Αξιολόγηση διαφορετικών αλγόριθμων και μεγέθους δειγμάτων εκπαίδευσης για την ταξινόμηση δορυφορικών εικόνων Rapideye
Creators: name: Βατίτση, Αικατερίνη Ανέστη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2016
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Δείγμα Εκπαίδευσης
RapidEye
Machine Learning
Training Sample

description: Η χαρτογράφηση χρήσης/ κάλυψης γης αποτελεί μια από τις πιο συνηθισμένες και βασικές εφαρμογές της τηλεπισκόπησης, καθώς τα προϊόντα της είναι απαραίτητα για μια σειρά από περιβαλλοντικές και άλλου είδους εφαρμογές. Ωστόσο, η διαμόρφωση της κατάλληλης μεθοδολογίας για την εφαρμογή της ταξινόμησης και χαρτογράφησης μιας συγκεκριμένης περιοχής μελέτης, αποτελεί πρόκληση εξαιτίας των διαφόρων παραγόντων που την επηρεάζουν. Έτσι, η χωρική ανάλυση των διαθέσιμων τηλεπισκοπικών δεδομένων, η διαθεσιμότητα επιπρόσθετων και βοηθητικών δεδομένων, ο ορισμός και η επιλογή των τάξεων που καλύπτουν την περιοχή μελέτης, τα λογισμικά μέσω των οποίων θα υλοποιηθεί η εφαρμογή αλλά και οι ατμοσφαιρικές συνθήκες κατά τη στιγμή των λήψεων των εικόνων, θα πρέπει να λαμβάνονται εξ αρχής υπόψη. Τα τελευταία χρόνια, ο όγκος των τηλεπισκοπικών δεδομένων συνεχώς αυξάνει λόγω της περιοδικότητας στη λήψη των δορυφορικών συστημάτων και την αυξανόμενη εκτόξευση νέων δορυφόρων. Ταυτόχρονα, η φασματική και χωρική τους ανάλυση βελτιώνεται, ενώ παράλληλα αναπτύσσονται νέες μέθοδοι ταξινόμησης, οι οποίες χρήζουν περεταίρω μελέτης από τον εκάστοτε μελετητή, που αναλαμβάνει μία τέτοια ανάλυση, ώστε να είναι σε θέση να επιλέγει κάθε φορά και την κατάλληλη προσέγγιση για κάθε μοναδική περίπτωση εφαρμογής. Στην παρούσα εργασία, πραγματοποιείται η μελέτη της συμπεριφοράς τριών διαφορετικών ταξινομητών, σε δασική περιοχή, ως προς το μέγεθος προκαθορισμένων δειγμάτων εκπαίδευσης σε δορυφορικές εικόνες υψηλής χωρικής ανάλυσης. Πιο συγκεκριμένα, χρησιμοποιήθηκαν δύο αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης, οι Support Vector Machine (SVM) και Random Forest (RF) και ο αλγόριθμος Maximum Likelihood (ML) που βασίζεται σε στατιστικές τεχνικές. Από τη σύγκρισή τους ως προς το μέγεθος του δείγματος αλλά και μεταξύ τους, προέκυψαν ενδιαφέροντα συμπεράσματα. Το μέγεθος του δείγματος επιδρά διαφορετικά σε κάθε έναν ταξινομητή, ενώ οι ακρίβειές τους παραμένουν ικανοποιητικές σχεδόν σε όλο το εύρος μεγέθους. Συνολικά βρέθηκε ότι η αύξηση του μεγέθους των δειγμάτων επηρέασε θετικά ως ένα βαθμό τις επιδόσεις των ταξινομητών, ωστόσο συνέβαλαν σε αυτό και άλλοι παράγοντες.
description: Land use and land cover mapping is one of the most common and basic applications of remote sensing, as its products are necessary for a range of environmental and other applications. However, the development of an appropriate methodology for the implementation of the classification and mapping of a particular study area is challenging due to the various factors that influence the process. Thus, the spatial resolution of the available remote sensing data, the availability of additional and ancillary data, the classification scheme and the definition of classes covering the study area, the software through which the application will be implemented and the atmospheric conditions at the time of the image capture should be taken into account from the outset. In recent years, the volume of remote sensing data is increasing because of the periodicity of satellite systems image capturing and the increasing launch of new satellites. Simultaneously, their spectral and spatial resolution is improved and new classification methods are developing, facts that require further study by investigators who undertake such an analysis so as to be able to choose the appropriate approach for each single case application. In this study carried out the research of three different classification algorithms and the impact of different training sample sizes for the classification of three multi-seasonal RapidEye satellite imagery of forest area. More specifically, two machine learning algorithms, Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF) and the Maximum Likelihood Classifier (ML) based on statistical techniques were implemented, so as to perform two different classification schemes of the study area. The first one was performed for the classification of forest and non- forest areas, whereas the second one for the classification of forest species. Comparing them using accuracy measures as well as visual interpretation, resulted in interesting conclusions. The training sample size affects differently each classifier while the average accuracy remains satisfactory throughout the size range in the most cases. Overall it was found that the increase of training sample size positively influences the performance of the classifiers, however a variety of factors has to be considered at the same time.