การตัดภาพด้วยโปรแกรม Monteverdi-1.24

1. การตัดภาพด้วยโปรแกรม Monteverdi-1.24
เปิดโปรแกรม Monteverdi-1.24
ก็จะได้หน้าต่างการทางานของโปรแกรม Monteverdi-1.24
การเปิดภาพ ไปที่ Fild > Open dataset
ก็จะได้หน้าต่าง Open dataset > > เลือกภาพที่ต้องการ

2. ในที่นี้เลือกไฟล์ภาพที่เป็นนามสกุล .tif > Landsat8_DC.tif > Open
จากนั้นไฟล์ภาพที่เราเลือกก็จะมาปรากฏอยู่ที่หน้าต่างแสดงผล ชื่อ Landset8_DC

3. จากนั้นเปิดภาพ Landset8_DC > คลิกขวา > Display in viewer > รอประมวลผล
ก็จะได้หน้าต่างภาพ [Reader0] Landsat8_DC จากนั้นไปที่ Setup

4. ผสมสีแบนด์ 4-5-3 > Apply
การตัดภาพตามที่ต้องการโดยการกาหนดเอง
Fild > Extract ROI from dataset

5. จากนั้นก็จะได้หน้าต่างการทางาน > set inputs > > Reader0 > Landset8_DC > OK > ประมวลผล
จากนั้นเลือกขนาดรูปภาพที่ต้องการ > OK

6. ก็จะได้ภาพที่เราต้องการปรากฏในจอแสดงผล จากนั้นคลิกขวาที่ Outputimage > Display in viewar
ก็ได้ภาพที่ต้องการ [ExtractROI0] Outputimage > จากนั้นกด ปิด

7. จากนั้นไปที่ > Filtering > Mean shift clustering
ก็จะปรากฏหน้าต่าง set input > > ExtratROI0 > Outputimage
คลิกที่ streamed > OK

8. จากนั้นก็จะได้ภาพในหน้าต่างที่ชื่อว่า Mean shift custering

9. จากนั้นไปผสมสี > menu > View Manager
ผสมสีแบนด์ 4-5-3 > OK

10. ก็จะได้สีผสมแบนด์ 4-5-3 ออกมา พืชพรรณเป็นสีส้ม น้าเป็นสีน้าเงินเข้ม เมืองเป็นสีฟ้า > Run
ผลที่ได้คือ

11. จากนั้นลองปรับ Spatial radius ค่าความละเอียด = 3 และปรับ Min regiea size ค่า = 17 > Run
ผล ที่ได้คือจะละเอียดมากขึ้นจากการผสมสีธรรมดา

12. จากนั้นลองติ๊กถูกที่ Display Boundaries ก็จะปรากฏเส้นสีขาวเป็นคล้ายตาข่ายและสามารถปรับเส้นให้
จางหรือเข้มได้ตามที่เราต้องการ
เส้นก็จะจางดังภาพ

13. และสามารถปรับ Spectral value ให้ลดลงหรือเพิ่มขึ้นได้ > Run
ผลที่ได้คือ ภาพก็จะมีความชัดเจน ลายละเอียดเพิ่มมากขึ้นจากเดิม

14. จากนั้นลอง เปิดภาพขึ้นตามต้นฉบับที่ได้ทาการ Mean shift clustering > คลิกขวาที่ Clustered Image >
Display in viewer
ก็จะได้ภาพ [MeanShift0] Clustered Image

15. จากนั้นลองเปิดภาพ Labeled Image > คลิกขวา > Display in viewer
ผลที่ได้ก็จะได้ภาพสีขาวดา ในหน้าต่าง [MeanShift0] Labeled Image

16. และเปิดภาพใหม่ที่ชื่อว่า Boundaries Image > คลิกขวา > Display in viewer
ก็จะได้ผลดังภาพ [MeanShift0] Buundaries Image อยู่ในรูปที่มีตาข่ายแสดงขอบเขตต่าง ๆ ตามพื้นที่ต่าง ๆ