Zastosowanie obiektowo zorientowanej analizy obrazu (GEOBIA) wysokorozdzielczych obrazów satelitarnych w klasyfikacji obszaru miasta Krakowa

• Autorzy: Wężyk P. , de Kok R. , Szombara S.

Warianty tytułu

EN

Using the object-based image analysis (GEOBIA) in the classification of the very high resolution satellite images of Krakow municipality

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Technologie teledetekcyjne oraz systemy GIS osiągnęły obecnie poziom rozwoju umożliwiający pełna implementacje automatycznych metod klasyfikacji oraz procesów kontroli i aktualizacji zasobów kartograficznych będących w posiadaniu administracji publicznej. Dane teledetekcyjne pozyskiwane nowoczesnymi metodami takimi jak: lotnicze kamery cyfrowe, skanery hiperspektralne, LiDAR badz VHRS - pozwalają na poprawne skonstruowanie procesu wspomagania podejmowania decyzji na poziomie lokalnym i regionalnym takich jak np. miejscowe plany zagospodarowania przestrzennego. Ogromne zbiory danych (np. LiDAR, VHRS) muszą być coraz częściej poddawane automatycznym procesom ich przetwarzania. Obiektowo zorientowana analiza obrazu (ang. Object Based Image Analysis; akronim: GEOBIA) - zwana potocznie klasyfikacja obiektowa, wykorzystuje zaawansowane algorytmy segmentacji rastra. Rozstrzygają one o liczbie generowanych obiektów na podstawie wartości jaskrawości piksela oraz „właściwości geometrycznych” (np. kształtu, grupowania się pikseli w homogeniczne obiekty, zwartości, etc). W kolejnych krokach obiekty te są klasyfikowane na podstawie licznych zależności i właściwości, jak np. parametru homogeniczności czy stosunku długości granic do powierzchni (wykrywanie krawędzi, budynków, działek etc). Klasyfikacja obiektowa może przyjąć strukturę hierarchiczna, to znaczy raz sklasyfikowane obiekty mogą posłużyć do stworzenia nowego wyższego hierarchicznie poziomu. Taka metodyka pozwala na przygotowanie scenariuszy postepowania klasyfikacyjnego zapisywanych do plików zwanych protokołami w oprogramowaniu DEFNIENS. Nowatorskie podejście do kwestii klasyfikacji obrazu bez potrzeby wykorzystywania pól treningowych zostało już potwierdzone wieloma projektami naukowymi i ich wdrożeniami (Wężyk, de Kok, 2005; de Kok, Wężyk, 2006). W prezentowanej pracy do przeprowadzenia klasyfikacji wykorzystano 2 sceny IKONOS z dnia 25.06.2005 roku (łączny obszar 194,7 km2) oraz 1 scenę QuickBird z dnia 07.09.2006 roku (167,7 km2). Prace zostały zlecone przez Biuro Planowania Przestrzennego UM Krakowa w listopadzie 2006 roku. Obrazy VHRS poddano ortorektyfikacji (Aplication Master 5.0, Inpho) w oparciu o współczynniki RPC ale także punkty dostosowania GCP pozyskane z ortofotomap Phare 2001 oraz NMT przekazanego przez BPP UMK (Wężyk et al., 2006). Do analizy obrazów VHRS wykorzystano kanał panchromatyczny (PAN) oraz wielospektralne (MS) zakresy promieniowania. Wstępne przetwarzanie kanałów PAN polegało na zastosowaniu filtrów krawędziowych (np. Lee Sigma), w wyniku działania których otrzymano tzw. obrazy pochodne wykorzystane w procesie segmentacji. Inne obrazy biorące udział w tym złożonym procesie składającym się z 11 kroków to: poszczególne kanały MS (Blue, Green, Red, NIR), dla których wykonano analizę głównych składowych (ang. Principal Component Analysis), mapa ewidencyjna (obraz rastrowy) wykorzystywana w projekcie kartowania zieleni rzeczywistej Krakowa (służąca głównie klasyfikacji budynków przy wykorzystaniu PC3), rastrowa warstwa sieci dróg pochodząca z wektoryzacji ekranowej VHRS i z map ewidencyjnych. W toku uzgodnień z BPP UMK podjęto decyzje o przyjęciu dwóch poziomów hierarchicznych klas pokrycia terenu. Poziom 1 składał się z 9-ciu klas zajmujących odpowiednio: tereny zainwestowane – 17,42%, zieleń wysoka – 24,99%, zieleń niska – 44,31%, zieleń terenów sportowych oraz ogródków działkowych – 1,39%, zbiorniki wodne i rzeki – 1,94%, infrastruktura drogowa – 3,48%, hałdy + wysypiska + odsłonięta gleba – 0,84%, grunty orne i uprawy – 5,35% oraz cień – 0,28% obszaru badan. Trzy klasy poziomu 1, tj.: tereny zainwestowane, zieleń niska i zieleń wysoka) zdecydowano się zaprezentować na wyższym – 2 poziomie szczegółowości. Wraz z pozostałymi klasami poziom ten składał się łącznie z 22 klas. Osiągnięte rezultaty potwierdziły szerokie możliwości stosowania automatycznych metod OBIA bazujących na VHRS i innych informacjach pochodzących z systemów GIS oraz z zasobów geodezyjnokartograficznych w celu ich aktualizacji.

EN

Recent developments in Remote Sensing and GIS have reached maturity which allows to implement the research results into standardized process flows for updating and checking the municipality cadastral information. The database containing the city cadastre already handles data fusion methods itself. Available information considerably enhance information extraction from new data collections with high quality sensors such as LiDAR, photogrammetrical imagery and VHRS data. Huge amounts of available data must be processed in sequences to keep them handable. Transferable protocols for automatic handling of VHRS data can now be put into a full production process to assist the workflow of other image data from airborne platforms and integrate these GIS output into further cadastral GIS analysis. The data fusion within this project allows a highly detailed description of the city status-quo and the basis for change detection. Further these results are besides a very important archival inventory also a basis for decision support, now and in the future. The whole workflow was of a chain of previous research projects which were put into a commercial workflow. This study shows an experience report on, how the product chain was built-up and what type of products were delivered to the municipality of Krakow (Poland).

Słowa kluczowe

PL

klasyfikacja obiektowa (GEOBIA); Ikonos; QuickBird; automatyzacja; pokrycie terenu

EN

OBIA (Object Based Image Analysis); Ikonos; QuickBird; automation; land use

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2007
• Tom: Vol. 17b
• Strony: 791--800
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz.

Twórcy

autor

Wężyk P.

• ProGea Consulting, Kraków

autor

de Kok R.

• ProGea Consulting, Kraków

autor

Szombara S.

• ProGea Consulting, Kraków

Bibliografia

• 1.de Kok R., Koziol K., Wężyk P., 2005. Application of Object Oriented Classification of QuickBird VHR satellite images and GIS spatial analysis in forest stand mapping. Annals of Geomatics. Vol. III, No 4. s. 99 -108.
• 2.de Kok R., Wężyk P., 2006. Process development and sequential image classification for automatic mapping using case studies in forestry. ISPRS WG VIII/11 & EARSeL joint Conference '3D Remote Sensing in Forestry', Vienna, 14-15 February. pp. 380-384.
• 3.Musick H.B., Grover H.D., 1991. Image textural measures as indices of landscape pattern. Quantitative methods in landscape ecology. Ed. by M.G. Turner and R.H. Gardner, Springer-Verlag, New York, pp. 77–103.
• 4.Wężyk P., de Kok R., 2005. Automatic mapping of the dynamics of forest succession on abandoned parcels in South Poland. In: Strobl, J., Blaschke T. & Griesebner G., Hrsg. Angewandte Geoinformatik zum 17. AGIT-Symposium Salzburg 2005, Wichman. Heidelberg, pp. 774-779.
• 5.Wężyk, P., de Kok R., Zajączkowski G., 2004. The role of statistical and structural texture analysis in VHRS image analysis for forest applications - A case study on QuickBird data in Niepolomice Forest. In: Strobl, J., Blaschke T. & Griesebner G., (Hrsg.): Angewandte Geoinformatik 2004. Beiträge zum 16. AGIT-Symposium Salzburg 2004, H. Wichman Verlag, Heidelberg, pp. 770-775.