การจำแนกประเภทข้อมูลภาพ

การจำแนกประเภทข้อมูลภาพ (Image Classification)

การจำแนกประเภทข้อมูลภาพ เป็นการประมวลผลในทางสถิติ เพื่อแยกข้อมูลจุดภาพทั้งหมดที่ประกอบเป็นพื้นที่ศึกษาออกเป็นกลุ่มย่อย โดยใช้ลักษณะทางสถิติเป็นตัวกำหนดความแตกต่างระหว่างกลุ่มจุดภาพ โดยจุดภาพที่ถูกจัดให้อยู่กลุ่มเดียวกันจะมีลักษณะทางสถิติเฉพาะกลุ่มเป็นไปในทิศทางเดียวกัน แต่ละกลุ่มจุดภาพที่จำแนกได้นั้นจะแสดงถึงสิ่งปกคลุมพื้นดินประเภทใดประเภทหนึ่งแตกต่างกันไป

กล่าวอีกนัยหนึ่ง การจำแนกประเภทข้อมูลภาพ หมายถึง การแบ่งจุดภาพที่มีคุณสมบัติการสะท้อนแสงคล้ายๆ กันออกเป็นกลุ่มหรือเป็นระดับ ซึ่งเรียกว่า ชนิดหรือประเภท (Class) เพื่อที่จะแบ่งแยกวัตถุต่างๆ ที่แสดงในภาพออกจากกัน ในการจำแนกประเภทข้อมูลนี้ผู้ปฏิบัติต้องใช้กฎการตัดสินใจหรือความรู้ทางสถิติเข้าช่วย เนื่องจากปริมาณจุดภาพที่ประกอบเป็นพื้นที่ศึกษามีปริมาณจุดภาพมาก การคำนวณทางสถิติเองโดยใช้เครื่องคิดเลขจึงทำได้ยาก ใช้เวลามากและอาจเกิดข้อผิดพลาดได้ จึงมีการนำเอาความสามารถของคอมพิวเตอร์มาช่วยในการประมวลผล ทำให้ได้ผลลัพธ์ในเวลารวดเร็วสามารถตรวจสอบความถูกต้องได้ทันที

image classification

Image Classification

การจำแนกประเภทข้อมูลภาพด้วยระบบคอมพิวเตอร์แบ่งออกได้เป็น 2 วิธี ดังนี้

  1. การจำแนกประเภทข้อมูลแบบควบคุม (Supervised classification)
  2. การจำแนกประเภทข้อมูลแบบไม่ควบคุม (Unsupervised classification)

การจำแนกประเภทข้อมูลแบบควบคุม (Supervised classification)

super_e

Supervised classification

การจำแนกประเภทข้อมูลแบบควบคุม เป็นการจำแนกประเภทข้อมูลที่ผู้แปลเป็นผู้กำหนดตัวอย่างของประเภทข้อมูลให้แก่คอมพิวเตอร์ โดยใช้การเลือกพื้นที่ตัวอย่าง (Training areas) ซึ่งข้อมูลตัวอย่างที่ผู้แปลเป็นผู้กำหนดนั้นได้จากการตีความหมายภาพถ่ายดาวเทียมที่ถูกต้องด้วยสายตาโดยอาศัยประสบการณ์ ความเข้าใจและความรู้ที่มีอยู่ ตลอดจนกระบวนการต่างๆ ในการตีความหมาย เช่น การสำรวจภาคสนาม การใช้แผนที่ภาพถ่ายต่างๆ และสถิติอื่นๆ เป็นต้น

ในการกำหนดพื้นที่ตัวอย่าง ควรใช้ภาพสีผสมเทียมที่เรียกว่า “false color composite” ที่ผ่านการเน้นความคมชัดของข้อมูล ไปตรวจสอบกับสภาพความเป็นจริงในพื้นที่ โดยคอมพิวเตอร์จะคำนวณหาค่าสถิติต่างๆ จากพื้นที่ตัวอย่างที่กำหนด เพื่อจำแนกประเภทของข้อมูล และสุดท้ายจะดำเนินการรวมประเภทข้อมูลที่มีลักษณะใกล้เคียงกันเข้าเป็นกลุ่มเดียวกัน

Supervised_classification

Credit : Varuna Gupta

การจำแนกประเภทข้อมูลแบบไม่ควบคุม (Unsupervised classification)

unsuper_e

Unsupervised Classification

เป็นวิธีการจำแนกประเภทข้อมูลที่ผู้แปลกำหนดให้คอมพิวเตอร์แปลข้อมูลเอง โดยใช้หลักการทางสถิติ มักจะใช้ในกรณีไม่มีข้อมูลเพียงพอในพื้นที่ที่ทำการจำแนก หรือผู้ใช้ไม่มีความรู้ความเคยชินในพื้นที่ศึกษา วิธีการนี้สามารถทำได้โดยการสุ่มตัวอย่างแบบคละ แล้วจึงนำกลุ่มข้อมูลดังกล่าวมาแบ่งเป็นประเภทต่างๆ โดยแต่ละประเภทมีลักษณะเชิงคลื่นที่เหมือนกัน โดยใช้เทคนิคการรวมกลุ่ม (Clustering) ซึ่งแบ่งออกเป็น 2 แบบ คือ การรวมกลุ่มแบบลำดับชั้น (Hierarchical clustering) และ การรวมกลุ่มแบบไม่เป็นลำดับชั้น (Non- hierarchical clustering)

ผลลัพธ์จากการแปลวิธีการจำแนกประเภทข้อมูลแบบไม่ควบคุมจะต้องมีการตรวจสอบความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ ก่อนนำไปใช้งานโดยการเปรียบเทียบกับสภาพจริงหรือข้อมูลที่น่าเชื่อถือได้

Unsupervised_Classification

Credit : Varuna Gupta

คลิปวิดีโอแนะนำวิธีการทำ Supervised Image Classification in ArcMap

ที่มา : www.youtube.com

คลิปวิดีโอแนะนำวิธีการทำ Unsupervised Image Classification in ArcMap


ที่มา : www.youtube.com

ที่มา : หลักสูตรการประมวลผลและแปลความหมายข้อมูลจากดาวเทียม (Satellite Image Processing)
ตำราเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศศาสตร์ สำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ (องค์การมหาชน) กระทรวงวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *