Použití metod detekce změn statistických modelů v analýze obrazu

Abstract

Požáry a další přírodní katastrofy mohou mít ničivý dopad na životní prostředí. Ma- pování postižených oblastí může být ale nákladné a časově náročné. Tento výzkum se zaměřuje na využití satelitních snímků k identifikaci oblastí poškozených lesními požáry v Portugalsku, konkrétně v roce 2005, kdy došlo ke značnému počtu požárů. Data využitá v této studii pocházejí z družicových senzorů, které se spoléhají výhradně na odraz slunečního světla. Prozkoumáme různé transformace dat s cílem zlepšit detekci oblastí poškozených požárem. Kromě toho se zaměříme na několik strategií pro odstranění oblačnosti. K vyhodnocení nám pak slouží řada klasických testů pro detekci změny. Dále představujeme přístup, který umožňuje porovnat analyzovanou oblast nejen s ofi- ciální Portugalskou databází požárů, která poskytuje pouze informace o místech vzniku požárů, ale také s dalšími zdroji již provedených analýz. Překvapivě nejlepších výsledků bylo dosaženo záměrným nadhodnocením oblačnosti a následným použitím M-odhadů. Bylo zjištěno, že odhad plochy zasažené požárem je při- bližně o 10 % horší než v ostatních typů analýz, kde jsme uvažovali různé typy závislostí. Cílem tohoto výzkumu je s využitím satelitních snímků a analytických technik nejen přispět k efektivní detekci a mapování požáry poškozených oblastí, ale i usnadnit...

Fires and other natural disasters can have a devastating impact on the environment. However, mapping affected areas can be costly and time consuming. This research fo- cuses on the use of satellite imagery to identify areas affected by forest fires in Portugal, specifically in 2005 when a significant number of fires occurred. The data used in this study come from satellite sensors that rely solely on the reflection of sunlight. We will explore different transformations of the data to improve the detection of fire-damaged areas. In addition, we will focus on several strategies for cloud removal. We then use a number of classical tests for change detection to evaluate our results. Furthermore, we present an approach that allows us to compare the analysed area not only with the official Portuguese fire database, which only provides information on fire locations, but also with other sources of analysis already performed. Surprisingly, the best results were obtained by deliberately overestimating cloud cover and then applying M-estimates. The estimate of the area affected by fire was found to be approximately 10 dependencies were considered. The aim of this research is to use satellite imagery and analysis techniques not only to contribute to the effective detection and mapping of fire damaged areas, but also to...