Im Rahmen des DUE (Data User Element) Permafrost Project der ESA (European Space Agency) entstand die vorliegende Arbeit, die untersucht, wie Vegetation und Vegetationsmuster im sibirischen Permafrostgebiet mithilfe hochaufgelöster Satellitendaten erkannt und klassifiziert werden können. Dieses Ziel soll mittels einer objektorientierten Lösungsmethode erreicht werden (Definiens Developer).
Die hierbei betrachtete Region bei Jakutsk ist eines von vier von Permafrost unterlagerten, panarktischen Untersuchungsgebieten des genannten Projektes.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Hintergrund und Ziele der Arbeit
- Das Projekt DUE Permafrost
- Stand der Forschung
- Ziele der Arbeit
- Untersuchungsgebiet
- Theoretische Grundlagen
- Permafrost und Permafrostdegradation
- Zusammensetzung der Vegetation
- Wechselwirkung zwischen Permafrost und Vegetation
- Fernerkundung der Vegetation
- Daten und Methoden
- Datengrundlage
- ALOS PRISM
- ALOS AVNIR-2
- Bildstörung im PRISM-Datensatz
- Vorprozessierung der Daten
- Objektorientierte Bildverarbeitung
- Vergleich Pixel- und Objektbasierter Bildverarbeitung
- Multiresolution Segmentation
- Klassenerstellung
- Klassifikation
- Erste Klassifikation Level 2
- Klassifikation Level 1
- Zweite Klassifikation Level 2
- Abschließende Prozesse
- Datengrundlage
- Ergebnisse und Diskussion
- Genauigkeitsanalyse
- Ausführung in PCI Geomatica
- Ausführung in Definiens Developer
- Analyse des Ergebnisses
- Genauigkeitsanalyse
- Zusammenfassung
- Literatur
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit befasst sich mit der Vegetationsklassifikation im Permafrostgebiet von Jakutsk mithilfe hochaufgelöster Satellitendaten. Die Untersuchung wurde im Rahmen des DUE Permafrost-Projekts durchgeführt und baut auf einem umfangreichen Datensatz aus den ALOS PRISM- und AVNIR-2-Sensoren auf. Die Arbeit verfolgt das Ziel, ein geeignetes Klassifikationsverfahren zu entwickeln, um die Vegetationsverteilung in diesem Gebiet mithilfe objektorientierter Bildverarbeitung zu erfassen und zu analysieren.
- Permafrost und Permafrostdegradation
- Vegetation im Permafrostgebiet
- Wechselwirkungen zwischen Permafrost und Vegetation
- Objektorientierte Bildverarbeitung und Klassifikation
- Genauigkeitsanalyse der Ergebnisse
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung liefert einen einführenden Überblick über die Arbeit und die Forschungsfrage. Im zweiten Kapitel wird das Projekt DUE Permafrost vorgestellt, der aktuelle Forschungsstand beleuchtet und die Ziele der Arbeit erläutert. Das dritte Kapitel beschreibt das Untersuchungsgebiet, das sich im Permafrostgebiet von Jakutsk befindet.
Kapitel 4 befasst sich mit den theoretischen Grundlagen, die für die Arbeit relevant sind. Hier werden die Begriffe Permafrost und Permafrostdegradation, die Zusammensetzung der Vegetation im Permafrostgebiet und die Wechselwirkungen zwischen Permafrost und Vegetation erläutert. Außerdem werden die Grundlagen der Fernerkundung von Vegetation behandelt.
In Kapitel 5 werden die verwendeten Daten und Methoden beschrieben. Dazu gehören die Datengrundlage aus ALOS PRISM- und AVNIR-2-Sensoren, die Vorverarbeitung der Daten und die objektorientierte Bildverarbeitung mit Multiresolution Segmentation. Außerdem werden die Klassenerstellung und die Klassifikation der Vegetationsdaten erläutert.
Kapitel 6 präsentiert die Ergebnisse der Arbeit und diskutiert die Genauigkeitsanalyse.
Schlüsselwörter
Die Arbeit befasst sich mit den Schlüsselbegriffen Permafrost, Permafrostdegradation, Vegetation, Fernerkundung, Objektorientierte Bildverarbeitung, Klassifikation, Genauigkeitsanalyse, ALOS PRISM, ALOS AVNIR-2, DUE Permafrost-Projekt, Jakutsk.
Häufig gestellte Fragen
Warum ist die Vegetationsklassifikation in Permafrostgebieten wichtig?
Vegetationsmuster geben Aufschluss über den Zustand des Permafrosts und dessen Degradation, da zwischen Vegetation und Bodenfrost komplexe Wechselwirkungen bestehen.
Welche Satellitendaten wurden für die Untersuchung bei Jakutsk genutzt?
Es wurden hochaufgelöste Daten der Sensoren ALOS PRISM und ALOS AVNIR-2 verwendet.
Was ist der Vorteil der objektorientierten Bildverarbeitung gegenüber pixelbasierten Methoden?
Objektorientierte Methoden (wie mit Definiens Developer) gruppieren Pixel zu Objekten, was eine präzisere Klassifikation von komplexen Vegetationsstrukturen ermöglicht.
Was ist das Ziel des ESA-Projekts "DUE Permafrost"?
Das Projekt zielt darauf ab, panarktische Untersuchungsgebiete mittels Fernerkundung zu überwachen, um Veränderungen im Permafrost global besser zu verstehen.
Wie wurde die Genauigkeit der Klassifikationsergebnisse überprüft?
Die Genauigkeitsanalyse erfolgte softwaregestützt in PCI Geomatica und Definiens Developer, um die Validität der erstellten Vegetationskarten sicherzustellen.
- Arbeit zitieren
- B.Sc. Veit Trübenbach (Autor:in), 2009, Vegetationsklassifikation mittels hochaufgelöster Satellitendaten im Permafrostgebiet von Jakutsk, München, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/200572
