Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/21727
| Title: | การเปรียบเทียบการจำแนกเชิงวัตถุข้อมูลดาวเทียม SPOT 5 จากการวิเคราะห์ค่าการสะท้อนแสงและลายเนื้อชนิด GLCM |
| Other Titles: | A comparison of SPOT 5 object-based classification of spectral and GLCM texture analysis |
| Authors: | เพ็ญพรรณ บุญเดิม |
| Advisors: | วิชัย เยี่ยงวีรชน |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์ |
| Advisor's Email: | [email protected] |
| Subjects: | วิธีเชิงวัตถุ (วิทยาการคอมพิวเตอร์) ดาวเทียมในการรังวัด |
| Issue Date: | 2554 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | การจำแนกข้อมูลดาวเทียมด้วยเทคนิคการจำแนกเชิงวัตถุ (Object-based classification) ช่วยจำแนกวัตถุบนภาพถ่ายจากค่าการสะท้อนแสง (Spectral analysis) ให้มีความถูกต้องดียิ่งขึ้น แต่การจำแนกพืชที่ปลูกในบริเวณใกล้เคียงกันและมีค่าการสะท้อนแสงใกล้เคียงกันยังคงทำให้การจำแนกข้อมูลมีการปะปนกัน การใช้อัลกอริธึมลายเนื้อ (Texture algorithm) ชนิด Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) ในทิศทางต่าง ๆ 5 ทิศทาง คือ ทุกทิศทาง 0° 45° 90° 135° ตามลักษณะของวัตถุจะทำให้สามารถจำแนกข้อมูลได้ดีขึ้น การศึกษาครั้งนี้จึงมีวัตถุประสงค์ เพื่อศึกษาเปรียบเทียบการจำแนกข้อมูลเชิงวัตถุ 11 ชนิด สำหรับการปรับปรุงแผนที่การใช้ประโยชน์ที่ดินจากค่าการสะท้อนแสงและใช้อัลกอริธึม GLCM 2 ชนิด คือ GLCM Homogeneity และ GLCM Contrast โดยใช้ข้อมูลดาวเทียม SPOT 5 บริเวณจังหวัดปราจีนบุรีจำนวน 2 ภาพ ภาพที่ 1 ทั้ง 4 แบนด์มีค่าการสะท้อนแสงค่าใกล้เคียงกัน คือ ค่าเฉลี่ย 92.3 ถึง 94.5 และภาพที่ 2 ทั้ง 4 แบนด์มีค่าการสะท้อนแสงแตกต่างกัน คือ มีค่าเฉลี่ย 90.8 ถึง 125.5 การจำแนกข้อมูลเชิงวัตถุขั้นตอนที่สำคัญคือ การสร้างวัตถุ (Segmentation) ผลการศึกษาพบว่าค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสม คือ Scale parameter เท่ากับ 60, Color/Shape เท่ากับ 0.9/0.1 และ Compactness/Smoothness เท่ากับ 0.5/0.5 ผลการวิจัยครั้งนี้พบว่าวิธีการจำแนกเชิงวัตถุด้วยค่าการสะท้อนแสงทั้ง 2 ภาพ ให้ค่าความถูกต้องรวม (overall accuracy) ที่ร้อยละ 74 GLCM Homogeneity ภาพที่ 1 ให้ค่าความถูกต้องรวมที่ร้อยละ 81.54 ถึง 86.70 ภาพที่ 2 ให้ค่าความถูกต้องที่ร้อยละ 81.31 ถึง 82.96 ในขณะที่GLCM Contrast ภาพที่ 1 ให้ค่าความถูกต้องรวมที่ร้อยละ 74.59 ถึง 76.64 ภาพที่ 2 ให้ค่าความถูกต้องที่ร้อยละ 78.57 ถึง 82.30 ดังนั้นการวิจัยครั้งนี้การจำแนกเชิงวัตถุด้วย GLCM Homogeneity ให้ค่าความถูกต้องดีที่สุด |
| Other Abstract: | The purpose of this study is to develop Landuse map by comparing the object-based classification of 11 data classes. GLCM homogeneity and GLCM contrast were applied on satellite images which were provided by SPOT 5. Two images were captured on Prachinburi province. The first image show 4 bands with similar spectral as 92.3-94.5 in average. Another image show 4 bands with different spectral as 90.8-125.5 in average. The important step of object-based classification was segmentation which show optimized parameters such as; scale parameter as 60, color/shaper parameter as 0.9/0.1, compactness/smoothness parameter as 0.5/0.5. From this study, the object-based classification by spectral analysis of 2 images was obtained the overall accuracy to 74%. For GLCM homogeneity algorithm, overall accuracy of image 1 was 81.54-86.70 % whereas image 2 was 81.31-82.96%. However, GLCM contrast algorithm provided the overall accuracy of image 1 was 74.59-76.64% whereas image 2 was 78.57-82.30%. In conclusion, The GLCM homogeneity was the most accurate method for object-based classification. |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2554 |
| Degree Name: | วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | ระบบสารสนเทศปริภูมิทางวิศวกรรม |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/21727 |
| URI: | http://doi.org/10.14457/CU.the.2011.464 |
| metadata.dc.identifier.DOI: | 10.14457/CU.the.2011.464 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Eng - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| penpan_bo.pdf | 17.66 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.