Skoči na glavni sadržaj

Šumarski list, Vol. 145 No. 11-12, 2021.

Izvorni znanstveni članak

https://doi.org/10.31298/sl.145.11-12.3

Usporedba GEOBIA klasifikacijskih algoritama na temelju Worldview-3 snimaka u izdvajanju šuma primorskih četinjača

Lovre Panđa orcid id orcid.org/0000-0003-4549-4481 ; Sveučilište u Zadru, Odjel za geografiju
Ante Šiljeg orcid id orcid.org/0000-0001-6332-174X ; Sveučilište u Zadru, Odjel za geografiju
Ivan Marić orcid id orcid.org/0000-0002-9723-6778 ; Sveučilište u Zadru, Odjel za geografiju
Fran Domazetović ; Sveučilište u Zadru, Odjel za geografiju
Silvija Šiljeg orcid id orcid.org/0000-0002-5473-2579 ; Sveučilište u Zadru, Odjel za geografiju
Rina Milošević orcid id orcid.org/0000-0002-2302-7738 ; Sveučilište u Zadru, Ured za znanost, projekte i transfer tehnologija

Puni tekst: hrvatski pdf 2.583 Kb

str. 535-544

preuzimanja: 345

citiraj

Sažetak

Šume primorskih četinjača, sa svojom ekološkom, ekonomskom, estetskom i društvenom funkcijom, predstavljaju važan dio europskih šumskih zajednica. Osnovni cilj ovoga rada je usporediti najkorištenije GEOBIA (engl. Geographic Object-Based Image Analysis) klasifikacijske algoritme (engl. Random Trees – RT, Maximum Likelihood – ML, Support Vector Machine – SVM) s ciljem izdvajanja šuma primorskih četinjača na visoko-rezolucijskom WorldView-3 snimku unutar topografskog slijevnog područja naselja Split. Metodološki okvir istraživanja uključuje (1) izvođenje izoštrenog multispektralnog snimka (WV-3MS-a); (2)testiranje segmentacijskih korisničko-definiranih parametara; (3) dodavanje testnih uzoraka; (4) klasifikaciju segmentiranog modela; (5) procjenu točnosti klasifikacijskih algoritama, te (6) procjenu točnosti završnog modela. RT se prema korištenim pokazateljima (correctness – COR, completeness – COM i overall quality – OQ) pokazao kao najbolji algoritam. Iterativno postavljanje segmentacijskih parametara omogućilo je detekciju najprikladnijih vrijednosti za generiranje segmentacijskog modela. Utvrđeno je da sjene mogu uzrokovati značajne probleme ako se klasificiranje vrši na visoko-rezolucijskim snimkama. Modificiranim Cohen’s kappa coefficient (K) pokazateljem izračunata je točnost konačnog modela od 87,38%. WV-3MS se može smatrati kvalitetnim podatkom za detekciju šuma primorskih četinjača primjenom GEOBIA metode.

Ključne riječi

GEOBIA; WorldView-3; šuma primorskih četinjača; Random Trees; Maximum Likelihood; Support Vector Machine

Hrčak ID:

268074

URI

https://hrcak.srce.hr/268074

Datum izdavanja:

31.12.2021.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 1.638 *