Automatische Ausweisung von Trainingsgebieten

Automatische Ausweisung von Trainingsgebieten

Auf dem Gebiet der Fernerkundung besteht bis heute ein dringender Bedarf an operationellen, d.h. weitestgehend automatisierten, robusten und übertragbaren Auswertesystemen. Mit der Entwicklung einer Prozesskette zur automatischen Trainingsgebietsableitung wurde im Rahmen von Enviland-2 ein Verfahren entwickelt, das zur automatischen Generierung von Landnutzungs-/Bedeckungsinformationen herangezogen werden kann, da die Trainingsgebiete, die als Input für ein überwachtes Klassifikationsverfahren dienen, ohne Nutzerinteraktion erzeugt werden. Eine weitere Einsatzmöglichkeit der Methodik besteht in der Unterstützung des oft sehr zeit- und kostenaufwendigen Prozesses der Generierung von Trainingsdatensätzen. Das entwickelte Verfahren wurde erfolgreich auf zwei landwirtschaftlich geprägte Gebiete in Deutschland angewandt. Die automatisch generierten Trainingsdatensätze beinhalten die Haupt-landbedeckungsklassen (Wasser, Nadelwald, Laub-/Mischwald, Grünland, Ackerland, Siedlungen) sowie verschiedene Feldfruchtarten. Die Prozesskette nutzt die Synergie aus optischen und SAR-Daten, kann aber auch auf alleiniger Basis von SAR-Daten angewandt werden. In Hinblick auf operationelle Anwendungen ist eine Übertragbarkeit der vorgeschlagenen Prozesskette von herausragender Bedeutung. Das Verfahren wurde für das Testgebiet Nordhausen (Thüringen) entwickelt und mit Klein Altendorf (Nordrhein-Westfalen) erfolgreich auf ein weiteres landwirtschaftliches Areal übertragen. Weiterhin konnte die Prozesskette auf Daten verschiedener Sensoren und Auflösungen (optisch: RapidEye, Spot-4/-5, Landsat TM/ETM; SAR: TerraSAR-X, Envisat ASAR, ERS-2, ALOS PALSAR), auf Satellitenszenen, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten (Saison / Jahr) aufgenommen wurden, sowie auf alleiniger Basis von multitemporaler und multisensoraler SAR-Daten angewandt werden.

Ziel:
In der Politik sowie in den Erdwissenschaften besteht ein zunehmender Bedarf an zuverlässigen und aktuellen Informationen zur Landbedeckung/Landnutzung. Eine flächendeckende und kontinuierliche Beobachtung der Erdoberfläche ist einzig durch den Einsatz der Fernerkundung möglich. Der Start räumlich hoch auflösender Satellitensensoren sowie der unbeschränkte und kostenloser Zugriff auf einige Fernerkundungsdatenarchive haben in den letzten Jahren zu einem wachsendem Interesse an aus Satellitendaten abgeleiteten Produkten in der Politik und in den Erdwissenschaften geführt. In der Praxis bildet der operationelle Einsatz von Fernerkundungsdaten und –methoden bis heute jedoch eher eine Ausnahme. Voraussetzung für einen breiten Einsatz von aus Fernerkundungsdaten abgeleiteten Produkten ist deren Objektivität und Operationalität. Beides erfordert die Entwicklung und Verfügbarkeit hochgradig automatisierter Auswerteverfahren. Das Verfahren zur automatischen Trainingsgebietsausweisung soll einen Beitrag zu diesem Forschungsfeld leisten. Eine Automatisierung des Klassifikationsprozesses wird dadurch erreicht, dass die Trainingsdatensätze, die als Input für ein überwachtes Klassifikationsansatz dienen, ohne Nutzerinteraktion generiert werden.

Methodisches Vorgehen:

OGC-konforme Datendienste:


Metadaten nach ISO-Standard:


Kontaktdaten:
FSU Jena
Tanja Riedel
Position: Research Assistant
Telefon: +49 (0) 3641 94 89 74
Telefax: +49 (0) 3641 94 88 82
EMail: tanja.riedel@uni-jena.de

Anschrift:
Löbdergraben 32
07743 Jena

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