svn-gvsig-desktop / trunk / extensions / extRemoteSensing / src / org / gvsig / remotesensing / classification / ClassificationParallelepipedProcess.java @ 18829
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1 | 18246 | amunoz | /* gvSIG. Sistema de Informaci?n Geogr?fica de la Generalitat Valenciana
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2 | *
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3 | * Copyright (C) 2006 Instituto de Desarrollo Regional and Generalitat Valenciana.
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4 | *
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5 | * This program is free software; you can redistribute it and/or
|
||
6 | * modify it under the terms of the GNU General Public License
|
||
7 | * as published by the Free Software Foundation; either version 2
|
||
8 | * of the License, or (at your option) any later version.
|
||
9 | *
|
||
10 | * This program is distributed in the hope that it will be useful,
|
||
11 | * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
|
||
12 | * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
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||
13 | * GNU General Public License for more details.
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14 | *
|
||
15 | * You should have received a copy of the GNU General Public License
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16 | * along with this program; if not, write to the Free Software
|
||
17 | * Foundation, Inc., 59 Temple Place - Suite 330, Boston, MA 02111-1307,USA.
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18 | *
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19 | * For more information, contact:
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20 | *
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21 | * Generalitat Valenciana
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22 | * Conselleria d'Infraestructures i Transport
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23 | * Av. Blasco Iba?ez, 50
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24 | * 46010 VALENCIA
|
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25 | * SPAIN
|
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26 | *
|
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27 | * +34 963862235
|
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28 | * gvsig@gva.es
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29 | * www.gvsig.gva.es
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30 | *
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31 | * or
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32 | *
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33 | * Instituto de Desarrollo Regional (Universidad de Castilla La-Mancha)
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34 | * Campus Universitario s/n
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35 | * 02071 Alabacete
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36 | * Spain
|
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37 | *
|
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38 | * +34 967 599 200
|
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39 | */
|
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40 | |||
41 | package org.gvsig.remotesensing.classification; |
||
42 | |||
43 | import java.util.ArrayList; |
||
44 | |||
45 | import org.gvsig.fmap.raster.layers.FLyrRasterSE; |
||
46 | import org.gvsig.raster.buffer.RasterBuffer; |
||
47 | import org.gvsig.raster.dataset.IBuffer; |
||
48 | import org.gvsig.raster.grid.GridException; |
||
49 | import org.gvsig.raster.grid.roi.ROI; |
||
50 | |||
51 | import com.iver.cit.gvsig.project.documents.view.gui.View; |
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52 | |||
53 | 18249 | amunoz | /** ClassificationParallelepipedProcess implementa el m?todo de clasificaci?n de
|
54 | 18246 | amunoz | * paralelepipedos o hipercubos.
|
55 | *
|
||
56 | * @see ClassificationGeneralProcess
|
||
57 | * @author Alejandro Mu?oz Sanchez (alejandro.munoz@uclm.es)
|
||
58 | * @author Diego Guerrero Sevilla (diego.guerrero@uclm.es)
|
||
59 | * @version 19/10/2007
|
||
60 | */
|
||
61 | |||
62 | public class ClassificationParallelepipedProcess extends ClassificationGeneralProcess{ |
||
63 | |||
64 | private int bandCount = 0; |
||
65 | double varianza[][] = null; |
||
66 | double medias[][] = null; |
||
67 | int defaultClass =0; |
||
68 | double stevcoef =0; |
||
69 | |||
70 | |||
71 | /**
|
||
72 | * M?todo que implementa el clasificador por paralelepipedos.
|
||
73 | *
|
||
74 | * @param array de tipo byte con los valores del pixel en cada una de las bandas
|
||
75 | * @return clase a la que pertenece el pixel
|
||
76 | */
|
||
77 | |||
78 | public int getPixelClassForTypeByte(byte[] pixelBandsValues) { |
||
79 | for (int clase=0; clase<numClases; clase++) |
||
80 | { |
||
81 | boolean inClass= true; |
||
82 | for(int i=0; i< bandCount; i++) |
||
83 | { |
||
84 | if(!((medias[clase][i]-stevcoef*Math.sqrt(varianza[clase][i])<pixelBandsValues[i]) && |
||
85 | (pixelBandsValues[i] <medias[clase][i]+stevcoef*Math.sqrt(varianza[clase][i]))))
|
||
86 | { |
||
87 | inClass= false;
|
||
88 | } |
||
89 | } |
||
90 | if(inClass==true) |
||
91 | return clase;
|
||
92 | } |
||
93 | |||
94 | return defaultClass;
|
||
95 | } // Fin del metodo
|
||
96 | |||
97 | |||
98 | |||
99 | /**
|
||
100 | * M?todo que implementa el clasificador por paralelepipedos.
|
||
101 | *
|
||
102 | * @param array de tipo short con los valores del pixel en cada una de las bandas
|
||
103 | * @return primera clase a la que pertenece el pixel.
|
||
104 | */
|
||
105 | |||
106 | public int getPixelClassForTypeShort(short[] pixelBandsValues) { |
||
107 | for (int clase=0; clase<numClases; clase++) |
||
108 | { |
||
109 | boolean inClass= true; |
||
110 | for(int i=0; i< bandCount; i++) |
||
111 | { |
||
112 | if(!((medias[clase][i]-stevcoef*Math.sqrt(varianza[clase][i])<pixelBandsValues[i]) && |
||
113 | (pixelBandsValues[i] <medias[clase][i]+stevcoef*Math.sqrt(varianza[clase][i]))))
|
||
114 | { |
||
115 | inClass= false;
|
||
116 | } |
||
117 | } |
||
118 | if(inClass==true) |
||
119 | return clase;
|
||
120 | } |
||
121 | |||
122 | return defaultClass;
|
||
123 | } |
||
124 | |||
125 | |||
126 | /**
|
||
127 | * M?todo que implementa el clasificador por paralelepipedos.
|
||
128 | *
|
||
129 | * @param array de tipo int con los valores del pixel en cada una de las bandas
|
||
130 | * @return primera clase a la que pertenece el pixel.
|
||
131 | */
|
||
132 | public int getPixelClassForTypeInt(int[] pixelBandsValues) { |
||
133 | for (int clase=0; clase<numClases; clase++) |
||
134 | { |
||
135 | boolean inClass= true; |
||
136 | for(int i=0; i< bandCount; i++) |
||
137 | { |
||
138 | if(!((medias[clase][i]-stevcoef*Math.sqrt(varianza[clase][i])<pixelBandsValues[i]) && |
||
139 | (pixelBandsValues[i] <medias[clase][i]+stevcoef*Math.sqrt(varianza[clase][i]))))
|
||
140 | { |
||
141 | inClass= false;
|
||
142 | } |
||
143 | } |
||
144 | if(inClass==true) |
||
145 | return clase;
|
||
146 | } |
||
147 | |||
148 | return defaultClass;
|
||
149 | } |
||
150 | |||
151 | |||
152 | |||
153 | /**
|
||
154 | * M?todo que implementa el clasificador por paralelepipedos.
|
||
155 | *
|
||
156 | * @param array de tipo float con los valores del pixel en cada una de las bandas
|
||
157 | * @return primera clase a la que pertenece el pixel.
|
||
158 | */
|
||
159 | public int getPixelClassForTypeFloat(float[] pixelBandsValues) { |
||
160 | for (int clase=0; clase<numClases; clase++) |
||
161 | { |
||
162 | boolean inClass= true; |
||
163 | for(int i=0; i< bandCount; i++) |
||
164 | { |
||
165 | if(!((medias[clase][i]-stevcoef*Math.sqrt(varianza[clase][i])<pixelBandsValues[i]) && |
||
166 | (pixelBandsValues[i] <medias[clase][i]+stevcoef*Math.sqrt(varianza[clase][i]))))
|
||
167 | { |
||
168 | inClass= false;
|
||
169 | } |
||
170 | } |
||
171 | if(inClass==true) |
||
172 | return clase;
|
||
173 | } |
||
174 | |||
175 | return defaultClass;
|
||
176 | } |
||
177 | |||
178 | |||
179 | /**
|
||
180 | * M?todo que implementa el clasificador por paralelepipedos.
|
||
181 | *
|
||
182 | * @param array de tipo double con los valores del pixel en cada una de las bandas
|
||
183 | * @return primera clase a la que pertenece el pixel.
|
||
184 | */
|
||
185 | public int getPixelClassForTypeDouble(double[] pixelBandsValues) { |
||
186 | for (int clase=0; clase<numClases; clase++) |
||
187 | { |
||
188 | boolean inClass= true; |
||
189 | for(int i=0; i< bandCount; i++) |
||
190 | { |
||
191 | if(!((medias[clase][i]-stevcoef*Math.sqrt(varianza[clase][i])<pixelBandsValues[i]) && |
||
192 | (pixelBandsValues[i] <medias[clase][i]+stevcoef*Math.sqrt(varianza[clase][i]))))
|
||
193 | { |
||
194 | inClass= false;
|
||
195 | } |
||
196 | } |
||
197 | if(inClass==true) |
||
198 | return clase;
|
||
199 | } |
||
200 | |||
201 | return defaultClass;
|
||
202 | } |
||
203 | |||
204 | |||
205 | /** Metodo que recoge los parametros del proceso de clasificacion de
|
||
206 | * por paralelepipedos
|
||
207 | * <LI>rasterSE: Capa de entrada para la clasificaci?n</LI>
|
||
208 | * <LI> rois: lista de rois</LI>
|
||
209 | * <LI> bandList:bandas habilitadas </LI>
|
||
210 | * <LI>view: vista sobre la que se carga la capa al acabar el proceso</LI>
|
||
211 | * <LI>filename: path con el fichero de salida</LI>
|
||
212 | * <LI>stevcoef: coeficiente que establece el de desviacion maxima</LI>
|
||
213 | */
|
||
214 | public void init() { |
||
215 | |||
216 | rasterSE= (FLyrRasterSE)getParam("layer");
|
||
217 | rois = (ArrayList)getParam("rois"); |
||
218 | view=(View)getParam("view"); |
||
219 | filename= getStringParam("filename");
|
||
220 | bandList = (int[])getParam("bandList"); |
||
221 | stevcoef= ((Double)getParam("dev")).doubleValue(); |
||
222 | |||
223 | bandCount = bandList.length; |
||
224 | numClases = rois.size(); |
||
225 | defaultClass= numClases; |
||
226 | medias= new double[numClases][bandCount]; |
||
227 | varianza= new double[numClases][bandCount]; |
||
228 | |||
229 | // Calculo de estadisticas de clases
|
||
230 | for (int clase=0; clase<numClases; clase++) |
||
231 | for (int i=0;i<bandCount;i++){ |
||
232 | ((ROI)rois.get(clase)).setBandToOperate(bandList[i]); |
||
233 | try {
|
||
234 | medias[clase][i]=((ROI)rois.get(clase)).getMeanValue(); |
||
235 | varianza[clase][i]=((ROI)rois.get(clase)).getVariance(); |
||
236 | } catch (GridException e) {
|
||
237 | e.printStackTrace(); |
||
238 | } |
||
239 | } |
||
240 | } |
||
241 | |||
242 | |||
243 | |||
244 | /** Proceso de clasificacion por paralelepipedos*/
|
||
245 | public void process() throws InterruptedException { |
||
246 | |||
247 | setGrid(); |
||
248 | withdefaultClass=true;
|
||
249 | rasterResult= RasterBuffer.getBuffer(IBuffer.TYPE_BYTE, inputGrid.getRasterBuf().getWidth(), |
||
250 | inputGrid.getRasterBuf().getHeight(), 1, true); |
||
251 | int c=0; |
||
252 | int iNY= inputGrid.getLayerNY();
|
||
253 | int iNX= inputGrid.getLayerNX();
|
||
254 | |||
255 | bandCount = inputGrid.getBandCount(); |
||
256 | int inputGridNX = inputGrid.getNX();
|
||
257 | int datType = inputGrid.getRasterBuf().getDataType();
|
||
258 | |||
259 | // Caso buffer tipo byte
|
||
260 | if (datType == RasterBuffer.TYPE_BYTE){
|
||
261 | byte data[]= new byte[bandCount]; |
||
262 | for(int i=0; i<iNY;i++){ |
||
263 | for(int j=0; j<iNX;j++){ |
||
264 | inputGrid.getRasterBuf().getElemByte(i, j, data); |
||
265 | c= getPixelClassForTypeByte(data); |
||
266 | rasterResult.setElem(i, j, 0,(byte) c); |
||
267 | |||
268 | } |
||
269 | percent = i*100/inputGridNX;
|
||
270 | } |
||
271 | } |
||
272 | // Caso buffer tipo short
|
||
273 | if (datType == RasterBuffer.TYPE_SHORT){
|
||
274 | short data[]= new short[bandCount]; |
||
275 | for(int i=0; i<iNY;i++){ |
||
276 | for(int j=0; j<iNX;j++){ |
||
277 | inputGrid.getRasterBuf().getElemShort(i, j, data); |
||
278 | c= getPixelClassForTypeShort(data); |
||
279 | rasterResult.setElem(i, j, 0,(byte) c); |
||
280 | |||
281 | } |
||
282 | percent = i*100/inputGridNX;
|
||
283 | } |
||
284 | } |
||
285 | |||
286 | // Caso buffer tipo int
|
||
287 | if (datType == RasterBuffer.TYPE_INT){
|
||
288 | int data[]= new int[bandCount]; |
||
289 | for(int i=0; i<iNY;i++){ |
||
290 | for(int j=0; j<iNX;j++){ |
||
291 | inputGrid.getRasterBuf().getElemInt(i, j, data); |
||
292 | c= getPixelClassForTypeInt(data); |
||
293 | rasterResult.setElem(i, j, 0,(byte) c); |
||
294 | |||
295 | } |
||
296 | percent = i*100/inputGridNX;
|
||
297 | } |
||
298 | } |
||
299 | |||
300 | // Caso buffer tipo float
|
||
301 | if (datType == RasterBuffer.TYPE_FLOAT){
|
||
302 | float data[]= new float[bandCount]; |
||
303 | for(int i=0; i<iNY;i++){ |
||
304 | for(int j=0; j<iNX;j++){ |
||
305 | inputGrid.getRasterBuf().getElemFloat(i, j, data); |
||
306 | c= getPixelClassForTypeFloat(data); |
||
307 | rasterResult.setElem(i, j, 0,(byte) c); |
||
308 | |||
309 | } |
||
310 | percent = i*100/inputGridNX;
|
||
311 | } |
||
312 | } |
||
313 | |||
314 | // Caso buffer tipo double
|
||
315 | if (datType == RasterBuffer.TYPE_DOUBLE){
|
||
316 | double data[]= new double[bandCount]; |
||
317 | for(int i=0; i<iNY;i++){ |
||
318 | for(int j=0; j<iNX;j++){ |
||
319 | inputGrid.getRasterBuf().getElemDouble(i, j, data); |
||
320 | c= getPixelClassForTypeDouble(data); |
||
321 | rasterResult.setElem(i, j, 0,(byte) c); |
||
322 | |||
323 | } |
||
324 | percent = i*100/inputGridNX;
|
||
325 | } |
||
326 | } |
||
327 | |||
328 | writeToFile(); |
||
329 | } |
||
330 | |||
331 | |||
332 | } |