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A. Sindhuber:
"Ergänzung und Fortführung eines digitalen Landschaftsmodelles mit multispektralen und hochauflösenden Fernerkundungsaufnahmen";
in series "Geowissenschaftliche Mitteilungen, Heft 48", series editor: K. Kraus; issued by: Studienrichtung Vermessungswesen, Technische Universität Wien; Geowissenschaftliche Mitteilungen, Wien, 1998, ISSN: 1811-8380, 98 pages.

For a landuse-dassification we combined high resolution multispectral data with high ground resolution imagery to get good ground resolution on the one hand , and to improve supervised multispectral classification with texture analyses of panchromatic data. The program for multispectral classification takes into consideration that class-signatures are statistically very different, and probabilities vary for each pixel for every dass. We calculate with the maximum likelihood algorithm the probability for every pixel for every dass, to decide, whether a pixel is within a class with high probability, or if it is very uncertain for a pixel to belong to any class. Texture analyses in form of point and edge detection with the Förstner Operator are used to extract information of the high resolution data. So homogeneaus areas, edges and points are detected. This information can be analysed and gives us an idea of highly textured areas, where villages and single buildings are. Forest areas can be detected by image-segmentation. A mean-value and a Standard-deviation is specified, within pixels in a focal window belong to the forest in the panchromatic image. Furthermore all extracted information is linked together. The high spatial resolution of the panchromatic analyses is linked with the multispectral information. Finally our results are connected with the digital-landscape-model of the Federal Office of Metrology and Surveying and classes of certainty are generated. We get an actual landuse-layer with a ground resolution of about 15x15 meters.

In dieser Arbeit sollen Landnutzungslayer aus multispektralen und hochauflösenden panchromatischen Fernerkundungsbildern abgeleitet werden. Zur Auswertung der multispektralen Satellitenbilder wird ein Klassifizierungsverfahren vorgestellt, bei dem nach dem Prinzip der Maximum Likelihood Klassifizierung nicht nur die Klassen größter Wahrscheinlichkeitsdichte, wie üblich, sondern auch die Klassen zweitgrößter Wahrscheinlichkeitsdichte ausgewiesen werden. Dadurch erhält man eine Aussage über die Eindeutigkeit der multispektral zugewiesenen Klasse. Damit die Geometrie der Daten verfeinert wird, sollen auch Informationen aus panchromatischen Bildern in die Ausarbeitung einfließen. Die Analyse panchromatischer Daten besteht aus Texturanalysen mittels Förstner-Operator, mit dem homogene Flächen, Kanten und Punkte ausgewiesen werden. Hochtexturierte Gebiete werden so erkannt und können als besiedelte Flächen ausgegeben werden. Mit Schwellwertverfahren kann Wald aus panchromatischen Bildern extrahiert werden. Alle verfügbaren Informationen aus den Fernerkundungsaufnahmen und aus dem Digitalen Landschaftsmodell des Bundesamtes für Eich- und Vermessungswesen werden mittels hierarchischer Regeln verknüpft, wobei jedem Pixel eine Landnutzungsklasse zugewiesen wird. Aus der Vielfalt der Informationen und der daraus resultierenden Überbestimmung kann eine Sicherheit der Klassenzuordnung abgeleitet werden. Das Ergebnis ist ein Landnutzungslayer mit 15 x 15 Meter Bodenauflösung. Eine detaillierte Genauigkeitsuntersuchung mit visueller Orthophotointerpretation bildet den Abschluß.

http://publik.tuwien.ac.at/files/PubDat_228870.pdf