Comments 6
На сколько надо занизить порог, чтобы проценты по Landsat совпали с ручным?
Приветствую. Не делал подобного по причине того, что порог получится частным. То есть будет справедлив только для этого снимка (для того момента времени) и только для выбранной территории, что значит, что очень трудно будет экстраполировать это значение на будущие снимки или на другие тестовые территории.
Но чтобы ответить на Ваш вопрос решил таки провести эксперимент и получил следующее число (см. картинку с визуализацией): 0.2546. Но нахождение такого "оптимального" порога конечно решается довольно просто - хоть полным перебором всех возможных значений NDVI. Намного сложнее будет оптимизировать метрику из сегментации Intersection Over Union (IoU) и сделать так, чтобы совпдала не только площадь, но и размеченные площади - пиксель к пикселю
Если совместить Подход 1 и 2 следующим образом, то будет всем счастье: OSM это wiki подобная система и можно отредактировать области с деревьями, подглядывая в Подход 4. Т.е. если уж делаете анализ, то классно было бы поправить данные в OSM по спутниковым снимкам и уточнить теги если они неверно проставлены.
Добрый день, - спасибо за комментарий! Да, Вы правы, однако у меня есть соображения на тему почему редактировать OSM так в данном случае все таки не стоит:
Пространственное разрешение и артефакты с ним связанные. Все таки снимки Landsat подходят для такого грубого площадного анализа, а не для "тонких" уточнений - легко оперировать размерами пикселей в 30 метров когда речь идет про буфер для анализа в несколько тысяч метров и несколько сложнее когда мы говорим про более менее аккуратные полигоны в условиях городской застройки. Для уточнения зеленых зон я бы в таком случае использовал бы скорее подход в лоб (под номером 1), но он, очевидно, и так реализуется в рамках OSM
А для некоторой автоматизации актуализации "зеленого покрова" конечно годится - не спорю
Резонное замечание с разрешающей способностью снимков! Тогда Landsat действительно не лучший источник для этого. Смотрели может быть еще какие альтернативные открытые данные спутниковых снимков растительности?
Честно говоря не копал в этом направлении. Возможно я отстал в части осведомленности какие продукты дистанционного зондирования могут подойти для получения NDVI полей высокого разрешения (постараюсь наверстать). С Landsat я до этого работал - потому он в статье и фигурирует
P.S. имею больший опыт работы как раз со спутниками "покрупнее", где разрешение по км или несколько, поэтому тут не моя вотчина. Так что не знаю на данный момент есть ли лучшие аналоги (в плане пространственного разрешения) за которые не нужно будет отдавать месячную зарплату :)
Объединение открытых данных Open Street Map и Landsat для уточнения площадей зеленых зон