Использование консольного DTclassifier для классификации растровых данных и анализа изменений

Материал из GIS-Lab
Перейти к навигации Перейти к поиску
Эта страница является черновиком статьи.


Описание и примеры использования консольной версии DTclassifier для классификации растровых данных.

DT classifier простой в использовании и эффективный плагин для классификации растровых изображений Декстопная версия расширения входит в дистрибутив QGIS-NextGIS[1]. Расширение использует метод деревьев решений реализованный на основе библиотеки OpenCV. Подробнее о работе расширения написано здесь [2].

Плагин имеет удобный графический интерфейс, но для некоторых задач, например, для встраивания алгоритмов классификации в workflow обработки изображений или для анализа большого количества данных удобнее использоывать консольную версию плагина. Что и было реализовано командой NextGIS

Создано в Nextgis.png Веб ГИС для вашей организации по доступной цене

Получение и установка

Расширение доступно как в виде исходного кода C++, так и в бинарной форме.

Бинарная сборка

Для работы с программой в ОС Windows можно пойти двумя путями:

  • загрузить и установить NextGIS QGIS версии 15.4.88 или выше, DTClassifier включен в дистрибутив.

или

  • загрузить и установить QGIS версии 2.8 или выше (подробнее)
  • загрузить архив с расширением и необходимыми библиотеками
  • извлечь содержимое архива в каталог модулей QGIS (обычно это C:\OSGeo4W\apps\qgis-dev\plugins и C:\OSGeo4W\bin)


После установки, в окне OSGeo4W shell наряду с другими функциями (GDAL) и (OGR) появится функция classifier.

(картинка)

Исходный код

Исходный код модуля (лицензия GNU GPL v2) можно получить через репозиторий на GitHub, или выполнив команду: 

git clone git@github.com:nextgis/dtclassifier.git

Тестовые данные

Загрузить архив c данными, использовавшимися при подготовке статьи (... Мб).

Работа с расширением

Синтаксис расширения включает несколько обязательных параметров и ряд дополнительных, расширяющих функциональность приложения.

(картинка) 

classifier

- запуск расширения 

--input_rasters

- пути к растровым данным (ВАЖНО! необходимо указывать полные пути к файлам) разделенные пробелом 

--presence

- полные пути к векторным слоям объектов содержащие признак который нужно выделить при анализе, разделенные пробелом. Например для природных экосистем: облака, водные объекты, рубки или пожары. 

--absence

- полные пути к векторным слоям фоновых объектов , т.е. объектам от которых нужно отделить объекты содержащие признак. 

--classify

путь для сохранения результата классификации 

--save_points

- сохраняет точки полученные из обучающих данных в виде шейп файла с атрибутивнлой таблицей значений растров 

--save_model

- сохранить модель (дерево решений или модель random forest) в файл (.aml) 

--use_model

- использовать существующую модель. При этом параметры --presence и --absence игнорируются. (ВАЖНО! количество и порядок каналов должен быть таким же как при создании модели, иначе результат будет некорректным) 

--use_decision_tree

использовать дерево решений (по умолчанию используется random forest) 

--discrete_classes

Сохраняет результат в растр с двумя значениями (1-presence и 2-absence). По умолчанию - только presence. 

--generalize

размер окна для генерализации (kernel size) 

--load_points

использовать существующие точки для создания модели и классификации!!! еще не реализовано..

Примеры использования

Цель: Классифицировать изменения лесного покрова двух временных срезов Landsat для нескольких path/row

Классификация сцен Landsat в batch режиме на основе общего слоя тестовых объектов

Cоздание модели классификации на основе нескольких сцен и применение ее последовательно ко всем сценам

Источник — https://wiki.gis-lab.info/index.php?title=Использование_консольного_DTclassifier_для_классификации_растровых_данных_и_анализа_изменений&oldid=24254