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Neue Ansätze zur Auswertung und Klassiffizierung von sehr hochauflösenden Daten Methoden der Segmentierung, der hierarchischen Klassifizierung und der per-Parcel-Methode mit Daten der digitalen Kamera HRSC-A und ihre Anwendbarkeit für die Aktualisierung topographischer Karten

by Hoffmann, Andrea

Abstract (Summary)
Auf dem Luftbildsektor vollziehen sich seit einigen Jahren grundsätzliche Veränderungen. Digitale flugzeuggetragene Kamerasysteme und hochauflösende Satellitensysteme bieten neue Potentiale der Datenakquise und -auswertung. Diese digitalen Datensätze werden in absehbarer Zeit das herkömmliche Luftbild ersetzen und Kartographie, Photogrammetrie und Fernerkundung erheblich verändern. Die neue Generation von digitalen Kameras wird zwei zentrale Bereiche der Kartographie einschneidend beeinflussen: Die Orthokartenherstellung und die Kartenaktualisierung. Der Bedarf aktueller Geobasisdaten macht Orthobilder besonders für Geoinformationssysteme interessant. Bisher standen als Basisdaten für Orthobildkarten großer Auflösung (> 1:10 000) lediglich Luftbilder zur Verfügung. Es wird gezeigt, daß die digitalen Daten der neuen Kamerageneration zur Erstellung von Orthobildkarten operationell einsetzbar sind. Durch die automatisierte Prozessierung werden sie den Anforderungen an schnelle aktuelle Kartenprodukte gerecht, mit ihrer hochgenauen Navigation bieten die digitalen Systeme die automatisierte Erstellung geometrisch sehr genauer Datensätze, die mit herkömmlichen Mitteln nur sehr aufwendig erreicht werden könnten. Ein Vergleich mit Luftbildern zeigt und bewertet die Unterschiede beider Aufnahmesysteme. Untersucht wurden Datensätze der digitalen Kamera HRSC-A des DLR Adlershof. Mit der HRSC-A (High Resolution Stereo Camera - Airborne) und der speziell für die Prozessierung dieser Daten entwickelten Software steht den Geoinformationsnutzern erstmals ein operationelles System zur Verfügung, das vollständig digital und vollautomatisch hochauflösende Orthobilddaten produziert. Die Pixelauflösung liegt zwischen 10 und 40 cm (Flughöhe von 2500 bis 10 000 m). Als vorteilhaft für die Analyse erweist sich die gleichzeitige Verfügbarkeit von hochauflösenden panchromatischen und multispektralen Datensätzen, die Verfügbarkeit eines hochauflösenden Geländemodells (x,y: 50 cm bzw. 1m, z: 10 cm) und die hohe Genauigkeit der Datensätze. Die Arbeit diskutiert die Problematik einer automatisierten Auswertung hochauflösender Daten. Diese Datensätze stellen neue Anforderungen an Auswertungsverfahren. Der Detailreichtum erschwert die Interpretation, gröbere räumliche Auflösungen glätten die Komplexität innerhalb heterogener Landnutzungen (besonders in urbanen Gebieten) und erleichtern so eine automatische Interpretation. Es wird gezeigt, daß "klassische" Auswertungsmethoden wie pixelbasierte Klassifizierungen (überwacht oder unüberwacht) zur Auswertung der hochauflösenden Daten nur bedingt geeignet sind. Im Rahmen der Arbeit werden zwei neue Ansätze entwickelt und untersucht, die nicht mehr pixelweise, sondern flächenhaft und objektorientiert arbeiten. Ein per-parcel-Ansatz zeigt gute Ergebnisse bei der Auswertung. Das Verfahren ermittelt zunächst mittels einer unüberwachten Klassifizierung Szenekomponenten in definierten Untereinheiten (parcel), die den Inhalt des Datensatzes repräsentieren. Die klassifizierten Pixel innerhalb der definierten parcel-Einheiten werden anschließend extrahiert und ihr Verhältnis zueinander weiter ausgewertet. Ergebnis ist zunächst die prozentuelle Verteilung der Szenekomponenten in den Einheiten, anschließend werden Zusammenhänge zwischen den vorhandenen Komponenten und der Landoberfläche definiert. Untersucht wurde ferner ein objektorientierter Ansatz, der die Interpretation von Einzelobjekten erlaubt. Hierbei wird das Bild in homogene Objekte segmentiert, die die Grundlage für die weitere Analyse bilden. Der diskutierte Ansatz besteht aus zwei Strategien: Mittels multiskalarer Segmentierung wird der Bilddatensatz zunächst in Einheiten strukturiert, verschiedene Maßstabsebenen sind gleichzeitig verfügbar. Grundidee ist die Schaffung eines hierarchischen Netzes von Bildobjekten. Diese gefundenen Einheiten werden anschließend spektral mittels Nearest Neighbour oder wissensbasiert mittels Fuzzy Logic Operatoren klassifiziert. Der Ansatz zeigt überzeugende Ergebnisse bei einer automatisierten Hauserkennung und der Aktualisierung bestehender Vektordatensätze. Die Einteilung der Bilddaten in Segmente, also zunächst eine Abstrahierung der Information vom Einzelpixel zu größeren semantischen Einheiten und die weitere Bearbeitung dieser Segmente erwies sich als sinnvoll. Es wurde ferner gezeigt, daß für die Analyse in städtischen Räumen die Einbeziehung von Oberflächeninformation unbedingt erforderlich ist. Durch die spektrale Ähnlichkeit von Bildelementen bietet die Einbeziehung des Oberflächenmodells die Möglichkeit, mittels einer zusätzlich bekannten Information über die Höhe der Objekte, diese Klassen zu trennen.
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Bibliographical Information:

Advisor:

School:Humboldt-Universität zu Berlin

School Location:Germany

Source Type:Master's Thesis

Keywords:Geowissenschaften Auswertung hochauflösender Daten automatisierte Kartenaktualisierung Segmentierung

ISBN:

Date of Publication:05/10/2001

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