Ανάπτυξη αυτοματοποιημένης μεθοδολογίας για τη χαρτογράφηση καμένων εκτάσεων
Creators: name: Γεωργόπουλος, Νικόλαος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2018
Subjects: Δασικές πυρκαγιές
Αντικειμενοστραφής ανάλυση εικόνας
Αυτοματοποιημένη χαρτογράφηση καμένων εκτάσεων
Wildfires
Object based image analysis
Automated burned area mapping

description: Οι δασικές πυρκαγιές αποτελούν ένα συχνό και πολλές φορές καταστροφικό φαινόμενο για τα Μεσογειακά οικοσυστήματα. Η άμεση καταγραφή και χαρτογράφηση των καμένων εκτάσεων αποτελεί μία σημαντική διαδικασία, η οποία βοηθά τόσο στη λήψη αποφάσεων για την προστασία από τα μεταπυρικά φαινόμενα, όσο και στην εφαρμογή των κατάλληλων πολιτικών για την αποκατάσταση και προστασία των πληγέντων περιοχών. Αντικείμενο της διατριβής αποτελεί η δημιουργία μίας αυτοματοποιημένης μεθοδολογίας για τη χαρτογράφηση καμένων εκτάσεων, η οποία θα παράγει χάρτες υψηλής ακρίβειας, με σκοπό να χρησιμοποιηθούν σε επιχειρησιακό επίπεδο. H μεθοδολογία αυτή βασίστηκε στη μεθοδολογία χαρτογράφησης καμένων εκτάσεων του Εθνικού Παρατηρητηρίου Δασικών Πυρκαγιών (ΕΠαΔαΠ). Οι περιοχές έρευνας που μελετήθηκαν επιλέχθηκαν με σκοπό την εφαρμογή της μεθοδολογίας σε όλους τους αντιπροσωπευτικούς τύπους καμένων εκτάσεων στην Ελλάδα, με διαφορετικά είδη χωρικής εξάπλωσης της πυρκαγιάς και γεωμορφολογικά χαρακτηριστικά. Τα δεδομένα του δορυφόρου Sentinel-2 χρησιμοποιήθηκαν για τη χαρτογράφηση. Τα δεδομένα αυτά έχουν υψηλή χωρική και χρονική διακριτική ικανότητα, και παρέχουν πληθώρα πληροφοριών για την παρακολούθηση της βλάστησης και διαφόρων φυσικών φαινομένων. Η προτεινόμενη μεθοδολογία υλοποιείται με την χρήση αντικειμενοστραφούς ανάλυσης εικόνας και με την εφαρμογή κατωφλιών στα χαρακτηριστικά των αντικειμένων για τον αυτόματο χαρακτηρισμό τους (καμένα ή μη καμένα). Στη μεθοδολογία αυτή δίνεται η δυνατότητα στο χρήστη να επέμβει στη διαδικασία χαρακτηρισμού των αντικειμένων, με σκοπό να χαρακτηρίσει τα αντικείμενα που έχουν αμφίβολο χαρακτήρα, καθώς και να κάνει τις απαραίτητες διορθώσεις. Η μεθοδολογία ολοκληρώνεται με την επιλογή των κατάλληλων χαρακτηριστικών, χρησιμοποιώντας την μεθοδολογία FCM-FuzCoC και την ταξινόμηση των εικόνων μέσω SVM δημιουργώντας την τελική περίμετρο της καμένης έκτασης. Τέλος, εκτιμήθηκε η ακρίβεια των αποτελεσμάτων για κάθε περιοχή μελέτης, καθώς και η σύγκριση των δύο μεθόδων ταξινόμησης των αντικειμένων
description: Forest fires are a frequent and often destructive phenomenon for Mediterranean ecosystems. Timely and accurate mapping of burned areas is important for the protection of the affected areas from the post fire effects and also in the implementation of the policies for the rehabilitation and protection of these areas. The aim of this study is the creation of an automated burned area mapping methodology, which will produce accurate burned area maps for operational use. This methodology is based on burned area mapping service from the National Observatory of Forest Fires (NOFFi-OBAM). The study areas were selected for applying the methodology to all the representative types of burned areas in Greece, with different types of spatial spread of fire and geomorphological features. Also, Sentinel-2 satellite data was implemented for the mapping procedure. These data have a high spatial and temporal resolution and provide a wealth of information for monitoring vegetation and various natural phenomena. The proposed methodology is implemented with the use of object-oriented image analysis and the application of thresholds to the characteristics of the objects for their automatic characterization (burned or not burned). This methodology enables the user to interfere in the process of classifying objects in order to characterize objects of dubious character and to make the necessary corrections. The methodology is completed by selecting the appropriate attributes, using the FCM-FuzCoC methodology and classifying the images using SVM, creating the final perimeter of the burned area. Finally, the accuracy of the burned area delineation for each study area was evaluated, as well as the comparison of the two methods of classifying the objects