Grass-meeting 2001. Trento Implementazione di una procedura di estrazione dell’urbanizzato basata su classificazione multispettrale e morfologia matematica.

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1 Grass-meeting 2001. Trento Implementazione di una procedura di estrazione dell’urbanizzato basata su classificazione multispettrale e morfologia matematica Alberta Bianchin e Stefano Foramiti IUAV-DP DP-IUAV, S. Croce 1957, 30135 Venezia, tel.: 041.2572163 Fax: 041.5240403. e-mail:alberta@iuav.it, foramiti@iuav.it

2 Procedura di trattamento Elementi di morfologia matematica Sperimentazione su Treviso Implementazione in GRASS Visualizzazione delle elaborazioni Verifica di accuratezza Conclusioni

3 Procedura di Trattamento - 1

4 Procedura di Trattamento - 2

5 Elementi di morfologia matematica - 1 Idea base: paragonare gli oggetti che si vogliono analizzare a un altro oggetto di forma nota, chiamato elemento strutturante. La Morfologia Matematica ha carattere insiemistico. Operazioni principali: EROSIONE : analizza se l’elemento strutturante è incluso. DILATAZIONE : analizza l’intersezione dell’elemento strutturante APERTURA : erosione seguita da dilatazione. L’insieme aperto è più regolare e meno ricco di dettagli. CHIUSURA : dilatazione seguita da erosione. Vengono soppressi canali e golfi.

6 Trasformazioni morfologiche binarie per un elemento strutturante di taglia 3x3 pixel. Si noti come l’apertura sia equivalente alla dilatazione dell’erosione, mentre la chiusura è equivalente all’erosione della dilatazione.

7 Elementi di morfologia matematica - 2 Per la funzione di livelli di grigio f(x), limitata superiormente e inferiormente, con B elemento strutturante : EROSIONE : allarga le “vallate” radiometriche e assottiglia i picchi, tagliandoli se la loro larghezza è inferiore all’elemento strutturante. Erosione = inf { f(x):u  B } DILATAZIONE : restringe le “vallate” o le sopprime se inferiori all’elemento strutturante e allarga i picchi. Dilatazione = sup { f(x):u  B } APERTURA : taglia tutti i picchi che rientrano nella dimensione dell’elemento strutturante e conserva inalterato il resto della funzione. CHIUSURA : riempie le vallate inferiori all’elemento strutturante e lascia inalterato il resto della funzione.

8 Grafici della funzione f(x) e relative trasformazioni morfologiche.

9 Elementi di morfologia matematica - 3 Gradiente morfologico Si definisce come differenza tra dilatazione ed erosione, diviso il diametro del dominio di applicazione. Il gradiente viene quindi definito dall’espressione:

10 Effetto del gradiente morfologico sull’immagine lineare f(x)

11 Sperimentazione su Treviso F asi della procedura Procedura su TM Trattamenti su CTRN Procedura su SPOT 1. Trattamenti della mappa di Training (e Test) estratta dalla CTRN 2. Classificazione di TM a due classi (urbanizzato, non urbanizzato) 3. Applicazione del filtro gradiente morfologico all’immagine pancromatica SPOT PAN georeferenziata. 4. Filtraggio dell’immagine “gradiente morfologico” con tecnica di convoluzione e kernel 3 x 3, con filtro passa-basso non lineare “erosione” - funzione “inferiore” (invece che ricampionamento selettivo ). 5. Binarizzazione dell’immagine monocromatica filtrata attraverso un valore soglia opportuno. Intersezione 6. Overlay (operazione AND) tra l’immagine classificata dal Landsat TM (classe urbanizzato) e l’immagine binarizzata SPOT, entrambe georeferenziate nella location Treviso della CTRN

12 Implementazione in Grass

13 Immagine georeferenziata TV.X a due classi (fabbricati - non fabbricati) di risoluzione 5m x 5m. Da questa immagine sono state estratte le immagine di training e di test per la classificazione. L’immagine è la rasterizzazione del livello 1 (fabbricati) della CTRN. Trattamenti su CTRN Immagine georeferenziata TV.X a due classi (fabbricati - non fabbricati) di risoluzione 5m x 5m. Da questa immagine sono state estratte le immagine di training e di test per la classificazione. L’immagine è la rasterizzazione del livello 1 (fabbricati) della CTRN.

14 Immagine TV.CLOSE.7, ottenuta applicando una trasformazione di numerical closing con kernel 7x7 Trattamenti su CTRN Immagine TV.CLOSE.7, ottenuta applicando una trasformazione di numerical closing con kernel 7x7

15 Immagine TV.CLOSE.7.PRE, ottenuta applicando una trasformazione numerical closing con kernel di dimensione 7 x 7 (CLOSE.7) e l’erosione delle aree della classe non urbanizzato (PRE). Trattamenti su CTRN Immagine TV.CLOSE.7.PRE, ottenuta applicando una trasformazione numerical closing con kernel di dimensione 7 x 7 (CLOSE.7) e l’erosione delle aree della classe non urbanizzato (PRE).

16 Mappa TM risultato della classificazione di tipo supervised delle immagini Landsat TM (configurazione ml.tv.ovest.y.1-7 con training di tipo close.7.pre). La configurazione di canali radiometrici è: TM1; TM2; TM3; TM4; TM5; TM7. La risoluzione è 30m x 30m; l’immagine è georeferenziata. Procedura su TM Mappa TM risultato della classificazione di tipo supervised delle immagini Landsat TM (configurazione ml.tv.ovest.y.1-7 con training di tipo close.7.pre). La configurazione di canali radiometrici è: TM1; TM2; TM3; TM4; TM5; TM7. La risoluzione è 30m x 30m; l’immagine è georeferenziata.

17 Immagine SPOT PAN dell’area urbana di Treviso. Immagine Pancromatica (intervallo spettrale 0.51  m- 0.73  m), acquisita il 17.08.1988, di risoluzione 10m x 10m. Procedura su SPOT

18 Immagine PAN1 ottenuta applicando una trasformazione di tipo gradiente morfologico alla mappa PAN. Immagine PAN 1 ottenuta applicando una trasformazione di tipo morfologico alla mappa PAN. Procedura su SPOT

19 Immagine PAN3 ottenuta dalla sogliatura dell’immagine gradiente morfologico PAN1, dopo l’applicazione di un filtro passa basso. La sogliatura taglia i valori espressi dal gradiente al si sotto di un certa intensità di grigio per evidenziare le aree urbanizzate. Aree caratterizzate da una tessitura di alti valori di gradiente e da un marcato contrasto con il loro intorno. Immagine PAN3 ottenuta dalla sogliatura dell’immagine gradiente morfologico PAN1, dopo l’applicazione di un filtro passa basso. La sogliatura taglia i valori espressi dal gradiente al di sotto di un certa intensità di grigio per evidenziare le aree urbanizzate. Aree caratterizzate da una tessitura di alti valori di gradiente e da un marcato contrasto con il loro intorno. Procedura su SPOT

20 Mappa IOUT delle aree urbanizzate, ottenuta dall’overlay della mappa PAN3 e dell’immagine classificata Landsat TM. Intersezione

21 Immagine cross.iout.tv, ottenuta tramite combinazione per overlay della mappa IOUT e della mappa TV (tv.close.7.pre). In bianco le aree “non urbanizzato TV”/ “non urbanizzato IOUT”; in rosso le aree “urbanizzato TV”/ “non urbanizzato IOUT”; in azzurro le aree “non urbanizzato TV”/ “urbanizzato IOUT”; in viola le aree “urbanizzato TV”/ “urbanizzato IOUT”. Verifica accuratezza Immagine cross.iout.tv, ottenuta tramite combinazione per overlay della mappa IOUT e della mappa TV (tv.close.7.pre). In bianco le aree “non urbanizzato TV”/ “non urbanizzato IOUT”; in rosso le aree “urbanizzato TV”/ “non urbanizzato IOUT”; in azzurro le aree “non urbanizzato TV”/ “urbanizzato IOUT”; in viola le aree “urbanizzato TV”/ “urbanizzato IOUT”.

22 Verifica accuratezza Report accuratezza iout Report dell’analisi di accuratezza della mappa IOUT della location Treviso. La mappa, prodotta dalla procedura di morfologia matematica per l’estrazione dell’urbanizzato viene confrontata con la mappa test TV.Close.7, la stessa immagine da cui sono state ricavate le aree di training e test nella fase di classificazione della scena Landsat TM. Error matrix: IOUT su TV.Close.7 1 - non urbanizzato 2 - urbanizzato Kappa: 0.486361 Kappa Variance: 0.000007 Obs Correct: 400678 Total Obs : 508400 % Observed Correct: 78.811566 L’urbanizzato individuato da IOUT, estratto tramite overlay di tipo AND di PAN3 e TM, è frutto di una operazione “riduttiva”. Presenta un valore Kappa complessivo (0.486361) superiore a TM (0.439608) e PAN3 (0.403921) e una percentuale di osservazioni corrette complessive (78.811566 %) superiore a TM (78.597040 %) e a PAN3 (70.930960 %). Il Kappa condizionato alla classe “urbanizzato” risulta invece inferiore (0.528440 contro 0.682284 di PAN3 e 0.641762 di TM).

23 Conclusioni ÷ Procedura sviluppata interamente in Grass (4.2). ÷ Grass prevede il calcolo dell’accuratezza. ÷ Input della classificazione: CTRN rasterizzata. Versatilità di Grass: scelta verità di training già in formato digitale, sotto forma di mappa, facile applicazione di operatori morfologici, grazie ai moduli r.neighbors, r.mapcalc calcolo di K