![จะได้ไฟล์ภาพที่เราเลือกก็จะมาปรากฏอยู่ที่หน้าต่างแสดงผล ชื่อ Landset8_DC
จากนั้นเปิดภาพ Landset8_DC > คลิกขวา > Display in viewer > รอประมวลผลก็จะได้หน้าต่างภาพ [Reader0]
Landsat8_DC จากนั้นไปที่ Setup](https://image.slidesharecdn.com/monteverdi-151211033606/85/Monteverdi-2-320.jpg)
![ก็จะได้ภาพที่เราต้องการปรากฏในจอแสดงผล จากนั้นคลิกขวาที่ Outputimage > Display in viewar
ก็ได้ภาพที่ต้องการ [ExtractROI0] Outputimage > จากนั้นกดปิด](https://image.slidesharecdn.com/monteverdi-151211033606/85/Monteverdi-5-320.jpg)
![ก็จะได้ภาพ [MeanShift0] Clustered Image
จากนั้นลองเปิดภาพ Labeled Image > คลิกขวา > Display in viewer](https://image.slidesharecdn.com/monteverdi-151211033606/85/Monteverdi-12-320.jpg)
![ผลที่ได้ก็จะได้ภาพสีขาวดา ในหน้าต่าง [MeanShift0] Labeled Image
และเปิดภาพใหม่ที่ชื่อว่า Boundaries Image > คลิกขวา > Display in viewer](https://image.slidesharecdn.com/monteverdi-151211033606/85/Monteverdi-13-320.jpg)
![ก็จะได้ผลดังภาพ [MeanShift0] Boundaries Image อยู่ในรูปที่มีตาข่ายแสดงขอบเขตต่าง ๆ ตามพื้นที่ต่าง ๆ](https://image.slidesharecdn.com/monteverdi-151211033606/85/Monteverdi-14-320.jpg)
Monteverdi เสร็จ
- 1. ใช้โปรแกรม Monteverdi-1.24 ขั้นแรก เปิดโปรแกรม Monteverdi-1.24ขึ้นมา ขึ้นมาก็จะปรากฏหน้าต่างของโปรแกรม Monteverdi-1.24 เปิดภาพไปที่ File > Open dataset ก็จะได้หน้าต่าง Open dataset > > เลือกภาพที่ต้องการในที่นี้เลือกไฟล์ภาพที่เป็นนามสกุล .tif > Landsat8_DC.tif > Ok > Open
- 2. จะได้ไฟล์ภาพที่เราเลือกก็จะมาปรากฏอยู่ที่หน้าต่างแสดงผล ชื่อ Landset8_DC จากนั้นเปิดภาพ Landset8_DC > คลิกขวา > Display in viewer > รอประมวลผลก็จะได้หน้าต่างภาพ [Reader0] Landsat8_DC จากนั้นไปที่ Setup
- 3. จากนั้นไปที่ Setup ผสมสีแบนด์ 4-5-3 > Apply การตัดภาพตามที่ต้องการโดยการกาหนดเองFild > Extract ROI from dataset
- 4. จากนั้นก็จะได้หน้าต่างการทางาน > set inputs > > Reader0 > Landset8_DC > OK > ประมวลผล จากนั้นเลือกขนาดรูปภาพที่ต้องการ > OK
- 5. ก็จะได้ภาพที่เราต้องการปรากฏในจอแสดงผล จากนั้นคลิกขวาที่ Outputimage > Display in viewar ก็ได้ภาพที่ต้องการ [ExtractROI0] Outputimage > จากนั้นกดปิด
- 6. จากนั้นไปที่ > Filtering > Mean shift clustering ก็จะปรากฏหน้าต่าง set input > > ExtratROI0 > Output image คลิกที่ streamed > OKจากนั้นก็จะได้ภาพในหน้าต่างที่ชื่อว่า Mean shift custering
- 7. จากนั้นไปผสมสี > menu > View Manager ผสมสีแบนด์ 4-5-3 > OK
- 8. ก็จะได้สีผสมแบนด์ 4-5-3 ออกมา พืชพรรณเป็นสีส้ม น้าเป็นสีน้าเงินเข้ม เมืองเป็นสีฟ้า > Run ผลที่ได้คือ
- 9. จากนั้นลองปรับ Spatial radius ค่าความละเอียด = 3 และปรับ Min regiea size ค่า = 17 > Run ผลที่ได้คือจะละเอียด มากขึ้นจากการผสมสีธรรมดา จากนั้นลองติ๊กถูกที่ Display Boundaries ก็จะปรากฏเส้นสีขาวเป็นคล้ายตาข่ายและสามารถปรับเส้นให้จางหรือเข้มได้ ตามที่เราต้องการ
- 10. เส้นก็จะจางดังภาพ และสามารถปรับ Spectral value ให้ลดลงหรือเพิ่มขึ้นได้ > Run
- 11. ผลที่ได้คือ ภาพก็จะมีความชัดเจน ลายละเอียดเพิ่มมากขึ้นจากเดิม จากนั้นลองเปิดภาพขึ้นตามต้นฉบับที่ได้ทาการ Mean shift clustering > คลิกขวาที่ Clustered Image > Display in viewer
- 12. ก็จะได้ภาพ [MeanShift0] Clustered Image จากนั้นลองเปิดภาพ Labeled Image > คลิกขวา > Display in viewer
- 13. ผลที่ได้ก็จะได้ภาพสีขาวดา ในหน้าต่าง [MeanShift0] Labeled Image และเปิดภาพใหม่ที่ชื่อว่า Boundaries Image > คลิกขวา > Display in viewer
- 14. ก็จะได้ผลดังภาพ [MeanShift0] Boundaries Image อยู่ในรูปที่มีตาข่ายแสดงขอบเขตต่าง ๆ ตามพื้นที่ต่าง ๆ