– rasm. Reclassify qilish jarayoni

"Экономика и социум" №6(109)-2 2023 www.iupr.ru
 
148 
 

5 – rasm. Sinflashtirishning Interactive Sepervised Classification 
Ushbu bosqichlar bajarilib boʻlgandan soʻng Interactive Sepervised 
sinflashtirish algoritmi yordamida sinflarga ajratildi. Maxsimum Likelihood 
sinflashtirish algoritmidan deyarli farq qilmadi, aniqligi yuqori chiqdi. Shoʻr 
yerlar, ayrim boʻsh yerlarni, ham aholi manzilgohi deb ajratib berdi (5 - rasm). 
6.
Iso Cluster Unsupervised - Yirik masshtabli Urganch shahri hududi 
ushbu usuldan foydalanib sinflashtirilganda ham aniqlik darajasi past chiqdi 
ayrim aholi manzilgohlarini sinflashtirish jarayonida aholi manzilgohi sifatida 
qabul qilmadi, hamda Urganch shahri ayrim boʻsh yerlarini aholi manzilgohi 
sifatida koʻrsatdi (6 – rasm). 
6-rasm Iso Cluster Unsupervised sinflashtirish algoritmi 
7.
ArcGIS dasturida NDBI (Normalized Difference Built-up Index) 

"Экономика и социум" №6(109)-2 2023 www.iupr.ru
 
149 
Normollashtirilgan farqlar indeksida ham Aholi manzilgohlarini aniqlashimiz 
mumkin. NDBI qiymati -1 dan +1 NDBI ning manfiy qiymati suv havzalarini 
ifodalaydi, bunda yuqoriroq qiymat qurilish maydonlarini bildiradi.
ArcGIS dasturlarida NDBI quyidagi tartibda aniqlanadi.
NDBI
=
𝑆𝑊𝐼𝑅−𝑁𝐼𝑅
𝑆𝑊𝐼𝑅+𝑁𝐼𝑅
Bu yerda SWIR – qisqa chastotali qisqa infraqizil, NIR – qisqa 
infraqizil.
12
Landsat 5TM da bu Band 4 va Band 5 ga toʻg‘ri kelsa, Landsat 8 da Band 
5 va Band 6 ga toʻgri keladi. NDBI qiymati eng yuqori boʻlgan joylar aholi 
manzilgohi chiqishi kerak edi, lekin bizning hudud uchun bu nazariya toʻg‘ri 
kelmadi. Bizning hudud uchun +1 ga yaqin boʻlgan oxirgi 2 ta klassni aholi 
manzilgohlari deb aniqladi (7-rasm).
NDBI metodida asosiy hatoliklar boʻsh yerlar, shoʻr yerlar va yoʻllarni 
ham aholi manzilgohi deb koʻrsatdi.
Tadqiqotimiz natijasida biz oʻrganib chiqqan usullar ichidan Maxsimum 
Likelihood sinflashtirish algoritmi qolgan sinflashtirish algoritmiga qaraganda 
natijasi yuqori va aniq chiqdi. Shuning uchun Landsat sun’iy yoʻldoshi qolgan 
yilgi ma’lumotlarini sinflashtirish jarayoni aynan Maxsimum Likelihood 
Sinflashtirish algoritmi orqali natijalar olindi. 

Download 5,16 Mb.