Land cover classification from multispectral data using convolutional autoencoder networks - Mäyrä, Janne (2018)
Syväoppiminen saanut paljon huomiota 2000-luvun puolivälistä alkaen, ja tänä päivänä sen sovelluksia on lähes kaikkialla. Samalla aikavälillä avoimen satelliittikuvadatan määrä on kasvanut, erityisesti Sentinel-2 satelliittien laukaisujen jälkeen. Tätä dataa voidaan hyödyntää useissa kaukokartoitussovellutuksissa, mutta tämän datamäärän analysointi ja käsittely on ihmisille käytännössä mahdotonta. Tässä tutkielmassa testattiin erään tunnetun neuroverkkoarkkitehtuurin, U-Netin, suorituskykyä Rakkolanjoen valuma-alueen maanpeiteluokittelussa monispektrisatelliittikuvista eri luokittelutarkkuuksille. Eri lähtodatoilla saatuja luokittelutarkkuuksia vertailtiin keskenään, ja parhaat luokittelutulokset saatiin hyödyntämällä sekä kaikkea Sentinel-2 dataa että erikseen laskettuja spektri-indeksejä. Huolimatta lähes olemattomasta verkkojen hienosäädöstä ja lyhyestä koulutusajasta saadut luokittelutulokset ovat varsin lupaavia helpoimman luokittelutason (CORINE land cover taso 1) tarkkuuden ollessa yli 90% ja haastavimmallakin yli 75%. Tuotettuja maanpeitekarttoja vertailtiin myös visuaalisesti sekä lähtötietoihin että satelliittikuviin. Johtopäätöksenä voidaan todeta, että U-Net on käyttökelpoinen malli Suomen Ympäristökeskuksen tarpeisiin, ja kehitettyä mallia tullaan jatkokehittämään edelleen.