Daha çox

Bitki örtüyü üçün LiDAR ilə əlaqədar olaraq, su hövzəsinin seqmentləşdirilməsi, yerli maksimumlar, dəyişkən pəncərə axtarışlarının tərifləri nələrdir?

Bitki örtüyü üçün LiDAR ilə əlaqədar olaraq, su hövzəsinin seqmentləşdirilməsi, yerli maksimumlar, dəyişkən pəncərə axtarışlarının tərifləri nələrdir?


Lidarla tanış deyiləm. Ağacların hündürlüyünü və ağacların sayını ölçmək istəyirəm.

Güman edirəm ki, su hövzəsi = ağacları tapmaq üçün, yerli maxima = ağacların hündürlüyünü ölçmək üçün. Bu üsulları SAGA GIS -də istifadə etdim.

Lidar Analitik ilə müqayisə etmək istəyirəm. Lidar analitikində ağacların hündürlüyünü və ağacların mövqeyini avtomatik olaraq saya bilməsi üçün hansı üsullar var?


Havadakı LiDAR və meşəçilik kontekstində, Popescu et al. (2002), meşədəki fərdi ağacları müəyyən etmək və çıxarmaq üçün hazırlanmışdır.

Rəqəmsal bir səth modeli (ümumiyyətlə, bir örtük hündürlüyü modeli) nəzərə alınmaqla, yerli maxima alqoritmi bir axtarış pəncərəsinin içərisində ən yüksək nöqtəni axtaracaq və bu nöqtəni tək bir ağacın üstü (yəni ümumi hündürlüyü) olaraq qeyd edəcək. . Bir pəncərə axtarışının genişliyi sabit və ya dəyişkən ola bilər.

Məsələn, əmr satırıCanopyMaximaFusion/LTK -dan pəncərə ölçüsü hündürlüyə bağlı olan Kini və Popescu (2004) yerli maxima alqoritmini təqdim edir:

pəncərə axtarışının genişliyi = A + B * ht + C * ht² + D * ht³

burada, ht, pəncərə axtarışının mərkəzindəki yüksəklikdir. Bir ağac/nöqtə nə qədər yüksəkdirsə, qonşu ağacı aşkar etmək şansı o qədər azdır, çünki pəncərənin diapazonu daha böyük olacaqdır.

Meşənin yaşı qeyri -bərabər olduqda və üfüqi quruluşu bilinməyəndə dəyişkən bir pəncərə axtarışı mənalı olacaq. Sabit bir pəncərə axtarışı, hətta yaşlı əkinlər üçün daha ağlabatan olacaq (ağac aralığından asılı olaraq; məsələn: hər ağac üçün 12 m²-dən çox və ağacları müntəzəm olaraq aralıqlarla).

Ümumiyyətlə, bu cür alqoritmlər ən yüksək ağacları müəyyən etmək üçün daha uyğundur və meşənin ortasında və alt qatında olanları aşkar edə bilmir. Bu cür alqoritmləri əməliyyat sahəsinə tətbiq etməzdən əvvəl ölçülmüş sahə məlumatları və ya yüksək qətnaməli peyk görüntüləri ilə təsdiq etmək ən yaxşı təcrübə hesab olunur.

Ağacların seqmentləşdirilməsi üçün LiDAR analitikində mövcud olan vasitələr haqqında, Scribd -də bu dərslik mövcuddur, lakin pulsuz deyil.

İstinadlar

Kini, A.U .; Popescu, SC 2004. TreeVaw: Meşə örtüklü Lidar məlumatlarını təhlil etmək üçün çox yönlü bir vasitə - gələcəyə baxan bir baxış. Kansas City, MO: Qərara SPRS Şəkilləri: GIS Tətbiqləri üçün Uzaqdan Algılama Vəqfi.

Popescu, S.C., R.H. Wynne və R.F. Nelson, 2002. Lidar ilə sahə səviyyəli ağac hündürlüyünün hesablanması: gölməçə hündürlüyünə əsaslanan dəyişkən pəncərə ölçüsü ilə yerli filtrasiya, Kənd təsərrüfatında kompüterlər və elektronika, 37 (1-3): 71-95


Bir şəhərdə bitki örtüyü və bina morfoloji xüsusiyyətləri: Londonda kölgə nümunələrinə və orta parlaq temperaturlara təsir

Bitki örtüyü və bina morfologiyasının xüsusiyyətləri, Londonun megacity boyunca şimal-cənub LiDAR keçidində 19 yerdə araşdırılır. Şəhərin mərkəzində orta bina hündürlüyü və bina planı sahə sıxlığının yerli maksimumları göz qabağındadır. Təəccüblüdür ki, bitki örtüyünün orta hündürlüyü (zv3) şəhər mərkəzində də ən yüksək olduğu təsbit edildi. LiDAR məlumatlarından müxtəlif morfoloji parametrlər və kölgə nümunələri əldə edilir. Binaların və binaların təsirləri və bitkilərin səma mənzərəsi faktorunun (Ψ) davamlı görüntüləri əldə edilir. Ψ şəhərlərində bitki mənşəli olduqda bitki örtüyünün daxil edilməsinin vacibliyini göstərən ümumi bir azalma tapılır. Bitki örtüyünün yer səviyyəsində kölgə salmasına payızdan daha çox yayda qatqısı olur. Bu 3D məlumatlardan istifadə edərək şəhər iqliminə və orta parlaq istiliyə təsiri (T mrt) SOLWEIG ilə hesablanır. Bu simulyasiyalardan əldə edilən nəticələr, bitki örtüyünün yazda sıx şəhər mühitində istilik stresini azaltmaqda ən təsirli ola biləcəyini göstərir. Gündüz ortalaması T mrt Ən sıx binalarda deyil, həm də ağacların kölgəsi səbəbiylə ən sıx şəhər mühitində ən aşağı olduğu təsbit edildi. Bu metodun bitki örtüyünə təsirini ölçmək üçün istifadə edilə biləcəyi aydın şəkildə göstərilmişdir T mrt şəhər mühitində. Bu yazıda təqdim olunan nəticələr yerli miqyasda (məsələn, 10 2 - 5 × 10 3 m) şəhərlər üçün bir sıra mümkün iqlimə həssas planlaşdırma təcrübələrini göstərir.

Bu, abunə məzmununun, müəssisəniz vasitəsi ilə girişin bir ön görünüşüdür.


Təbii ehtiyatların davamlı idarə olunmasının ilkin şərti, konkret mənbənin vəziyyəti və inkişaf meylləri haqqında vaxtında, qənaətcil və əhatəli məlumatların əldə edilməsidir. Uzaqdan algılama həmişə bu cür məlumatların əsas mənbəyi olmuşdur. Xüsusilə, meşəçilik bu texnikalardan çoxdan bəhrələnmişdir: uzaqdan algılama məlumatlarına əsaslanan meşə sahələri üçün analitik alqoritmlər haqqında ədəbiyyat çoxdur. Buna baxmayaraq, tədqiqat nəticələrinin əməliyyat tətbiq olunmasını yaxşılaşdırmaq lazımdır. Üstəlik, uzaqdan araşdırma aparan tədqiqatçılar tez -tez praktik meşə idarəetmə məqsədlərindən dəstək və keyfiyyətli rəhbərlik almadan sırf akademik məqsədlər axtarırlar. Beləliklə, tədqiqatçılar və meşə paydaşları/siyasətçilər/son istifadəçilər arasında məlumat ötürülməsi üçün elmə əsaslanan həllər getdikcə daha çox əhəmiyyət kəsb edir.

Bu Xüsusi Nəşrlə, davamlı meşə idarəçiliyini asanlaşdırmaq üçün həm uzaqdan zondlama metodologiyaları, həm də tədqiqat nəticələrinin tətbiq edilməsi ilə məşğul olan araşdırma sənədləri toplamağı hədəfləyirik. Diqqət uzaqdan idarə olunan məlumatlara, meşə sahəsinin xarakteristikası, ağac xarakteristikası, biokütlə və CO üçün alqoritmlərin hazırlanmasına yönəldilmişdir.2 meşə şəraitinin, ekosistemin zəifliklərinin, sosial -iqtisadi funksiyalarının və şərtlərinin, habelə elmi araşdırmaların inteqrasiyası və praktiki istifadəsi ilə təbii ehtiyatların idarə edilməsi üçün uzaqdan zondlamanın işlənməsi. Ümumiyyətlə, meşə əsaslı sektor üçün 2030 strateji araşdırma və innovasiya gündəminin uzaqdan zondlamasını və hər hansı bir hədəfini birləşdirən töhfələr verməyə çağırırıq. Xüsusi buraxılış üçün nəzərdən keçirmə töhfələri də uyğundur.

Bu xüsusi məsələ H2020 layihəsi MySustainableForest ilə əlaqədardır, lakin digər tədqiqatçıların töhfələri çox xoş qarşılanır.

Prof. Dr. Gintautas Mozgeris
Dr. İvan Balenoviç
Qonaq redaktoru

Əlyazma Göndərmə Məlumatı

Əlyazmalar www.mdpi.com saytında bu veb saytına qeydiyyatdan keçərək daxil olaraq onlayn olaraq təqdim edilməlidir. Qeydiyyatdan keçdikdən sonra təqdimat formasına keçmək üçün bura daxil olun. Əlyazmalar son tarixə qədər təqdim edilə bilər. Bütün sənədlər həmkarlar tərəfindən nəzərdən keçiriləcəkdir. Qəbul edilmiş məqalələr davamlı olaraq jurnalda dərc olunacaq (qəbul edildikdən sonra) və xüsusi buraxılış saytında birlikdə veriləcəkdir. Araşdırma məqalələri, araşdırma məqalələri və qısa ünsiyyətlər dəvət olunur. Planlaşdırılmış sənədlər üçün bu veb saytında elan edilməsi üçün bir başlıq və qısa bir özet (təxminən 100 söz) Redaksiyaya göndərilə bilər.

Təqdim olunan əlyazmalar əvvəllər nəşr olunmamalı və başqa yerdə nəşr olunmaq üçün nəzərdən keçirilməməlidir (konfrans materialları istisna olmaqla). Bütün əlyazmalar tək-tək nəzərdən keçirilmə prosesindən keçir. Müəlliflər üçün bir bələdçi və əlyazmaların təqdim edilməsi üçün digər müvafiq məlumatlar Müəlliflər üçün Təlimatlar səhifəsində mövcuddur. Uzaqdan Algılama MDPI tərəfindən nəşr olunan beynəlxalq aylıq hesabatlı beynəlxalq araşdırmaçı jurnaldır.

Zəhmət olmasa bir əlyazma göndərməzdən əvvəl Müəlliflər üçün Təlimatlar səhifəsinə daxil olun. Bu açıq giriş jurnalında nəşr olunmaq üçün məqalə emal haqqı (APC) 2400 CHF (İsveçrə Frankı) təşkil edir. Göndərilən sənədlər yaxşı formatlaşdırılmış və yaxşı ingilis dilində olmalıdır. Müəlliflər MDPI -nin ingiliscə redaktə xidmətindən nəşr etməzdən əvvəl və ya müəllif düzəlişləri zamanı istifadə edə bilərlər.


LiDAR havadan uçan ağacdan alqoritmi qiymətləndirmək üçün kompüter əsaslı sintetik məlumatlar

Kiçik Ayaq İzi LiDAR (İşıq Algılama və Aralığı) geniş məkan miqyasında meşələrin ətraflı biofiziki xüsusiyyətlərini ölçmək üçün təsirli bir vasitə olaraq təklif edilmişdir. Bununla birlikdə, LiDAR öz başına bir meşənin əsl 3D quruluşundan yalnız bir nümunə verir. Faydalı meşə təsərrüfatı məlumatlarını əldə etmək üçün bu məlumatlar xüsusi meşə ölçülərini çıxaran və ya təxmin edən riyazi modellər və kompüter alqoritmlərindən istifadə edilməklə şərh edilməlidir. Bu çıxışların faydalı olması üçün alqoritmlər sahə nümunələri kimi daha ətraflı, etibarlı metodlardan istifadə edərək ölçülən 'bilinən' ölçülərin alt nümunəsi istifadə edilməklə təsdiqlənməli və/və ya kalibr edilməlidir. Bu yazıda, su hövzəsinin seqmentləşdirilməsinə əsaslanaraq LiDAR məlumatlarından fərdi ağacların ölçülərini müəyyənləşdirmək və əldə etmək üçün yeni bir üsul təsvir edirik. Doğrulama üçün həm LiDAR məlumatlarının, həm də sahə nümunələrinin toplanması ilə əlaqədar xərclər olduğu üçün alqoritmimizin doğruluğunu yoxlamaq və qiymətləndirmək üçün sintetik LiDAR məlumatlarından istifadə edirik. Bu sintetik LiDAR məlumatları Loblolly şamının sadə həndəsi modeli (Pinus taeda) ağaclar və LiDAR nümunə götürmə simulyasiyası. Nəticələrimiz göstərir ki, Loblolly şam ağaclarından dəqiq meşə inventar məlumatları əldə etmək üçün hər m2 üçün 2 -dən çox və tercihen 4 -dən çox nöqtə sıxlığı lazımdır. Bununla birlikdə, nəticələr, aşkarlama səhvlərinin (yəni alqoritmin dəqiqliyi və qərəzliliyi) ölçülən meşənin struktur xüsusiyyətləri ilə birbaşa əlaqəli olduğunu göstərir. Sintetik məlumatlarla edilən təcrübələrin, meşə menecerləri üçün əməliyyat meşə inventarlaşdırma işlərinin dizaynına rəhbərlik etmək üçün birbaşa faydalı olduğunu iddia edirik. Əlavə olaraq, LiDAR simulyasiya modellərinin və onların hazırladıqları məlumatlarla təcrübələrin inkişaf etdirilməsinin LiDAR alqoritmlərinin dizaynı, təkmilləşdirilməsi və dəqiqliyi və səmərəliliyini araşdırmaq üçün əsas və faydalı bir yanaşma olduğunu müdafiə edirik.

Bu, abunə məzmununun, müəssisəniz vasitəsi ilə girişin bir ön görünüşüdür.


3D Şəhər Səhnəsinin Yenidən qurulması və Multisensor Görüntülərdən Təfsir

Hai Huang ,. Helmut Mayer, Multimodal Səhnə Anlayışında, 2019

10.2.3 Üst -üstə düşmənin avtomatik təyini

Sektlərdə tətbiq olunan yanaşma. 10.2.1 və 10.2.2, şəkillər arasındakı əlaqənin, yəni üst -üstə düşmənin məlum olduğunu güman edir. Daha böyük görüntü dəstləri üçün üst -üstə düşmənin müəyyən edilməsi çətin bir problemdir, çünki əsasən bütün şəkillər digərləri ilə müqayisə olunmalıdır. Ən az kvadratlara uyğun gələn təriqət. 10.2.1 böyük baza xətləri ilə məşğul ola bilər, lakin mürəkkəbliyi bütün mümkün cütlər üçün istifadə edilə bilməyəcək qədər yüksəkdir.

Beləliklə, əvvəlcə şəkil cütlərindəki SIFT nöqtələrini yüksək səviyyədə uyğunlaşdıran çox mərhələli bir yanaşma [13,14] hazırlanmışdır. Hər cütdəki matçların sayı, təriqətdə tətbiq olunan yanaşmanı məhdudlaşdırmaq üçün əsasdır. 10.2.1 vəd edən cütlüklərin və üçəmlərin kiçik bir dəstəsinə. Bu, müəyyən alt qrupları birləşdirmək üçün yeganə vasitə olan, lakin eyni zamanda hesablama mürəkkəbliyini məhdudlaşdıran əsas geniş baza əlaqələri olan görüntü dəstlərinin vəziyyətini qiymətləndirməyə imkan verir.

Şəkillər arasındakı əlaqələr, yönləndirilməmiş bir ağırlıqlı G I = (V I, E I) qrafiki ilə modelləşdirilir, burada v ∈ V I düyünü bir şəkil və bir kənar (v i, v j) ∈ E I qovşaqlarına uyğun gələn iki üst -üstə düşən şəkli birləşdirir. Kenarlar, ikili SIFT deskriptorlarının uyğunluğu ilə təyin olunan yazışmalarla Jaccard məsafəsini [22] istifadə edərək ağırlaşdırılır. Sonuncular, orfantlara əsaslanan R 128 fasiləsiz boşluqdan Hamming boşluğuna H 128 = <0, 1> 128 olan SIFT deskriptorlarını [17] daxil etməklə əldə edilir. Bu yolla, təsvir vektorlarının bit vektorları kimi yığcam şəkildə təqdim edilməsi əldə edilir, nəticədə Hamming məsafəsi və ardınca məsafə nisbəti testi istifadə olunur [17].

G I qrafiki, cüt bağlamaq üçün istifadə edildikdə sadə bir modelləşdirməyə imkan verir. Bununla birlikdə, daha yüksək səviyyəli əlaqələr tələb edən üçlü əsaslı bağlantı halında təsviri yoxdur. Bundan əlavə, üçüzlərin hiyerarşik birləşməsi (bax. Bölmə 10.2.2) həndəsəni təbliğ etmək üçün cütlərdən istifadə edir (yəni əlaqələndirilə bilən üçəmlərin ortaq iki obrazı olmalıdır) və bu məhdudiyyət G I ilə modelləşdirilə bilməz.

Buna görə şəkillərin əlaqələndirilməsini təsvir etmək üçün G I qrafikinin L (G I) = (V L, ​​E L) xətti qrafikindən istifadə edirik. V L düyünləri dəsti olaraq G I kənarları var. Bir kənar (v i, v j) ∈ E L mövcuddur, əgər E I kənarlarına uyğun gələn v i və v j qovşaqlarının ortaq bir v ∈ V I qovşağı varsa. Beləliklə, V L, cütlərin ümumi bir görüntüsü varsa, iki qovşağın bitişik olduğu üst -üstə düşən şəkil cütlərinə uyğun qovşaqları ehtiva edir. Bu səbəbdən, həndəsə yayılması üçün cütlərdən istifadə edərək üçüzlərin əlaqələndirilməsi L (G I) yolu ilə keçməyə uyğundur. L (GI) bir kənar üçlüyə uyğundur və onun çəkisi üç cütlüyün ən aşağı keyfiyyətinə əsaslanır, burada bir cütün keyfiyyəti yuvarlaqlığı [23] ilə ölçülmüş yazışmaların sayı kimi müəyyən edilir. Müvafiq olaraq yenidən qurulan 3D nöqtələr.

Şəkillərin birbaşa modelləşdirilməsi üçün L (G I) uzadaraq sözdə deyilənə gedən ikinci bir node tipindən istifadə edərək şəkilləri açıq şəkildə təmsil edirik. əlaqə qrafiki G = (V I ∪ V L, E). Bu ibarətdir cüt düyünlər n p ∈ V L şəkil cütlərinə uyğun və görüntü qovşaqları n i ∈ V I şəkillərə uyğun gəlir. Bir cüt düyünündə şəkil düyünə uyğun şəkil varsa, bir şəkil və bir cüt nodu bitişikdir. Şəkil qovşaqları yalnız tam modelləşdirmə üçün lazım olduğu üçün aralarında heç bir kənar yoxdur.

Bağlantı qrafiki, şəkil əlaqələndirməsini tamamilə təsvir edir, lakin, məsələn, kritik kamera konfiqurasiyaları [24] səbəbiylə fərqli keyfiyyət bağlantılarını, habelə poz qiymətləndirilməsi üçün ya daha az uyğun olan və ya lazım olmayan lazımsız bağlantıları ehtiva edə bilər. Beləliklə, əlaqələndirici qrafikdə terminal minimum Steiner ağacını [25] axtararaq yalnız əsas bağlantıları olan bir əlaqələndirici altqrafı (LSG) təyin edirik.

Ancaq ağac bənzər quruluşa görə, LSG-də potensial görüntü döngələri bağlanmır. Bu mərhələdə, LSG -də olan üçəmləri paket tənzimləmədən hiyerarşik şəkildə birləşdirərək, çox yaxın təxmini pozlar şəklində əlavə məlumat əldə edə bilərik. Bu yolla, bir Evklid məhəlləsindən istifadə edərək, axtarış sahəsini məhdudlaşdıraraq döngələri bağlamaq üçün istifadə edilə bilən görüntü cütlərini səmərəli şəkildə axtara bilərik. Əlavə olaraq, potensial görüntü döngəsinin uzunluğunu ən xarici görüntü qovşaqları arasındakı qrafik məsafəsi şəklində təyin edirik və onu da məhdudlaşdırırıq.

Səmərəli bir poz qiymətləndirmə üçün bağlayıcı qrafik, bütün şəkillər uyğun şəkildə bağlanana və ya sonrakı axtarış artıq mənalı olmayana qədər müəyyən edilmiş G I minimum ağacları və LSG altqrafı ilə təkrar -təkrar qurulur. Terminal Steiner probleminin NP-tam olduğu göstərildiyi üçün [25], LSG-nin təyin edilməsi üçün təxminən [26] istifadə olunur. Şəkil döngələrini bağladıqdan sonra, həqiqi pozaları müəyyən etmək üçün üçüzlərin iyerarxik birləşməsindən (bax. Bölmə 10.2.2) istifadə olunur.

Şəkil 10.1, pozalar (solda) və aralarındakı bağlantıları (sağda) bizim çalışan nümunə səhnəmiz Bina 1 üçün göstərir.

Şəkil 10.1. Bina 1 üçün poza təxminləri. Kamera pozaları piramidalar şəklində təqdim olunur və rənglər fərqli bir kamera tipini/kalibrini simvollaşdırır. Pozlar arasındakı əlaqələr, müvafiq şəkillər arasındakı aşkar edilmiş üst -üstə düşməni təsəvvür edir.


Müzakirə

Müsabiqənin nəticələri həm ümidverici, həm də alçaldıcıdır və hər bir tapşırığın nəticələri həm uzaqdan zondlamanın ekoloji məlumatlara çevrilməsini, həm də rəqabətin özünü necə inkişaf etdirmək üçün fərqli dərslər verir. Fərdi tapşırıqların hər birinin nəticələrinin qiymətləndirilməsi aşağıda verilmişdir.

Tac seqmentləşdirilməsi

Tac seqmentləşdirmə vəzifəsinin nəticələri, seqmentləşdirmə problemlərinin çətin xarakterini ortaya qoyur (Zhen, Quackenbush & amp Zhang, 2016). Ən yüksək performanslı alqoritmlər, ən yaxın məsafədən algılanan taclar və sahədəki uzaqdan zondlama görüntüləri ilə birbaşa əlaqəli yer həqiqət tacları arasında yalnız 34% üst-üstə düşmə təmin etdi. Bu, tacı seqmentləşdirmə alqoritmlərinin uzaqdan zondlama görüntülərindən fərdi tacların dəqiq müəyyən edilməsi üçün təkmilləşdirmə üçün böyük imkanlara malik olduğunu göstərir.

Bu vəzifənin üç alqoritmindəki nəticələrə baxaraq, gələcək inkişaf istiqamətlərini müəyyənləşdirə bilərik. LiDAR məlumatlarının seqmentləşdirmə üçün daha çox istifadə edilməsinə baxmayaraq, seqmentləşdirmə aparmaq üçün hiperspektral məlumatlardan istifadə edən yeganə üsul FEM idi (Zhen, Quackenbush & amp Zhang, 2016). Bu, təsnifat üçün hiperspektral məlumatlarda faydalı məlumatların olduğunu göstərir. Məsələn, hiperspektral məlumatlar üst -üstə düşən tacları fərqli növlərdən fərqləndirməyə imkan verə bilər. Nəticədə, bəzi iştirakçılar gələcəkdə həm hiperspektral, həm də LiDAR məlumatlarını birləşdirərək daha yaxşı seqmentasiyanın əldə oluna biləcəyini irəli sürdülər (McMahon, 2018 Dalponte, Frizzera & amp Gianelle, 2018). Bununla birlikdə, qeyd etmək lazımdır ki, əsas həqiqət çoxbucaqlıları hiperspektral məlumatlar (LiDAR deyil) istifadə edilərək müəyyən edilmişdir. Bu o deməkdir ki, hiperspektral və LiDAR məlumatlarının əvvəlcədən işlənməsi və ortorektifikasiyası nəticəsində yaranan hər hansı bir uyğunsuzluq, hiperspektral məlumatların LiDAR üzərində bu iş üçün üstünlüyünə səbəb olacaqdır. NEON məlumatları, bu yarışma üçün istifadə edilən bəzi görüntülərdə bir -iki m uyğunsuzluq göstərdi. Əslində, bu iki məlumat məhsulunun birlikdə qeydiyyata alınmasına baxmayaraq, bir görüntünün kənarındakı sahələr, hiperspektral və LiDAR əsaslı məhsullar arasında uyğunsuzluq göstərə bilər ki, bu da proqnozlaşdırılan taclarda Jaccard İndeksi balını əhəmiyyətli dərəcədə aşağı salacaq.

Bu qeyri -müəyyənlik mənbəyi bu rəqabətdən kənarda vacibdir, çünki LiDAR məlumatları ümumiyyətlə seqmentləşdirmə üçün istifadə olunur, hiperspektral məlumatlar isə təsnifat üçün istifadə olunur. Yanlış hizalanma halında, LiDAR -da dəqiq seqmentasiya əlaqəli taclara hiperspektral piksellərin qeyri -kamil daxil edilməsi ilə nəticələnəcəkdir. Nəticədə, bu məlumat mənbələri ilə birlikdə işləyərkən hiperspektral uyğunsuzluğun LiDAR -ı nəzərə alınmalıdır və biz bu DSE -nin gələcək turlarında bu problemi fəal şəkildə həll edəcəyik.

Fərqli seqmentləşdirmə alqoritmlərinin düzgünlüyünü araşdırmaq kronların müəyyən edilməsində qeyri -müəyyənliyin ümumiyyətlə tac ölçüsündən asılı olduğunu göstərir (Şəkil 4). Bu vacibdir, çünki meşə növlərindən asılı olaraq tacların ölçüsü çox fərqli ola bilər. Məsələn, sahə əsaslı ITC-lərin 75% -i üçün tac sahəsi 10 ilə 25 m 2 arasında dəyişir. 10 m 2 -dən aşağı taclar bütün alqoritmlər tərəfindən zəif təsnif edilmişdir və əksər alqoritmlər 40 m 2 -dən yuxarı tac ölçüləri üçün ən yaxşı şəkildə yerinə yetirilmişdir. Kiçik tacların bir -birinə daha yaxın olması, daha heterojen bir forma sahib olması və daha az pikseldən meydana gəlməsi səbəb ola bilər. Ən yüksək performanslı üsul, FEM-in bölgə böyümə alqoritmi, kiçik və orta ölçülü taclarda digər alqoritmləri üstələyirdi. Ancaq ən böyük taclar üçün digər üsullardan daha pis performans göstərdi. Conor və Shawn metodları ümumiyyətlə daha böyük taclar üçün ən yaxşı nəticə verir. Bu nəticə, fərqli metod ailələrinin müqayisəli qiymətləndirilməsinin dəyərini göstərir və mövcud alqoritmlərin ansambllarının yaradılmasının bütün ağac ölçüləri arasında daha yaxşı tac seqmentləri ilə nəticələnə biləcəyini göstərir.

Hizalama

Hizalama tapşırıqlarının nəticələri ümidverici idi. Əslində, FEM -nin Evklid məsafəsinə əsaslanan yanaşması, uzaqdan algılanan taclar və ayrı -ayrı ağacların gövdə yeri arasında mükəmməl bir uyğunluq yaratdı. Bu dəqiq uyğunluq yalnız gövdənin mövqeyini deyil, həm də tacın ölçüsünü nəzərə alaraq əldə edildi. Tacın ölçüsünün əlavə edilməsi, alqoritmin ölçüsündəki fərqlərə əsaslanaraq yaxınlıqdakı bir çox sapı fərqləndirməsinə imkan verdiyi üçün uğurlu hizalanma üçün çox vacib idi. Sapların mövqeyinə (əsas xətt) əsaslanan yalnız Evklid məsafəsini istifadə etmək, gövdələr və taclar arasında cəmi 48% uyğunlaşma ilə nəticələndi. Tac ölçüsünün ölçülmədiyi hallarda sahə məlumatları üçün tacın ölçüsünü təxmin etmək üçün ağac ölçüsünün (hündürlüyünün) standart sahə ölçüsü arasında statistik bir əlaqə istifadə etdiyi üçün bu mükəmməl uyğunlaşma xüsusilə cəsarətləndiricidir. Bu o deməkdir ki, bu yanaşma yalnız tac ölçülərinin daha az yayılmış birbaşa ölçülərinin yerinə yetirildiyi ağaclara deyil, tarlada ölçülmüş bütün ağaclara tətbiq oluna bilər. Bununla birlikdə, FEM -in düzəltmələrin vizual yoxlamasını da apardığını və bu qiymətləndirməyə əsaslanaraq bir neçə hizalanmanı əl ilə dəyişdiyini qeyd etməyə dəyər (Dalponte, Frizzera & amp Gianelle, 2018). Bu, bir neçə metr və ya daha çox hizalanmayan taclar üçün əhəmiyyətli inkişaflar verdi (çox güman ki, məlumat daxil etmə və ya toplama səhvlərindən qaynaqlanır). Əllə addımlar daxil etmək, adətən uzaqdan zondlama proqnozlarını genişləndirmək üçün narahatlıq doğursa da, bu addım proqnozlaşdırmaq üçün deyil, yalnız model qurmaq üçün vacibdir. Bu o deməkdir ki, bu addım adətən yalnız bir neçə yüz və ya min ağaca tətbiq olunacaq ki, bu da insanların iştirakı mümkün və potensial əhəmiyyətlidir.

Uyğunlaşdırma nəticələri uzaqdan zondlama və əsas həqiqət məlumatlarını fərdi səviyyədə əlaqələndirmək üçün həvəsləndirici olsa da, bu müvəffəqiyyətin dərəcəsi həm də yarış üçün problemi necə ortaya qoyduğumuza görə idi. Bu iş üçün məlumat seçərkən yalnız həm sahədə, həm də uzaqdan zondlama məlumatlarında meydana gələn ağacları daxil etdik. Bütün hallarda, 80 x 80 m görüntü alt hissələrində həm sahəyə, həm də uzaqdan zondlama məlumatlarına daxil olmayan əlavə ağaclar var idi. Bu sadələşdirmə, sahə məlumatlarının uzaqdan algılanan tacların tam bir səhnəsinə uyğunlaşdırılması lazım olan real dünya vəziyyətləri ilə müqayisədə həddindən artıq az məlumatlarla nəticələndi. Orijinal qərarlarımız qiymətləndirmə baxımından mənalı idi, lakin problemin real dünyadakı mürəkkəbliyini əks etdirmədi. Səhnəyə bütün ağacların daxil edilməsinin vəzifəni daha da çətinləşdirəcəyini gözləyirik. Müsabiqənin növbəti turunda, real vəziyyətlərdə effektivliyin daha aydın təsəvvürünü təmin etmək üçün müvafiq sahə məlumatları olmayan uzaqdan idarə olunan tacları daxil etməyi planlaşdırırıq.

Təsnifat

Növlərin təsnifat tapşırığına, 0.45 kateqoriyalı çarpaz entropiyası və 92% dəqiqlik dərəcəsi ilə ən yaxşı ümumi performans verən StanfordCCB alqoritmi rəhbərlik edirdi (Şəkil 7). Bu, uzaqdan algılamadan ağac növlərinin müəyyən edilməsi üçün bildirilən təsnifat dəqiqliyi nisbətlərinin ən yüksək nöqtəsidir (Fassnacht et al., 2016). Bu yanaşma, birdən çox işləmə mərhələsini və hər bir ağacın hamısına bir çərçivədə tətbiq olunan təsadüfi meşə və gradient artıran çoxlu etiket təsnifatlarını əhatə etdi. Bir çox fərqli model, Gatorsense, FEM və Conor daxil olmaqla, 80% -dən çox dərəcə-1 dəqiqliyi ilə də yaxşı performans göstərdi. StanfordCCB, 1-ci dərəcə dəqiqliyi ilə müqayisədə kateqoriyalı çarpaz entropiya ilə qiymətləndirilərkən digər modellərə nisbətən daha yaxşı performans göstərmişdir ki, bu da qeyri-müəyyənliyin daha dəqiq xarakteristikalarını təmin etdiyini göstərir. Buna görə də, bir ağacın hansı növ sinifinə aid olma ehtimalının yüksək olduğunu müəyyən etmək və hansı növün nə vaxt proqnozlaşdırılacağını bilməmək yaxşıdır. Bu, uzaqdan zondlama modeli üçün arzu olunan bir xüsusiyyətdir, çünki bu modellərin tətbiqlərində səhvlərin düzgün yayılmasına imkan verən qeyri -müəyyənliyin yaxşı qiymətləndirilməsi. Fərdi növlər üçün təsnifatları qiymətləndirərək bu nəticələrin daha da araşdırılması (Şəkil 8, yarışmanın müəyyən edilmiş məqsədlərinin bir hissəsi deyil) göstərir ki, StanfordCCB, FEM və Gatorsense üsulları nadir növlər üçün ən yaxşı təsnifatları təmin edir, digər üsullar isə yalnız ümumi üçün doğrudur. növlər.

Maraqlıdır ki, məlumatların təmizlənməsi və ölçüsünün azaldılmasından istifadə edən yaxşı inkişaf etmiş çox mərhələli metodlar yerinə yetirən qrupların əksəriyyəti. Qaranlıq və ya yaşıl olmayan piksellərin süzülməsi kimi kənarlaşdırma xüsusilə vacib görünürdü, çünki kölgəli piksellərin və ya torpaq və ağac kimi yaşıl olmayan bitkilərlə qarışdırılmış piksellərin analizdən çıxarılmasına imkan verdi. Conor qrupu, bütün tac piksellərindəki spektrləri ortalamışdır və struktur məlumatlarını, yəni tacın radiusu və yüksəklik aralığını istifadə etmişdir. Maraqlıdır ki, tac spektral məlumatlarının ortalaması ən çox üstünlük təşkil edən iki sinifin yüksək proqnozlaşdırılması ilə nəticələndi, lakin nadir növləri proqnozlaşdırmaq yaxşı bir strategiya deyildi. Bu nəticə, qarışıq səs -küylü piksellərin təmizlənməsinin nadir növləri daha yaxşı proqnozlaşdırmaq üçün xüsusilə təsirli ola biləcəyini göstərir. Eyni şəkildə, tac yarıçapı kimi struktur xüsusiyyətləri əlavə etmək, dominant sinifləri ayırmaqda faydalı ola bilər. Ümumiyyətlə, ən yaxşı çıxış edən qruplar, məlumatlardan mənalı xüsusiyyətlərin işlənməsi və seçilməsində faydalı görünən ekoloji təcrübəsi olan insanları cəlb edir.

Üçüncü tapşırığın digər maraqlı tərəfi yüksək iştirak idi. Vəzifə 1 və iki tapşırıq üçün üç komanda ilə müqayisədə bu tapşırığa beş komanda qatıldı. İştirakın daha yüksək səviyyədə olmasının, tapşırığın ən sadə, təhlil edilməməsi ilə əlaqədar olduğunu düşünürük. Müvafiq məlumatlar artıq çoxlu təsnifat alqoritmlərinin birbaşa verilən məlumatlara tətbiq oluna biləcəyi ümumi bir cədvəl formasına çıxarılmışdır. Bu, qeyri-sahə mütəxəssisləri üçün işi asanlaşdırır və ümumi bir alqoritm dəstinin onlara asanlıqla tətbiq oluna bilməsi üçün standartlaşdırmanın, bu növ yarışmada daha çox iştirakla nəticələnə biləcəyini və fənlərarası geniş inkişaflarla nəticələnə biləcəyini göstərir. Alqoritm köçürmə qabiliyyətinə yönəlmiş yeni bir NIST səyinin motivasiyası budur ki, məqsəd bir sahədə hazırlanmış alqoritmlərin digər fənlərdəki oxşar problemlərə tətbiq edilməsinə icazə verməkdir. NIST DSE Seriyasının növbəti iterasiyası (Dorr et al., 2016a, 2016b), bu alqoritm ötürmə qabiliyyəti ideyasını irəli aparmaq üçün müxtəlif sahələrdən əlaqəli vəzifələr toplusunu birləşdirəcək. Bunun yerinə yetirilməsi üçün mərkəzi avtomatik bal sisteminə inteqrasiya etmək üçün məlumat formatlarının standartlaşdırılması tələb olunur. Bu rəqabətdəki məlumatları bu məqsədlə DARPA-nın məlumatlara əsaslanan modellər proqramı (D3M) tərəfindən verilən sxemə çevirmək prosesindəyik.

Mürəkkəb və standart olmayan məlumat növləri ilə məşğul olmaq, ətraf mühit elmləri sahəsində məlumat yarışmaları üçün bəzi çətinlikləri də vurğulayır. Məsələn, bu müsabiqədəki məlumatların əksəriyyəti məkan baxımından açıqdır, daha çox standart, məkan olmayan kontekstlərdə tamamilə ümumiləşdirilməyən və bir çox potensial iştirakçının tanımadığı fayl formatlarını ehtiva edən bir məlumat növüdür. Məlumatlardan daha sadə məhsulları təmizləyərək çıxararaq bu çətinliklərin bir qismini azaltdıq. Məsələn, hiperspektral və CHM məlumatlarını şəkil faylları və şəkillər toplusu olaraq deyil, tək bir csv faylında təqdim etdik. Ancaq bu strategiya bəzi vəzifələr və alqoritmlərlə əlaqəli məlumatların itirilməsi ilə də nəticələndi. Nümunə olaraq, bir iştirakçı, məlumatları sadələşdirmək üçün etdiyimiz seçimlərin, təsnifat işində daha inkişaf etmiş vasitələrdən (konvulsion sinir şəbəkələri kimi) istifadə etməsinə mane olduğunu tapdı. Gələcək turlarda həm bir çox istifadəçi üçün əlçatan olan məlumatların sadələşdirilmiş təqdimatlarını, həm də mütəxəssislərin həmin məlumat növünə uyğun vasitələrdən istifadə etməsinə imkan verən tam məlumatları təqdim etməyə çalışacağıq.

Müsabiqə haqqında fikirlər

Ekoloji məlumat istehsal etmək üçün uzaqdan zonddan istifadə üsullarını təkmilləşdirmək və ekologiyada metodların inkişafını sürətləndirmək məqsədi ilə havadan gələn uzaqdan zondlama məlumatlarını fərdi ağaclar haqqında məlumatlara çevirmək üçün bir məlumat elmi yarışması hazırladıq və keçirdik. Bu rəqabəti inkişaf etdirərkən açıq ekoloji və uzaqdan zondlama məlumatları üçün böyük bir yeni mənbədən - NEON -dan istifadə etdik. NEON-un məlumat toplamasının uzunmüddətli genişmiqyaslı təbiəti səbəbindən, müsabiqənin nəticələri, bu kütləvi məlumat toplanışından çıxarıla bilən ekoloji məlumatların keyfiyyətinin dərhal yaxşılaşdırılması üçün metodların ümumi təkmilləşdirilməsindən kənara çıxma potensialına malikdir. səy. Aydın şəkildə təyin edilmiş məqsədlər, ümumi metodoloji təkmilləşdirmə potensialı və çox sayda elm adamının istifadə edəcəyi məlumat məhsulları istehsal etmək üçün dərhal əməliyyat olunma imkanı, bu problemi bir məlumat elmi yarışması üçün ideal bir problem halına gətirir.

Hər bir tapşırıq üçün bir və ya iki performans meyarına əsaslanaraq ən yüksək performansa malik olan tək bir alqoritm müəyyən etdik. Bu alqoritmlər, qiymətləndirmə meyarlarını maksimum dərəcədə artırmaq üçün ən böyük vəd verdiyinə baxmayaraq-məsələn, növlərin eyniləşdirilməsi üçün ən yüksək dərəcə-1 təsnifat dəqiqliyini təmin edərkən-bir neçə səbəbə görə tək bir üsula çox diqqət yetirərkən diqqətli olmaq lazımdır. Birincisi, xüsusi tətbiqdən və həll ediləcək ekoloji suallardan asılı olaraq istifadə edilə bilən bir çox fərqli qiymətləndirmə meyarı var. Məsələn, təsnifat tapşırığının qiymətləndirmə kriteriyalarında, bütün ağacların düzgün eyniləşdirilməsi eyni dərəcədə ağırlaşdırılmışdır ki, nadir növləri düzgün proqnozlaşdıran bir alqoritm üzərində ümumi növləri düzgün proqnozlaşdıra bilən bir alqoritm üstünlük verilsin. Ən çox yayılmış növlərin düzgün müəyyən edilməsi, yerüstü biokütlə xəritələrinin hazırlanması kimi bəzi ekoloji suallar üçün əsas məqsəd ola bilər. Digər tərəfdən, bütün növlər üçün eyni dərəcədə yaxşı təsnifatın arzu olunduğu digər ekoloji suallar ola bilər. Bu vəziyyətdə, təlim və test məlumatları növlər arasında balanslaşdırılacaq şəkildə seçilə bilər və ya daha az yayılmış növlərin müəyyən edilməsinin əhəmiyyətini artırmaq üçün qiymətləndirmə meyarlarında istifadə olunan ağırlıqdır (Graves et al., 2016 Anderson, 2018 bunun üçün bunu etdi) rəqabət). Bəzi biomüxtəliflik qiymətləndirmələrində, növ təsnifatı vəzifəsinin optimallaşdırılması daha çox nadir növlərin, tək bir ekzotik növün və ya xaricdəki növlərin və sistemdəki potensial olaraq "yeni" və ya qeyri -adi növlərin müəyyən edilməsinə yönəldilə bilər (Baldeck et al., 2015). Bu alternativ məqsədlər üçün qiymətləndirmə meyarları bu yarışmada istifadə edilənlərdən fərqli olacaq.

Müxtəlif tapşırıqları yerinə yetirməklə yanaşı, fərqli alqoritmlər fərqli ekosistemlərdə və ya fərqli sahə məlumatlarından istifadə edərkən tətbiq olunma və performans baxımından fərqlənə bilər. Bu rəqabət, orta tac ölçüsünün nisbətən kiçik olduğu (təxminən 20 m 2) meşə ekosistemlərindən ITC -lərdən istifadə etdi. Şəkil 4 -ə görə, 40 m 2 -dən böyük ölçüdə böyük təcrid olunmuş tacları olan qərb palıd savannaları kimi digər meşələrdə, CHM (Conor və Baseline) istifadə edən üsullar, hiperspektral məlumatlardan (FEM) istifadə edənlərə nisbətən tac seqmentində daha yaxşı performans göstərə bilər. Üstəlik, meşə ekosistemlərində müşahidə vahidi çox pikselli ağac obyektləridir. Bununla birlikdə, çəmənliklər, çəmənliklər və çalılar kimi digər ekosistemlərdə ölçüləri fərdi bir pikselin qətnaməsindən aşağı olan bitki növləri üstünlük təşkil edir. NEON, NEON -AOP məlumatları ilə əlaqəli olduqda bu növlərin landşaft xəritələrini yaratmaq üçün istifadə edilə bilən kiçik bitki növlərinin varlığı və örtüyü haqqında geniş məlumat dəstləri təqdim edir. Bir sıra saytlarda bu alt pikselli bitki növləri sahədəki dominant bitkilərdir. Bütün NEON saytlarında işləmək, həm alqoritmlərin daha yaxşı işlədiyini dəyişə biləcək kompleks bir vəzifə olan həm super, həm də alt piksel qətnamələrinin uyğunlaşdırılmasını və eyniləşdirilməsini həyata keçirə bilən alqoritmlərə ehtiyac duyacaq. Məsələn, bu yarışmada istifadə edilən yanaşmalardan biri olan GatorSense-in çoxlu nümunə təsnifatı, növ təsnifatı vəzifəsində ən yüksək performanslı metoddan bir qədər aşağı performansa malik idi, lakin kiçik bitki növlərinin hizalanması və altpixel aşkarlanması üçün istifadə elastikliyinə malikdir. varlığı və örtüyü (Zare, Jiao & amp Glenn, 2017). Bu, müsabiqədə ən yüksək performanslı üsul olmamasına baxmayaraq, daha ümumi bir vəzifə üçün perspektivli bir yol olduğunu göstərir.

Üstəlik, tapıntılarımız fərdi tac başına bir neçə piksel təmin edən məkan qətnaməsində toplanan məlumatlara aiddir. Digər uzaqdan algılama məlumat dəstləri fərqli məkan qətnamələri, fərqli sayda spektral bantlar və fərqli spektral bölgələr təmin edir. Eyni metodların digər məlumat mənbələrinə tətbiq edilməsi bu metodların fərqli qiymətləndirmə sıralamasına səbəb ola bilər. Əslində, oxşar məkan və spektral qətnamə səbəbindən NASA G-LiHT (https://gliht.gsfc.nasa.gov) tərəfindən toplanan məlumatlardan oxşar reytinqlər gözləsək də, bu AVIRIS-NG məlumatları üçün doğru olmaya bilər (https : //aviris-ng.jpl.nasa.gov). AVIRIS-NG məlumatları oxşar spektral qətnamə təmin edir, lakin daha qabarıq piksel ölçüsü (16 ilə 25 m 2 arasında) və bir və ya daha çox fərdi tac üçün bir pikselin olması ilə nəticələnir. Coarser spatial resolution mean methods heavily relying on hard classifiers work more poorly, and favor soft classifiers or algorithms based on spectral unmixing. Future competitions could include different data sources to investigate how proposed methods perform with image data with different spectral and spatial resolutions.

For competitions like this one to be most effective in facilitating rapid methodological improvement of a field, it is important that the details of each teams’ analysis be described in detail and easy to reproduce. This allows for researchers to quickly integrate the advances made by other participants into their own workflows. We accomplished this for this competition in three ways. First, all of the data is openly available under an open license (ECODSE group, 2017). Second, all authors wrote short papers describing the detailed methods employed in their analyses and these papers are published as part of collection associated with this paper (https://peerj.com/collections/56-remotesensingcomp/). Finally, all authors posted their code openly on GitHub and linked it in their contributions. One author (Anderson, 2018) even encouraged other researchers to use and further improve on their method with the hope of collaboratively improving the use of remote sensing for species classification. Having access to a growing number of fully reproducible open pipelines evaluated on the same data will be a powerful instrument improving the methods used in converting remote sensing into ecological information.

We plan to continue to run this competition, updating the specifics of the tasks to help advance the science of converting remote sensing to information on individual trees. In the next iteration of this competition, we plan to address the fact that remote sensing models for identification of species and other key ecosystem traits are usually developed at individual sites (Zhen, Quackenbush & Zhang, 2016 Fassnacht et al., 2016), which tend to make them site-specific and leads to a profusion of locally optimized methods that do not transfer well to other locations. For standardized data collection efforts like NEON, algorithms and models that perform well across sites are critical. To facilitate advances in this area we will include data from multiple NEON sites in future competitions with the goals of developing algorithms with high cross-site performance and comparing the performance of cross-site and site-specific algorithms.


Leaf spot patch analysis caused by Blackleg

Baxış-icmal
My research involves the classification of a leaf spots on turnip derived from the pathogen blackleg. I had hypothesized that spatial patterns of pixels based on image classification are related to manually classified spatial patterns of observed disease on turnip leaves because disease has a characteristic spectral signature of infection on the leaves. This post focuses on the analysis of the clusters based on image classification through segmentation as well as the manually classified clusters. These clusters of pixels are expected to be representative of the diseased patches on the leaves. Here we seek to obtain some patch statistics which will be compared for relationships and accuracy at a later time. A large portion of this process went into image processing before the analysis could be conducted. All of the image processing took place in ArcGIS Pro. The next step involved the patch analysis which was conducted in Fragstats.

Suallar
Some questions I asked myself about element A & B of my hypothesis included:

Can diseased patches be successfully identified and isolated by computer image classification and through manual classification?

If yes what is the area and perimeter of the diseased patches based on image classification and manually classified diseased patches? I was mostly looking to obtain and gain some experience in the patch analysis provided by Fragstats. Much more thorough analysis can be and will be completed in Fragstats when variable A & B are compared for accuracy assessment in exercise two.

Tools used and methodology
The image processing and classification of pixels was conducted in ArcGIS Pro. This analysis required extracting both manually classified diseased patches and computer classified patches. I began by uploading band 3, which captures light energy in the red wavelength at 670 – 675 nm.

1. For computer classification of the image I used Segmentasiya.

a) I went to the Təsvir tab and the Şəkil təsnifatı qrup. Click the drop-down arrow and an option for Segmentasiya görünməlidir. Be sure the layer you desire to perform the segmentation on was selected prior to selecting the Segmentation Classification Tools. In the pane you have options to adjust Spectral detail, Spatial detailMinimum segment size in pixels. There are variable and depend on image resolution, level of accuracy you wish to achieve, etc. Because my resolution to high I chose for higher spectral detail and spatial detail. I adjusted the spectral detail from 15.50 to 17 and the spatial detail from 15 to 17 as well. For the minimum segment size in pixels I chose 10. As mentioned these values are variable and although the standard values worked well for segmentation, I previewed other values and achieved greater results by adjusting. After previewing other options and deciding what values work best, click the Qaç button in the bottom right corner of the pane.

b) Masking all the cells that weren’t diseased was the next step and crucial to this diseased region selection process. To do this, go to the Təhlil tab and the Raster group to find the Raster Functions. Açın Raster Functions and it should appear in the pane to the right. Axtar Maska and select it. Open the segmented image in the raster box and three options will be available for Included Ranges. These three options are representative of the blue, green and red bands. Because the data was adjusted from 12-bit to 8-bit in the segmentation process, we should have a range of values between 1 and 255. Despite having three band options, all the bands hold the same value because we are only working with the red band. Click on the segments you wish to include in the working window to check their values. Include a minimum and maximum which should be the same for all 1, 2 and 3 that includes the segments you want. The range I had included was 100 to 160, which is the RGB.Pixel Values that appear when clicking a pixel. Once you have these entered, click create new layer in the bottom of the right pane.

c) Next, I used the Clip function by navigating to the Təsvir tab, the Təhlil group and selecting Raster Functions. In the window pane to the left a search bar can be found along the top where you can enter Clip. Although there are other methods and locations the clip function can be found, I experienced different results depending on how I navigated to clipping, as well different clipping options in the window pane. İçində Parametrlər section for Clip Properties, select the drop-down arrow for the raster you previously segmented. Ayrıl Clipping TypeClipping Geometry/Raster as the default. Adjust the active map view by zooming in or out to the region you want preserved after the clip. I use as small of area as I possibly can when clipping, while keeping all required segmented regions. Düyməsini basın Capture Current Map Extent button found just to the right of the extent options in the pane (Green square map). To clip, click Create new layer at the bottom of the pane and a new map layer with the clipped region should appear in the map contents.

d) From here, go to the Təhlil tab and Coğrafi işləmə group where you can find the Alətlər. Düyməsini basın Alətlər to open the options in the left pane. Here we want to use the Raster to Polygon (Conversion Tools) which can be found by searching at the top of the tools window pane. Use the most recent segmented-clipped raster for the Input raster, tərk et Sahə blank and select where you would like the Output Polygon features to save. I left the remaining option as the default and clicked the Qaç arrow in the bottom right corner. Although we need the final product to be in raster format, this step is important for creating separate polygons which are grouped together as one unit.

e) As mentioned we must get the polygons back into a raster. Before we use the Polygon to Raster tool, polygons which overlap must be merged. This is one of the two reasons why we converted the raster to polygons. When the segmentation was conducted in (step d), diseased regions were not all categorized in the same bin. This resulted in regions which were maintained after masking but are different shades grey. Even one diseased patch may have two to three tones to it, resulting in segments for a patch. Now that everything is a polygon, we can merge these polygons that should be one polygon. Düyməsini basın Redaktə edin tab and select Modify içində Xüsusiyyətləri qrup. İçində Modify Features, scroll down to the Qurmaq group and click Birləşdirin. Daxilində Existing Features click Change the Selection and while holding shift, select the polygons which belong in one group. They will be highlighted in blue and appear in the pane if properly selected and if so, click Birləşdirin. Gedin Xəritə tab and Seçim group and click Təmizləyin. Use the same merge steps to merge any other polygons which belong to the same diseased lesion but were classified separately in raster segmentation.

f) Finally, the polygons can be converted back to a raster for the last step of image processing. Düyməsini basın Təhlil tab and find the Coğrafi işləmə group to Alətlər bir daha. Axtar Polygon to Raster (Conversion Tools) in the Alətlər pane and select it. Use the polygons layer for Giriş Xüsusiyyətləri and the window pane options should adjust to accommodate your raster. The only adjustment I made was to the Cellsize which I changed to 1 from 0.16 to maintain the cell size in my original raster. Seçin Qaç in the bottom right corner of the pane for the final layer. Each of the polygons should now be converted to a rasterized polygon with a unique ObjectID, ValueCount which can be found by going to the Atribut cədvəli for that layer or clicking on a group of pixels. This allows for each diseased patch to be aggregated and analyzed as such in Fragstats.

g) Go to the final raster layer, right click and go to data and export data. What I wanted is a TIFF file for analysis in Fragstats.

2. To compare the accuracy of the segmentation as a classification method for diseased pixels, manual classification was used as a ground truth technique.

a) For manual classification of the original red band, the Training Sample Manager was used. This allows for manual classification which can be used for supervised machine learning techniques of classification. Here, I simply used it to select diseased regions manually, but have an end goal of using the support vector machine learning model.

b) To get to the Training Sample Manager, go to the Təsvir tab and Şəkil təsnifatı group and select the Classification Tools where you can click Training Sample Manager. İçində Şəkil təsnifatı window pane go to create new scheme. Right click on New SchemeAdd New Class and name it diseased pixels and supply a value which is arbitrary and a description if desired. Click ok and select the diseased pixels scheme and then the Freehand tool in the pane. Draw an outline around the diseased regions in the image. Save these polygons and the classification scheme. Getmək Add data içində Layer group on the Xəritə tab to upload the training sample polygons.

c) Once the polygons are uploaded, use the Polygon to Raster protocol which can be found in step 1, part (f) followed by part (g).

Fragstats was used for the analysis of the polygons. For exercise 1 the intent in Fragstats was to simply obtain information about the diseased patches that were extracted from the red band image. This included the pixel number, area, perimeter, perimeter-area ratio and shape index. Many more options were available for patch analyses and will be considered for exercise 2.

1. Open up Fragstats for the patch analysis.

a) To import your first image click Add layer and go down to GeoTIFF grid and select it. İçində Məlumat toplusunun adı, search for your tiff file you created in ArcGIS Pro and select it and click ok. You have to do this for each of the datasets. Then go to the Analysis parameters və vurun Patch metrics içində Sampling strategy. Üçün General options vurmaq Baxın to find a location for the output to save and click the Automatically save results checkbox.

b) Click on the red box called Patch metricsArea – Edge tab select the Patch AreaPatch Perimeter. Üzərinə basın Forma nişanı vurun və vurun Perimeter – Area ratioShape Index.

c) In the upper left corner, you can hit Qaç and it will check everything you have uploaded and the analysis you have selected. You must then hit Proceed after it checked the model consistency and it runs the analyses.

d) After this hit the Nəticələr options for viewing the output.

Nəticələr
The patches aligned pretty well through visualization in ArcGIS Pro when comparing the two layers. The comparison between patches will be done in exercise 2. I did notice that the segmentation process missed many of the smaller diseased patches. Looking at Image 2, you can see that they were segmented from the surrounding regions but were lumped into a bin with that caught areas that appeared lighter in the image because of a reflection. Different thresholds could be used in the segmentation process in order to include those smaller patches. This could maybe be done if they followed a parameter involving shape. This may be considered for future segmentation. A concern is that you set the threshold too low and it includes many regions that aren’t diseased but include all the diseased regions also. This would result in many false positives for disease. The alternative is to set a high threshold value for diseased regions which would result in false negatives. The idea is to find a good balance between the two. Currently the segmentation is strictly based on the segments value which is attributed to the reflectance in the red band. As mentioned another parameter worth considering is shape. Since the diseased regions tend to be leaf spots resulting in a circular area typically, adjustments could be made to include more circular patches that don’t extend past a certain number of pixels. In table 1 we see that number of pixels for patches ranges from 8 to 50. The patch analysis provides some insights into possible spatial factors that explain these segmented regions and how the classification process could be done more accurately.

Table 1. Showing the 11 different patches that were manually selected and analyzed in Fragstats. The color indicates the corresponding patch that was detected through segmentation shown in Table 2.

Table 2. The 4 different patches that were identified through segmentation and analyzed in Fragstats. The color indicates the corresponding patch that was detected through segmentation shown in Table 1.

Critique of the method
The MicaSense red-edge camera has 5 bands which can be very helpful for applying different vegetative indices and compositing bands in order to help bring out the variation in spectral signatures between diseased and un-diseased tissue. Although the pixel size is just under 1 mm, which appears to be adequate for identifying lesions on the leaf, the bands do not have perfect overlap. This is due to the design of the camera which has five different lenses for the five different bands that are all separated by one to two inches. This could be corrected for if the extent for each of the five bands was manually adjusted for a near perfect overlap. Until this is resolved, the red band seems to show the most variation in pixel value for diseased patches in comparison to the other four bands and was used for this analysis.

Additionally, the amount of processing that is done in part 1 step (a) to get the segmented raster patches is has many steps. Methods for speeding up this process need to be considered for future analysis especially when conducting this analysis on the 500 leaves.

As mentioned before, Fragstats has many more statistically capabilities that were not applied in this analysis. Getting more statistics on the manually and segmented patches would be helpful for determining the level of accuracy as well as other parameters worth considering.

Image 1. The red band tif file uploaded into ArcGIS Pro for classification. The white patches are what we would expect the diseased regions to look like.

Image 2. The result of the segmentation performed on Image 1 described in step 1 part (a)

Image 3. The patches determined based on segmentation in part 1 from Image 2. Separate patches were created by using the Raster to Polygon tool, followed by the Polygon to Raster tool. Two layers were turned on here for the intent of showing the overlap between the raster patches and the original image.

Image 4. The patches determined based on the manual classification described in part 2 from Image 1. Training sample manager followed by polygon to raster was used to get these patches. Two layers were turned on here for the intent of showing the overlap between the raster patches and the original image.


Mücərrəd

Accurate information on land cover changes is critical for global change studies, land cover mapping and ecosystem management. Although there are numerous change detection methods, pseudo changes can occur if data are acquired from different seasons, which presents a significant challenge for land cover change detection. In this study, land cover change detection by integrating object-based data blending model of Landsat and MODIS is proposed to solve this issue. The Estimation of Scale Parameter (ESP) tool under Minimum Mapping Unit (MMU) restriction is employed to identify the optimal scale for Landsat image segmentation. The Object Based Spatial and Temporal Vegetation Index Unmixing Model (OB-STVIUM) disaggregates MODIS NDVIs to Landsat objects using the spatial analysis and the linear mixing theory. Then, the change detection method of NDVI Gradient Difference (NDVI-GD) is developed to detect change and no-change objects considering the NDVI shape and value differences simultaneously. The results of the study indicate that the approach proposed in this study can effectively detect change areas when Landsat images are acquired from different seasons. OB-STVIUM is more suitable for change detection application compared with the Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (STARFM) and NDVI Linear Mixing Growth Model (NDVI-LMGM), because it is less sensitive to the number and acquisition time of Landsat images.


Nəticələr

In the present paper, a clustering algorithm is proposed that explicitly addresses several problems inherent to vegetation data. Isopam often out-performed other algorithms in terms of quantity and quality of indicator species per group. The test also showed that all considered algorithms could qualify as a good choice, depending on the data in use. Accordingly, strategies combining different algorithms and the selection of optimality criteria will probably gain in importance.


4. Special cases

A number of explanatory cases are presented in this section to discuss specific features of the definition of the drainage area at regular, critical and singular points of topographic surfaces. The cases of the planar slope and the convergent/divergent cone already presented in [30] are reviewed. These elementary examples, for which analytical solutions are available, provide useful insights into the role of the plan curvature in the computation of a. In addition, results for a paraboloid underline the importance of the plan curvature as a mechanism of flow convergence/divergence in the calculation of the drainage area, while demonstrating that profile curvature does not play any role. The case of a two-dimensional sinusoidal surface, characterized by both convergent and divergent areas, is then analysed, along with the case of the superposition of Gaussian functions. These surfaces allow us to analyse the behaviour of more complex topographies, characterized by the presence of ridges, valleys and multiple critical points. We conclude this section with the case of a folded surface with singularities. A simple one-dimensional case is presented in appendix A to illustrate how the specific area is defined as projected on the horizontal plane and highlight the behaviour of the drainage area at critical points.

(a) Planar surface

A first simple, yet explanatory, example is given by the planar surface z=x+y. In this case, the plan curvature is equal to zero, thus the specific catchment area at a point of the surface is equal to the length of the streamline from the ridge to the point (imposing a=0 at l=0 as the boundary condition),

Thus, when the surface has zero plan curvature the specific drainage area a at a point coincides with the length of the projected slope line l going from the point to the hilltop. For the planar surface, the catchment area A draining to a segment of contour line with length w is simply equal to a rectangle of area aw.

(b) Cone

The second example considers the divergent conic surface z = − x 2 + y 2 ( figure 4 a). The vector field (2.1) is

harada ij are unit vectors in the coordinate directions. The vector field (4.2) provides the following equation for the streamlines:

where the integration constant C can be found by imposing the passage through a generic point (x0,y0), so that the equation for the streamlines becomes

The arclength l from the hilltop (0,0) of the projected streamline is then equal to the radius r

The plan curvature (equation (2.9)) for the divergent conic surface is positive and equal to kc=1/r=1/l, so that the specific catchment area a oxuyur

which, upon integration, gives

as derived by Gallant & Hutchinson [30]. To find the integration constant C, we define a as the ratio between the area of the sector and its arclength,

Analogously, the integration constant could be found by imposing a=0 at l=0.

Convergent and divergent cones (a,b) and paraboloids (c,d). Blue lines are contour lines red lines are slope lines. The green shaded area A is the drainage area pertaining to the contour segment of length w. The specific drainage area a increases linearly from the centre outward in the case of a divergent cone/paraboloid ((e), equation (4.8)), while for the convergent cone/paraboloid a grows hyperbolically as r → 0 ((f), equation (4.12)). (Rəngli onlayn versiya.)

In the case of a convergent conic surface, z = x 2 + y 2 ( figure 4 b), the vector field

provides the following equation for the streamlines:

The plan curvature for the convergent conic surface is negative and equal to kc=𢄡/r=𢄡/(Rl), where l is again defined from uphill to downhill, so that r=Rl, R being the distance of the uphill point to the centre of the cone. The specific catchment area a computed according to equation (2.6) is given by da/dl=1−kca=1+a/(Rl), which, upon integration, results in the same expression as that obtained by Gallant & Hutchinson [30]

Imposing that a=0 at l=0, C=0, and the expression for a in the case of a convergent cone is finally

which is obviously what we would obtain by simply dividing the area of the sector by its arclength. Thus, while in the case of a divergent cone a increases linearly from the centre outwards (equation (4.8), figure 4 e), for the convergent cone the r/2 term is modified by a hyperbolic growth term as the centre of the cone is approached, resulting in a highly nonlinear increase of a towards the surface minimum (equation (4.12), figure 4 f).

At the critical point (0,0) (surface minimum) the specific drainage area a is not defined, as kc → −∞. The singular behaviour of a at the minimum is also evident from the definition of a provided by equation (2.2), where the denominator w goes to zero (as the contour line at the minimum would reduce to a point). However, it is possible to compute the drainage area A at (0,0) by applying Gauss’s theorem (equation (3.2)). Considering a contour line W məsafədə r from the minimum (here contour lines are simply circles of radius r), the specific drainage area at each point along the contour line is equal to a constant value (equation (4.12)) and the length of the contour line is 2πr, resulting in

which is the projected area of the entire cone of radius R, as expected.

(c) Paraboloid

It is instructive to compare the previous example with the case of a divergent/convergent paraboloid to show that only the convergence/divergence of slope lines (described by kc) plays a role in the definition of a, while the curvature of the slope lines (called profile curvature) does not affect the value of a (as we would expect from equation (2.7), which is defined in terms projected slope lines).

For the divergent paraboloid described by the equation z=−x 2 −y 2 ( figure 4 c), the vector field is the same as for the divergent cone (equation (4.2)) and again the projected slope line length l -ə bərabərdir r. Furthermore, the plan curvature results in kc=1/r, so that the final equation for the specific catchment area a is the same as the one for the divergent cone, equation (4.8). Analogously, the case of the convergent paraboloid z=x 2 +y 2 ( figure 4 d) results in the same equation as the convergent cone, equation (4.12). The equivalent behaviour of the cone and the paraboloid is also evident from inspection of figure 4 , again showing that, as the drainage area is defined projected on the horizontal surface, the only surface curvature that plays a role in its definition is the plan curvature. The profile (or vertical) curvature of the surface (i.e. the curvature of the surface as we move in the gradient direction along the slope line [41,57]) does not play any role in the definition of the specific catchment area a. It becomes important only in those applications where the �tual’ drainage area (i.e. not projected on the horizontal) needs to be defined.

(d) Sinusoidal surface

The two-dimensional sinusoidal surface ( figure 5 ),

is characterized by both convergent and divergent areas, as well as by multiple critical points (surface minima, maxima and saddles). The vector field v edir


Videoya baxın: Bronxit və Zob xəstəliklərində faydalı bitki Daşsarmaşığı Duvar sarmaşığı