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Lexikon der Geographie: multispektrale Klassifizierung

multispektrale Klassifizierung, multivariate Klassifizierung in der Fernerkundung, wobei die Daten aus verschiedenen Spektralbereichen den multivariaten Datensatz bilden. Ziel der Klassifizierung ist die Zuordnung einzelner Pixel zu bestimmten Oberflächentypen z.B. der unterschiedlichen Landnutzung (Landnutzungsklassen). Die Annahme dabei ist, dass Oberflächentypen durch multispektrale Signaturen (digitale Messwerte) eindeutig definiert werden können. Grundsätzliche Probleme der multispektralen Klassifizierung bestehen darin, dass die Landnutzungsklassen vielfach eben nicht eindeutig durch spektrale Signaturen zu unterscheiden sind. Die Reflexion und damit die Messwerte einer Wiese können z.B. sehr unterschiedlich sein, je nach dem ob die Wiese gemäht ist oder nicht, ob sie am Sonnenhang oder Schattenhang liegt oder ob der Aufnahmezeitpunkt im Frühling oder nach einer Trockenphase liegt. Über Trainingsgebiete (Messung der spezifischen Reflexionswerte der bekannten Landnutzungsklassen, z.B. gemähte und ungemähte Wiese) wird versucht, dieses Problem zu lösen. Ein weiteres Problem sind die Mischpixel.
Bei der multispektralen Klassifizierung werden multivariate Rechenverfahren (Statistik) angewendet, um einzelne Bildpunkte (Pixel) des Rasterdaten-Bildes aufgrund der zugehörigen Messwerte zu klassifizieren, d.h. einer bestimmten Objektklasse zuzuordnen (digitale Bildverarbeitung). Die Messwerte werden als spektrale Signaturen bezeichnet und beziehen sich je nach spektraler Auflösung des Fernerkundungssystems auf unterschiedliche Spektralbereiche. Es kann aber auch sinnvoll sein, die saisonal bedingten phänologischen Unterschiede der spektralen Reflexion zu nutzen und Messwerte aus dem gleichen Spektralbereich, aber aus unterschiedlichen Aufnahmezeitpunkten zu verwenden (Change detection, multitemporale Daten).
Bei der multispektralen Klassifizierung werden Pixel (Bilddaten) ähnlicher Merkmalsausprägung im multidimensionalen Merkmalsraum anhand von Klassifikationsalgorithmen gruppiert. Je klarer dabei die Punktwolken (oder Verteilungsellipsen) der Pixelwerte voneinander getrennt sind, desto besser eignen sich die gewählten Spektralkanäle zur Unterscheidung (Klassifikation, Diskriminierung) von Landoberflächenklassen. Die klassifizierten Pixel ergeben das Bild einer automatisch erstellten thematischen Differenzierung nach den gewählten Oberflächenklassen (Fernerkundung Abb. 4). Die Klassifizierung eines multivariaten Datensatzes kann ohne Eingriff des Bearbeiters erfolgen (unüberwachte Klassifizierung) oder der Bearbeiter gibt bestimmte Objektklassen anhand von Trainingsgebieten vor (überwachte Klassifizierung).

MS

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Grafik:
Mathias Niemeyer (Leitung)
Ulrike Lohoff-Erlenbach
Stephan Meyer

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