REAL

Fátlan vegetációtípusok azonosítása légi hiperspektrális távérzékelési módszerrel

Burai, Péter and Lénárt, Csaba and Valkó, Orsolya and Bekő, László and Szabó, Zsuzsanna and Deák, Balázs (2016) Fátlan vegetációtípusok azonosítása légi hiperspektrális távérzékelési módszerrel. TÁJÖKOLÓGIAI LAPOK, 14 (1). pp. 1-12. ISSN 1589-4673

[img]
Preview
Text
01_Burai_et_al.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Munkánk során egy szikes táj vegetációtípusainak osztályozását végeztük el, légi hiperspektrális adatok felhasználásával. A munka célja a hiperspektrális adatok alkalmazhatóságának vizsgálata volt e komplex társulásoknál, eltérő képosztályozási módszerek alkalmazásával. Vizsgálatunkban hagyományos osztályozó eljárások (Maximum Likelihood Classifier – MLC, Random Forest – RF és Support Vector Machine – SVM) eredményességét teszteltük 10 és 30 pixeles tanítóterületek felhasználásával. A mozaikolt hiperspektrális felvételen a zajszűrés és az információnyerés céljából MNF transzformációt alkalmaztunk. A légi hiperspektrális felvétel AISA EAGLE II szenzorral készült 1m terepi felbontásban. Társulástani besorolás és felszínborítás alapján összesen 20 vegetációosztályt alakítottunk ki. Az osztályokat további négy főbb élőhelykategóriába soroltuk: sztyeppék, nyílt szikes gyepek, szikes rétek, szikes és nem szikes mocsarak. Az SVM és az RF osztályozó eljárások, a pixelek számától függetlenül, majdnem minden vegetációosztálynál megbízhatóan működtek, nagy osztályozási pontosságot adtak. Az MLC bár nagy mintaszámnál nagy pontosságú osztályozást eredményezett, kis mintaszámnál számos osztály esetében alacsony megbízhatósággal működött. Az eredmények alapján elmondható, hogy a komplex fátlan táji környezetben a vegetáció osztályozásra az SVM megfelelő osztályozó lehet, mivel nagyobb pontosságot nyújt, mint az RF és az MLC. Az SVM bizonyult a legkevésbé érzékenynek a tanító területek mintáinak méretére, így alkalmas lehet azokban az esetekben, amikor néhány osztálynál az elérhető pixelek száma korlátozottan áll rendelkezésre.

Item Type: Article
Subjects: Q Science / természettudomány > QH Natural history / természetrajz > QH540 Ecology / ökológia
SWORD Depositor: MTMT SWORD
Depositing User: MTMT SWORD
Date Deposited: 18 Jul 2016 07:26
Last Modified: 18 Jul 2016 07:26
URI: http://real.mtak.hu/id/eprint/37830

Actions (login required)

Edit Item Edit Item