НОВИЙ ПІДХІД ДО ЗАСТОСУВАННЯ ПРАВИЛА ДИСКОНТУВАННЯ ПРИ КЛАСИФІКУВАННІ ГІПЕРСПЕКТРАЛЬНИХ КОСМІЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ

Nowadays information fusion is a one of most important procedures in hyperspectral satellite image classifica-tion. The purpose of aggregation of information is to simplify data from different sources. A lot of known aggrega-tion methods include arithmetic averages, geometric averages, maximum values or minimum values.  Combination rules are the special types of aggregation methods for data obtained from different sources. These sources provide different assessments for the same hypotheses. The requirement for establishing the independence of all sources of information is a very important question. The processing of the conflicting information and combining of conflict-ing data is a very difficult problem in classification tasks. But a lot of known combination rules yield illogical results, when bodies of evidence highly conflict with each other. Known combination rules emphasizes the agree-ment between multiple sources of information and ignore all the conflicting bodies of evidence. These rules can’t deal with significant conflict in the data. That’s why the combination of conflicting bodies of evidence is the most important issue in remote sensing. In this paper Discount rule is proposed to deal with conflicting sources of in-formation. Applying Discount rule, we can discount the sources first, and then combine the resulting basic proba-bility assignments with any known combination rule, using a discounting function. These discounting function ac-counts for the absolute reliability of the sources. Absolute reliability implies that we can make distinctions be-tween the reliability of sources of data and can express these distinctions between different sources mathematically. This procedure doesn’t change initial information. It also was considered an example, where proposed Discount rule was used for satellite image classification. Described Discount rule can be applied in forest classification, in remote searching for minerals and solution of different ecological and thematic tasks.В настоящее время объединение информации является одной из наиболее важных процедур при классификации гиперспектральных космических изображений. Целью объединения информации является упрощение данных, полученных из разных источников. Много известных методов объединения включают нахождения среднего арифметического, среднего геометрического, максимального и минимального значений. Правила комбинирования является особым типом методов объединения данных, полученных из различных источников. Эти источники дают разные оценки одним и тем же гипотезам. Требование относительно независимости всех источников информации является очень важным вопросом. Обработка противоречивой информации и комбинирование противоречивых данных является очень сложной проблемой в задачах классификации. Но много известных правил комбинирования дают неверные результаты при наличии достаточно противоречивых частей свидетельства. Известные правила комбинирования больше акцентируют внимание на согласованных источниках информации и игнорируют все противоречивые части свидетельства.  Данные правила не работают при наличии достаточно противоречивых данных. Вот почему комбинирование противоречивых частей свидетельства являются наиболее важным вопросом в дистанционном зондировании Земли. В статье предлагается правило дисконтирования для работы с противоречивыми источниками информации. Применяя правило дисконтирования, сначала можна дисконтировать источники, а затем скомбинировать результирующие базовые массы с помощью любого известного правила комбинирования, используя коэффициент дисконтирования. Данный коэффициент дисконтирования учитывает абсолютную надежность источников. Абсолютная надежность предполагает, что мы можем различать источники данных по надежности и можем выразить математически различия между разными источниками. Также было отмечено, что правило дисконтирования дает ненулевую базовую массу фрейму различия. Данная процедура не меняет исходной информации. Также был рассмотрен пример применения правила дисконтирования для классификации космических изображений. Описанное правило дисконтирования может быть применено при классификации лесов, при поиске полезных ископаемых и решении различных экологических и тематических задач.На сьогодні об’єднання інформації є однією із найбільш важливих процедур при класифікуванні гіперспектральних космічних зображень. Метою об’єднання інформації є спрощення даних, отриманих із різних джерел. Багато відомих методів об’єднання включають знаходження середнього арифметичного, середнього геометричного, максимального та мінімального значень. Правила комбінування є особливим типом методів об’єднання даних, отриманих із різних джерел. Ці джерела надають різні оцінки одним і тим же гіпотезам. Вимога щодо незалежності всіх джерел інформації є дуже важливим питанням. Опрацювання суперечливої інформації та комбінування суперечливих даних є дуже складною проблемою в задачах класифікування. Але багато відомих правил комбінування дають неправильні результати за наявності досить суперечливих частин свідчення. Відомі правила комбінування більше акцентують увагу на узгоджених джерелах інформації та ігнорують усі суперечливі частини свідчення. Ці правила не працюють за наявності досить суперечливих даних. Ось чому комбінування суперечливих частин свідчення є найбільш важливим питанням у дистанційному зондуванні Землі. У статті пропонується правило дисконтування для роботи із суперечливими джерелами інформації. Застосовуючи правило дисконтування, спочатку можна дисконтувати джерела, а потім скомбінувати результуючі базові маси за допомогою будь-якого відомого правила комбінування, використовуючи коефіцієнт дисконтування. Цей коефіцієнт дисконтування враховує абсолютну надійність джерел. Абсолютна надійність припускає, що ми можемо розрізняти джерела даних за надійністю і можемо виразити математично відмінності між різними джерелами. Також було зазначено, що правило дисконтування надає ненульову базову масу фрейму розрізнення. Ця процедура не змінює початкової інформації. Також розглянуто приклад застосування правила дисконтування для класифікування космічних зображень. Описане правило дисконтування може бути застосоване при класифікуванні лісів, при пошуку корисних копалин та розв’язку різноманітних екологічних і тематичних завдань

Комбінований аналіз на основі машинного навчання для оцінки землекористування та земельного покриву в місті Києві (Україна)

1. P. Meyfroidt et al., “Ten facts about land systems for sustainability,” PNAS 119(7), 1–12 (2022). 2. E. Barbiroglio, “Land use puts huge pressure on Earth’s resources. Here’s what needs to change,” https://ec.europa.eu/research-and-innovation/en/horizon-magazine/land-use-putshuge-pressure-earths-resources-heres-what-needs-change (access 14 May 2022). 3. J. Liu et al., “Systems integration for global sustainability,” Science 347(6225), 1258832 (2015). 4. S. Seifollahi-Aghmiuni et al., “Urbanisation-driven land degradation and socioeconomic challenges in peri-urban areas: insights from Southern Europe,” J. Environ. Soc. 51, 1446–1458 (2022). 5. P. C. Pandey et al., “Land use/land cover in view of earth observation: data sources, input dimensions, and classifiers - a review of the state of the art,” Geocarto Int. 36(9), 957–988 (2019). 6. S. Bontemps et al., “Multi-year global land cover mapping at 300 m and characterization for climate modelling: achievements of the Land Cover component of the ESA Climate Change Initiative,” Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. XL-7/W3, 323–328 (2015). 7. J. Cihlar, “Land cover mapping of large areas from satellites: status and research priorities,” Int. J. Remote Sens. 21(6-7), 1093–1114 (2000). 8. A. Belward and J. Skøien, “Who launched what, when and why; trends in global land-cover observation capacity from civilian earth observation satellites,” ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 103, 115–128 (2015). 9. D. Phiri et al., “Sentinel-2 data for land cover/use mapping: a review,” Remote Sens. 12(14), 2291 (2020). 10. H. T. T. Nguyen et al., “Land use/land cover mapping using multitemporal Sentinel-2 imagery and four classification methods—a case study from Dak Nong, Vietnam,” Remote Sens. 12(9), 1367 (2020).The main goal of this study is to evaluate different models for further improvement of the accuracy of land use and land cover (LULC) classification on Google Earth Engine using random forest (RF) and support vector machine (SVM) learning algorithms. Ten indices, namely normalized difference vegetation index, normalized difference soil index, index-based built-up index, biophysical composition index, built-up area extraction index (BAEI), urban index, new built-up index, band ratio for built-up area, bare soil index, and normalized built up area index, were used as input parameters for the machine learning algorithms to improve classification accuracy. The combinatorial analysis of the Sentinel-2 bands and the aforementioned indices allowed us to create four combinations based on surface reflectance characteristics. The study includes data from April 2020 to September 2021 and April 2022 to June 2022. The multitemporal Sentinel-2 data with spatial resolutions of 10 m were used to determine the LULC classification. The major land use classes such as water, forest, grassland, urban areas, and other lands were obtained. Generally, the RF algorithm showed higher accuracy than the SVM. The overall accuracy for RF and SVM was 86.56% and 84.48%, respectively, and the mean Kappa was 0.82 and 0.79, respectively. Using the combination 2 with the RF algorithm and combination 4 with the SVM algorithm for LULC classification was more accurate. The additional use of vegetation indices allowed to increase in the accuracy of LULC classification and separate classes with similar reflection spectraОсновною метою цього дослідження є оцінка різних моделей для подальшого вдосконалення точності класифікації землекористування та ґрунтового покриву (LULC) на Google Earth Engine з використанням алгоритмів навчання випадкового лісу (RF) і методу опорних векторів (SVM). Десять індексів, а саме нормалізований різницевий індекс рослинності, нормалізований різницевий індекс ґрунту, індекс забудованості, індекс біофізичного складу, індекс вилучення забудованої території (BAEI), міський індекс, індекс нової забудови, коефіцієнт смуги для забудованих площ, індекс голого ґрунту та нормалізований індекс забудованої площі використовувалися як вхідні параметри для алгоритмів машинного навчання для підвищення точності класифікації. Комбінований аналіз смуг Sentinel-2 і вищезгаданих індексів дозволив нам створити чотири комбінації на основі характеристик відбиття поверхні. Дослідження включає дані з квітня 2020 року по вересень 2021 року та з квітня 2022 року по червень 2022 року. Багаточасові дані Sentinel-2 із просторовою роздільною здатністю 10 м використовувалися для визначення класифікації LULC. Були отримані основні класи землекористування, такі як вода, ліси, луки, міські території та інші землі. Загалом RF-алгоритм показав вищу точність, ніж SVM. Загальна точність для RF і SVM становила 86,56% і 84,48% відповідно, а середнє значення Kappa становило 0,82 і 0,79 відповідно. Використання комбінації 2 з RF-алгоритмом і комбінації 4 з алгоритмом SVM для класифікації LULC було більш точним. Додаткове використання вегетаційних індексів дозволило підвищити точність класифікації LULC та виділити класи з подібними спектрами відбиття