Bachelorarbeit Vergleich von Verfahren zur Veränderungs- analyse ...

3.2.4 Changedetection in Erdas Imagine
Auch hier wurde der dritte Kanal verwendet. Bei der Angabe der Schwellwerte brachte der Zunah-
mewert von 10% bereits gute Ergebnisse. Bei der Abnahme musste dieser aber auf 25% erhöht
werden, damit neue Gebäude vom Hintergrund überhaupt zu unterscheiden waren. Die Klassen für
leichte Zu- und Abnahme enthielten fast ausschließlich Hintergrundpixel und wurden zum Hinter-
grund hinzugefügt, um wieder die üblichen drei Klassen zu haben.
Abb. 19: Ergebnis (links) und maskierte Bewertung (rechts) von der Changedetection in Erdas
(Quelle: Eigene Darstellung)
Auch hier zeigt sich das gleiche Bild mit den neuen Strukturen innerhalb der zerstörten Gebäude.
Insgesamt macht das Ergebnis optisch einen guten Eindruck. Die Users Accuracy liegt für Klasse 1
auch hier bei annähernd 100%. Klasse 2 kommt noch auf 23%, was wieder mit den falsch erkannten
neuen Strukturen zusammenhängt. Der Wert von Klasse 3 geht gegen null. Die Producers Accuracy
für Klasse 2 ist auch hier mit 93% sehr hoch. Klasse 1 kommt immer noch auf gute 76%, Klasse 3 ist
mit 1.5% und 4 richtig zugeordneten Pixeln auch hier sehr schlecht. Insgesamt gehört das Erdas Re-
sultat für diese Szene aber mit zu den besten Ergebnissen.
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