BIO Biowissenschaften; UMW Umweltschutz und Gesundheitsingenieurwesen; GEO Geowissenschaften; RPL Raumplanung, Raumordnung; BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
Starnberger See (Region) Feuchtgebiet Fernerkundung Bildanalyse; Osterseen-Gebiet Feuchtgebiet Fernerkundung Bildanalyse
TUM classification:
BIO 428d; BIO 140d; UMW 115d; UMW 009d; GEO 007d; RPL 017d; BAU 967d
Abstract:
Im Rahmen dieser Arbeit wurden automatisierbare Auswertestrategien auf Basis eines objektorientierten Bildanalyseansatzes entwickelt. Ziel ist die Unterstützung von Monitoringkonzepten für gewässernahe Feuchtgebiete wie sie von aktuellen Richtlinien (EU-WRRL, Natura 2000) vorgeschrieben werden. In erster Linie wurden räumlich sehr hoch auflösende IKONOS-Satellitendaten auf ihre Anwendbarkeit in solchen automatisierbaren Verfahren überprüft. Ferner wurden hyperspektrale Daten sowie eine Zeitreihe von Orthofotos zusätzlich mit dem Ziel ausgewertet, die Entwicklung einer Landschaft zu bewerten. Herkömmliche Bildauswerteverfahren versagen bei der Analyse räumlich sehr hoch auflösender Fernkundungsdaten. Deshalb wurde ein auf Regelwerken und Expertenwissen basierendes objektorientiertes Verfahren eingesetzt. Auf dieser Basis können Informationen extrahiert und Werkzeuge für die Unterstützung behördlicher Monitoringaufgaben vor allem in schlecht zugänglichen Gebieten entwickelt werden.
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Im Rahmen dieser Arbeit wurden automatisierbare Auswertestrategien auf Basis eines objektorientierten Bildanalyseansatzes entwickelt. Ziel ist die Unterstützung von Monitoringkonzepten für gewässernahe Feuchtgebiete wie sie von aktuellen Richtlinien (EU-WRRL, Natura 2000) vorgeschrieben werden. In erster Linie wurden räumlich sehr hoch auflösende IKONOS-Satellitendaten auf ihre Anwendbarkeit in solchen automatisierbaren Verfahren überprüft. Ferner wurden hyperspektrale Daten sowie eine Zeitreihe...
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Translated abstract:
In this thesis automatic classification strategies were developed on the basis of an object-oriented image analysis approach. Main goal was the support of monitoring concepts for wetlands, prescribed by recent guedelines (e.g. EU-WFD = water framework directive, FFH). Predominantly the application of spatial very high resolution IKONOS-satellite data was verified. Furthermore hyperspectral data and a time series of ortho photographs were analysed for the assessment of landscape changes. Traditional image anaylsis approaches were not able to classify spatial very high resolution remote sensing data. Thus an object-orient approach, based on rule sets and expert knowledge was used. Information could be extracted from remote sensing data and tools could be developed to support monitoring tasks of local authorities.
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In this thesis automatic classification strategies were developed on the basis of an object-oriented image analysis approach. Main goal was the support of monitoring concepts for wetlands, prescribed by recent guedelines (e.g. EU-WFD = water framework directive, FFH). Predominantly the application of spatial very high resolution IKONOS-satellite data was verified. Furthermore hyperspectral data and a time series of ortho photographs were analysed for the assessment of landscape changes. Traditio...
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