UNIVERSIDAD DE ALMERÍA          ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA         DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA RURALIntegración de Dato...
ÍNDICE             1. INTRODUCCIÓN.             2. OBJETIVOS.             3. MATERIALES Y MÉTODOS.             4. RESULTAD...
1. INTRODUCCIÓN         Costa                     Cambios por       mediterráne                 variaciones            a  ...
1. INTRODUCCIÓNTécnicas usadas            Clasificaciones     para la                basadas en extracción de             ...
2. OBJETIVOS1.Desarrollo y evaluación de técnicas basadas en la integración-fusiónde datos georreferenciados, segmentación...
3. MATERIALES Y                            METODOS                            Área de trabajo-Zona costera situada entre l...
3. MATERIALES Y                            METODOS                             Materiales                             empl...
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3. MATERIALES Y                    METODOS             a) Metodología utilizada en                    eCognition26/10/2012...
3. MATERIALES Y                        METODOS               a) Metodología utilizada en                      eCognitionSe...
3. MATERIALES Y                             METODOS                  a) Metodología utilizada en                          ...
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4. RESULTADOS Y                       DISCUSIÓN1) Resultados para ground truth total.2) Análisis del número de muestras ad...
4. RESULTADOS Y                             DISCUSIÓN                      Estimación de la precisión.                    ...
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4. RESULTADOS Y                              DISCUSIÓN                  2.Análisis del número de muestras                 ...
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5.                       CONCLUSIONES-El coste temporal para la generación del ground truth total y el peorresultado de cl...
GRACIAS POR SU      ATENCIÓN26/10/2012   Felipe Flores Imbernón   28
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Integración de Datos Geoespaciales Multifuente para el Seguimiento del Sellado Superficial de Zonas Costeras mediante Técnicas de Análisis de Imágenes Digitales Basadas en Objetos (OBIA).

  1. 1. UNIVERSIDAD DE ALMERÍA ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA RURALIntegración de Datos Geoespaciales Multifuente para elSeguimiento del Sellado Superficial de Zonas Costeras mediante Técnicas de Análisis de Imágenes Digitales Basadas en Objetos (OBIA). Alumno: Felipe Flores Imbernón Almería, 27 JULIO DE 2011 Directores: Fernando J. Aguilar Torres Ismael Fernández Luque 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 1
  2. 2. ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN. 2. OBJETIVOS. 3. MATERIALES Y MÉTODOS. 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN. 5. CONCLUSIONES.26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 2
  3. 3. 1. INTRODUCCIÓN Costa Cambios por mediterráne variaciones a climáticas Temperaturas Nivel del mar Precipitaciones + Presión antrópica Exceso de Gran densidadurbanización de población La necesidad de implementar sistemas eficaces de seguimiento de los efectos producidos por este tipo de actuaciones sobre nuestro litoral.26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 3
  4. 4. 1. INTRODUCCIÓNTécnicas usadas Clasificaciones para la basadas en extracción de Aplicación a nivel parámetros información estadísticos De objetos homogéneos De píxel (Segmentación imagen)(OBIA)Ventajas de OBIA:1. Permite relaciones topológicas entre objetos.2. Permite relaciones entre objetos y relaciones entre super-objetos o sub- objetos.26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 4
  5. 5. 2. OBJETIVOS1.Desarrollo y evaluación de técnicas basadas en la integración-fusiónde datos georreferenciados, segmentación de objetos y clasificación delos mismos (técnicas OBIA) para la detección de zonas impermeables ypermeables.2.Estudio comparativo entre un ground truth total (resultado de ladigitalización manual de la verdad terreno) y otro ground truth (selecciónde muestras al azar en una porción del proyecto). 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 5
  6. 6. 3. MATERIALES Y METODOS Área de trabajo-Zona costera situada entre laspoblaciones de Villaricos y Vera.-Extensión de 6 Km.-Anchura de 700 metros.-Enclaves de interés. -Desembocadura del río Almanzora. -Desembocadura del río Antas Riesgo de inundación muy grave. -Falla Carboneras-Palomares.26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 6
  7. 7. 3. MATERIALES Y METODOS Materiales empleados • Ortoimágenes RGB+NIR de alta resolución.-Canales: RGB+NIR (Rojo, Verde, Azul e Infrarrojo Cercano).-Resolución radiométrica: 12 bits y transformadas a 8 bits.-Formato: tiff.-División de la ortoimagen en hojas ralentiza e imposibilita el análisis debido a la cantidad de información.-Tamaño de pixel: 0,2metros-Resolución espacial:20 cm 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 7
  8. 8. 3. MATERIALES Y METODOS Materiales empleados• Datos altimétricos LiDAR. Productosderivados. -Medición escáner laser altimétrico desde avión. -Proporcionan valor altimétrico a los objetos que se segmentan en la imagen. -Resolución espacial:1 m -Productos derivados: •MDE (Proceso de filtrado previo). •MDS. •MDO (MDE-MDS). • Datos catastrales usados para la obtención del ground truth total. 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 8
  9. 9. 3. MATERIALES Y METODOS Metodologíaa) Metodología empleada para la clasificación de las imágenes.b) Metodología empleada para la extracción del ground truth total.c) Metodología utilizada para ground truth muestral. 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 9
  10. 10. 3. MATERIALES Y METODOS a) Metodología utilizada en eCognition26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 10
  11. 11. 3. MATERIALES Y METODOS a) Metodología utilizada en eCognitionSegmentaciones empleadas.-Escala 600.-Escala 300.-Escala 200 (Canny).-Escala 50 (Escala dereferencia).26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 11
  12. 12. 3. MATERIALES Y METODOS a) Metodología utilizada en eCognition1. Clasificación Mar - Tierra.- Uso de NDVI por la absorción delinfrarrojo por las superficies acuáticas.- Umbral principal utilizado NDVI<-0,24.- Refinamiento de la clasificación: •De Tierra a Mar con infrarrojo<30. •De Tierra a Mar con relative border≤0,45. 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 12
  13. 13. 3. MATERIALES Y METODOS a) Metodología utilizada en eCognition2. Clasificación Objetos - NoObjetos.- MDO>0,8.3. ClasificaciónObjetos_Sombras -Objetos_No Sombras.- Brightness o brillo≤ 60. 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 13
  14. 14. 3. MATERIALES Y METODOS a) Metodología utilizada en eCognition4. Clasificación Árboles - Edificios. -NDVI≥0,14. -Refinamiento de la clasificación: •Árboles a Edificios con densidad<1,1. •Árboles a Edificios con relative border=1. 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 14
  15. 15. 3. MATERIALES Y METODOS a) Metodología utilizada en eCognition5. Clasificación Urbano - No Urbano.-MDO≥0,8 metros-GLCM Entropy Canny alldirections< 6,5. 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 15
  16. 16. 3. MATERIALES Y METODOS a) Metodología utilizada en eCognition6. Clasificación Playa. - MDT≤1,81 metros - GLCM Entropy Canny all directions ≥ 5,8.7. Clasificación Zona de- -0.19 ≤NDVI ≥ -0.13Puertos. - MDO≥0,2 m. 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 16
  17. 17. 3. MATERIALES Y METODOS a) Metodología utilizada en eCognition8. Clasificación Impermeable -Permeable.-Paso de información de escala600, 300 y 200 a la escala 50(escala de referencia).-Clasificación en claseImpermeable de Urbano, Edificiosy Zonas de Puertos y en clasePermeable de No Urbano, Árbolesy Playas. 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 17
  18. 18. 3. MATERIALES Y METODOS b) Metodología empleada para la extracción del ground truth total- Extracción de una verdadterreno continua y que ocupetodo el área de estudio.- Edición manual mediante CADde 12 clases.- Paso directo a SIG.- Agrupación en SIG en clasespermeables e impermeables.- Conversión a archivo imagen(tiff) para comparación conclasificación OBIA. 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 18
  19. 19. 3. MATERIALES Y METODOS c) Metodología utilizada para ground truth muestral- Segmentación de la imagen a escala25.- Paso de segmentación a SIGvectorial.- Generación de números aleatorios(IDs de objetos).- Identificación visual de los objetoscomo permeables o impermeables enSIG.- Estimación estadística de resultados. •Tamaños de muestra: 100, 250 y 500. •4 repeticiones para cada tamaño. 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 19
  20. 20. 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN1) Resultados para ground truth total.2) Análisis del número de muestras adecuado.3) Resultados para determinar el porcentaje de impermeabilidad.26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 20
  21. 21. 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Estimación de la precisión. Definiciones.-La matriz de confusión es una modalidad de tabla de contingencia, a partir dela cual podrá extraerse información cuantitativa acerca del proceso deverificación.-La fiabilidad global de la imagen clasificada se estima como la razón existenteentre el número de celdillas correctamente clasificadas y el total de celdillasmuestreadas.-El error de productor (error de omisión): error en la que incurre el analistacomo consecuencia de la no inclusión de algunas celdillas en la clasecorrespondiente.-El error del usuario (error de comisión): es cuando supone cierta lanaturaleza de una celdilla basada en la clasificación, cuando en realidad puedepertenecer a una clase diferente.-Los complementarios a 100 de ambos riesgos serán la fiabilidad delproductor y la fiabilidad del usuario.26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 21
  22. 22. 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 1.Ground truth total. -La comparación entre lo clasificado por eCognition® y el ground truth total. -Se obtiene un acierto medio del 84,6%. -Las diferencias de acierto total entre partes  variaciones radiométricas de la zona que han llevado a la imposibilidad de aplicar el mismo árbol de procesos en toda la zona de estudio. En el proyecto en papel se muestran las variaciones del productor (%) Parte Acierto Total Fiabilidad según la parte. Fiabilidad del usuario (%) (%) Impermeable Permeable Impermeable Permeable 1.2 86,77 84,07 87,67 70,99 94,32 2.1 81,21 56,79 89,57 72,56 86,17 2.2 86,40 88,33 85,14 80,13 92,42 3.1 82,29 57.90 88,45 58,08 89,51 3.2 85,28 75,65 86,87 49,66 95,58 4.1 81,88 88,98 79,64 57,96 95,82 4.2 95,14 29,23 97,06 22,53 97,92 5.1 78,24 89,13 70,10 69,04 89,6126/10/2012 Felipe Flores Imbernón 22
  23. 23. 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 2.Análisis del número de muestras adecuado. -Mejores valores de fiabilidad del productor y la fiabilidad del usuario mejor acierto total. Numero de Acierto Fiabilidad del productor (%) Fiabilidad del usuario (%) muestras Total (%) Impermeable Permeable Impermeable Permeable Sample A 100 84,08% 84,10 84,06 81,34 86,85 Sample B 100 90,93% 90,51 91,14 83,49 95,11 Sample C 100 84,20% 85,60 83,64 67,52 94,22 Sample D 100 86,93% 86,55 87,13 82,75 91,60 Sample E 250 83,20% 85,85 81,83 70,99 92,17 Sample F 250 87,40% 86,57 89,12 94,35 77,06 Sample G 250 88,28% 93,14 84,80 81,57 94,58 Sample H 250 86,10% 92,68 82,48 74,64 95,43 Sample I 500 89,51% 91,12 86,05 81,06 93,09 Sample J 500 91,22% 90,33 91,73 86,30 94,43 Sample K 500 89,13% 90,25 88,45 83,16 93,76 Sample L 500 89,94% 95,59 86,41 82,06 96,9126/10/2012 Felipe Flores Imbernón 23
  24. 24. 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 2.Análisis del número de muestras adecuado.Para explicar cual es la mejor opción del numero de muestras adecuado.Se procede al cálculo de la desviación estándar que es un valor quemuestra la concentración o dispersión de los valores obtenidos.Intervalo de confianza IC=Media±1.96*σ. Numero de Desviación estándar Promedio IC superior IC inferior muestras (σ) 100 2,78% 86,54% 91,99% 81,08% 250 1,92% 86,25% 90,01% 82,48% 500 0,78% 89,95% 91,49% 88,41%26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 24
  25. 25. 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 2.Análisis del número de muestras adecuado.3.50 94.003.00 92.002.50 90.00 Promedio2.00 88.00 ICsup 86.001.50 ICinf 84.00 Expon.1.00 (Promedio) 82.000.50 80.000.00 0 100 200 300 400 500 600 0 100 200 300 400 500 600 Los conjuntos de 500 muestras se obtiene IC significativamente menor. 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 25
  26. 26. 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 3.Resultados obtenidos de impermeabilidad para la zona piloto.-Exportación de las clasificacionesrealizadas mediante eCognition.-Segmentación chessboard contamaño de objeto de 500 representa 75m de lado para cada pequeñocuadrado.-Obtención del área de cada cuadrado.-Obtención del porcentaje depermeabilidad y el porcentaje deimpermeabilidad.-El porcentaje medio deimpermeabilidad para la zona es de48,92%. 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 26
  27. 27. 5. CONCLUSIONES-El coste temporal para la generación del ground truth total y el peorresultado de clasificación provoca que sea más ventajoso el uso delground truth por muestras (número de muestras entorno al 1% del total)que es obtenido con menor coste de tiempo y obteniéndose mejorresultado de clasificación.-El uso de la tecnología OBIA es ventajoso permite relaciones entreobjetos vecinos y relaciones entre superobjetos y subobjetos.-La clasificación basada en pixeles no permite esta clasificacióncontextual.-La precisión en la clasificación se ve afectada debido a la variaciónradiométrica de las ortoimágenes.-El porcentaje de ISA clasifica a la zona de estudio segúnSchueler, Arnold y Gibbons como zona degradada(estanqueidad>26%). 26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 27
  28. 28. GRACIAS POR SU ATENCIÓN26/10/2012 Felipe Flores Imbernón 28
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