Segmentacija je ključnega pomena za kakovost rezultatov končne klasifikacije. Zato je zelo pomembno oceniti rezultate segmentacije s kvantitativnimi metodami in vedeti kakšni vhodni podatki so potrebni za pridobitev najboljših možnih rezultatov segmentacije. V članku je opisana raziskava vpliva algoritma segmentacije, nastavitve parametrov ter prostorske in spektralne ločljivosti na kakovost segmentacije. Članek je objavljen v reviji s faktorjem vpliva 1,183.
COBISS.SI-ID: 36528685
V članku smo ocenjevali uspešnost dveh novih predlaganih algoritmov klasifikacije in analizirali kompleksnost porazdelitve pikslov znotraj segmenta z uporabo večkratnega naključnega vzorčenja in večkratnim izračunom mer podobnosti – statistike neparametričnega testa Kolmogorova-Smirnova in parametričnega Studentovega t-testa. Uspešnost predlaganih algoritmov smo ocenili na satelitskem posnetku WorldView-2. Oba predlagana algoritma klasifikacije sta pokazala izboljšanje v skupni oceni natančnosti, prav tako pa smo pridobili natančnejše karte klasifikacije. Članek je objavljen v reviji s faktorjem vpliva 3,180 (prva četrtina).
COBISS.SI-ID: 37833517
V prispevku je predstavljena popolnoma samodejna procesna veriga za ortorektifikacijo optičnih vzdolžnih senzorjev. Postopek je robusten in deluje brez poseganja operaterja od surovega posnetka do ortorektificiranega posnetka. Modularno je razdeljen na štiri korake: pridobivanje metapodatkov, samodejna izločitev oslonilnih točk, geometrično modeliranje in ortorektifikacija. Korak izločanje osloničnih točk kot referenco uporablja georeferenciran vektorski sloj cest in ustvari datoteko s seznamom točk ter njihovo oceno natančnosti. Fizični geometrični model temelji na kolinearnih enačbah in deluje na podlagi surovih satelitskih posnetkov. Položaj senzorja in odnose z odsekovnimi polinomskimi funkcijami drugega reda modelira v odvisnosti od časa zajema posnetka. Parametre zunanje orientacije ocenimo z metodo najmanjših kvadratov z uporabo robustne ocene za odstranjevanje grobo pogrešenih točk. Satelitski posnetki so ortorektificirani z uporabo digitalnega modela reliefa in umeščeni v državni koordinatni sistem. V članku je uporabnost metode predstavljena s testiranjem treh satelitskih posnetkov RapidEye, posnetih na območjih z različno terensko konfiguracijo. Za potrditev učinkovitosti in izboljšanje robustnosti postopka smo opravili številne teste. Z uporabo geometričnega modela smo dosegli podpikselsko natančnost na neodvisnih kontrolnih točkah, položajna natančnost ortorektificiranih posnetkov pa je približno en piksel. Predlagan postopek je splošen in je enostaven za prilagoditev na različnih senzorjih.
COBISS.SI-ID: 38502189
V prispevku je predstavljen izbor algoritmov za segmentacijo optičnih posnetkov daljinskega zaznavanja in možnosti njihove uporabe. Podan je tudi pregled programske opreme za objektno klasifikacijo, s poudarkom na postopku segmentacije. Podane informacije o algoritmih in programih za objektno klasifikacijo ne nudijo klasičnega recepta za najboljšo izbiro, temveč uporabnika »opremijo« z vsem potrebnim znanjem, da bo lahko v konkretni analizi in v danih okoliščinah pridobil najboljše možne rezultate segmentacije.
COBISS.SI-ID: 39605549
V članku smo ocenili korelacijo med natančnostjo segmentacije in natančnostjo iz segmentacije izvedene klasifikacije. Natančnost segmentacije in klasifikacije smo ocenili s stotimi različnimi kombinacijami parametrov segmentacije, tremi klasifikatorji, petimi razredi pokrovnosti, dvajsetimi cenilkami klasifikacije in sedmimi merami kakovosti klasifikacije. Rezultati so pokazali, da so vse nenadzorovane cenilke, ki ne temeljijo na številu segmentov, zelo visoko korelirane z vsemi merami kakovosti klasifikacije in so zato primerne kot kazalniki za kakovost klasifikacije pokrovnosti. Po drugi strani so korelacije z nadzorovanimi cenilkami odvisne od zelo veliko faktorjev, zato jim ne moremo zaupati in uporabiti kot zanesljive kazalce kakovosti klasifikacije.
COBISS.SI-ID: 40688685