Σχεδιασμός, Ανάπτυξη και Αξιολόγηση Τεχνικών Βαθιάς Μηχανικής Μάθησης για Ταξινόμηση Τηλεπισκοπικών Δεδομένων Υψηλής Χωρικής Ανάλυσης. Υλοποίηση και Σύνδεση με το Orfeo Toolbox - Παπαδομανωλάκη, Μαρία (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Αγρονόμων και Τοπογράφων Μηχανικών. Τομέας Τοπογραφίας. Εργαστήριο Τηλεπισκόπησης, 2016)
Μέθοδοι ταξινόμησης deep learning για ταξινόμηση δορυφορικών εικόνων πολύ υψηλής χωρικής ανάλυσης με χρήση ελεύθερων λογισμικών. Η εργασία αυτή επικεντρώνεται στην ανάλυση, μελέτη και αξιολόγηση μοντέλων ταξινόμησης Βαθιάς Μηχανικής Εκμάθησης (Deep Learning) και στην ενσωμάτωσή τους στο πρόγραμμα ελεύθερου λογισμικού Orfeo Toolbox, το οποίο αποτελεί μια ελεύθερη βιβλιοθήκη υλοποίησης τηλεπισκοπικών εφαρμογών σε C++. Οι μέθοδοι ταξινόμησης Deep Learning εφαρμόζονται με τη χρήση νευρωνικών δικτύων και θεωρούνται ως η πιο αποτελεσματική προσέγγιση για την ταξινόμηση δορυφορικών εικόνων σε επίπεδο ακριβειών. Αρχικά αναλύονται εκτενώς τα δύο κύρια είδη νευρωνικών δικτύων: τα πλήρως συνδεδεμένα και τα συνελικτικά. Τα τελευταία χρησιμοποιούνται για την ταξινόμηση διαφόρων ομάδων δεδομένων με σκοπό τη διερεύνηση της αποτελεσματικότητάς τους. Όλες οι ταξινομήσεις γίνονται με τη βοήθεια της Lua, η οποία αποτελεί γλώσσα προγραμματισμού ελεύθερου λογισμικού. Επίσης, δημιουργούνται τρεις εφαρμογές που αφορούν την ταξινόμηση Deep Learning, συνδέοντας τη Lua στο Orfeo Toolbox. Η σύνδεση της γλώσσας C++, στην οποία στηρίζεται το Orfeo Toolbox, και της Lua γίνεται μέσω του Lua C API (Application Program Interface) και αναλύεται με λεπτομέρεια σε θεωρητικό επίπεδο. Με την υλοποίηση των παραπάνω εφαρμογών, αναδεικνύονται οι δυνατότητες των μοντέλων ταξινόμησης Deep Learning. Επίσης, η βιβλιοθήκη του Orfeo Toolbox εμπλουτίζεται με νέους τρόπους ταξινόμησης δίνοντας στην κοινότητα και στους χρήστες τη δυνατότητα να στηριχτούν σε αυτούς και να τους εξελίξουν ακόμα περισσότερο. Τέλος, οι ταξινομήσεις που υλοποιήθηκαν με βάση αρχιτεκτονικές βαθιάς μηχανικής μάθησης ξεπέρασαν ποσοτικά σε απόδοση αντίστοιχες προσεγγίσεις της διεθνούς βιβλιογραφίας. Συγκεκριμένα, η συνολική ακρίβεια της ομάδας δεδομένων DeepSat [Basu et al., 2015] έφτασε το 98.8%, ενώ στην ομάδα δεδομένων 'Zurich Summer Dataset v1.0' [Volpi et al., 2015] η συνολική ακρίβεια έφτασε το 95.1%.