Учебное пособие по итеративному картографированию (УСТАРЕЛО)
Этот рабочий процесс предлагается для картирования посевных полей с помощью искусственного интеллекта с использованием изображений Sentine-2. Если вы используете Mapflow для управления сельскохозяйственными землями, мы предлагаем вам ознакомиться с методологией, описанной ниже. Это может помочь вам оптимизировать процесс составления карты, чтобы вы могли сосредоточиться на конечной цели и результатах. Все, что вам нужно, это установить наш плагин QGIS (он же Maflow for QGIS). Если вы еще не подключили данные Sentinel-2, свяжитесь с нами.
Однако прежде чем мы начнем: Mapflow оцифрует поля за вас, но изображения, с которыми он будет работать, вам нужно выбрать самостоятельно. Мы настоятельно рекомендуем предварительно просмотреть изображения перед их обработкой, поскольку их качество может отличаться. Пиксели с высокой облачностью (включая тени облаков) или пиксели без данных в зоне интереса, скорее всего, дадут плохие результаты. Вот примеры двух изображений, которые неизбежно дадут неудовлетворительные результаты:
Поля, обнаруженные с помощью затуманенного изображения Sentinel-2
Пример изображения Sentinel-2, на котором нет пикселей для AOI.
Иногда вы не сможете найти ни одного подходящего изображения для всей области интереса. В этом случае мы рекомендуем вам обработать лучшие доступные изображения отдельно, а затем объединить результаты. В среднем вам потребуется обработать десять снимков на территорию в 1000 км2.
Что такое итеративный процесс сопоставления
Начните обработку изображений Sentinel-2:
В QGIS загрузите AOI как слой;
Откройте плагин и перейдите на вкладку Провайдеры; выберите Sentinel-2 в раскрывающемся списке в верхнем левом углу и ваш слой AOI в качестве Области ниже;
Настройте критерии поиска: выберите период поиска в полях «От» и «До»; отрегулируйте максимально допустимую облачность и минимально необходимый процент пересечения в Дополнительных фильтрах;
Нажмите Поиск изображений; это может занять до минуты, в зависимости от размера вашего AOI и периода поиска;
Результаты поиска отобразятся в таблице ниже. Каждая строка описывает одно изображение. Вы можете отсортировать таблицу по дате и облачности, а также дополнительно отфильтровать результаты, настроив даты и фильтры, как вы это делали на предыдущем шаге.
Результаты поиска также были добавлены в ваш проект QGIS в виде слоя под названием * «Метаданные Sentinel-2» *. Слой синхронизирован с таблицей: каждый раз, когда вы выбираете строку в таблице, в слое выбирается соответствующее изображение, и наоборот.
Теперь выберите изображение и дважды щелкните его строку таблицы. Вы увидите, что он был добавлен в проект как растровый слой. AOI имеют реальную ценность (они не черные и не прозрачные).
Примечание
Это предварительный просмотр — грубое представление реального изображения. Само изображение будет иметь в 30 раз лучшее разрешение (10 м вместо 300 м на превью). Вам понадобится изображение, в котором облако не закрывает ваш угол обзора и все пиксели внутри вашего изображения.
Сделав свой выбор, убедитесь, что в таблице выбрана строка изображения, перейдите на вкладку Обработка; введите имя для вашей обработки, выберите «Sentinel-2 Fields» в раскрывающемся списке Mapflow Model и убедитесь, что ваш слой AOI выбран в качестве Area, а для Imagery source установлено значение Sentinel-2; если все в порядке, нажмите Начать обработку.
Повторите то же самое для пяти-десяти изображений, охватывающих одну и ту же область, чтобы для каждой части вашего угла обзора было обработано наилучшее доступное изображение.
Затем создайте новый слой полигонов под названием «Результаты», в который мы объединим результаты.
Загрузите результаты обработки, дважды щелкнув соответствующие строки в Таблице Обработок. Для простоты группируйте растровые и векторные слои для каждой обработки. Создайте для этих групп взаимоисключающую группу.
Измените порядок слоев так, чтобы лучшие результаты были сверху. Обычно требуется около десяти секунд, чтобы определить, достаточно ли хороши результаты.
Выберите самую верхнюю пару результирующих слоев (векторный и растровый). Выделите все объекты векторного слоя и скопируйте их в слой «результаты».
В слое «результаты» выделите и удалите плохо оцифрованные полигоны. Теперь в слое «результаты» есть пробелы, которые следует заполнить удачно очерченными полигонами из других слоев результатов.
Выберите следующую лучшую обработку и поместите ее векторный слой поверх слоя «результаты». Выберите из этого слоя хорошо очерченные полигоны и скопируйте их в слой «results».
Если в слое «результаты» все еще есть пробелы, повторяйте шаг №7, пока все пробелы не будут заполнены. После нескольких итераций вы должны получить полностью очерченные сельскохозяйственные поля для вашего AOI.
Примечание
Посмотрите это видео, чтобы увидеть наглядный пример этого итеративного процесса разметки.