Postup pro projekt Kathmandu

Cvičení 2
Kathmandu – detekce změn osídlení
Kathmandu je hlavní město Nepálu. Je to velmi rychle rostoucí město, které se změnilo
z malého města v rychle rostoucí metropoli
s téměř 1 100 000 obyvateli.
Rozrůstání města je dobře viditelné na
sekvenci historických a současných satelitních
snímcích, které zpracujeme v průběhu
následujícího cvičení. Snímky v nepravých
barvách (false-colour) jsou vhodné pro
sledování změn osídlení. Silné odrazy
chlorofylu v blízkém IR pásmu dávají ve
výsledku červenou vegetaci. Osídlené oblasti
jsou pak zobrazeny jako tmavomodré. Rozloha
nově postavených oblastí a ohraničující
vegetace je pak dobře viditelná.
Zpracování dat provedeme v programu LeoWorks + stáhneme si data ze stránek cvičení.
Otevřeme vstupní snímky: Image->Open a vybereme následující snímky:



Kathmandu_Landsat_2001_Band_1.tif
Kathmandu_Landsat_2001_Band_2.tif
Kathmandu_Landsat_2001_Band_4.tif
Dále vybereme Image->Combine from … ->Red Green Blue a vybereme snímky následovně:



Kathmandu_Landsat_2001_Band_4.tif - Red,
Kathmandu_Landsat_2001_Band_2.tif - Green
Kathmandu_Landsat_2001_Band_1.tif – Blue a klikneme OK.
Vstupní data musíme vizuálně upravit pomocí ekvalizace histogramu s použitím
Enhance>Interactive Stretching. Objeví se histogram. Posuneme levý posuvník (modrý)
v okně Input Histogram do leva tam, kde začíná histogram. Pak posuneme pravý posuvník
(červený) k pravému začátku histogramu a klikneme na Apply. Všimněte si změn ve
zkombinovaném snímku. Toto můžeme provést i pro ostatní data.
Poznámka: U snímků z Landsatu MSS jsou pásma lehce odlišná od Landsat TM – abychom
získali RGB snímek v nepravých barvách, použijeme kombinaci pásem 6 – 5 – 4.
Míra posunutí posuvníků při ekvalizaci histogramu závisí na vašem vnímání barev a na
barevném nastavení monitoru.
Podle předchozího postupu vytvořte dva další snímky v nepravých barvách – jeden
s použitím 1989 Landsat TM a druhý s použitím 1976 Landsat MSS.
Účelem tohoto cvičení je analyzovat vývoj osídlení v Kathmandu a jeho sezónní změny.
Podívejte se na rozdílné barvy na snímcích. Určete, které barvy odpovídají čtyřem hlavním
typům využití krajiny: osídlení, les, obdělávaná půda a holá půda (hlína).
Porovnejte a popište tři zpracované snímky s ohledem na vegetaci, která zobrazena
červenou barvou a zkuste najít rozdíly a podobnosti. Zkuste vysvětlit své závěry.
Detekce osídlených oblastí
V některých oblastech není detekce osídlení vůbec
jednoduchá. Odrazy od osídlených oblastí mohou být
totiž stejné jako od okolního prostředí. Tento jev se
objevuje i na satelitních snímcích z Kathmandu – díky
tomu, že je město postaveno z přírodních materiálů.
Většina budov je postavena ze dřeva a z hlíny.
Jelikož oblasti, které se mohou zdát jako řídká
vegetace jsou ve skutečnosti budovy – je těžké
rozlišit město a jeho okolí. DPZ ale obsahuje metody,
jak se dá tento problém vyřešit. Např. použití
odečítání snímků (mapová algebra v GIS) Landsat
pásmo 1 – (minus) Landsat pásmo 4 vede k silným odrazům od zastavěných oblastí a nižším
odrazům v nezastavěných oblastech.
To je díky tomu, že obydlené oblasti odrážejí modrou část viditelného spektra (pásmo 1), což
vede k jasným oblastem a nízká odrazivost v blízkém IR (pásmo 4) = tmavé oblasti. Odečtení
těchto dvou pásem vede ke snímku, na kterém jsou zvýrazněné obydlené oblasti a
neodrazivé neobydlené oblasti.
Tento postup si vyzkoušíme v následujícím cvičení a uvidíme, zda budeme schopni změny
v osídlení Kathmandu.
Mějme však na paměti, že toto není obecně platné. Pro přesné, vysoce kvalitní výsledky je
zapotřebí do zpracování investovat mnoho hodin manuální práce. A i přesto nemusí být vždy
výsledek uspokojivý.
Otevřeme si snímky:


Kathmandu_Landsat_2001_Band_1.tif
Kathmandu_Landsat_2001_Band_4.tif
Vybereme Image->Arithmetic... a vybereme snímky:


Kathmandu_Landsat_2001_Band_1.tif jako "Image #1"
Kathmandu_Landsat_2001_Band_4.tif jako "Image #2".
Vybereme operaci "Subtract" a jako Modifiers "Scale pixel values".
Tato aritmetická operace vede k výpočtu empirického indexu, který je velmi citlivý na prvky
osídlení. Ale stále je obtížné rozlišit zastavenou oblast od hlíny. Snímek musí být dále
upraven, abychom mohli tyto dvě třídy oddělit.
Vybereme Enhance->Interactive Stretching. Objeví se histogram. Posuneme levý posuvník
(modrý) vstupního histogramu na hodnotu 200. Pak pravý červený posuvník na hodnotu 220.
Nyní je jasně oddělená osídlená oblast.
Uložte snímek jako Kathmandu_2001_1sub4 (TIF). Tento snímek je nyní vhodný k vymezení
obydlených oblastí.
Dále potřebujeme stejným způsobem zpracovat data z roku 1989 a 1976. Použijte následující
snímky:




Kathmandu_Landsat_1989_Band_1.tif,
Kathmandu_Landsat_1989_Band_4.tif,
Kathmandu_Landsat_1976_Band_7.tif,
Kathmandu_Landsat_1976_Band_4.tif.
Rozrůstání Kathmandu
Existují různé způsoby, pomocí kterých
můžeme ukázat rozrůstání města v čase
s využitím data, které jsme připravili
v minulé části cvičení. Dobrý způsob je
zkombinovat tři výsledné snímky do
jednoho RGB.
Otevřeme si tři výsledné snímky z minulé
části cvičení a použijte Image->Combine
from RGB a vyberte snímek 2001 jako RED,
1989 jako GREEN a 1976 jako BLUE.
Zkuste vysvětlit výsledný snímek
Zkuste se zaměřit na velmi jasnou (bílou), žlutavou a načervenalou barvu v rámci města.
Jaká optická vlastnost (fyzikální princip) vytváří toto specifické obarvení?
Popište rozšiřování města mezi lety 1976 a 1989 a dále pak 1989 a 2001. V rámci kterého
období město nejvíce rostlo?
Jaký je hlavní směr rozrůstání?
Co se stane s letištěm, pokud se město bude ještě dále rozrůstat?
Znáte nějaké město v Asii, ve kterém se muselo letiště přestavit s ohledem na rozrůstání
města?
Výpočet změny povrchu
Výsledný snímek ze cvičení Detekce obydlených oblastí nám pomůžou s výpočtem rozlohy
Kathmandu v rozdílných letech stejně tak, jako výsledné změny povrchu.
Abychom mohli provést měření, je potřeba snímek konvertovat. Otevřete snímek
Kathmandu_2001_1sub4.tif a převedeme ho na snímek s LUT: Image->Convert to...->Image
with LUT.