Χαρτογράφηση υδάτινων επιφανειών με τη χρήση δορυφορικών εικόνων Sentinel-1 και του Αλγορίθμου Τυχαία Δάση
Creators: name: Παπαχρηστάκη, Ανθούλα Φαίδωνα
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Χαρτογράφηση υδάτινων επιφανειών
Τυχαία Δάση
Δορυφορικές εικόνες Sentinel-1
Surface water mapping
Random Forest
Sentinel-1 satellite images

description: Η χαρτογράφηση της κατανομής των επιφανειακών υδάτων με τη διαδικασία της ταξινόμησης μέσω δορυφορικών εικόνων αποτελεί σημαντικό παράγοντα για την αποτελεσματική αναγνώ-ριση της θέσης και της έκτασης των υδάτινων επιφανειών και επομένως για την παρακολού-θηση αλλαγών και διαχείριση των υδάτινων πόρων ή την υλοποίηση σχετικών αναπτυξιακών έργων. Σκοπός αυτής της εργασίας είναι η χαρτογράφηση των υδάτινων επιφανειών με τη χρήση δορυφορικών εικόνων υψηλής ανάλυσης των δορυφόρων Sentinel-1 και του αλγορίθ-μου Μηχανικής Μάθησης Τυχαία Δάση με τη χρήση του λογισμικού SNAP (Sentinel Application Platform) και εφαρμογή στην πεδιάδα της Θεσσαλονίκης, που περιλαμβάνει τους ορυζώνες στην ευρύτερη περιοχή της Χαλάστρας και τη λιμνοθάλασσα Καλοχωρίου. Για την παραγωγή χαρτών με υψηλή ακρίβεια ταξινόμησης διερευνήθηκε η σύνθεση του βέλτιστου συνόλου χαρακτηριστικών περιλαμβάνοντας και δείκτες υφής (όπως Εντροπία και Ανομοιο-μορφία) υπολογισμένους μέσω του Πίνακα Συνύπαρξης Αποχρώσεων του Γκρι (Gray Level Co-Occurrence Matrix – GLCM). Ο έλεγχος του βέλτιστου συνδυασμού χαρακτηριστικών και αριθ-μού δένδρων πραγματοποιήθηκε σε δύο ημερομηνίες μεταξύ των οποίων υπήρχαν διαφορο-ποιήσεις όσον αφορά τις κλιματικές συνθήκες και την έκταση του νερού στους ορυζώνες λόγω της άρδευσής τους και στους υγροτόπους λόγω της μεταβολής του όγκου των εξαιτίας της θε-ρινής ανομβρίας, ενώ ο βέλτιστος συνδυασμός παραμέτρων που βρέθηκε δοκιμάστηκε επι-πρόσθετα και σε άλλες ημερομηνίες για να εξακριβωθεί κατά πόσο η συγκεκριμένη μέθοδος αποτυπώνει με ακρίβεια τις υδάτινες επιφάνειες σε διαφορετικές κλιματικές συνθήκες. Η εκ-παίδευση του αλγορίθμου και η αξιολόγηση των παραγόμενων χαρτών πραγματοποιήθηκαν με τη χρήση δεδομένων πεδίου που συλλέχθηκαν στις ημερομηνίες που εφαρμόστηκε ο αλ-γόριθμος. Τα αποτελέσματα της μελέτης έδειξαν ότι η ακρίβεια χαρτογράφησης των υδάτινων επιφανειών με τον αλγόριθμο των Τυχαίων Δασών επηρεάζεται κυρίως από την πυκνή και υ-ψηλή βλάστηση, την παρουσία επιπλεόντων φυκών (algae) στην επιφάνεια των υδάτων λόγω φαινομένου ευτροφισμού και τα σμήνη πουλιών. Ο καλύτερος συνδυασμός χαρακτηριστικών βρέθηκε να είναι οι πολικότητες VV και VH, τα VV+VH και VV-VH που αποτελούν το άθροισμα και τη διαφορά των πολικοτήτων VV και VH, καθώς και τα είδη της υφής Εντροπία εφαρμοσμέ-νο στις πολικότητες VV και VH και Ανομοιομορφία στην πολικότητα VV, ενώ η καταλληλότερη τιμή αριθμού δένδρων για τη χαρτογράφηση ήταν η τιμή 128 με ακρίβεια που κυμάνθηκε από 85,3 έως 98,3%, με υψηλότερες τιμές κατά τις πρώτες ημερομηνίες εφαρμογής του αλγορίθ-μου και σταδιακή μείωση των τιμών της προς το τέλος του καλοκαιριού. Τα αποτελέσματα αυ-τά δείχνουν ότι προτεινόμενη μεθοδολογία μπορεί να αξιοποιηθεί ως μια βελτιωμένη μέθο-δος ενσωμάτωσης Αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης στις τεχνικές χαρτογράφησης επιφανεια-κών υδάτων με υψηλή ακρίβεια.
description: Mapping the distribution of water surfaces through the satellite image classification is an im-portant factor to effectively identify the location and the extent of water bodies. The detec-tion of the location and the extent of water bodies contributes to change monitoring in water, water resources management as well as the implementation of related development projects. The aim of this work is surface water mapping by employing high-resolution satellite images from Sentinel-1 satellites and the Random Forests Machine Learning Algorithm using SNAP (Sentinel Application Platform) software provided free by ESA (European Space Agency). The evaluation will focus on Thessaloniki plain, encompassing rice fields in the broader Chalastra region and Kalochori lagoon. We explored the creation of an optimal feature dataset, incor-porating texture indices (such as Entropy and Dissimilarity) derived from the Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). This endeavor aimed to produce highly accurate classification maps. We conducted an analysis to determine the best combination of features and the op-timal number of trees for two dates. These dates were chosen in order to have variations in climatic conditions, water levels in the rice fields (resulting from irrigation), and wetlands vol-umes (due to summer dryness). Subsequently, we tested the identified optimal parameters on additional dates to assess its ability to accurately detect water surfaces under varying cli-matic conditions. The algorithm was trained and the produced maps were evaluated using field data collected on the dates the algorithm was applied. The findings of the study re-vealed that the accuracy of water surface mapping with Random Forest algorithm is primary influenced by dense and tall vegetation, the occurrence of floating algae on the water’s sur-face and the presence of bird flocks. The optimal combination of features was determined to be VV and VH polarizations, as well as their summation (VV+VH) and difference (VV-VH). Ad-ditionally, texture analysis using Entropy on both VV and VH polarizations and Dissimilarity on VV polarization yielded the best results. Furthermore, the most suitable number of trees for mapping was found to be the value 128, achieving accuracy levels ranging from 85.3 to 98.3%. Higher accuracy was observed during the initial application dates, gradually decreasing towards the end of summer. These results demonstrate that the proposed methodology can be effectively utilized as an enhanced approach of integrating Machine Learning Algorithms into surface water mapping techniques with high accuracy.