Multitemporale Analyse zur Verbesserung ... - … Workshop 2015 fbeyer@igf.uos.de 𝑛 𝑘 = 𝑛!...

7. RESA Workshop 2015 fbeyer@igf.uos.de

Sascha Klonus (DVZ-MV Schwerin)

Yael Etzion, David Broday (Technion, Israel )

Multitemporale Analyse zur Verbesserung von

Klassifikationen landwirtschaftlicher Flächen

mit RapidEye-Daten

Fotos: JARMER, BEYER 2013

Florian Beyer

Thomas Jarmer

Bastian

Siegmann

Universität Osnabrück,

Institut für Geoinformatik und

Fernerkundung

Yael Etzion

David Broday Technion, Haifa, Israel

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Projekt

- AerosolLand -

Inference of Aerosol and Land Use Interactions from Remote Sensing Data

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Einleitung Motivation

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Geländearbeit 2013

März 2014

20 Klassen

713 Flächen

Juni 2014

30 Klassen

712 Flächen

März 2015

24 Klassen

638 Flächen

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Multispektrale Daten

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

450 500 550 600 650 700 750 800 850

Reflexio

nsgra

d

Wellenlänge in nm

Spektrum Vegetation

Spektrum Vegetation(Rapideye)

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SPENGLER 2014

t = 1 t = 2 t = 3 t = 4

SPENGLER 2014

Multitemporaler Ansatz

Gerste Winterweizen

SERRANO 2000 Wavelength

Winterweizen

DAS = Days after Sowing

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Datenverfügbarkeit 2013

Oct 12 Nov 12 Dec 12 Jan 13 Feb 13 Mar 13 Apr 13

Fallow 1st crop cycle

Apr 13 Mai 13 Jul 13 Aug 13 Jun 13

2nd crop cycle

08th June 2014

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Datenverfügbarkeit 2014

Oct 13 Nov 13 Dec 13 Jan 14 Feb 14 Mar 14 Apr 14

Fallow 1st crop cycle

Apr 14 Mai 14 Jul 14 Aug14 Jun 14

2nd crop cycle

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Datenverfügbarkeit 2015

Oct 14 Dec 14 Feb 15 Mar 15

Fallow 1st crop cycle

Apr 15 Mai 15 Jul 15 Aug15 Jun 15

2nd crop cycle

Nov 14 Jan 15 Apr 15

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Methodik

JM = Jeffries-Matusita separability ML = Maximum Likelihood

SVM = Support Vector Machines OAA = Klassifikationsgenauigkeit

K = Kappa-Koeffizient (Gütemaß)

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𝑛

𝑘=

𝑛!

𝑘! 𝑛 − 𝑘 !

16 Klassen (n) =

120 Klassenpaarungen

Verwendete

Datensätze

Anzahl

untrennbare

Klassen-

paarungen

JM für

schlechteste

Paarung

Okt 12 90 0,3

Jan 13 61 0,55

Mär 13 41 0,61

Jan, Mär 13 10 1,57

Okt 12 +

Jan, Mär 13 1 1,89

Spektrale Trennbarkeit

Jeffries-Matusita separability (JM) (WACKER 1971)

JM = 0 Klassen nicht trennbar

JM = 2 Klassen komplett trennbar

Klassen gelten ab 1,9 gut spektral trennbar

0 2 1,9 1,8

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Critical Pairings Oct12 Jan13 Mar13 Jan13 + Mar13 Oct12 + Jan13 +

Mar13

P1

1 Green Fallow Onion 0.304 0.551 0.614 1.575 1.887

2 Green Fallow Chickpeas 0.546 0.634 0.775 1.789 1.935

3 Green Fallow Orchard 0.547 0.661 1.107 1.813 1.943

4 Chickpeas Orchard 0.604 0.831 1.125 1.848 1.948

5 Peas Pastureland 0.636 0.833 1.187 1.859 1.960

6 Chickpeas Onion 0.684 0.867 1.198 1.860 1.969

7 Peas Green Fallow 0.699 1.049 1.281 1.880 1.972

8 Grain Millet 0.715 1.074 1.338 1.890 1.974

9 Leek Onion 0.734 1.177 1.375 1.890 1.977

10 Fennel Orchard 0.738 1.229 1.474 1.894 1.982

Jun13 Aug13 Jun13 + Aug13 Oct12 + Jun13 +

Aug13

Oct12 + Apr13 +

Jun13 + Aug13

P2

1 Green Fallow Grain Residues 0.705 0.690 1.514 1.773 1.890

2 Green Fallow Orchard 0.792 0.708 1.552 1.812 1.928

3 Pumpkin Watermelon 0.801 0.708 1.664 1.838 1.949

4 Fallow Grain Residues 0.883 0.748 1.700 1.844 1.951

5 Muskmelon Watermelon 0.925 0.791 1.709 1.847 1.975

6 Muskmelon Pumpkin 1.007 0.858 1.715 1.868 1.978

7 Maize Sorghum 1.020 0.862 1.724 1.873 1.979

8 Muskmelon Onion 1.115 0.868 1.725 1.875 1.982

9 Onion Pumpkin 1.139 0.914 1.729 1.888 1.988

10 Tomato Watermelon 1.142 0.968 1.732 1.919 1.989

Spektrale Trennbarkeit 2013

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2015

13 Datensätze:

8191 Kombinationen

(MemoryError nach 2036 K.)

65 Einzelbänder:

36,893,488,147,419,103,231

(36.89 Trillionen)

Kombinationen

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Spektrale Trennbarkeit 2015

• 13 Datensätze

• 24 Klassen 276 Klassenpaarungen

• 0 kritische Paarungen

Critical Pairings JM-Value

1 Wheat Oat 1.995

2 Orchard Olive 1.998

3 Bird's-foot

Trefoils

Green

Fallow 1.999

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Maximum Likelihood Support Vector Machine

- parametrischer Klassifikator

- setzt Normalverteilung voraus

- nicht-parametrischer Klassifikator

- setzt keine Normalverteilung voraus

𝐿 𝑋 = 𝑃 𝑤𝑖 ∗ 𝑝(𝑋|𝑤𝑖)

(LILLESAND & KIEFER 2000)

Klassifikation

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1. Kultur

Stacks

10/12

01/13

03/13

Anzahl

Klassen 16

ML

OAA 94,83

0,93

SVM OAA 96,13

0,95

Klassifikationsergebnisse 2013

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Klassifikationsergebnisse 2013

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Klassifikationsergebnisse 2013

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Jahr 2013 P1 2015 P1

Anzahl

Klassen 16 24

Anzahl

Datensätze 3 13

ML

OAA

(%)

94,83 94,85

SVM 96,13 In Process

MD 74,09 74,57

PP 58,72 14,84

MahaD 69,51 79,01

SAM 0,15 57,46 52,06

SID 64,52 75,80

RF 97,97 97,83

Classification results 2013 / 2015

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• Phänologie Hohes Potential

• Nutzung: multispektrale, -temporale Satellitendaten

• Jeffries-Matusita separability geeignetes Maß zur Findung

optimaler Data Stacks

Performance-Problem bei großen Datensätzen

• Maximum Likelihood schnell und hohe Genauigkeiten

• SVM höhere Klassifikationsgenauigkeit, jedoch

Rechenaufwand um den Faktor 5 - 7 höher

• Random Forest in Zeit und Genauigkeit die besten

Ergebnisse

Zusammenfassung

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Ausblick

15 Tage Zyklus für RapidEye-Daten (= 12/13 Datensätze)

Eine Periode von Oktober bis März/April

Maskierungstool

(Pollmüller, Beyer)

BestStackTool

(Pollmüller, Beyer)

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Danke für die Aufmerksamkeit

BEYER, F., JARMER, T., & SIEGMANN, B. (2015): Identification of agricultural crop

types in Northern Israel using multitemporal RapidEye data. In: PFG. 1/2015:21-32.

BEYER, F., JARMER, T., SIEGMANN, B., KLONUS, S., ETZION, Y., BRODAY, D.

(2014): Verbesserte Identifikation landwirtschaftlicher Kulturen in Nordisrael durch

Einbeziehung der Phänologie aus RapidEye-Daten. Proceedings: 20. Workshop

Computerbildanalyse und Sensorik in der Landwirtschaft.

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