Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala, di Vittoria Pastore, Aurelia Sole, Vito Telesca

CLASSIFICAZIONE OBJECT-ORIENTED E TECNICHE DI SEGMENTAZIONE PER LA

DERIVAZIONE DI CARTOGRAFIA DI USO/COPERTURA DEL SUOLO MULTISCALA

VITTORIA PASTORE, AURELIA SOLE, VITO TELESCA

SESTA CONFERENZA NAZIONALE IN INFORMATICA E PIANIFICAZIONE URBANA E TERRITORIALE

Potenza 13 – 15 Settembre 2010

“Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria PastoreVittoria Pastore

Attività svolta Attività svolta

OBIETTIVOOBIETTIVO: realizzazione di una Carta Tematica di uso : realizzazione di una Carta Tematica di uso del suolo, mediante le tecnologie di Remote Sensing;del suolo, mediante le tecnologie di Remote Sensing;

SCOPOSCOPO: utilizzo delle innovazioni riscontrate nelle : utilizzo delle innovazioni riscontrate nelle applicazioni di pianificazione e gestione territoriale;applicazioni di pianificazione e gestione territoriale;

OGGETTOOGGETTO: sviluppo e applicazioni di tecniche di foto-: sviluppo e applicazioni di tecniche di foto-interpretazione e classificazione di immagini telerilevate.interpretazione e classificazione di immagini telerilevate.

Landsat 2004Landsat 2004 Ortofoto 2004Ortofoto 2004

IndividuazioneIndividuazionedelle R.O.I. delle R.O.I.

Classificazione object-orientedClassificazione object-oriented


Flow-chart modello Flow-chart modello

Segmentazione

Estrazione Estrazione Feature – R.O.I.Feature – R.O.I.

Editazione Editazione Feature – R.O.I.Feature – R.O.I.

Classificazione pixel-orientedClassificazione pixel-oriented

AlgoritmoAlgoritmoPan-sharpeningPan-sharpening

orbita polare, circolare ed eliosincrona;orbita polare, circolare ed eliosincrona; altezza di 705 Km dall’ Equatore;altezza di 705 Km dall’ Equatore; inclinazione di 98°22’;inclinazione di 98°22’; un’ orbita è completata in un periodo di 98,9 minuti (poco più di 14 un’ orbita è completata in un periodo di 98,9 minuti (poco più di 14

orbite al giorno) e la copertura di tutta la Terra è ottenuta in 16 orbite al giorno) e la copertura di tutta la Terra è ottenuta in 16 giorni. giorni.


Caratteristiche del satellite Landsat TM 5 Caratteristiche del satellite Landsat TM 5

Banda Intervallo frequenza (m) Risoluzione al suolo

1

0.45-0.515

30 (blu)

2

0.525-0.605 30

(verde)

3

0.63-0.690 30

(rosso)

4

0.75-0.90 30

(infrarosso))

5

1.55-1.75 30

(infrarosso)

6

10.40-12.5 120

(infrarosso termico)

7

2.09-2.35 30

(infrarosso lontano)


Caratteristiche del satellite Landsat TM 5 Caratteristiche del satellite Landsat TM 5

TM-4TM-4 ( 0.76-0.90 ( 0.76-0.90 mm ) )

TM-2TM-2 (0.52-0.60 (0.52-0.60 m) m) TM-3TM-3 (0.63-0.69 (0.63-0.69 m) m) TM-1TM-1 ( 0.45-0.52 ( 0.45-0.52 m )m )

TM-5TM-5 (1.55-1.75 (1.55-1.75 m )m ) TM-6TM-6 ( 10.4-12.5 ( 10.4-12.5 m)m)

TM-7TM-7 (2.08-2.35) (2.08-2.35) m m

Dottorato in “Metodi e tecnologie per il monitoraggio ambientale” - Matera, 7-9 Settembre 2010 Vittoria Vittoria PastorePastore

Bande del satellite Landsat TM 5 Bande del satellite Landsat TM 5

geocodifica;geocodifica; ortorettifica ;ortorettifica ; mosaicatura;mosaicatura; correzione effetti radiometrici;correzione effetti radiometrici; analisi dei cambiamenti;analisi dei cambiamenti;

- contesto: localizzazione, dimensione e forma;- contesto: localizzazione, dimensione e forma;

- tono;- tono;

- tessitura;- tessitura;

- associazione;- associazione;

- ombre;- ombre; rappresentazione in colori reali e altre combinazioni.rappresentazione in colori reali e altre combinazioni.


Processamento di immagini Processamento di immagini

Fasi preliminari:

Stretching del contrasto

(utilizzato per aumentare le differenze di tono tra i diversi elementi in una scena);

Filtraggio spaziale (per esaltare o sopprimere specifiche strutture in una immagine);

Operazioni aritmetiche (per combinare e trasformare le bande originali

in nuove immagini che meglio visualizzano o evidenziano certe caratteristiche della scena)

Rapporto tra bande:TM 5/TM 7 per le argille, carbonati, vegetazione;

TM 3/TM 1 per l’ossido di ferro;

TM 2/TM 4 o TM 3/ TM 4 per vegetazione ;

TM 5/TM 4 anche per vegetazione.

Prima Dopo


Tecniche di enfatizzazione Tecniche di enfatizzazione

R.O.I. R.O.I. (Region of interest)

K-MEANSK-MEANS

ISODATAISODATAUnsupervised

ParallelepipedParallelepiped

Minimum DistanceMinimum Distance

Maximum LikelihoodMaximum Likelihood

Spectral Angel MapperSpectral Angel Mapper

Supervised

Maximum LikelihoodMaximum Likelihood


Metodi di classificazione Metodi di classificazione


Costruzione di una libreria di firme spettrali Costruzione di una libreria di firme spettrali

Legenda

Mappa di uso del suolo Corine Land Cover(anno 2000)

N

1.1.1. Tessuto urbano continuo1.1.2. Tessuto urbano discontinuo1.2.1. Aree industriali o commerciali1.2.2. Reti stradali e ferroviarie1.2.3. Aree portuali1.2.4. Aereoporti1.3.1. Aree estrattive1.3.2. Discariche1.3.3. Cantieri1.4.1. Aree verdi urbane1.4.2. Aree sportive e ricreative2.1.1. Seminativi in aree non irrigue2.1.2. Seminativi in aree irrigue2.1.3. Risaie2.2.1. Vigneti2.2.2. Frutteti e frutti minori2.2.3. Oliveti2.3.1. Prati stabili2.4.1. Colture annuali associate a colture permanenti2.4.2. Sistemi colturali e particellari complessi2.4.3. Aree prevalentemente occupate da colture agrarie2.4.4. Aree agroforestali3.1.1. Boschi di latifoglie3.1.2. Boschi di conifere3.1.3. Boschi misti3.2.1. Aree a pascolo naturale3.2.2. Brughiere e cespuglieti3.2.3. Aree a vegetazione sclerofilla3.2.4. Aree a vegetazione boschiva ed arbustiva in evoluzione3.3.1. Spiagge, dune e sabbie3.3.2. Rocce nude, falesie,rupi e affioramenti3.3.3. Aree con vegetazione rada3.3.4. Aree percorse da incendi3.3.5. Ghiacciai e nevi perenni4.1.1. Paludi interne4.1.2. Torbiere4.2.1. Paludi salmastre4.2.2. Saline4.2.3. Zone intertidali5.1.1. Corsi d' acqua, canali e idrovie5.1.2. Bacini d' acqua5.2.1. Lagune5.2.2. Estuari


Analisi dei risultati della classificazione pixel-oriented Analisi dei risultati della classificazione pixel-oriented

• Matrice di confusione (Congalton et al., 1983; Story et al., 1986)

La valutazione dell’accuratezza di classificazione una fase molto delicata nella produzione di cartografia tematica ottenuta da informazioni telerilevate in quanto:

• fornisce un indice della qualità complessiva della mappa;fornisce un indice della qualità complessiva della mappa;

• effettua il confronto tra differenti algoritmi di classificazione;effettua il confronto tra differenti algoritmi di classificazione;

• permette di identificare eventuali errori nell’elaborazione delle immaginipermette di identificare eventuali errori nell’elaborazione delle immagini.

(Hay,

1979)


Validazione dei risultati Validazione dei risultati

A = A = Overall AccuracyOverall Accuracypii sono gli elementi della diagonale della matrice, lungo cui si trovano i pixel classificati correttamente;i indica la classe;N è il numero complessivo di pixel classificati ;r rappresenta le righe della matrice (Pontius, 2000)

R corrisponde alle categorie a cui il classificatore assegna i pixel dell’immagine (righe della matrice);c rappresenta le classi effettivamente presenti al suolo (colonne della matrice) (Congalton et al., 1983)

K = Concordanza Khat di Cohen o coefficiente Kappa K = Concordanza Khat di Cohen o coefficiente Kappa


Validazione dei risultati Validazione dei risultati


Classificazione object-orientedClassificazione object-oriented

Segmentazione(livello superiore, poligoni più

piccoli)

Segmentazione(livello superiore, poligoni più

grandi)

SegmentazioneSegmentazione

(livelli di riferimento

poligoni da classificare)

NomenclaturaNomenclatura

dato classificatodato classificato


Flow-chart processo di segmentazione Flow-chart processo di segmentazione


Individuazione delle R.O.I. (Region of Interest) Individuazione delle R.O.I. (Region of Interest)

A (A (overall accuracyoverall accuracy)) K K coefficientcoefficient

ML_Landsat ML_Landsat pixel-orientedpixel-oriented 0.620.62 0.580.58

ML_Landsat ML_Landsat object-orientedobject-oriented 0.780.78 0.650.65

ML_PAN ML_PAN object-orientedobject-oriented 0.830.83 0.770.77

Confronto tra le tecniche di classificazione Confronto tra le tecniche di classificazione


Applicazioni variando l’orizzonte spaziale Applicazioni variando l’orizzonte spaziale


Applicazioni variando l’orizzonte temporale Applicazioni variando l’orizzonte temporale



Database in ambiente GIS Database in ambiente GIS


Conclusioni Conclusioni

I risultati presentati permettono di valutare positivamente l’introduzione delle tecniche di segmentazione multi risoluzione e di classificazione object-oriented finalizzate alla realizzazione di cartografia di uso/copertura del suolo;

l’uso combinato delle tecniche di segmentazione applicate a immagini di diversa risoluzione geometrica, acquisite da sensori diversi e coregistrate sulla stessa area, permettono di superare i più comuni problemi di derivazione multiscala di cartografia;

output finale già in formato vettoriale, risulta idoneo alla creazione di un database multiscala;

la metodologia adottata consente di limitare la fase di classificazione (sia essa semi-automatica o basata sulla fotointerpretazione) alla sola immagine di maggior dettaglio (in questo caso ortofoto), con la possibilità di estendere tale metodologia all’intera scena rappresentata dall’immagine LandSat (o altre di risoluzione anche maggiore);

l’adozione di tali tecniche permette di rendere il più possibile oggettivo il processo di derivazione di cartografia di uso del suolo, finalizzato alla realizzazione di prodotti standardizzati e di qualità geometrica controllabile e replicabile;

tali procedure coniugano il rigore scientifico e la trasparenza procedurale dei tradizionali metodi di classificazione di tipo supervised, con la duttile possibilità di rivedere e modificare manualmente geometria e tematismo delle coperture ottenute, tipica della classificazione per fotointerpretazione.

Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala, di Vittoria Pastore, Aurelia Sole, Vito Telesca

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