Henning Buddenbaum (2004)

Ableitung von Forstparametern aus hyperspektralen Fernerkundungsdaten unter Verwendung geostatistischer Verfahren

Die Nadelwaldflächen des Idarwalds im Hunsrück wurden nach Baumarten (Fichte und Douglasie) und Altersstufen (Dickung, Stangenholz, Baumholz und Altholz) klassifiziert. Dazu wurde ein hyperspektrales Bild des Sensors HyMap mit einer räumlichen Auflösung von 5 m verwendet. Als Klassifikatoren kamen Maximum Likelihood und Spectral Angle Mapper zur Verwendung.
Um die Klassifikationsgenauigkeit zu steigern, wurden verschiedene Texturmaße aus den Bilddaten abgeleitet: Geostatistitische Texturmaße wie Variogramm und Madogramm (univariat) sowie Cross- und Pseudocross-Vario- und Madogramme (bivariat) wurden klassischen Texturmaßen, die mit Hilfe von Occurrence- und Co-Occurrence-Matrizen berechnet wurde, gegenübergestellt. Die Texturmaße wurden jeweils über unterschiedliche Fenstergrößen berechnet.
Die höchsten Klassifikationsgenauigkeiten konnten dabei mit dem Maximum-Likelihood-Klassifikator und einer Kombination der Bilddaten mit uni- und bivariaten geostatistischen Texturbildern erreicht werden.