Untersuchungen über die Erfassung von Waldflächen und deren Veränderungen mit Hilfe der Satellitenfernerkundung und segmentbasierter Klassifikation

Abstract

Mit der Inbetriebnahme der neuen Generation von hochauflösenden Satellitensystemen wie z.B. IKONOS wird die Anwendung von Satellitendaten in vielen Bereichen deutlich an Attraktivität gewinnen. Obwohl eine erhöhte geometrische Auflösung bessere Interpretationsmöglichkeiten bietet und den Anteil der Mischpixel reduziert, nimmt die Varianz innerhalb einer Klasse zu, welche eine herkömmliche pixelbasierte Klassifikation erschwert. Eine alternative Methode hierzu ist die segmentbasierte Klassifikation. Zielsetzung dieser Arbeit ist es daher, einen Beitrag zum Einsatz von Daten der neuen Generation von hochauflösenden Satellitendaten für forstliche Zwecke zu liefern. Das Untersuchungsgebiet "PyeongChang" befindet sich in der Mitte der koreanischen Provinz "Kangwon-Do", die im östlichen Teil von Südkorea liegt. Als Untersuchungsmaterial wurden 35 infrarot-schwarz-weiß Luftbilder vom Oktober 1992, eine Landsat 5 TM Szene vom November 1992 und eine IKONOS-GEO Szene vom April 2000 herangezogen. Es wurde zunächst die Bereitstellung der Grundlagedaten für die Auswertung der Satellitendaten vorgestellt. Für die Herstellung des digitalen Geländemodells wird zuerst ein TIN Model mit Hilfe von Höhenlinien sowie von Höhenwerten einiger Berggipfel erstellt, welche aus der digitalen topographischen Karte gewonnen wurden. Danach wurden zwei DGM mit einer Rastergröße von 30m bzw. 1 m aus dem TIN Model abgeleitet. Das DGM wurde für die Orthorektifizierung und für die topographische Normalisierung der Landsat TM Daten eingesetzt. Für die digitale photogrammetrische Auswertung der Luftbilder wurden die Bilder mit einem einfachen Büro-Scanner digitalisiert und mit dem digitalen photogrammetrischen Auswertungssystem "Softplotter" ein Orthophotomosaik erstellt. Die Luftbild-Orthophoto und -Stereoauswertung diente zur Gewinnung der Paßpunkte für die Georeferenzierung und zur Gewinnung der Referenzdaten für die Klassifizierung. Weiterhin wurden die multispektralen und panchromatischen Daten von IKONOS durch eine IHS Transformation fusioniert. Für die Landsat TM-Daten wurde eine topographische Normalisierung mit der Minnaert-Konstante-Methode durchgeführt. Anschließend werden die geometrischen Korrekturen im Rahmen der Georeferenzierung beschrieben. Dabei liegen die Schwerpunkte auf der Erprobung verschiedener Georeferenzierungsmethoden und der Analyse ihrer Genauigkeit mit unabhängigen Kontrollpunkten für die hochauflösenden "IKONOS-Geo" Satellitendaten. Mit einer Orthorektifizierung wurde ein mittlerer Lagefehler von 9,5 m und eine maximale Abweichung von 24,6 m erreicht. Der Lagefehler von 14,8 m mit CE90 (Circular Error 90 %) liegt zwischen der Genauigkeit der von "Space Imaging (SI)" definierten Kategorien "Reference" und "Pro". Bei den Landsat TM-Daten ergab sich kein großer Unterschied zwischen einer polynominalen Transformation und einer Orthorektifizierung. Trotzdem zeigt die Orthorektifizierung etwas bessere Resultate. Die Klassifikation der Satellitendaten wurde sowohl durch die herkömmliche pixelbasierte Methode als auch durch die segmentbasierte Methode durchgeführt. Für die pixelbasierte Klassifikation wurde die "Maximum Likelihood" Methode herangezogen. Als segmentbasierte Klassifikation wurden die Methode der Mehrheitszuweisung sowie die "Maximum Likelihood" Klassifikation auf Segmentbasis verwendet. Anschließend wurden die verschiedene Ergebnisse anhand der Genauigkeit der Klassifikation miteinander verglichen und überprüft. Unter den verwendeten Verfahren wurde die Methode "segmentbasierte Maximum Likelihood Klassifikation" mit einer Gesamtgenauigkeit von ca. 82 % als best geeignete Methode zur Klassifikation der IKONOS-Daten ermittelt. Für die Landsat TM-Daten ergab sich die Methode der Mehrheitszuweisung als die am besten geeignete Methode mit einer Gesamtgenauigkeit von 90 %. Die Ergebnisse der Klassifikation wurden in Form einer Karte dargestellt. Aufgrund der Klassifikation der beiden Satellitenszenen konnte die Waldveränderung erfaßt werden. Da die beiden Klassifikationsergebnisse unterschiedliche geometrische und thematische Informationen beinhalten, wurden zuerst die beiden Datensätze durch eine Vorverarbeitung einheitlich gemacht. Anschließend konnten die Flächenveränderungen der zusammengefaßten Waldklasse sowie der Nichtwaldklasse angegeben werden. Insgesamt ist im Zeitraum von 1992 bis 2000 die Waldfläche um ca. 560 ha zurückgegangen.