Erdfernerkundung - Numerische Physik: Modellierung

346 KAPITEL 7. DATENAUFBEREITUNG
Abbildung 7.18: Klassifikation
‘weißer’ Pixel in den AVHRR-
Daten zur Unterscheidung
zwischen Schnee und Bewölkung
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sich auf den Aufnahmen als sehr helle Bereiche ab. Handelt es sich bei den Wolken um
stark strukturierte Wolkengebilde (weit in die Troposphäre aufragende Gewitterwolken oder
Wolkenwirbel im Zusammenhang mit einem Tiefdruckgebiet) so sind sie als solche zu identifizieren.
Handelt es sich jedoch um eine gleichmäßige Bedeckung mit niedrigen Wolken, so ist
eine Unterscheidung zwischen Wolken und Schnee kaum möglich. Hier kann man sich wieder,
wie im Falle der Bodennutzung, mit Klassifikationsbereichen (in Abb. 7.19 dargestellt als
Cluster, in Abb. 7.18 als Ellipsen) weiterbehelfen. Verwendet wird dabei ein im sichtbaren
Bereich arbeitender Kanal (Kanal 1) des AVHRR sowie die Differenz aus zwei im thermischen
Infrarot arbeitenden Kanälen. Der Kanal 3 (3.55 µm - 3.93 µm) ist empfindlich sowohl
für die reflektierte solare Strahlung als auch für die emittierte terrestrische Wärmestrahlung.
Hier erscheint Schnee extrem dunkel. Zwar erscheinen auch Wolken dunkel, allerdings mit
einer leichten Abweichung. Auch im Kanal 4 bestehen geringe Unterschiede zwischen Wolken
und Schnee. Durch Differenzbildung zwischen den beiden Kanälen werden diese Unterschiede
deutlicher hervorgehoben. Daher wird auch die Differenz für die Klassifikationsellipsen verwendet.
Betrachtet man diese Klassifikationsellipsen in Abb. 7.18, so wird die Ähnlichkeit von
Wolken und Schnee im sichtbaren Bereich (Kanal 1) sofort deutlich, während die Unterschiede
zwischen Wolken und Schnee durch den Differenzkanal im Infraroten definiert werden.
7.3.2 Mehrdimensionale Klassifikationsverfahren
§ 1150 Mehrdimensionale Klassifikationsverfahren basieren auf den bereits von den 2D-
Verfahren bekannten Ideen. Die Identifikation von Schnee in den AVHRR-Daten ist ein
Hybrid-Verfahren: die Klassifikationsmatrix ist zweidimensional, die Informationen stammen
jedoch aus drei Kanälen, da auf einer Achse nicht die Helligkeitswerte eines Kanals sondern
die Differenz der Helligkeitswerte zweier Kanäle betrachtet wird.
§ 1151 Ein Beispiel für die Bestimmung der Bodennutzung in einem relativ eng begrenzten
Gebiet zeigt Abb. 7.19. Die Zielsetzung ist dabei eine einfachere gewesen als bei der Bestimmung
der globalen Vegetationsverteilung: Untersucht werden sollte ein Teil des Imperial
Valley und Salton Sea in Kalifornien im Hinblick auf die Bodennutzung. Im oberen linken
Teil von Abb. 7.19 ist zur Orientierung eine Aufnahme des LandSat MSS im Band 5 (grün)
gezeigt, im unteren Teil die Klassifizierung entsprechend der Bodennutzung als (A) landwirtschaftlich
genutzte Fläche, (D) Wüste, (M) Berge und (W) Wasser. Nichtmarkierte Pixel
ließen sich nicht identifizieren. Durch Vergleich mit der Aufnahme darüber erkennt man, dass
es sich bei diesen unidentifizierten Pixeln praktisch ausschließlich um Pixel in der Nähe von
Begrenzungen handelt, d.h. sie werden wahrscheinlich Mischpixel sein.
§ 1152 Wie nimmt man aber eine solche Klassifikation vor? Wir hatten im Zusammenhang
mit dem Vegetationsindex gesehen, dass dieser aus den Intensitäten im Roten und im Infraroten
Kanal definiert wird. Zur Bestimmung der Flächennutzung beim LandSat MSS bedient
man sich eines etwas genaueren Verfahrens: Es werden die Intensitäten der drei Bänder 4, 5
und 6 (entsprechend grün, rot und einem Kanal im nahen Infrarot) gegeneinander aufgetragen
(Abb. 7.19 rechts unten). Entsprechend der unterschiedlichen spektralen Reflektionskur-
2. Juli 2008 c○ M.-B. Kallenrode