PDF-Download - Deutsche Geodätische Kommission

8.4. ERGEBNISSE FÜR DIE REALEN TESTDATEN 99
(a) Modus 1: 70 Cluster (b) Modus 2: 28 Cluster (c) Modus 3: 138 Cluster (d) Modus 4: 110 Cluster
(e) Modus 5: 61 Cluster (f) Modus 6: 28 Cluster (g) Modus 7: 137 Cluster (h) Modus 8: 119 Cluster
Abbildung 8.16: Ergebnisse für das Testbild
homogene Einteilung erwartete. Unserer Ansicht nach liefern der Modus 2 und 6 die besten Ergebnisse, wobei
der Modus 6 auch den homogenen unteren Graukeil als eigenen Cluster identifiziert und nicht wie Modus 2
mit den dunklen Schachbrettfeldern vereinigt (Abb. 8.16). In Abbildung 8.17b ist eine dreidimensionale Ansicht
des Ergebnisses von Modus 2 zu sehen. Es ist klar zu erkennen, wie die hellen und dunklen Schachbrettfelder
voneinander getrennt wurden. Eine wesentlich stärkere Segmentierung liefern die Modi 3, 4, 7 und 8. Sie unterteilen
auch den unteren Graukeil und fassen ihn nicht als einen Cluster zusammen. Es entstehen jedoch auch
gleichzeitig (besonders im unteren Graukeil) vermehrt kleine punkt- und linienförmige Cluster, die subjektiv
eher als Rauschen wahrgenommen werden und deshalb stören. Solche Störungen treten in den Modi 1 und 2
weniger auf, dafür ist jedoch der Graukeil in größere Gebiete aufgeteilt worden.
8.4 Ergebnisse für die realen Testdaten
8.4.1 Panchromatisches Luftbild
Bei der panchromatischen Luftaufnahme zeigt sich, wie im Falle des künstlichen Testbildes, dass die besten
Ergebnisse die Modi 2 und 6 liefern (Abb. 8.18a, c). Die Maximierung des äußeren Abstands bewirkt hier,
im Gegensatz zum künstlichen Testbild, eine vollständige Übersegmentierung (Abb. 8.18d), aber auch die
Anwendung des HPGCL-Algorithmus ohne Iteration und Abstands-Maximierung liefert in diesem Fall keine
zufriedenstellenden Ergebnisse, was anhand des Modus 5 (Abb. 8.18b) verdeutlicht werden soll.
Diese Ergebnisse müssen jedoch relativiert werden, denn die Abbildung des panchromatischen Luftbildes in den
x, y − Grauwert-Raum dient nur als Beispiel für eine multispektrale Klassifikation und für den Merkmalsraum
aus Lage und Grauwert sind natürlich nicht besonders vernünftige Ergebnisse zu erwarten. Umso erstaunlicher
ist, dass im Modus 2 von den fünf Gebäuden in der Mitte der Luftaufnahme vier relativ gut wiedererkannt
wurden (Abb. 8.18a). Das Straßennetz wurde ebenfalls teilweise wiedererkannt. Für eine klassische flächenhafte
Bildsegmentierung ist unser Verfahren im allgemeinen nicht gedacht.