Ανάπτυξη μεθοδολογίας για την αυτοματοποιημένη χαρτογράφηση γεωργικών καλλιεργειών της χώρας με τη χρήση συνελικτικών νευρωνικών δικτύων και δορυφορικών εικόνων Sentinel-2. Εφαρμογή στην Περιφερειακή Ενότητα Σερρών
Creators: name: Παπαδοπούλου, Ελένη Κυριάκος
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Τηλεπισκόπηση
Χαρτογράφηση γης
Ταξινόμηση καλλιεργειών
Remote sensing
Land cover mapping
Crop classification

description: Η απογραφή και χαρτογράφηση των γεωργικών καλλιεργειών με υψηλή ακρίβεια και αξιοπιστία σε εθνικό, περιφερειακό και παγκόσμιο επίπεδο είναι απολύτως αναγκαία στο πλαίσιο της Bιώσιμης Aνάπτυξης, της διασφάλισης διατροφικής ασφάλειας, αλλά και της αειφόρου διαχείρισης του περιβάλλοντος. Τα δεδομένα Παρατήρησης Γης, όπως αυτά που συλλέγονται από τους δορυφόρους του προγράμματος Copernicus της Ευρωπαϊκής Ένωσης, παρέχουν τη δυνατότητα ανάπτυξης αυτοματοποιημένων μεθόδων για την εξαγωγή τέτοιων πληροφοριών με υψηλή ακρίβεια και σε τακτά χρονικά διαστήματα. Στο πλαίσιο της ερευνητικής εργασίας αναπτύχθηκαν και αξιολογήθηκαν υπολογιστικές προσεγγίσεις για τη χαρτογράφηση γεωργικών καλλιεργειών στη χώρα, με τη χρήση αλγορίθμων βαθιάς μηχανικής μάθησης και εικόνων υψηλής ευκρίνειας των δορυφόρων Sentinel-2 του προγράμματος Copernicus. Η περιοχή μελέτης επιλέχθηκε εντός της Περιφερειακής Ενότητας Σερρών όπου συλλέχθηκαν επίγεια δεδομένα αναφοράς υψηλής αξιοπιστίας από τον ΟΠΕΚΕΠΕ (Οργανισμός Πληρωμών και Ελέγχου Κοινοτικών Ενισχύσεων Προσανατολισμού και Εγγυήσεων), για ένα σύνθετο σχήμα ταξινόμησης 20 κλάσεων. Το πειραματικό σχέδιο περιελάμβανε την ανάπτυξη πέντε αλγορίθμων επιβλεπόμενης μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένων ενός Μονοδιάστατου Συνελικτικού Νευρωνικού Δικτύου, ενός διπλής κατεύθυνσης Νευρωνικού Δικτύου Ανατροφοδοτούμενης Μονάδας με Πύλη, ενός Νευρωνικού Δικτύου Μακράς-Βραχείας Μνήμης διπλής κατεύθυνσης, ενός Νευρωνικού Δικτύου που συνδυάζει ένα Αναδρομικό με ένα Διδιάστατο Συνελικτικό Νευρωνικό Δίκτυο και τέλος ενός Τυχαίου Δάσους. Επιπλέον, εξετάστηκαν και αξιολογήθηκαν διαφορετικές μέθοδοι διαχωρισμού των δεδομένων αναφοράς στα αποτελέσματα της ταξινόμησης, όχι μόνο λαμβάνοντας υπόψη την ακρίβεια ταξινόμησης, αλλά και την αβεβαιότητά της. Τα αποτελέσματα αυτής της έρευνας, όπως προκύπτει από την πολύ υψηλή ακρίβεια ταξινόμησης (άνω του 90%), είναι ενθαρρυντικά για την εφαρμογή της προσέγγισης στο σύνολο της χώρας για την επιχειρησιακή απογραφή χωρικά προσδιορισμών πληροφοριών για τις γεωργικές περιοχές.
description: Reliable and accurate cropland mapping at national, regional and global level is essential within the framework of Sustainable Development, food security and sustainable environmental management. Earth Observation data, collected by satellite sensors of European Union's Copernicus Earth observation programme, provide the opportunity for the development of automated high accurate methods for information extraction at regular temporal intervals. Within the framework of the current study, computational approaches for cropland mapping in Greece using deep learning methods and high spatial resolution Sentinel-2 satellite images of the Copernicus programme were developed and evaluated. The study area was selected within the Regional Unit of Serres where reliable reference data from OPEKEPE (Greek Payment Authority of Common Agricultural Policy (C.A.P.) Aid Schemes) were collected for a complex classification scheme consisting of 20 classes. The experimental design included five supervised machine learning classification algorithms, including a Temporal Convolutional Neural Network, a bidirectional Gated Recurrent Unit Neural Network, a bidirectional Long Short-Term Memory Neural Network, a combination of a Recurrent and a 2-D Convolutional Neural Network and finally a Random Forest. Furthermore, the effect of different methods of training sample extraction was examined and evaluated, not only in terms of classification accuracy metrics, but also considering classification uncertainty. The results of this study, as indicated by the high classification accuracy (more than 90%), support the transfer of the approach nationwide, for the operational inventory of spatial explicit information over agricultural areas.