IMAGINE Professional tm

IMAGINE Professionaltm, базовая конфигурация высшего уровня пакета ERDAS IMAGINE©, включающая все функции пакетов IMAGINE Essentialstm и IMAGINE Advantagetm. IMAGINE Professionaltm предоставляет полный набор инструментов для обработки данных дистанционного зондирования и ГИС, включая инструменты графического моделирования, экспертной классификации и обработки радиолокационных данных.

Пользователь комплекта IMAGINE Professionaltm имеет возможность проводить сложную, многопараметрическую классификацию данных дистанционного зондирования при помощи функций модуля Classifier:

• Нечеткая классификация

• Нечеткая сверточная фильтрация

• Автономная классификация (кластеризация) – алгоритм ISODATA

• Классификация с обучением (пользователь имеет возможность управлять классификацией на всех её этапах: выбор, оценка и редактирование эталонов; редактирование, извлечение и оценка эталонов в пространстве спектральных признаков; проверка пригодности эталонов классификации; оценка эталонов и манипуляции ими; быстрая пре-классификация с показом областей перекрытия эталонов; построение графиков средних по зонам и гистограммы; построение одномерной или ковариантной статистики, выбор зон для выполнения

классификации, постклассификационное редактирование, оценка точности классификации)

Рис. 7. Разрешение конфликтов классов (инструмент Fuzzy Recode) после проведения классификации с обучением.

ERDAS IMAGINE© один из первых коммерческих программных продуктов в сфере разработки экспертных систем, использующих географическую информацию для решения пространственных задач. При помощи инструмента экспертной классификации IMAGINE Expert Classifier пользователи пакета IMAGINE Professionaltm получают доступ к построению экспертных систем для классификации изображений, обработки результатов классификации и ГИС-моделированию на профессиональном уровне.

IMAGINE Expert Classifiertm состоит из двух компонент:

- Knowledge Engineertm (Инженер знаний)

- Knowledge Classifiertm (Классификатор по знаниям).

Knowledge Engineertm имеет графический интерфейс эксперта для построения базы знаний (Рис.8). Его основные возможности:

• Использование механизма перетаскивания для построения базы знаний

• Определение и распространение значения достоверности, то есть возможность оперировать неопределенностью

• Формирование показателей из различных источников – снимков, векторных данных, скалярных данных, графических моделей и даже из программ, определенных пользователем

• Для создания мобильных баз знаний имеется возможность включать запросы к пользователю для выбора файлов

• Быстрая обратная связь по результатам классификации, облегчающая разработку и детальную настройку базы знаний.

• Доступ к другим инструментам ERDAS IMAGINE© (таким, как инструмент пространственного моделирования Model Maker) для определения спектральных/пространственных операторов.

Менее опытный пользователь может использовать ранее созданную базу экспертных знаний для проведения классификации посредством Knowledge Classifier, имеющего простой дружественный интерфейс-мастер, который позволяет произвести:

• Оценку всех возможных классов или только подмножества правил

• Автоматическую идентификацию недостающих классов и запрос к пользователю на их поиск

• Вывод наряду с собственно классификацией наборов нечеткости, слоев достоверности и слоев обратной связи.

Рис. 8. Рабочее окно инструмента Инженер Знаний (Knowledge Engineertm)

Knowledge Engineertm является частью базового комплекта IMAGINE Professionaltm, Knowledge Classifiertm – частью базового комплекта IMAGINE Advantagetm. Это позволяет немногим высококвалифицированным специалистам заниматься созданием и тестированием баз знаний по классификации, используя IMAGINE Professionaltm, в то время как тысячи пользователей IMAGINE Professionaltm по всему миру могут применять эти знания для проведения классификации своих данных.

В комплект IMAGINE Professionaltm также входит модуль обработки радиолокационных данных IMAGINE Radar Interpreter™. Этот модуль позволяет осуществлять различные операции по обработке радиолокационных данных:

• слияние изображений от разнотипных сенсоров

• подчеркивание текстур.

• применение фильтров подавления спекл-шума и фильтров подчеркивания краев

• применение адаптивного фильтра Уоллеса,

• использование инструментов изменения яркости,

• осуществление преобразования радиолокационных изображений из координат

наклонной дальности в плановые координаты.