รายวิชา Remote sensing 2

1. ครั้งที่ 1
Vegetation Index
เปิด QGis
กด add Raster layer ดังภาพ เปิดภาพขึ้นมา
เปิด Semi-Automatic Classification Plugin

2. กด Pre processing > Landsat
กด clip mutiple raster > refresh list

3. ทาการตัดภาพ กด + UL ดังภาพ
กด +LR ดังภาพ

4. เมื่อได้ค่าทั้ง 2 ฝั่งแล้ว กด clip select rasters >save ชื่อว่า clip
จะได้ดังภาพ

5. กดเลือก Semi-Automatic Classification Plugin >Landsat >กดเลือกดังภาพ
กดเลือก folder clip ดังภาพ

6. ขั้นต่อไปเลือก select a MLT File
เลือกไฟล์ .txt > open

7. จะได้ดังภาพ กดperform convertion
Saveที่ RT กด select Folder

8. จะได้ดังภาพ
กดดับเบิลคลิกที่ Landsat จะได้ดังภาพ

9. ดับคลิก LR เผื่อผสมสี เลือก band5,4,3 ตามลาดับ
จะได้ดังภาพ

10. กดปรับความชัด
กด save raster layer as…>เลือกดังภาพ save LS8

11. จะได้ดังภาพ
ดับเบิลคลิกที่ LS8 เลือกband4,3,2 >ok
ใช้ processing options

12. Install OSGeo4w กดดังภาพ
กดดังภาพ

13. เลือกที่เก็บ กด next> install….

14. ครั้งที่ 2
Vegetation Index (ต่อ)
เปิด QGis
เปิด geoprocessing > options…

15. กด provider > OrfeoToolbox >ดูที่ Geoid file มีแล้วให้กด cancel
กด project แล้วเข้าไปที่ D:RS2_image55670010_3301

16. ได้ดังภาพ
เลือก Landsat ไว้บนสุด

17. กดเปิด Semi-Automatic Classification plugin
กด Radiometric Indices

18. ได้ดังภาพ
กดเลือก landsat ,128,2,3,4,5,6 ตามลาดับ แล้ว save ตั้งชื่อ NDVI กด RUN

19. ได้ดังภาพ
กด ดับเบิลคลิกที่ output_Image เลือกดังภาพ

20. กด mode เลือก Equal interval เลือก 5 กด classifly
ได้ดังภาพ กด OK

21. ได้ดังภาพ
กด Radiometric Indices กดเลือก landsat ,128,2,3,4,5,6 ตามลาดับ แล้ว save ตั้งชื่อ SAVI กด RUN

22. ได้ดังภาพ
กด Radiometric Indices กดเลือก landsat ,128,2,3,4,5,6 ตามลาดับ แล้ว save ตั้งชื่อ NDWI กด RUN

23. ได้ดังภาพ
กด raster แล้วกดดังภาพ

24. กด ช่อง input เลือก 3 ตัวกด save
ช่อง output เลือก ดังภาพ กด OK

25. ได้ดังภาพ

26. ครั้งที่3
Object Based
เปิดโปรแกรม QGis > กด Add Raster layer> เลือกดังภาพ
จะได้ดังภาพ

27. ตัดภาพ กด semi-classification
กด pre processing > clip mutiple Raster >Refresh list

28. กด select all > UL,LR กดลงที่ภาพ
ได้ดังภาพ

29. กด clip select raster
Save ที่ D:RS2_image55670010_3301

30. ได้ดังภาพ
กด Landsat > select directory >D:RS2_image55670010_3301ช่อง Select a MLT file เลือก
D:RS2_imageChonBuri_LS8>LC81290512014017LGN00_MTL.txt
เ

31. ลือกดังภาพ กด perform convation > saveที่D:RS2_image55670010_3301
ได้ดังภาพ

32. ดับเบิลคลิกที่ Landsat >เลือก 4,5,3 >ok
ได้ดังภาพ

33. กด save as ที่ Landsat >save >ok
ได้ดังภาพ

34. เปิดโปรแกรม Leo work> เปิดไฟล์>LS8_samutsakorn
เลือกดังภาพ เลือกแบนด์ 4,5,3

35. ได้ดังภาพ
เลือก tool >convert

36. เลือกดังภาพ
กดเลือกดังภาพ กด run

37. ครั้งที่ 4
Object Based (ต่อ)
เปิดโปรแกรม Leowork >เปิดภาพ samonsakron.tit >Tool>Convert
เลือกดังภาพ เลือกแบนด์ 4,5,3 > RUN

38. กด Export ภาพดังรูป
เลือกที่เก็บงาน > ตั้งชื่อ >กด Export

39. เปิดโปรแกรม Monteverdi
กดfile >open database ดังภาพ

40. เลือกไฟล์ samutsakron_DC.tit> OK
กด Open

41. กดคลิกขวาแล้ว กด Display
ได้ดังภาพ

42. กด setup >เลือกแบนด์ 4,5,3>Apply
ได้ดังภาพ

43. ลดขนาดภาพ> กดExtract ROI from dataset ดังภาพ
เลือกดังภาพ กดให้เป็นสีเขียว > Ok

44. จะได้ดังภาพ
เลือกภาพบางส่วน กด OK

45. กดดูภาพ คลิกขวาเลือก Display in viewer
ได้ดังภาพ

46. นาภาพออก กดเลือกmean shift clustering ดังภาพ
กดให้เป็นสีเขียวดังภาพ > Ok

47. ได้ดังภาพ
กด menu view manager

48. กดเลือกแบนด์4,5,3 >Ok
จะได้ภาพมา กด RUN

49. ได้ดังภาพ
ปรับภาพกด RUN

50. กดเลือก boundaries imageดังภาพ >คลิกขวาเลือก display viewer
จะได้ดังภาพ

51. กดเลือก labeled image ดังภาพ >คลิกขวาเลือก display viewer
ได้ดังภาพ

52. กดที่ Clusted image >คลิกขวาเลือก display viewer
เลือกtype เป็น float32 ดังภาพ

53. กด save ไฟล์ LS8_secmentation กด ok
ลองเปิดใน Arcmap10 ได้ดังภาพ

54. ครั้งที่ 5
Support vecter machine
เปิดโปรแกรม montevedi
เปิดไฟล์ กดfile > open database

55. เลือก LS_8_samutsakron_DC.titกด OK
ได้ดังภาพ กด open

56. ได้ดังภาพ
ดูข้อมูล คลิกขวา กด display in viewer ดังภาพ

57. จะได้ดังภาพ
ทาการตัดภาพ กด file >Extract ROI from dataset

58. จะได้ดังภาพ กดให้เป็นเขียว >ok
จะได้ดังภาพ

59. เลื่อนดูรูปภาพจากกรอปสีแดงทางซ้ายมือ
เลือก Mean shift clustering

60. จะได้ดังภาพ กดให้เป็นสีเขียว >ok
จะได้ดังภาพ กด view Manager

61. จะได้ดังภาพ เลือกแบนด์ 4,5,3 >ok
จะได้ดังภาพ

62. จะได้ดังภาพ >กด RUN
จะได้ดังภาพ

63. ขั้นต่อไปเลือก Leaning> SVM classcification
จะได้ดังภาพ กดให้เป็นสีเขียว แล้วกด ok

64. จะได้ดังภาพ
ขั้นต่อไป ตั้งค่า กด setup>Visualisation

65. เลือกแบนด์ 4,5,3 > ok ดังภาพ
จากนั้นเป็นขั้นตอนการเก็บกลุ่มตัวอย่างข้อมูล คลิกที่ภาพ เสร็จแล้วเลือก End Polygon>กด Add ไปเรื่อยๆ
โดยเริ่มที่ เก็บข้อมูลน้า

66. ต่อไปเป็นการเก็บจุดตัวอย่างอาคารและสิ่งปลูกสร้าง
ต่อไปเป็นการเก็บจุดตัวอย่างพืชพันธุ์

67. ต่อไปเป็นการเก็บจุดตัวอย่างป่าชายเลน
เมื่อได้ครบแล้วกด Learn

68. กด Display
กด Valdabate จะได้ดังภาพ

69. ครั้งที่ 6
LST (land Surface Temperature)
กด Add Raster >D:RS2_imageChonBuri_LS8>Open
จะได้ดังภาพ เปิด semi Auto Classification Plugin

70. กด Refresh list >select All
และกด ULและ LR จะได้สีเหลืองๆดังภาพ

71. กด clip select raster เลือกที่เก็บที save
จะได้ดังภาพ คัดลอกไฟล์ LC81290512014017LGN00_MTL.txt ไปไว้ที่ clip_Suface

72. กด select deilectory > เลือกsave D:RS2_image55670010_3301
Select a MTL file>D:RS2_image55670010_3301clip_Surfuce

73. กด perform conversion เลือกโปรเตอร์ RT_Suface ดังภาพ
ลบไฟล์ที่ขึ้นต้นด้วย clip ให้เหลือไฟล์ RT ได้ดังภาพ

74. จะได้ไฟล์ RGB.vrt
เลือก band 5,6,4 > กด ok

75. จะได้ดังภาพ
กด new shp >เลือก ROI ทางด้านขวามือ

76. กด creat a ROI ทางด้านขวา
กดคลิกที่รูปภาพ เมื่อเสร็จแล้วให้คลิกขวา จะได้ดังภาพ

77. ดิจิไตเก็บกลุ่มตัวอย่าง Water เปลี่ยนชื่อเป็น water กด save ROI ดังภาพ
กดที่รูปในบริเวณอื่น save ROI เป็น water_2 จะได้ดังภาพ

78. ต่อมาติจิไตท์ ดิจิไตเก็บกลุ่มตัวอย่าง vegetation เปลี่ยนชื่อเป็น vagetion_1 กด save ROI ดังภาพจะได้ดังภาพ
ดิจิไตเก็บกลุ่มตัวอย่าง Build-up เปลี่ยนชื่อเป็น Build-up_1 กด save ROI ดังภาพจะได้ดังภาพ

79. เมื่อเสร็จแล้ว ช่อง spectral classification algorithm เลือกเป็น select a Angle mapping จะได้ดังภาพ แล้วกด
perform classification
คลิกที่ภาพ และกด perform classcification

80. เลิกที่ save > classcification > กด Save
ได้ดังภาพ

81. กด reclassify grid values ดังภาพที่ด้านขวาด้านล่างขวามือ
เลือกดังภาพ กด run

82. จะได้ดังภาพ
ต่อมาเลือก raster calculator ที่ด้านขวาล่างของภาพ

83. เลือกดังภาพใส่สูตร b/(1+(10.8*b/14380)*ln(a)) ที่ช่อง Formula กด run
ดับเบิลคลิกที่ไฟล์ caculted จะขึ้นมาดังภาพเพื่อเปลี่ยนสีตามใจชอบ กด ok

84. ครั้งที่ 7
Land cover change
เลือกภาพRGB2006,RGB2014
จะได้ดังภาพ

85. ดับเบิลคลิกที่ RGB2006 เลือก band2,3,1 ตามลาดับ
จะได้ดังภาพ

86. ดับเบิลคลิก ที่ RGB2014เลือก band2 ,1,3ตามลาดับ
จะได้ดังภาพ

87. กด refresh list
เลือก RGB2006

88. กด new shp.
Save ที่ D:RS2_image55670010_3301 ตั้งชื่อ ROI2006.shp

89. ตั้งชื่อ water กด create ROI
กดลงในภาพเสร็จแล้วคลิกขวา กด saveROI จะได้ดังภาพ

90. เมื่อเก็บครบ 10 ที่ จะได้ดังภาพ
กด perform

91. Save ที่ D:RS2_image55670010_3301
ได้ดังภาพ

92. ทาเช่นเดิม แต่เปลี่ยนเป็น 2014 เก็บจุด ดังภาพ
กด perform

93. Save ที่D:RS2_image55670001_3301
ได้ดังภาพ

94. กดดังภาพ
ได้ดังภาพ

95. Save ที่D:RS2_image55670001_3301
กดดังภาพ

96. Save ที่D:RS2_image55670001_3301
กดดังภาพ

97. กดดังภาพ
กดดังภาพ

98. ได้ภาพ