DIGITALNA ARHIVA ŠUMARSKOG LISTA
prilagođeno pretraživanje po punom tekstu
| ŠUMARSKI LIST 1-2/2017 str. 35 <-- 35 --> PDF |
i oblika (shape) daje se manja ili veća važnost spektralnim svojstvima piksela. Na kompaktnost (compactness) segmenata, odnosno njihovih granica također se može utjecati odabirom posebnog parametra (Valožić 2014). Nakon provođenja većeg broja eksperimenata došlo se do zaključka da optimalna vrijednost mjerila segmentacije iznosi 3. Za sve korištene kanale parametru boja dodijeljena je vrijednost 1. Parametar oblika dobio je vrijednost 0,1, dok je za parametar kompaktnosti uzeta vrijednost 0,5. Segmentacijom provedenom na ovaj način dobivena su 43 202 segmenta (slika 4). Veći broj segmenata se pokazao boljim za proces klasifikacije. Nakon završenog procesa segmentacije, prelazi se na klasifikaciju, odnosno razvrstavanje tih segmenata u željene klase. Klasifikacija je obavljena definiranjem svake klase zasebno, pisanjem pravila u samom softveru. Za postavljanje različitih uvjeta pomoću kojih je snimka klasificirana, koristili su se pojedinačni kanali snimke, te različiti indeksi koji su dobiveni kombinacijama različitih kanala i operacija među njima. Uporabljeni su indeksi: NDVI, NDSII, LWM, NDWI, NBR, RVI, GNDVI i SLAVI. Odabir numeričkih intervala koji su korišteni u uvjetima, izvršen je nakon više pokušaja i zaključka da daju najbolje rezultate. Velika prednost ove klasifikacije je što se nakon završene klasifikacije pogrešno klasificirani segmenti mogu ručno popraviti. Ocjena točnosti objektno-orijentirane klasifikacije obavljena je pomoću uzoraka (ručno odabranih segmenata) za koje je poznat stvarni način uporabe zemljišta. Usporedbom 99 takvih segmenata s klasificiranim segmentima, dobiveni su pokazatelji različitih mjera točnosti, koji su prikazani u tablici 1. S obzirom da u svim slučajevima točnost iznosi iznad 90 %, može se zaključiti, kako je klasifikacijom obavljen dobar odabir interpretiranih klasa prema stvarnom stanju na terenu (Oštir i Mulahusić 2014). Kartografsko sažimanje – Cartographic aggregation Rezultati klasifikacije satelitske snimke pohranjeni su u vektorski podatkovni format SHP (Shapefile) tvrtke ESRI i uvedeni u ArcGIS okruženje. Na taj su način dobivena 43 202 poligona, koji odgovaraju klasificiranim segmentima. S obzirom da su za površine pod šumama postojala 15.352 takva poligona (prosječna površina segmenta iznosila je 9,2 ha), što nije adekvatno za dalje analize, bilo je neophodno obaviti njihovo sažimanje (aggregation) u ArcGIS-u (Droppová 2011). Sažimanje je proces kartografske generalizacije koji podrazumijeva grafičko spajanje susjednih istovrsnih objekata, kad je razmak između njih manji od minimalnih veličina (Frančula 2003). Nakon provedenog sažimanja (slika 5) dobiveno je 414 šumskih poligona ukupne površine 141,35 km2, što znači da je izvorni broj poligona smanjen 37 puta. REZULTATI I RASPRAVA RESULTS AND DISCUSSION Kartografsko izglađivanje – Cartographic smoothing Nakon provedenog sažimanja dobiveni su obrisi šumskih kompleksa u obliku pikseliziranih (nazubljenih) zatvorenih |