МОДЕЛІ ГЛИБИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦІЇ МОРЕ-CУША НА ОСНОВІ ДАНИХ ДИСТАНЦІЙНОГО ЗОНДУВАННЯ ЗЕМЛІ
DOI:
https://doi.org/10.17721/1728-2713.107.15Ключові слова:
берегова лінія, методи глибинного навчання, згорткова нейронна мережа, модель U-Net, Кримський півострівАнотація
Вступ. Зміни берегової лінії можуть значно впливати на прибережний ландшафт, екосистеми та спільноти. Тому моніторинг такої високодинамічної системи, як море-суша, є актуальним завданням, яке можна вирішувати як традиційними методами, так і з використанням методів глибинного навчання для підвищення ефективності обробки такого класу завдань. Об'єктом дослідження є берегова лінія вздовж узбережжя західної частини Кримського півострова, вивчення якої традиційними методами стало неможливим через тимчасову окупацію Кримського півострова з 2014 року. У роботі розглянуто основні прибережні індикатори та методи переведення берегової лінії у цифровий формат. Проведено порівняння основних типів супутникових зображень, а також їх комбінацій для ефективного використання завдання картографування берегової лінії. Для розпізнавання та виділення берегових ліній на супутникових знімках використовується безліч методів, які в цілому поділяються на три групи: методи індексування, виявлення країв та класифікації.
Методи. Автори порівнювали основні моделі глибинного навчання, які можна використовувати для ефективного розпізнавання берегової лінії та її кордонів на супутникових знімках, серед яких – ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique), Maximum Likelihood Estimation (MLE), Random Forest (RF), K – Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), U-Net, і Segment Anything Model (SAM).
Результати. На основі знімків PlanetScope було отримано контури берегової лінії Кримського півострова методами ISODATA, MLE, RF, KNN, SVM, U-Net, SAM. Проведено порівняння отриманих зображень та ефективності їх роботи. Дослідження включало розробку коду Python для автоматичного створення звітів, що містять інформацію про п'ять оцінювальних метрик, таких як точність (98,96), повнота (99,45), влучність (97,27), коефіцієнт Дайса (98,34) та індекс Жаккара (96.74), що полегшило оцінку різних підходів і методів.
Висновки. Порівняльний аналіз наголошує на перевазі моделі U-Net для виділення берегової лінії на знімках дистанційного зондування. U-Net постійно забезпечує найбільш точну та детальну сегментацію у різних сценаріях, демонструючи стійкість та точність.
Посилання
Aguilar, M A., Saldaña, M., & Aguilar, F J. (2012). GeoEye-1 and WorldView-2 pan-sharpened imagery for object-based classification in urban environments. Taylor & Francis, 34(7), 2583–2606. https://doi.org/10.1080/01431161.2012.747018.
Ballinger, R., Smith, H. D., & Warren, L. M. (1994). The management of the coastal zone of Europe. Elsevier BV, 22(1), 45–85. https://doi.org/10.1016/0964-5691(94)90082-5.
Bayram, B., Erdem, F., Akpinar, B., Ince, A. K., Bozkurt, S., Catal Reis, H., & Seker, D. Z. (2017) THE EFFICIENCY OF RANDOM FOREST METHOD FOR SHORELINE EXTRACTION FROM LANDSAT-8 AND GOKTURK-2 IMAGERIES. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., IV-4/W4, 141–145. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-IV-4-W4-141-2017.
Binet, R., Bergsma, E W J., & Poulain, V. (2022). ACCURATE SENTINEL2 INTER-BAND TIME DELAYS. Copernicus Publications, V-1-2022, 57–66. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-v-1-2022-57-2022.
Bishop-Taylor, R., Nanson, R., Sagar, S. M., & Lymburner, L. (2021). Mapping Australia's dynamic coastline at mean sea level using three decades of Landsat imagery. Elsevier BV, 267, 112734–112734. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112734.
Boak, E. H., & Turner, I. L. (2005). Shoreline Definition and Detection: A Review. Coastal Education and Research Foundation, 214, 688–703. https://doi.org/10.2112/03-0071.1.
Brudko, K., Okhrimchuk, R., & Demidov, V. (2022). Automatic Recognition and Damage Evaluation of Building Infrastructure in Seismic Active Zones using Machine Learning. 16th International Conference Monitoring of Geological Processes and Ecological Condition of the Environment, Nov. 2022, Volume 2022, p.1–5. https://doi.org/10.3997/2214-4609.2022580199.
Chen, C., Fu, J., Zhang, S., & Zhao, X. (2019). Coastline information extraction based on the tasseled cap transformation of Landsat-8 OLI images. Elsevier BV, 217, 281–291. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2018.10.021.
Chollet, F. (2017). Deep Learning with Python. Manning Publications.
Colditz, R. R. (2015) An evaluation of different training sample allocation schemes for discrete and continuous land cover classification using decision tree-based algorithms. Remote Sens, 7, 9655–9681.
Earth Resources Observation and Science (EROS) Center. (1982). Collection-2 Landsat 4–5 thematic mapper (TM) level-1 data products [Data set]. U.S. Geological Survey. https://doi.org/10.5066/F7N015TQ.
Earth Resources Observation and Science (EROS) Center. (2013). Collection-2 Landsat 8-9 OLI (Operational Land Imager) and TIRS (Thermal Infrared Sensor) Level-2 Science Products [Data set]. U.S. Geological Survey. https://doi.org/10.5066/P9OGBGM6.
Earth Resources Observation and Science (EROS) Center. (2018). Collection1 Landsat 7 enhanced thematic mapper plus (ETM+) level-1 data products [Data set]. U.S. Geological Survey. https://doi.org/10.5066/F7WH2P8G.
ESA. (2021). eoPortal Directory – Satellite Missions Database. https://www.eoportal.org/satellite-missions.
ESA. (2022). The website of the European Space Agency – Spatial resolution categories of Earth observation data. https://earth.esa.int /eogateway/news/esa-ensures-quality-of-very-high-resolution-data-from-newspace-providers/spatial-resolution-categories-of-earth-observation-data.
Flores, A., Herndon, K., Thapa, R., & Cherrington, E. (2019). Synthetic aperture radar (SAR) Handbook: Comprehensive methodologies for forest monitoring and biomass estimation. https://doi.org/10.25966/NR2C-S697.
Ge, X., Sun, X., & Liu, Z. (2014). Object-oriented coastline classification and extraction from remote sensing imagery. SPIE. https://doi.org/10.1117/12.2063845.
Gentleman, R., & Carey, V.J. (2008) Unsupervised Machine Learning. In Bioconductor Case Studies; Hahne, F., Huber, W., Gentleman, R., Falcon, S., Eds., pp. 137–157. Springer. https://doi.org/10.1007/978-0-387-77240-0_10.
Gomez, C., Delacourt, C., Allemand, P., Ledru, P., & Wackerle, R. (2005). Using ASTER remote sensing data set for geological mapping, in Namibia. Elsevier BV, 30(1–3), 97–108. https://doi.org/10.1016/j.pce.2004.08.042.
Hawkins, S J. (2012). Marine conservation in a rapidly changing world. Wiley-Blackwell, 22(3), 281–287. https://doi.org/10.1002/aqc.2239.
Hochberg, E J., Andréfouët, S., & Tyler, M. (2003). Sea surface correction of high spatial resolution ikonos images to improve bottom mapping in nearshore environments. Institute of Electrical and Electronics Engineers, 41(7), 1724–1729. https://doi.org/10.1109/tgrs.2003.815408.
Hu, X., & Wang, Y. (2022). Monitoring coastline variations in the Pearl River Estuary from 1978 to 2018 by integrating Canny edge detection and Otsu methods using long time series Landsat dataset. Elsevier BV, 209, 105840–105840. https://doi.org/10.1016/j.catena.2021.105840.
Joint Research Centre. (2017). New sensors benchmark report on WorldView4: geometric benchmarking over Maussane test site for CAP purposes. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/872158.
Kalkan, K., Bayram, B., Maktav, D., & Sunar, F. (2013). Comparison of support vector machine and object based classification methods for coastline detection. Copernicus Publications, XL-7/W2, 125–127. https://doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-7-w2-125-2013
Karslı, F. (2011). Spatio-temporal shoreline changes along the southern Black Sea coastal zone. SPIE, 5(1), 053545–053545. https://doi.org/10.1117/1.3624520.
Kirillov, A., Mintun, E., Ravi, N., Mao, H., Rolland, C., Gustafson, L., Xiao, T., Whitehead, S., Berg, A. C., Lo, W.-Y., Dollár, P., & Girshick, R. (2023). Segment Anything. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2304.02643.
Klinger, T., Ziems, M., Heipke, C., Schenke, H.W., & Ott, N. (2011) Antarctic Coastline Detection using Snakes Küstenliniendetektion in der Antarktis mit Hilfe von Snakes. Photogramm. Fernerkund. Geoinf., 421–434.
KOMPSAT-2 ESA Archive. (2017). https://doi.org/10.5270/ko2-2ijzzay.
Macchiarulo, V., Milillo, P., Blenkinsopp, C., Reale, C., & Giardina, G. (2023). Multi-temporal InSAR for transport infrastructure monitoring: recent trends and challenges. Engineering Sustainability, 176(2), 92–117. https://doi.org/10.1680/jbren.21.00039.
Maglione, P., Parente, C., & Vallario, A. (2014). Coastline extraction using high-resolution WorldView-2 satellite imagery. Taylor & Francis, 47(1), 685– 699. https://doi.org/10.5721/eujrs20144739.
Liu, X. Y., Jia, R. S., Liu Q. M., Zhao C. Y., & Sun H. M., (2019) Coastline Extraction Method Based on Convolutional Neural Networks – A Case Study of Jiaozhou Bay in Qingdao, China. IEEE Access, 7, 180281–180291. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2959662.
McAllister, E., Payo, A., Novellino, A., Dolphin, T., & Medina-López, E. (2022). Multispectral satellite imagery and machine learning for the extraction of shoreline indicators. Elsevier BV, 174, 104102–104102. https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2022.104102.
Mellor, A. Boukir, S. Haywood, A. Jones, S. (2015) Exploring issues of training data imbalance and mislabelling on random forest performance for large area land cover classification using the ensemble margin. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens., 105, 155–168.
Menshov, O. I. (2016). Magnetic method applying for the control of productive land degradation. Geofizicheskiy Zhurnal, 38(4), 130–137. https://doi.org/10.24028/gzh.0203-3100.v38i4.2016.107810.
Miao, Z., Fu, K., Sun, H., Sun, X., Yan, M. (2018). Automatic Water-Body Segmentation from High-Resolution Satellite Images via Deep Networks. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., 15, 602–60. https://doi.org/10.1109/LGRS.2018.2794545.
Nones, M. (2020). Remote sensing and GIS techniques to monitor morphological changes along the middle-lower Vistula river, Poland. Taylor & Francis, 19(3), 345–357. https://doi.org/10.1080/15715124.2020.1742137.
Okhrimchuk, R., Demidov, V., & Brudko, K. (2022) Semantic segmentation of Western Crimean coastline for high resolution satellite images using deep learning based on U-Net architecture. 16th International Conference Monitoring of Geological Processes and Ecological Condition of the Environment, Nov. 2022, Volume 2022, p.1–5. https://doi.org/10.3997/2214-4609.2022580213.
Okhrimchuk, R., Demidov, V., Sliusar, K., & Lukomskyi, V. (2024). Study on exogenous processes along the western coast of the Crimean Peninsula using deep learning methods. Visnyk of Taras Shevchenko National University of Kyiv Geology, 1(104), 124–131. https://doi.org/10.17721/1728-2713.104.15.
Okhrimchuk, R., Tishaiev, I., & Zatserkovnyi, V. (2020). Anticlines Prediction Using Deep Learning. NSG2020 26th European Meeting of Environmental and Engineering Geophysics, 1–5. https://doi.org/10.3997/2214-4609.202020136
Otsu, N. (1979). A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms. Institute of Electrical and Electronics Engineers, 9(1), 62–66. https://doi.org/10.1109/tsmc.1979.4310076.
Ouyang, Y., Chong, J., & Wu, Y. (2010). Two coastline detection methods in Synthetic Aperture Radar imagery based on Level Set Algorithm. International Journal of Remote Sensing, 31(17–18), 4957–4968. https://doi.org/10.1080/01431161.2010.485142.
QuickBird-2 ESA archive. (2021). https://doi.org/10.5270/qb2-ftu9xmh.
Roelfsema, C., Kovács, É., Saunders, M I., Phinn, S., Lyons, M., & Maxwell, P. (2013). Challenges of remote sensing for quantifying changes in large complex seagrass environments. Elsevier BV, 133, 161–171. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2013.08.026.
Rouault, P., Courault, D., Flamain, F., Pouget, G., Doussan, C., Lopez-Lozano, R., McCabe, M., & Debolini, M. (2024). High-resolution satellite imagery to assess orchard characteristics impacting water use. Agricultural Water Management, 295(108763), 108763. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2024.108763.
Sekovski, I., Stecchi, F., Mancini, F., & Del Rio, L. (2014) Image classification methods applied to shoreline extraction on very high-resolution multispectral imagery. Int. J. Remote Sens., 35, 3556–3578.
Seo, D., Oh, J., Lee, C., Lee, D H., & Choi, H. (2016). Geometric Calibration and Validation of Kompsat-3A AEISS-A Camera. Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 16(10), 1776-1776. https://doi.org/10.3390/s16101776.
Shi, J., Shen, Q., Yao, Y., Li, J., Fu, C., Wang, R., Xu, W., Gao, Z., Wang, L., & Zhou, Y. (2022). Estimation of Chlorophyll-a Concentrations in Small Water Bodies: Comparison of Fused Gaofen-6 and Sentinel-2 Sensors. Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 14(1), 229–229. https://doi.org/10.3390/rs14010229.
Shin, C., Kim, S., & Kim, Y. (2020). From Planetscope To Worldview: Micro-Satellite Image Super-Resolution with Optimal Transport Distance. https://doi.org/10.1109/icip40778.2020.9190810.
Shirmard, H., Farahbakhsh, E., Müller, R D., & Chandra, R. (2022). A review of machine learning in processing remote sensing data for mineral exploration. Elsevier BV, 268, 112750–112750. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112750.
SPOT 1-5 ESA archive. (2020). https://doi.org/10.5270/esa-6mxo3sr.
Tambe, R.G., Talbar, S.N., & Chavan, S.S. (2021) Deep multi-feature learning architecture for water body segmentation from satellite images. J. Vis. Commun. Image Represent, 77, 103141. https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2021.103141.
Tetteh, G. O., & Schönert, M. (2015). Automatic Generation of Water Masks from RapidEye Images. Scientific Research Publishing, 03(10), 17– 23. https://doi.org/10.4236/gep.2015.310003.
Thanh Noi, P., & Kappas, M. (2018) Comparison of Random Forest, k-Nearest Neighbor, and Support Vector Machine Classifiers for Land Cover Classification Using Sentinel-2 Imagery. Sensors, 18. https://doi.org/10.3390/s18010018.
Toimil, A., Losada, Í. J., Nicholls, R. J., Dalrymple, R. A., & Stive, M. (2020). Addressing the challenges of climate change risks and adaptation in coastal areas: A review. Elsevier BV, 156, 103611–103611. https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2019.103611.
Toure, S., Diop, O., Kpalma, K., & Maïga, A. S. (2019). Shoreline Detection using Optical Remote Sensing: A Review. Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 8(2), 75–75. https://doi.org/10.3390/ijgi8020075.
Vajsová, B., Vincent, P., Faget, N., & Aastrand, P. (2015). New sensors benchmark report on SPOT7. https://doi.org/10.2788/17914.
Vajsová, B., Walczynska, A., Aastrand, P., Samuel, B., & Hain, S. (2015). New sensors benchmark report on WorldView-3. https://doi.org/10.2788/237561.
Vajsová, B., Walczynska, A., Samuel, B., Aastrand, P., & Hain, S. (2015). New sensors benchmark report on Kompsat-3. https://doi.org/10.2788/240349.
Vukadinov, D., Jovanovic, R., & Tuba, M. (2017). WSEAS Transactions on Computer Research. An Algorithm for Coastline Extraction from Satellite Imagery, 5(35–41).
Wei, C., Wei, H., Crivellari, A., Liu, T., Wan, Y., Chen, W., & Yang, L. (2023). Gaofen-2 satellite image-based characterization of urban villages using multiple convolutional neural networks. Taylor & Francis, 44(24), 78087826. https://doi.org/10.1080/01431161.2023.2288948.
Wei, X., Zheng, W., Xi, C., & Shang, S. (2021). Shoreline Extraction in SAR Image Based on Advanced Geometric Active Contour Model. Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 13(4), 642–642. https://doi.org/10.3390/rs13040642.
Xin, L., Li, Z., & Wang, S. (2022). Super-resolution research on remote sensing images in the megacity based on improved srgan. ISPRS Annals of Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences, V-32022, 603–609. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-v-3-2022-603-2022.
Yang, C. (2018). High-resolution satellite imaging sensors for precision agriculture. Higher Education Press, 5 (4), 393–405. https://doi.org/10.15302/jfase-2018226.
Zheng, H., Li, X., Wan, J., Xu, M., Liu, S., & Yasir, M. (2023). Automatic Coastline Extraction Based on the Improved Instantaneous Waterline Extraction Method and Correction Criteria Using SAR Imagery. Multidisciplinary Digital Publishing https://doi.org/10.3390/su15097199.
Zhou, X., Wang, J., Zheng, F., Wang, H., & Yang, H. (2023). An Overview of Coastline Extraction from Remote Sensing Data. Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 15(19), 4865–4865. https://doi.org/10.3390/rs15194865.
Zatserkovnyi, V., Tishaiev, I., Virshylo, V., & Demydov, V. (2016). Geoinformation systems in Earth sciences. NDU im. M. Hoholia [in Ukrainian]. [Зацерковний, В., Тішаєв, І., Віршило, В., & Демидов, В. (2016). Геоінформаційні системи в науках про Землю. НДУ ім. М. Гоголя]. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/28040
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Роман ОХРІМЧУК, Всеволод ДЕМИДОВ, Катерина СЛЮСАР

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.uk
Ознайомтеся з політикою за посиланням: