Μοντέλα ανάλυσης τηλεπισκοπικών δεδομένων για τον εντοπισμό και την παρακολούθηση μεταβολών σε αστικές περιοχές
Creators: name: Δοξάνη, Γεωργία Α.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2011
Subjects: Τηλεπισκόπηση
Διαχρονικές εικόνες
Εντοπισμός μεταβολών
Ταξινόμηση βασισμένη στη γνώση
Αντικειμενοστραφής ανάλυση εικόνας
Φίλτρα χώρου-κλίμακας
Remote sensing
Multitemporal images
Change detection
Knowledge-based classification
Object-based image analysis
Scale-space filtering

description: Tα σύγχρονα τηλεπισκοπικά δεδομένα αποτέλεσαν το έναυσμα για την ανάπτυξη νέων εφαρμογών καθιστώντας εφικτή την παρακολούθηση του αστικού περιβάλλοντος. Στις μέρες μας υπάρχει μία τάση διαρκούς εξέλιξης των τεχνικών ψηφιακής ανάλυσης για την αποτελεσματική παρακολούθηση της δυναμικής του αστικού χώρου. Η τάση αυτή ενισχύεται από το ερευνητικό ενδιαφέρον της πλειοψηφίας των εθνικών οργανισμών χαρτογράφησης και κτηματολογίου σε ευρωπαϊκό επίπεδο για μεθοδολογίες εντοπισμού μεταβολών και ενημέρωσης των χαρτογραφικών βάσεων. Στην παρούσα διατριβή μελετάται η δυνατότητα βελτίωσης των τεχνικών εντοπισμού μεταβολών σε αστικές περιοχές είτε με την ανάλυση διαχρονικών εικόνων, είτε με το συνδυασμό υφιστάμενης ψηφιακής χαρτογραφικής βάσης και πολύ υψηλής ανάλυσης τηλεπισκοπικών δεδομένων. Αρχικά προτείνεται μία μεθοδολογία ανάλυσης διαχρονικών δεδομένων η οποία συνδυάζει τα πλεονεκτήματα των αλγορίθμων ανάλυσης εικόνας με βάση τη ψηφίδα και των αλγορίθμων με βάση τα αντικείμενα. Η προσέγγιση αυτή παρουσιάζει ιδιαίτερο ενδιαφέρον δεδομένου ότι στηρίζεται αποκλειστικά στην πληροφορία των τηλεπισκοπικών δεδομένων για τη διαχείριση πολύπλοκων αστικών δομών. Η δεύτερη προσέγγιση εντοπισμού μεταβολών χρησιμοποιεί μία υφιστάμενη ψηφιακή χαρτογραφική βάση δεδομένων. Η γνώση που εμπεριέχεται στη χαρτογραφική βάση αξιοποιείται με τον καθορισμό κανόνων, οι οποίοι ενσωματώνονται στη διαδικασία ανάλυσης της εικόνας. Η ακρίβεια των προτεινόμενων συστήματων εντοπισμού μεταβολών προκύπτει μέσω της σύγκρισης των αποτελεσμάτων με πολύγωνα επίγειας αλήθειας τα οποία αναφέρονται στα νέα κτήρια των περιοχών μελέτης. Η εκτίμηση της αξιοπιστίας των αποτελεσμάτων των δύο μεθοδολογιών αποδεικνύει την υπεροχή της αντικειμενοστραφούς ανάλυσης εικόνας στη διαχείριση του αστικού χώρου και συγκεκριμένα στην αναγνώριση των νέων κτηρίων.
description: The current remotely sensed data triggered the development of novel applications enabling the monitoring of urban areas. Nowadays digital image processing is focusing on the development of algorithms for the effective mapping of the dynamic urban environment. This tendency is reinforced by the research interest of the National Mapping and Cadastral Agencies in most European countries towards the implementation of strategies for the updating of 2D topographic databases. The proposed multitemporal image analysis combines the advantages of both pixel- and object-based image analysis. Change detection algorithms are applied on the simplified images for the detection of altered image pixels. Object-based image analysis is subsequently introduced for the efficient handling of changes by implementing a knowledge-based classification scheme. The developed algorithm is designed to provide a solution even when only optical satellite imagery is available. A second alternative change detection approach is established, diverging from the previous in a way that it exploits vector information of an existing geodatabase along with imagery data. A knowledge-base model is designed for the extraction of the objects of interest with the support of geodatabase information. The quantitative and qualitative evaluation of the proposed methodologies is performed with the help of ancillary ground truth data. The quantitative evaluation is accomplished by employing the standard performance evaluation measures of detection completeness, correctness and overall quality, which have been widely applied on building identification studies. The experimental results and the performed quantitative evaluation demonstrate the potential of the developed knowledge-based classification frameworks. The complexity of urban features dictates the combination of spectral, geometric and topological information under an efficient object-oriented analysis.