U radu je opisana jedna od mogućnosti utvrđivanja obuhvata vodenih površina sa satelitskog snimka korištenjem neuralne mreže. Usporedba s ručnom klasifikacijom na ispitivanom području pokazalo je vrlo dobro slaganje rezultata. S obzirom na to da postoje otvorene mogućnosti daljnjih unapređenja većine elemenata te unapređenja ukupnog koncepta, autori su uvjereni da bi se mogli dobiti još bolji i pouzdaniji rezultati te bi svakako bilo uputno nastaviti istraživanja na tom planu.A possibility of using neural networks to determine the extent of water surfaces shown in satellite photographs, is described in the paper. Comparison with manual classification in the same area shows a very good correspondence of results. As there are ample possibilities for developing an overall concept and most of its elements, authors believe that current results could be improved and made more reliable and, consequently, that further investigations in this fields are highly warranted

Darko Barbalić

Vlatka Rajčić

HRČAK - Portal of Croatian Scientific and Professional Journals

UDK 628.11.001.7:778.32 Primljeno 12. 8. 2003. GRAĐEVINAR 55 (2003) 9, 513-518 513 Identifikacija vodenih površina na  satelitskim snimcima neuralnom mrežom Darko Barbalić, Vlatka Rajčić   Ključne riječi GIS,  neuralna mreža,  daljinsko motrenje, klasifikacija, vodene površine D. Barbalić, V. Rajčić Prethodno priopćenje Identifikacija vodenih površina na satelitskim snimcima neuralnom mrežom U radu je opisana jedna od mogućnosti utvrđivanja obuhvata vodenih površina sa satelitskog snimka korištenjem neuralne mreže. Usporedba s ručnom klasifikacijom na ispitivanom području pokazalo je vrlo dobro slaganje rezultata. S obzirom na to da postoje otvorene mogućnosti daljnjih unapređenja većine elemenata te unapređenja ukupnog koncepta, autori su uvjereni da bi se mogli dobiti još bolji i pouzdaniji rezultati te bi svakako bilo uputno nastaviti istraživanja na tom planu. Key words GIS,  neural network,  remote sensing, classification,  water surfaces D. Barbalić, V. Rajčić Preliminary note Identification of water surfaces on satellite photographs by neural network A possibility of using neural networks to determine the extent of water surfaces shown in satellite photographs, is described in the paper.  Comparison with manual classification in the same area shows a very good correspondence of results.  As there are ample possibilities for developing an overall concept and most of its elements, authors believe that current results could be improved and made more reliable and, consequently, that further investigations in this fields are highly warranted. Mots clés GIS,  réseau neuronal, télédétection, classification,  surfaces aquatiques D. Barbalić, V. Rajčić Note préliminarie Identification des surfaces aquatiques sur les images satellitaires par un réseau neuronalL’article décrit l’une des possibilités de détermination de l’étendue des surfaces aquatiques grâce à l’imagerie satellitaire par l’utilisation d’un réseau neuronal. Une comparaison avec la méthode de classification manuelle dans le périmètre étudié a révélé une très bonne concordance des résultats. Compte tenu des possibilités ouvertes d’améliorations de la plupart des éléments et d’amélioration de l’ensemble du concept, les auteurs sont persuadés qu’on pourrait obtenir de meilleurs résultats et encore plus fiables et qu’il serait utile de poursuivre les recherches sur ce plan. Ключевые слова GIS (ГИС),  невральная сеть, наблюдение из космоса, классификация,  водные поверхности Д. Барбалич, В. Райчич Предварительное сообщение Идентификация водных поверхностей на сателлитных снимках невральной сетью В работе описана одна из возможностей установления охвата водных поверхностей с сателлитного снимка при использовании невральной сети. Сравнение с классификацией вручную на исследоваемой территории показало очень хорошее совпадение результатов. Принимая во внимание то, что существуют открытые возможности дальнейшего развития большéго числа элементов, а также развития полного концепта, авторы уверены, что бы могли быть получены ещё лучшие и более надёжные результаты, так что было бы  целесообразно продолжить исследования на том плане. Schlüsselworte: GIS,  Neuralnetz, Fernmonitoring, Klassifizierung, Wasserflächen D. Barbalić, V. Rajčić Vorherige Mitteilung Identifikation von Wasserflächen auf Satellitaufnahmen mittels Neuralnetz Im Artikel beschreibt man eine der Möglichkeiten den Umfang der Wasserflächen auf Satellitaufnahmen festzustellen, und zwar durch Benützung des Neuralnetzes. Ein Vergleich mit der manuellen Klassifizierung am untersuchten Gebiet zeigte eine sehr gute Übereinstimmung der Ergebnisse. Da offene Möglichkeiten weiterer Förderungen eines Grossteils der Elemente, sowie auch des gesamten Konzepts, bestehen, sind die Verfasser überzeugt dass man noch bessere und zuverlässigere Ergebnisse erreichen könnte, so dass es vorteilhaft wäre diese Forschungen weiter zu führen.   Autori: Darko Barbalić, dipl. ing. građ, Zavod za vodno gospodarstvo, Hrvatske vode, Ul. grada Vukovara 220, Zagreb; doc. dr. sc. Vlatka Rajčić, dipl. ing. građ., Građevinski fakultet Sveučilišta u Zagrebu, Kačićeva 26  Identifikacija vodenih površina D. Barbalić, V. Rajčić 514 GRAĐEVINAR 55 (2003) 9, 513-518 1 Uvod U okviru vodnog gospodarstva često se ukazuje potreba za utvrđivanjem područja vodenih površina. Primjene mogu biti mnogostruke, a neke su od njih prikupljanje osnovnih podloga za potrebe vodnogospodarskog plani-ranja, praćenje dinamike poplava, praćenje promjena na vodnom dobru (npr. iskop šljunka) i slično. Danas postoje različiti načini pribavljanja takvih podlo-ga, a jedna je od mogućnosti daljinsko motrenje, u ovom slučaju satelitskog snimanja. Neke su od prednosti satelitskih snimanja i: • velika površina snimke zahvaćena u jednom trenutku • digitalna forma • mala jedinična cijena snimke (cijena po jediničnoj površini) • mogućnost uporabe snimke za različite namjene • mogućnost cikličkih snimanja u vrlo kratkim vremen-skim razdobljima i nabave "povijesnih" snimaka. Da bi se identificirale vodene površine, satelitske je snimke potrebno "klasificirati", tj. u ovom slučaju podijeliti na "površine pod vodom" i "ostale površine". Postojeći programski paketi za klasifikaciju satelitskih snimaka najčešće se zasnivaju na složenim statističkim algoritmima (mahalanobisova udaljenost, metoda najve-će vjerodostojnosti i slično). U ovom je radu prikazana mogućnost preliminarne klasifikacije satelitskih snima-ka, i to uz pomoć neuralne mreže. 2 Osnovne postavke Postupak klasifikacije satelitske snimke sastoji se od iz sljedećih koraka: • ručno definiranje položaja vodenih površina s poznatim prostornim područjem (pripremanje podataka za kalibraciju neuralne mreže) • formiranje skupa podataka za treniranje neuralne mreže na osnovi definiranih vodenih površina te tre-niranje neuralne mreže (kalibriranje neuralne mreže) • klasificiranje ostatka satelitske snimke istreniranom neuralnom mrežom. Satelitska snimka sastoji se od jednog ili više kanala ko-ji se prostorno preklapaju. Svaki je od ovih kanala pra-vokutna matrica s cjelobrojnim vrijednostima između 0 i 255. Prostorno, svakom elementu matrice na tlu pripa-da kvadrat određene veličine. Drugačije rečeno, svaka točka na tlu definirana je n-dimenzionalnim vektorom (n - broj kanala) čije komponente mogu imati cjelobroj-ne vrijednosti od 0 do 255. Da bi se omogućilo izdvajanje vodenih površina sa sate-litske snimke, snimku je potrebno klasificirati, tj. svakom prostornom elementu dodijeliti vrijednost 0 - nije vode-na površina ili 1 - vodena površina. Drugačije rečeno, treba definirati funkciju ),...,(),...,( 11 nn xxfxx →  pri čemu  { } nixi ..1    ,255,...,1,0 =∈   gdje je n  broj kanala satelitske snimke,  a { }1,0),...,( 1 ∈nxxf   (1 - vodene površine, 0 - ostale površine) Definiranje funkcije ),...,(),...,( 11 nn xxfxx →  koja bi vrijedila za više satelitskih snimaka različitih karakteris-tika vrlo je složen problem te se u praksi definira poseb-na funkcija za svaku snimku posebno. U okviru ovog ra-da, definiranje ove funkcije prepušteno je neuralnoj mreži. Neuralna je mreža sustav za procesiranje informacija koji se bazira na generalizaciji ljudskog poimanja. Pro-cesiranje informacija obavlja se u velikom broju jednos-tavnih, međusobno povezanih elemenata “neurona” koji razmjenuju signale. Svaka veza dvaju neurona ima svo-ju “težinu” – multiplikator jačine signala koji se njome prenosi, a na osnovi ulaznih signala pojedini neuron “akti-vacijskom funkcijom” određuje izlazni signal. Jedna od najbitnijih karakteristika neuralne mreže jest mogućnost “nadziranog” učenja na primjerima, to jest. samoprila-gođavanja “težina” pojedinih veza radi minimizacije greške izlazne vrijednosti. U ovom se slučaju “trenira-njem” neuralne mreže se definira funkcja klasifikacije satelitskog snimka ),...,(),...,( 11 nn xxfxx →  (slika 1.). Ovako istrenirana neuralna mreža nadalje služi za klasifikaciju ostatka satelitskog snimka (slika 2).       Slika 1. Treniranje neuralne mreže - definiranje funkcije klasifikacije satelitske snimke NEURALNA MREŽA (NETRENIRANA) SKUP ZA TRENIRANJE GIS (PRIPREMA) RUČNO KLASIFICIRANO PODRUČJE SATELITSKA SNIMKA D. Barbalić, V. Rajčić Identifikacija vodenih površina GRAĐEVINAR 55 (2003) 9, 513-518 515 3 Primjer Za potrebe ovog rada upotrijebljena je LANDSAT7 (ETM) satelitska snimka snimljena 2. 8. 2000. Površina koju snimka pokriva jest otprilike 33270 km2 (slika 3.). Slika 3. Područje satelitske snimke Snimka se sastoji od ukupno 8 kanala čije prostorne raz-lučivosti variraju između 15 i 60 m, a ukupni raspon svjetlosnog spektra je 0,45 – 12,5 mikrona. Prostorna je razlučivost u radu svedena na jedinstvenu za sve kanale od 30 m. Za manipulaciju satelitskom snimkom, ručnu digitaliza-ciju te formiranje potrebnih skupova podataka čitljivih za neuralnu mrežu (tekstualna datoteka) korišteni su stan-dardni GIS alati. Isti su alati upotrijebljeni i za transfor-maciju rezultata rada neuralne mreže (tekstualna datote-ka) u standardne prostorno referencirane GIS formate (slike). Uporabljena je javno dostupna neuralna mreža koja omogućuje vrlo jednostavnu integraciju te su formira-ne odgovarajuće rutine za rad. Da bi se omogućilo formiranje skupa podataka za trening neuralne mreže, odabran je mali dio (1,6 km2) satelits-kog snimka, za koji postoji vrlo precizna i vizualno jas-na georeferencirani ortofotografska snimka približno jednake starosti kao i satelitska. Vizualnom interpretaci-jom ovog snimka, odabrano područje je ručno podijelje-no na vodene (vrijednost 1) i ostale (vrijednost 0) povr-šine (tzv. poligone) (slike 4.a – 4.d). Ovako definirane površine prevedene su u rastersku matricu koja prostor-no odgovara matrici elemenata satelitske snimke. Svakom je elementu matrice osim vrijednosti dodijeljene ručnom klasifikacijom  u prethodnom koraku dodijeljena i odgo-varajuća vrijednost svih osam kanala satelitske snimke. Time je formiran skup podataka za treniranje neuralne mreže od ukupno 1771 elementa (“primjera”), od čega je 413 klasificirano kao “vodene površine”, a ostatak kao “ostale površine”. Slika 4.a Aerofotografski snimak Slika 4.b Satelitska snimka  Slika 4.c Ručna interpretacija Slika 4.d  Skup podataka za   treniranje neuralne mreže Problem određivanja optimalnih parametara neuralne mreže (arhitektura, broj neurona, learning rate, learning momentum) vrlo je složen i ne postoji jedinstven način za njihovo određivanje. Na osnovi literaturnih podataka i ograničenja ovdje primijenjene neuralne mreže, odab-rana je mreža s 200 neurona i 1500 epoha, dok je za lear-ning rate i learning momentum formiran skup od 40 pa-rova vrijednosti te je odabran onaj par koji je imao naj-      Slika 2. Klasifikacija satelitske snimke  PODACI ZA KLASIFIKACIJU  NEURALNA MREŽA (TRENIRANA) KLASIFICIRANI PODACI GIS (PRIKAZ) PODACI ZA KLASIFIKACIJU GIS (PRIPREMA) SATELITSKA SNIMKA Identifikacija vodenih površina D. Barbalić, V. Rajčić 516 GRAĐEVINAR 55 (2003) 9, 513-518 manju srednju kvadratnu razliku između točnih i prora-čunanih vrijednosti skupa podataka za treniranje. Tako je u konačnici upotrijebljena feed forward - back propagation neuralna mreža s 200 neurona i 1500 epoha, learning rate 0,0008 i learning momentum 0,001. S obzirom na to da neuralna mreža kao rezultat daje re-alni broj, a da je za potrebe klasificiranja potrebna disk-retna vrijednost (u ovom slučaju 0 ili 1) da bi se odredi-la granica (g) između ovih vrijednosti, primijenjen je princip najveće vjerodostojnosti (slika 5.), to jest odab-rana je ona granica (g) za koju je najveći broj elemenata skupa za trening točno klasificiran. Odabrana je vrijed-nost g = 0,393, pri čemu je točno klasificirano 90,8% elemenata. g=0.393 P=0.9080.850.860.870.880.890.900.910.920.930.940.950.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60gP(g) Slika 5. Određivanje granice g  4 Rezultati Da bi se mogla ocijeniti uspješnost klasifikacije satelits-ke snimke s pomoću neuralne mreže, napravljena je kla-sifikacija testiranog područja različitim metodama te su proračunane njihove statističke karakteristike. Za testi-rano je područje odabrano jezero Jarun s okolinom (slike 6.a i 6.b), površine ukupno 4,35 km2 (matrica satelitske snimke veličine 82 x 59 elementa). Slika 6a Aerofotografska snimka  Slika 6.b Satelitska snimka  Slika 6.c Ručna klasifikacija aerofotografske snimke   Slika 6.d Ručna klasifikacija  Slika 6.e. Klasifikacija upo-  rabom neuralne mreže Klasifikacija je izvršena ručnom klasifikacijom (slike 6.c i 6.d), klasifikacijom neuralnom mrežom (slika 6.e) te nadziranom klasifikacijom primjenom komercijalno-ga programskog paketa (slika 6.f).   Slika 6.f Prethodna klasifikacija komercijalnim programskim paketom  D. Barbalić, V. Rajčić Identifikacija vodenih površina GRAĐEVINAR 55 (2003) 9, 513-518 517 Rezultati usporedbe klasifikacija snimaka sumirani su u tablici 1 Tablica 1. Različito klasificirane površine testiranog područja od ukupno 4838 elementa VODENE POVRŠINE  NM RU ST NM - 2.3% 10.4% RU 1.0% - 10.0% OSTALE POVRŠINE ST 0.2% 1.2% - NM - klasifikacija uporabom neuralne mreže RU - ručna klasifikacija ST - predhodna klasifikacija komercijalnim   softverom NAPOMENA: vrijednosti odgovaraju broju elemenata (postotku u odnosu na cijelo testno područje) koji su različitim metodama klasificirani u različite klase 5 Zaključak U radu je opisana klasifikacija multispektralne satelitske snimke uporabom neuralne mreže. Usporedba s ručnom klasifikacijom pokazala je vrlo dobro slaganje - razlike na manje od 3% površine, dok su razlike u odnosu na klasifikaciju komercijalnim programskim paketom dosta veće. Vjerojatno je jedan od razloga i to što je u okviru te klasifikacije izvršeno razlučivanje na šest a ne na dvi-je klase. Pri definiranju skupa podataka za treniranje trebalo bi posvetiti pažnju slijedećem: • Optimiranju količine podataka, jer povećanje količi-ne podataka, s jedne strane, zahtjeva više rada na nji-hovu formiranju i više vremena potrebnog za treni-ranje i određivanje parametara rada neuralne mreže, a s druge strane vrlo vjerojatno doprinosi većoj pouzda-nosti rada. • Heterogenosti površina koje treba izdvojiti u pojedi-ne klase sa stajališta tehnologije satelitskog snima-nja, što se vidi na ovdje odabranom primjeru. Očito je da se vizualno (prema boji) razlikuju šljunčara (žuto), rijeka (crno) i jezero Jarun (zeleno). Iako to u okviru ovog primjera nije predstavljalo problem za relativno točnu klasifikaciju, može se dogoditi da određene vodene površine imaju bitno drugačije karak-teristike te da ne bi bile identificirane na ovaj način. • Određeni je problem i određivanje granica između vodenih i ostalih površina jer su one promjenjljive u vremenu (ovisne o vodostaju), tako da bi se za formira-nje skupa za treniranje neuralne mreže trebale odab-rati one vodene površine za koje se može što točnije utvrditi vodena površina u trenutku snimanja. Veliku ulogu u ukupnoj primjeni neuralne mreže za kla-sifikaciju satelitskih snimaka imaju, naravno, i karakte-ristike same mreže. U ovom je slučaju uporabljena "stan-dardna" feed - forward, back propagation neuralna mre-ža, ali bi svakako trebalo razmisliti o primjeni i testirati i druge moguće arhitekture kao na primjer Kohenenovu. Postavlja se i pitanje optimaliziranja veličine mreže, tj. broja neurona koji je čine, te određivanja parametara za njezino treniranje. Dakako sve su ove veličine i u uskoj vezi s karakteristikama seta podataka za treniranje i sa-me satelitske snimke. U literaturi ne postoje precizne upute za određivanje karakteristika neuralnih mreža nego samo načelne preporuke. Vjerojatno bi se teorijskim i empirijskim istraživanjem na ovom polju mogli izvući neki manje uopćeni zaključci i time unaprijediti cjelo-kupni proces klasifikacije. Problemi koji su se pojavili u najvećoj su mjeri sporost rada i nepostojanje nekih specifičnijih funkcija. Problem brzine rada bi se vjerojatno mogao djelomično izbjegnu-ti optimaliziranjem neuralne mreže, ali bi za ozbiljniji rad bilo uputno koristiti se nekim sofisticiranijim alatom. Različiti tipovi satelitskih snimaka ovisno o tehnologiji daljinskog motrenja zasigurno imaju ključnu ulogu za klasifikaciju. U osnovi, najbitnija su dva parametra i to: • prostorna razlučivost satelitske snimke koja utječe na minimalnu širinu i/ili površinu koju je moguće identificirati. U ovom je slučaju to 30 m, ali postoje i satelitske snimke s boljom razlučivošću; • broj kanala i raspon njihovih spektara koji definiraju vektor elementa satelitske snimke  Odabirom odgovarajućeg tipa satelitske snimke uvelike se može olakšati njegova klasifikacija za pojedine potre-be, a o broju kanala i rasponu njihovih spektara ovise i potrebne karakteristike i parametri neuralne mreže. Na osnovi svega spomenutog može se zaključiti da je klasifikacija satelitske snimke s pomoću neuralne mreže dala sasvim zadovoljavajuće rezultate te opravdala načelni koncept. S obzirom na to da postoje otvorene mogućnosti daljnjih unapređenja većine elemenata te unapređenja ukupnog koncepta, velika je vjerojatnost da bi se mogli dobiti još bolji i pouzdaniji rezultati te bi svakako bilo uputno nas-taviti istraživanja na tom planu. IZVORI [1] Žagar, Z.: Ekspertni sustavi, FGZ Zagreb, Zagreb, 1991.  [2] Anderson, D.; McNeill, G.: Artificial Neural Networks Technology, Utica, USA, 1992.  Identifikacija vodenih površina D. Barbalić, V. Rajčić 518 GRAĐEVINAR 55 (2003) 9, 513-518 [3] Pauše, Ž.: Uvod u matematičku statistiku, Školska knjiga, Zagreb, 1993. [4] Lillesand, T.M.; Kiefer, R.W.: Remote sensing and Image Interpretation, John Wiley & Sons, New York, USA, 1994. [5] Meijerink, A.: Introduction to the Use of Geographic Information Systems for Practical Hydrology, International Institute for Aerospace Survey and Earth Sciences, Enschede, Netherlands, 1994. [6] ESRI: Using Avenue - Customization and Application Development for ArcView, Environmental Systems Research Institute, Inc.,  Redlands, USA, 1997. [7] Japan International Cooperation Agency: The Study for Water Pollution Reduction on the Sava River Basin in the Republic of Croatia, Zagreb, 2001.  

Identification of water surfaces on satellite photographs by neural network

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

HRČAK - Portal of Croatian Scientific and Professional Journals