Kasvillisuuden sekä maaperän luokittelu ja analysointi hyperspektrikuvilta

No Thumbnail Available
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Helsinki University of Technology | Diplomityö
Checking the digitized thesis and permission for publishing
Instructions for the author
Date
2004
Major/Subject
Fotogrammetria
Mcode
Maa-57
Degree programme
Language
fi
Pages
vi + 87
Series
Abstract
Hyperspektrikuvan luokittelu perinteisillä tilastollisen hahmontunnistuksen menetelmillä on hidasta. Lisäksi hyperspektrikuvan korreloivien kanavien takia luokittelualgoritmien toiminta saattaa keskeytyä kokonaan. Hyperspektrikuvien analysointiin on kehitetty uusia algoritmeja, joiden soveltuvuutta maaperän sekä kasvillisuuden analysointiin tutkittiin tässä diplomityössä. Algoritmien suorituskykyä vertailtiin keskenään sekä perinteisten luokittelualgoritmien kanssa. Lisäksi tutkittiin, miten luokkien opetusalueet sekä referenssispektrit vaikuttavat luokittelutulokseen. Työssä tutkittiin AISA-spektrometrillä kuvattuja Lammin sekä Paraisten testialueita. Aineisto käsitti 17 kanavaa näkyvän valon sekä lähi-infrapunasäteilyn alueella. Aineisto luokiteltiin seuraavilla algoritmeilla: Spectral Angle Mapper, Spectral Correlation Mapper, Spectral Unmixing, Perceptron neuraaliverkko, Bayesin päätösteoria sekä minimietäisyyden menetelmä. Luokittelijoiden opetusalueina käytettiin maastossa varmistettuja alueita. Opetusalueista laskettiin hyperspektrikuville kehitetyille luokittelijoille referenssispektrit erilaisia keskiarvomittoja käyttäen. Luokittelun lisäksi tutkittiin tarkemmin eri kasvillisuusluokkien heijastusspektrejä sekä erilaisten olosuhteiden vaikutusta näihin spektreihin. Luokittelu Bayesin päätösteorian avulla antoi hyvät tulokset, mutta luokittelu oli hidasta eikä se toiminut alueilla, joissa oli valoisuuseroja. Spectral Angle Mapper sekä Spectral Correlation Mapper luokittelivat aineiston hyvin myös olosuhteissa, joissa valoisuus vaihteli. Spectral Unmixing -algoritmin ongelmana oli kunnollisten referenssispektrien löytäminen. Perceptron neuraaliverkkolla saatiin parhaimmat tulokset, mutta verkon opettaminen vei paljon aikaa. Minimietäisyyden algoritmi oli nopea, mutta tulokset eivät olleet kovinkaan hyviä. Verrattaessa kasvillisuuden heijastusspektrejä havaittiin, että lehtipuiden sekä sokerijuurikkaan heijastusspektrit sekoittuivat keskenään. Eri maalajien vaikutus kasvillisuuden heijastusspektriin oli vähäinen ja se sekoittui kasvillisuudesta heijastuneen säteilyn normaaliin vaihteluun.
Description
Supervisor
Haggrén, Henrik
Thesis advisor
Törmä, Markus
Keywords
classification, luokittelu, imaging spectrometry, kuvaava spektrometri, reflectance spectrum, hyperspektri, heijastusspektri
Other note
Citation