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Zusammenfassung/Abstract
Inhaltsverzeichnis
1\. Kapitel 1: Einführung
2\. Kapitel 2: HRSC Und Lasersensoren in der Fernerkundung
3\. Kapitel 3: Vergleich des HRSC- und des FALCON II- Oberflächenmodells
4\. Kapitel 4: Segmentierung
5\. Kapitel 5: Klassifizierung
6\. Kapitel 6: Anwendung auf HRSC-AX Daten
7\. Kapitel 7: Ergebnisse und Ausblick
8\. Literaturverzeichnis
9\. Abbildungs, Tabellen- und Abkürzungsverzeichnis
Anhang A: Genauigkeiten DOM HRSC/LIDAR
Anhang B: Genauigkeiten der Klassifizierungsergebnisse
Anhang C: Veröffentlichungen, Danksagung
Anhang D: EigenständigkeitserklärungIm Laufe der letzten Jahre wurden analoge Luftbildkameras mehr und mehr durch
digitale Kameras ersetzt. Digital aufgezeichnete Daten haben große Vorteile
gegenüber Daten, die auf einem Film aufgezeichnet wurden. So können auch in
verschatteten Bereichen Bilddaten erhoben werden. Diese Bildinformationen sind
für eine stabile und kontinuierliche Klassifizierung unverzichtbar, da nicht
klassifizierbare Bereiche so klein wie möglich gehalten werden sollen. Vor dem
Hintergrund dieses technologischen Fortschritts stellt sich die Frage, wie
solche radiometrisch und geometrisch hochauflösenden Daten in urbanen Räumen
zur automatischen Bildanalyse genutzt werden können. In dieser Arbeit wurde
ein objektbasierter Klassifizierungsalgorithmus eingesetzt, um sein Potenzial
zur Aktualisierung von Karten zu überprüfen. Pixelbasierte Verfahren sind zur
Auswertung von sehr hochauflösenden Daten eher ungeeignet, da kontinuierliche
Objekte wegen ihrer spektralen Heterogenität in einzelne Teile zerlegt werden.
Objektbasierte Klassifizierung ist hier eine gute Alternative, da Segmente
erzeugt werden können, die semantische Objekte wiedergeben. Für diese
Untersuchung wurden Bilddaten der HRSC-AX verwendet, einer Weiterentwicklung
der HRSC-A. Die HRSC-AX ist ein pushbroom scanner. Durch die
photogrammetrische Prozessierung entstehen vier multispektrale Kanäle - rot,
grün, blau und nahes infrarot. Die fünf panchromatischen Kanäle werden zur
Generierung eines Oberflächenmodells verwendet. Dieses kann zur Erzeugung von
Orthobildern eingesetzt werden. Üblicherweise beträgt die geometrische
Auflösung 20 cm in X und Y sowie einen Dezimeter in Z. Die hier verwendeten
Bilddaten wurden nicht von 12bit auf 8bit reduziert, um einen
Informationsverlust zu vermeiden. HRSC-AX-Bilddaten und Oberflächenmodelle von
Berlin wurden dazu verwendet, eine automatische Bildanalyse mit der Software
Definiens Developer zu testen. Alternativ zum HRSC-Oberflächenmodell wurde ein
LIDAR-Oberflächenmodell zur Segmentierung der Daten eingesetzt. Beide
Datensätze wurden verglichen und auf ihre Genauigkeit untersucht, um ihre
Eignung zur Segmentierung beurteilen zu können. Der Vergleich der
Standardabweichungen der Oberflächenmodelle zu den Kontrollpunkten zeigt, dass
der LIDAR-Datensatz zuverlässiger ist. Beide Oberflächenmodelle wurden in der
Bildanalyse getestet. Digitale Oberflächenmodelle (DOM) sind unverzichtbar, um
Vegetationsklassen und verschiedene Gebäudetypen trennen zu können und tragen
entscheidend zur Stabilisierung der Klassifizierung bei. Definiens Developer
erlaubt es, einen Bildanalysealgorithmus auf andere Datensätze desselben
Sensors oder an andere Sensoren und Aufnahmebedingungen anzupassen. Der
Vergleich der Ergebnisse der Bildanalysen zeigt erstaunlich geringe
Unterschiede. Dies ist auch durch den objektbasierten Klassifizierungsansatz
zu erklären, da dieser Pixel zu Objekten gruppiert und damit Fehler glättet.
Der Wert der Kappa-Statistik für alle Klassen betrug in der Klassifizierung,
für die HRSC-Bilddaten und DOM verwendet wurden, 0,8709 und 0,8646 bei der
Verwendung von multispektralen Daten und LIDAR-DOM. Ohne den Einsatz eines DOM
bei der Segmentierung wurde ein Kappa-Wert von 0,8708 ermittelt. Trotz dieser
kleinen statistischen Unterschiede ergeben sich bei der visuellen Evaluierung
die besten Segmentierungsergebnisse durch die Kombination von HRSC-Bilddaten
und LIDAR-DOM. Unter Verwendung der Automatisierten Liegenschaftskarte (ALK)
wurden weitere qualitative Analysen durchgeführt. Die Verschneidung von
Klassifizierungsergebnissen und ALK legt Probleme und Fehler, die bei der
Aktualisierung der ALK entstehen können, offen. Eine direkte Fortführung der
ALK ist im Allgemeinen auf dieser Basis kaum möglich, da die ALK auf
Grundrissen basiert. Diese sind im Luftbild schwierig zu identifizieren.
Trotzdem sind Verschneidungen aus Klassifizierungen und ALK sehr nützlich, da
Veränderungen bei Bebauung und Vegetation schnell erkannt werden können. Zur
Beurteilung des Versiegelungsgrades innerhalb von Blöcken können
aussagekräftige Ergebnisse durch die Überführung der Klassifizierungen in ein
GIS und die Verschneidung mit der ALK erzielt werden. Obwohl eine direkte
Aktualisierung von Karten kaum möglich ist, wird der Prozess des Monitoring
durch die automatisierte Bildanalyse entscheidend erleichtert.Over the last couple of years more and more analogue airborne cameras were
replaced by digital cameras. Digitally recorded image data have significant
advantages to film based data. Digital aerial photographs have a much better
radiometric resolution. Image information can be acquired in shaded areas too.
This information is essential for a stable and continuous classification,
because no data or unclassified areas should be as small as possible.
Considering this technological progress, one of the basic questions is how the
potential of high radiometric and geometric resolution data can be used in an
automatic analysis particularly in urban regions. For this study an object-
based classification algorithm was selected to evaluate its suitability to
update maps. Pixel-based classification algorithms are problematic for the
classification of high resolution image data, as the contiguous objects often
are separated due to their spectral variability. Object based classification
algorithms are a good alternative due to their ability to create objects which
represent semantic objects. In this thesis, image data of the digital sensor
High Resolution Stereo Camera - Airborne eXtended, HRSC-AX, an extended
version of the HRSC-A, was used. The construction follows the concept of a
pushbroom scanner. Within the photogrammetric processing four multispectral
bands, red, green, blue, near infrared, as well as five panchromatic bands are
used to create true orthophotos and a digital surface model (DSM). Typically
the geometric resolution is 20 cm in X, Y and a decimetre in Z. The image data
was not converted from 12bit to 8bit in order to prevent loss of information.
In this study HRSC-AX image and DSM data from Berlin was used to develop and
test an automated classification procedure in the commercial software
Definiens Developer. Alternatively a LIDAR-DSM was used in the segmentation
process. A comparison and accuracy assessment of both data sets was done
evaluate their suitability for the segmentation process. Comparing the
standard deviation of the DSMs to ground control points the LIDAR-DSM proved
to be more reliable. Both data sets were tested in the image analysis
algorithm. DSMs are essential for the separation of vegetation classes and
different buildings and can stabilize the classification result. Advanced
software, like Definiens Developer allows, transferring the process tree of
one analysis to different data sets of the same sensor and to adapt the
algorithm to other sensors and conditions. Comparing image analysis results
using both DSM surprisingly show very little differences. This is connected to
the object-based classification grouping pixels to objects and with doing so,
smoothes out errors. The overall Kappa statistics for the classification was
0,8709 for the image analysis process using multispectral data HRSC and DSM
and 0,8646 using multispectral data and a LIDAR-DSM. The image analysis
process without using any DSM in the segmentation shows an overall Kappa of
0,8708. Besides the very small differences in the static, the visual
evaluation of segmentation results leaves the combination of HRSC
multispectral data and LIDAR DSM to be the most promising. Further qualitative
analysis was executed using the German cadastral geographic information system
(ALK). The intersection of classification results and the ALK disclosed errors
and problems in updating the system. A direct update of the system is usually
not possible because the ALK is based on the plan of the buildings, a feature
which is generally difficult to identify in an orthophoto. Still, creating an
intersection of the cadastral data and the classification results help to
detect changes in build up areas and vegetation. Intersection of
classification results and the ALK can be used to monitor impervious surface
within a block. Although automatic updating of maps is not possible, image
analysis eases monitoring
