на земеползването по спътникови данни включва
използването на подходящи цифрови данни, на
подходящи снимки, канали и адекватен метод
за класификация. В това изследване се прави
заключението, че класификацията по метода на
максималното правдоподобие е най-подходяща.
Изисквания по отношение на спектралната
разделителна способност.
Изисквания по отношение на времето – да няма
растителна покривка, тъй като това е от огромно
значение за почвения анализ. Такива сезони са късната
есен и ранната пролет. През зимния период може да
има снежна покривка, поради което е нежелателно
използването на такива изображения.
2. ТЕХНОЛОГИЧНИ ЕТАПИ
Технологичната схема за тематично картиране на
теренната покривка включва следните основни етапи:
3.2. Формиране на многоканално изображение и
повишаване на неговата разделителна
способност чрез метода „pan-sharpening”
1. Предварителна обработка на спътниковите
изображения:
- Избор на спътникови изображения по отношение
на разрешение, обхват и време на заснемане;
- Формиране на многоканално изображение
и повишаване на неговата разделителна
способност чрез използване на панхроматично
изображение с по-висока разделителна способност
(„pan-sharpening”);
- Геометрично трансформиране с използване на
опорни точки от картографски данни.
2. Класификация: - Предварителна класификация
на многоканалните изображения на основата на
класификация в режим на самообучение;
Генериране на пробни площи на основата на
теренни почвени изследвания;
- Класификация с използване на обединените
спектрални характеристики;
- Подобряване на класификацията чрез
дефиниране на праг за елиминиране на
ненадеждно определените гранични пиксели
по метода χ-квадрат.
3. Формиране на векторния модел:
- Прилагане на морфологична филтрация с цел
изчистване на грешките;
- Генериране на границите на почвените
области.
4. Оформяне на картата в ГИС среда.
Етапите на предварителната обработка включват
геометрично трансформиране на изображението
в желана картна проекция и повишаване на
пространственото разделителна способност.
Изображението е трансформирано на два етапа.
На първия етап е приложен методът на рационалните
функции с използване на полиномните коефициенти за
всеки от каналите (RPC-rational polynomial coefficients),
като всеки от каналите е трансформиран отделно.
Окончателно спектралните канали са обединени в едно
многоканално изображение и е извършено повишаване
на разделителната способност чрез прилагане на метода
„pan-sharpening”. Това
представлява повишаване
на разделителната способност на многоканалното
изображение чрез използване на данните от
панхроматичния канал на сензора. Функцията, която
се ползва в системата ERDAS Imagine, е „resolution
merge”.
3.3. Геометрично трансформиране с използване
на опорни точки от картографски данни
Полученото композитно изображение с повишена
разделителна способност е геотрансформирано
с използване на картографски данни, като са
опознати
характерни
ситуационни
елементи.
Приложена е двумерна полиномна трансформация
от втори ред. Получената средна квадратна грешка
от трансформацията е 1,77m. И