Untersuchungen zur segmentbasierten Klassifikation von Satellitenaufzeichnungen zum Zwecke der Waldkartierung

Frankfurt am Main

2004

S. 94-100

3 Abb., 9 Lit. Ang.

Artikel aus einer Zeitschrift

200111138

Die meisten digitalen Klassfizierungsmethoden von Satellitendaten und digitalen Luftbildern basierten bisher auf einer pixelweisen Analyse und Auswertung. Dabei entstehen sehr viele Mischpixel und falsche Zuordnungen von Pixeln, welche die Qualität der Klassifikation erheblich negativ beeinflussen. Zur Lösung dieses Problems wurden in den letzten Jahren die sogenannten segmentbasierten Klassifikationsmethoden entwickelt, die als operationelle "Software" auf dem Markt angeboten werden. Dabei erfolgt in der Regel von der eigentlichen Klassifikation eine Segmentierung der Satelliten- bzw. Luftbildaufzeichnungen. Die Klassifizierung kann dann auf Segmente bezogen oder auch kombiniert mit einem pixelbasierten Verfahren durchgeführt werden. In der vorliegenden Arbeit wurde die Eignung des Verfahrens für forstliche Zwecke mit LANDSAT 5 TM- und IKONOS-GEO-Daten vergleichend gegenüber der pixelbasierten Methode überprüft. Die Ergebnisse zeigten, dass sich die segmentbasierte Methode, kombiniert mit der "Maximum-Likelihood" Klassifizierungsmethode sowohl mit höchstauflösenden IKONOS-Daten als auch mit hochauflösenden LANDSAT-TM-Daten als bessere Alternative zur rein pixelbasierten Klassifikationen anbietet.