Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do aktualizacji map pokrycia terenu Corine

Aktualne mapy pokrycia terenu są podstawą wielu dyscyplin nauki oraz mają szerokie zastosowanie aplikacyjne. Jednym z problemów aktualizacji map jest proces aktualizacji danych. Teledetekcja dostarcza codziennie nowych zobrazowań satelitarnych, które mogą zaspokoić potrzeby aktualizacji baz danych. W niniejszym artykule autorzy przedstawiają metodę klasyfikacji pokrycia terenu sztucznymi sieciami neuronowymi fuzzy ARTMAP zgodnie z założeniami i legendą Corine Land Cover na podstawie danych satelitarnych Landsat, które wykorzystywane są do opracowania map pokrycia terenu. W artykule użyto jako danych referencyjnych i weryfikacyjnych najnowszą mapę Corine Land Cover (CLC) 2012. Do przeprowadzenia klasyfikacji symulatorem wykorzystano trzy zdjęcia satelitarne Landsat TM (21.04.2011, 05.06.2010, 27.08.2011). Obszarem badań były okolice Warszawy. Wynikami pracy symulatora są mapy klasyfikacji pokrycia terenu oraz macierze błędów klasyfikacji. Uzyskane wyniki potwierdzają, że sztuczne sieci neuronowe mogą z powodzeniem być wykorzystywane do aktualizacji map pokrycia terenu.

Modern land cover maps are the basis of many scientific disciplines and they are widely applied. One of the problems connected with the revision of maps is the data updating procedure. Remote Sensing daily provides us with the new satellite images, that can meet the needs of database updates. In this article the method of classification for land cover with the artificial, neural, fuzzy ARTMAP networks is presented by the authors in accordance with the objectives and legend of the CORINE Land Cover Map on the basis of the Landsat satellite data, which are used to elaborate the land cover maps. The latest CORINE Land Cover map 2012 polygons are used as the reference and verification data. Three satellite Landsat TM images of 21.04.2011, 05.06.2010, 27.08.2011 are processed by a fuzzy, artificial, neural network classificatory simulator. The area of research was Warsaw and its surrounding area. The results of this research are the classificatory land cover maps and error matrices. Acquired results confirm that the artificial neural networks can be successfully used for land cover updating.