Χαρτογράφηση κάλυψης γης και καλλιεργειών με τεχνικές μηχανικής μάθησης από διαχρονικά δεδομένα Sentinel-2 - Γούναρη, Ολυμπία (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Αγρονόμων και Τοπογράφων Μηχανικών. Τομέας Τοπογραφίας. Εργαστήριο Τηλεπισκόπησης, 2018)
Η αυτοματοποίηση της διαδικασίας παραγωγής χαρτών χρήσης/κάλυψης γης με σκοπό την παρακολούθηση των μεταβολών οι οποίες προέρχονται από φυσικές ή ανθρωπογενείς δραστηριότητες, αποτελεί αντικείμενο μελέτης πολλών επιστημονικών εργασιών και ερευνητικών προγραμμάτων την τελευταία δεκαπενταετία. Η γνώση τέτοιου είδους πληροφοριών είναι εξαιρετικής σημασίας για μελέτες παρακολούθησης του περιβάλλοντος και της κλιματικής αλλαγής, την εξαγωγή έγκυρων συμπερασμάτων και την λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων σε κρατικό, ευρωπαϊκό και διεθνές επίπεδο. Οι μέχρι τώρα μελέτες και ερευνητικές προσπάθειες έχουν κυρίως επικεντρωθεί στην παραγωγή χαρτών από τηλεπισκοπικά δεδομένα με χωρική ανάλυση τα 500 μέτρα και πιο πρόσφατα τα 30m. Με τη διαθεσιμότητα των ευρωπαϊκών δορυφόρων Copernicus Sentinel-2, το ενδιαφέρον έχει επικεντρωθεί στη παρακολούθηση και διαχρονική χαρτογράφηση της γης με χωρική ανάλυση τα 10 μέτρα. Προς την κατεύθυνση αυτή, στην παρούσα διπλωματική εργασία διερευνήθηκαν και αξιολογήθηκαν προηγμένες τηλεσκοπικές μέθοδοι και τεχνικές ταξινόμησης με χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, σε γλώσσα προγραμματισμού Python 2.7 και σχετικές βιβλιοθήκες διαχείρισης γεωχωρικών δεδομένων και ανάλυση εικόνων (scikit-learn, NumPy, gdal, κοκ). Ετήσια πολυφασματικά δεδομένα Sentinel-2 συλλέχθηκαν για 2 tiles στην περιοχή μελέτης η οποία καλύπτει έκταση 20.000 τετραγωνικών χιλιομέτρων. Συνολικά, εικόνες από έξι ημερομηνίες, μετά τις απαραίτητες προεπεξεργασίες, αξιοποιήθηκαν για κάθε tile. Για τη δημιουργία των δεδομένων αναφοράς (εκπαίδευσης και ελέγχου) χρησιμοποιήθηκαν διαθέσιμα δορυφορικά, εναέρια και άλλα βοηθητικά δεδομένα κατά τη φωτοερμηνεία καθώς και γεωχωρικά δεδομένα του ΟΠΕΚΕΠΕ σχετικά με τα είδη των καλλιεργειών. Πραγματοποιήθηκαν πολλαπλοί πειραματισμοί με δύο αλγορίθμους μηχανικής μάθησης. Τα αποτελέσματα και η ποσοτική αξιολόγηση σε όλα τα πειράματα που πραγματοποιήθηκαν συμφωνούν σε γενικές γραμμές με τη σχετική βιβλιογραφία. Συγκεκριμένα, η συνολική ακρίβεια των ταξινομήσεων κυμάνθηκε σε επίπεδα άνω του 90% με αντίστοιχο συντελεστή kappa άνω του 0.92. Η δημιουργία επιπλέον ενιαίου μοντέλου πρόβλεψης για διαφορετικά tiles είναι ελπιδοφόρα και δίνει ισχυρό κίνητρο για συνέχιση της έρευνας προς την κατεύθυνση αυτή.