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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 />

TP-4 | Symposium <strong>Geoinformation</strong>en für die Küstenzone 2010 |<br />

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 />

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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 />

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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 />

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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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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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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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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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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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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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