Praca Dyplomowa - AGH

Korzystając z opcji IMAGE PROCESSING ACCURACY ASSESSMENT SAMPLE wczytano kompozycję barwną oraz wpisano liczbę punktów, dzięki czemuotrzymano obraz wektorowy przedstawiający losowo rozmieszczone punkty(Rys. 4.10a). Następnie za pomocą opcji DATA ENTRY INITIAL stworzono pustyobraz w formacie wektorowym. W kolejnym etapie przy użyciu funkcji UPDATEwczytano do pustego obrazu sześć obszarów składających się z kwadratów testowych,zaś w kolejnym etapie przerobiono za pomocą funkcji REFORMAT RASTER/VECTOR CONVERSION POINTRAS obraz wektorowy wraz z punktamitestowymi na obraz rastrowy, po czym za pomocą IMAGE CALCULATOR połączonoze sobą obraz rastrowy z obrazem, na którym znajdowały się kwadraty testowe.Dzięki temu w efekcie końcowym otrzymano obraz przedstawiający punkty kontrolneznajdujące się w obszarach testowych (Rys. 4.10b).W przypadku danych średniorozdzielczych do zinterpretowania punktówtestowych (punkty kontrolne) użyto sześć ortofotomap ze zdjęć lotniczych. Zdjęcia teposłużyły do przypisania poszczególnym punktom kontrolnym odpowiednie klasypokrycia terenu. W celu weryfikacji wszystkich utworzonych klas dodano kilkadziesiątpunktów znajdujących się poza obszarami testowymi, dzięki czemu otrzymano bardziejdokładną próbkę weryfikacyjną. Za pomocą funkcji EDIT przypisano w sumie471 punktom poszczególne klasy nadając im odpowiednie wartości: wody – 1,zabudowa zwarta – 2, zabudowa rozproszona – 3, las liściasty – 4, las iglasty – 5, terenypozbawione roślinności – 6, łąki i użytki zielone – 7, tereny niesklasyfikowane – 8(Rys. 4.11). W przypadku terenów niesklasyfikowanych posiadających wartość 8 zapomocą funkcji RECLASS zamieniono tą wartość na równą 0. Operacja ta miała nacelu pozbycie się terenów nie należących do żadnej z wymienionych klas i stworzeniejednej klasy o nazwie „tereny niesklasyfikowane”.62