Bài tập cuối kỳ

Yêu cầu

1. Tải ảnh Landsat 8 có Entity ID LC81270452016281LGN00 theo hướng dẫn
2. Sau khi tải xong ảnh, giải nén LC81270452016281LGN00.tar.gz
3. Nhập LC81270452016281LGN00_B9.TIF vào CSDL không gian đã tạo trong bài tập giữa kỳ bằng cách sử dụng chương trình raster2pgsql với tham số -t tile_size thay đổi. Hãy so sánh hiệu năng nhập số liệu của raster2pgsql với cỡ tile_size lần lượt là 256 và 1024.
4. Hãy cắt ảnh LC81270452016281LGN00_B9.TIF theo đường ranh giới hành chính của Hà Nội bằng cách sử dụng các truy vấn không gian và so sánh hiệu năng thực hiện của thao tác cắt này khi tile_size nhận giá trị 256 và 1024. Xem cách sử dụng hàm ST_Clip của PostGIS.
5. Nộp bài: File zip gửi qua email bao gồm:
   • Ảnh đã cắt ở định dạng GeoTIFF
   • Báo cáo so sánh hiệu năng nhập ảnh và cắt ảnh khi tile_size nhận giá trị 256, 1024 theo hướng dẫn dưới đây bao gồm: R code, kết quả in ra của t.test và biểu đồ boxplot (Lưu ý thực hiện 15 lần đo giá trị khác nhau).
   • Hạn nộp: 24/10/2016

Hướng dẫn tải ảnh Landsat 8

• Hãy đăng ký một tài khoản tại trang web EarthExplorer http://earthexplorer.usgs.gov/

• Login vào EarthExplorer (EE) và tải ảnh Landsat 8 chụp khu vực Hà Nội vào ngày 8/10/2016:

• Đưa từ khóa hanoi vào phần Enter search criteria, nhấn show.

• Sau khi hệ thống tìm thấy, nhấn vào Hanoi, Hoàn Kiếm, Hanoi, Vietnam, bản đồ sẽ hiện vị trí của Hà Nội có marker màu đỏ.

• Nhấn Data sets, sau đó chọn Landsat archive >> Pre-collection >> L8 OLI/TIRS.

• Nhấn Results

• Tìm kết quả có Entity ID là LC81270452016281LGN00

  • Nhấn biểu tượng bàn chân: Vùng có ảnh Landsat 8 bao phủ sẽ hiện trên bản đồ
  • Nhấn biểu tượng ảnh: Ảnh thu nhỏ sẽ hiện lên bản đồ
  • …

• Nhấn biểu tượng download để tải ảnh, sau đó chọn tiếp Level 1 GeoTIFF Data Product (880.4 MB) (Login Required)

• Login và tải ảnh

Hướng dẫn so sánh hiệu năng sử dụng R

1. Cài đặt R

• Trên Windows: Tải phần mềm miễn phí R tại https://cran.r-project.org/
• Trên Linux:
  • Fedora: dnf install R
  • Ubuntu: apt-get install R

2. Sử dụng R để phân tích hiệu năng (các số được sinh ngẫu nhiên để minh họa)

• Khởi động R
• Giả sử thao tác nhập ảnh với raster2pgsql , tile_size=256 được thực hiện 10 lần. Chúng ta đưa 10 giá trị đo thời gian vào thành một vector trong R như sau:

input256 <- c(8.460271,4.266133,5.672793,14.159719,10.599637,5.022393,4.820765,11.410036,1.867564,5.374645)

Tương tự với 10 giá trị đo khi tile_size = 1024:

input1024 <- c(2.9156285,2.2703512,6.0156553,5.4437486,3.5210020,3.2181672,2.4205614,0.2301399,7.4585434,2.4508896)

Chúng ta so sánh bằng student t-test

t.test(input256, input1024)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  input256 and input1024
## t = 2.5757, df = 14.043, p-value = 0.02195
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  0.5982918 6.5435620
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  7.165396  3.594469

và vẽ biểu đồ boxplot.

boxplot(input256, input1024)

Kết quả t-test cho thấy giá trị trung bình của input1024 là 3.59, của input256 là 7.16. Khoảng tin cậy 95% của sai khác giữa hai giá trị trung bình là [0.598, 6.544] - nằm trên 0 (không chứa 0). Do đó ta có trung bình của input256 lớn hơn input1024, hay hiệu năng của tile_size 256 kém hơn tile_size 1024. Nếu khoảng tin cậy 95% chứa 0 chúng ta không kết luận được hiệu năng khi sử dụng tile_size 256 hay 1024 tốt hơn.

Hướng dẫn ghi file từ PostGIS ra file TIF/PNG/JPG

Xem: https://petewarden.com/2013/08/31/how-to-save-an-image-to-disk-from-postgis/