Untersuchungen zur überwachten Klassifikation von Fernerkundungsaufnahmen:
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Hannover
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Titel: Untersuchungen zur überwachten Klassifikation von Fernerkundungsaufnahmen
Autor: Schumacher, Helmut
Jahr: 1991
Inhalt
Einleitung 11
1.1 Begriffsklärung. 12
1.2 Fuzzy Mengen und fuzzy Maße. 12
1.2.1 Fuzzy Begriffe . 12
1.2.2 Fuzzy Sets . 13
1.3 Übersicht. 14
1.4 Beispielhafte Klassifikationen. 16
1.5 Bild Verarbeitungssystem für die Untersuchungen. 17
1.6 Klassifikation in der Fernerkundung . 17
1.7 Pixelweise Klassifikation . 18
1.8 Kontextsensitive Verfahren . 18
1.9 Fuzzy Klassifikation . 19
1.9.1 SVD-Klassifikation. 20
1.9.2 Normierung über Membership. 20
1.9.3 Mischpixels. 21
1.9.4 Multitemporale Klassifikation . 22
1.10 Heuristische Reklassifikation . 23
1.11 Multitemporales Klassifikationssystem. 24
UPSTAIRS Übersicht 26
2.1 Ziele. 26
2.2 Workstation Konzept . 27
2.3 Software Gliederung. 27
2.4 Bilddatenbank . 28
2.4.1 Design Kriterien. 28
2.4.2 Objekt-orientierte Datenbank. 28
2.4.3 Physische Organisation . 30
2.4.4 Logische Organisation. 31
2.4.5 Zugriffsmethoden. 36
Klassifikation von Fernerkundungsdaten 38
3.1 Einteilung der Verfahren . 38
3.2 Trainingsgebietsauswahl. 39
3.3 Größe der Trainingsgebiete. 39
3.4 Homogenität der Trainingsgebiete. 39
3.4.1 Filterung der Trainingsgebiete . 39
3.4.2 Zwei Klassen je Trainingsgebiet. 40
3.5 Repräsentation der Klassen. 40
3.6 Trennbarkeit der Klassen-Cluster. 41
1
INHALT
3.6.1 Transformed Divergence und Jeffreys-Matusita Distance. 41
3.6.2 Trennbarkeit und Ähnlichkeit. 42
3.6.3 Hyperellipsoide aus den Scharen. 45
3.7 Multitemporale Klassifikationen . 45
3.8 Verschiedene räumliche Auflösungen. 48
3.9 Anzahl der Merkmale . 48
3.10 Begrenzung der Cluster. 49
3.11 Nachklassifikation: Kosmetik. 51
3.12 Fehlerabschätzung. 51
Pixelweise Klassifikation 53
4.1 Einleitung . 53
4.2 Standardimplementierung. 54
4.3 Table-Lookup Verfahren. 55
4.4 Quader-Methode (Parallel-Epiped-Methode) . 56
4.5 Kernellipsoide der Klassen . 57
4.5.1 Grundidee. 57
4.5.2 Bestimmung der Kernellipsoide. 58
4.5.3 Klassifikation mit Kernen. 58
4.6 Entscheidungsbäume . 59
4.6.1 Hintergrund. 59
4.6.2 Einteilung der Verfahren. 59
4.6.3 Bewertung . 60
4.6.4 Vergleich mit Entscheidungstabellen. 60
4.7 Dynamische Partitionierung . 61
4.7.1 Grundidee. 62
4.7.2 Partitionierung des Spektralraumes. 62
4.7.3 Datenstruktur . 64
4.7.4 Ausführung der Klassifikation. 65
4.7.5 Zusätzlicher Table-Lookup. 66
4.7.6 Effizienz des Verfahrens. 66
4.8 SVD-Klassifikation. 67
4.9 Laufzeiten. 68
4.10 Mischklassen. 69
4.10.1 Hintergrund. 69
4.10.2 Unzulänglichkeit des Standard-Verfahrens. 70
4.10.3 Erweiterung des Standard-Verfahrens . 70
4.10.4 Implementierung. 71
4.11 Multitemporale Klassifikation . 71
4.11.1 Methode von Swain . 71
4.11.2 Methode von Lee. 72
Kontextsensitive Klassifikation 74
5.1 Einleitung . 74
5.2 Probabilistische Relaxationsverfahren . 74
5.2.1 Ursprünglicher Ansatz. 75
5.2.2 Modifikation von Peleg. 75
5.2.3 Typische Probleme der Relaxationsverfahren . . 76
5.2.4 Beispiele. . 77
5.3 Segmentweise Klassifikation. ¦ • • • ^
5.3.1 Implementierung. gr
INHALT 3
5.3.2 Beispiel. 86
5.3.3 Kritik des Verfahrens . 86
5.4 Sonstige Verfahren. 89
5.4.1 Verfahren nach Wharton . 89
5.4.2 Ansätze von Swain und Tilton . 89
5.4.3 Verfahren von Zhang und Haralick. 90
5.5 A-priori-Wahrscheinlichkeiten . 91
5.5.1 Berücksichtigung der A-priori-Wahrscheinlichkeit bei der Trenn-
funktion . 91
5.5.2 Abschätzung der A-Priori-Wahrscheinlichkeiten aufgrund des Kon-
textes . 91
6 Fuzzy Klassifikation 93
6.1 Membership bei Klassifikationen. 93
6.1.1 Vergleich verschiedener fuzzy Ansätze. 95
6.2 Operationen auf Fuzzy Mengen. 96
6.2.1 Disjunktion. 96
6.2.2 Verallgemeinerung auf mehr als zwei Mengen. 97
6.2.3 Konjunktion . 97
6.3 Einige veröffentlichte Verfahren . 98
6.3.1 Fuzzy Relaxationsverfahren. 98
6.3.2 Wang. 99
6.4 Fuzzy Statistics . 100
6.5 Behandlung von Misch-Pixels. 101
6.5.1 Entdeckung von Mixeis . 101
6.5.2 Auflösung von Mixeis . 108
6.5.3 Beispiele . 109
6.6 SVD-Klassifikation — ein robustes Verfahren. 117
6.6.1 Singuläre Kovarianzmatrizen. 117
6.6.2 Interpretation als klassenweise Hauptkomponententransformation . . 117
6.6.3 Streichen der Singularitäten. 118
6.6.4 Verfahren bei gleicher Restdimension. 119
6.6.5 Komplexität des SVD-Verfahrens. 119
6.6.6 Verfahren bei verschiedenen Restdimensionen. 120
6.6.7 Merkmalsauswahl und -reduktion. 120
6.6.8 Trennbarkeit der Klassen . 121
6.6.9 Ablauf der SVD-Klassifikation . 121
6.6.10 Beispiele. 122
6.7 Normierung ueber Membership. 123
6.7.1 Individuelle Merkmalsauswahl. 124
.6.7.2 Boxes statt Cluster . 125
6.8 Multitemporale Klassifikation . 126
6.8.1 Abschätzung der A-priori-Wahrscheinlichkeiten. 126
6.8.2 Vereinigung zweier oder mehrerer Klassifikationen. 126
6.8.3 Regeln für zweideutige Zuordnungen. 127
6.9 Darstellung von Klassifikationsergebnissen. 127
INHALT
Heuristische Klassifikation *¦¦"¦
7.1 Kritik des statistischen Ansatzes.129
7.2 Grundlegendes Verfahren .129
7.3 Bewertung des Kontextes.132
7.3.1 Spektralinformation und Kontext. 133
7.3.2 Formalisierung des Ansatzes. 136
7.3.3 Iterationen. 137
7.3.4 Testdaten. 138
7.4 Homogenität der Klassen . 139
7.4.1 Homogenität der Klassen.139
7.4.2 Bestimmung der lokalen Homogenität.140
7.4.3 Maß für Anwendbarkeit.141
7.4.4 Beispiele.142
7.5 Linienhafte Klassen .146
7.5.1 Bestimmung der Linienhaftigkeit.146
7.5-2 Bewertung lokaler linienhafter Strukturen.146
7.5.3 Maß für Anwendbarkeit.147
7.5.4 Sonderbehandlung von Pixels linienhafter Klassen.147
7.5.5 Beispiele.147
7.6 Co-Occurrence der Klassen.150
7.6.1 Bestimmung der Co-occurrence der Klassen. 150
7.6.2 Bewertung eines Pixels. 151
7.6.3 Maß für Anwendbarkeit. 152
7.6.4 Beispiele. 152
7.7 Globale Verteilung der Klassen. 155
7.7.1 Bestimmung der Anwendbarkeit des Kriteriums.155
7.7.2 Bewertung eines Pixels.155
7.7.3 Maß für Anwendbarkeit.155
7.7.4 Beispiele.156
7.8 Gesamtbewertung aller Kontextmaße .156
7.9 Konvergenzverhalten .160
7.10 Anwendung auf reale TM-Szenen.160
Multitemporales Klassifikationssystem 162
8.1 Einleitung .162
8.1.1 Motivation.162
8.2 Geometrische Vorverarbeitung .163
8.2.1 Problemstellung .163
8.2.2 Übersicht über vorzuschlagendes Verfahren.163
8.2.3 Äquidistantes Raster.164
8.2.4 Voraussetzungen für das Verfahren.165
8.2.5 Abschätzung der Präzision und Zuverlässigkeit der Paßpunkte . 165
8.3 Ablauf der Klassifikation.165
8.3.1 Automatischer Ablauf.165
8.3.2 Verwertung bisheriger Ergebnisse .166
8.3.3 Übersicht.¡57
8.3.4 Vorverarbeitung. 167
8.3.5 Fuzzy Statistik.167
8.3.6 Heuristische Reklassifikation .170
8.3.7 Fuzzy Vereinigung. 170
8.3.8 Beispiel: TM84 und TM87 .[ ' [ 170
INHALT 5
8.3.9 Unüberwachte Klassifikation.171
8.3.10 Textur.171
8.3.11 Einsatz von Expertensystemen.172
9 Zusammenfassung und Schlußfolgerungen 173
9.1 Zusammenfassung . 173
9.2 Hauptergebnisse . 174
9.2.1 Die SVD-Klassifikation — eine robuste Methode, die allgemein ein-
gesetzt werden sollte. 174
9.2.2 Normierung von Klassifikationsergebnissen mittels Membership . . . 175
9.2.3 Heuristische Reklassifikation. 176
9.2.4 Multitemporale Klassifikationen. 178
9.2.5 Thematische Datenbank. 179
9.3 Vorschage für weiteres Vorgehen . 179
9.3.1 Operationelles Klassifikationssystem auf Basis von SVD-Methode
und heuristischer Reklassifikation. 179
9.3.2 Thematische Datenbank. 180
A Bestimmung der Clusterkerne 181
B Partitionierung 184
C Synthetische Daten 186
D Beispiele der heuristischen Methode 189
E Bewertung linienhafter Konfigurationen 206
F Konvergenzverhalten der heuristischen Methode 223
G Verwendete Szenen 227
H Klassifikationskarten der TM-Szenen 230
I Anmerkungen zur relativen Entzerrung 241
1.1 Subpixelgenauigkeit .241
1.2 Approximation.243
1.3 Approximationsverfahren: Algorithmus.243
1.4 Beispiel.244
J Abkürzungen 250 |
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