Χαρτογράφηση κάλυψης γης με χρήση δεδομένων sentinel-2 από πολλαπλές ημερομηνίες μέσω μηχανών διανυσματικής υποστήριξης - Αντωνίου, Γεωργία (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Αγρονόμων και Τοπογράφων Μηχανικών. Τομέας Τοπογραφίας. Εργαστήριο Τηλεπισκόπησης, 2017)
Η λειτουργική αξιοποίηση των διαθέσιμων τηλεπισκοπικών δεδομένων για την παραγωγή χάρτη χρήσεων/καλύψεων γης, απαιτεί το σχεδιασμό και την εφαρμογή αποδοτικών μεθόδων και τεχνικών για την αναγνώριση των διαφορετικών καλύψεων γης. Προς αυτή τη κατεύθυνση, στην παρούσα εργασία σχεδιάστηκε και υλοποιήθηκε ένα σύστημα επεξεργασίας με βάση τις μηχανές διανυσματικής υποστήριξης (SVM) με στόχο τον εντοπισμό και το διαχωρισμό των διαφορετικών εδαφοκαλύψεων και τη δημιουργία χάρτη χρήσεων γης. Χρησιμοποιήθηκαν δορυφορικά δεδομένα υψηλής ανάλυσης (Sentinel-2) στην περιοχή της Κεντρικής Μακεδονίας. Τα δορυφορικά δεδομένα αφορούν το έτος 2016 και προέρχονται από 15 διαφορετικές ημερομηνίες. Ο ταξινομητής αξιοποίησε 5 πολυφασματικά κανάλια (Blue, Green, Red, NIR, SWIR) και 5 φασματικούς δείκτες (NDVI, MSAVI, NDWI, NDBI, MNDWI) για κάθε εικόνα/ημερομηνία. Αρχικά διενεργήθηκε η συλλογή δεδομένων εκπαίδευσης, τα οποία προήλθαν από φωτοερμηνεία στην περιοχή μελέτης. Οι κλάσεις που επιλέχθηκαν βασίστηκαν στην ιεραρχία της ονοματολογίας του CORINE, με τις κατάλληλες όμως μεταβολές, ώστε να ανταποκρίνεται με το βέλτιστο τρόπο στην χωρική ακρίβεια των δορυφορικών δεδομένων και του παραγόμενου χάρτη, αλλά και στις υπάρχουσες εδαφοκαλύψεις στην περιοχή μελέτης. Στη συνέχεια, έλαβε χώρα η ταξινόμηση των πολυφασματικών δορυφορικών δεδομένων. Οι ταξινομήσεις ομαδοποιήθηκαν σε 3 κατηγορίες, με βάση τα ποσοστά συννεφοκάλυψης των εικόνων. Η πρώτη κατηγορία ταξινομήσεων έκανε χρήση των εικόνων που δεν περιέχουν σύννεφα, η δεύτερη των καθαρών και των εικόνων με χαμηλή συννεφοκάλυψη και η τρίτη όλων των εικόνων, συμπεριλαμβανομένων και εκείνων με συννεφοκάλυψη έως 30% (4 ταξινομήσεις). Η πρώτη ομάδα πειραμάτων απέδωσε αποτελέσματα μέσης προς υψηλής ακρίβειας (68-79%), η δεύτερη υψηλής ακρίβειας (84-87%) και η τρίτη ομάδα πειραμάτων αποτελέσματα πολύ υψηλής ακρίβειας(87%-93%). Από τη διενέργεια όλων των πειραμάτων επιλέχθηκε το βέλτιστο σχήμα ταξινόμησης και για τις 3 ομάδες πειραμάτων. Για το συγκεκριμένο σχήμα, παράχθηκαν 3 χάρτες χρήσεων/καλύψεων γης. Τέλος, εφαρμόσθηκαν κάποιες συγχωνεύσεις στις επιλεγμένες κλάσεις, ώστε να εκφραστεί η αξιολόγηση των ταξινομήσεων σε γενικότερο επίπεδο κλάσεων. Από τη συνολική ποσοτική και ποιοτική αξιολόγηση της μεθοδολογίας και των αποτελεσμάτων επιβεβαιώνεται η αποτελεσματικότητα των τεχνικών SVM ταξινόμησης σε τηλεπισκοπικές εφαρμογές. Συμπεραίνεται ότι πρώτον η εισαγωγή περισσότερης πληροφορίας (περισσότερες ημερομηνίες/εικόνες) αυξάνει σημαντικά την ακρίβεια του αποτελέσματος και δεύτερον ότι ο συγκεκριμένος ταξινομητής με χρήση 10 φασματικών χαρακτηριστικών μπορεί να διαχειριστεί αποτελεσματικά εικόνες χαμηλής συννεφοκάλυψης, επιτυγχάνοντας υψηλά ποσοστά ακρίβειας ταξινόμησης.