Ανάπτυξη αλγορίθμου μηχανικής μάθησης για την συγχώνευση πληροφορίας από δορυφορικές εικόνες με σκοπό την εκτίμηση κλίμακας επικινδυνότητας πλημμυρικών φαινομένων
Creators: name: Κούλογλου, Ιωάννης Όμηρος Στέφανου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Χαρτογράφηση πλημμύρας
Συγχώνευση πληροφορίας
Machine Learning
Flood mapping
Data fusion

description: Στην παρούσα διπλωματική εργασία υλοποιείται η ανάπτυξη ενός αλγορίθμου εκτίμησης της επικινδυνότητας μιας κρίσης προερχόμενης από πλημμυρικά φαινόμενα, με βάση την συγχώνευση πληροφορίας από δορυφορικές εικόνες και γεωχωρικά δεδομένα. Στόχος του αλγορίθμου είναι η υποστήριξη λήψης απόφασης με τεχνικές μηχανικής μάθησης και με τη χρήση βαθέων νευρωνικών δικτύων, για την εκτίμηση της κλίμακας επικινδυνότητας (severity level). Εν συνεχεία η εκτίμηση αυτή συγκρίνεται με συγκεκριμένη κλίμακα προκειμένου να καταδειχθεί η βαρύτητα της επικείμενης πλημμύρας όπως ορίζεται από την τοπική αρχή. Ο αλγόριθμος που παρουσιάζεται στην εργασία, διαχειρίζεται και αναλύει τα δεδομένα των πληροφοριών που λαμβάνονται από την ανάλυση δορυφορικών εικόνων με τη βοήθεια μεθόδων τηλεπισκόπησης (remote sensing). Η κάθε μία δορυφορική εικόνα χωρίζεται σε υπο-εικόνες (patches) στις οποίες μπορούν να εφαρμοστούν μέθοδοι βαθέων νευρωνικών δικτύων για τον χαρακτηρισμό τους σχετικά με την ύπαρξη ή μη νερού σε αυτές (water mask). Οι πληροφορίες που εξάγονται από την παραπάνω διαδικασία σε συνδυασμό γεωχωρικών (GIS) δεδομένων για την αντίστοιχη περιοχή ενδιαφέροντος μετατρέπονται σε ένα κατάλληλο σύνολο δεδομένων για την εφαρμογή των μεθόδων μηχανικής μάθησης αποσκοπώντας στην εκτίμηση του κινδύνου (Hazard) της πλημμύρας. Το αποτέλεσμα της διαδικασίας αυτής συνδυάζεται με κοινωνικοοικονομικούς δείκτες που λαμβάνονται από διαφορετικές και ετερογενείς πηγές πληροφορίας εκτιμώντας τελικό ρίσκο του πλημμυρικού φαινομένου. Απόρροια των παραπάνω είναι η χαρτογράφηση του ρίσκου πλημμύρας στην περιοχή ενδιαφέροντος.
description: In the present thesis, the development of an algorithm for assessing the risk of a crisis resulting from floods is implemented, based on fusing information from satellite images and geospatial data. The aim of the algorithm is to support decision making with machine learning techniques and the use of deep neural networks, to assess the severity level. This estimate is then compared to a specific scale to present the severity of the impending flood as defined by the local authority.The algorithm presented in this work, manages and analyzes data obtained from the analysis of satellite images with the help of remote sensing methods. Each satellite image is divided into sub-images (patches) to which methods of deep neural networks can be applied to characterize their presence or absence of water in them (water mask).Information extracted from the above procedure in combination with geospatial (GIS) data for the corresponding region of interest are converted into an appropriate data set for the implementation of machine learning techniques aiming at the assessment of the risk (Hazard) of flood.The result of this process is combined with socio-economic indicators obtained from different and heterogeneous sources of information estimating the final risk of the flood phenomenon.The corollary of this is the mapping of flood risk in the area of interest.
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)