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Titelaufnahme

Titel
Landbedeckungskartierung aus Satellitenbildern mit der kNN-Methode am Beispiel Tirol / verf. und eingereicht von Matteo Mattiuzzi
VerfasserMattiuzzi, Matteo
GutachterSchneider, Werner
Erschienen2007
UmfangVI, 55, 29 Bl. : 1 gef. Bl. ; Ill., graph. Darst., Kt.
HochschulschriftWien, Univ. f. Bodenkultur, Dipl.-Arb., 2007
Anmerkung
Zsfassung in engl. Sprache
SpracheDeutsch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (DE)Landbedeckung, Landbedeckungskarte, Tirol, Osttirol, kNN, Fernerkundung, Vegetation, Interpretation, Klassifikation
Schlagwörter (EN)land cover, landcover map, Tyrol, kNN, remote sensing, vegetation, classification
Schlagwörter (GND)Tirol / Landoberfläche / Fotogrammetrie
URNurn:nbn:at:at-ubbw:1-5276 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist frei verfügbar
Dateien
Landbedeckungskartierung aus Satellitenbildern mit der kNN-Methode am Beispiel Tirol [10.61 mb]
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Nachweis
Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Automatisierte Verfahren zur Kartierung der Landbedeckung aus Satellitenbildern haben viele Vorteile gegenüber Methoden, die auf visueller Interpretation beruhen. Sie liefern homogenere, objektive Karten und erfordern weniger Arbeitsaufwand. Es gibt mehrere Ansätze für die automatisierte Kartierung der Landbedeckung. In dieser Diplomarbeit wird die kNN(k Nearest Neighbour)-Methode verwendet. Es handelt sich dabei um ein Verfahren der „überwachten Klassifizierung“, das keine speziellen statistischen Verteilungen der Merkmale der zu unterscheidenden Landbedeckungskategorien voraussetzt. Jedes unbekannte Pixel wird jener Kategorie zugewiesen, die unter den k ähnlichsten Pixeln des Referenzdatensatzes am häufigsten vorkommt. Das Verfahren wurde für die Herstellung von Landbedeckungskarten von Tirol (einschließlich Osttirol) aus Landsat-Satellitenbildern adaptiert. Der Referenzdatensatz wurde durch visuelle Interpretation einer Rasterstichprobe gewonnen. Das Hauptaugenmerk dieser Diplomarbeit gilt dem Zusammenhang zwischen der Beschaffenheit des Referenzdatensatzes, den verwendeten Berechnungsparametern und den Eigenschaften und der Qualität der damit hergestellten thematischen Karten.

Zusammenfassung (Englisch)

Automated methods for mapping land cover from satellite images have advantages compared to methods based on visual interpretation. Maps produced automatically have a higher degree of homogeneity and objectivity. The needed amount of work is lower. There are different approaches for automated mapping of land cover. In this diploma thesis, the kNN (k Nearest Neighbour) method is used. This is a procedure of “supervised classification”, which does not presume any special statistical distribution of the features of the land cover categories to be discerned. Every pixel to be classified is assigned to the category occurring most frequently among the k most similar pixels of the reference data set. The method was adapted and applied for producing land cover maps of Tyrol (incl. East Tyrol) from Landsat satellite image data. The reference data set was obtained by visual interpretation of a dot grid sample. The main focus of the diploma thesis is the relationship between the properties of the reference data set, the parameters of kNN classification and the characteristics and quality of the resulting thematic maps.