Il presente studio si inquadra nel Programma di ricerca “The demonstration of the COSMO-SkyMed capabilities and exploitation for science and civilian applications” dell’Agenzia Spaziale Italiana e ha lo scopo di dimostrare le potenzialità dell’utilizzo congiunto di dati ottici multispettrali e SAR in banda X ad alta risoluzione geometrica per la classificazione del land-cover/land-use. Un primo test di classificazione tematica con dati GeoEye-1 e COSMO-SkyMed è stato realizzato nella zona litoranea circostante la città di Venezia, scelta per la presenza di un land-cover ricco e unico nel suo genere. Il confronto tra le classificazioni pixel-based e object-based mostrano che come la seconda dia sempre risultati più accurati. Inoltre, l’aggiunta del dato radar a quello ottico è ininfluente nel caso della classificazione pixel-based (si passa da una Overall Accuracy di 68,4% a 69,4%) mentre produce un incremento di accuratezza di circa il 15% nel caso dell’OBIA (si passa da una Overall Accuracy di 73,0% a 88,8%).

Fusione di dati COSMO-SkyMed e Geoeye-1 per la classificazione del land cover nella laguna di Venezia

GIANINETTO, MARCO;RUSMINI, MARCO;ROTA NODARI, FRANCESCO;FRASSY, FEDERICO;MARCHESI, ANDREA;MAIANTI, PIERALBERTO;LECHI-LECHI, GIOVANMARIA
2011

Abstract

Il presente studio si inquadra nel Programma di ricerca “The demonstration of the COSMO-SkyMed capabilities and exploitation for science and civilian applications” dell’Agenzia Spaziale Italiana e ha lo scopo di dimostrare le potenzialità dell’utilizzo congiunto di dati ottici multispettrali e SAR in banda X ad alta risoluzione geometrica per la classificazione del land-cover/land-use. Un primo test di classificazione tematica con dati GeoEye-1 e COSMO-SkyMed è stato realizzato nella zona litoranea circostante la città di Venezia, scelta per la presenza di un land-cover ricco e unico nel suo genere. Il confronto tra le classificazioni pixel-based e object-based mostrano che come la seconda dia sempre risultati più accurati. Inoltre, l’aggiunta del dato radar a quello ottico è ininfluente nel caso della classificazione pixel-based (si passa da una Overall Accuracy di 68,4% a 69,4%) mentre produce un incremento di accuratezza di circa il 15% nel caso dell’OBIA (si passa da una Overall Accuracy di 73,0% a 88,8%).
XV Conferenza Nazionale ASITA
88-900943-6-2
COSMO-SkyMed; land-cover/lamd-use; data fusion; SAR; OBIA
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