространенных векторных и растровых форматов, подключение баз данных и WMS-сервисов. В дополнение, программа поддерживает работу библиотеки GDAL, что позволяет ей работать с более широким списком форматов данных.

=Установка=
Установочные файлы можно получить с сайта
[http://52north.org/downloads/ilwis/ilwis-3-08-02/n52-ilwis-v3-08-02 ILWIS 3.8 Download]
Обзор интерфейса и рабочих возможностей составлен под актуальную версию программы 3.8.2.
На том же сайте Вы можете найти подробную [http://52north.org/communities/ilwis/ilwis-userguide документацию по ILWIS] на разных языках.
После успешной установки желательно скачать файл [[Файл:Ilwis_DATUM_DEF.zip]], распаковать и поместить в директорию C:\Program Files\n52\ILWIS38\Resources\Def. В противном случае, программа может работать нестабильно.

=Первые шаги=
В целом, после установки и первого запуска интерфейс приложения будет выглядеть примерно так:
[[Файл:Ilwis_interface.JPG|center|Интерфейс]]
Сверху открывается стандартный тулбар и строка состояния, слева открывается дерево операций - список стандартных операций с данными (список можно расширять, создавая свои скриптовые операции). По центру открывается список имеющихся файлов в папке ILWIS. Следует отметить, что файловая система ILWIS требует импорта данных, иначе операции просмотра и редактирования данных не будут поддерживаться.

==Импорт данных==
В нашем обзоре, мы будем пользоваться данными Landsat. Стандартная сборка файлов после распаковки архива одного снимка выглядит так:
[[Файл:Ilwis_landsat_data.JPG|center|Данные Ландсат 7]]
Эти файлы нужно импортировать во внутренний формат данных ILWIS. Для этого нажимаем в стандартной строке: File/Import и откроется окно импорта данных, в котором задаем путь к tiff-файлам сборки Landsat и имя файла на выходе
[[Файл:Ilwis_import_data.JPG|center|Окно импорта]]
После нажатия ОК, программа выполнит перевод файла во внутренний формат ILWIS и на экране появится изображение импортированного файла в черно-белом цвете. Так же, вместе с файлом изображения, в каталоге появляются файлы привязки, датума и диаграмма распределения яркостей.
[[Файл:Ilwis_first_image.JPG|center|Импортированный снимок (одна съемочная зона Ландсат)]]
С целью упрощения/ускорения импорта остальных файлов, скопируем команду импорта (Import tiff....) из строки состояния и найдем в дереве операцию Create - New Script. Для файла каждой съемочной зоны вставляем данный скрипт и переименовываем входные и выходные данные.
[[Файл:Ilwis_import_script.JPG|center|Импорт снимков]]
После запуска скрипта проимпортируются все необходимые файлы, и их можно будет объединить в единый Map List (операция Create - New Map List), для того чтобы иметь возможность быстро осуществлять композицию каналов.
[[Файл:Ilwis_map_list.JPG|center|Map List]]
Аналогичным образом, в программу можно импортировать различные форматы растровых, векторных и DEM-данных.
==Просмотр данных==
Для того, чтобы открыть изображение с определенным набором каналов, нужно дважды щелкнуть на созданный вами Map List. Откроется окно просмотра карты. В таблице содержания этого окна нужно найти вкладку Display tools - Color Composite и выбрать её. Далее очень просто выбрать те каналы, синтез которых вам необходим.
[[Файл:Ilwis_color_composite.JPG|center|Каналы для композиции растра]]
В окно карты можно добавлять другие типы данных, которые будут отображаться в заданном пользователем порядке, а также можно выбирать разные способы отображения данных.

=Решение отдельных задач=
В статье мы будем проводить обзор возможностей ILWIS при решении некоторых задач, встречающихся в деятельности любого специалиста по обработке данных дистанционного зондироания.

==Расчет индексов==
NDVI. Расчет нормализованного вегетационного индекса вызывается из бокового дерева инструментов Script - NDVI. В программе отсутствует возможность так же быстро вызвать инструменты для расчета более широкого спектра индексов. Объясняется это, по-видимому, легкостью написания собственных скриптов.
С помощью индекса NDVI мы можем заведомо точно отделить водную поверхность от любой другой. Для этого нам потребуются 4 и 3 съемочные зоны Landsat. NDVI на суше уверенно стремится к 1, а на воде к -1. Произведя расчет нормализованного вегетационного индекса, в дальнейшем мы можем создать маску для объектов суши при помощи квантования значений растра. Читайте об этом чуть ниже.
[[Файл:Ilwis_NDVI.JPG|center|НДВИ]]

==Квантование==
Квантование - это процесс представления непрерывного изображения в виде дискретных ступеней яркости (значений). Каждой ступени яркости можно придать свой цвет в зависимости от наших потребностей. Выберем команду Image Processing - Slicing, возьмем в качестве входных данных наш NDVI и создадим новый домен отображения и квантования изображения.
[[Файл:ILWIS_Slicing_start.JPG|center|Новое квантование]]

Теперь остается добавить пороговые значения в домен и названия классов.
[[Файл:ILWIS_Slicing_mean.JPG|center|Редактирование домена]]

В итоге, у нас получилось такое изображение. Зеленый - суша и растительность. Синий - воды.
[[Файл:ILWIS_Slicing_end.JPG|center|600|Конец квантованию]]

==Обрезка==

Всем понятна необходимость обрезки растров. Запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - SubMap of Raster Map.
На выбор представлены 3 способа выбора границ обрезки: линии и колонны, углы (тоже линии и колонны) и координаты.
[[Файл:ILWIS_Submap.JPG|center|Обрезка]]
Задаем нужные параметры, щелкаем Show и получаем нужный результат.

==Пересчет значений растра==
В ряде случаев (к примеру, для склейки растровых изображений в одно) необходим пересчет значений растра между доменами. В нашем случае, имеется исходный домен Slicing, в котором значение 1 отвечает за водную поверхность, и имеется необходимость получить значение яркости 255 для растительности и суши в домене изображения IMAGE.
Первым делом, нужно поменять изображению домен. Идем в свойства изображения и ломаем связи командой Break Dependency Link.
[[Файл:ILWIS_break_dep.JPG|center|Ломаем связи]]
Далее присваиваем изображению нужный домен. В нашем случае - домен IMAGE.
[[Файл:ILWIS_domain_image.JPG|center|Меняем домен]]
Начинаем пересчет. Для этого открываем команду Raster Operations - Map Calculation и вводим следующие параметры:
[[Файл:ILWIS_map_calculation1.JPG|center|Выражение для пересчета]]
Нетрудно догадаться, что водная поверхность будет иметь значение 0.
Итог:
[[Файл:ILWIS_map_calculation2.JPG|center|Мэп калькулейтен]]

==Склеивание==

Склеивание растров в ILWIS приводит к суммированию значений яркости пикселов, что позволяет пользоваться этой процедурой для маскировки малозначащих и мешающих при дешифрировании объектов. Находим команду Raster Operations - Glue Raster Maps и вводим нужные параметры:
[[Файл:ILWIS_GLUE.JPG|center|Glue Params]]
В итоговой карте получаем замаскированное изображение растительности и земель.
[[Файл:ILWIS_GLUE_END.JPG|center|Glue End]]

==Проецирование растра==
При различных операциях оверлея или склеивания снимков нам необходимо иметь одну и ту же привязку обрабатываемых снимков (по умолчанию, для каждого пространственно-скоординированного изображения в системе создается свой файл привязки). Для этого, запускаем команду Spatial Reference Operations - Raster - Resample из дерева операций.
[[Файл:ILWIS_resample.JPG|center|Проецирование]]
Задаем необходимые параметры и после выполнения процедуры получаем новое изображение с нужной координатной привязкой. К слову сказать, постоянное изменение координатных привязок для снимков является одним из самых больших неудобств системы ILWIS.

==Контролируемая классификация==
Процесс контролируемой классификации (классификации с обучением) начинается с создания обучающей выборки (Sample Set). Для этого в дереве операций нужно найти команду Create - New Sample Set. В окне параметров необходимо задать Maplist, который будет классифицирован, создать новый или выбрать существующий домен, ввести имя новой обучающей выборки.
[[Файл:ILWIS_newSS.JPG|center|Новая обучающая выборка]]
Далее мы производим набор пикселей, соответствующих нужным нам классам объектов на результирующей карте. В моем случае это были классы чистой и замутненной воды. Дополнительно можно вывести график распределения яркости созданных выборок по всем съемочным зонам и статистику по каждому классу выбранных пикселей. Завершить процесс обучения можно командой Exit.
[[Файл:ILWIS_newSS_study.JPG|center|Обучение]]
После процесса обучения следует непосредственно классификация. В дереве операций нужно найти команду Image Processing - Classify. Выбираем созданный нами Sample Set, способ классификации (Nearest Neighbour, Maximum Likehood, Mahalanobis Distance и другие) и имеем необходимый результат. В моем случае, он выглядел примерно так (градация мутности воды от темного к более светлому):
[[Файл:ILWIS_newSS_class.JPG|center|Результат классификации]]

==Фильтрация==

==Кластеризация==

==Векторизация==

==Экспорт векторных данных==

==Работа с DEM==

=Выводы=

=Благодарности=

Файл:ILWIS newSS class.JPG

2014-07-15T19:14:49Z

Grozhentsov: Результат классификации

Результат классификации

Файл:ILWIS newSS study.JPG

2014-07-15T19:09:32Z

Grozhentsov: Обучение выборки

Обучение выборки

Файл:ILWIS newSS.JPG

2014-07-15T19:04:00Z

Grozhentsov: Новая обучающая выборка

Новая обучающая выборка

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T15:18:46Z

Grozhentsov:

Файл:ILWIS resample.JPG

2014-07-15T15:18:32Z

Grozhentsov: Замена привязки

Замена привязки

Файл:ILWIS GLUE END.JPG

2014-07-15T14:36:36Z

Grozhentsov: END OF GLUE

END OF GLUE

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T14:36:10Z

Grozhentsov:

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T14:33:31Z

Grozhentsov: /* Склеивание */

Файл:ILWIS GLUE.JPG

2014-07-15T14:32:39Z

Grozhentsov: Склеивание

Склеивание

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T14:30:44Z

Grozhentsov: /* Пересчет значений растра */

Файл:ILWIS domain image.JPG

2014-07-15T14:30:09Z

Grozhentsov: Меняем домен

Меняем домен

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T14:28:05Z

Grozhentsov: /* Пересчет значений растра */

Файл:ILWIS break dep.JPG

2014-07-15T14:27:45Z

Grozhentsov: Ломка связей

Ломка связей

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T14:20:51Z

Grozhentsov: /* Склеивание */

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T14:10:13Z

Grozhentsov:

Файл:ILWIS map calculation2.JPG

2014-07-15T14:06:08Z

Grozhentsov: Итог калькуляции

Итог калькуляции

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T14:05:35Z

Grozhentsov:

Файл:ILWIS map calculation1.JPG

2014-07-15T14:02:43Z

Grozhentsov: Params

Params

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T13:51:59Z

Grozhentsov: /* Обрезка */

Знакомство с открытой ГИС ILWIS

2014-07-15T13:50:57Z

Grozhentsov: /* Обрезка */