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Titelaufnahme

Titel
Principal component analysis on thermal infrared time-series of two pre-alpine catchments in Lower Austria, Ybbs and Traisen / Claude Meisch
Weitere Titel
Hauptkomponentenanalyse einer Zeitreihe thermischer Infrarotbilder für zwei voralpine Wassereinzugsgebiete in Niederösterreich, Ybbs und Traisen
VerfasserMeisch, Claude
Betreuer / BetreuerinSchulz, Karsten ; Kulasiri, Don ; Müller, Benjamin
Erschienen2015
UmfangVII, 98 Bl. : graph. Darst.
HochschulschriftWien, Univ. für Bodenkultur, Masterarb., 2015
Anmerkung
Zsfassung in dt. Sprache
SpracheEnglisch
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (DE)Thermal-Infrared Time-Series Analysis Principal Component Analysis Remote Sensing Pattern Analysis PCA Ybbs Traisen Landsat 5 Landscape Functioning
Schlagwörter (EN)Thermal-Infrared Time-Series Analysis Principal Component Analysis Remote Sensing Pattern Analysis PCA Ybbs Traisen Landsat 5 Landscape Functioning
Schlagwörter (GND)Ybbs / Traisen <Fluss> / Wasserherkunftsgebiet / Wasserreserve / Fernerkundung / Infrarot / Thermalluftbild / Hauptkomponentenanalyse
URNurn:nbn:at:at-ubbw:1-11714 Persistent Identifier (URN)
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Principal component analysis on thermal infrared time-series of two pre-alpine catchments in Lower Austria, Ybbs and Traisen [5.38 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Diskretisierte hydrologische Modelle liefern wichtige Beiträge für das Verständnis menschlicher Einflüsse auf die Wasserressourcen durch die Analyse von räumlich verteiltem Verhalten hydrologischer Variablen. Jedoch ist die Parametrisierung von räumlich verteilten physikalischen und hydrologischen Eigenschaften eine der größten Herausforderung in der Entwickelung von solchen Modellen. Eine mögliche Lösung wird in der Identifikation der heterogenen Verteilung der wasserbezogenen physikalischen Prozesse gesehen, in dem Varianzen der thermischen Eigenschaften von ober- und unterirdischen Merkmalen im Wassereinzugsgebiet dargestellt werden. Im Anschluss an den von Müller et al. (2014) entwickelten Ansatz, wird eine Zeitreihe von TIR-Fernerkundungsdaten mittels Hauptkomponentenanalyse für die Einzugsgebiete der Ybbs und Traisen untersucht. Es wird gezeigt, dass die raumzeitliche Verteilung der thermischen Eigenschaften mit Bezug auf den Wasser- und Energiehaushalt mittels Hauptkomponenten-analyse extrahiert werden kann. Die ersten drei Hauptkomponenten erklären einen kumulativen Anteil von 89% bzw. 86% der Gesamtvarianz der thermischen Eigenschaften in den 12 bzw. 11 Landsat 5 TM TIR-Bildern. Die verbleibende Differenz wurde vorübergehenden Effekten, wie Hintergrundrauschen oder atmosphärischen Störungen zugeschrieben. Den Zusammenhang zwischen den hervorgebrachten Mustern thermischer Variabilität und den dominierenden Landschaftselementen wird aufgezeigt. Zudem wurde die Empfindlichkeit der Methode gegenüber der Qualität des Datensatzes getestet. Die Hauptkomponentenanalyse stellte sich bei der Ableitung der Muster, welche die Verteilung direkter interner thermischer Eigenschaften darstellen, als hilfreich heraus. Hauptkomponentenanalyse von TIR-Bilder stellt eine gründliche Methode dar, welche durch die Ableitung von physikalisch aussagekräftigen Mustern, die Glaubwürdigkeit hydrologischer Parameter erhöht.

Zusammenfassung (Englisch)

Distributed hydrological models provide important contributions in understanding human impacts on water resources by analysing spatially variable hydrological behaviour. However parameterization of spatially distributed properties related to physical/hydrological behaviour exhibits some major difficulties in the models. A potential solution is the identification of heterogeneity of water related physical processes by displaying variances of thermal properties of surface and subsurface characteristics. Following the approach developed by Müller et al. (2014), Principal Component Analysis (PCA) has been applied to a time-series of Thermal Infrared (TIR) remote sensing data of the Ybbs and Traisen catchment. The spatiotemporal distributions of thermal properties with regard to the water/energy balance could be extracted within principal components. The first three principal components explain a cumulative proportion of 89% resp. 86% of the total variance inherent in the time-series of 12 resp. 11 Landsat 5 TM TIR-images. The remaining variance was attributed to transient effects, such as background noise or atmospheric disturbances. The relation between patterns of thermal variability in the first components and the most dominant landscape elements, exhibiting controls on thermal properties, is drawn. It was further assessed how sensitive the principal components are to the quality of the dataset. Spatial and temporal dimensions as well as shadowing effects affecting mountainous environment are discussed. PCA on TIR time-series was found useful in the deduction of patterns representing the variability of thermal properties at catchment scale. PCA represents a rigorous method in the deduction of physical meaningful hydrological patterns in the establishment of credible parameters.