SARTA: SOFTWARE PARA LA CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES REMOTAMENTE DETECTADAS BASADO EN REDES SUPERVISADAS TIPO ART

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1 SARTA: SOFTWARE PARA LA CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES REMOTAMENTE DETECTADAS BASADO EN REDES SUPERVISADAS TIPO ART CONSUELO GONZALO MARTIN 1, ESTÍBALIZ MARTÍNEZ IZQUIERDO 1, AGUEDA ARQUERO HIDALGO 1, KAMAL R. AL-RAWI 1, JAVIER YUSTE HEREDERO 1 Y MARIO LILLO SAAVEDRA 2 1 Universidad Politécnica de Madrid, Facultad de Informática, Departamento de Arquitectura Tecnología y Sistemas Informáticos. y 2 Universidad de Concepción, Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento de Mecanización y Energía. Avda. Vicente Méndez 595, Casilla 537, Chillán, Chile. Key Words: Artificial Neural Networks, Adaptive Resonance Theory, Classification, Satellite Images, Remote Sensing. ABSTRACT In this work, a new software for classification of multiespectral satellite images is presented. This tool includes the learning and classification algorithms: Supervised ART I and Supervised ART II. The training phase can be carried out selecting different learning parameter dynamics in order to improve the classification performances. This tool has been named SARTA (Supervised ART Analyzer). Its implementation has been programmed by using the language Visual C++. Execution speed and memory requirements has been optimized. Some of the capabilities provided by SARTA are: the administration of data files, admitting diverse formats of input and output images; generation of random reordering training data and test patterns; selection of the learning algorithm (SART I and SART II), as well as their associate parameters and the wanted learning dynamics; administration of the trained neural networks (save, load, visualization and edition); training, proves and execution of different types of neural networks and visualization of the images classified with a customized chart of colors. RESUMEN En este trabajo, se presenta un nuevo software de clasificación de imágenes multiespectrales de satélite. Esta herramienta incluye los algoritmos de aprendizaje y clasificación: Supervised ART I y Supervised ART II. Además, se han incluido diferentes dinámicas del parámetro de aprendizaje, con objeto de optimizar las prestaciones del clasificador. A la herramienta se le ha denominado SARTA (Supervised ART Analyzer). La implementación de esta herramienta se ha realizado utilizando el lenguaje de programación Visual C++, teniendo especial cuidado en la optimización de la velocidad de ejecución y los requerimientos de memoria. Algunas de las principales prestaciones proporcionadas por SARTA son: la gestión de ficheros de datos, admitiendo diversos formatos de imágenes de entrada y salida; generación de los patrones de test y reordenación aleatoria de los datos de entrenamiento; selección del algoritmo de aprendizaje (SART I y II), de sus parámetros asociados y de la dinámica de aprendizaje deseada; gestión de las redes entrenadas (salvar, cargar, visualizar y editar); entrenamiento, prueba y ejecución de diferentes tipos de redes; así como la visualización de las imágenes clasificadas con posibilidad de una fácil personalización de la tabla de colores. 1. INTRODUCCIÓN Los avances experimentados en las últimas décadas, tanto en la investigación espacial como en las tecnologías de computación, han hecho posible la utilización de datos remotamente detectados para la determinación y ubicación automática de las clases temáticas presentes en la superficie terrestre (Mather P. M., 1999). Las ventajas que aporta el uso de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para llevar a cabo estas tareas de clasificación, frente a algunos clasificadores convencionales, son numerosas y están extensamente justificadas en la literatura (Atkinson P. M. et al., 1999) La red neuronal mas habitualmente utilizada para clasificar datos remotamente detectados es el Perceptrón multi-capa (MLP), con el conocido algoritmo de aprendizaje Backpropagation (Tveter Donald R, 2001). Diferentes autores discrepan sobre la bondad de este método, pero lo que si parece claro es que la clasificación de datos remotos mediante este tipo de redes presenta una serie de inconvenientes: la arquitectura de la red no es fija y la convergencia final no está garantizada. Algunas de las RNA que se han propuesto como alternativa al MLP son las redes tipo ART (Adaptive Renonance Theory) (Grossberg, 1976). Dentro de este tipo de

2 redes, se han desarrollado e implementado recientemente dos nuevas arquitecturas supervisadas tipo ART, así como sus correspondientes algoritmos de aprendizaje y operación: Supervised ART-I y Supervised ART-II (Al- Rawi 1999 y Al-Rawi et. al 1999, Al-Rawi 2001). La principal ventaja de las arquitecturas propuestas frente a las existentes hasta este momento es su sencillez. Estos nuevos algoritmos, reducen el número de parámetros dinámicos, los requerimientos de memoria y el tiempo de aprendizaje, manteniendo la misma precisión en aplicaciones de clasificación de imágenes TM que los algoritmos ART originales. La simplicidad de estos algoritmos ha permitido hacer un estudio exhaustivo de su comportamiento en el dominio definido por los parámetros dinámicos que intervienen en el funcionamiento de la red, para diferentes conjuntos de entrenamiento. Este estudio ha permitido interpretar la influencia de dichos parámetros en las capacidades de la red. Así como la importancia del llamado parámetro de aprendizaje en los resultados de clasificación obtenidos. En este sentido se han propuesto y evaluado tres dinámicas diferentes del parámetro de aprendizaje, alternativas a la utilizada hasta este momento en la literatura (Al-Rawi et. al 2002). En la siguiente sección se describen los requisitos que se han establecido, previamente al diseño de la herramienta SARTA y en la sección 3 se presenta una detallada descripción de las características y prestaciones de la misma. 2. ESPECIFICACIÓN DE REQUISITOS DE SARTA El objetivo global que ha motivado este trabajo ha sido la creación de un entorno visual, fácil de utilizar y con una interfaz de usuario amigable, que permita la clasificación de imágenes multiespectrales (Chuvieco 2002), utilizando los algoritmos anteriormente mencionados. Pero además se pretende que esta herramienta facilite la interpretación de las imágenes clasificadas, así como su almacenamiento en diferentes formatos. La especificación de la herramienta SARTA se ha realizado siguiendo las directrices recogidas en el estándar IEEE (IEEE 1998). Las funcionalidades que se han impuesto inicialmente, han sido: las funcionalidades genéricas de cualquier aplicación de Windows, como son la gestión e impresión de ficheros y ayuda. Además, se han incluido otras funcionalidades específicas de la herramienta como son la generación de patrones de entrenamiento y de prueba; entrenamiento de las RNA con los diferentes algoritmos y con diferentes parámetros de entrenamiento, gestión de redes de neuronas entrenadas; clasificación de imágenes multiespectrales, gestión de los archivos de imágenes clasificadas; y configuración de la apariencia de las imágenes clasificadas en el entorno visual. En cuanto a la implementación de la herramienta se han impuesto requisitos de optimización de velocidad y memoria. En este sentido, las primeras versiones de la herramienta se llevaron a cabo utilizando memoria dinámica, sin embargo, se ha probado tanto teórica como experimentalmente que dada la naturaleza de los datos utilizados por esta herramienta, es mucho mas eficaz utilizar memoria estática, aún cuando esto suponga una limitación a la posible extensión de la herramienta a otras aplicaciones (Yuste 2002). 3. DESCRIPCIÓN DE SARTA En este apartado se describirá con cierto detalle las funcionalidades implementadas en SARTA. Este entorno visual se ha desarrollado en el lenguaje Visual C++. Con objeto de permitir la introducción de cambios y nuevas funciones, se ha utilizado un modelo de ciclo de vida de prototipo evolutivo (Fernández 1998). La configuración mínima necesaria de un sistema que pueda soportar SARTA es: Procesador Pentium a 166 Mhz, 64 Mb de memoria RAM y un espacio libre en disco de 50 Mb. Además la aplicación se ha diseñado para que sea compatible con los sistemas operativos Windows 95, Windows 98, Windows Millenium y Windows Formatos de Entrada/Salida de datos SARTA soporta 2 tipos de formatos de entrada, ambos son formatos ASCII. Las principales diferencias entre ellos son la ordenación de los datos y la información que contienen. Se va a denominar a estos formatos por la extensión de sus ficheros asociados (WRI, BIL). Los archivos que SARTA admite como entradas, pueden contener diferentes tipos de datos. Así, pueden ser archivos que contengan la información necesaria para llevara a cabo el entrenamiento de un clasificador (patrones de entrada), o bien la evaluación de las características del mismo (patrones de test), en ambos casos van a tener formato WRI. Pero por otra parte, a SARTA también se le pueden presentar archivos que contengan los datos de una imagen completa para ser clasificada. En este caso, los archivos pueden ser tanto WRI como BIL.

3 El formato WRI, contiene tantas líneas como patrones de entrenamiento, ya que cada línea representa la información asociada a uno de esos patrones, según se muestra en el siguiente ejemplo: 1: (14, 8) [suelo] El primer número de cada fila indica el número de píxel, a continuación, entre paréntesis, se indica la fila y la columna que ocupa ese píxel en la imagen original de la que procede, los 6 valores siguientes son los valores espectrales asociados a cada una de las bandas TM (TM1, TM2, TM3, TM4, TM5 y TM7), al final de la línea y entre corchetes se representa la etiqueta de la clase a la que pertenece el píxel actual. El carácter separador de cada uno de los campos puede ser tanto un blanco como una tabulación. Como ya se ha mencionado, este tipo de formato se utiliza para almacenar tanto los datos de entrenamiento, como los de prueba y los de clasificación. En la cabecera de estos ficheros se puede introducir la información adicional que se considere oportuna Los archivos con formato ASCII BIL(Band Interleaved by Line) (Jensen 2002) solo contienen números enteros separados por espacios, tabulaciones o retornos de carro entre cada número. Se asume que los números están ordenados por filas, es decir, primero se almacenan los valores de la primera fila de todas las bandas, después los de la segunda y así sucesivamente. Est formato es útil si todas o al menos la mayoría de las bandas espectrales de la imagen van a se utilizadas, en otro caso puede resultar un formato ineficiente. 3.2 Generación de patrones de entrenamiento y prueba El paso previo al entrenamiento de cualquier red neuronal, es la generación de los patrones de entrenamiento y prueba. Se ha observado que para los algoritmos tipo ART supervisados, el orden en el que se presentan los patrones de entrenamiento a la red durante esta fase es un factor determinante de la precisión obtenida en la fase de clasificación. Por ello se ha considerado necesario incluir en la herramienta la posibilidad de generar archivos con los patrones de entrada desordenados aleatoriamente, así como la generación automática de archivos de prueba que permitan evaluar previamente a la clasificación, la bondad de la red entrenada para realizar dicha tarea. El resultado de esta evaluación se mostrará como una matriz de confusión. Tanto el archivo de entrenamiento, como el de prueba se generan a partir de un archivo de áreas de entrenamiento. El usuario puede determinar que porcentaje de estas áreas quiere utilizar para probar la precisión del clasificador entrenado (ver Figura 1). Este porcentaje se aplica a cada una de las clases contenidas en el archivo de áreas de entrenamiento para generar el archivo de prueba. El resto de las áreas de entrenamiento se utilizan para entrenar a la red. Figura 1: Ventana de la herramienta SARTA, para determinar el porcentaje de áreas de entrenamiento utilizadas en la evaluación de la precisión del clasificador entrenado. 3.3 Entrenamiento y prueba de las redes neuronales SARTA incluye la posibilidad de elegir entre dos algoritmos de entrenamiento supervisados: ART-I y ART-II. La Figura 2 muestra una sección de la pantalla de SARTA, con el menú de selección de algoritmos desplegado. Se puede observar en la figura que las opciones de prueba de la red neuronal y operación de la misma solo están activadas, si previamente se ha entrenado o cargado una red neuronal para ese algoritmo.

4 Figura 2: Sección de la pantalla de SARTA, mostrando el menú que permite seleccionar el algoritmo de aprendizaje, prueba y clasificación. El entrenamiento de cualquiera de los dos algoritmos considerados, necesita que se especifiquen una serie de variables que determinarán las características finales del clasificador. Así, se debe indicar el valor de una serie de parámetros necesarios en el proceso de aprendizaje (α, β, ρ,ε ), todos ellos incluidos en el intervalo [0,1]. También se debe indicar, el número de bandas espectrales que se han utilizado para definir los patrones de entrada, lo que determinará el número de neuronas de entrada. Y finalmente se debe seleccionar la dinámica del parámetro de vigilancia, ρ, deseada para realizar el proceso de aprendizaje. La Figura 3 muestra la ventana que presenta SARTA, posteriormente a la elección del algoritmo de aprendizaje y previamente a la ejecución del entrenamiento de la red neuronal, para solicitar la información descrita. Figura 3: Ventana de la herramienta SARTA, que permite determinar las condiciones de entrenamiento de la red. Los valores representados en la ventana que aparece en la Figura 3, son los valores por defecto, los cuales están almacenados en un fichero de configuración que el usuario puede modificar fácilmente o bien puede introducir los valores deseados directamente en la ventana. Una vez introducidos estos valores, se pulsa el correspondiente botón (training). Entonces, se solicitará, el nombre del archivo que contiene los patrones de entrenamiento. Ya se ha mencionado que cuando se ha entrenado una red, operación que se puede haber realizado en la sesión actual o en otra anterior, se debe evaluar la precisión del clasificador generado. Esta evaluación se lleva a cabo, mediante la presentación a la red de una serie de patrones que no hayan sido utilizados durante la fase de entrenamiento, pero de los cuales se conoce la clase temática a la que pertenecen. El resultado de un proceso de evaluación de este tipo, es mostrado en la pantalla del sistema. 3.4 Gestión de redes de neuronas entrenadas Una vez que una red ha sido entrenada, ésta se puede guardar en forma de archivo para ser utilizada en sesiones posteriores. La herramienta permite visualizar, editar e imprimir estos archivos. Estas opciones se muestra en la ventana de la Figura 4.

5 Figura 4: Menú de SARTA para gestionar redes de neuronas entrenadas La Figura 5 muestra una sección de la pantalla con parte de la información asociada a una red neuronal entrenada con el algoritmo Supervised ART-II. Figura 5: Información parcial asociada a una red neuronal entrenada con el algoritmo Supervised ART-II. 3.5 Clasificación Como ya se ha mencionado anteriormente, SARTA admite dos formatos de entrada para las imágenes a clasificar: formato BIL o formato WRI. La Figura 6 muestra la ventana que permite determinar el formato de la imagen a clasificar. Si el formato seleccionado es formato BIL, es necesario indicar el número de filas y columnas, no así cuando el formato es de tipo WRI, ya que en la cabecera del fichero va contenida esta información. Figura 6: Ventana de la herramienta SARTA, para determinar el formato del archivo que contiene la imagen a clasificar. SARTA proporciona imágenes clasificadas, representándolas de forma adecuada para su visualización e interpretación. El resultado de la clasificación se puede almacenar en diferentes formatos para posteriores usos de la imagen. 3.6 Gestión de la apariencia de las imágenes en el entorno visual Para la representación de la imagen clasificada, la aplicación permite determinar el color que se quiere asociar a cada clase temática. En la Figura 7 se muestra la ventana mediante la cual SARTA solicita el nombre de la clase a la que se le va asignar un color. La selección de los colores se lleva a cabo mediante un tabla de

6 colores estándar. Esta información se guarda en un archivo de configuración al que se puede acceder posteriormente para su consulta o edición. Figura 7: Ventana de la herramienta SARTA para solicitar el nombre de la clase temática a la que se le quiere asignar un determinado color. 3.7 Características de los usuarios El usuario tipo al que va destinado la herramienta, debe poseer conocimientos en la utilización de ordenadores personales, así como conceptos básicos de clasificación de imágenes remotas. La herramienta ofrece una interfaz de usuario muy intuitiva, fácil de aprender y sencilla de manejar. Se estima que un usuario nuevo se puede familiarizar con la herramienta en una única sesión de duración inferior a una hora. 4. CONCLUSIONES Se ha desarrollado un prototipo de un nuevo software de clasificación y análisis de imágenes de satélite, al que se le ha denominado SARTA. La herramienta proporciona, además de las utilidades habituales de generación y gestión de ficheros, utilidades específicas para la generación de ficheros de entrenamiento y prueba adaptados a los requisitos de los algoritmos implementados, así como facilidades para la gestión y edición de las redes neuronales entrenadas. La herramienta admite diferentes formatos estándares de entrada y salida de datos. Los algoritmos de entrenamiento y clasificación incluidos en esta herramienta son Supervised ART I y Supervised ART II. Además de los parámetros de entrenamiento característicos de estos algoritmos, el usuario puede elegir entre cuatro tipos diferentes de dinámicas de aprendizaje, lo que permite mejorar la precisión de los clasificadores entrenados. Para la evaluación de dicha precisión se ha incluido la posibilidad de que la herramienta genere la matriz de confusión asociada a cada red neuronal entrenada. La implementación de esta herramienta se ha realizado utilizando el lenguaje de programación Visual C++, teniendo especial cuidado en la optimización de la velocidad de ejecución y los requerimientos de memoria. Además de la depuración de la versión actual de SARTA, se pretende incluir próximamente en esta herramienta un módulo de cálculo y análisis estadístico de los resultados de clasificación. AGRADECIMIENTOS Nuestro agradecimiento a la Comisión Interministerial de Ciencia y Tecnología de España que ha financiado este trabajo dentro del proyecto de investigación TIC BIBLIOGRAFÍA Al-Rawi, K. R., 1999, Supervised ART-I: A new neural network architecture for learning and classifying multivalued input patterns, Lecture Notes in Computer Science, 1606, Al-Rawi, K. R., Gonzalo, C., and Arquero, A., 1999, Supervised ART-II: A new neural network architecture, with quicker learning algorithm, for classifying multivalued input patterns, In proceeding of the European Symposium on Artificial Neural Network ESANN 99, Bruges, Belgium, Al-Rawi, K. R., Gonzalo, C., and Arquero, A., 1999, Supervised ART-II: A new neural network architecture, with quicker learning algorithm, for classifying multivalued input patterns, In proceeding of the European Symposium on Artificial Neural Network ESANN 99, Bruges, Belgium, Al-Rawi K. R., Gonzalo C., Martinez E. y Arquero A., 2002, Performance of supervised ART artificial neural networks with different parameter vigilance dynamics, KES'2002, Sixth International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems, aceptado para su publicación..

7 Al-Rawi K. R., 2001, Design New Supervised ART-type artificial neural networks, and their performances for classification Landsat Tm images, Trabajo de Tesis Doctoral, Universidad Politécnica de Madrid. Atkinson Peter M. y Tate Nicholas J., 1999, Advances in Remote Sensing and GIS Analysis, Chichester. Chuvieco E., 2002, Teledetección Ambiental, La observación de la Tierra desde el Espacio, Ariel Ciencia. Fernández-Sanz L.,1998, Proceso de desarrollo de software, Universidad Europea de Madrid. Grossberg, S., 1976, Adaptive pattern classification and universal recoding, II: Feed back, expectation, olfaction, and illusions, Biological Cybernetics, 23, IEEE Recommended Practice for Software Requirements Specification. ANSI/IEEE std. 830, Jense J.R y Schill S. R., 2002, Mather Paul M., 1999Computer Processing of Remotely-Sensed Images, Wiley, Chichester. Tveter Donald R., Backpropagator s review. Yuste J., 2002, Desarrollo de un entorno visual para arquitecturas y algoritmos de aprendizaje tipo ART supervisados, aplicado a la clasificación de imágenes remotamente detectadas, Proyecto Fin de Carrera, Facultad de Informática,UPM.

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