Bachelor

Fakultät 08
Überwachte, parameterfreie und multi-skalige Klassifikation
Kategorie:
Abschlussarbeit
Status:
abgeschlossen
BetreuerIn:
Extern/e AutorIn:

Maximilian Hell


Jahr:
2019
Abb.1: Gröbenzell bei München - deutliche Unterschiede in der Klassifikation. Links Maximum-Likelihood. Rechts Histogrammklassifikation.
Abb.1: Gröbenzell bei München - deutliche Unterschiede in der Klassifikation. Links Maximum-Likelihood. Rechts Histogrammklassifikation.

Die Histogrammklassifikation wurde bereits erfolgreich auf Radaraufnahmen angewandt. Eine vorausgehende Bachelorarbeit hat gezeigt, dass dieses Verfahren auf optische Daten anwendbar ist.

Die recht hohen Korrelationen zwischen den Spektralkanälen haben sich dabei als EInschränkung herausgestellt.

Für die Fusion zwischen Radar und optischen Daten wurden die optischen Kennaugh-Elemente entwickelt. Diese verringern die Korrelation der Kanäle durch Trennung der Intensität von spektraler Information.

In dieser Arbeit wurde die Histogrammklassifikation mit den optischen Kennaugh-Elementen zusammengeführt, um zu evaluieren ob sich daraus ein Mehrwert gibt. Als Vergleichsverfahren wurde dabei die weit verbreitete Maximum-Likelihood Klassifikation gewählt.


Die Histogrammklassifikation trifft, im Gegensatz zum Maximum-Likelihood Verfahren, keine Annahme über die Verteilung der Pixel in den Trainingsklassen. Mit multi-skaligen Filter-Kerneln wird die Umgebung um jeden Pixel betrachtet. Der Umkreis fällt mit ins Gewicht bei der Klassifikation. Dadurch werden zusammenhängende Gebiete als solche erkannt.

Bei der Überprüfung des Verfahrens hat die Histogrammklassifikation bessere Ergebnisse als das Benchmark-Verfahren erreicht. Die Ergebnisse unterscheiden sich visuell deutlich. Bei der Maximum-Likelihood Klassifikation sieht man, dass die Pixel einzeln und unabhängig voneinander klassifiziert werden. Das vorgestellte Verfahren klassifiziert mehr zusammenhängende Gebiete. Sie stellt ein gutes Mittel zur Landbedeckungsklassifikation dar.

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