Remote Sensing 2

1. 1
Vegetation Index
- เปิดไฟล์ภาพที่เราต้องการ กดแทบ project แล้วเลือก Open
- แล้วเลือกที่เก็บงานที่เราเซฟไฟล์ไว้ แล้วกด Open

2. 2
- เลือกเครื่องมือใน Processing Toolbox เลือก orfeo toolbox ….. แล้วเลือก Feature
Extraction จากนั้นกดRadiomactric Indian
- จะมีหน้าต่างดังภาพขึ้นมา แล้วใส่ค่าทุกช่องตามภาพ และเลือกที่ save to file… และกด Run รอการประมวลผล
เป็นการประมวลผลเกี่ยวกับพืชพรรณ หรือ NDVI

3. 3
- ขณะที่รอการประมวลผล จะขึ้นหน้าต่างดังภาพ
- จะได้ภาพใหม่ที่ได้จากการประมวลผลขึ้นมา

4. 4
- ดับเบิ้ลคลิกที่ Output image ด้านซ้ายมือ จะมีหน้าต่างดังรูปขึ้นมา ในช่อง Render type เลือก Singleband
pseudocolor
- ปรากฏหน้าต่างดังรูป

5. 5
- ในช่อง Mode เลือก Equal interval
- คลิก Classify เมื่อปรากฏหน้าต่างดังภาพ คลิก OK

6. 6
- จะปรากฏภาพใหม่ขึ้นมา ได้ดังภาพ เป็นภาพที่ เกี่ยวกับดิน / พื้นที่ว่างเปล่า / SAWI
- เข้า Radiometric Indian ที่หน้าต่างทางขวามือ แล้วใส่ค่าตามภาพ ในช่อง Output Image เลือกที่ save to
file… และกด Run แล้วรอการประมวลผล

7. 7
- หน้าต่างขณะรอประมวลผล
- จะได้ภาพใหม่ขึ้นมา ปรากฏดังภาพ เป็นภาพที่ เกี่ยวกับนํ้า / NDWI

8. 8
- เข้า Radiometric Indian ทางหน้าต่างขวามือ แล้วใส่ค่าตามภาพ ในช่อง Output Image เลือกที่ save to
file… และกด Run รอการประมวลผล
- หน้าต่างขณะรอการประมวลผล

9. 9
- จะได้ภาพใหม่ ดังในรูป
- รวมภาพ NDWI / SAVI / NDWI กดแทบ Raster เลือก mecellanrous แล้วเลือก Build Virtual Raster

10. 10
- จะปรากฏหน้าต่างดังรูป ในช่อง Input files คลิก Select
- ให้เลือกทั้ง 3 ภาพที่เราต้องการ คลิก Open

11. 11
- เมื่อปรากฏหน้าต่างดังรูป ในช่อง Output files เลือกที่เก็บที่เราต้องการ
- เลือกช่อง Separate คลิก OK

12. 12
- เมื่อคลิก Local cumulative cut …. ตามในรูป จะปรากฏภาพใหม่ขึ้นมา ดังรูป
- เปลี่ยน band เป็น 3-2-1 เพื่อเน้น ภาพให้เห็นชัดเจนขึ้น

13. 13
Object Based
- ดาวน์โหลด โปรแกรม Monterverdi 1.24 แล้วทําการติดตั้ง

14. 14
ใช้โปรแกรม Qgis
- คลิก Add Raster
- เลือกภาพ band 1-8 แล้วคลิก Open เพื่อนําภาพเข้า

15. 15
- จะได้ภาพที่เราเลือกขึ้นมา
- กดที่เครื่องมือ semi-autometic

16. 16
- จะปรากฏหน้าต่างดังรูป กดที่ tap Pre processing เลือก clip multiple คลิก raster
- แล้วทําการกด refresh list แล้วเลือกรูปภาพทั้งหมด ทําการเลือกพื้นที่รูปตามที่ต้องการ คลิก Clip selected
rasters
- ขณะรอการประมวลผล

17. 17
- ภาพที่ได้จากการประมวลผล
- Copy ไฟล์ MTL.txt

18. 18
- วางในโฟลเดอร์รูปภาพของเรา
- คลิก semi-autometic
- กด Select directory แล้วเลือกที่โฟลเดอร์ที่เก็บงานเอาไว้

19. 19
- คลิก Select Folder
- จะได้ตารางดังรูปขึ้นมา
- คลิก Selsct a MTL file

20. 20
- เลือกเปิด MTL จากโฟลเดอร์ที่เก็บงานเอาไว้ คลิก Open
- คลิกเลือกตามในกรอบสีแดงดังรูป คลิก Perform Conversion แล้วเลือกโฟลเดอร์ที่เก็บงาน คลิก Select
Folder
- ภาพที่ได้จากการประมวลผล

21. 21
- ดับเบิ้ลคลิกที่ landsat เมื่อปรากฏหน้าต่างดังรูป เปลี่ยนเป็น band เป็น 4-5-3
- คลิกสัญลักษณ์ตามในกรอบสี่เหลี่ยมสีแดง จะได้ภาพดังนี้

22. 22
- ทําการ save as…
- เลือก โฟลเดอร์ที่เราต้องการจัดเก็บและกด save

23. 23
- คลิกขวาที่ ไฟล์รูปภาพที่เราต้องการ เลือก properties
- คลิกเลือก Metadata

24. 24
- ในช่อง Properties เลือก Data Type
- เปิดโปรแกรม LEO work เปิดไฟล์ที่เราต้องการนํามาแปลภาพ

25. 25
- คลิกขวาที่ไฟล์ที่เรานําเข้ามา คลิก Combine in RGB
- เปลี่ยนเป็น band 4-5-3

26. 26
- เลือกแทบ Tools แล้วเลือก Convert
- เมื่อปรากฏหน้าต่างดังรูป คลิกเลือกตามภาพ

27. 27
- คลิก Run
- รอการประมวลผล

28. 28
Support Vector Machine
- เปิดโปรแกรม Monteverdi คลิกแทบ File เลือก Open Dataset
- เปิดไฟล์รูปที่เราต้องการ
- คลิก OK

29. 29
- เมื่อปรากฏหน้าต่างดังรูป คลิก Open
- คลิกขวาไฟล์ที่เราเลือกมา เลือก Display in viewer

30. 30
- จะปรากฏภาพขึ้นมา
- เมื่อปรากฏตารางในกรอบสีแดง ให้คลิก Quite
- คลิกแทบ Filtering เลือก Mean shift clustering

31. 31
- เลือกไฟล์ที่เราต้องการ คลิก cached แล้วคลิก Ok
- จะปรากฏภาพที่เราต้องการขึ้นมา

32. 32
- คลิกแทบ File แล้วเลือก Extract ROI from dataset
- เลือกภาพที่เราต้องการ แล้วคลิก Ok

33. 33
- จะได้ภาพที่เราต้องการขึ้นมา แล้วคลิก Ok
- คลิกขวาชั้นข้อมูลที่เราต้องการจะนํามาทํา แล้วเลือก Display in viewer

34. 34
- จะปรากฏภาพที่เราต้องการขึ้นมา แล้วคลิก Quit
- คลิกที่แทบ Filtering แล้วเลือก Mean shift clustering

35. 35
- เลือกชั้นข้อมูลตามรูปที่ปรากฏ แล้วคลิก Ok
- จะปรากฏดังรูป แล้วคลิกแทบ Menu เลือก View Manager

36. 36
- เมื่อปรากฏหน้าต่างดังรูป เปลี่ยน band เป็น 4-5-3
- จะปรากฏภาพดังรูป ตาม band ที่เราเลือก

37. 37
- กําหนดค่าตามรูป แล้วคลิก Run
- ภาพที่ได้จะเป็นดังรูป
…………….

38. 38
- คลิกแทบ Learning เลือก SVM classification
- คลิกเลือกรูปภาพที่เราต้องการ ดังรูป

39. 39
- เมื่อเลือกรูปภาพที่ต้องการ คลิก Ok
- เมื่อคลิก Ok จะปรากฏดังรูป แสดงรูปภาพที่เราเลือก
- หน้าต่างเล็กแสดงพื้นที่ทั้งหมด หน้าต่างใหญ่เป็นส่วนขยายจากบริเวณหน้าต่างเล็กที่เราเลือก

40. 40
- เลือกแทบ Setup แล้วคลิก Visualisation
- เมื่อปรากฏหน้าต่างดังรูปให้ทําการเปลี่ยน band เป็น band 4 – 5 – 3

41. 41
- คลิก Ok
- เมื่อเปลี่ยน band แล้ว จะได้ภาพใหม่ดังรูป

42. 42
- คลิกปุ่ม Add เพื่อทําการสร้าง Class ใหม่
- จะปรากฏ Class ใหม่ขึ้นมาดังรูป
- เมื่อเราต้องการเปลี่ยนชื่อ คลิกที่ปุ่ม Name แล้วจะปรากฏหน้าต่างดังรูป เพื่อทําการเปลี่ยนชื่อ

43. 43
- เมื่อต้องการที่จะเปลี่ยนสีชั้นข้อมูล คลิกที่ปุ่ม Color แล้วจะปรากฏหน้าต่างดังรูป สามารถทําการเปลี่ยนสีได้
- สร้างชั้นข้อมูลชั้นต่อไป แล้วทําการเลือกพื้นที่ที่ต้องการ ทําไปเรื่อยจนครบชั้นข้อมูลที่ต้องการ

44. 44
- เมื่อทําครบทุกชั้นข้อมูลแล้ว คลิกปุ่ม Learn

45. 45
- จะได้ภาพใหม่ขึ้นมาดังรูป เป็นผลจากการที่เราสร้างชั้นข้อมูลขึ้นมาว่าอะไรคือ Class ไหน
- หลังจากนั้นคลิกปุ่ม Validate

46. 46
- จะปรากฏตารางดังรูป แสดงถึงพื้นที่ทั้งหมดว่า Class ไหนมีขนาดเท่าไหร่
- คลิกขวาที่ชั้นข้อมูล แล้วเลือก Export dataset เพื่อทําการ save รูปที่เราต้องการ

47. 47
- เลือกโฟลเดอร์ที่เราต้องการ แล้วคลิก Save

48. 48
Land Surface Temperature
- เปิดโปรแกรม Qgis คลิก Add Raster Layer เพื่อนําเข้าข้อมูลที่เราต้องการ
- เลือกภาพถ่ายดาวเที่ยวที่เราต้องการ แล้วคลิก Open

49. 49
- เมื่อปรากฏภาพถ่ายดาวเทียมที่เราต้องการ คลิกปุ่ม Semi – Automatic Classification plugin
- เมื่อปรากฏหน้าต่างดังรูป คลิกแทบ Pre processing เลือกแทบ Clip multiple rasters แล้วคลิกปุ่ม Refresh
list

50. 50
- คลิกปุ่ม Select all
- ทําการเลือกพื้นที่ที่เราต้องการตัด โดยกดเครื่องหมาย + แล้ว คลิกปุ่ม Clip selected rasters

51. 51
- ทําการเลือกโฟลเดอร์ที่เราต้องการเก็บงาน
- ลบไฟล์ที่เราไม่ต้องการใช้ออก โดยไฟล์ที่ลบเป็นไฟล์รูปต้นแบบ คลิกขวา แล้วกด Remove

52. 52
- เมื่อเราได้ภาพที่ต้องการ คลิกปุ่ม Semi – Automatic Classification plugin เมื่อปรากฏหน้าต่างดังรูป คลิกปุ่ม
Select directory เพื่อเลือกโฟลเดอร์ที่เราได้ทําการเก็บภาพเอาไว้
- คลิกปุ่ม Select a MTL file เพื่อเลือกไฟล์ .txt

53. 53
- เลือกดังรูป แล้วคลิก Perform conversion แล้วเลือกโฟลเดอร์ที่เราต้องการ save งาน
- เลือกลบไฟล์ที่เราไม่ต้องการทิ้ง โดยทําการเลือกแล้วคลิกขวา กด Remove

54. 54
- เปิดหน้าต่าง Semi – Automatic Classification plugin คลิกปุ่ม Refresh list
- คลิกปุ่ม Clear all เพื่อให้ภาพถ่ายหายไป แล้วทําการคลิก Select all เพื่อเลือกชั้นข้อมูลขึ้นมาใหม่

55. 55
- คลิกเลือกดังรูปแล้วคลิกปุ่ม Add rasters to set
- คลิกปุ่ม Sort by name เพื่อทําการจัดเรียงภาพถ่ายดาวเทียม

56. 56
- คลิกปุ่ม Create virtual raster of band set แล้วทําการ Save จากนั้นคลิก Close
- ดับเบิ้ลคลิกที่ RGB จะปรากฏหน้าต่างดังภาพ

57. 57
- ในช่อง Style ทําการเปลี่ยน band ดังรูป แล้วคลิก OK
- จะปรากฏภาพขึ้นมาดังรูป ให้เราคลิกที่ปุ่ม Local cumulative cut stretch…. เพื่อทําการปรับสี

58. 58
- จะได้ภาพใหม่ที่เราทําการปรับสี
- กดปุ่มดังรูป

59. 59
- เลือกไฟล์ภาพที่เราต้องการ
- คลิกปุ่ม New shp เพื่อสร้างชั้นข้อมูล แล้วทําการ Save

60. 60
- เมื่อสร้างชั้นข้อมูลแล้วทําการคลิก Create a ROI เพื่อทําการดิจิไตซ์ กันขอบเขตของข้อมูลใน Class นั้นๆ
- หลังจากนั้นทําการตั้งชื่อ แล้วคลิกปุ่ม Save ROI

61. 61
- ทําการกันพื้นที่ใน Class ไปเรื่อยๆ
- ทําการเปลี่ยนสีให้มีความแตกต่างกัน จากนั้นเลือก Soectral Angle Mapping

62. 62
- คลิกปุ่ม + เพื่อตรวจดูในแต่ละพื้นที่จากที่เราได้ทําการแยก Class ต่างๆ
- คลิกปุ่ม Perform classification แล้วเลือกโฟลเดอร์ที่เราต้องการเพื่อทําการ Save
- หลังจากทําการ Save ไปที่ Processing Toolbox – SAGA – Grid Tools – Reclassify Grid Values จะ
ปรากฏหน้าต่างดังรูป

63. 63
- เปิดหน้าต่าง Fixed Table แล้วคลิกปุ่ม Add row
- แก้ไขข้อมูลดังรูปแล้วคลิก OK

64. 64
- ในช่อง Reclassified Grid คลิกเลือก Save to file… แล้วทําการเลือกที่ Save ที่เราต้องการเก็บไว้ คลิก Save
- เมื่อทําการ Save เสร็จแล้ว คลิก Run

65. 65
- เมื่อได้ภาพจากการประมวลผล ไปที่ SAGA – Grid Calculus – Raster calculator
- เมื่อปรากฏหน้าต่างดังรูปให้เลือกเฉพาะไฟล์ที่เราต้องการแล้วคลิก OK

66. 66
- ในช่อง Calculated เลือก Save to file… เพื่อทําการ Save งานที่เราต้องการ เมื่อเลือกเสร็จแล้ว คลิก Run
- ดับเบิ้ลคลิกชั้นข้อมูล Calculated จะปรากฏหน้าต่างดังภาพ ในช่อง Render type เลือกดังภาพ

67. 67
- ทําการเปลี่ยนสีแล้วคลิก OK รอการประมวลผล จะได้สีภาพตามที่เราเลือก

68. 68
Land cover change
- เปิดโปรแกรม Qgis แล้วทําการเลือกภาพที่เราต้องการ ใน 2 ช่วงปี
- ดับเบิ้ลคลิกที่ชั้นข้อมูล RGB2006 จะปรากฏหน้าต่างดังรูป ทําการเปลี่ยน band ดังรูป

69. 69
- จะได้สีตาม band ที่เราเลือก
- ดับเบิ้ลคลิกที่ชั้นข้อมูล RGB2014 จะปรากฏหน้าต่างดังรูป ทําการเปลี่ยน band ดังรูป

70. 70
- จะได้สีตาม band ที่เราเลือก
- คลิกปุ่ม Semi – Automatic Classification plugin

71. 71
- เลือกภาพถ่ายที่เราต้องการ
- คลิกปุ่ม New shp

72. 72
- เลือกที่ Save ที่เราต้องการเก็บ
- ทําการจําแนกตาม Class ที่เราได้กําหนดไว้ ตั้งชื่อแล้วคลิก Save ROI

73. 73
- เมื่อทําการจําแนก Class ต่างๆเสร็จ ทําการเปลี่ยนสี เลือกตามที่กําหนด
- คลิกปุ่ม Semi – Automatic Classification plugin ปรากฏหน้าต่างดังรูป แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลง

74. 74
- เปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลง
- แสดงให้เห็นในช่วง Class ต่างๆที่เราได้ทําการจําแนก

75. 75
- ดับเบิ้ลคลิกข้อมูล LCC_2006_2014 ทําการเปลี่ยนสีตามที่เราชอบ คลิก Classify
- การประมวลผลจากการเปรียบเทียบภาพถ่ายดาวเทียม 2 ช่วงปี

76. 76
-