การนำข้อมูลจากกูเกิลเอิร์ธเพื่อการปรับแก้เชิงเรขาคณิตและการจำแนกข้อมูลภาพดาวเทียมแลนด์แซต
วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2549
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | Theses and Dissertations |
| Language: | Thai |
| Published: |
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
2008
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/8055 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Institution: | Chulalongkorn University |
| Language: | Thai |
| id |
th-cuir.8055 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
th-cuir.80552008-09-12T09:00:38Z การนำข้อมูลจากกูเกิลเอิร์ธเพื่อการปรับแก้เชิงเรขาคณิตและการจำแนกข้อมูลภาพดาวเทียมแลนด์แซต Using data from google earth for rectification and classification of Landsat imagery สุกัญญา เชยโพธิ์ บรรเจิด พละการ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์ ระบบกำหนดตำแหน่งบนโลก การวิเคราะห์ข้อมูลภาพระยะไกล วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2549 การปรับแก้เรขาคณิตของข้อมูลภาพดาวเทียมใช้ค่าพิกัดจุดควบคุมภาคพื้นดินที่ได้จากการวัดค่าพิกัดด้วยดาวเทียมจีพีเอส ซึ่งต้องใช้เวลาและมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ข้อมูลค่าพิกัดที่นำมาจากกูเกิลเอิร์ธอาจเป็นอีกทางเลือกหนึ่งในการปรับแก้เรขาคณิต นอกจากนี้กูเกิลเอิร์ธยังมีภาพรายละเอียดสูงจากดาวเทียมควิกเบิร์ด ที่สามารถนำรายละเอียดที่ปรากฎบนข้อมูลภาพมาแปลความ เพื่อกำหนดพื้นที่ตัวอย่างของสิ่งปกคลุมดินและนำไปใช้ในขั้นตอนการจำแนกแบบกำกับดูแลด้วยวิธีความน่าจะเป็นได้สูงสุดต่อไป จากผลการเปรียบเทียบค่าพิกัดจากกูเกิลเอิร์ธ กับค่าพิกัดจุดควบคุมภาคพื้นดินที่ได้จากการรังวัดค่าพิกัดด้วยจีพีเอสและค่าพิกัดจากจุดที่เด่นชัดบนข้อมูลภาพดาวเทียมแลนด์แซต อีทีเอ็มพลัส ที่ปรับแก้เรขาคณิตของข้อมูลภาพแล้ว พบว่า ค่าพิกัดบนข้อมูลภาพดาวเทียมควิกเบิร์ด มีค่าคลาดเคลื่อนเชิงตำแหน่งประมาณ 1.6-2.3 เมตร และค่าพิกัดบนข้อมูลภาพดาวเทียมแลนด์แซต อีทีเอ็มพลัส มีค่าคลาดเคลื่อนเชิงตำแหน่ง 24.8 เมตร ซึ่งอยู่ในเกณฑ์ที่สามารถนำค่าพิกัดจากกูเกิลเอิร์ธใช้ในการปรับแก้เชิงเรขาคณิตของข้อมูลภาพดาวเทียมแลนด์แซต อีทีเอ็มพลัสได้ และผลการจำแนกสิ่งปกคลุมดินจากข้อมูลภาพดาวเทียมแลนด์แซต อีทีเอ็มพลัส โดยใช้ผลการแปลรายละเอียดที่ปรากฎบนข้อมูลภาพดาวเทียมควิกเบิร์ดจากกูเกิลเอิร์ธช่วยในการกำหนดพื้นที่ตัวอย่าง พบว่าผลการแปลรายละเอียดที่ปรากฎบนข้อมูลภาพดาวเทียมควิกเบิร์ดสามารถช่วยในการกำหนดพื้นที่ตัวอย่างในการจำแนกสิ่งปกคลุมดินจากข้อมูลภาพดาวเทียมแลนด์แซต อีทีเอ็มพลัสได้ถูกต้องเหมาะสมกับคุณสมบัติของข้อมูลภาพที่นำมาใช้ นอกจากนี้ผลการศึกษารายละเอียดที่ปรากฎบนข้อมูลภาพดาวเทียมควิกเบิร์ดจากกูเกิลเอิร์ธ สามารถเพิ่มรายละเอียดของผลการจำแนกสิ่งปกคลุมดินได้ เช่น ผลการจำแนกสิ่งปกคลุมดินประเภทพื้นที่เมือง สามารถเพิ่มรายละเอียดได้ว่าในพื้นที่เมืองประกอบด้วย ชุมชนเมือง, ย่านอุตสาหกรรม เป็นต้น Satellite image rectification using ground control coordinate obtained from GPS coordinate is cost consuming and requires much time to process. Coordinate data obtained from Google Earth offers another way to compute rectification. Moreover, Google Earth provides high resolution QuickBird image which the detail information of the image can be visual interpretation to define training area of land cover and used in supervised classification with maximum likelihood method. The results of comparing between Google Earth coordinate, Ground Control Point coordinate observed from GPS measuring and coordinate of remarkable points on Landsat ETM + which has been geometric rectified show that coordinate of QuickBird obtained from Google Earth has an error of approximately 1.6 -2.3 m. and Landsat ETM+ from Google Earth has an error of approximately 24.8m. The errors are in acceptable range so Google Earth coordinate can be used in geometry rectification of Landsat ETM+ imagery. The land cover classification of Landsat ETM+ using result of detailed interpretation on QuickBird satellite imagery data, which obtained from Google Earth, to define training area indicated that the result was useful and suitable for image characteristics to define training area in land cover classification from Landsat ETM+ image data. Furthermore, the study of detail appeared on QuickBird image data from Google Earth found that the result of detailed interpretation could be added more detail. For example, the result of urban classification can be added detail which showing urban area components which are urban community or industrial zone. 2008-09-12T09:00:37Z 2008-09-12T09:00:37Z 2549 Thesis http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/8055 th จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 2668760 bytes application/pdf application/pdf จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| institution |
Chulalongkorn University |
| building |
Chulalongkorn University Library |
| country |
Thailand |
| collection |
Chulalongkorn University Intellectual Repository |
| language |
Thai |
| topic |
ระบบกำหนดตำแหน่งบนโลก การวิเคราะห์ข้อมูลภาพระยะไกล |
| spellingShingle |
ระบบกำหนดตำแหน่งบนโลก การวิเคราะห์ข้อมูลภาพระยะไกล สุกัญญา เชยโพธิ์ การนำข้อมูลจากกูเกิลเอิร์ธเพื่อการปรับแก้เชิงเรขาคณิตและการจำแนกข้อมูลภาพดาวเทียมแลนด์แซต |
| description |
วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2549 |
| author2 |
บรรเจิด พละการ |
| author_facet |
บรรเจิด พละการ สุกัญญา เชยโพธิ์ |
| format |
Theses and Dissertations |
| author |
สุกัญญา เชยโพธิ์ |
| author_sort |
สุกัญญา เชยโพธิ์ |
| title |
การนำข้อมูลจากกูเกิลเอิร์ธเพื่อการปรับแก้เชิงเรขาคณิตและการจำแนกข้อมูลภาพดาวเทียมแลนด์แซต |
| title_short |
การนำข้อมูลจากกูเกิลเอิร์ธเพื่อการปรับแก้เชิงเรขาคณิตและการจำแนกข้อมูลภาพดาวเทียมแลนด์แซต |
| title_full |
การนำข้อมูลจากกูเกิลเอิร์ธเพื่อการปรับแก้เชิงเรขาคณิตและการจำแนกข้อมูลภาพดาวเทียมแลนด์แซต |
| title_fullStr |
การนำข้อมูลจากกูเกิลเอิร์ธเพื่อการปรับแก้เชิงเรขาคณิตและการจำแนกข้อมูลภาพดาวเทียมแลนด์แซต |
| title_full_unstemmed |
การนำข้อมูลจากกูเกิลเอิร์ธเพื่อการปรับแก้เชิงเรขาคณิตและการจำแนกข้อมูลภาพดาวเทียมแลนด์แซต |
| title_sort |
การนำข้อมูลจากกูเกิลเอิร์ธเพื่อการปรับแก้เชิงเรขาคณิตและการจำแนกข้อมูลภาพดาวเทียมแลนด์แซต |
| publisher |
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| publishDate |
2008 |
| url |
http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/8055 |
| _version_ |
1681412780556550144 |