លំហាត់ទី១១៖ ចាត់ថ្នាក់រូបភាពដោយ K-means ក្នុង QGIS

ព័ត៌មានលំហាត់

មេរៀនពាក់ព័ន្ធ៖ មេរៀនទី១១៖ ការចាត់ថ្នាក់គ្មានការណែនាំ ការអនុវត្តដោយខ្លួនឯង · QGIS 3.34 LTR · ប្រហែល ១០០ នាទី

ស្ថានភាព

អ្នកនឹងធ្វើផែនទីគម្របដីដំបូងគេលើតំបន់សិក្សារបស់អ្នក ដោយប្រើការចាត់ថ្នាក់គ្មានការណែនាំ តាមរយៈកម្មវិធីជំនួយ Semi-Automatic Classification Plugin (SCP)។

គោលបំណង

• ដំឡើង និងរៀបចំ SCP ក្នុង QGIS។
• ដំណើរការ K-means លើរូបភាព Sentinel-2 ពិត។
• ធ្វើតេស្តវិធីកែងដៃ ដើម្បីជ្រើសចំនួនចង្កោម។
• ដាក់ស្លាកចង្កោម និងបញ្ចូលចង្កោមស្រដៀងគ្នា។

លំដាប់ការងារនៃលំហាត់ទី១១ និងពេលវេលាប្រហាក់ប្រហែល។

ឯកសារដែលប្រើ

• ទិន្នន័យវគ្គ (ណែនាំ)៖ Landsat 8 ភ្នំពេញ TOA · Band set B2 B3 B4 B5 B6 B7 · RS_Data.zip → L8_PhnomPenh_2019 (ឧបសម្ព័ន្ធ ខ)
• ឬរូបភាព Sentinel-2 L2A ពីលំហាត់មុន (B2 B3 B4 B8 B11 B12)
• Kh_Province_Boundary (ជម្រើស សម្រាប់កំណត់តំបន់)

ពិសោធន៍មុនចាប់ផ្ដើម · ១៥ នាទី

សកម្មភាពទី១៖ ដំឡើង SCP · ១៥ នាទី

1. Plugins → Manage and Install Plugins → ស្វែងរក «Semi-Automatic Classification Plugin» → Install។
2. បើកផ្ទាំង SCP (រូបតំណាងនៅរបារឧបករណ៍)។ បង្កើត Band set ថ្មីជាមួយក្រុមរលកទាំងប្រាំមួយ តាមលំដាប់ត្រឹមត្រូវ៖ Landsat B2 B3 B4 B5 B6 B7 (ឬ Sentinel-2 B2 B3 B4 B8 B11 B12)។

សកម្មភាពទី២៖ ធ្វើតេស្តចំនួនចង្កោម · ២៥ នាទី

1. SCP → Band processing → Clustering៖ ជ្រើសក្បួនដោះស្រាយ K-means។
2. ដំណើរការជាមួយ k = ៤ ៥ ៦ និង ៧ (ដាច់ដោយឡែក)។ SCP បង្ហាញ within-cluster distance ដែលស្រដៀង WCSS។

3. កត់ត្រាតារាង៖

   k	កំហុសក្នុងចង្កោម	ភាពប្រសើរធៀបនឹង k−១
   ៤		—
   ៥
   ៦
   ៧

4. កំណត់ k ដែលសមស្របតាមកែងដៃ។

សកម្មភាពទី៣៖ ដំណើរការចុងក្រោយ · ២០ នាទី

1. ដំណើរការ K-means ជាមួយ k ដែលបានជ្រើស លើរូបភាពពេញ (ឬតំបន់សិក្សា)។
2. រក្សាទុកលទ្ធផលជា kmeans_raw.tif។
3. ដាក់ពណ៌ចៃដន្យផ្សេងគ្នាដល់ចង្កោមនីមួយៗ (Singleband pseudocolor · Random colors)។

សកម្មភាពទី៤៖ ដាក់ស្លាក · ២៥ នាទី

1. ត្រួតលទ្ធផលលើបន្សំពណ៌ពិត និងពណ៌សន្មត។ សម្រាប់ចង្កោមនីមួយៗ កំណត់ថាតើវាទំនងជាគម្របដីអ្វី។
2. ប្រើ Zonal statistics ឬចុចលើក្រឡាគំរូ ដើម្បីអានតម្លៃមធ្យមក្រុមរលកនៃចង្កោមនីមួយៗ ជាភស្តុតាងបន្ថែម។
3. Reclassify (Raster → Raster Calculator ឬ Reclassify by Table) ដើម្បីបញ្ចូលចង្កោមដែលតំណាងឱ្យគម្របដីតែមួយចូលគ្នា។ រក្សាទុកជា landcover_unsupervised.tif។
4. បង្កើតសញ្ញាសម្គាល់ផែនទីជាមួយឈ្មោះគម្របដីពិត (មិនមែន «ចង្កោម ១» ទៀតទេ)។

សកម្មភាពទី៥៖ ការពិនិត្យ · ១៥ នាទី

សរសេរ ៥ ប្រយោគ៖ ចំនួនចង្កោមចុងក្រោយ · ថ្នាក់ណាដែលងាយដាក់ស្លាក និងថ្នាក់ណាពិបាក · និងតំបន់ណាដែលមើលទៅមិនត្រឹមត្រូវ ពេលប្រៀបធៀបជាមួយពណ៌ពិត។

លទ្ធផលដែលរំពឹងទុក

ប្រៀបធៀបលទ្ធផលរបស់អ្នកជាមួយរូបខាងក្រោម ដែលបង្កើតពីទិន្នន័យវគ្គ (Landsat 8 ភ្នំពេញ ឬ Sentinel-2 ក្រុងព្រះសីហនុ)។ លទ្ធផលរបស់អ្នកមិនចាំបាច់ដូចបេះបិទទេ ប៉ុន្តែលំនាំគួរតែស្រដៀងគ្នា។

លទ្ធផលគំរូ ១៖ ចំនួនចង្កោមប្ដូរលទ្ធផល។

អ្វីដែលត្រូវពិនិត្យ

• k តូច៖ បញ្ចូលថ្នាក់ខុសគ្នាចូលគ្នា (ដំណាំ + ដើមឈើ)។
• k ធំ៖ បំបែកថ្នាក់មួយជាច្រើនចង្កោម ដែលត្រូវបញ្ចូលគ្នាវិញពេលដាក់ស្លាក។
• អនុវត្តជាក់ស្ដែង៖ ជ្រើស k ធំជាងចំនួនថ្នាក់ ២–៣ ដង រួចដាក់ស្លាក។

លទ្ធផលគំរូ ២៖ ចង្កោមមិនមែនជាថ្នាក់។

អ្វីដែលត្រូវពិនិត្យ

• ចង្កោមខ្លះត្រូវនឹងថ្នាក់តែមួយច្បាស់ (ឧ. ទឹក)។
• ចង្កោមខ្លះលាយថ្នាក់ច្រើន៖ ត្រូវការបំបែក ឬទទួលយកកំហុស។
• អ្នកវិភាគសម្រេចស្លាក ដោយប្រើចំណេះដឹង និងរូបភាពលម្អិត។

កំហុសទូទៅ និងដំណោះស្រាយ

បញ្ហាដែលឃើញ	មូលហេតុទូទៅ	ដំណោះស្រាយ
ចង្កោមមួយគ្របទឹក និងស្រមោល	k តូចពេក	បង្កើន k រួចបញ្ចូលគ្នាពេលដាក់ស្លាក
លទ្ធផលប្ដូររាល់ពេលដំណើរការ	ចំណុចកណ្ដាលចៃដន្យ	កំណត់ seed ឬ iterations ច្រើន
SCP មិនបង្ហាញ	Plugin មិនទាន់ដំឡើង/បើក	Plugins → Manage → SCP
ពពកក្លាយជាចង្កោម	មិនបានលុបពពក	Mask ពពកមុនចាត់ថ្នាក់

លទ្ធផលត្រូវប្រគល់

• តារាងធៀបកំហុសតាម k និងក្រាបកែងដៃ។
• kmeans_raw.tif និង landcover_unsupervised.tif។
• សញ្ញាសម្គាល់ផែនទី និងការពិនិត្យ ៥ ប្រយោគ។

ពិនិត្យលទ្ធផលដោយខ្លួនឯង

អាចវាយលេខខ្មែរ ឬលេខអារ៉ាប់។

១. ឈ្មោះកម្មវិធីជំនួយពេញលេញ (អក្សរកាត់ SCP)?

២. ក្បួនដោះស្រាយដែលអ្នកប្រើក្នុងលំហាត់នេះ?

៣. ចំនួនក្រុមរលកក្នុង Band set របស់អ្នក?

៤. មុខងារ QGIS ណាប្រើដើម្បីបញ្ចូលចង្កោមចូលគ្នា?

៥. វិធីណាប្រើសម្រាប់ជ្រើសចំនួនចង្កោម?