Városi felszínborítás osztályozásának lehetőségei idősoros DESIS és PlanetScope műholdfelvételek fúziójából

Absztrakt

A hiperspektrális távérzékelt adatok használata több új felszínborítás meghatározását teszi lehetővé városi környezetben, mint az
általánosan elérhető multispektrális műholdfelvételek. A hiperspektrális műholdfelvételek hátránya a multispektrálissal szemben, hogy
egyelőre jelentősen alacsonyabb térbeli felbontással rendelkeznek. A tanulmányban multispektrális PlanetScope és hiperspektrális
DESIS műholdfelvételekből készült nagyfelbontású fúziós adattal különböző városi felszíneket határoztunk meg, Random Forest gépi
tanulásos módszerrel. Az adatokat egy budapesti mintaterületre, négy különböző időpontra készítettük el: 2022. június 24., augusztus
18., október 10., illetve 2023. február 15. A fő felszínborítási csoportok - mesterséges felület, növényzet és talaj - osztályozásával közel
90%-os összpontosságot értünk el. Továbbá az alcsoportokat is sikeresen, elfogadható pontossággal szétválasztottunk: fém, beton,
aszfalt, cseréptető és lapostető felületekre. Az osztályozást külső vektoros adatforrás bevonásával, az OpenSteetMap
épületpoligonjaival tovább javítottuk. Az idősoros osztályozott eredményekből meghatároztuk a mintaterület állandó és változó
pixeleit a vizsgált időintervallumra.