r.texturegrass - Trực tuyến trên đám mây

CHƯƠNG TRÌNH:

TÊN

r.kết cấu - Tạo hình ảnh với các đối tượng địa lý từ bản đồ raster.

TỪ KHÓA

raster, đại số, thống kê, kết cấu

SYNOPSIS

r.kết cấu
r.kết cấu --Cứu giúp
r.kết cấu [-sa] đầu vào=tên đầu ra=tên cơ sở [kích thước=giá trị] [khoảng cách=giá trị]
[phương pháp=chuỗi[,chuỗi, ...]] [-ghi đè] [-giúp đỡ] [-dài dòng] [-yên tĩnh] [-ui]

Cờ:
-s
Đầu ra riêng biệt cho từng góc (0, 45, 90, 135)

-a
Tính toán tất cả các phép đo kết cấu

- 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:
đầu vào=tên [yêu cầu]
Tên của bản đồ raster đầu vào

đầu ra=tên cơ sở [yêu cầu]
Tên cho (các) bản đồ raster basename đầu ra

kích thước=giá trị
Kích thước của cửa sổ di chuyển (lẻ và> = 3)
Mặc định: 3

khoảng cách=giá trị
Khoảng cách giữa hai mẫu (> = 1)
Mặc định: 1

phương pháp=string [, string, ...]
Phương pháp đo kết cấu
Tùy chọn: asm, tương phản, đúng, có, tôi, bạn biết, Se, sinh viên, lối vào, dv, de, mộc1, moc2

MÔ TẢ

r.kết cấu tạo bản đồ raster với các tính năng kết cấu từ bản đồ raster do người dùng chỉ định
lớp. Mô-đun tính toán các đặc trưng kết cấu dựa trên ma trận phụ thuộc không gian tại 0,
45, 90 và 135 độ cho một khoảng cách (mặc định = 1).

r.kết cấu giả định các mức xám khác nhau, từ 0 đến 255 làm đầu vào. Đầu vào tự động
được đổi tỷ lệ thành 0 đến 255 nếu phạm vi bản đồ đầu vào nằm ngoài phạm vi này.

Nói chung, một số biến tạo thành kết cấu: sự khác biệt về giá trị mức xám,
thô hơn như quy mô của sự khác biệt mức xám, sự hiện diện hoặc thiếu định hướng và
các mẫu thông thường. Một kết cấu có thể được đặc trưng bởi tông màu (thuộc tính cường độ mức xám)
và cấu trúc (các mối quan hệ không gian). Vì kết cấu phụ thuộc nhiều vào tỷ lệ,
kết cấu phân cấp có thể xảy ra.

r.kết cấu đọc bản đồ raster GRASS dưới dạng đầu vào và tính toán các đặc điểm kết cấu dựa trên
ma trận phụ thuộc không gian cho bắc nam, đông tây, tây bắc và tây nam
chỉ đường bằng cách sử dụng vùng lân cận cạnh nhau (tức là khoảng cách 1) và viết ra bởi
mặc định giá trị trung bình trên tất cả các góc độ cho mỗi phép đo. Tùy chọn, sử dụng cờ -s sản lượng
bao gồm bốn hình ảnh cho mỗi đặc điểm kết cấu, một hình ảnh cho mọi hướng (0, 45, 90,
135).

Người dùng phải cẩn thận thiết lập độ phân giải (sử dụng g. khu vực) trước khi chạy chương trình này,
hoặc máy tính có thể hết bộ nhớ.

Một mô hình kết cấu thường được sử dụng dựa trên cái gọi là ma trận đồng xuất hiện mức xám.
Ma trận này là một biểu đồ hai chiều của các mức xám cho một cặp pixel là
ngăn cách bởi một mối quan hệ không gian cố định. Ma trận xấp xỉ xác suất chung
phân phối của một cặp pixel. Một số biện pháp kết cấu được tính toán trực tiếp từ
ma trận đồng xuất hiện mức xám.

Phần sau đây đưa ra những giải thích ngắn gọn về các biện pháp kết cấu (sau Jensen 1996).

Đơn hàng đầu tiên số liệu thống kê in các Không gian miền
· Tổng trung bình (SA)

· Entropy (ENT): Phép đo này phân tích tính ngẫu nhiên. Nó cao khi giá trị của
cửa sổ di chuyển có các giá trị tương tự. Nó thấp khi các giá trị gần với
hoặc 0 hoặc 1 (tức là khi các pixel trong cửa sổ cục bộ là đồng nhất).

· Entropy khác biệt (DE)

· Tổng Entropy (SE)

· Phương sai (VAR): Phép đo phương sai tông màu xám trong cửa sổ chuyển động
(thời điểm bậc hai về giá trị trung bình)

· Phương sai Chênh lệch (DV)

· Phương sai tổng (SV)
Lưu ý rằng các số đo "trung bình", "kurtosis", "phạm vi", "độ lệch" và "độ lệch chuẩn" là
có sẵn trong r.hàng xóm.

Bậc hai số liệu thống kê in các Không gian miền
Mô hình kết cấu thống kê bậc hai dựa trên cái gọi là mức xám
ma trận đồng xuất hiện (GLCM; sau Haralick 1979).

· Angular Second Moment (ASM, còn được gọi là Uniformity): Đây là thước đo cục bộ
đồng nhất và ngược lại với Entropy. Giá trị cao của ASM xảy ra khi các pixel
trong cửa sổ chuyển động rất giống nhau.
Lưu ý: Căn bậc hai của ASM đôi khi được sử dụng làm thước đo kết cấu và là
gọi là Năng lượng.

· Khoảnh khắc khác biệt nghịch đảo (IDM, còn được gọi là Homogeneity): Phép đo này liên quan đến
nghịch với độ đo tương phản. Nó là một thước đo trực tiếp về tính đồng nhất của địa phương
của một hình ảnh kỹ thuật số. Giá trị thấp đi kèm với độ đồng nhất thấp và ngược lại.

· Độ tương phản (CON): Phép đo này phân tích độ tương phản của hình ảnh (mức xám cục bộ
các biến thể) như sự phụ thuộc tuyến tính của các mức xám của các pixel lân cận
(sự giống nhau). Thường cao, khi quy mô của kết cấu cục bộ lớn hơn
khoảng cách.

· Tương quan (COR): Phép đo này phân tích sự phụ thuộc tuyến tính của các mức xám của
các pixel lân cận. Thường cao, khi quy mô của kết cấu cục bộ lớn hơn
các khoảng cách.

· Các biện pháp tương quan thông tin (MOC)

· Hệ số tương quan tối đa (MCC)

GHI CHÚ

Quan trọng là, bản đồ raster đầu vào không được có nhiều hơn 255 danh mục.

THÍ DỤ

Tính toán Moment thứ hai góc của B / W orthophoto (tập dữ liệu North Carolina):
g.region raster = ortho_2001_t792_1m -p
# đặt bảng màu cấp độ xám 0% đen 100% trắng
r.colors ortho_2001_t792_1m color = gray
# trích xuất mức xám
r.mapcalc "ortho_2001_t792_1m.greylevel = ortho_2001_t792_1m"
# phân tích kết cấu
r.texture ortho_2001_t792_1m.greylevel prefix = ortho_texture method = asm -s
# trưng bày
g. vùng n = 221461 s = 221094 w = 638279 e = 638694
d.shade color = ortho_texture_ASM_0 shadow = ortho_2001_t792_1m
Điều này tính toán bốn bản đồ (kết cấu được yêu cầu ở bốn hướng): ortho_texture_ASM_0,
ortho_texture_ASM_45, ortho_texture_ASM_90, ortho_texture_ASM_135.

Được biết đến CÁC VẤN ĐỀ

Chương trình có thể chạy cực kỳ chậm đối với các bản đồ raster lớn.

THAM KHẢO

Thuật toán được triển khai sau Haralick và cộng sự, 1973 và 1979.

Mã đã được sử dụng bởi sự cho phép từ kết cấu pgm, một phần của PBMPLUS (Bản quyền 1991, Jef
Poskanser và Trạm Thí nghiệm Nông nghiệp Texas, chủ thuê James Darrell
McCauley). Trang hướng dẫn sử dụng của pgmtexture.

· Haralick, RM, K. Shanmugam, và I. Dinstein (1973). Các tính năng kết cấu cho hình ảnh
phân loại. IEEE Giao Dịch on Hệ thống, Đàn ông, và Điều khiển học,
SMC-3(6): 610-621.

· Bouman, CA, Shapiro, M. (1994). Mô hình trường ngẫu nhiên nhiều tỷ lệ cho Bayesian
Phân đoạn hình ảnh, IEEE Trans. về Xử lý hình ảnh, tập. 3, không. 2.

· Jensen, JR (1996). Xử lý hình ảnh kỹ thuật số giới thiệu. Sảnh Prentice. ISBN
0-13-205840-5

· Haralick, R. (tháng 1979 năm XNUMX). Thống kê và cấu trúc cách tiếp cận đến kết cấu,
Kỷ yếu của IEEE, tập. 67, số 5, trang 786-804

· Hall-Beyer, M. (2007). Trang chủ Hướng dẫn GLCM (Đồng xuất hiện ở mức xám
Các phép đo kết cấu ma trận). Đại học Calgary, Canada

Sử dụng r.texturegrass trực tuyến bằng các dịch vụ onworks.net