Αξιολόγηση της συνεισφοράς των πολωσιμετρικών δεδομένων του δορυφόρου Sentinel-1 στην χαρτογράφηση καλλιεργειών με την χρήση τεχνικών Μηχανικής Μάθησης και υλοποίηση ενός Γενετικού Αλγορίθμου για την επιλογή των βέλτιστων χαρακτηριστικών
Creators: name: Ιωαννίδου, Μαρία Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Πολωσιμετρικά δορυφορικά δεδομένα
Ταξινόμηση καλλιεργειών
Μηχανική Μάθηση
Γενετικός Αλγόριθμος
Polarimetric satellite data
Crop classification
Machine Learning
Genetic Algorithm

description: Η χαρτογράφηση καλλιεργειών συγκαταλέγεται ανάμεσα στις σημαντικότερες εφαρμογές της Τηλεπισκόπησης με πολυδιάστατα οφέλη, όπως είναι η συμβολή της στην διατήρηση της επισιτιστικής ασφάλειας και στην διαφύλαξη της περιβαλλοντικής βιωσιμότητας. Στην παρούσα διπλωματική εργασία επιχειρείται η χαρτογράφηση μίας αγροτικής περιοχής της Navarra στην Ισπανία με την χρήση δορυφορικών δεδομένων παρατήρησης της Γης και τεχνικών Μηχανικής Μάθησης. Αναλυτικότερα, αξιοποιείται ένα πλήθος πολυχρονικών πολωσιμετρικών και οπτικών δεδομένων των ευρωπαϊκών δορυφόρων Sentinel-1 και Sentinel-2 και ο αλγόριθμος Μηχανικής Μάθησης, Support Vector Machine, με σκοπό την ταξινόμηση των δέκα τύπων καλλιέργειας σε επίπεδο αγροτεμαχίου. Για την εξαγωγή των πολωσιμετρικών δεδομένων του Sentinel-1 εφαρμόζεται η Η/A/alpha τεχνική αποσύνθεσης. Δεδομένης της υψηλής διαστατικότητας του χώρου των χαρακτηριστικών του υπό μελέτη προβλήματος, υλοποιείται ένας γενετικός αλγόριθμος για την εξεύρεση ενός βέλτιστου υποσυνόλου χαρακτηριστικών. Επιπλέον, πραγματοποιείται μία στατιστική μελέτη της στοχαστικής συμπεριφοράς του γενετικού αλγορίθμου, πραγματοποιώντας 50 υλοποιήσεις, με σκοπό την εκτίμηση της σημαντικότητας των διαφόρων χαρακτηριστικών. Το σύνολο των οπτικών και πολωσιμετρικών χαρακτηριστικών, το βέλτιστο υποσύνολο, καθώς και ο κατάλογος των σημαντικότερων χαρακτηριστικών αξιοποιούνται στην κατασκευή επτά μοντέλων ταξινόμησης. Μέσα από την υλοποίηση των παραπάνω διαδικασιών και την σύγκριση των αποτελεσμάτων της παρούσας μελέτης με τα σχετικά αποτελέσματα δύο δημοσιευμένων μελετών (Roussi et al., 2020; Sitokonstantinou et al., 2018), επιδιώκεται η αξιολόγηση της συνεισφοράς των πολωσιμετρικών δεδομένων στο εγχείρημα κατηγοριοποίησης των καλλιεργειών, η αξιολόγηση της αποτελεσματικότητας των γενετικών αλγορίθμων στο εγχείρημα επιλογής χαρακτηριστικών και η διερεύνηση της σημαντικότητας των χαρακτηριστικών του υπό μελέτη προβλήματος. Αναφορικά με τα σημαντικότερα αποτελέσματα της παρούσας μελέτης, διαπιστώθηκε πως η προσθήκη των πολωσιμετρικών χαρακτηριστικών στο σύνολο των οπτικών χαρακτηριστικών συνέβαλε σε μία υποβάθμιση της επίδοσης του αλγόριθμου ταξινόμησης της τάξεως του 0.7 %. Ακόμη, το μοντέλο ταξινόμησης που παρήχθη βάσει μόνο των πολωσιμετρικών χαρακτηριστικών επέδειξε την χαμηλότερη επίδοση συγκριτικά με όλα τα μοντέλα ταξινόμησης. Ο γενετικός αλγόριθμος εξασφάλισε ένα ποιοτικό υποσύνολο 80 χαρακτηριστικών, οπτικών και πολωσιμετρικών, βάσει του οποίου κατασκευάστηκε ένα μοντέλο ταξινόμησης συγκρίσιμης συνολικής ακρίβειας (≈93.00 %) με αυτή του μοντέλου των Roussi et al. (2020) που κατασκευάστηκε βάσει των οπτικών χαρακτηριστικών. Ανάμεσα στα χαρακτηριστικά με την υψηλότερη συχνότητα επιλογής (≥ 15 στις 50 υλοποιήσεις του γενετικού αλγόριθμου), συγκαταλέχθηκαν μόνο οπτικά χαρακτηριστικά· οι δείκτες βλάστησης και ορισμένες φασματικές μπάντες στο ορατό φάσμα και το εγγύς υπέρυθρο, καταγεγραμμένα κυρίως τους μήνες Ιούλιο και Απρίλιο, με τον δείκτη βλάστησης PSRI να παρουσιάζει την υψηλότερη σημαντικότητα. Το μοντέλο που κατασκευάστηκε βάσει των χαρακτηριστικών με συχνότητα επιλογής ≥ 8 παρουσίασε την καλύτερη επίδοση, τόσο σε επίπεδο συνολικής ακρίβειας (93,98%), όσο και σε επίπεδο ακρίβειας ταξινόμησης των επιμέρους κλάσεων, ακολουθούμενο από το μοντέλο που κατασκευάστηκε βάσει των χαρακτηριστικών με συχνότητα επιλογής ≥ 10 που πέτυχε συνολική ακρίβεια 93.64%. Χάρη στην εξαιρετική τους επίδοση τα δύο παραπάνω μοντέλα θα μπορούσαν να αξιοποιηθούν στο πλαίσιο ευρωπαϊκού του προγράμματος επιδοτήσεων ΚΑΠ. Λαμβάνοντας υπόψη τα αποτελέσματα αξιολόγησης των μοντέλων ταξινόμησης και της σημαντικότητας των χαρακτηριστικών, αναδείχθηκε και η δευτερεύουσα σημαντικότητα των μηνών Ιούνιος Μάιος, Αύγουστος και Οκτώβριος, του συνόλου των φασματικών μπαντών, καθώς και ορισμένων πολωσιμετρικών παραμέτρων (entropy_shannon_norm, entropy_shannon_I_norm, entropy_shannon, entropy_shannon_I). Συνοπτικά, η παρούσα μελέτη καταδεικνύει την μεγαλύτερη συνεισφορά των οπτικών δεδομένων του Sentinel-2 έναντι των πολωσιμετρικών δεδομένων του Sentinel-1 στην αποτελεσματική διάκριση των καλλιεργειών, την αποτελεσματικότητα των γενετικών αλγορίθμων, καθώς και την αξία της εφαρμογής τεχνικών επιλογής χαρακτηριστικών και διαδικασιών διερεύνησης της σημαντικότητας των χαρακτηριστικών στο εγχείρημα χαρτογράφησης καλλιεργειών.
description: Crop type mapping is one of the most important applications of Remote Sensing with numerous benefits, such as its contribution to maintaining food security and preserving environmental sustainability. The present study attempts to classify crop types in a rural area of Navarra in Spain using Earth observation satellite data and Machine Learning techniques. More specifically, aiming at classifying a number of ten crop types at parcel level in the study area, multitemporal polarimetric and optical images, captured by two European satellites, Sentinel-1 and Sentinel-2, are utilized and a Machine Learning algorithm, Support Vector Machine, is employed. Η/A/alpha polarimetric decomposition method is used in order to extract polarimetric data from Sentinel-1 images. Given the fact that the feature space of the classification problem under consideration is of high dimensionality, a genetic algorithm is implemented as a means to find an optimal feature subset. Additionally, genetic algorithm’s stochastic behavior is studied in a statistical manner, by carrying out 50 genetic algorithm’s experiments, so as to assess the importance of the various features. The entire set of optical and polarimetric features, the genetic algorithm’s optimal feature subset, as well as the list of the most important features are used as input data for building seven classification models. Through the implementation of the above methodology and by comparing the results of the present study with the relevant findings of two published studies (Roussi et al., 2020; Sitokonstantinou et al., 2018), this study aims at 1) assessing Sentinel’s 1 polarimetric data contribution to crop type mapping, 2) evaluating genetic algorithm’s effectiveness in selecting an optimum feature subset and 3) estimating feature importances. Regarding the most important results of the present study, it was found that the addition of the polarimetric features to the optical input features caused a deterioration of about 0.7% in SVM’s overall accuracy. Furthermore, the classification model that was built based on the polarimetric features alone showed the lowest performance compared to every other classification model. The genetic algorithm provided a qualitative subset of 80 features, comprised by both optical and polarimetric features, which was used as input data for constructing a classification model. This classification model achieved comparable overall accuracy (≈93.00%) with that of Roussi’s et al. (2020), which was trained using only Sentinel’s 2 optical features. Among the features with the highest selection frequencies (≥15 in 50 genetic algorithm’s implementations), only optical features were included; vegetation indices and some spectral bands in the visible spectrum and near-infrared, recorded mainly in July and April, with the PSRI vegetation index being of the highest importance. The classification model, created by using as input data the features with selection frequencies ≥ 8, presented the best performance, both in terms of overall accuracy (93.98%) and individual classes’ performance metrics, followed by the model built, using as input data the features with selection frequencies ≥ 10, which achieved an overall accuracy of 93.64%. Thanks to their excellent performance, these two classification models could have practical value in the framework of EU's Common Agricultural Policy activities. By evaluating classification models’ performance and feature importance results, the secondary importances of June, May, August and October were highlighted, as well as, the great significance of Sentinel-2 spectral bands and several polarimetric parameters, such as entropy_shannon_norm, entropy_shannon_I_norm, entropy_shannon and entropy_shannon_I. In summary, the present study demonstrates the greater contribution of Sentinel-2 optical data to effective crop differentiation compared to Sentinel-1 polarimetric data, the effectiveness of Genetic Algorithms, as well as the significance of applying feature selection techniques and quantifying feature importance in crop type mapping applications.