5. Stadtplanung
Änderungen der städtischen Landbedeckung
Wie einfach ist es, städtische Landbedeckungen zu klassifizieren?
Eines der grundlegenden Hindernisse bei der Klassifikation der städtischen Landbedeckung stellt die Vielfalt und spektrale Heterogenität der Reflexion in Stadtgebieten dar. Verglichen mit anderen Formen der Landbedeckung ist die städtische Reflexion bei einer Vielzahl an räumlichen Ausmaßen sehr stark variabel. Stadtgebiete sind Beispiele spektral vielfältiger, größenabhängiger thematischer Klassen, die eine Vielzahl an Pixeln enthalten, welche spektral nicht von anderen Klassen der Landbedeckung zu unterscheiden sind. Die Vielfältigkeit an Landnutzungsformen und deren Ausmaß im Bereich der Städte führt daher zu einem hohen Anteil an falschen Unterscheidungen zwischen städtischer Landbedeckung und anderen Formen der Landbedeckung.
Die genauesten Methoden
Die Spektrale Mischungsanalyse (SMA) liefert eine physikalische Grundlage, auf welcher die spektralen Eigenschaften vielfältiger Mosaike der Landbedeckung gemessen werden, woraufhin zwischen spektral heterogenen urbanen Bereichen und spektral homogeneren, nicht-städtischen Landbedeckungen differenziert werden kann. Die SMA beruht auf der Beobachtung, dass sich die Signale von Oberflächen mit unterschiedlichen spezifischen spektralen Signaturen in vielen Situationen proportional zu der Fläche, die sie im Gesichtsfeld (IFOV) des Sensors einnehmen, linear mischen.
Extraktionsmodell auf Basis der Mehrfachmerkmale von Objekten und Landbedeckungen. Die Klassifikations- und Extraktionsmodelle, die auf den Mehrfachmerkmalen städtischer Landnutzung aufbauen, basieren auf dem menschlichen Sehvermögen und der Arbeitsweise der Sensoren unter Einbeziehung mathematischer Methoden der Statistik und künstlicher Intelligenz. Geographische Informationssysteme (GIS) und Expertensysteme (ES) werden eingesetzt, um verschiedene Arten von Bildmerkmalen miteinander zu verschmelzen und die Bilderkennung und -kenntnis von Geograhpieexperten nachzuahmen.
Die Methode, die auf mehreren Merkmalen von Objekten beruht, ist sehr gut in der Lage, Rauschen entgegen zu wirken und zum Kartieren städtischer Landnutzung geeignet. Bezogen auf sich überschneidende Bilder besitzt das Objekt mehr semantische Informationen. Daher ist die Klassifikationsmethode, die auf Mehrfachmerkmalen beruht, wissenschaftlicher und eher angemessen.
Das Modell enthät drei Untermodelle:
- Bildbearbeitung (liefert ein eindeutiges Bild für die visuelle Erkennung von Informationen aus der Fernerkundung)
- Visuelle Erkennung von Informationen aus der Fernerkundung (simuliert die Interpretation durch Experten und erkennt Form, Struktur und Farbe des Objekts)
- Analyse der Bildeigenschaften (bringt die Objekte mit ihren Merkmalen in Verbindung und kommt durch Entscheidungsfindung und Beurteilung zu einem Extraktionsergebnis)
