Porovnanie klasifikácií krajinného pokryvu Krkonôš z hyperspektrálnych dát EnMAP a multispektrálnych dát

Abstract

Cieľom bakalárskej práce bolo porovnať úspešnosť klasifikácie krajinného pokryvu s využitím hyperspektrálnych dát družice EnMAP a multispektrálnych dát v podmienkach horského ekosystému Krkonošského národného parku. Na analýzu boli využité družicové snímky zo satelitov EnMAP, Landsat 9 a Sentinel-2. Po počiatočnom predspracovaní dát boli snímky klasifikované pomocou troch algoritmov: Support Vector Machines, Random Forest a Spectral Angle Mapper. Na overenie presnosti klasifikácie boli využité validačné body, prevzaté a upravené z projektu LUCC4Hydro. Výsledky analýzy ukázali, že najvyššia presnosť klasifikácie bola dosiahnutá pri použití algoritmu Support Vector Machines (celková presnosť 84,87 %) na hyperspektrálnych dátach EnMAP. Výsledky práce potvrdzujú, že vysoké spektrálne rozlíšenie senzora EnMAP poskytuje výhodu pri klasifikácii horského prostredia. Kľúčové slová: EnMAP, Krkonošský národný park, klasifikácia obrazu, hyperspektrálne dáta, Landsat 9

The aim of the bachelor's thesis was to compare the success of land cover classification using hyperspectral data from the EnMAP satellite and multispectral data in the mountain ecosystem conditions of the Krkonoše National Park. Satellite images from EnMAP, Landsat 9, and Sentinel-2 satellites were used for the analysis. After the initial preprocessing, the images were classified using three algorithms: Support Vector Machines, Random Forest and Spectral Angle Mapper. To verify the accuracy of the classification, validation points taken and modified from the LUCC4Hydro project were used. The results of the analysis showed the highest classification accuracy was achieved using the Support Vector Machines algorithm (overall accuracy 84.87 %) on EnMAP hyperspectral data. The results of the work show that the high spectral resolution of the EnMAP sensor provides an advantage in the classification of the mountain environment. Key words: EnMAP, The Krkonoše National Park, image classification, hyperspectral data, Landsat 9