Dissertationen - DGK

84 5. Analyse der Straßenextraktion für SAR-Bilddaten
(Abbildung 5.5). Zudem kommt es im Kreuzungsbereich oft zu zusätzlichen Störungen durch
Verkehrsschilder und Ampeln, die durch starke Reflexionen die Extraktion behindern können.
• Straßenbautechnische Besonderheiten: Einige straßenbautechnische Besonderheiten wie Rastplätze,
Radwege, glatte Randbereiche aus Sand oder Verbreiterungen der Straße im Bereich von
Abzweigungen führen zu einer lokalen Verbreiterung der Straße (z.B. Abbildung 5.5(a)). Die
für eine bestimmte Straßenbreite eingestellte Linienbreite kann verbreiterte Passagen nicht erfassen.
Weiterhin entstehen durch Verkehrsanlagen wie Verkehrsschilder oder Ampeln helle Punkte
(Spots), die die Extraktion behindern und zu einer Linienunterbrechung oder einer schlechten Bewertung
des Grauwertes führen können (Abbildung 5.5(b), 5.5(c) und 5.5(d)). Ferner existieren
bei größeren Straßen oder Autobahnen Fahrbahntrennungen. Besteht die Trennung aus Vegetation,
werden unter Umständen die beiden Fahrbahnen durch die Glättung bei der Linienextraktion
zu einer breiten Linie verschmolzen und nicht mehr detektiert (Abbildung 5.6(a)). Bei Fahrbahntrennungen
aus Metall kommt es bei exakt in Azimut verlaufenden Anlagen zu starken
Rückstreuungen und Überstrahlungen der Fahrbahn (Abbildung 5.6(b)).
• Bildrand und Stichstraßen: Fehlende Straßenabschnitte entstehen häufig am Bildrand bzw. an
der Grenze zu den ausmaskierten Stadt- und Waldgebieten. Diese Straßenstücke sind nur an einem
Ende mit dem Straßennetzwerk verbunden. Selbst wenn sie relativ gut bewertet worden sind, sind
sie nicht zwangsweise Bestandteil des extrahierten Straßennetzes, da der Suchalgorithmus immer
zwei Startpunkte benötigt zwischen denen er Straßen miteinander verbindet. Deshalb müssen
diese Stücke gut genug für ein Startstück bewertet worden sein, damit sie bei der Netzbildung
berücksichtigt werden. Die Problematik mangelnder Startstücke ist ein generelles Problem bei der
automatischen Straßenextraktion.
5.1.3 Unkorrekte Extraktionen
Im Folgenden werden die typischen Gründe für unkorrekte Extraktionen zusammengestellt. Unkorrekte
Extraktionen sind Extraktionen, die keine Entsprechung in den Referenzdaten haben.
• Schatten von Gebäuden: Aufgrund des Radarschattens an Sensor abgewandten Gebäudeseiten,
kann es zu unkorrekten Extraktionen kommen, da der Schatten in seiner Breite oft der von Straßen
entspricht. Dies kann vor allem bei Industriegebäuden und in Siedlungsgebieten vorkommen.
• Schatten von Bäumen: Wie bei Gebäuden kommt es auch bei einzelnen Bäumen, Baumreihen
oder am Waldrand zu unkorrekten Extraktionen im Schatten (Abbildung 5.1(d), untere Extraktion).
Teilweise können die Extraktionen im Schatten aber auch korrekt sein, da Straßen häufig
an Waldrändern entlang laufen oder durch Baumreihen begrenzt sind. Dennoch ist die Extraktion
von „Schattenstraßen“ nicht zuverlässig, da lediglich der Baumschatten und nicht die Straße
selbst extrahiert wird. Eine unregelmäßige Struktur des Schattens kann aber auch dazu führen,
dass keine Extraktion erfolgt, obwohl eine Straße verdeckt wird. (Abbildung 5.1(e)).
• Niedriger Kontrast: Bei dunklen Feldstrukturen, wie länglichen Ackerspuren oder Wegen,
kommt es teilweise zu unkorrekt extrahierten Straßen, wenn die Strukturen in Breite und Kontrast
den Straßen entsprechen (Abbildung 5.2(c), 5.2(d)). Viele unkorrekte Extraktionen in Feldern
konnten jedoch bereits durch die Einführung des mittleren Grauwertes eliminiert werden.
• Fehlerhafte Referenz: Sehr kleine Straßen, die nicht in die Kategorie Nebenstraßen fallen wie
Wirtschaftswege, private Zufahrtswege, Parkplätze etc., sind nicht Bestandteil der Referenz. Sie
werden aber teilweise je nach Sichtbarkeit extrahiert (Abbildung 5.7(a) und 5.7(b)). Dadurch
verschlechtert sich das Maß für die Zuverlässigkeit, obwohl es sich nicht um Fehlextraktionen
im eigentlichen Sinne handelt, sondern um Straßen, die nicht in der Referenz enthalten sind.
Besonders in Entfernungsrichtung sind Wirtschaftswege oftmals noch gut zu erkennen (Abbildung
5.7(a)).