Görüntü keskinleştirme (Pan-sharpening) işlemine GRASS GIS (Ver:6.4) yazılımında Görüntü (Imagery) menüsünün altında Brovey sharpening tuşuna basarak başlanır. Brovey sharpening tuşuna basıldıktan sonra karşımıza gelen ekranda sırası ile farklı işlemler uygulanır.

Öznitelik tablosu göster komutu, grid yada vektör etiket bindimesi ekleme komutu içerisinde yer almaz.

Landsat 8 uydusu toplamda 9 spektral bantta veri toplamaktadır.

Hava fotoğraflarından veya uydu görüntülerinden, arazi üzerindeki doğal detaylar ve yapay detayların kıymetlendirildiği, eş yükseklik eğrilerinin çizildiği, bu bilgilerin belirli işaretlerle kullanıcıya sunulduğu haritalara topografik harita denilmektedir.

Sınıflandırma işlemi için kullanılacak grup ve altgrubu elde etmek için Katman Yöneticisi (Layer Manager) penceresinden Görüntü → Görüntü ve grup geliştir → Grup oluştur/düzenle (Imagery → Develop images and groups → Create/edit group [i.group]) seçilir.

Katman yöneticisi ekranı toplam 5 alt bölümden oluşmaktadır. 1. Bölüm: Harita katmanları (Map layers) sekmesidir. Bu sekmede Harita gösterim ekranında gösterilen harita katmanlarının listesi yer alır. 2. Bölüm: Komut konsolu (Command console) sekmesidir. Bu sekmede diret komutlar yazılarak GRASS’ın bütün fonksiyonları çalıştırılabilir. 3. Bölüm: Modül arama (Search modules) sekmesidir. Burada aramak istediğimiz modülü yazıp Çalıştır (Run) tuşuna basılarak modülün nerede olduğu, bulanabilir. 4. Bölüm: Veri kataloğu (Data catalog) sekmesidir. Bu sekmede görüntülerimiz ağaç dağılımını gösterilmektedir. 5. Bölüm: Python Shell sekmesidir. Bu sekme ile Python programlama dilinde istenilen kodlar yazılarak farklı uygulamalar yapılabilir.

Tek bantlı yüksek mekânsal çözünürlükteki görüntünün, çok bantlı yüksek spektral çözünürlüğe sahip görüntü ile birleştirilmesi işlemine görüntü keskinleştirme (Pan-Sharpening) denir.

Kalite değerlendirme bandı (QA), Landsat 8 veri dosyalarına önemli bir eklentidir. Bu bant, kullanılan görüntü bantlarının kalitesi hakkında kullanıcılara bilgi verir. QA bandında- ki pikseller bit kombinasyonları şeklinde temsil edilen tam sayı değerlerini içerirler.

Location Wizard: Yeni (new) sekmesine basıldığında kolayca yeni bir konum (lokasyon) oluşturulabilir. Bu tuşa basıldığında projeksiyon sisteminin tanımlanması için bir seri ekrana gelecektir. Bu gelen ekranlarda gerekli ayarlamalar yapıldıktan sonra konum tanımlanması gerçekleştirilmiş olur.

Kontrolsüz sınıflandırma sonucu elde edilen sınıfların hektar olarak alanlarını, toplam pixel sayılarını, bu alanların toplan alanın yüzde kaçına denk geldiğini üretilen raster haritaya ilişkin istatistik raporları açıldığında öğrenebiliriz.

GRASS GIS yazılımına jpg dosyaları eklenebil- mektedir. Ancak oluşturulan jpg dosyası 24 bitlik bir görüntüdür. GRASS GIS  yazılımı 24 bit jpg dosyalarını 3 farklı bantta ve gri tonlarda eklemektedir. Bunun için 24 bit dosya mızın 8 bite düşürmemiz gerekmektedir. 24 bitlik jpg dosyasının 8 bit değerini değiştirebilmek için bilgisayarınızda bulunan “Paint” yazılımını kullanabiliriz. 

Sınıflandırılmış görüntüde yerleşim alanları pembe renkte gösterilmiştir.

8 bitlik görüntü 256 renkli görüntü demektir.

GRASS yazılımında konum tanımlaması gerçekleştirildikten sonra karşımıza gelen ekran Özet(Summary) dir.

Katman yöneticisi, GRASS ekranlarını oluşturma ve yönetmeye yönelik interaktif bir arayüz sağlar. Bu yöneticide, görünen harita katmanlarını yönetmeye yarayan bir araç çubuğu, katmanların açılır ağaç menü şeklinde gösterildiği ve hangi harita katmanının görünür olduğu ya da düzenlendiğini gösteren bölüm, komut çıkış penceresi ve interaktif komut satırı bulunmaktadır. 

Yüzde Yakınsama (PercentConvergence) değeri, iterasyon aşamasında hangi kümenin kararlı hâle geldiğini gösteren değerdir. 

Mesafe Ölçme Aracı, Profil Aracı, İki Değişkenli Dağılım Grafiği ve Histogram Aracı Analiz Menüsü içinde yer alır. Harita Görüntüleme, Analiz Menüsü içinde yer almaz.

Tecvizi hata değeri; ulusal ve uluslararası komisyonlarca belirlenmiş hata sınır değerleridir. Genellikle dikkatsizlikler sonucu meydana gelen büyük hata değerleridir. Bu hata türünü tespit etmek kolaydır. Ölçü tekrarı ve/ veya işlemlerin tekrarı yapılarak çözüme ulaşılabilir. 

Uydu görüntüleri çok büyük bir alanı kaplamaktadır. Bundan dolayı analiz aşamasında istemediğimiz yerlerin de analizini yapmak zorunda kalabiliriz. Özellikle uzaktan algılamada çok önemli konular arasında yer alan sınıflandırma işlemini yaparken istemediğimiz alanların sınıflandırılması bizi yanlış sonuçlara götürebilir. Ayrıca büyük görüntüler ile çalışmak bilgisayarların hızını azaltmakta ve gereksiz zaman kaybına sebep olmaktadır