Die Verwendung der Fuzzy-Logic-Theorie zur wissensbasierten Klassifikation von Fernerkundungsdaten: ein methodischer Ansatz zur Verbesserung von Landnutzungsklassifikationen in mesoskaligen heterogenen Räumen, dargestellt am Einzugsgebiet der Ammer
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| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Geobuch-Verl.
1998
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| Schriftenreihe: | Universität <München>: [Münchener Universitätsschriften / Fakultät für Geowissenschaften / Münchener geographische Abhandlungen / B]
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Titel: Die Verwendung der Fuzzy-Logic-Theorie zur wissensbasierten Klassifikation von Fernerkundungsdaten
Autor: Stolz, Roswitha
Jahr: 1998
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis I
Abbildungsverzeichnis IV
Tabellenverzeichnis VII
Abkiirzungsverzeichnis IX
Glossar X
Vorwort XII
1. Einleitung 1
1.1 Ansatze zur Erfassung von Landnutzungs-/ Landbedeckungs-
information durch Klassifikation von Fernerkundungsdaten 5
1.2 Entwicklung eines Algorithmus zur nmltisource Klassifikation meso-
skaliger, heterogener Gebiete 8
2. Das Untersuchungagebiet 13
2.1 Geographische Lagebeziehungen 13
2.1.1 Definition und Abgrenzung 13
2.1.2 Naturraumliche Gliederung 14
2.2 Darstellung der physisch geographischen Faktoren 18
2.2.1 Geologischer Uberblick 18
2.2.2 Geomorphologischer Uberblick 20
2.2.3 Das Klima lm Untersuchungsgebiet 21
2.2.3.1 Uberblick 21
2.2.3.2 Regionale Differenzierung 22
2.2.3 Boden 26
2.3 Landnutzung 28
3. Fernerkundungsdaten und deren Aufbereitung 31
3.1 Datenauswahl 31
3.2 Aufbereitung der TM Daten 33
3.2.1 Geometrische Korrektur 34
3.2.1.1 Systemkorrektur 34
3.2.1.2 Korrektur der geometrischen Effekte der Topographie 34
3.2.1.3 Anpassung des Satellitenbildes auf das Digitale Gelandemodell 35
3.2.2 Korrektur der radiometrische Effekte 36
3.2.2.1 Reflexionskalibrierung 37
3.2.2.2 Beleuchtungskorrektur 39
3.2.2.3 Uberstrahlungskorrektur 41
3.3 Zusammenfassung 43
4. Durchfuhrung einer multispektralen Landnutzungsklassifikation des
Untersuchungsgebietes 44
4.1 Grundlagen der multispektralen Bildklassifikation 44
4.1.1 Uberblick iiber die Verfahren 44
4.1.2 Die Prinzipien der Maximum Likelihood Methode 46
4.2 Die Anwendung des MLK auf den TM-Datensata vom 28.5.1992 47
4.2.1 Definition der Hassen und Auswahl der Trainingsgebiete 48
4.2.2 Uberpriifung der Qualitat der Trainingsgebietsauswahl 51
4.2.3 Ergebnisdarstellung und Uberpriifung der Klassifikationsgenauigkeit 55
4.2.3.1 Visuelle Interpretation des Klassifikationsergebnisses 55
4.2.3.2 Verifikation und Validierung des Klassifikationsergebnisses 56
4.2.3.2.1 Vergleich der Ergebnisse mit den amtlichen Flachenstatistiken 59
4.2.3.2.2 Berechnung der Klassifikationsgenauigkeit fur einzelne Testgebiete 61
4.2.3.3 Ursachen fur die Fehlklassifikation - Spektrale Ambiguitaten 72
4.3 Erganzende Verfahren zur Verbesserung multispektraler Klassifi-
kationen 75
4.3.1 Verwendung von multitemporalen Datensatzen '*
4.3.2 Einbeziehung sekundarer Bildparameter 76
4.3.3 Kontextbezogene Verfahren 76
4.4 Integration von Zusatzdaten und Expertenwissen in Klassifikati-
onsverfahren (mullisource Ansatz) 76
4.4.1 Definition knowledge-based system 77
4.4.2 Representation des Expertenwissens 77
4.4.3 Methoden zur Einbindung von Expertenwissen 79
4.4.4 Anaatzpunkte zur Definition eines flexiblen Algorithmuses 80
4.5 Zusammenfassung 81
5. Die Verschneidung von geographischem Expertenwissen und spek-
traler Information in einem objektorientierten Klassifikationsalgo-
rithmus zur Optimierung von Landnutzungsklassifikationen 83
5.1 Die Fuzzy-Logic Theorie als mathematischer Losungsansatz zur
Einbindung unscharfer, qualitativer Information 83
5.1.1 Zum Begriff Fuzzy-Logic 84
5.1.2 Fuzzy Sets 84
5.1.3 Membership functions 85
5.1.4 Linguistische Parameter 86
5.1.5 Mathematische Grundlagen 91
5.1.5.1 Definition der Zugehorigkeit (membership) 91
5.1.5.2 Mengenalgebraische Operationen zur Kombination von Fuzzy mem-
bership functions 91
5.2 Der schematische Aufbau eines unscharfen, regelbasierten multi-
source Klassifikators 93
5.3 Erstellung des Klassifikationsalgorithmuses ENPOC (environmen-
tal possibility classifier) und seine Einbindung in ein operationel-
les Bildverarbeitungssystem 95
5.3.1 Die verwendete Hard- und Software 95
5 3.2 Konzeption des possibilistischen Klassifikators 95
53.3 DetailberteBeschreibungdesProgrammablaufes 98
5.3.4 Kritische Beurteilung !03
5.4 Zusammenfassung 104
6. Erstellung der agro-knowledge-base fur das Ammereinzugsgebiet 166
6.1 Bewertung des Naturraumpotentials 106
6.1.1 EinfluBfaktoren auf das landwirtschaftliche Ertragspotential 106
6.1.2 Moglichkeiten der Eignungsbewertung eines Naturraumes 108
6.2 Pfianzenphysiologische Anspriiche und die Anbaubedingungen im
Ammereinzugsgebiet 112
6.2.1 Auswahl der Feldfriichte 112
6.2.2 Restriktionen des Anbaus 112
6.2.2.1 Wirkungsfaktoren im Ammereinzugsgebiet 113
6.2.2.2 Uberblick iiber die Anspriiche der Feldfriichte 115
6.2.3 Parametrisierung und Formalisierung der Information 123
6.3 Erstellung der membership functions 135
6.4 Erstellung des GIS-Datensatzes fur das Untersuchungsgebiet 137
6.4.1 Zum Begriff GIS 137
6.4.2 Erstellung der raumlichen Datenbasis 138
6.4.2.1 Erzeugung der notwendigen digitalen Datensatze 138
6.4.2.2 Erstellung eines Raster-GIS 140
6.5 Zusammenfassung 141
7. Ergebnisse der Multisource Fuzzy-Logic Klassifikation mit dem Al-
gorithmus ENPOC 143
7.1 Verifizierung und Validierung der Klassifikationsergebnisse 147
7.1.1 Vergleich der Ergebnisse der ENPOC-Klassifikation mit den amtli-
chen Flachenstatistiken 147
7.1.2 Berechnung der Klassifikationsgenauigkeit fur die Testgebiete Am-
mertal, Wessobrunn/Forst und Unterammergau 149
7.2 Bewertung der Klassifikationsgenauigkeit 155
8. Diskussion der Ergebnisse und Ausblick 159
9. Zusammenfassung 163
10. Literatur 166
Farbtafeln
Anhang
III |
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