Επεξεργασία και ανάλυση χρονοσειρών δορυφορικών εικόνων για την ταξινόμηση χρήσεων/καλύψεων γης και τον εντοπισμό διαχρονικών μεταβολών
Authors: Σιάχαλου Σοφία 
Published: August 2021

Σήμερα οι διαστημικές αποστολές έχουν φτάσει στο σημείο να παρέχουν εικόνες σε πολλαπλές χωρικές και φασματικές αναλύσεις έχοντας ως βασικό τους πυρήνα τη μακροπρόθεσμη, τακτική και αδιάλειπτη λήψη δεδομένων. Τόσο σε παγκόσμιο όσο και σε τοπικό επίπεδο, οι χρήσεις/ καλύψεις γης μεταβάλλονται λόγω των ανθρώπινων παρεμβάσεων σε βαθμό που οι επιπτώσεις τους να έχουν πάρει ανεξέλεγκτες διαστάσεις. Είναι σαφές ότι απαιτείται η ανάπτυξη ενός μεθοδολογικού πλαισίου συστηματικής χαρτογράφησης της κατάστασης και ερμηνείας των μεταβολών των καλύψεων γης μέσω της εκμετάλλευσης των τηλεπισκοπικών παρατηρήσεων. Αν και έχουν αναπτυχθεί σημαντικές τεχνικές ταξινόμησης μεμονωμένων δορυφορικών εικόνων ή επεξεργασίας ζεύγους εικόνων, η δυναμική των καλύψεων γης οδηγεί στην ανάγκη μιας διαφορετικής προσέγγισης. Προς την κατεύθυνση επεξεργασίας χρονοσειρών εικόνων η ερευνητική δραστηριότητα είναι ακόμα σε αρχικό στάδιο και η αυτοματοποίηση των αντίστοιχων τεχνικών είναι σχετικά περιορισμένη. Ο κυριότερος λόγος είναι η έλλειψη ανοιχτής πρόσβασης σε συχνές δορυφορικές λήψεις εικόνων υψηλής ανάλυσης. Αυτό αντιμετωπίστηκε πρόσφατα με τις αποστολές των δορυφόρων Sentinel 2 (2015) και Landsat 8 (2013). Είναι ιδιαίτερα σημαντικό το γεγονός ότι η ετερογένεια των χερσαίων οικοσυστημάτων σε συνδυασμό με τον ανομοιόμορφο ρυθμό μεταβολής τους συνιστούν ένα πολύπλοκο περιβάλλον η συστηματική παρακολούθηση του οποίου απαιτεί καινοτόμες προσεγγίσεις. Στην παρούσα διατριβή αναπτύσσεται ένα αξιόπιστο και ακριβές μεθοδολογικό πλαίσιο για την ανάλυση και εξαγωγή πληροφοριών από χρονοσειρές εικόνων υψηλής ανάλυσης. Η διατριβή επικεντρώνεται στο σχεδιασμό και ανάπτυξη αλγορίθμων βασισμένων στα μοντέλα Hidden Markov (HMM) των οποίων η εφαρμογή στα προβλήματα Τηλεπισκόπησης βρίσκεται ακόμα σε πρώιμο στάδιο. Αναπτύσσεται μια μεθοδολογία η οποία αξιοποιεί τις δυνατότητες των Hidden Markov Models με αποτέλεσμα την προσομοίωση της εξέλιξης των μεταβαλλόμενων τάξεων με σκοπό τη διάκριση και ταξινόμηση τους με τη μέγιστη δυνατή ακρίβεια. Η έρευνα επεκτείνεται και στους επιμέρους παράγοντες που επηρεάζουν την ακρίβεια της ταξινόμησης. Παράμετροι όπως η επιλογή των κατάλληλων εποχιακών λήψεων, η διόρθωση και η βελτίωση των αρχικών εικόνων και οι τεχνικές ανάλυσης διακριτότητας εξετάζονται και αναλύονται ποσοτικά. Επιπλέον, προτείνεται η εισαγωγή κατάλληλων συναρτήσεων απόφασης με βάση τις οποίες συνδυάζονται τα πλεονεκτημάτων των επιμέρους ταξινομήσεων. Στη συνέχεια, αναλύεται μια μεθοδολογία εντοπισμού των διαχρονικών μεταβολών των τάξεων η οποία συνδυάζει τη ραδιομετρική πληροφορία με τη διαχρονική συσχέτιση των ψηφίδων. Με τον τρόπο αυτό επιτυγχάνεται η βελτίωση της παρακολούθησης τεχνητών ή φυσικών φαινόμενων λαμβάνοντας υπόψη και τη διάσταση του χρόνου. Αξίζει να σημειωθεί ότι με την προτεινόμενη μεθοδολογία δεν απαιτείται ο καθορισμός ορίων για τον προσδιορισμό της «πραγματικής» αλλαγής και δε γίνεται διάδοση σφάλματος από επιμέρους ταξινομήσεις. Σε αντίθεση με προηγούμενες τεχνικές, οι αρχικές εικόνες εισάγονται σε ένα μοντέλο HM, επεξεργάζονται ταυτόχρονα και δίνεται η πληροφορία για το είδος της αλλαγής. Η εφαρμογή των μοντέλων ταξινόμησης και εντοπισμού των μεταβολών πραγματοποιείται σε διαφορετικές περιοχές και με εικόνες από διαφορετικούς αισθητήρες. Από την αξιολόγηση των αποτελεσμάτων προκύπτουν διαφορετικές παρατηρήσεις για την αντιμετώπιση των ιδιαίτερων χαρακτηριστικών κάθε περιοχής μελέτης καθώς και προσεγγίσεις για τη μείωση του όγκου και εξαγωγή των κατάλληλων πληροφοριών από το πλήθος των δεδομένων.