Originalni naučni rad/Original scientific paper
UDC 528.8.04:621.396.969
DOI 10.7251/HER2226027B
COBISS.RS-ID 137072641
DOWNLOAD .pdf

Davorin Bajić^1*, Dragutin Adžić¹ i Luka Sabljić¹

¹Univerzitet u Banjoj Luci, Prirodno-matematički fakultet, Banja Luka, Republika Srpska

Sažetak: Izrada karte načina korišćenja zemljišta sa fokusom na poljoprivredno zemljište i ozime kulture identifikovan je kao primarni cilj ovog istraživanja. Primjenom metoda daljinske detekcije, odabirom, obradom i analizom multi-vremenske serije radarskih Sentinel-1 i optičkih Sentinel-2 satelitskih snimaka izvedene su varijable neophodne za pokretanje nadzirane piksel bazirane klasifikacije. Pokretanjem algoritama mašinskog učenja klasifikovani su satelitski snimci sa ukupnom tačnošću od 0.96 i Kapa koeficijentom 0.95. Izrađena je karta ozimih usjeva za proizvodnu sezonu 2019/2020 za područje istraživanja koje se nalazi u okvirima prirodno-geografske cjeline Lijevča polja. Istraživanje je pokazalo da su kod ozimih kultura ubjedljivo najveće površine pod ozimom pšenicom. Kombinacija optičkih i radarskih satelitskih snimaka dala je bolje rezultate nego pojedinačno optički ili radarski. Korišćenje multi-vremenske serije satelitskih snimaka doprinijelo je većoj tačnosti i pouzdanosti klasifikacije. Mjerenje spektralne distance pokazalo se korisno u procesu definisanja optimalnog vremena agregacije. Čitav proces pripreme satelitskih snimaka i sam proces klasifikacije izveden je u Google okruženju pod nazivom Google Earth Engine upotrebom njegovih resursa koji su dostupni, besplatni i zahvaljujući kojima je proces multi-vremenske i multi-senzorske klasifikacije područja istraživanja bio izvodljiv.

Ključne riječi: klasifikacija, daljinska detekcija, vegetacioni indeksi, tačnost, Lijevče polje.

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.

CITIRAJTE (Cite this article):

Bajić, D., Adžić, D., & Sabljić, L. (2022). Klasifikacija ozimih kultura kombinacijom viševremenskih optičkih Sentinel-2 i radarskih Sentinel-1 snimaka. Glasnik/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. Glasnik/Herald, 26, 27–50. https://doi.org/10.7251/HER2226027B

Autor za korespondenciju: Davorin Bajić, Univerzitet u Banjoj Luci, Prirodno-matematički fakultet, Mladena Stojanovića 2, 78000 Banja Luka, Republika Srpska, Bosna i Hercegovina, 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