View/Open - JUWEL - Forschungszentrum Jülich

5 . Klassifizierung mit neuronalen
Netzen
Zur Erstellung einer digitalen Landnutzungskarte aus Satellitenbilddaten bieten
sich vom methodischen Konzept her eine überwachte Klassifizierung (auf Basis
von Refernzdaten) mit neuronalen Netzen an . Im Gegensatz zu konventionel-
len Klassifikationsverfahren wie z .B. Maximum Likelihood benötigt ein neuronales
Netz keine Annahmen über die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der Grauwerte
im Satellitenbild, sondern stellt einen direkten Zusammenhang zwischen Grau-
werten und der zugehörigen Klasse her. Dabei kann die interne Struktur des
Netzes zwar vorgegeben werden, doch die verwendeten Parameter bleiben im
Verborgenen, so dass das neuronale System als Black Box bezeichnet werden
kann (B ISHOP 2005 [24]).
5 .1 . Erhebung von Referenzdaten im Gel ände
Eine sinnvolle Ableitung einer Landnutzungskarte f ür die Modellierung kann ohne
entsprechende Referenzdaten im Untersuchungsgebiet, sog . ground truth, nicht
vorgenommen werden . In den Jahren 2002 bis 2004 werden deshalb zahlreiche
Feldvermessungen per Global Positioning System (GPS) vorgenommen. Die
Zeitpunkte der Begehungen konzentrieren sich auf das Sommerhalbjahr von Mai
bis September, die Phase, in der die Feldfrüchte relativ gut voneinander unter-
schieden und abgegrenzt werden k önnen.
Zusätzlich stehen Daten einer Kooperation der Landwirtschaftskammer Rhein-
land mit örtlichen Landwirten und Daten aus eigenen Befragungen von Land-
wirten zur Verfügung, so dass die Feldfrucht auf mehreren Parzellen f ür den
Untersuchungszeitraum 2000 - 2004 rekonstruiert werden kann . So lassen sich
ausgehend von vergleichsweise wenigen Pixeln Rückschl üsse auf das gesamte
Satellitenbild ziehen .
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