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Segmentazione (livelli di riferimento poligoni da classificare) “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazi...
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Confronto tra le tecniche di classificazione  “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivaz...
Applicazioni variando l’orizzonte spaziale  “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazio...
Applicazioni variando l’orizzonte temporale  “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazi...
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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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Sesta Conferenza Nazionale in Informatica e Pianificazione Urbana e Territoriale

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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

  1. 1. 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
  2. 2. “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore Attività svolta <ul><li>OBIETTIVO : realizzazione di una Carta Tematica di uso del suolo, mediante le tecnologie di Remote Sensing; </li></ul><ul><li>SCOPO : utilizzo delle innovazioni riscontrate nelle applicazioni di pianificazione e gestione territoriale; </li></ul><ul><li>OGGETTO : sviluppo e applicazioni di tecniche di foto-interpretazione e classificazione di immagini telerilevate. </li></ul>
  3. 3. Landsat 2004 Ortofoto 2004 “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore Flow-chart modello Individuazione delle R.O.I. Classificazione object-oriented Segmentazione Estrazione Feature – R.O.I. Editazione Feature – R.O.I. Classificazione pixel-oriented Algoritmo Pan-sharpening
  4. 4. <ul><li>orbita polare, circolare ed eliosincrona; </li></ul><ul><li>altezza di 705 Km dall’ Equatore; </li></ul><ul><li>inclinazione di 98°22’; </li></ul><ul><li>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 giorni. </li></ul>“ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore Caratteristiche del satellite Landsat TM 5
  5. 5. “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore 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)
  6. 6. TM-4 ( 0.76-0.90  m ) TM-2 (0.52-0.60  m) TM-3 (0.63-0.69  m) TM-1 ( 0.45-0.52  m ) TM-5 (1.55-1.75  m ) TM-6 ( 10.4-12.5  m) TM-7 (2.08-2.35)  m Dottorato in “Metodi e tecnologie per il monitoraggio ambientale” - Matera, 7-9 Settembre 2010 Vittoria Pastore Bande del satellite Landsat TM 5
  7. 7. <ul><li>geocodifica; </li></ul><ul><li>ortorettifica ; </li></ul><ul><li>mosaicatura; </li></ul><ul><li>correzione effetti radiometrici; </li></ul><ul><li>analisi dei cambiamenti; </li></ul><ul><ul><li>- contesto: localizzazione, dimensione e forma; </li></ul></ul><ul><ul><li>- tono; </li></ul></ul><ul><ul><li>- tessitura; </li></ul></ul><ul><ul><li>- associazione; </li></ul></ul><ul><ul><li>- ombre; </li></ul></ul><ul><li>rappresentazione in colori reali e altre combinazioni. </li></ul>“ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore Processamento di immagini Fasi preliminari:
  8. 8. 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. “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore Tecniche di enfatizzazione Prima Dopo
  9. 9. Maximum Likelihood “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore Metodi di classificazione R.O.I. (Region of interest) K-MEANS ISODATA Unsupervised Parallelepiped Minimum Distance Maximum Likelihood Spectral Angel Mapper Supervised
  10. 10. “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore Costruzione di una libreria di firme spettrali
  11. 11. “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore Analisi dei risultati della classificazione pixel-oriented
  12. 12. <ul><li>Matrice di confusione (Congalton et al., 1983; Story et al., 1986) </li></ul><ul><li>La valutazione dell’accuratezza di classificazione una fase molto delicata nella produzione di cartografia tematica ottenuta da informazioni telerilevate in quanto: </li></ul><ul><li>fornisce un indice della qualità complessiva della mappa; </li></ul><ul><li>effettua il confronto tra differenti algoritmi di classificazione; </li></ul><ul><li>permette di identificare eventuali errori nell’elaborazione delle immagini . </li></ul><ul><li>(Hay, 1979) </li></ul>“ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore Validazione dei risultati
  13. 13. “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore Validazione dei risultati A = Overall Accuracy p ii 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
  14. 14. “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore Classificazione object-oriented
  15. 15. Segmentazione (livelli di riferimento poligoni da classificare) “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore Flow-chart processo di segmentazione Segmentazione (livello superiore, poligoni più piccoli) Segmentazione (livello superiore, poligoni più grandi) Nomenclatura dato classificato
  16. 16. “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore Individuazione delle R.O.I. (Region of Interest)
  17. 17. Confronto tra le tecniche di classificazione “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore A ( overall accuracy ) K coefficient ML_Landsat pixel-oriented 0.62 0.58 ML_Landsat object-oriented 0.78 0.65 ML_PAN object-oriented 0.83 0.77
  18. 18. Applicazioni variando l’orizzonte spaziale “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore
  19. 19. Applicazioni variando l’orizzonte temporale “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore
  20. 20. “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore Database in ambiente GIS
  21. 21. “ Classificazione object-oriented e tecniche di segmentazione per la derivazione di cartografia di uso/copertura del suolo multiscala” INPUT Potenza 13 Settembre 2010 Vittoria Pastore Conclusioni <ul><li>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; </li></ul><ul><li>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; </li></ul><ul><li>output finale già in formato vettoriale, risulta idoneo alla creazione di un database multiscala; </li></ul><ul><li>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); </li></ul><ul><li>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; </li></ul><ul><li>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. </li></ul>
  22. 22. Grazie per la cortese attenzione

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