Zweijahresbericht 2004/2005 - Bibliothek - GFZ

Abb. 1.78: Spektrale Varianten von Dachziegeln bedingt
durch Alter und Beleuchtung.
Spectral variations of tiles due to illumination and age.
Grundlage bilden Hyperspektraldaten des flugzeuggetragenen
HyMap-Sensors. Auf der Basis von sechs unterschiedlichen
Bildszenen wurden mehrere zehntausend
Beispielspektren gewonnen, die einen repräsentativen
Querschnitt der spektralen Variationen von 43 verschiedenen
urbanen Oberflächenmaterialien darstellen. Zur
Identifizierung ist es zunächst notwenig, repräsentative
Merkmale für die einzelnen Materialklassen zu definieren.
Da dies von Hand kaum noch zu bewerkstelligen ist,
werden die Spektren einer neu entwickelten computergestützten
Analyse unterzogen. Dazu werden für jedes Einzelspektrum
etwa 130.000 Merkmale (Formparameter)
bestimmt, die eventuell zur Differenzierung der Klassen
sinnvoll sind. Jedes Merkmal wird anschließend einzeln
bewertet in wie weit es zwei Klassen trennt, wobei die
besten zehn pro Merkmalstyp vermerkt werden. Gesucht
Abb. 1.79: HyMap-Bildszene (Dresden) und automatisch identifizierte Dachmaterialien.
HyMap image (Dresden) and automatically identified roof materials.
werden jedoch die Merkmale, die eine optimale Trennung
aller Materialien erlauben. Dazu werden in einer abschließenden
Optimierung die 1.000 besten Merkmale bestimmt.
Mit Hilfe eines ebenfalls neu entwickelten Klassifizierungssystems,
dass die Verwendung einer unbegrenzten
Merkmalsanzahl erlaubt, werden die verschiedenen Materialien
in einem Bild identifiziert. Da Mischpixel eine
spektrale Verwechslung durchaus noch möglich machen,
werden die identifizierten Objekte einer räumlichen
Formbewertung unterzogen.
Abb. 1.79 zeigt das Ergebnis der automatischen Identifizierung
verschiedener Dachmaterialien am Beispiel der
Stadt Dresden. Eine abschließende spektrale Clusteranalyse
der extrahierten Objektpixel liefert letztendlich die
für die weitere Datenprozessierung notwendigen repräsentativen
Endmember in Form der Clusterschwerpunkte.
Mit diesem neuen Ansatz lassen sich nach ersten Tests
mehr als 80 % der im Bild vorkommenden bedeutenden
Endmember automatisch bestimmen. Mit dem Einsatz
von Thermaldaten (ARES-Sensor) und der Integration von
3D-Stadtmodellen sollen die Ergebnisse in Zukunft weiter
verbessert werden.
EnMAP – Environmental Monitoring and Analysis Program
Der technische Fortschritt gestattet es heute, optische
Satelliten mit einer großen Anzahl von Spektralkanälen
zu realisieren. Diese so genannten „Hyperspektralsensoren“
stehen für eine neue Ära in der satellitengestützten
Erdbeobachtung und liefern ortsaufgelöste Signaturen der
Erdoberfläche vom sichtbaren bis zum infraroten Spektralbereich.
So lassen sich bisher unzugängliche Ökosys-
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