Land Cover Classification of Urban and Peri-urban Areas Using Object-oriented Analysis of Multispectral Imagery

Abstract

Klasifikacija zemljišnog pokrova urbanog i periurbanog prostora pomoću objektno orijentirane analize multispektralnih snimaka Luka ValožićUpotrebom metode nadzirane klasifikacije primjenjuje se stečeno znanje, iskustvo i razumijevanje prostora kako bi se odabrali odgovarajući uzorci klasa zemljišnog pokrova koji će usmjeriti algoritme računalnog programa na podjelu svih elemenata slike u zadani broj imenovanih razreda. Algoritmom multirezolucijske segmentacije koji uzima u obzir spektralna i geometrijska svojstva slike, satelitska se snimka prema zadanim parametrima dijeli u određeni broj homogenih skupina piksela. Na taj način stvoreni segmenti ili objekti slike upotrebljavaju se umjesto pojedinih piksela kao jedinice uzoraka klasa zemljišnog pokrova. Za provjeru točnosti klasifikacije i izradu matrice pogrešaka koriste se prostorno nasumično raspoređeni uzorci referentnih i klasificiranih podataka stratificirani prema unaprijed definiranim klasama zemljišnog pokrova. Na 32. međunarodnom geografskom kongresu održanom 2012. u Kölnu u Njemačkoj rad je predstavljen pod naslovom Object-based LULC classification of urban and periurban areas.Ključne riječi: zemljišni pokrov, satelitske snimke, metoda nadzirane klasifikacije, segmentacija slike, matrica pogrešaka, V-I-S model Land Cover Classification of Urban and Peri-urban Areas Using Object-oriented Analysis of Multispectral ImagerySupervised classification of remote sensing imagery implies usage of a priori knowledge of analysed area of interest for proper selection of land cover classes' samples. Spectral and geometric properties of the satellite image were taken into account by parameters of the multiresolution segmentation algorithm that has been used to divide the selected subset of the scene into homogeneous groups of pixels. Such image segments were used as land cover samples for supervised classification. Accuracy assessment was performed by means of error matrix based on stratified random samples.

Modelling land use and land cover changes in the Lower Neretva Region

“…In the last 10 years, Croatian authors have analysed land use and land cover throughout Croatia using satellite imagery. Most of the papers have recorded similar patterns of change such as agricultural land abandonment and reforestation (Valožić and Cvitanović, 2011;Horvat, 2013;Cvitanović 2014a;2014b;Valožić, 2014;2015;Cvitanović et al, 2016;Jogun, 2016;Cvitanović et al, 2017;Jogun et al, 2017;Šetka et al, 2021, Hamzić, 2022a, Hamzić, 2022b. Land cover changes, such as deforestation, reforestation, and swamp reduction, affect socio-economic development and the environment differently.…”