Wzmocnienie procesu klasyfikacji obiektowej wielospektralnych ortofotomap lotniczych danymi z lotniczego skanowania laserowego

Klasyfikacja obiektowa (OBIA, ang. Object Based Image Analysis) jest nowatorską metodą analizy zobrazowań teledetekcyjnych, w której homogeniczne obiekty (segmenty), na które podzielony został obraz (za pomocą specyficznych algorytmów) poddawane są klasyfikacji. Dotychczasowe projekty wykazały, iż OBIA przeprowadzana na wysokorozdzielczych i wielospektralnych lotniczych ortofotomapach cyfrowych, wspierana modelami wysokościowymi, prowadzi do uzyskania bardzo dokładnych wyników. Stosunkowo niewiele prac koncentruje się na określeniu wpływu produktów pochodnych chmury punktów lotniczego skanowania laserowego (ang. Airborne Laser Scanning), takich jak wartość: odchylenia standardowego wysokości, gęstości punktów czy intensywności odbicia, na poprawę wyników klasyfikacji OBIA. W prezentowanej pracy poddano ocenie wzmocnienie procesu klasyfikacji OBIA danymi ALS na podstawie dwóch transektów badawczych („A” oraz „B”) o powierzchni 3 km2, położonych w okolicach Włocławka. Celem końcowym procesu analizy OBIA było uzyskanie aktualnej mapy klas pokrycia terenu. W opracowaniu wykorzystano lotnicze ortofotomapy cyfrowe oraz dane z lotniczego skaningu laserowego, pozyskane na przełomie sierpnia I września 2010 roku. Na podstawie punktów danych ALS wygenerowano warstwy pochodne takie jak: liczba odbić, intensywność, odchylenie standardowe, jak również wygenerowano znormalizowany Numeryczny Modelu Powierzchni Terenu (zNMPT). W wariancie pierwszym „I” wykorzystano dane uzyskane wyłącznie w nalocie fotogrametrycznym, tj. wielospektralne ortofotomapy lotnicze (kamera Vexcel) oraz indeksy roślinności (w tym NDVI i in.). Wariant drugi prac ”II” zakładał wykorzystanie dodatkowo danych z lotniczego skaningu laserowego. Określona dokładność klasyfikacji OBIA wykonanej w oparciu o cyfrową ortofotomapę lotniczą wyniosła 91.6% dla transektu badawczego „A” oraz 93.1% dla transektu „B”. Użycie danych ALS spowodowało podniesienie dokładności ogólnej do poziomu 95.0% („A”) oraz 96.9% („B”). Praca wykazała, iż zastosowanie danych ALS podnosi dokładność klasyfikacji segmentów o bardzo zbliżonych właściwościach spektralnych (np. rozróżnienie powierzchni dużych, płaskich dachów budynków od parkingów czy klas roślinności niskiej od średniej i wysokiej. Wprowadzenie warstw pochodnych ALS do procesu segmentacji poprawia także kształt powstających obiektów a tym samym klas końcowych. Analiza „surowych” danych ALS w postaci plików w formacie LAS otwiera dodatkowe możliwości, których nie daje wykorzystywanie rastrowych warstw takich jak zNMPT. Pojawiająca się w nowej wersji oprogramowania eCognition (TRIMBLE) możliwość operowania segmentami przestrzennymi jeszcze te możliwości klasyfikacji podnosi. Niewątpliwie sporym problemem w integracji informacji spektralnej (ortoobraz) oraz geometrycznej (ALS) jest efekt rzutu środkowego skutkujący przesunięciami radialnymi dla wysokich obiektów leżących w znacznej odległości od punktu głównego zdjęcia.

Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dziedziny: nauki inżynieryjno-techniczne
Dyscypliny: inżynieria mechaniczna