Veččasovna klasifikacija pokrovnosti z optičnimi satelitskimi posnetkiŠvab Lenarčič, Andreja (Avtor) Oštir, Krištof (Mentor) grajeno okoljegeodezijaoptični satelitski posnetkiobjektno usmerjena klasifikacijasegmentacijaklasifikacija pokrovnostičasovna vrsta satelitskih posnetkovveččasovna klasifikacijaDostopnost časovnih vrst visoko prostorsko in časovno ločljivih satelitskih posnetkov je omogočila razvoj metod veččasovne klasifikacije pokrovnosti, ki naj bi – zaradi časovne informacije – izboljšale kakovost klasifikacije. V disertaciji sta obravnavani dve veččasovni klasifikaciji: kvazi veččasovna klasifikacija in klasifikacija na osnovi časovnih vrst. Pri prvi posnetke časovne vrste uporabimo kot atribute enočasovne klasifikacije, pri drugi pa primerjamo razvoj določenih spektralnih karakteristik v času. Klasifikacije petih osnovnih razredov pokrovnosti (gozd, travnik, njiva, voda, urbano) in šestih osnovnih poljščin (koruza, pšenica, ječmen, buča, oljna ogrščica, tritikala) so bile izvedene z različnimi vhodnimi podobami, atributi, osnovnimi enotami ter posnetki različnih senzorjev. Velik poudarek je na preučitvi postopkov segmentacije, saj izkušenj o uporabnosti segmentov kot osnovnih enot veččasovne klasifikacije v svetovnem merilu skoraj ni. Poleg same učinkovitosti omenjenih metod je podrobno analiziranih več možnih vplivov na rezultat klasifikacije. Namen je izboljšati trenutno zelo skromne usmeritve za pridobitev visoke natančnosti pri kratkem času procesiranja. Dobljeni rezultati kažejo, da je – poleg spektralnih vrednosti – čas zajema satelitskega posnetka najpomembnejši atribut pri klasifikaciji. Kvazi veččasovna klasifikacija povprečno omogoča pridobitev mnogo višje skupne natančnosti kakor enočasovna klasifikacija (+8 % osnovni razredi, +16 % poljščine), s čimer se s povprečno skupno natančnostjo 90 % (osnovni razredi) in 88 % (poljščine) dotika uporabne operativne vrednosti. Rezultati klasifikacije na osnovi časovnih vrst so od rezultatov kvazi veččasovne klasifikacije slabši (-1 % osnovni razredi, -25 % poljščine), pri čemer je čas izvajanja izredno dolg, kar metodo uvršča med trenutno nesprejemljivo za praktično uporabo. Pomembna ugotovitev naloge je, da za veččasovno klasifikacijo segmenti niso najustreznejše osnovne enote. Ne glede na postopek pridobitve namreč prinašajo slabšo natančnost klasifikacije od referenčnih poligonov (-5 % osnovni razredi, -18 % poljščine) in pikslov (-5 % osnovni razredi, -16 % poljščine).[A. Švab Lenarčič]20182018-09-23 07:46:01Doktorsko delo/naloga103725sl