סיווג מבוסס ידע של
תכסית ושימושיי הקרקע
מיכאל גיליצ'ינסקי, אמציה פלד
החוג לגיאוגרפיה ולימודי סביבה, אונוברסיטת חיפה
michaelg@geo.haifa.ac.il
סיווג אמין של מידע המתקבל
באמצעות חישה מרחוק הינו אחד הנושאים המרכזיים בתחום הגיאו-אינפורמציה. סוגיית
הסיווג של תכסית ושימושי קרקע, משלבת מגוון רחב של שיטות לצורך קליטה, איסוף
ועיבוד של נתונים ספקטראליים ואחרים. ההתקדמות המהירה באיכות הנתונים שמסופקים
באמצעות החישה מרחוק וזמינותם הגבוהה, מאפשרות חקירה של מספר רב של תופעות קרקעיות
בו זמנית. כמו כן, הנתונים הרלוונטיים לגבי אותן תופעות יכולים להיאסף באמצעות
מקורות מידע שונים כגון לווינים, סורקים יבילי אוויר, סורקים קרקעיים, תצלומי
אוויר, מסדי נתונים של GIS
ועוד. במקביל התפתחה גם היכולת להתגבר על נתונים שאינם שלמים, על חוסר נתונים מסוג
מסוים ועל סתירות הקיימות בין הנתונים מהסוגים השונים. לפיכך, שילוב של מקורות
מידע רלוונטיים ושיטות ניתוח מתקדמות הינו חיוני לסיווג אמין של תופעות תכסית
ושימושיי קרקע.
המחקר הנוכחי עסק
בשילובם של נתוני GIS
בתהליך סיווג מבוסס ידע של מידע של חישה מרחוק המסופק על ידי לווין IKONOS. על בסיס ארבעה ערוצים
מקוריים של ה-IKONOS
(כחול, ירוק, אדום ותת-אדום קרוב) נבנו ערוצים מלאכותיים – אינדקס צמחי, ערוצי
טרנספורמציה ספקטראלית (PC)
וערוץ טקסטוראלי. אזור המחקר הראשי נמצא בסביבת קרית טבעון ומשתרע על כ-55 קמ''ר
ואזור מחקר נוסף משתרע על שטח דומה בקרבת פי-גלילות. הנתונים הקיימים במערכת המידע
הגיאוגרפי (הממ''ג הלאומי) אודות התכסית ושימושיי קרקע מעודכנים באופן מחזורי
ובחלקם מציגים מידע שגוי. למרות זאת, בנתונים אלו טמונים ההיגיון והניסיון של
המפענחים שסיווגו את התכסית בפיענוח לפי תצלומי אוויר.
שימוש בניתוח מונע-הממ''ג של נתוני חישה מרחוק
מאפשר חילוץ של מאפיינים ספקטראליים וגיאומטריים מפוליגונים של תכסית בהתאם
לקבוצות הסיווג הקיימות בממ''ג הלאומי. מאפיינים אלו שימשו להגדרה של קבוצות סיווג
חדשות בהתאם למידע עדכני של חישה מרחוק. קבוצות סיווג אלה מהוות תוצר של תהליך
זיהוי חריגים מונע-ממ''ג אשר מגדיר מיקבצי פוליגונים שמופיעים כצבירים לאורך הערוצים
הספקטראליים הזמינים. בנוסף לכך, ניתוח תדירויות ההופעה (frequency analysis) איפשר לקבוע, עבור כל
פיקסל בהדמאה, את מידת זיקתו לקבוצת סיווג מסוימת (ערך תמיכה) וליצור צבירים
תת-פוליגונאליים. שילוב ערכי התמיכה והחלטת הסיווג נעשים בשלב שני באמצעות מימוש
האלגוריתם של Dempster-Shafer. בשלב
שלישי נעשה רה-ארגון של צבירים תת-פוליגונאליים בהתאם לקבוצות אימון על פי מאפיינים
גיאומטריים. תוצאות הסיווג נבדקו בשיטות שונות של בקרת איכות כולל שימוש חלקי בלבד
של נתוני GIS;
בדיקות confusion matrix
והפעלת התהליך באזור מחקר נוסף.
התוצאות מציגות
יכולת גבוהה של זיהוי וסיווג שימושי קרקע. סיווג מבנים וכבישים מצריך עבודת המשך
ברזולוציה ספקטראלית וקרקעית גבוהות יותר.