(Microsoft PowerPoint - 20101006_Geoinformation_K ...
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Anwendung und Validation von verschiedenen<br />
Fernerkundungsverfahren und in-situ<br />
Informationen für ein optimiertes<br />
Wattenmeermonitoring<br />
J. Geißler, K. Stelzer, M. Gade, J. Kohlus, H. Farke<br />
Historie der Fernerkundung des Wattenmeeres<br />
Projekte über Fernerkundung des Wattenmeeres<br />
– Bioptis 1998 – 2001 EU FP4 Projekt<br />
– HIMOM 2001 – 2004 EU FP5 Projekt<br />
– Potenzialstudie 2004 Nationales Projekt durch SH u. NI<br />
Fernerkundung<br />
Wattenmeer<br />
– OFEW 2005 – 2007 Nationales Projekt durch SH u. NI<br />
– TMAP RS 2007 CWSS<br />
– DeMarine Umwelt 2008 – 2011 Nationales GMES Projekt<br />
Schwerpunkt: Satellitenfernerkundung<br />
– Bisher: Daten optischer Sensoren<br />
– DeMarine Umwelt: synergistisches Klassifikationsverfahren: Optik, SAR und<br />
Monitoringdaten<br />
TP-4 | Symposium <strong>Geoinformation</strong>en für die Küstenzone 2010 |<br />
Hamburg | 06.10.2010<br />
1
Informationsgewinn aus optischen Daten<br />
1800<br />
1600<br />
1400<br />
1200<br />
1000<br />
800<br />
Seegras<br />
Sediment wc<br />
Sediment<br />
600<br />
400<br />
200<br />
0<br />
0.45 0.95 1.45 1.95 2.45<br />
Landsat 02.07.2006<br />
Brockmann Consult © 2007<br />
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Hamburg | 06.10.2010<br />
Informationsgewinn aus Radardaten<br />
TerraSAR-X, 30. August 2008, 1710 UTC (34 minutes after LT)<br />
IFM, Uni Hamburg © 2008<br />
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Hamburg | 06.10.2010<br />
2
Nutzung von Geländeinformationen<br />
DeMarine-Geländeprotokolle<br />
Erfassung parallel zu Satellitenüberflügen<br />
Oberflächenstruktur<br />
Farbe<br />
Sedimentart / Auflagen<br />
Rippellänge und -ausrichtung<br />
Diatomeenvorkommen<br />
Makrophyten<br />
Makrofauna<br />
Metainformationen (Koordinaten,<br />
Wetterbedingungen, ..)<br />
Fotodokumentation<br />
der Aufnahmepunkte<br />
Potenzialkarten (z.B. Seegras)<br />
Expertenwissen<br />
Datenquelle: K. Reise (AWI),<br />
J.Kohlus (NPV).<br />
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Hamburg | 06.10.2010<br />
DeMarine Umwelt TP-4: Klassifikation mittels<br />
Entscheidungsbaum<br />
Komponenten<br />
Informationen<br />
aus der<br />
Fernerkundung<br />
(Optik+Radar)<br />
Threshold testing<br />
sparse<br />
Yes<br />
Vegetation<br />
High<br />
vegetation?<br />
sand<br />
dense<br />
Threshold testing<br />
mix<br />
No<br />
Sediment<br />
mud<br />
des<br />
synergistischen<br />
Klassifikations-<br />
verfahrens<br />
Informationen aus<br />
Geländedaten<br />
TP-4 | Symposium <strong>Geoinformation</strong>en für die Küstenzone 2010 |<br />
Hamburg | 06.10.2010<br />
3
Untersuchungsgebiete und Datengrundlage im<br />
Norddeutschen Wattenmeer- Satellitendaten<br />
2<br />
Satellit<br />
2008<br />
2009<br />
TerraSAR-X<br />
7<br />
40<br />
ERS-2 SAR<br />
6<br />
17<br />
3<br />
ASAR<br />
PALSAR<br />
8<br />
11<br />
14<br />
8<br />
32<br />
79<br />
Landsat<br />
6<br />
3<br />
SPOT2<br />
2<br />
2<br />
4<br />
SPOT4<br />
5<br />
6<br />
SPOT5<br />
0<br />
2<br />
1<br />
RapidEye<br />
0<br />
13<br />
3<br />
16<br />
Landsat 5TM (© Eurimage) 2007<br />
1: Norderneyer Rückseitenwatt<br />
2: Halligenwatt<br />
3: Wesselburener Watt<br />
4: Meldorfer Bucht<br />
TP-4 | Symposium <strong>Geoinformation</strong>en für die Küstenzone 2010 |<br />
Hamburg | 06.10.2010<br />
Untersuchungsgebiete und Datengrundlage im<br />
Norddeutschen Wattenmeer- Geländeerhebungen<br />
1 2<br />
SPOT4 (© SPOT Image) 23.10.2008<br />
SPOT4 (© SPOT Image)<br />
27.07.2008<br />
3<br />
Niedersachsen: 585<br />
Schleswig-Holstein: 143<br />
1: Halligenwatt<br />
2: Wesselburener Watt<br />
3: Meldorfer Bucht<br />
Gelb: 2008<br />
Blau: 2009<br />
Rot: 2010<br />
4: Norderneyer Rückseitenwatt<br />
SPOT4 (© SPOT Image) 02.04.2009<br />
4<br />
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4
Validation: Geländepunkte vs. Synergistische<br />
Klassifikation Optik + SAR (Niedersachsen)<br />
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Hamburg | 06.10.2010<br />
Validation: Geländepunkte vs. Klassifikation (Amrum)<br />
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5
Validation: Differenzierung von Seegras mit der<br />
Seegraspotenzialkarte<br />
Validation: Flächenvergleich für Seegraswiesen<br />
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6
Validation: Flächenvergleich für Muschelbänke<br />
Flächenvergleich von Muschelbänken Monitoringdaten<br />
vs. Synergistische Klassifikation (Optik + SAR)<br />
250000<br />
200000<br />
Fläche [m2]<br />
150000<br />
100000<br />
Monitoringdaten<br />
Klassifikation<br />
50000<br />
0<br />
1 2 3 4 5<br />
Nummer der Muschelbank<br />
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Validation: Qualitätsmaße für die optische Klassifikation<br />
Qualitätsmaße für die Wattklassifikation<br />
Harmonisierte Kategorien für Referenzdaten (in-situ) und Klassifikation<br />
der optische Daten für einen direkten Vergleich<br />
Gegenüberstellung der Daten in einer Konfusionsmatrix<br />
Referenzdaten<br />
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7
Validation: Qualitätsmaße für die optische<br />
Klassifikation<br />
Deskriptive Qualitätswerte<br />
Gesamtgenauigkeit (overall accuracy):<br />
Anteil der korrekt klassifizierten Pixel<br />
Nutzergenauigkeit (users accuracy):<br />
Anteil der richtig klassifizierten Referenzdaten<br />
Produzentengenauigkeit (producers accuracy)<br />
Anteil der klassifizierten Pixel in Übereinstimmung mit Referenzdaten<br />
Statistische Gütekoeffizienten<br />
Krippendorfs α berechnet Verhältnis aus Nichtübereinstimmung und<br />
erwarteter Nicht-Übereinstimmung<br />
Cohens κ berechnet das Verhältnis zwischen gemessener und zufällig<br />
erwarteter Übereinstimmung<br />
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Hamburg | 06.10.2010<br />
Validation: Qualitätsmaße für die optische<br />
Klassifikation<br />
Ergebnisse: Synergistische Klassifikation einer Aufnahme von SPOT4<br />
(23.10.2008) vom Norderneyer Rückseitenwatt<br />
Klassifizierte Satellitenbildpixel<br />
Kategorie<br />
Sand<br />
Misch<br />
Schlick<br />
Muschel<br />
Schill<br />
Σ Kl (1-5)<br />
Produzentengenauigkeit<br />
Sand<br />
128<br />
23<br />
2<br />
0<br />
0<br />
153<br />
83.7<br />
Misch<br />
19<br />
22<br />
5<br />
1<br />
1<br />
48<br />
45.8<br />
Referenzdaten<br />
Schlick<br />
Muschel<br />
Schill<br />
Σ Kl-1-5<br />
6<br />
0<br />
2<br />
155<br />
10<br />
2<br />
1<br />
58<br />
11<br />
0<br />
2<br />
20<br />
1<br />
2<br />
0<br />
4<br />
0<br />
0<br />
1<br />
2<br />
28<br />
4<br />
6<br />
163 (239)<br />
39.3<br />
50.0<br />
16.7<br />
Nutzergenauigkeit<br />
82.6<br />
37.9<br />
55.0<br />
50.0<br />
50.0<br />
OAA [%]=<br />
Cohen ĸ<br />
Krippendorf α<br />
68.62<br />
0.40<br />
0.40<br />
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Hamburg | 06.10.2010<br />
8
Zusammenfassung der Ergebnisse<br />
Die räumlicher Verteilung und Häufigkeit der Wattypen im Gelände wird<br />
durch die Klassifikation dargestellt<br />
Gesamtgenauigkeit ~70%<br />
Gütekoeffizienten zeigen mit 0.4 eine mäßige Übereinstimmung<br />
Fehlklassifikationen und Nichtübereinstimmung der Datenpunkte durch<br />
– Mischpixeleffekt in Übergangsbereichen und bei gemischter Bedeckung<br />
(Muschelbänke mit Blasentang)<br />
– Lage Punkt vs. Pixel<br />
– Abweichung im Aufnahmezeitpunkt von Referenz- und Satellitendaten<br />
Vegetationsperiode, Mobilität von Algenmatten und Sediment, Wasserstand<br />
– Wasserbedeckung<br />
Ergebnisse der Validation geben Hinweis auf Optimierungsmöglichkeiten<br />
des Klassifikationsverfahrens<br />
Verbesserung des optischen Klassifikationsverfahrens durch den<br />
synergistischen Ansatz (Optik+Potentialkarte: Seegras, Optik+Radar:<br />
Muscheln)<br />
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Hamburg | 06.10.2010<br />
Anwendungsmöglichkeiten<br />
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Anwendungsmöglichkeiten: Wattklassifikation als<br />
Hilfmittel für das Monitoring<br />
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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!<br />
jasmin.geissler@brockmann-consult.de<br />
Mehr Informationen zu DeMarine Umwelt:<br />
http://www.demarine-umwelt.de<br />
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