Pixelorientierte versus objektorientierte Klassifikation eines hochauflösenden IKONOS-Satellitenbildes am Beispiel des Nordraumes der Stadt Leipzig: Ergänzung zum Projekt "Analyse und Bewertung der Naturraumpotenziale in der suburbanen Kulturlandschaft mit Methoden der Fernerkundung und GIS" ; Abschlußbericht
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
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Leipzig [u.a.]
UFZ - Umweltforschungszentrum Leipzig-Halle
2004
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| Schriftenreihe: | UFZ-Bericht
2004,12 |
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|---|---|
| adam_text | Titel: Pixelorientierte versus objektorientierte Klassifikation eines hochauflösenden IKONOS-Satellitenbil
Autor: Kirstein, Werner
Jahr: 2004
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
2 Einordnung der Thematik 2
3 Grundlagen und Methoden 6
3.1 Technische Parameter und deren Eignung für die Landschafts- 6
analyse
3.2 Extraktion thematischer Daten: Konzepte, Software 9
3.3 Quantifizierung thematischer Inhalte 13
4 Materialien 16
4.1 Datengrundlage 16
4.2 Datenprozessierung und Extraktion der Sekundärdaten 17
5 Ergebnisse und Diskussion 23
5.1 Extraktion thematischer Daten 23
5.1.1 Auswahl der Klassen 23
5.1.2 Analyse mit dem ERDASIMAGINE Expert Classrfier 23
5.1.3 Klassifikation mit DEFINIENS eCognition 33
5.1.4 Accuracy Assessment 43
5.2 Quantitative Analyse 43
6 Zusammenfassung 50
7 Danksagung 54
8 Literatur 55
Abbildungsverzeichnis
Abb. 01: Workflow des Projektes
Abb. 02: Verwendetes JKONOS-Satellitenbild. Ausschnitt: Nordraum der
Stadt Leipzig. Datum: 18.06.2002
Abb. 03: RGB-Ausschnitt (links) und NDVI-Ausschnitt (rechts) der
analysierten IKONOS-Szene vom Nordraum Leipzig. Hell =
hoher NDVI, dunkel = niedriger NDVI
Abb. 04: Textur-Dateien aus verschiedenen Spektralkanälen des
IKONOS-Satelliten und verschiedener Matrixgröße. Links
oben: Kanal Blau-VIS, 3x3-Matrix; rechts oben: Kanal NIR,
3x3-Matrix; links unten: Kanal Blau-VIS, 7x7-Matrix; rechts
unten: Kanal NIR, 7x7x-Matrix. Hell = sehr heterogen, dunkel
= sehr homogen
Abb. 05: IR-Falschfarbendarstellung eines Subsets aus dem urbanen
Bereich der Stadt Leipzig. Links: Landsat TM mit 30 m
Auflösung, rechts: Fusion mit IRS-1C pan auf 5.8 m Auflösung
Abb. 06: Ausmaskierung verdichteter (grau) versus offener (weiß)
Landschaftsbereiche über die Klassifikation von Texturdaten,
generiert aus den Kanälen 1 und 2
Abb. 07: Ergebnis der Klassifikation von Gehölzen mit dem Expert
Classifier
Abb. 08: Grenzwertdefinition im Knowledge Engineer des Erdas Imagine
Expert Classifiers. Die abgebildete „Knowledge Base dient zur
Definition der Klasse Gehölze
Abb. 09: Ergebnis der Klassifikation von Grünland mit dem Expert
Classifier
Abb. 10: Ergebnis der Klassifikation von Gewässern mit dem Expert
Classifier
Abb. 11: Grenzwertdefinition in eCognition. Die abgebildete „Class
Hierarchy (syn. zu Erdas Expert Classifiers .Knowledge
Base ) zeigt die Anlage aller Klassen in verschiedenen
Segmentierungs-Level
Abb. 12: Ergebnis der Klassifikation von Gehölzen mit eCognition
Abb. 13: Ergebnis der Klassifikation von Grünland mit eCognition
Abb. 14: Ergebnis der Klassifikation von Gewässern mit eCognition
Abb. 15: Größe und Verteilung zusammenhängender Gehötzfläehen
Abb. 16: Größe und Verteilung zusammenhängender Grünflächen
Abb. 17: Größe und Verteilung von Gewässerflächen
Tabellenverzeichnis
Tab. 01: Übersicht zu den verwendeten Satellitenbildern 17
Tab. 02: Verwendete ,scale parameter und daraus resultierende
durchschnittliche Objektgrößen (Segmente) in Pixeln und m2 35
Tab. 03: Getestete und verwendete (fett) Kombinationen der
Composition of Homogeneity Criteria für die Segmentierung.
Die Werte wurden an der gesamten Szene getestet 36
Tab. 04: Klassifikationsgüte Expert Classifier vs. eCognition, ermittelt mit
dem Erdas Imagine Accuracy Assessment Tool. 42
Tab. 05: Ermittelte Landschaftsstrukturmaße auf Klassenebene 45
|
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Titel: Pixelorientierte versus objektorientierte Klassifikation eines hochauflösenden IKONOS-Satellitenbil
Autor: Kirstein, Werner
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Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
2 Einordnung der Thematik 2
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3.1 Technische Parameter und deren Eignung für die Landschafts- 6
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3.2 Extraktion thematischer Daten: Konzepte, Software 9
3.3 Quantifizierung thematischer Inhalte 13
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4.2 Datenprozessierung und Extraktion der Sekundärdaten 17
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5.2 Quantitative Analyse 43
6 Zusammenfassung 50
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Abbildungsverzeichnis
Abb. 01: Workflow des Projektes
Abb. 02: Verwendetes JKONOS-Satellitenbild. Ausschnitt: Nordraum der
Stadt Leipzig. Datum: 18.06.2002
Abb. 03: RGB-Ausschnitt (links) und NDVI-Ausschnitt (rechts) der
analysierten IKONOS-Szene vom Nordraum Leipzig. Hell =
hoher NDVI, dunkel = niedriger NDVI
Abb. 04: Textur-Dateien aus verschiedenen Spektralkanälen des
IKONOS-Satelliten und verschiedener Matrixgröße. Links
oben: Kanal Blau-VIS, 3x3-Matrix; rechts oben: Kanal NIR,
3x3-Matrix; links unten: Kanal Blau-VIS, 7x7-Matrix; rechts
unten: Kanal NIR, 7x7x-Matrix. Hell = sehr heterogen, dunkel
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Abb. 05: IR-Falschfarbendarstellung eines Subsets aus dem urbanen
Bereich der Stadt Leipzig. Links: Landsat TM mit 30 m
Auflösung, rechts: Fusion mit IRS-1C pan auf 5.8 m Auflösung
Abb. 06: Ausmaskierung verdichteter (grau) versus offener (weiß)
Landschaftsbereiche über die Klassifikation von Texturdaten,
generiert aus den Kanälen 1 und 2
Abb. 07: Ergebnis der Klassifikation von Gehölzen mit dem Expert
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Abb. 08: Grenzwertdefinition im Knowledge Engineer des Erdas Imagine
Expert Classifiers. Die abgebildete „Knowledge Base" dient zur
Definition der Klasse Gehölze
Abb. 09: Ergebnis der Klassifikation von Grünland mit dem Expert
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Abb. 10: Ergebnis der Klassifikation von Gewässern mit dem Expert
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Abb. 11: Grenzwertdefinition in eCognition. Die abgebildete „Class
Hierarchy" (syn. zu Erdas Expert Classifiers .Knowledge
Base") zeigt die Anlage aller Klassen in verschiedenen
Segmentierungs-Level
Abb. 12: Ergebnis der Klassifikation von Gehölzen mit eCognition
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Abb. 14: Ergebnis der Klassifikation von Gewässern mit eCognition
Abb. 15: Größe und Verteilung zusammenhängender Gehötzfläehen
Abb. 16: Größe und Verteilung zusammenhängender Grünflächen
Abb. 17: Größe und Verteilung von Gewässerflächen
Tabellenverzeichnis
Tab. 01: Übersicht zu den verwendeten Satellitenbildern 17
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durchschnittliche Objektgrößen (Segmente) in Pixeln und m2 35
Tab. 03: Getestete und verwendete (fett) Kombinationen der
Composition of Homogeneity Criteria für die Segmentierung.
Die Werte wurden an der gesamten Szene getestet 36
Tab. 04: Klassifikationsgüte Expert Classifier vs. eCognition, ermittelt mit
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