Шығыс Қазақстан облысының Бесқарағай ауданын ENVI бағдарламасында Maximum Likelihood классификациясын қолдана отырып  дешифрлеу

Орындағандар: Мырзахмет Адиша

 Хамит Алтынбек

 Ерболқызы Асель

Жиенбаев Жарқын

 Тексерген : Рахымбай З.

Жұмыстың мақсаты: Осы уақытқа дейін ENVI бағдарламасымен жасаған жұмыстарды , кешенді түрде қайталап толыққанды үлкен көлемде жұмыс жасау.

Жұмыстың міндеті: Өткен зертханалық жұмыстарды қайталу, толық менгеру,

Шығыс  Қазақстан облысы 2-ші топқа берілді. Біз  тапсырманы орындау үшін  Шығыс  Қазақстан облысының Бесқарағай ауданын таңдадық.
   

 Ғарыштық суреттерді жүктеп алып, ENVI бағдарламасында Open Image File деп аштық.

Суреттер бөлек Band-те тұрғандықтан (Band1,Band2,Band3…), Оларды  Layer Stacking  командасы арқылы біріктіреміз. Кейін Choose түймешесін таңдап сақтаймыз.

Келесіде New Display деп сақтаған файлды ашамыз.

Енді Basic Tools->Mosaicking командасы арқылы біріктіреміз. Мозайкада картаға түс бергенде Color Balancing функциясында суреттердің кемінде біреуі Fixed болуы қажет.

Біз үш суретті ашқаннан кейін, бізде суреттерді біріктіргенде қиыншылықтар болды. Аннотация құрған кезде , тек екі суретке қана құрылады. Сондықтан, бірінші мен екінші суреттерді біріктіріп, сақтап, сол мозайканы үшінші суретпен қосып, ауданның жалпы ғарыштық түсірілімін алдық.
•«Тігіс» сызығын анықтау үшін Annotation file параметрін қолданамыз.
•Мозаика жасау кезінде «тігіс» сызығы ең бетінде жатқан ғарыштық сурет үшін жасалады.
•Беткі сурет көрсетілген дисплейге барып, келесі команданы орындаймыз:
•Annotation терезесінде Object → Polyline командасын орындаймыз, яғни ғарыштық суретте «тігіс» сызығын полилиния арқылы көрсетеміз
•Полилинияны сызып болған соң, Object→Symbol деп өзгертіп, мозаика құрастыру барысында, кесіліп алынатын сурет бөлігіне символ қоямыз.
•Келесі кезеңде аннотацияны сақтаймыз, ол үшін File→Saveannotation…командасын орындаймыз.

Ендігі кезекте, жұмысымызды ArcGis-те жалғастырамыз. Ол үшін ArcMap-та шейп-файлы ашамыз. Өзімізге қажетті ауданды кесіп аламыз. Яғни Данные->Экспорт данных командасын орындаймыз. Жаңа шейп-файлға атын беріп сақтаймыз. Сол шейп-файлды ENVI бағдарламасына көшіріп, мозайканың бетіне қоямыз. Сол ауданды кесіп алып, сақтаймыз.

 Кесіліп сақталған ауданды ENVI бағдарламасына шақырып, түсірістің бетіне алып келеміз. Сол ауданды кесіп алып, сақтаймыз.

Енді аймақтарды бөлеміз, ол үшін Basic Tools->Region of Interest->ROI Tool командасын орындаймыз. Таңдаған аймағымыз өзен, егістік, бұлт, орман, жазықтық, елді-мекен, егістік алқабы атты қажетті аймақтарды құрып, оларға түстік эталон беріп, классификациялаймыз.

Кедесі кезекте ROI-ді сақтау қажет 

Ендігі кезекте Maximum Likelihood классификациясын қолдана отырып  дешифрлеу қажет. Ол үшін Classification-> Supervised->Maximum Likelihood командасын орындаймыз. Ройларды шақырып, картаны алдын ала қарап, сақтаймыз.

Картаны классификациялаған кейін, ендігі баспаға дайындап, безендіруіміз қажет. Ол үшін картаны ЕNVI бағдарламасындағы арнайы АrcMap-та ашатын функциясымен ArcGIS-те ашамыз. ArcGIS-те ашқаннан кейін, картамен бірге Қазақстан ауданының картасын шақырамыз. Бетте Бесқарағай ауданына шекаралас аймақтарды белгілеп, ат беріп, легендасын,масштабын , солтүстік сызығын салып, жалпы картаны безендіреміз. Шартты белгіде картадағы объектілердің тізімін жасап, дайын картамазды аламыз.

                    

Қорытынды: Ғарыштық түсірілімдерді ENVI бағдарламасында өңдеу тиімді және басқа ГАЖ бағдарламаларымен байланысы, оны қайталанбас бағдарлама етеді. ENVI бағдарламасында түсірістерді алып, олардан мозайка құрғанда, бағдарламаның бір кемшілігі – тек екі суретке ғана аннотация құра алады. Ал, төрт-бес сурет болған жағдайда, әр суретті бөлек біріктіру қажет. 

Мозайка құрылып болғаннан кейін, біз өзімізге қажетті ауданның территориясын кесіп, алуымыз үшін, шеп-файлдарды қолдану бағдарламаның бір артықшылығы екенін айтып кетсек болады.      

ENVI бағдарламасы ғарыштық түсірістерді өңдеуде ең көп қолданылатын бағдарламалардың бірі, Картографтардың барлығы осы Landsat жерсерігі мен ENVI бағдарламасын "Фотограметрия" саласында кеңінен қолданады.