Di sini, akan mempergunakan enam band (band 2 – band 7) dari Landsat 5 TM sebagai fitur dan mencoba untuk memprediksi kelas biner/indeks wilayah terbangun. Data Landsat 5 multispektral yang diperoleh pada tahun 2011 untuk Bangalore dan layer biner/indeks yang terkait akan digunakan untuk proses training dan pengujian. Akhirnya, data Landsat 5 multispektral lain yang diperoleh pada tahun 2011 untuk Hyderabad akan digunakan untuk prediksi baru.
Selain itu menggunakan pustaka Tensorflow Google dengan Python untuk membangun Neural Network (NN). Pustaka berikut akan diperlukan, pastikan Anda menginstalnya terlebih dahulu:
pyrsgis – untuk membaca dan menulis GeoTIFF
scikit-learn – untuk pra-pemrosesan data dan pemeriksaan akurasi
numpy – untuk operasi array dasar
Tempatkan ketiga file dalam direktori – tulis path ke file dan masukkan nama file dalam skrip, dan baca file GeoTIFF.
import os
from pyrsgis import raster
os.chdir(“E:\\directorianda”)
mxBangalore = ‘l5_Bangalore2011_raw.tif’
builtupBangalore = ‘l5_Bangalore2011_builtup.tif’
mxHyderabad = ‘l5_Hyderabad2011_raw.tif’
# Read the rasters as array
ds1, featuresBangalore = raster.read(mxBangalore, bands=’all’)
ds2, labelBangalore = raster.read(builtupBangalore, bands=1)
ds3, featuresHyderabad = raster.read(mxHyderabad, bands=’all’)
Modul raster dari paket pyrsgis membaca informasi geolokasi GeoTIFF dan nilai angka digital (DN) sebagai array NumPy secara terpisah. Cetak ukuran data yang telah kita baca.
print(“Bangalore multispectral image shape: “, featuresBangalore.shape)
print(“Bangalore binary built-up image shape: “, labelBangalore.shape)
print(“Hyderabad multispectral image shape: “, featuresHyderabad.shape)
Keluaran:
Bangalore multispectral image shape: 6, 2054, 2044
Bangalore binary built-up image shape: 2054, 2044
Hyderabad multispectral image shape: 6, 1318, 1056
Sebagai bukti dari output, jumlah baris dan kolom dalam citra Bangalore adalah sama, dan jumlah layer dalam citra multispektral adalah sama. Model akan belajar untuk memutuskan apakah suatu pixel adalah daerah terbangun atau tidak berdasarkan nilai DN masing-masing di semua band, dan oleh karena itu, kedua gambar multispektral harus memiliki jumlah layer (band) yang sama yang ditumpuk dalam urutan yang sama.
Sekarang file yang berbentuk array diubah menjadi array dua dimensi, yang merupakan standar input oleh sebagian besar algoritma ML, di mana setiap baris mewakili piksel. Modul konversi paket pyrsgis akan melakukannya.
from pyrsgis.convert import changeDimension
featuresBangalore = changeDimension(featuresBangalore)
labelBangalore = changeDimension (labelBangalore)
featuresHyderabad = changeDimension(featuresHyderabad)
nBands = featuresBangalore.shape[1]
labelBangalore = (labelBangalore == 1).astype(int)
print(“Bangalore multispectral image shape: “, featuresBangalore.shape)
print(“Bangalore binary built-up image shape: “, labelBangalore.shape)
print(“Hyderabad multispectral image shape: “, featuresHyderabad.shape)
Output:
Bangalore multispectral image shape: 4198376, 6
Bangalore binary built-up image shape: 4198376
Hyderabad multispectral image shape: 1391808, 6
Pada baris ketujuh dari cuplikan kode di atas, diekstrak semua piksel dengan nilai satu. Ini adalah cara untuk menghindari masalah karena piksel NoData yang sering memiliki nilai sangat tinggi dan rendah.
Sekarang, data akan dibagi untuk pelatihan dan validasi. Ini dilakukan untuk memastikan bahwa model belum melihat data uji dan kinerjanya sama baiknya pada data baru. Jika tidak, model akan overfit dan hanya bekerja dengan baik pada data latih.
from sklearn.model_selection import train_test_split
xTrain, xTest, yTrain, yTest = train_test_split(featuresBangalore, labelBangalore, test_size=0.4, random_state=42)
print(xTrain.shape)
print(yTrain.shape)
print(xTest.shape)
print(yTest.shape)
Output:
(2519025, 6)
(2519025,)
(1679351, 6)
(1679351,) Baca Selengkapnya
Komentar Terkini
No comments.