A. Serviciul de clasificare a tipurilor de acoperire a terenului
Pentru această etapă de testare s-a ales ca zonă de studiu Municipiul Alba Iulia. Selecția algoritmilor de prelucrare a imaginilor satelitare electro-optice, a presupus o analiză inițială, în care o serie de algoritmi au fost aplicați într-o zonă de studiu cunoscută, pentru a evalua performanța acestora. Pentru învățarea automată s-au selectat Random Forests (RF) și Support Vector Machines (SVM).
Conform rezultatelor utilizarea algoritmului de clasificare Random Forests (RF), cât și a FCN, se dovedesc a fi deosebit de utile în clasificarea Utilizării și Acoperirii a Terenurilor pentru municipiul Alba Iulia. Pentru imaginile din anii 2000 și 2010 s-au utilizat produse satelitare Landsat 7, rezoluția spațială fiind în acest caz de 30 metri, iar pentru anul 2020 s-a utilizat produsul satelitar Sentinel-2 cu o rezoluție spațială de 10 și 20 metri. Din cauza acestei diferențieri, nivelul mai ridicat de omogenitate al informației spectrale în cazul imaginilor Landsat 7 determină obținerea unor rezultate de clasificare mai generalizate, spre deosebire de imaginile Sentinel-2 ce permit extragerea de informații mai localizate.
Figura 1. Rezultate algoritmului de clasificare Random Forests (RF) pentru anul 2000
Figura 2. Rezultate algoritmului de clasificare Random Forests (RF) pentru anul Rezultate algoritmului de clasificare Random Forests (RF) pentru anul 2010
B. Serviciul de detecție a schimbărilor
Acest tip de serviciu se realizează prin generarea de imagini diferență care a imaginilor clasificate în funcție de tipurile de acoperire a terenului. În urma obținerii de imagini diferență, se realizează hărți clasificate în clase care arată existența schimbărilor sau stabilitatea terenurilor monitorizate. Aceste hărți sunt prezentate în platformă, unde utilizatorul are posibilitatea setării unor alarme de schimbare. Cu ajutorul acestui serviciu, utilizatorul poate identifica în timp útil schimbările apărute în vecinătatea sau interiorul siturilor pe care le gestioneaza, astfel putând interveni rapid în cazul unor schimbări datorate unor activități ilegale.
Figura 3. Modul de vizualizare hartă al platformei GMV GeoBrowser
C. Serviciul de detecție a mișcărilor suprafeței terestre
Tehnicile aplicate au dus le determinarea deplasărilor de ordinul milimetrilor pentru țintele coerente de pe teritoriul orașului, permițând o privire de ansamblu asupra deformațiilor suferite de suprafața terestră. Valorile deformațiilor obținute de fiecare dintre senzori sunt relative la punctul de referință selectat tipul aplicării algoritmului de prelucrare a algoritmului PS, considerat stabil.
Punctele rezultate acoperă în totalitate zona de studiu a cetății Alba Iulia.
Rezultatele obținute din prelucrarea imaginilor Sentinel-1A și B se încadrează în intervalul -9 – 13 mm/an, valori determinate cu precizia de ±0.3 mm/an. Frecvența cea mai mare a valorilor se încadrează, la fel ca în cazul ca fel ca în cazul celorlalte seturi de date obținute, în intervalul -3-3 mm/an. Punctele PS obținute din imaginile Sentinel-1A au cea mai mare densitate spațială comparativ cu celelalte perioade: 1500 puncte/m2.
Figura 4. Rezultate obținute prin prelucrarea imaginilor Sentinel achiziționate pe orbită descendentă