Diplomarbeit Körth - Fakultät VI Planen Bauen Umwelt - TU Berlin

Methode
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Größe des Vektors, nicht aber seine Richtung ändert. Des Weiteren ist es nicht vonnöten,
dass alle Endmember in einem Bild identifiziert werden (LECKIE et al. 2005). Diese Vorteile
waren ein Grund dafür, dass dieses Verfahren für die Bearbeitung des Themas gewählt
wurde, da die Referenzspektren vor Ort gemessen wurden und somit die
Beleuchtungsverhältnisse nicht kontinuierlich gleich waren. Zum anderen wurden nicht alle
Endmember des Überflugstreifens erfasst.
Nachteilig wirkt sich die Methode bei Klassen aus, die dieselbe Winkelausdehnung haben.
Diese können dann nicht separiert werden. Ebenso werden Pixel, die außerhalb des
angegebenen Schwellwertes liegen, nicht klassifiziert (JOLLINEAU & HOWARTH 2008).
6.6.1.2 Vorgehen
In einem ersten Schritt wurde die MNF-transformierte HyMap-Szene (vgl. Kapitel 6.2) ohne
Angabe eines Schwellenwertes und mit den je 8 Endmembern der Feld- und Bildspektren mit
dem Programm ENVI 4.6 klassifiziert. Dabei entstehen ein Klassifikationsbild und die
dazugehörigen Ausgangsbilder, die sog. rule images, die für jedes Endmember die
Winkeldifferenz der unbekannten Pixelwerte zum entsprechenden Endmember in Radiant als
z-Wert enthalten. WANG et al. (1998) bezeichneten die entstandenen Ausgangsbilder als
einen sogenannten Datenkubus mit der Anzahl der Bänder gleichbedeutend mit der Anzahl
der Endmember, die für die Klassifikation verwendet wurden. Basierend auf eine
Ähnlichkeitsdistanzanalyse unter den Referenzspektren wählt der Schwellenwert die
Identifikation und Klassifikation der Pixel aus.
Der hier verwendete benutzerdefinierte Schwellenwert wurde aus den Ausgangsbildern
ermittelt. Dabei werden die Winkel der Testflächen aller Endmember aus jedem
Ausgangsbild genommen. Für jeden Endmember werden der mittlere Winkel (α mean ), der
Maximalwinkel (α max ), die erste (sd1) und die zweite Standardabweichung (sd2) aus den
dazugehörigen Testflächen ermittelt.
Der eigentliche Schwellenwert (α E ) wird dann aus der Hälfte der Differenz des minimalen
Ähnlichkeitswinkels (β min ) der jeweiligen Klasse und des mittleren (α mean ) oder maximalen
Winkels (α max ) der Klasse abgeleitet und auf den mittleren (α mean ) oder maximalen Winkel
(α max ) und die erste (sd1) oder die zweite Standardabweichung (sd2) addiert (Gleichungen 6-
2 bis 6-5) (verändert nach WANG et al. 1998).
β min−αmean
α Emean + 1sd
= + αmean
+ sd1
(6-2)
2
β min−αmean
α Emean + 2sd
= + αmean
+ sd 2
(6-3)
2
β min−α
max
α E max+ 1sd
= + α max+
sd1
(6-4)
2
β min−α
max
α E max+ 2sd
= + α max+
sd 2
(6-5)
2
Mit den berechneten Schwellwerten wurde dann die eigentliche SAM-Klassifikation
durchgeführt.
Im zweiten Schritt wurde die oben erläuterte Vorgehensweise auf die abgeleitete Bildszene
angewendet.
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