Využití multispektrálního senzoru Tetracam pro detailní klasifikaci vegetace

Bc. Magda Ejemová

Master's thesis

Usability of multispectral sensor Tetracam for detailed classification of vegetation

Anotácia:

Diplomová práce se zabývá objektově-orientovanou klasifikací multispektrálních snímků pořízených bezpilotními leteckými prostředky (UAV) senzorem Tetracam. Cílem práce bylo klasifikovat krajinný pokryv v arboretu České zemědělské univerzity v Praze, a to s důrazem na rodovou klasifikaci jednotlivých rostlin. A dále pak pro tento typ analýzy posoudit možnosti využití výškové informace získané spolu při zpracování UAV snímků. V úvodu práce byly nejprve shrnuty obecné základy dálkového průzkumu Země, spektrálního chování vegetace, její klasifikace a využití UAV technologií. Následná metodická část práce byla zaměřena na řízenou objektově-orientovanou klasifikaci v ENVI modulu (nadstavbě) Feature Extraction v rámci, níž byly porovnávány dvě klasifikace vybraného zájmového území provedené pomocí klasifikačního algoritmu Support Vector Machine (SVM). První klasifikace byla vytvořena pouze nad multispektrálním snímkem, druhá i s přidanou výškovou informací v podobně normalizovaného digitálního modelu povrchu (nDSM). Pro obě klasifikace a následný výpočet jejich přesnosti, byla použita trénovací a validační data pořízená vlastním terénním měřením.Z výsledků diplomové práce je patrné, že vyšší přesnosti dosáhla klasifikace využívající, pro odlišení 21 předem stanovených kategorií, mimo multispektrálního snímku i výškové informace, a to konkrétně 66,04 %. Oproti tomu přesnost klasifikace založené na samotném multispektrálním snímku byla pouze 43,29 %. Dosažená přesnost není na první pohled vysoká, na druhou stranu ale byla práce provedena ve velmi heterogenním území zahrnující velké množství rozdílných typů krajinného pokryvu, zejména rodů rostlin. Proto lze na jejím základě potvrdit využitelnost UAV a zejména přínos výškové informace pro detailní klasifikaci krajinného pokryvu.

Abstract:

This master‘s thesis was focused on the example-based classification of multispectral image made via Unmanned Aerial Vehicles (UAV) technology with Tetracam sensor. The aim of the thesis was to classify the land cover, with the special focus on plant taxonomy, in the arboretum localized in the campus of Czech University of Life Sciences Prague (CULS) and furthermore explore the use of altitude information taken during the UAV data processing in this analysis.The introductory part of the thesis consists of general basics of Earth Observation, spectral features of the vegetation, their classification and the usage of UAV technology. The next methodical part was focused on deliberate object-oriented classification in the ENVI module Feature Extraction, where two classifications of given focus area were compared implementing the Support Vector Machine (SVM) classification algorithm. The first classification was done using only the multispectral image, the second one added the altitude information in form of normalized Digital Surface Model (nDSM). For both of these classifications and their accuracy assessment, a fieldwork acquired training and validation data was needed.The results of this thesis show a higher accuracy with the altitude based classification, reaching a 66.04 % accuracy, in 21 upfront given categories, while the solely multispectral image based classification reached only 43.29 %. This accuracy might not seem high, however, it was lowered considerably by a high heterogeneity of altitude vegetation ratios and taxonomy in the study area. Therefore the results can be used to support the usage of UAV technology and furthermore the added benefit of altitude information for detailed classification of land cover.

Kľúčové slová

UAV technologie, vegetace, klasifikace, multispektrální snímky, funkce Example-Based

Keywords

UAV technology, vegetation, classification, multispectral images, Example-based function

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 4. 2018

Obhajoba závěrečné práce

• Vedúci: Ing. Tomáš Klouček
• Oponent: Ondřej Lagner, Ing.

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Environmental Sciences

Master programme / odbor:
Landscape and Land Management / Landscape and Land Management