Оригинални научни рад/Original scientific paper
UDC 528.8.04:621.396.969
DOI 10.7251/HER2226027B
COBISS.RS-ID 137072641
DOWNLOAD .pdf

Даворин Бајић^1*, Драгутин Аџић¹ и Лука Сабљић¹

¹Универзитет у Бањој Луци, Природно-математички факултет, Бања Лука, Република Српска

Сажетак: Израда карте начина коришћења земљишта са фокусом на пољопривредно земљиште и озиме културе идентификован је као примарни циљ овог истраживања. Примјеном метода даљинске детекције, одабиром, обрадом и анализом мулти-временске серије радарских Сентинел-1 и оптичких Сентинел-2 сателитских снимака изведене су варијабле неопходне за покретање надзиране пиксел базиране класификације. Покретањем алгоритама машинског учења класификовани су сателитски снимци са укупном тачношћу од 0.96 и Капа коефицијентом 0.95. Израђена је карта озимих усјева за производну сезону 2019/2020 за подручје истраживања које се налази у оквирима природно-географске цјелине Лијевча поља. Истраживање је показало да су код озимих култура убједљиво највеће површине под озимом пшеницом. Комбинација оптичких и радарских сателитских снимака дала је боље резултате него појединачно оптички или радарски. Коришћење мулти-временске серије сателитских снимака допринијело је већој тачности и поузданости класификације. Мјерење спектралне дистанце показало се корисно у процесу дефинисања оптималног времена агрегације. Читав процес припреме сателитских снимака и сам процес класификације изведен је у Google окружењу под називом Google Earth Engine употребом његових ресурса који су доступни, бесплатни и захваљујући којима је процес мулти-временске и мулти-сензорске класификације подручја истраживања био изводљив.

Кључне ријечи: класификација, даљинска детекција, вегетациони индекси, тачност, Лијевче поље.

WINTER CROPS CLASSIFICATION USING COMBINATION OF MULTI-TEMPORAL OPTICAL SENTINEL-2 AND RADAR SENTINEL-1 IMAGES

Davorin Bajić^1*, Dragutin Adžić¹ and Luka Sabljić¹

 ¹University of Banja Luka, Faculty of Natural Sciences and Mathematics, Banja Luka, Republic of Srpska

Abstract: Creating a land use map with a focus on agricultural land and winter crops was identified as the primary goal of this research. Applying remote sensing methods, selecting, processing and analyzing a multi-temporal series of radar Sentinel-1 and optical Sentinel-2 satellite images, the variables necessary for starting the supervised pixel-base classification were performed. Running machine learning algorithms, the satellite images were classified with an overall accuracy of 0.96 and a Kappa coefficient of 0.95. A map of winter crops for the 2019/2020 production season was created for research area located within the natural-geographical unit Lijevče field. Research has shown that of the winter crops, the largest areas are under winter wheat. The combination of optical and radar satellite imagery gave better results than either optical or radar imagery alone. The use of multi-temporal series of satellite images contributed to greater accuracy and reliability of the classification. The measurement of the spectral distance proved to be useful in the process of defining the optimal aggregation time. The entire process of preparing satellite images and the classification process itself was carried out in the Google environment called Google Earth Engine using its resources that are available, free of charge and thanks to which the process of multi-temporal and multi-sensor classification of the research area was feasible.

Key words: classification, remote sensing, vegetation indices, accuracy, Lijevče field.

ЦИТИРАЈТЕ (Cite this article):

Бајић, Д., Аџић, Д., & Сабљић, Л. (2022). Класификација озимих култура комбинацијом вишевременских оптичких Сентинел-2 и радарских Сентинел-1 снимака. Гласник/Herald, 26, 27-50. https://doi.org/10.7251/HER2226027B

Bajić, D., Adžić, D., & Sabljić, L. (2022). Winter Crops Classification using Combination of multi-temporal Optical Sentinel-2 and Radar Sentinel-1 Images. Гласник/Herald, 26, 27–50. https://doi.org/10.7251/HER2226027B

Аутор за кореспонденцију: Даворин Бајић, Универзитет у Бањој Луци, Природно-математички факултет, Младена Стојановића 2, 78000 Бања Лука, Република Српска, Босна и Херцеговина, E-mail: bajic@pmf.unibl.org

Corresponding author: Davorin Bajić, University of Banja Luka, Faculty of Natural Sciences and Mathematics, Mladena Stojanovića 2, 78000 Banja Luka, Republic of Srpska, Bosnia and Herzegovina, E-mail: bajic@pmf.unibl.org