Clasificación y mapeo automático de coberturas del suelo en imágenes satelitales utilizando Redes Neuronales Convolucionales

Classification and automatic mapping of land covers in satellite images using Convolutional Neural Networks

Contenido principal del artículo

Arnol Sneider Suárez Londoño
Andrés Fernando Jiménez López
Mauricio Castro Franco
Angel Alfonso Cruz Roa

Resumen

La clasificación de cobertura del suelo es importante para estudios de cambio climático y monitoreo de servicios ecosistémicos. Los métodos convencionales de clasificación de coberturas se realizan mediante la interpretación visual de imágenes satelitales, lo cual es costoso, dispendioso e impreciso. Implementar métodos computacionales permite generar clasificación de coberturas en imágenes satelitales de manera automática, rápida, precisa y económica. Particularmente, los métodos de aprendizaje automático son técnicas computacionales promisorias para la estimación de cambios de cobertura del suelo. En este trabajo se presenta un método de aprendizaje automático basado en redes neuronales convolucionales de arquitectura tipo ConvNet para la clasificación automática de coberturas del suelo a partir de imágenes Landsat 5 TM. La ConvNet fue entrenada a partir de las anotaciones manuales por medio de interpretación visual sobre las imágenes satelitales con las que los expertos generaron el mapa de cobertura del parque nacional el Tuparro, de los Parques Nacionales Naturales de Colombia. El modelo de validación se realizó con datos de los mapas de coberturas del Amazonas colombiano realizado por el Sistema de Información Ambiental de Colombia. Los resultados obtenidos de la diagonal de la matriz de confusión de la exactitud promedio fue de 83.27% en entrenamiento y 91.02% en validación; para la clasificación en parches entre Bosques, áreas con vegetación herbácea y/o arbustiva, áreas abiertas sin o con poca vegetación y aguas continentales.

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Referencias (VER)

Acevedo L, Grupo de planeacion y manejo, S. D. G. Y. M. D. A. P. (2012). Parques nacionales naturales de colombia. Retrieved from http://mapas.parquesnacionales.gov.co/#

Axesnet S.a.S. (2012). Sistema de Informacion Ambiental de Colombia - SIAC. Retrieved from http://www.siac.gov.co/Catalogo_mapas.html

Backoulou GF, Elliott NC, Giles KL, Mirik M. Processed multispectral imagery differentiates wheat crop stress caused bygreenbug from other causes. Computers and Electronics in Agriculture. 2015;115:34-39. https://doi.org/10.1016/j.compag.2015.05.008

Bokusheva R, Kogan F, Vitkovskaya I, Conradt S, Batyrbayeva M. Satellite-based vegetation health indices as a criteria for insuring against drought-related yield losses. Agricultural and Forest Meteorology. 2016;220:200-206. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2015.12.066

Cruz-Roa A, Arévalo J, Judkins A, Madabhushi A, González F. 2015. A method for medulloblastoma tumor differentiation based on convolutional neural networks and transfer learning. International Symposium on Medical Information Processing and Analysis, 9681, 968103. https://doi.org/10.1117/12.2208825

Cruz-Roa A, Basavanhally A, González F, Gilmore H, Feldman M, Ganesan S, Madabhushi A. Automatic detection of invasive ductal carcinoma in whole slide images with convolutional neural networks. Proc. SPIE, 2014;9041(216):904103-904115. https://doi.org/10.1117/12.2043872

Eisavi V, Homayouni S, Yazdi AM, Alimohammadi A. Land cover mapping based on random forest classification of multitemporal spectral and thermal images. Environmental Monitoring and Assessment. 2015;187(5):1-14. https://doi.org/10.1007/s10661-015-4489-3

Huang JT, Li J, Gong Y. 2015. An analysis of convolutional neural networks for speech recognition. In 2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (pp. 4989–4993). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICASSP.2015.7178920

IDEAM, IGAC, & CORMAGDALENA. (2008). Mapa de Cobertura de la Tierra Cuenca Magdalena-Cauca: Metodología CORINE Land Cover adaptada para Colombia a escala 1:100.000. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, Instituto Geográfico Agustín Codazzi y Corporación Autónoma Regional del río Grande de la Magdalena (Vol. 1).

Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE. 2012. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. Advances In Neural Information Processing Systems. 1–9. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j.protcy.2014.09.007

Liu Y, Zhang B, Wang LM, Wang N. A self-trained semisupervised SVM approach to the remote sensing land cover classification. Computers and Geosciences. 2013;59:98-107. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2013.03.024

Martin M, Newman S, Aber J, Congalton R. Determining forest species composition using high spectral resolution remote sensing data. Remote Sensing of Environment. 1998;65(3):249-254. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(98)00035-2

Ministerio del Medio Ambiente. (2010). Leyenda nacional de coberturas de la tierra.

Perlin HA, Lopes HS. Extracting human attributes using a convolutional neural network approach. Pattern Recognition Letters. 2015;68:250-259. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2015.07.012

Rodriguez-Galiano VF, Ghimire B, Rogan J, Chica-Olmo M, Rigol-Sanchez JP. An assessment of the effectiveness of a random forest classifier for land-cover classification. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2012;(67):93-104. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2011.11.002

Rujoiu-Mare MR, Mihai B. Mapping Land Cover Using Remote Sensing Data and GIS Techniques: A Case Study of Prahova Subcarpathians. Procedia Environmental Sciences. 2016;32:244-255. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.03.029

Thonfeld F, Feilhauer H, Braun M, Menz G. Robust Change Vector Analysis (RCVA) for multi-sensor very high resolution optical satellite data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2016;50:131-140. https://doi.org/10.1016/j.jag.2016.03.009

Wang H, Cruz-Roa A, Basavanhally A, Gilmore H, Shih N, Feldman M, Madabhushi A. Mitosis detection in breast cancer pathology images by combining handcrafted and convolutional neural network features. Journal of Medical Imaging (Bellingham, Wash.). 2014;1(3):34003. https://doi.org/10.1117/1.JMI.1.3.034003

Warner TA, Foody GM, Nellis MD. 2009. The SAGE Handbook of Remote Sensing. 504. https://doi.org/10.4135/9780857021052

Zhang R, Zhu D. Study of land cover classification based on knowledge rules using high-resolution remote sensing images. Expert Systems with Applications, 2011;38(4):3647-3652. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.09.019

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