ΣΥΜΒΟΛΗ ΣΤΗ ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΤΩΝ ΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΙΚΩΝ ΜΕΘΟΔΩΝ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗΣ ΚΑΙ ΧΑΡΤΟΓΡΑΦΗΣΗΣ ΤΩΝ ΧΡΗΣΕΩΝ ΓΗΣ ΑΓΡΟΤΙΚΗΣ ΠΕΡΙΟΧΗΣ

Abstract

IN THIS DISSERTATION AN ATTEMPT IS MADE TO INVESTIGATE THE POTENTIAL OF IMPROVING THE DIGITAL IMAGE PROCESSING METHODS AND TECHNIQUES, BY THE INCLUSION OF ANALOGUE IMAGES PHOTOINTERPRETATION, WITH THE AIM TO HELP INTERPRETATION AND MAPPING OF LAND USE IN THE AGRARIAN REGIONS OF GREECE WHICH ARE CHARACTERISED BY A LARGE NUMBER OF SMALL LAND PARCELS AND ARBITARILY S OWNERSHIP RIGHTS. THUS, A NEW DEVELOPED CLASSIFICATION METHOD WAS DEVELOPED WHICH IS BASED ON THE DETERMINISTIC APPROACH, APPLIES NEURAL NETWORK TECHNIQUES AND USES IMAGES WHICH RESULT FROM INDEXES APPLICATION. SO AN INFERENCE ENGINE WAS DETERMINED WHICH CONSTITUTES THE EMPIRICAL PART OF THE METHOD. THE KNOWLEDGE BASE OF THE METHOD, WHICH FORMS THE NUMERICAL PART OF THE METHOD, WAS CONSTRUCTED BY USING TECHNIQUES OF NEURAL NETWORK. SO, THE "PERCEPTRON" LEARNING ALGORITHM WAS USED. THE NEW CLASSIFICATION METHOD IMPROVED THE CLASSIFICATION ACCURACY RESULTING IN AN INCREASE OF10%, WHEN COMPARED WITH MAXIMUM LIVELIHOOD CLASSIFICATION ACCURACIES APPLIED IN THE SAME REGION.

Η ΔΙΔΑΚΤΟΡΙΚΗ ΑΥΤΗ ΔΙΑΤΡΙΒΗ, ΔΙΕΡΕΥΝΑ ΤΟ ΒΑΘΜΟ ΚΑΙ ΤΑ ΟΡΙΑ ΑΚΡΙΒΕΙΑΣ ΤΩΝ ΦΩΤΟΕΡΜΗΝΕΥΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΙΚΩΝ ΜΕΘΟΔΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΙΚΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΠΟΓΡΑΦΗ ΤΩΝ ΧΡΗΣΕΩΝΓΗΣ ΜΙΑΣ ΑΓΡΟΤΙΚΗΣ ΠΕΡΙΟΧΗΣ ΤΗΣ ΕΛΛΑΔΑΣ Η ΟΠΟΙΑ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΖΕΤΑΙ, ΟΠΩΣ ΚΑΙ ΣΤΟ ΣΥΝΟΛΟ ΤΗΣ ΑΛΛΩΣΤΕ Η ΧΩΡΑ ΜΑΣ, ΑΠΟ ΕΝΑΛΛΑΓΗ ΤΟΥ ΑΝΑΓΛΥΦΟΥ, ΚΑΙ ΜΙΚΡΕΣ ΔΙΕΣΠΑΡΜΕΝΕΣ ΙΔΙΟΚΤΗΣΙΕΣ ΜΕ ΠΟΙΚΙΛΙΑ ΚΑΛΛΙΕΡΓΕΙΩΝ. ΕΤΣ ΜΙΑ ΒΕΛΤΙΩΜΕΝΗ ΜΕΘΟΔΟΣ ΤΑΞΙΝΟΜΙΣΗΣ, Η ΟΠΟΙΑ ΑΞΙΟΠΟΙΕΙ ΤΗ ΣΥΝΑΡΘΡΩΣΗ ΤΩΝ ΔΥΝΑΤΟΤΗΤΩΝ ΤΗΣ ΦΩΤΟΕΡΜΗΝΕΥΤΙΚΗΣ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑΣ ΚΑΙ ΤΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΤΙΚΗΣ ΟΠΩΣ ΑΥΤΕΣ ΔΙΑΠΕΡΝΟΥΝ ΑΠΟ ΤΑ ΜΟΝΤΕΡΝΑ ΠΕΔΙΑ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ, ΑΦΟΡΑ ΣΤΗΝ ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ Τ ΒΑΣΙΖΕΤΑΙ ΣΤΗΝ ΑΞΙΟΠΟΙΗΣΗ ΤΩΝ ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΕΩΝ ΠΟΥΠΡΟΚΥΠΤΟΥΝ ΑΠΟ ΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΩΝ ΠΙΟ ΕΝΔΕΙΚΝΥΟΜΕΝΩΝ ΔΕΙΚΤΩΝ ΚΑΙ ΥΙΟΘΕΤΕΙ ΤΗΝ ΑΙΤΙΟΚΡΑΤΙΚΗ ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΗ. Η ΥΛΟΠΟΙΗΣΗ ΤΗΣ ΑΙΤΙΟΚΡΑΤΙΚΗΣ ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΗΣ ΕΠΙΤΥΓΧΑΝΕΤΑΙ ΒΑΣΕΙ ΕΝΟΣ "ΔΙΚΤΥΟΥ ΔΡΑΣΤΗΡΙΟΤΗΤΩΝ", ΤΟΥ ΟΠΟΙΟΥ ΟΙ ΔΙΑΔΡΟΜΕΣ ΑΠΟΤΕΛΟΥΝ ΤΟ ΜΗΧΑΝΙΣΜΟ ΕΠΑΓΩΓΗΣ ΤΗΣ ΜΕΘΟΔΟΥ. Η ΒΑΣΗ ΓΝΩΣΗΣ ΤΗΣ ΜΕΘΟΔΟΥ ΚΑΤΑΡΤΙΖΕΤΑΙ ΜΕΣΩ ΤΩΝ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΕΩΝ ΔΥΟ ΤΟΠΙΚΩΝ ΤΕΧΝΗΤΩΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΔΙΚΤΥΩΝ ΤΑ ΟΠΟΙΑ ΧΡΗΙΜΟΠΟΙΟΥΝ ΩΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟ ΜΑΘΗΣΗΣ ΤΟΝ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟ "PERCEPTRON". Η ΜΕΘΟΔΟΣ ΑΥΤΗ ΣΥΓΚΡΙΘΗΚΕ ΚΙ ΕΛΕΓΧΘΗΚΕ ΑΝΑΛΥΤΙΚΑ ΜΕ ΤΙΣ ΚΛΑΣΣΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΥΣ ΨΗΦΙΑΚΗΣ ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗΣ ΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΙΚΩΝ ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΕΩΝ ΚΑΙ ΕΔΩΣΕ ΚΑΤΑ 10% ΠΕΡΙΠΟΥ ΚΑΛΥΤΕΡΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ.