Ανίχνευση μεταβολών και αναγνώριση των κατηγοριών τους σε διαχρονικά υψηλής χωρικής ανάλυσης τηλεπισκοπικά δεδομένα - Ιατρίδη, Σοφία-Ελένη (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Αγρονόμων και Τοπογράφων Μηχανικών. Τομέας Τοπογραφίας. Εργαστήριο Τηλεπισκόπησης, 2018)
Στο πλαίσιο της εργασίας αναπτύχθηκε μεθοδολογία για την ανίχνευση μεταβολών σε διαχρονικά ζεύγη εικόνων με βάση την ταξινόμηση με μηχανές διανυσματικής υποστήριξης (Support Vector Machines, SVM). Για το σκοπό αυτό, χρησιμοποιήθηκαν δορυφορικά τηλεπισκοπικά δεδομένα από τους δορυφόρους Quickbird και Worldview-2, καθώς και ορθοεικόνες υψηλής χωρικής ανάλυσης. Αρχικά, πραγματοποιήθηκε η αντιστοίχιση των τηλεπισκοπικών δεδομένων. Ως εικόνα αναφοράς χρησιμοποιήθηκε διαθέσιμη ορθοεικόνα χρονολογίας 2015. Η αντιστοίχιση πραγματοποιήθηκε με βάση την αυτοματοποιημένη μέθοδο (MRF-based Registration, MR) η οποία βασίζεται σε τοπικούς μετασχηματισμούς με δυνατότητα τοπικής παραμόρφωσης χρησιμοποιώντας μοντέλα MRF (Markov random field) και γραμμικό προγραμματισμό για την ελαχιστοποίηση τους. Στη συνέχεια, αναπτύχθηκε και αξιολογήθηκε ένα μοντέλο ανίχνευσης-αναγνώρισης μεταβολών το οποίο βασίστηκε σε ταξινομητή SVM. Αφού δημιουργήθηκαν τα δεδομένα αναφοράς (εκπαίδευσης και ελέγχου) για τα 4 ζεύγη διαχρονικών εικόνων, δημιουργήθηκαν, ανά ζεύγος εικόνων, κύβοι δεδομένων που περιείχαν τα φασματικά κανάλια μαζί με φασματικούς δείκτες καναλιών. Με τη χρήση μηχανών διανυσματικής υποστήριξης και των δεδομένων εκπαίδευσης, δημιουργήθηκαν μοντέλα ανίχνευσης-αναγνώρισης μεταβολών, τα οποία αξιολογήθηκαν βάσει των δεδομένων ελέγχου ποσοτικά και ποιοτικά. Σε γενικές γραμμές τα πειραματικά αποτελέσματα ήταν ελπιδοφόρα. Συγκεκριμένα, τα μεγαλύτερα ποσοστά ακρίβειας σημειωθήκαν στο ζεύγος Worldview-2 2010 με την Ορθοεικόνα 2015, όπου οι ποσοτικοί δείκτες αξιολόγησης Producer’s Accuracy και User’s Accuracy έφτασαν το 76% και 79% αντίστοιχα, ενώ σε Overall Accuracy το 93%. Επιπρόσθετα, παρήχθησαν νέοι πίνακες σύγχυσης για τα αποτελέσματα μετά από ομαδοποίηση των αναλυτικών φασματικών κατηγοριών σε γενικευμένες. Τα μεγαλύτερα ποσοστά μετά την ομαδοποίηση των κατηγοριών, δόθηκαν εκ νέου για το ίδιο ζεύγος εικόνων, ήτοι Producer’s Accuracy 82%, User’s Accuracy 86% και Overall Acuraccy 94%.