03.12.2012 Views

Titkár - Szent István Egyetem

Titkár - Szent István Egyetem

Titkár - Szent István Egyetem

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

TÁVÉRZÉKELT ADATOK HIBRID DÖNTÉSI FA-ALAPÚ<br />

OSZTÁLYOZÁSA<br />

Classification of remotely sensed data by a hybrid decision tree algorithm<br />

Bakos Károly<br />

SZIE MKK Környezetgazdálkodási agrármérnök szak V. évf.<br />

karoly.bakos@googlemail.com<br />

Konzulens(ek): Dr. Kristóf Dániel egyetemi adjunktus<br />

A dolgozatban ismertetett munka célja egy nagy felbontású felszínborítási<br />

térkép elıállítása volt Disaster Monitoring Constellation (DMC) mőholdfelvételsorozat<br />

feldolgozása során. A felszínborítási és földhasználati térképeket a<br />

késıbbiek folyamán diffúz szennyezı modellek alkalmazásakor bemeneti<br />

adatként szeretnék használni.<br />

A DMC egy olyan mőholdrendszer, melyet több nemzet összefogásával,<br />

katasztrófamonitorozási céllal alakítottak ki. A mintaterület a Wensum folyó<br />

vízgyőjtıje az Egyesült Királyságban. A folyó – valószínőleg a diffúz<br />

mezıgazdasági terhelés következtében – nagymértékben szennyezett. A<br />

szennyezés modellezésére a SWAT (Soil Water Assessment Tool) modellt<br />

alkalmazzák, amelynek fontos bemeneti paramétere a jelen munka során<br />

elıállított felszínborítási térkép.<br />

A DMC felvételsorozat (22 önálló felvétel) idıben egy teljes<br />

mezıgazdasági ciklust lefedett, amelyek közül végül (felhık és minıségi<br />

problémák miatt) összesen négy felvétel bizonyult alkalmasnak a vizsgálatra.<br />

Már ezen felvételek alapján is lehetıvé vált a növényzet idıbeli<br />

karakterisztikájának alkalmazása az osztályozási eljárásban.<br />

A kidolgozott osztályozási eljárás alapja egy speciális döntési fa. A<br />

csomópontokon csoportosítandó bemeneti adathalmaz, valamint a kialakítandó<br />

csoportok meghatározása egy speciális algoritmus segítségével történt. Az<br />

algoritmust a maximális osztályozási pontosságra van optimalizálva; a végsı<br />

döntési fa konstrukciója a bemeneti adat-választó algoritmus alapján alakul ki.<br />

Az optimalizálásnak köszönhetıen a végsı, osztályozott felszínborítási<br />

tematikus térkép általános pontossága 86,07%, ami jóval magasabb, mint az<br />

eddigi hagyományos tematizálási folyamatok során elért 65-75%.<br />

A módszer általánosan alkalmazható, ammenyiben idıbeni<br />

mőholdfelvétel-sorozat rendelkezésre áll. A mőholdfelvétel minısége nincs<br />

olyan nagy hatással a végsı tematikus térkép minıségére, mint a hagyományos<br />

interpretálás során. Az elıállított térkép részletessége és pontossága alkalmas a<br />

diffúz hidrológiai modellezés céljaira.

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!