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Martedì, 02 Maggio 2017 16:20

Miglioramento della fase di pre-processing per dati satellitari telerilevati passivi

Redazione GEOmedia

Negli ultimi anni, la comunità tecnico-scientifica ha assistito ad un enorme incremento nell’utilizzo di dati geospaziali/geolocalizzati. Esempi lampanti ne sono le discipline che si occupano del monitoraggio di: uso dei suoli, flora e fauna, glaciologia, siccità, traffico e beni culturali. Insieme alla grande disponibilità di dati è comparsa l’esigenza di una periodica ed accurata informazione relativa l’accuratezza del dato in questione.

La tesi di dottorato " Improved pre-processing techniques to enhance the accuracy of extracted information from passive satellite data, di Antonio Novelli ha come obiettivo il miglioramento della fase di pre-processing per dati satellitari telerilevati passivi. I miglioramenti proposti sono stati in primis rivolti ad una singola classe di copertura del territorio e, in seguito, alla generale correzione radiometrica relativa di dati satellitari multispettrali passivi.

Breve riassunto caso di studio 1

In questa parte sono presentate procedure atte al miglioramento della mappatura delle coperture plastiche in ambito agricolo. L’interesse per tale classe di copertura del suolo deriva dalla sua grande diffusione connessa agli indubbi benefici apportati nel settore agricolo. Tuttavia, la sua massiva diffusione solleva questioni di tipo ambientale e paesaggistico rendendo di fatto necessario lo sviluppo di tecniche in grado di produrre mappature molto accurate.

Le tecniche in questione sono state testate e validate nella provincia spagnola di Almeria (il luogo con la più alta concentrazione di coperture plastiche ad uso agricolo nel mondo). A tal fine si è prodotta una mappatura delle coperture plastiche utilizzando tecniche tipiche dell’Object Based Image Analysis (OBIA). Gli aspetti di sicura innovazione apportati dal primo capitolo sono i seguenti:

  1. Per la prima volta nella letteratura scientifica sono state messe a confronto le prestazioni dei sensori Sentinel-2 Multispectral Scanner Instrument (MSI) e Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) per l’estrazione di tale specifica classe di copertura del suolo. I dati sono stati corretti atmosfericamente ed accuratamente coregistrati.
  2. Il dato Sentinel-2 di livello 2A non era mai stato confrontato sulla tematica in questione con i dati Landsat-8 e WorldView-2 (e pochissime sono tutt’ora le sua applicazioni documentate).
  3. Sono state implementate delle modifiche in recenti indici di discrepanza geometrica al fine di migliorarne le prestazioni per l’identificazione supervisionata della segmentazione più performante per i fini preposti. Tali indici non sono assolutamente legati al tipo di copertura che si sta analizzando, pertanto la loro applicazione è di carattere assolutamente generale.
  4. Gli indici sviluppati nel precedente punto sono stati implementati in uno strumento da riga di comando (AssesSeg.exe), creato nel lavoro di tesi, in grado di processare un numero massivo di segmentazioni e computarne quantitativamente la bontà rispetto alle geometrie di riferimento utilizzate. Tale software, sviluppato per piattaforma Windows ® a 64 bit, è legato al solo formato dei files in input richiesto (il diffusissimo ESRI shapefile) e, per tale ragione, il suo utilizzo non è legato al particolare algoritmo di segmentazione utilizzato, rendendolo di fatto uno strumento utile sia per la messa a punto dei parametri ottimali di segmentazione delle immagini (satellitari in particolare) che per il confronto delle prestazioni geometriche di diversi sensori. Al fine di massimizzane la diffusione, l’output fornito è nel comunissimo formato “.xslx” gestibile da Excel o da qualsiasi altro editor open. Infine su AssesSeg è già attiva una proprietà intellettuale.
  5. Grazie all’utilizzo del software, sviluppato al punto precedente, è stato possibile individuare le regioni dello spettro elettromagnetico più favorevoli alla segmentazione mirata all’estrazione delle coperture plastiche. In particolare, le tre bande in questione sono blue, verde e vicino infrarosso.
  6. Le elevate accuratezze conseguite a seguito di un pre-processing mirato alla ricerca dell’accuratezza geometrica. È importante notare come le accuratezze siano state validate tenendo conto della digitalizzazione dell’intera area di studio e non solo operando un classico campionamento stratificato. Tale accortezza rende “reali” le accuratezze calcolate e non semplicemente stimate come di solito accade nella letteratura scientifica di settore.

Breve riassunto caso di studio 2

Nella seconda parte è stato proposto un nuovo algoritmo per l’individuazione di PIF (pseudo invariant features) e correzione radiometrica relativa di dati satellitari passivi. Per PIF si intendono aree comuni ad almeno due scene analizzate simultaneamente caratterizzate da scarsi o quasi impercettibili cambiamenti nel tempo. Il nuovo algoritmo (TRRCA, Threshold Relative Radiometric Correction Algorithm) può essere definito come un algoritmo supervisionato che combina l’informazione estratta da tre metodi per l’estrazione dei PIF:

  • Momentum Distance Index (MDI) – per la comparazione delle firme spettrali tra scena reference e target slave;
  • Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI) thresholding – per l’eliminazione delle aree vegetate (per definizione non candidabili come PIF);
  • Operatori morfologici di erosione e dilatazione -  per la ricerca di minimi e massimi locali.

La ricerca dei parametri ottimali è stata effettuata facendo variare 5 parametri: un parametro per il MDI, tre parametri per l’NDVI thresholding e un parametro per gli operatori morfologici.

Per testare l’efficacia dell’algoritmo TRRCCA sono state selezionate scene satellitari Landsat-8 acquisite in differenti regioni sparse per il mondo: Italia (Bacino dell’Ofanto – caratterizzato da un estrema frammentazione agricola), Spagna (provincia di Almeria – caratterizzata da una elevatissima densità di coperture plastiche ad uso agricolo), Egitto (deserto del Sahara – con elevata presenza di riflettori naturali), Nepal (catena Himalayana – caratterizzata dalla presenza di variabili coperture nevose). Al fine di valutare le estrazioni caratterizzate da PIF di elevata qualità sono state prese in considerazione solo quelle in grado di riprodurre risultati capaci di eliminare differenze, statisticamente apprezzabili al 5% di livello di significatività, tra i PIF della scena master e della scena target.

Infine, i risultati ottenuti con l’algoritmo TRRCA sono stati confrontati con il celeberrimo, e più conosciuto in letteratura, algoritmo IR-MAD (Iteratively Reweighted Multivariate Alteration Detection) mostrando come l’algoritmo proposto possa essere una valida, e in alcuni casi migliore, alternativa agli approcci esistenti.

DIDA: Comparazione visiva (sovrapposta alla scena WorldView-2 ortorettificata) delle migliori segmentazioni conseguite: a) migliore segmentazione conseguita per il sensore Landsat 8 (L8); b) migliore segmentazione conseguita per il sensore Sentinel-2 (S2); c) migliore segmentazione conseguita per il sensore WorldView-2 (WV2). Sistema di riferimento: ETRS89 UTM Zone 30N. (http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0303243416301180) 
--

Antonio Novelli
Improved pre-processing techniques to enhance the accuracy of extracted information from passive satellite data.

Tesi di dottorato disponibile in Open Access: http://hdl.handle.net/11589/100176

XXIX CYCLE 2017, Curriculum: Environment and Natural Resources Coordinator: Prof. Michele Mossa

Prof. Eufemia Tarantino
DICATECh Department of Civil, Environmental, Building Engineering and Chemistry - Politecnico di Bari

Prof. Manuel Angel Aguilar Torres
Departamento de Ingegneria Escuela Superior de Ingegneria – Universida de Almeria

 


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www.geoforall.it/kwap3


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