# Registerkarte Analysieren

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FeCRARIFGZPRzNW4dSRy5%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=ff339078-de71-4948-a395-82eb7de33c3d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## Öffnen Sie das zu analysierende Bild

Um mit der Analyse eines Bildes zu beginnen, drücken Sie die BROWSE-Taste und wählen Sie ein Bild aus.

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2F3WwQ18LGDMXsBkp5dpgr%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=2000d3e3-1b2e-4558-974e-36b85a5a0cd5" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Das Bild wird im Bildansichtsfeld geöffnet:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FZSC9hwDj7l1ZLSx0Lv56%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=98df6bb4-a48d-4a9b-8745-c4287bc7d535" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Unser [MAPIR Survey3W RGN](https://www.mapir.camera/collections/survey3/products/survey3w-camera-red-green-nir-rgn-ndvi) Beispielbild zeigt unser [MAPIR Camera Reflectance Calibration Ground Target Package (V2)](https://www.mapir.camera/collections/survey-camera-accessories/products/mapir-camera-reflectance-calibration-ground-target-package-v2) auf etwas Gras. Die Survey3-Kamera wurde während der Bildaufnahme aus etwa 1 m Entfernung in der Hand gehalten. Es gibt Regionen im Gras, die von Schmutz über Gras mit geringerer Gesundheit bis zu Gras mit höherer Gesundheit reichen. Ein abgestorbenes Blatt befindet sich ebenfalls im Vordergrund des Bildes. Dieses 16-Bit-TIFF-Bild wurde zuvor aus RAW konvertiert und mithilfe der [Registerkarte Prozess](https://mapir.gitbook.io/mapir-camera-control-mcc/deutsch/schnittstellen-registerkarten/registerkarte-prozess) in MCC auf Reflexion kalibriert.

## Rasterindex

Um eine Rastergleichung wie den NDVI-Index auf das Bild anzuwenden, drücken Sie die Schaltfläche EDIT INDEX, um das Popup-Fenster „Raster Index Calculator“ zu öffnen:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FGj6HVxGtn72Ljeil5gfA%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=df91ff69-699a-475f-8a8b-ee72e33c2ac8" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Wenn Sie einen Index aus der Dropdown-Liste "Index:" auswählen, wird das Indexformelfoto angezeigt:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2Ff2Ziz2iP8Lzhi95yv2Ya%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=a833eef8-8b41-4720-a742-3858534d945d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FCoA5tw0BloVU8he2QbtA%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=f89949e8-17df-4da0-8e5b-d64cd79a0838" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Beachten Sie, dass die linke Seite das Lichtspektrum zeigt, das typischerweise an dieser Variablenposition der Indexformel verwendet wird. Für den NDVI-Index werden typischerweise Nahinfrarotlicht (NIR) und rotes Licht (RED) verwendet. Auf der rechten Seite werden die Variablen X, Y, Z angezeigt, die den Dropdown-Menüs X, Y, Z unter dem Foto der Indexformel entsprechen.

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FMvRrZyDvnrWVUTBP37so%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=ef9056e1-2254-4e10-b9ab-94a658c9014c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

MCC kennzeichnet automatisch die Bildkanal-/Bandnamen, wenn ein Survey3-Bild geöffnet ist. In unserem Beispiel ist dies das RGN-Filtermodell Survey3, daher sind die Bänder entsprechend gekennzeichnet. Bei allen unseren Filtermodellen entspricht der Name des Filters der Bandreihenfolge, also Filter R,G,N = Bänder 1,2,3.

Für NDVI müssen wir „X: Band 1: Red“ und „Y: Band 3: NIR“ auswählen, wie unten zu sehen:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2F5p9Dw9lNGFfzpfUS37F6%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=90edc458-f740-4592-9dec-b2d8c4d1777a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Drücken Sie die Schaltfläche ANWENDEN, um die geöffnete Bildaktualisierung anzuzeigen, ohne das Rasterfenster zu schließen. Klicken Sie auf die Schaltfläche OK, um die Änderungen beizubehalten und das Rasterfenster zu schließen.

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FyP45nPzFRBrGQusCnNRg%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=2dde2a78-b493-43da-962a-5d8468d79f8e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Auf der rechten Seite sehen Sie die Legende der Pixelkarte. Der Name oben in der Legende zeigt den verwendeten Indexnamen (NDVI) und die Zahlen stellen den Pixelwertbereich (Minimum bis Maximum) des Bildes dar. In unserem Beispiel reichen die Pixel von -1 bis 1, obwohl der Bereich -0,99 bis -0,99 anzeigt. Dies sind die minimalen und maximalen Pixelendpunkte.

Das Graustufenverlaufsbild neben der Pixelskala zeigt die Farbe, die dem entsprechenden Pixelwert zugeordnet ist. Dies wird allgemein als LUT oder „Nachschlagetabelle“ bezeichnet. Der Minimalwert wird auf schwarze Farbe und der Maximalwert auf weiße Pixel gesetzt. Auf die Pixel dazwischen wird dann eine Verlaufskarte angewendet, wobei ein mittleres Grau einen Wert darstellt, der 50 % (auf halbem Weg) zwischen dem Minimum und dem Maximum liegt.

Wenn Sie sich das NDVI-Indexbild ansehen, können Sie sehen, dass das umgebende Gras hauptsächlich aus weißen Pixeln besteht, da der NDVI-Index einen höheren NDVI-Wert mit gesunder Vegetation korreliert, die viel Licht im nahen Infrarot (NIR) reflektiert.

## LUT-Farbverlauf

Lassen Sie uns eine neue Farb-LUT (Look Up Table) auf die Pixel anwenden, damit der Kontrast im Bild besser zu sehen ist. Der Kontrast ist der Unterschied zwischen den schwarzen und weißen Pixeln.&#x20;

Drücken Sie die EDIT LUT-Taste, um das Popup-Fenster „Color Map (LUT)“ zu öffnen:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2Fz6IhMMhWrbJzQxhNcag2%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=5f29c045-3e5e-4a67-9b82-7d9b41bd0d10" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Klicken Sie auf die Schaltfläche ANWENDEN, um die Standard-Farb-LUT-Einstellungen auf das geöffnete Bild anzuwenden:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2F6KsJdIB06iE8FVsTNpgD%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=d9a22abc-d640-4ebd-a708-65b0965e1122" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Es kann einige Zeit dauern, zu verstehen, wie die minimalen und maximalen Clipping-Punkte der LUT richtig eingestellt werden. Es ist hilfreich, etwas über den verwendeten Rasterindex und die typischen Pixelbereiche des Index für bestimmte Materialien zu wissen. Wir werden es jetzt kurz durchgehen, um Ihnen zu helfen, die verschiedenen Optionen zu verstehen.

{% hint style="warning" %}
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{% endhint %}

Der NDVI-Index hat einen maximalen Pixelbereich von -1 bis 1, aber meistens wird er auf 0 bis 1 gekürzt. Wir werden das Beschneiden gleich weiter unten erklären. Der Grund, warum der NDVI-Bereich üblicherweise auf 0 bis 1 eingestellt wird, liegt darin, dass der NDVI-Index typischerweise verwendet wird, um den "Gesundheitszustand" der Vegetation zu analysieren, wobei höhere NDVI-Werte mit einer höheren Photosyntheseaktivität korrelieren (mehr NIR-Licht reflektieren). Ein höherer NDVI-Wert steht also typischerweise für eine gesündere Pflanze. Die Vegetation reicht typischerweise von tot oder mit geringer Gesundheit um 0,2-0,3 bis zu der gesündesten um 0,8-0,9.

Beachten Sie im vorherigen Bild, dass die weißen Pixel des umgebenden Grases jetzt hauptsächlich mittelgrün (\~ 0,6) bis dunkelgrün (\~ 0,9) gefärbt sind, was zeigt, dass der Großteil des Grases "gesund" ist. Da unsere LUT-Mindest- und -Maximal-Clipping-Punkte immer noch auf die Standardwerte eingestellt sind, befinden sie sich auf dem tatsächlichen Pixel-Minimum und -Maximum des Bildes. Wir haben unseren Kontrast für die LUT so eingestellt, dass er den gesamten Pixelbereich (-1 bis 1) abdeckt.

Es ist üblich, den Kontrast der LUT anzupassen, d. h. die Werte für die minimalen und maximalen Clipping-Punkte anzupassen. Wenn Sie den Kontrastbereich verringern, werden der Farbverlauf/Farbverlauf verdichtet, was bedeutet, dass der LUT-Kontrast innerhalb des beschnittenen Pixelbereichs zunimmt.

Lassen Sie uns den Beschneidungsbereich des geöffneten Bildes anpassen. Öffnen Sie das Popup-Fenster "Color Map (LUT)" (Schaltfläche LUT BEARBEITEN). Ändern Sie den Mindestwert „Minimum:“ auf 0, wie unten gezeigt. Klicken Sie auf Anwenden/OK.

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2F8pc2NIScVqj59yvE8NPx%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=cbd39ec7-3783-4818-ac83-2744b8debf00" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Das geöffnete Bild wurde nun aktualisiert.

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FAObYOG3K3HRO1jaeD5Zd%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=b441e2f2-4580-4cd1-ba57-fdd42a5f303b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Jetzt können Sie den Zustand der Vegetation im Bild besser erkennen. Das Gras mit der geringeren Gesundheit wurde hellgrün gefärbt (\~0,6) und das gesündeste Gras ist dunkelgrün gefärbt (\~0,9). Freigelegter Boden im Vordergrund und Umfang ist rot (0,0) bis orange (\~0,3).

Das tote Blatt im Vordergrund, abgeschnitten und unten zentriert zu sehen, liegt wie erwartet unter 0,4:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FsOV6GmzJd2boRZrJ5mCO%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=0333cf7f-841a-4bc6-b527-4c32eb8f8d41" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Durch Deaktivieren der Kontrollkästchen „Index“ und „LUT“ werden die ursprünglichen kalibrierten Bildreflexionspixel angezeigt.

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FUJFepI6VnztE27Wwf6N7%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=245c5d90-b8f4-4f4e-b7f0-07710fbf335d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Beachten Sie (unten), wie das schattierte Blatt und das schattierte Gras unter dem Blatt hohe NDVI-Werte (grün) aufweisen. Dies ist typisch für NDVI-Pixel von schattierter Vegetation. Wir haben unten 2 schattierte Vegetationsregionen mit blauen Pfeilen markiert:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2Fnec1bJLI5L0kAiO7XWJg%2Fleaf_shade_arrows.jpg?alt=media&#x26;token=eb6e2a75-68a2-40a1-ad01-c0aa50c414e3" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Es gibt andere Indexgleichungen, mit denen schattige Vegetation besser berücksichtigt werden kann. Hier ist beispielsweise dasselbe zugeschnittene [MAPIR Survey3W RGN ](https://www.mapir.camera/collections/survey3/products/survey3w-camera-red-green-nir-rgn-ndvi)Bild, jedoch mit angewendetem OSAVI-Index. Beachten Sie, dass das schattierte Blatt jetzt korrekt niedrigere NDVI-Werte anzeigt als das umgebende gesunde Gras. Die Grasregion selbst ist jetzt wahrscheinlich auch besser mit dem OSAVI-Index vertreten, da es auch innerhalb der Grasregion schattiertes Gras gibt.

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FKj8d6wYyVs544iDlcokF%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=b9694163-31b8-4025-b961-50ade57fd1d6" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## Klassen Optionen

Wenn wir das Popup-Fenster „Color Map (LUT)“ (EDIT LUT) öffnen, können wir eine „Classes:“-Option auswählen:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FyAPUJdoSFvwevSMsl22B%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=e467bf88-7fdb-4adb-a3b4-c33cb2ac84b4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Klassen definieren, zwischen wie vielen definierten Farbbereichen die Pixel skaliert werden. Je mehr Klassen, desto höher der Kontrast, je weniger Klassen, desto geringer der Kontrast zwischen Pixelbereichen. Sie haben die höchste Klassenoption „7 Farben“ gesehen, hier ist das geöffnete Foto unten in „3 Farben“ zum Vergleich:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FojjQjdxJvP4yUdVTYfL1%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=e23abcc2-5b30-48d2-842e-d67c6621a1d2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## Clip-Optionen

Wenn wir das Popup-Fenster „Color Map (LUT)“ (EDIT LUT) öffnen, können wir eine „Clip:“-Option auswählen:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FEBaFxykpCrLHvyG0VuGV%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=b02feaf5-cf44-4564-a870-f85cb9da307c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Wenn der Minimalwert erhöht oder der Maximalwert verringert wird, beschneiden/schneiden Sie die Pixel außerhalb dieses inneren beschnittenen Bereichs ab. Der Wert der beschnittenen/abgeschnittenen Pixel kann dann auf etwas anderes geändert werden. Dies sind die unten erläuterten Clip-Optionen:

#### LUT-Minimum/Maximum

Pixel außerhalb des Clipping-Bereichs werden auf die minimale und maximale Pixelfarbe der LUT-Standardeinstellung gesetzt. Für die Rot-Gelb-Grün-LUT werden Pixel mit niedrigerem Wert auf Rot und höherwertige auf Grün gesetzt.

#### Transparent

Pixel außerhalb des Beschneidungsbereichs werden auf transparent (durchsichtig) gesetzt. Dies ist nützlich, um das Ausgabebild in anderen Bildanwendungen zu überlagern, z. B. als Rasterebene in einer GIS-Anwendung.

#### Hintergrundindex

Pixel außerhalb des Beschneidungsbereichs werden auf die Pixel aus dem Rasterindexbild gesetzt. Grundsätzlich wird die LUT nur für diese Pixel auf die Standardgraustufen zurückgesetzt.

#### Hintergrund Original

Pixel außerhalb des Beschneidungsbereichs werden auf die Pixel des Originalbilds gesetzt. Dies ist eine gängige Option, die wir selbst verwenden, da sie dazu neigt, den Kontrast, den wir zeigen möchten, leicht hervorzuheben. Hier ist das geöffnete Bild mit der „Clip“-Option, die auf „Hintergrund-Original“ eingestellt ist:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FB97PBTmkW69ZQa8IISgo%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=9d33c31d-7e75-47c7-912c-a765d5d9b595" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Und das ursprünglich geöffnete (kalibrierte) Bild zum Vergleich:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FCTz0pu0yK69wwum7NCtv%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=6e5ac9b7-4186-4b26-9b25-022e83462a89" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Nach der Reflexionskalibrierung ist die gesunde Vegetation blau, da bei dieser Kamera mit RGN-Filtermodell das nahe Infrarotlicht (NIR) im blauen Kanal des Sensors erfasst wird.&#x20;

Sie können auch den GNDVI-Index auswählen und diesen mit dieser RGN-Filtermodell-MAPIR-Kamera verarbeiten:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FrpJxMPvLmhggVNVclfy2%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=19125b06-0c39-4c6e-948e-0ca5388c7a42" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FGZnmAhBopa7QcpyRTxzn%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=801e7c76-f9df-4903-a777-56c18fec7a0e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Sie könnten auch ein OCN-Filtermodellbild einer ähnlichen Szene öffnen und für NDVI verarbeiten:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FTLUEHSGZOQbHJG64PCjy%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=aa275fd9-ffae-46d3-9e20-1999cbe0b2fe" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FAYLHitVUqCN8uWsYhrsV%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=d4e5938b-8cea-4cbe-a00e-1a757a04ae5e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## Navigationstasten

Oben rechts vom Bildbetrachter finden Sie die Navigationsschaltflächen (von links nach rechts):

Hineinzoomen     -     Rauszoomen    -    Bild anpassen

![](https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2FFD7CJ99xkqVs7MeDMy0O%2Fimage.png?alt=media\&token=b65e66dd-c731-4392-bd87-73d0734403e0)

Durch Drücken der Tasten + und - wird das Bild vergrößert und verkleinert.

Durch Drücken der Schaltfläche "Bild anpassen" wird das Bild wieder auf den standardmäßigen Anpassungszoom skaliert und zentriert.

Durch Drücken des Cursors auf das Bild und Herumziehen wird das Bild verschoben

## Bild speichern

Mit der Schaltfläche SPEICHERN können Sie die verschiedenen Formate des analysierten Bildes ausgeben. Durch Drücken der SAVE-Taste sehen Sie die folgenden Optionen:

<figure><img src="https://1226219057-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMIgBzNO0k0HOzQYUqz6a%2Fuploads%2Fz2Wmkgks2MJzfw3jSbKR%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=1bfcf49c-f835-4e7e-bc62-14aa18715525" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Die Schaltfläche BROWSE wählt den Ausgabeordner aus, in dem die Bilder gespeichert werden sollen.&#x20;

Durch Auswahl der Option "Indexbild speichern" wird das verarbeitete Rasterindexbild gespeichert.&#x20;

Durch Auswahl der Option „LUT-Bild speichern“ wird das verarbeitete LUT-Farbbild gespeichert.&#x20;

Nachdem Sie Ihre Speicheroptionen ausgewählt haben, drücken Sie die SAVE-Taste, um die Bilder zu speichern.
