Classificação de uso do Solo
Citação de Thiago Lobão Cordeiro em 9 de outubro de 2023, 11:35Olá,
Eu preciso classificar uma imagem de drone com aprox 8.000 x 12.000 pixel. Esperava um exemplo de classificação supervisionada com um raster na aula 5 do módulo 4, mas o modulo não atingiu as minhas expectativas. Trabalhou bem os conceitos, com bons exemplos, bastante ilustrativos, mas senti falta da prática de fato. Seria possível uma ajuda ou indicação de como posso realizar essa classificação? Das 4 cenas que preciso classificar, tenho utilizado o Ecognition, porém para a metade de cada cena o tempo de processamento tem durado 6 dias. Acredito ter métodos mais rápidos e tão eficiente quanto. Qualquer ajuda é bem vinda nesse momento. Grato
Olá,
Eu preciso classificar uma imagem de drone com aprox 8.000 x 12.000 pixel. Esperava um exemplo de classificação supervisionada com um raster na aula 5 do módulo 4, mas o modulo não atingiu as minhas expectativas. Trabalhou bem os conceitos, com bons exemplos, bastante ilustrativos, mas senti falta da prática de fato. Seria possível uma ajuda ou indicação de como posso realizar essa classificação? Das 4 cenas que preciso classificar, tenho utilizado o Ecognition, porém para a metade de cada cena o tempo de processamento tem durado 6 dias. Acredito ter métodos mais rápidos e tão eficiente quanto. Qualquer ajuda é bem vinda nesse momento. Grato
Citação de Lucas Figueira em 12 de outubro de 2023, 22:12Olá, Thiago! Para imagens de drones, como temos um maior número de pixel, do que as imagens que utilizamos de satélite, como sentinel e modis, o ideal seria utilizar todo o processamento nas nuvens, podendo utilizar uma junção do GEE com o R. Para processamento todo no R, poderia utilizar a segmentação, utilizando a rede SAM (Segment Anything Model), talvez reduza o tempo de processamento. Mas caso não haja problema em reduzir a resolução espacial, pode realizar a degradação da imagem, o que depende muito do seu objetivo. E assim, altera o número de pixel e diminui o tempo de processamento da imagem.
Trabalhar com imagens de drones é algo que necessita ser diferenciado das imagens de satélite primeiro pelo objetivo a ser esperado e depois pela diferença dos pixels e do tempo de processamento.
Ademais, fico à disposição !
Obrigada pelo Feedback !
Olá, Thiago! Para imagens de drones, como temos um maior número de pixel, do que as imagens que utilizamos de satélite, como sentinel e modis, o ideal seria utilizar todo o processamento nas nuvens, podendo utilizar uma junção do GEE com o R. Para processamento todo no R, poderia utilizar a segmentação, utilizando a rede SAM (Segment Anything Model), talvez reduza o tempo de processamento. Mas caso não haja problema em reduzir a resolução espacial, pode realizar a degradação da imagem, o que depende muito do seu objetivo. E assim, altera o número de pixel e diminui o tempo de processamento da imagem.
Trabalhar com imagens de drones é algo que necessita ser diferenciado das imagens de satélite primeiro pelo objetivo a ser esperado e depois pela diferença dos pixels e do tempo de processamento.
Ademais, fico à disposição !
Obrigada pelo Feedback !
Citação de Thiago Lobão Cordeiro em 13 de outubro de 2023, 11:29Salve!
Oi Yane,
Vou procurar como fazer, tenho um ponto de partida.Agradeço as indicações!
Salve!
Oi Yane,
Vou procurar como fazer, tenho um ponto de partida.
Agradeço as indicações!
Citação de Lucas Figueira em 9 de janeiro de 2024, 15:45🙂
🙂