Änderungskarte

Änderungskarte

Eine Änderungskarte wird aus zwei RapidEye Szenen ohne Zusatzinformationen durch eine automatisierte Prozesskette erzeugt. Die Ergebniskarte zeigt nicht nur, wo Änderungen stattgefunden haben (change detection), sondern auch, um welche Art von Änderungen es sich handelt (change labeling). Die hier dargestellten Änderungen umfassen Änderungen zwischen den Klassen Sand, Wasser und Vegetation (conversions) sowie Änderungen innerhalb der Klasse Vegetation (modifications). Bei dem Testgebiet handelt es sich um eine Auskiesungsfläche im Lippemündungsbereich in Wesel (Niederrhein).

Methodisches Vorgehen:
Aus zwei radiometrisch und geometrisch vorprozessierten RapidEye Datensätzen wird eine Änderungskarte für eine Auskiesungsfläche im Lippemündungsbereich in Wesel (Niederrhein) erstellt (vgl. Hecheltjen, A. und G. Menz (2011): Automatisierte Änderungsklassifikation (change labeling) mit hochauflösenden optischen Daten am Beispiel eines Kiestagebaus. In: Borg, E. und H. Daedelow (Hrsg.): RapidEye Science Archive (RESA) Erste Ergebnisse. Tagungsband zum 3. RESA Workshop, Neustrelitz, 23.-24. März 2011. GITO Verlag, Berlin). Die Änderungsklassen umfassen alle Änderungen zwischen den Klassen Sand, Wasser und Vegetation (Conversion, z.B. Vegetation zu Sand) sowie Änderungen innerhalb der Klasse Vegetation (Modification, z.B. Zunahme Vegetation). Im vorliegenden Beispiel werden Änderungen vom 24.05.2009 zum 08.07.2010 dargestellt.

Die Prozesskette läuft voll automatisiert ab. Mithilfe der automatisch erzeugten Trainingsgebieten für Änderungsklasssen sowie der ebenfalls automatisch erzeugten Änderungsmaske wird die Änderungskarte aus einem bitemporalen Layer-Stack der RapidEye Datensätze berechnet. Für die Änderungsklassifikation werden Support Vector Machines genutzt (imageSVM Version 2.0.1, Humboldt-Universität zu Berlin, Geomatics Lab.). Zur Generierung der Trainingsgebiete werden Indices für Vegetation, Wasser und Sand berechnet, Schwellenwerte mittels Gauß-Fitting ermittelt und mittels einer modifizierten Form der Change Vector Analysis (CVA) Änderungsrichtungen für Modifikationen und Konversionen definiert. Aus den eindeutigen Änderungsrichtungen wird mittels einer zufälligen Stichprobenwahl der Trainingsdatensatz generiert. Die Schwellenwertbestimmung für die Änderungsmaske aus dem Magnitudenbild der CVA erfolgt ebenfalls mittels Gaussian-Fitting.

OGC-konforme Datendienste:


Metadaten nach ISO-Standard:


Kontaktdaten:
ZFL, Uni Bonn
Antje Hecheltjen
Position:
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