UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI ROMA TOR VERGATA TESI DI LAUREA IN INGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI PRODUZIONE DI MAPPE DI COPERTURA DEL SUOLO PRODUZIONE DI MAPPE DI COPERTURA DEL SUOLO DA DATI SAR AD ALTA RISOLUZIONE SPAZIALE DA DATI SAR AD ALTA RISOLUZIONE SPAZIALE Laureando: Laureando: Guido Guido Casati Casati Relatore: Relatore: Prof. Fabio Del Frate Prof. Fabio Del Frate Correlatore: Correlatore: Chiara Pratola Chiara Pratola A.A. 2009/2010 A.A. 2009/2010
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Produzione di mappe di copertura del suolo da dati SAR ad alta risoluzione spaziale.
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UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI ROMA TOR VERGATATESI DI LAUREA IN INGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI
PRODUZIONE DI MAPPE DI COPERTURA DEL SUOLOPRODUZIONE DI MAPPE DI COPERTURA DEL SUOLO DA DATI SAR AD ALTA RISOLUZIONE SPAZIALEDA DATI SAR AD ALTA RISOLUZIONE SPAZIALE
Laureando:Laureando:Guido CasatiGuido Casati
Relatore:Relatore:Prof. Fabio Del FrateProf. Fabio Del FrateCorrelatore:Correlatore:Chiara PratolaChiara Pratola
A.A. 2009/2010A.A. 2009/2010
COSMO-Skymed MissionCOSMO-Skymed Mission Missione dell'Agenzia Spaziale Italiana
Costellazione LEO di 4 satelliti equipaggiati con Syntethic Aperture Radar (SAR) operanti in banda X che offrono copertura globale della Terra.
Possibilità di osservazione dell'area di interesse più volte in un giorno e in tutte le condizioni atmosferiche (tempo min rivisitazione 140 min)
Rapidità di esecuzione delle richieste.
Modalità di acquisizioneModalità di acquisizione
Spotlight : risoluzione spaziale 1 m
Stripmap:
Himage: risoluzione spaziale 3 m
Ping-Pong: risoluzione spaziale 15 m
Scansar:
Wideregion: risoluzione spaziale 30 m
Hugeregion: risoluzione spaziale 100 m
Spotlight SAR
ObiettivoObiettivo Classificazione automatica del suolo sulla base dei pixel tramite elaborazione di rete neurale
Immagine ottica del sito di interesse:Zona Roma Tor VergataZona Roma Tor Vergata
Modalità acquisizione: SpotlightSpotlight Tipo di acquisizione: right ascendingright ascending Polarizzazione HHHH Angolo di elevazione: ~ 25° Dimensione immagini 4230x2500
pixel
vegetazionevegetazione
vegetazionevegetazione
edificiedifici
edificiedifici
asfaltoasfalto
asfaltoasfalto
Cosmo-Skymed 8 Giugno 2010
3 Classi di appartenenza: AsfaltoAsfalto, , EdificiEdifici, , VegetazioneVegetazione
3x11x11x2 3x11x11x2 Input: AmpiezzaAmpiezza Deviazione standard localeDeviazione standard locale Media localeMedia localeOutput: Output: EdificiEdifici Non-EdificiNon-Edifici
3x9x9x2 3x9x9x2 Input: AmpiezzaAmpiezza Deviazione standard localeDeviazione standard locale Media localeMedia localeOutput: Output: AsfaltoAsfalto VegetazioneVegetazioneAccuratezza: 77,92%Accuratezza: 77,92%
COSMO-SkyMed 10 Luglio 2010
ConclusioneConclusione I risultati mostrati, ottenute tramite classificazione di rete neurale sulla base dei pixel, I risultati mostrati, ottenute tramite classificazione di rete neurale sulla base dei pixel,
forniscono mappe di copertura del suolo a partire da immagini SAR Spotlight acquisite forniscono mappe di copertura del suolo a partire da immagini SAR Spotlight acquisite da COSMO-Skymed su una zona urbana periferica.da COSMO-Skymed su una zona urbana periferica.
Sono state considerate 3 caratteristiche delle immagini per il vettore di ingresso della rete.
Limitazioni: elementi del suolo classificati erroneamente a causa di caratteristiche dei pixel che si discostano nettamente dalla media statistica della propria classe di appartenenza:
Margini di miglioramento:
Ricerca di parametri di tessitura più sofisticati per migliorare l'accuratezza dei risultati.
Ricerca di metodi di classificazione alternativi.
Inclusione di informazione relativa a diverse modalità di acquisizione nel vettore di ingresso della rete.
Distinzione tra un numero maggiore di classi (alberi, terreno nudo, erba).