Ταξινόμηση κάλυψης γης δορυφορικών εικόνων βασισμένη στα αντικείμενα με χρήση τεχνικών υπολογιστικής νοημοσύνης
Creators: name: Μυλωνάς, Στυλιανός Κ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2015
Subjects: Ταξινόμηση
Κατάτμηση εικόνας
Τηλεπισκόπηση
Ασαφής λογική
Classification
Image segmentation
Remote sensing
Fuzzy logic

description: Η παρούσα διδακτορική διατριβή ασχολείται µε το πρόβληµα της ταξινόµησης κάλυψης γης από τηλεπισκοπικές εικόνες. Μια πρόσφατα υποσχόµενη µέθοδος είναι η θεώρηση της χωρικής πληροφορίας που υπάρχει στην εικόνα µέσω της λεγόµενης αντικειµενοστραφούς προσέγγισης, εφαρμόζοντας δηλαδή κάποια µέθοδο κατάτµησης εικόνας. Σε αυτό το πλαίσιο, προτείνεται στη διατριβή ένας καινοτόµος αλγόριθµος κατάτµησης µε την ονοµασία GeneSIS, ο οποίος εφαρµόζεται σαν µέθοδος µετα-επεξεργασίας επάνω στο αποτέλεσµα ενός ταξινοµητή βασισµένου σε εικονοστοιχεία. Αυτό επιτυγχάνεται εκµεταλλευόµενο τις δυνατότητες των µεθόδων υπολογιστικής νοηµοσύνης, όπως είναι η ασαφής λογική και οι γενετικοί αλγόριθµοι. Ο αλγόριθµος GeneSIS παράγει ένα µοναδικό χάρτη κατάτµησης, αντί για µια ιεραρχία αποτελεσµάτων, επιλύοντας το ζήτηµα της πολλαπλής κλίµακας σε µια εκτέλεση. Ο προτεινόµενος αλγόριθµος κατάτµησης ενσωµατώνεται σε τέσσερα διαφορετικά σχήµατα ταξινόµησης, το καθένα εκ των οποίων προσπαθεί να αντιµετωπίσει το ζήτηµα της κατάτµησης υπό διαφορετική σκοπιά. Το πρώτο σχήµα εφαρµόζεται πάνω σε στο επίπεδο των εικονοστοιχείων, ενώ το δεύτερο εφαρµόζεται πάνω σε έναν ήδη κατακερµατισµένο χάρτη. Στην τρίτη µεθοδολογία, η συνολική διαδικασία αποσυντίθεται στη διαδοχική και ανεξάρτητη εξαγωγή µεµονωµένων κλάσεων και τα αποτελέσµατα που προκύπτουν συνδυάζονται σε µετέπειτα στάδιο. Τέλος, το τέταρτο προτεινόµενο σχήµα συνδυάζει τις ιδιότητες του GeneSIS µε τις αρχές των αλγορίθµων επέκτασης περιοχών, µε στόχο να επιταχύνει τη διαδικασία κατάτµησης διατηρώντας παράλληλα υψηλές ακρίβειες ταξινόµησης. Τα προτεινόµενα σχήµατα εφαρµόστηκαν σε ένα ποικίλο σύνολο τηλεπισκοπικών εικόνων διαφορετικού περιεχοµένου (αγροτικές,δασικές,αστικές) που προήλθαν από διαφορετικούς αισθητήρες µε διαφορετική χωρική και φασµατική ανάλυση.
description: This doctoral dissertation deals with the problem of land cover classification from remote sensing images. A recently promising method is to consider the spatial information existing in the image, through the so called object-based approach, i.e. by applying an image segmentation algorithm. In this context, a novel segmentation algorithm, called GeneSIS, is proposed in this dissertation, which refines the classification result obtained initially by a pixel-wise classifier. This is achieved by exploiting the capabilities of computational intelligence methods, such as fuzzy logic and genetic algorithms. The GeneSIS algorithm creates a unique segmentation map, instead of a hierarchy, resolving the multi-scale problem in a single run. The proposed segmentation algorithm is embedded in four different classification schemes, each of which tries to address the segmentation issue form a different point of view. The first scheme is applied on a pixel-based map, while the second one is applied on an already fine segmented map. The third methodology decomposes the overall process into a successive and independent extraction of unique classes and combines the obtained results at a subsequent stage. Finally, the fourth proposed scheme combines the properties of GeneSIS with the principles of region growing algorithms, with the goal to boost the segmentation process while retaining high classification accuracies. The proposed schemes have been applied to a diverse set of remote sensing images (agricultural, forest, urban) emanating from different sensors with variable spectral and spatial resolution.