Titkár - Szent István Egyetem
Titkár - Szent István Egyetem
Titkár - Szent István Egyetem
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.