Fernerkundung I (Digitale Bildverarbeitung) - Friedrich-Schiller ...
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c. Radiometric Correction<br />
d. Atmospheric Correction<br />
e. Topographic Normalisation<br />
2. Image Enhancement:<br />
a. Contrast Manipulation<br />
b. Spatial Feature Manipulation<br />
c. Multi Image Manipulation<br />
d. Data Fusion<br />
e. Multispectral Transformation<br />
f. Feature Reduction<br />
3. Image Classification and/or Biophysical Modelling<br />
a. Supervised classification<br />
b. Unsupervised classification<br />
c. Biophysical parameter retrieval (Biomass, FPAR, LAI, forest stand density<br />
etc.)<br />
Bilddaten in der <strong>Fernerkundung</strong> haben spezifische Merkmale. Im Einzelnen lassen sich<br />
folgende Merkmalsbereiche voneinander trennen:<br />
• Radiometrische – spektrale Merkmale<br />
• Geometrische – texturelle Merkmale<br />
• Temporale Merkmale<br />
• Kontextmerkmale<br />
2 <strong>Bildverarbeitung</strong>ssoftware in der <strong>Fernerkundung</strong><br />
2.1 <strong>Fernerkundung</strong>ssoftware<br />
ENVI/IDL:<br />
Schwerpunkt der Analysefunktionen in ENVI ist der hyperspektrale Bereich. Ein großer<br />
Vorteil von ENVI ist die nahtlose Integration von IDL Routinen in ENVI. IDL gilt im<br />
Bereich der <strong>Fernerkundung</strong> als eine der stärksten Programmiersprachen. Im Vergleich zu<br />
anderen Umgebungen fällt bei ENVI die enorme Menge an Fenstern auf, mit denen<br />
Eingaben und Darstellungen umgesetzt werden. Oft werden wichtige Funktionen tief in<br />
Menüstrukturen versteckt. Intensives Arbeiten führt schnell zu sehr unübersichtlichen<br />
Desktops und erschwert erheblich das systematische Arbeiten. Der Viewer von ENVI ist<br />
recht schnell und solange man nicht mit mehreren Datensätzen arbeitet ist das Konzept<br />
sehr ergonomisch bedienbar. Problematisch wird es, wenn mehrere Datensätze angezeigt<br />
werden sollen (Übersichtlichkeit). Die hyperspektrale Funktionalität ist wohl am Markt<br />
führend. Nutzung und Entwicklung eigener IDL Routinen ist jedoch nötig, um das<br />
eigentliche Potential der Softwareumgebung auszunutzen. Mit der Version 4.0 ist einiges<br />
an Funktionalität hinzugekommen (Decision Tree Classifier, Neural Net Classifier). Die<br />
Unterstützung von Fremdformaten ist erheblich besser geworden mit den neueren<br />
Versionen ab 3.5. Das ENVI Bilddatenformat ist recht einfach über eine ASCII-Header-<br />
Datei ansprechbar und es existiert ein eigenes Vektorformat. Die Stabilität ist<br />
befriedigend. Z.T. existieren Erweiterungen, die jedoch kostenpflichtig sind (z.B. ASTER<br />
DTM). Demoversion ist vollständig herunterladbar, arbeitet jedoch nur 7 Minuten lang.<br />
Der Creaso-Support ist vorbildlich (www.creaso.com). Es existiert eine Studentenversion<br />
zu erheblich reduziertem Preis.