Brandgutdifferenzierung in einem Wildland-Urban Interface mit Hilfe von Laser Scanning und Bildspektrometrie

Abstract

Zusammenfassung: Im Bereich von Waldbränden stellt die Kartierung von Brandgut zur Minderung von Risiken eine große Herausforderung dar. Besonders schwierig gestaltet sich das Unterfangen, wenn anthropogene und natürliche Strukturen aufeinander treffen und ein sogenanntes Wildland-Urban Interface bilden. Ein support vector machines-Algorithmus wird trainiert, um eine Landbedeckungskartierung aus einem kombinierten LiDAR- und Bildspektrometerdatensatz vorzunehmen. Es werden 18 Klassen unterschieden, wobei die Vegetation in sechs Brandguttypen eingeteilt wird. Sechs Prozessierungsketten mit unterschiedlichen Hierarchien und Fusionszeitpunkten werden untersucht. Die erreichten Gesamtgenauigkeiten liegen zwischen 53.07% und 70.69%, bzw. 0.48 und 0.68 Kappa. Diese Ergebnisse werden den Klassifikationen der einzelnen Sensorquellen gegenüber gestellt. Die maximal erreichte Verbesserung durch die Fusion beträgt 18.96% bzw. 0.19 Kappa