ນີ້ແມ່ນຄໍາສັ່ງ i.maxlikgrass ທີ່ສາມາດດໍາເນີນການໄດ້ໃນ OnWorks ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີໂດຍໃຊ້ຫນຶ່ງໃນຫຼາຍບ່ອນເຮັດວຽກອອນໄລນ໌ຂອງພວກເຮົາເຊັ່ນ Ubuntu Online, Fedora Online, Windows online emulator ຫຼື MAC OS online emulator
ໂຄງການ:
NAME
i.maxlik - ຈັດປະເພດການສະທ້ອນແສງຂອງເຊນໃນຂໍ້ມູນຮູບພາບ.
ການຈັດປະເພດແມ່ນອີງໃສ່ຂໍ້ມູນລາຍເຊັນ spectral ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍທັງສອງ
i.cluster, g.gui.iclass, ຫຼື i.gensig.
KEYWORDS
ຮູບພາບ, ການຈັດປະເພດ, ການຈັດປະເພດຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງສຸດ, MLC
ສະຫຼຸບສັງລວມ
i.maxlik
i.maxlik - ຊ່ວຍ
i.maxlik ກຸ່ມ=ຊື່ ກຸ່ມຍ່ອຍ=ຊື່ ໄຟລ໌ລາຍເຊັນ=ຊື່ output=ຊື່ [ປະຕິເສດ=ຊື່]
[--ຂຽນທັບ] [--ຊ່ວຍເຫຼືອ] [--ຄຳເວົ້າ] [--ງຽບ] [--ui]
ທຸງ:
--ຂຽນທັບ
ອະນຸຍາດໃຫ້ໄຟລ໌ຜົນຜະລິດຂຽນທັບໄຟລ໌ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ
- ຊ່ວຍ
ພິມສະຫຼຸບການນຳໃຊ້
-- verbose
ຜົນຜະລິດໂມດູນ Verbose
--ງຽບ
ຜົນຜະລິດໂມດູນງຽບ
--ui
ບັງຄັບໃຫ້ເປີດກ່ອງໂຕ້ຕອບ GUI
ຕົວກໍານົດການ:
ກຸ່ມ=ຊື່ [ຕ້ອງການ]
ຊື່ຂອງກຸ່ມຮູບພາບທີ່ປ້ອນເຂົ້າ
ກຸ່ມຍ່ອຍ=ຊື່ [ຕ້ອງການ]
ຊື່ຂອງກຸ່ມຍ່ອຍຮູບພາບທີ່ປ້ອນເຂົ້າ
ໄຟລ໌ລາຍເຊັນ=ຊື່ [ຕ້ອງການ]
ຊື່ຂອງໄຟລ໌ປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ມີລາຍເຊັນ
ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ i.cluster, g.gui.iclass, ຫຼື i.gensig
output=ຊື່ [ຕ້ອງການ]
ຊື່ສໍາລັບຜົນຜະລິດແຜນທີ່ raster ຖືຜົນການຈັດປະເພດ
ປະຕິເສດ=ຊື່
ຊື່ສໍາລັບແຜນທີ່ raster ຜົນຜະລິດທີ່ຖືປະຕິເສດຜົນໄດ້ຮັບ threshold
ລາຍລະອຽດ
i.maxlik ແມ່ນຕົວຈັດປະເພດການວິເຄາະການຈຳແນກຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງສຸດ. ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອ
ປະຕິບັດຂັ້ນຕອນທີສອງໃນການຈັດປະເພດຮູບພາບທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງຫຼືການເບິ່ງແຍງ.
ວິທີການຈັດປະເພດຮູບພາບທັງສອງແມ່ນປະຕິບັດໃນສອງຂັ້ນຕອນ. ຂັ້ນຕອນທໍາອິດໃນ
ການຈັດປະເພດຮູບພາບທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງແມ່ນປະຕິບັດໂດຍ i.cluster; ຂັ້ນຕອນທໍາອິດໃນ a
ການຈັດປະເພດທີ່ມີການເບິ່ງແຍງແມ່ນຖືກປະຕິບັດໂດຍໂຄງການ GRASS g.gui.iclass. ໃນທັງສອງກໍລະນີ,
ຂັ້ນຕອນທີສອງໃນຂັ້ນຕອນການຈັດປະເພດຮູບພາບແມ່ນປະຕິບັດໂດຍ i.maxlik.
ໃນການຈັດປະເພດທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງ, ຕົວຈັດປະເພດຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງສຸດໃຊ້ກຸ່ມ
ຫມາຍຄວາມວ່າແລະຄວາມແຕກຕ່າງ matrices ຈາກ i.cluster ໄຟລ໌ລາຍເຊັນເພື່ອກໍານົດສິ່ງທີ່
ໝວດໝູ່ (ໝວດໝູ່ spectral) ແຕ່ລະເຊລໃນຮູບມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງສຸດທີ່ຈະເປັນຂອງ.
ໃນການຈັດປະເພດຮູບພາບທີ່ມີການເບິ່ງແຍງ, ຕົວຈັດປະເພດຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງສຸດຈະໃຊ້ພາກພື້ນ
ຫມາຍຄວາມວ່າແລະ matrices covariance ຈາກໄຟລ໌ລາຍເຊັນ spectral ທີ່ຜະລິດໂດຍ g.gui.iclass,
ອີງຕາມພາກພື້ນ (ກຸ່ມຂອງ pixels ຮູບພາບ) ເລືອກໂດຍຜູ້ໃຊ້, ເພື່ອກໍານົດວ່າອັນໃດ
ໝວດໝູ່ແຕ່ລະຕາລາງໃນຮູບມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງທີ່ສຸດທີ່ຈະເປັນຂອງ.
ໃນກໍລະນີໃດກໍ່ຕາມ, ແຜນທີ່ raster ຜົນຜະລິດໂດຍ i.maxlik ເປັນຮູບພາບທີ່ຈັດປະເພດທີ່ແຕ່ລະຫ້ອງ
ໄດ້ຖືກມອບຫມາຍໃຫ້ຫ້ອງຮຽນ spectral (ເຊັ່ນ: ປະເພດ). ຫ້ອງຮຽນ spectral
(ປະເພດ) ສາມາດກ່ຽວຂ້ອງກັບປະເພດການປົກຫຸ້ມຂອງດິນສະເພາະໃນພື້ນທີ່.
ຫມາຍເຫດ
ຕົວຈັດປະເພດຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງສຸດສົມມຸດວ່າລາຍເຊັນ spectral ສໍາລັບແຕ່ລະຊັ້ນຮຽນ
(ປະເພດ) ໃນແຕ່ລະໄຟລ໌ແຖບແມ່ນແຈກຢາຍຕາມປົກກະຕິ (ເຊັ່ນ, Gaussian ໃນທໍາມະຊາດ).
ສູດການຄິດໄລ່, ເຊັ່ນ: i.cluster, g.gui.iclass, ຫຼື i.gensigຢ່າງໃດກໍຕາມ, ສາມາດສ້າງລາຍເຊັນ
ທີ່ຖືກແຈກຢາຍທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ (ມັກຈະມີ g.gui.iclass). ຖ້າສິ່ງນີ້ເກີດຂື້ນ, i.maxlik
ຈະປະຕິເສດພວກມັນ ແລະສະແດງຂໍ້ຄວາມເຕືອນ.
ໄຟລ໌ລາຍເຊັນ (ໄຟລ໌ລາຍເຊັນ) ປະກອບດ້ວຍ cluster ແລະ matrices ຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ມີ
ຄິດໄລ່ໂດຍໂຄງການ GRASS i.cluster (ຫຼືພາກພື້ນຫມາຍຄວາມວ່າແລະການປຽບທຽບ matrices
ຜະລິດໂດຍ g.gui.iclass, ຖ້າຜູ້ໃຊ້ດໍາເນີນການຈັດປະເພດທີ່ມີການເບິ່ງແຍງ). spectral ເຫຼົ່ານີ້
ລາຍເຊັນແມ່ນສິ່ງທີ່ກໍານົດປະເພດ (ຊັ້ນຮຽນ) ວ່າ pixels ຂອງຮູບພາບໃດຈະເປັນ
ມອບຫມາຍໃນລະຫວ່າງຂະບວນການຈັດປະເພດ.
ຊື່ທາງເລືອກຂອງ a ປະຕິເສດ ແຜນທີ່ raster ຖືຜົນໄດ້ຮັບ threshold ປະຕິເສດ. ນີ້ແມ່ນ
ຜົນຂອງການທົດສອບ chi square ໃນແຕ່ລະຜົນການຈໍາແນກໃນລະດັບຕ່າງໆ
ຄວາມເຊື່ອຫມັ້ນທີ່ຈະກໍານົດລະດັບຄວາມເຊື່ອຫມັ້ນຂອງແຕ່ລະຫ້ອງທີ່ຖືກຈັດປະເພດ (ຈັດປະເພດ). ມັນແມ່ນ
ຊັ້ນແຜນທີ່ປະຕິເສດຂອບເຂດ, ແລະມີດັດຊະນີເຖິງລະດັບຄວາມເຊື່ອຫມັ້ນທີ່ຄິດໄລ່ແລ້ວ
ສໍາລັບແຕ່ລະຕາລາງທີ່ຖືກຈັດປະເພດຢູ່ໃນຮູບພາບທີ່ຖືກຈັດປະເພດ. 16 ໄລຍະຄວາມຫມັ້ນໃຈແມ່ນໄດ້ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າ,
ແລະແຜນທີ່ປະຕິເສດແມ່ນຈະຖືກຕີຄວາມວ່າ 1 = ຮັກສາແລະ 16 = ປະຕິເສດ. ຫນຶ່ງໃນຄວາມເປັນໄປໄດ້
ການນໍາໃຊ້ສໍາລັບຊັ້ນແຜນທີ່ນີ້ແມ່ນເປັນຫນ້າກາກ, ເພື່ອລະບຸຈຸລັງໃນຮູບພາບການຈັດປະເພດທີ່ມີ
ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຕໍ່າ (ດັດຊະນີການປະຕິເສດສູງ) ຂອງການຖືກມອບຫມາຍໃຫ້ຫ້ອງຮຽນທີ່ຖືກຕ້ອງ.
EXAMPLE
ສ່ວນທີສອງຂອງການຈັດປະເພດທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງຂອງ subscene LANDSAT (VIZ, NIR, MIR
channels) ໃນ North Carolina (ເບິ່ງ i.cluster ຫນ້າຄູ່ມືສໍາລັບສ່ວນທໍາອິດຂອງຕົວຢ່າງ):
# ໃຊ້ທີ່ນີ້ໄຟລ໌ລາຍເຊັນທີ່ສ້າງໂດຍ i.cluster
i.maxlik ກຸ່ມ=lsat7_2002 ກຸ່ມຍ່ອຍ=lsat7_2002 \
signaturefile=sig_cluster_lsat2002 \
output=lsat7_2002_cluster_classes ປະຕິເສດ=lsat7_2002_cluster_reject
# ກວດເບິ່ງຜົນໄດ້ຮັບ
d.mon wx0
d.rast.leg lsat7_2002_cluster_classes
d.rast.leg lsat7_2002_cluster_reject
# ເບິ່ງຈໍານວນ pixels ທີ່ຖືກປະຕິເສດໃນລະດັບທີ່ກໍານົດ
r.report lsat7_2002_cluster_reject units=k,p
# ທາງເລືອກ, ການກັ່ນຕອງອອກ pixels ທີ່ມີລະດັບສູງຂອງການປະຕິເສດ
# ໃນທີ່ນີ້ພວກເຮົາເອົາ pixels ຢ່າງຫນ້ອຍ 90% ຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປະຕິເສດ, ເຊັ່ນ: ປະເພດ 12-16.
r.mapcalc "lsat7_2002_cluster_classes_filtered = \
if(lsat7_2002_cluster_reject <= 12, lsat7_2002_cluster_classes, null())"
ອົງປະກອບ RGB ຂອງຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າ
ຜົນຜະລິດແຜນທີ່ raster ທີ່ມີ pixels ຈັດປະເພດ (10 ຫ້ອງຮຽນ)
ຜົນຜະລິດແຜນທີ່ raster ທີ່ມີຄ່າຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປະຕິເສດ (ຄວາມເຊື່ອໝັ້ນການຈັດປະເພດ pixels
ລະດັບ)
ໃຊ້ i.maxlikgrass ອອນໄລນ໌ໂດຍໃຊ້ບໍລິການ onworks.net
