Αξιολόγηση αλγόριθμων εντοπισμού μεταβολών για διαχρονική περιβαλλοντική μελέτη του φράγματος Πολύφυτου του ποταμού Αλιάκμονα:
Creators: name: Πασιάκου, Χαρούλα Ζήση
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2009
Subjects: Εντοπισμός μεταβολών
Τεχνητή λίμνη Πολυφύτου
Μέθοδος mad
Περιβαλλοντική μελέτη
Change detection
Multivariate alteration detection
Mad
Canonical correlation analysis
Artificial lake Polifitos
Wetland

description: Σκοπός της παρούσας μεταπτυχιακής εργασίας ήταν η διαχρονική παρακολούθηση των μεταβολών χρήσεων/καλύψεων γης στην περιοχή του υγρότοπου της τεχνητής λίμνης Πολυφύτου. Η περιβαλλοντική μελέτη πραγματοποιήθηκε με την εφαρμογή και αξιολόγηση τριών τεχνικών εντοπισμού μεταβολών σε τηλεπισκοπικά δεδομένα, με στόχο την αξιολόγηση τους και τον προσδιορισμό της καταλληλότερης για την παρακολούθηση του περιβάλλοντος και την αειφόρο διαχείρισή του.Συγκεκριμένα, χρησιμοποιήθηκαν τρεις τεχνικές εντοπισμού μεταβολών (change detection), οι οποίες διαχωρίζονται στις μεθόδους προ-ταξινόμησης (Pre-Classification) και μετά την ταξινόμηση (Post-Classification). Οι δύο τεχνικές Pre-Classification, που εφαρμόστηκαν, ήταν η σύγκριση διαχρονικών NDVI εικόνων και η σύγκριση πολυφασματικών, διαχρονικών εικόνων, με τη μέθοδο MAD (Multivariate Alteration Detection). Η μέθοδος MAD (Multivariate Alteration Detection) είναι μία νέα στατιστική τεχνική εντοπισμού μεταβολών μεταξύ δύο πολυφασματικών εικόνων, που απεικονίζουν την ίδια γεωγραφική περιοχή, αλλά έχουν αποκτηθεί σε διαφορετικές χρονικές στιγμές. Μία σημαντική διαφορά από τις άλλες παραδοσιακές μεθόδους εντοπισμού μεταβολών είναι ότι χρησιμοποιεί ταυτόχρονα όλους τους διαύλους των αρχικών διαχρονικών εικόνων και παράγει αυτόματα τη διαφορά των αντίστοιχων διαύλων (Nielsen, 2002). Βασική προϋπόθεση των δύο μεθόδων αυτών (Pre-Classification μέθοδος) ήταν η ακριβής εγγραφή των πολυφασματικών εικόνων. Αντίθετα, για την εφαρμογή της μεθόδου Post-Classification, αρχικά έγινε η ταξινόμηση των εικόνων και ακολούθησε η σύγκριση των ήδη ταξινομημένων εικόνων. Η γεωμετρική διόρθωση των πολυφασματικών εικόνων απαιτείται και στις δύο περιπτώσεις.Οι διαχρονικές εικόνες που χρησιμοποιήθηκαν για την εφαρμογή των παραπάνω μεθόδων εντοπισμού μεταβολών ήταν η εικόνα του δορυφόρου Landsat-5, με ημερομηνία λήψης 19/7/1987, του δορυφόρου Spot-3, με ημερομηνία λήψης 3/7/1998 και του δορυφόρου ALOS, Avnir-2, με ημερομηνία λήψης 19/7/2007. Σε όλες τις τεχνικές εντοπισμού μεταβολών, οι παραπάνω εικόνες χρησιμοποιήθηκαν ανά ζεύγη, για την μελέτη των αντίστοιχων χρονικών περιόδων, δηλαδή 1987-1998 και 1998-2007. Η περιοχή μελέτης ήταν ο υγρότοπος της τεχνητής λίμνης Πολυφύτου και ενός συνόλου πολλαπλών αλληλοεπηρεαζόμενων οικοσυστημάτων γύρω από αυτή.Η νέα μέθοδος MAD (Multivariate Alteration Detection) αξιολογήθηκε με βάση τη σύγκρισή της με τις άλλες μεθόδους εντοπισμού μεταβολών και αποδείχθηκε ότι έχει αξιόλογες δυνατότητες σε τηλεπισκοπικές εφαρμογές. Τέλος, όσον αφορά στις μεταβολές που εντοπίστηκαν στην περιοχή γύρω από την τεχνητή λίμνη Πολυφύτου, παρατηρήθηκε αύξηση των περιοχών με βλάστηση και των καλλιεργειών την περίοδο 1987 έως 1998, ενώ από το 1998 έως το 2007 σημειώνεται μείωση των περιοχών με τις παραπάνω χρήσεις γης.
description: The subject of the present diploma thesis was the monitoring of land cover changes in the artificial lake wetland Polifitos. The final goal was the application of three change detection techniques in bitemporal satellite images and the determination of the most suitable technique for environmental monitoring and sustainable management.Specifically, the three change detection techniques can be divided in two main types: the Pre-Classification and the Post-Classification change detection techniques. The Pre-Classification change detection techniques were the comparison of vegetation indices (NDVI) of imageries acquired at different dates and the comparison of multispectral satellite imagery, based on the Multivariate Alteration Detection (MAD) algorithm of Nielsen (1998). The multivariate alteration detection (MAD) transformation is a new statistical technique, based on an established multivariate statistical technique canonical correlation analysis. The theory for canonical correlation analysis is sketched and a result necessary for the definition of the MAD transformation is proven. The MAD technique transforms two sets of multivariate observations, two multispectral satellite images covering the same geographical area acquired at different dates. An important difference from other traditional change detection techniques is that this transformation can be applied to any spatial and/or spectral subset of the full data set to direct the analysis in any desired manner. A basic premise of both techniques (Pre-Classification and Post-Classification change detection techniques) was the registration and overlap of multispectral images. On the contrary, the classification category includes post-classification comparison, which is based on the classified images. The geometric correction of multispectral images is required in both cases.During the application of change detection techniques, a multispectral image (TM) from Landsat-5 satellite imagery, which was acquired on 19th July 1987, a multispectral image (XS) from Spot-3 satellite imagery, which was acquired on 3rd July 1998 and a multispectral image (AVNIR-2) from ALOS satellite imagery, which was acquired on 19th July 2007, were used. In all change detection techniques, the first data set was from 1987 to 1998 and the second data set was from 1998 to 2007. The study area was the artificial lake wetland Polifitos.The new statistical transformation MAD (Multivariate Alteration Detection) was evaluated and was compared with the other change detection techniques and has significant potential in remote sensing. Finally, the changes were located around the artificial lake wetland Polifitos.Increase was observed in areas with vegetation and crops from 1987 to 1998 and decrease in areas with this land cover from 1998 to 2007.