6. Klassifizierung
Warum klassifizieren wir Daten bzw. Satellitenbilder? Durch eine Klassifizierung erhalten wie beispielsweise aus einem Satellitenbild eine Landnutzungsklassifikation bzw. -karte. Diese kann mit ihrer begrenzten Anzahl an Klassen besser "gelesen" bzw. interpretiert werden und so für weitere Anwendungen und Planungen zur Verfügung stehen.
Bei einer Klassifizierung sollen die einzelnen Bildelemente (Pixel) eines Satellitenbildes entsprechend ihren Werten (Reflexions- bzw. Grauwerte) einer bestimmten Anzahl an Klassen zugeordnet werden (z.B. Landnutzungsklassen).
Der Klassifizierungsprozess
Der Klassifizierungsprozess beginnt nach der Beschaffung geeigneter Daten mit einer visuellen Interpretation des Satellitenbildes (siehe auch Abb. rechts). Nach verschiedene Maßnahmen zur Bildverarbeitung und -verbesserung (wie radiometrische und geometrische Korrektur, Streckungen oder Filterungsalgorithmen) kann die eigentliche Klassifizierung beginnen. Diese ist wiederum in verschiedene Teile gegliedert. Der Bearbeiter kann zwischen einer unüberwachten (unsupervised) und/oder einer überwachten (supervised) Klassifizierung entscheiden.
Klassifizierungsmethoden
- Unüberwachte Klassifizierung: rein statistische Analyse (Cluster-Analyse) von Multispektraldaten eines Gebietes (ohne Referenzflächen)
- Überwachte Klassifizierung: Jeder Objektklasse werden Referenzflächen, sog. Trainingsflächen z.B. durch Geländebegehungen zugeordnet. Diese Flächen gehören eindeutig zu einer bestimmten Klasse und verbessern so die statistische Klassifizierung.
Beispiel einer Klassifizierung aus der SEOS-Lerneinheit Landnutzung und Landnutzungswandel: