Mahajäetud turbatootmisalade tuvastamine masinõppe abil

Abstract

Käesolevas magistritöös analüüsitakse mahajäetud turbatootmisalade tuvastamise võimalusi Eestis, kasutades kaugseireandmeid ja masinõppemeetodeid. Töö eesmärk oli hinnata, kui täpselt suudab otsustusmetsa (Random Forest) algoritm eristada aktiivseid, mahajäetud ja taastatud turbatootmisalasid ning millised tunnused panustavad klassifitseerimisse kõige enam. Analüüsis kasutati Sentinel-1 radariandmeid, Sentinel-2 multispektraalseid satelliidipilte ning Maa- ja Ruumiameti kõrgusmudelil põhinevaid topograafilisi andmeid. Mudelis kasutati spektraalindekseid, radari tagasihajumise väärtusi ja lokaalset varieeruvust kirjeldavaid tunnuseid. Mudeli tõlgendatavus parandamiseks rakendati uuringus SHAP-analüüsi (Shapley Additive exPlanations). Tulemused näitasid, et otsustusmetsa mudel suutis mahajäetud turbatootmisalasid eristada. 3x3 piksli suuruse akna kasutamine andis ligikaudu sama täpse tulemuse kui 5x5 piksli suurune aken. Kõige olulisemad tunnused olid VH-polarisatsiooni (vertikaal-horisontaal) radari tagasihajumine, NDVI (normaliseeritud vegetatsiooniindeks) ja NDMI (normaliseeritud niiskusindeks). Kaugseireandmete ja masinõppe kombineerimine võimaldab koostada esmase ülevaate võimalikest mahajäetud turbatootmisaladest Eestis.