i.clustergrass - Trực tuyến trên đám mây

CHƯƠNG TRÌNH:

TÊN

i.cụm - Tạo các dấu hiệu quang phổ cho các loại lớp phủ đất trong một hình ảnh bằng cách sử dụng
thuật toán phân cụm.
Tệp chữ ký kết quả được sử dụng làm đầu vào cho i.maxlik, để tạo
phân loại hình ảnh.

TỪ KHÓA

hình ảnh, phân loại, chữ ký

SYNOPSIS

i.cụm
i.cụm --Cứu giúp
i.cụm nhóm=tên nhóm con=tên hồ sơ chữ ký=tên các lớp học=số nguyên [hạt giống=tên]
[mẫu=row_interval, col_interval] [sự lặp lại=số nguyên] [hội tụ=phao]
[tách biệt=phao] [kích thước tối thiểu=số nguyên] [hồ sơ báo cáo=tên] [-ghi đè] [-giúp đỡ]
[-dài dòng] [-yên tĩnh] [-ui]

Cờ:
- ghi đè
Cho phép các tệp đầu ra ghi đè lên các tệp hiện có

--Cứu giúp
In tóm tắt sử dụng

--dài dòng
Đầu ra mô-đun dài dòng

--Yên lặng
Đầu ra mô-đun yên tĩnh

--ui
Buộc khởi chạy hộp thoại GUI

Tham số:
nhóm=tên [yêu cầu]
Tên của nhóm hình ảnh đầu vào

nhóm con=tên [yêu cầu]
Tên của nhóm con hình ảnh đầu vào

hồ sơ chữ ký=tên [yêu cầu]
Tên cho tệp đầu ra có chứa chữ ký kết quả

các lớp học=số nguyên [yêu cầu]
Số lớp ban đầu
Tùy chọn: 1-255

hạt giống=tên
Tên tệp chứa chữ ký ban đầu

mẫu=row_interval, col_interval
Khoảng thời gian lấy mẫu (theo hàng và cột); mặc định: ~ 10,000 pixel

sự lặp lại=số nguyên
Số lần lặp lại tối đa
Mặc định: 30

hội tụ=phao
Phần trăm hội tụ
Tùy chọn: 0-100
Mặc định: 98.0

tách biệt=phao
Tách cụm
Mặc định: 0.0

kích thước tối thiểu=số nguyên
Số lượng pixel tối thiểu trong một lớp
Mặc định: 17

hồ sơ báo cáo=tên
Tên cho tệp đầu ra chứa báo cáo cuối cùng

MÔ TẢ

i.cụm thực hiện lần vượt qua đầu tiên trong phân loại hình ảnh không giám sát hai lần,
trong khi mô-đun GRASS i.maxlik thực hiện đường chuyền thứ hai. Cả hai lệnh phải được chạy đến
hoàn thành phân loại không có giám sát.

i.cụm là một thuật toán phân cụm (một sửa đổi của kthuật toán phân cụm -means)
đọc qua dữ liệu hình ảnh (raster) và xây dựng các cụm pixel dựa trên
phổ phản xạ của các điểm ảnh (xem Hình). Các cụm pixel là hình ảnh
các danh mục có thể liên quan đến các loại đất che phủ trên mặt đất. Quang phổ
sự phân bố của các cụm (ví dụ, các dấu hiệu phổ của lớp phủ đất) bị ảnh hưởng bởi sáu
thông số do người dùng thiết lập. Một tham số có liên quan do người dùng đặt là số lượng ban đầu của
các cụm được phân biệt.

Quả sung.: Quốc gia sử dụng / đất che tập hợp of vệ tinh mặt đất bối cảnh
(giản thể)

i.cụm bắt đầu bằng cách tạo ra các dấu hiệu quang phổ cho số lượng các cụm này và
"cố gắng" để kết thúc với số lượng cụm này trong quá trình phân nhóm. Các
kết quả là số lượng các cụm và sự phân bố phổ của chúng, tuy nhiên, cũng
bị ảnh hưởng bởi phạm vi giá trị quang phổ (giá trị danh mục) trong tệp hình ảnh và
các thông số khác do người dùng thiết lập. Các thông số này là: kích thước cụm tối thiểu,
phân tách cụm tối thiểu, phần trăm hội tụ, số lần lặp lại tối đa và
khoảng thời gian lấy mẫu hàng và cột.

Các dấu hiệu quang phổ cụm mà kết quả là bao gồm phương tiện cụm và hiệp phương sai
ma trận. Các phương tiện và ma trận hiệp phương sai của cụm này được sử dụng trong lần vượt qua thứ hai
(i.maxlik) để phân loại hình ảnh. Kết quả của các cụm hoặc lớp phổ có thể liên quan đến nhau
đến các loại đất che phủ trên mặt đất. Người dùng phải chỉ định tên của tệp nhóm,
tên tệp nhóm con, tên tệp chứa chữ ký kết quả, số đầu tiên
của các cụm được phân biệt và các tham số tùy chọn khác (xem bên dưới) trong đó
nhóm phải chứa các tệp hình ảnh mà người dùng muốn phân loại. Các nhóm con is
một tập hợp con của nhóm này. Người dùng phải tạo một nhóm và nhóm con bằng cách chạy GRASS
chương trình i.group trước khi chạy i.cụm. Nhóm con chỉ được chứa hình ảnh
dải tệp mà người dùng muốn phân loại. Lưu ý rằng nhóm con này phải chứa nhiều hơn
nhiều hơn một tệp băng tần. Mục đích của nhóm và nhóm con là thu thập các lớp bản đồ cho
phân loại hoặc phân tích. Các hồ sơ chữ ký là tệp chứa chữ ký kết quả
có thể được sử dụng làm đầu vào cho i.maxlik. Giá trị các lớp là số lượng ban đầu của
cụm được phân biệt đối xử; bất kỳ giá trị tham số nào không xác định được đặt thành
giá trị mặc định.

Tham số:
nhóm =tên
Tên của tệp nhóm chứa các tệp hình ảnh mà người dùng muốn
phân loại.

nhóm con =tên
Tên của tập hợp con của nhóm được chỉ định trong tùy chọn nhóm, chỉ được chứa
tệp dải hình ảnh và nhiều tệp dải. Người dùng phải tạo một nhóm và
nhóm con bằng cách chạy chương trình GRASS i.group trước khi chạy i.cụm.

signaturefile =tên
Tên được gán cho tệp chữ ký đầu ra chứa chữ ký của các lớp và
có thể được sử dụng làm tệp đầu vào cho chương trình GRASS i.maxlik cho một người không được giám sát
phân loại.

lớp học =giá trị
Số lượng cụm sẽ được xác định ban đầu trong quá trình phân nhóm
trước khi bắt đầu lặp lại.

hạt giống =tên
Tên của tệp chữ ký hạt giống là tùy chọn. Chữ ký hạt giống là chữ ký
chứa phương tiện cụm và ma trận hiệp phương sai đã được tính toán trước
hiện tại chạy i.cụm. Chúng có thể được mua lại từ một loạt i.cụm or
từ phần trang web đào tạo chữ ký phân loại được giám sát (ví dụ: sử dụng
tập tin chữ ký xuất ra bởi g.gui.iclass). Mục đích của chữ ký hạt giống là để tối ưu hóa
ranh giới quyết định cụm (phương tiện) cho số lượng cụm được chỉ định.

mẫu =row_interval, col_interval
Những con số này là tùy chọn với các giá trị mặc định dựa trên kích thước của tập dữ liệu như
rằng tổng số pixel được xử lý là khoảng 10,000 (hãy xem xét làm tròn số).

số lần lặp lại =giá trị
Tham số này xác định số lần lặp tối đa lớn hơn
số lần lặp lại được dự đoán để đạt được sự hội tụ phần trăm tối ưu. Mặc định
giá trị là 30. Nếu số lần lặp đạt đến mức tối đa do người dùng chỉ định;
người dùng có thể muốn chạy lại i.cụm với số lần lặp lại cao hơn (xem
hồ sơ báo cáo).
Mặc định: 30

sự hội tụ =giá trị
Sự hội tụ phần trăm cao là điểm mà tại đó cụm có nghĩa là trở nên ổn định trong
quá trình lặp lại. Giá trị mặc định là 98.0 phần trăm. Khi các cụm được
được tạo ra, phương tiện của chúng liên tục thay đổi khi các pixel được chỉ định cho chúng và các phương tiện
được tính toán lại để bao gồm pixel mới. Sau khi tất cả các cụm đã được tạo,
i.cụm bắt đầu lặp lại mà thay đổi cụm có nghĩa là bằng cách tối đa hóa khoảng cách
giữa họ. Khi những điều này có nghĩa là thay đổi, sự hội tụ ngày càng cao được tiếp cận.
Bởi vì các phương tiện sẽ không bao giờ trở nên hoàn toàn tĩnh, hội tụ phần trăm và tối đa
số lần lặp được cung cấp để dừng quá trình lặp lại. Phần trăm
nên đạt được sự hội tụ trước số lần lặp tối đa. Nếu tối đa
số lần lặp lại đạt được, có thể đạt được độ hội tụ phần trăm mong muốn
đã không đạt được. Số lần lặp lại được báo cáo trong thống kê cụm trong
tệp báo cáo (xem hồ sơ báo cáo).
Mặc định: 98.0

tách biệt =giá trị
Đây là khoảng cách tối thiểu dưới đây các cụm sẽ được hợp nhất trong lần lặp lại
tiến trình. Giá trị mặc định là 0.0. Đây là một con số dành riêng cho hình ảnh (một con số "ma thuật")
điều đó phụ thuộc vào dữ liệu hình ảnh được phân loại và số lượng các cụm cuối cùng
có thể chấp nhận được. Sự xác định của nó đòi hỏi sự thử nghiệm. Lưu ý rằng mức tối thiểu
phân tách lớp (hoặc cụm) được tăng lên, số lần lặp lại tối đa phải
cũng được tăng lên để đạt được sự tách biệt này với tỷ lệ hội tụ cao
(xem hội tụ).
Mặc định: 0.0

min_size =giá trị
Đây là số lượng pixel tối thiểu sẽ được sử dụng để xác định một cụm và là
do đó số lượng pixel tối thiểu cho ma trận phương sai và hiệp phương sai sẽ là
tính toán.
Mặc định: 17

reportfile =tên
Tệp báo cáo là một tham số tùy chọn chứa kết quả, tức là
thống kê cho từng cụm. Cũng bao gồm sự hội tụ phần trăm kết quả cho
các cụm, số lần lặp lại cần thiết để đạt được sự hội tụ,
và ma trận khả năng phân tách.

GHI CHÚ

Lấy mẫu phương pháp
i.cụm không phân cụm tất cả các pixel, mà chỉ một mẫu (xem thông số mẫu). Các
kết quả của việc phân cụm đó không phải là tất cả các pixel được gán cho một cụm nhất định;
về cơ bản, chỉ những chữ ký đại diện cho một cụm nhất định mới được tạo ra.
Khi chạy i.cụm trên cùng một dữ liệu yêu cầu cùng một số lớp, nhưng với
các kích thước mẫu khác nhau, có thể thu được các chữ ký hơi khác nhau cho mỗi cụm
ở mỗi lần chạy.

Thuật toán đã sử dụng cho i.cụm
Thuật toán sử dụng các tham số đầu vào do người dùng đặt trên số lượng cụm ban đầu,
khoảng cách tối thiểu giữa các cụm và sự tương ứng giữa các lần lặp là
mong muốn và kích thước tối thiểu cho mỗi cụm. Nó cũng hỏi liệu tất cả các pixel có được gom lại hay không, hoặc
mọi hàng thứ "x" và cột thứ "y" (lấy mẫu), sự tương ứng giữa các lần lặp
mong muốn và số lần lặp lại tối đa được thực hiện.

Trong lần vượt qua thứ nhất, các phương tiện cụm ban đầu cho mỗi băng tần được xác định bằng cách đưa ra
cụm một giá trị bằng trung bình của dải trừ đi độ lệch chuẩn của nó và cụm cuối cùng
một giá trị bằng giá trị trung bình của dải cộng với độ lệch chuẩn của nó, với tất cả các giá trị khác của cụm
được phân phối cách đều nhau ở giữa chúng. Mỗi pixel sau đó được gán cho lớp
mà nó gần nhất, khoảng cách được đo là khoảng cách Euclide. Tất cả các cụm ít hơn
hơn khoảng cách tối thiểu do người dùng chỉ định sau đó được hợp nhất. Nếu một cụm có ít hơn
số lượng pixel tối thiểu do người dùng chỉ định, tất cả các pixel đó lại được chỉ định lại cho
cụm gần nhất. Giá trị trung bình của cụm mới được tính cho từng băng tần dưới dạng giá trị trung bình của raster
giá trị pixel trong dải đó cho tất cả các pixel có trong cụm đó.

Trong lần vượt qua thứ 2, các pixel sau đó được chỉ định lại một lần nữa cho các cụm dựa trên các phương tiện cụm mới.
Các phương tiện cụm sau đó được tính toán lại một lần nữa. Quá trình này được lặp lại cho đến khi
sự tương ứng giữa các lần lặp lại đạt đến mức do người dùng chỉ định hoặc cho đến mức tối đa
số lần lặp được chỉ định đã hết, tùy điều kiện nào đến trước.

THÍ DỤ

Chuẩn bị số liệu thống kê để phân loại không giám sát của một nhóm phụ LANDSAT ở miền Bắc
Carolina:
g.region raster = lsat7_2002_10 -p
# lưu trữ VIZ, NIR, MIR vào nhóm / nhóm con (bỏ TIR)
i.group group = lsat7_2002 subgroup = lsat7_2002 \
input=lsat7_2002_10,lsat7_2002_20,lsat7_2002_30,lsat7_2002_40,lsat7_2002_50,lsat7_2002_70
# tạo tệp chữ ký và báo cáo
i.cluster group = lsat7_2002 subgroup = lsat7_2002 \
signaturefile = sig_cluster_lsat2002 \
class = 10 reportfile = rep_clust_lsat2002.txt
Để hoàn thành phân loại không có giám sát, i.maxlik sau đó được sử dụng. Xem ví dụ
trong trang hướng dẫn sử dụng của nó.

Sử dụng i.clustergrass trực tuyến bằng các dịch vụ onworks.net