Il Riconoscimento delle Reti Stradali nelle Classificazioni delle Immagini Satellitari ad Alta Risoluzione Spaziale

High resolution satellite imagery allows discrimination of spatial Jeatures (fòr example road networks) previousfy obscured by coarse resolution sensors. Associated with an increase in spatial resolution there is an increase in the internai variability within remotely sensed land cover parcels, which can lead to a decrease in classifìcation accuracy at per-pixel level. In this study prohlems connected with automatic identification of linear elements are analysed, proposing a two-stage per-fìeld classifìcation procedure that effectively reduces spectral amhiguity and spatial complexity related to road patterns by utilising contextual information ofGIS data. For experimental evaluation the strategy is implemented in a RS/GIS system to an IKONOS multispectral imagery on a territory which has heterogeneous linear elements. Finally. accuracy of classifìcation is assessed by comparing the results carried out far both per - pixel and per -fìeld techniques. Problems which bave emerged with both procedures are clearly identifìed and some appropriate resolution strategies with the aim to reduce misclassijications are presented.

I dati satellitari ad alta risoluzione, pur offrendo la possibilità di discriminare entità spaziali (quali ad esempio le reti stradali) in precedenza oscurate dalle basse risoluzioni dei sensori impiegati nelle acquisizioni, comportano un aumento generale della variabilità interna delle classi di copertura del suolo, rilevabili con le tecniche di classificazione convenzionali, con la conseguente diminuzione del livello di accuratezza dei risultati. In questo studio si affrontano le problematiche legate al riconoscimento automatico degli elementi lineari, proponendo una procedura di classificazione per-fìeld a due fasi che, sfruttando l'informazione contestuale derivata da dati esterni, riduce efficacemente le ambiguità spettrali e la variabilità interna delle classi. Per una verifica sperimentale, la strategia è implementata in un sistema RS/GIS su un'immagine multispettrale IKONOS a 4 m di risoluzione spaziale, acquisita su una porzione di territorio che presenta clementi lineari eterogenei. La fase finale dello studio comprende, inoltre, la stima del livello di accuratezza dei risultati mediante il confronto con un'area campione, assunta come informazione reale di riferimento per il dato telerilevato.