Satellitenbildauswertung mit künstlichen Neuronalen Netzen zur Umweltüberwachung: Vergleichende Bewertung konventioneller und Neuronaler Netzwerkalgorithmen und Entwicklung eines integrierten Verfahrens

Voraussetzung für alle Formen der Umweltüberwachung anhand von Femerkundungsdaten ist eine rasche und sichere Auswertung der spektralen Informationen, die durch die Femerkundungstechnologie bereitgestellt wird. Dazu müssen charakteristische Referenz(Trainings-)flächen, deren Nutzungsformen und spektrale Eigenschaften bekannt sind, im Überwachungsgebiet bestimmt werden. Auf der Grundlage der daraus abgeleiteten Informationen erfolgt die Landnutzungsklassifikation des gesamten für die Fragestellung bedeutsamen Luft- oder Satellitenbildes. Die Qualität der Überwachungsergebnisse ist abhängig von der Qualität der Trainingsflächen, der Leistungsfähigkeit des Klassifikationsverfahrens und der eingesetzten Vergleichsmethodik. Gegenwärtig ist die Festlegung und Aufnahme der Trainingsflächen mit einem hohen Zeitaufwand verbunden. Wünschenswert ist ein Verfahren, mit dem die spektral separierbaren Klassen im Gelände erkennbar werden.Bezüglich der Leistungsfähigkeit der gegenwärtig verfügbaren Klassifikationsverfahren bestehen Unsicherheiten. Konventionelle Verfahren haben sich zwar bewährt, stellen aber hohe Anforderungen an die Datenstruktur, die oft nicht erfüllt werden. Die in den letzten Jahren neu entwickelten Neuronale Netzwerkverfahren unterliegen nicht dieser Einschränkung, erreichen aber bei normalverteilten Daten nicht immer die Erkennungssicherheit konventioneller Verfahren. Sie benötigen außerdem in der Regel deutlich mehr Rechenzeit, als die konemtionellen Verfahren. Wünschenswert wäre ein Verfahren, das die Vorzüge konventioneller und Neuronaler Netzwerkverfahren in Abhängigkeit von der Datenstruktur verbindet. Der Vergleich multitemporaler Femerkundungsinformation zur Identifikation von Umweltveränderungen kann durch den pixelweisen Vergleich klassifizierter, zu unterschiedlichen Zeitpunkten gemachter Aufnahmen erfolgen. Dieses Vorgehen ist nicht nur sehr zeitaufwendig, sondern auch durch die Zuordnungsfehler der Klassifikationsprozesse belastet. Wünschenswert ist deshalb ein Verfahren, das die Mehrfachklassifikation vermeidet, [...