Application of Machine Learning Classifier to Analyze Combined Passive and Active Remotely Sensed Data for Assessing Land Use/Cover Changes: A Case Study of Khon Kaen City

Authors

  • Tanrat Sujaree นักศึกษาหลักสูตร วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมโยธา คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น
  • Chattichai Waisurasingha ผู้ช่วยศาสตราจารย์ สาขาวิชาวิศวกรรมโยธา คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น
  • Pongrid Klungboonkrong รองศาสตราจารย์ สาขาวิชาวิศวกรรมโยธา คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น
  • Anant Sridet อาจารย์ สาขาวิชาวิศวกรรมสำรวจ คณะวิศวกรรมศาสตร์และสถาปัตยกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน
  • Chutima Waisurasingha อาจารย์ ภาควิชามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ คณะศิลปศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง
  • Sirorat Pattanapairoj อาจารย์ สาขาวิชาวิศวกรรมอุตสาหการ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น

Keywords:

Support vector machine, Landsat imagery, Synthetic aperture radar imagery

Abstract

Land-use planning and management in a metropolitan like Khon Kaen City necessitate an analysis of information related to change of land use/ land cover. At present, as raw data, active and passive remotely sensed images are provided free of charge. Therefore, using support vector machine classifier, the objective of this article is to compare the classification results obtained from the combined active and passive satellite imagery to the results from the use of only passive satellite imagery. The results illustrated that a map of land use/ land cover derived on the combined active and passive satellite imagery composing of Landsat and C-band SAR satellite imagery leads to accuracy of over 90%, which are higher than the use of only Landsat data.

References

Sujaree T. Application of Markov-cellula automata model to simulate future land use/cover change in the Khon Kaen City [M.Eng]. Khon Kaen: Khon Kaen University; 2019. Thai.

Werner A, Storie CD, Storie J. Evaluating SAR-optical image fusions for urban LULC classification in Vancouver Canada. Canadian Journal of Remote Sensing. 2014; 40 (4): 278-290.

Lv Q, Dou Y, Niu X, Xu J, Xu J, Xia, F. Urban land use and land cover classification using remotely sensed sar data through deep belief networks. Journal of Sensors. 2015; art. no. 538063.

Van NT, Waisurasingha C. Land use/cover change and landscape fragmentation analyses in Khon Kaen City, Northeastern Thailand. International Journal of GEOMATE. 2018; 15 (47): 201-208.

Mountrakis G, Im J, Ogole C. Support vector machines in remote sensing: A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2011; 66(3): 247-259.

Kamusoko C, Gamba J, Murakami H. Mapping woodland cover in the Miombo ecosystem: A comparison of machine learning classifiers. Land. 2014; 3 (2): 524-540.

Congaton RG, Green K. Assessing the accuracy of remotely sensed data: Principles and practices. New York: Lewis Publishers. 1999.

Foody G. Assessing the accuracy of remotely sensed data: Principles and Practices. The Photogrammetric Record. 2010; 25: 204–205.

Downloads

Published

2021-01-23

Issue

Section

บทความวิจัย