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Diplomarbeit Körth - Fakultät VI Planen Bauen Umwelt - TU Berlin

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Einleitung<br />

_____________________________________________________________________________________________________<br />

1 Einleitung<br />

In der Landschafts- und <strong>Umwelt</strong>planung gewinnt der Einsatz von Methoden der<br />

Fernerkundung zunehmend an Bedeutung. Im Jahr 1992 wurde die Europäische Richtlinie<br />

zur Erhaltung der natürlichen Lebensräume sowie der wildlebenden Tiere und Pflanzen<br />

(kurz: FFH-Richtlinie 5 ) verabschiedet. Seither sind alle EU-Mitgliedstaaten verpflichtet, im<br />

sechsjährigen Rhythmus einen Bericht über den Erhaltungszustand ihrer gemeldeten<br />

Schutzgebiete abzugeben.<br />

Für diese Aufgabe ist ein flächendeckendes Monitoring unter Einsatz der Fernerkundung ein<br />

immer häufiger verwendetes und, im Gegensatz zur visuellen Luftbildinterpretation, weniger<br />

kosten- und zeitintensives Instrument (JOLLINEAU & HOWARTH 2008).<br />

Dafür werden üblicherweise Satellitensysteme wie Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+, SPOT 4<br />

und SPOT 5 verwendet. In neuerer Zeit kamen geometrisch sehr hoch aufgelöste Sensoren<br />

wie IKONOS und QuickBird hinzu (ebd.). Diese haben sich laut FRICK (2006) und FÖRSTER<br />

(2008) in unterschiedlicher Qualität für das Monitoring von NA<strong>TU</strong>RA 2000 Gebieten in Offenund<br />

Waldlandschaften bewährt.<br />

Für das Kartieren von kleineren Feuchtgebieten im Binnenland stoßen<br />

Satellitenfernerkundungssysteme im Vergleich zu flugzeuggetragenen Systemen immer<br />

wieder an ihre Grenzen (JOLLINEAU & HOWARTH 2008). Grund dafür ist die begrenzte<br />

räumliche Auflösung vieler Satellitensensoren, die es schwierig macht, besonders kleine<br />

oder schmale Feuchtgebiete in Landschaften zu identifizieren (vgl. OZESMI & BAUER 2002).<br />

Obwohl Luftbilder sowie multispektrale IKONOS und QuickBird Daten verbesserte räumliche<br />

Auflösungen von bspw. 4 m oder höher anbieten, fehlen ihnen trotz allem detaillierte<br />

spektrale Informationen, die wichtig für die Differenzierung von Feuchtgebietskomplexen sein<br />

können (vgl. HELD et al. 2003, HARKEN & SUGUMARAN 2005). Diese spektralen Informationen<br />

können durch hyperspektrale Bilddaten gewonnen werden. In neuerer Zeit wurden deshalb<br />

Fernerkundungsansätze um hyperspektrale Bilddaten erweitert und zur Erforschung von<br />

Feuchtgebietskomplexen eingesetzt (JOLLINEAU & HOWARTH 2008).<br />

In dieser Arbeit werden zwei klassische hyperspektrale Klassifikationsverfahren getestet, um<br />

acht Pflanzengesellschaften, deren Lebensraum Feuchtgebietskomplexe sind, zu<br />

unterscheiden. Dabei soll der Frage nachgegangen werden, in wieweit sich die hier<br />

ausgewählten Verfahren für die Klassifizierung dieser Pflanzengesellschaften eignen.<br />

1.1 Hintergrund der Arbeit<br />

Die vorliegende Arbeit ist im Rahmen des Forschungs- und Entwicklungsprojektes<br />

Sara_EnMAP entstanden. Der vom GFZ Potsdam 6 geplante Hyperspektralsatellit EnMAP soll<br />

voraussichtlich im Jahr 2014 seine Arbeit aufnehmen. Die Eigenschaften dieses Sensors<br />

5<br />

FFH-Richtlinie – Flora Fauna Habitat-Richtlinie (Richtlinie 92/43/EWG des Rates vom 21. Mai 1992)<br />

6<br />

GFZ Potsdam - Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum<br />

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