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Gewählte Diplomarbeit / Masterarbeit:

Martin Neuwirth (2017): Verwendung multitemporaler Sentinel-2 Daten für die Landbedeckungs- und Baumartenklassifikation im Biosphärenpark Wienerwald.
Diplomarbeit / Masterarbeit - Institut für Vermessung, Fernerkundung und Landinformation (IVFL), BOKU-Universität für Bodenkultur, pp 60. UB BOKU obvsg

Datenquelle: ZID Abstracts
Abstract:
Kenntnisse über Baumarten sind ein wichtiger Bestandteil für das Forstmanagement und in der Forstplanung. Diese Arbeit untersucht die Möglichkeit der Identifikation von sechs verschiedenen Landbedeckungsklassen bzw. von 13 Baumarten im Biosphärenpark Wienerwald unter der Verwendung, der seit 2015 frei zugänglichen und für die gesamte Erdoberfläche verfügbaren Sentinel-2A Satellitendaten. Das Hauptaugenmerk der Arbeit liegt auf dem Vergleich der Eignung von monotemporalen mit multitemporalen Sentinel-2A-Daten für die Landbedeckungs- bzw. Baumartenklassifikation. Des Weiteren wurden verschiedene Zusatzdaten (Höheninformation, Orthophotos, Vegetationsindizes, Apriori-Information) für die Optimierung der Klassifikationsmodelle getestet. Für das überwachte pixelbasierte Klassifikationsverfahren wurde der Random-Forest Algorithmus mit einer stufenweisen Selektion der wichtigsten Variablen angewendet. Die multitemporale Auswertung zur Trennung von sechs groben Landbedeckungsklassen (Laubholz, Nadelholz, Grünflächen, Landwirtschaft, Siedlung, Wasser) erzielt eine Klassifika-tionsgenauigkeit von 97,2 % (kreuzvalidiert). Das beste monotemporale Modell erreicht immerhin eine Genauigkeit von 94,1 % (kreuzvalidiert). Die beste klassenspezifische Genauigkeit erreicht die Landbedeckungsklasse Wasser (100 %). Minimale Klassifikationsfehler treten zwischen den Klassen Landwirtschaft und Grünflächen, sowie Laub- und Nadelholz auf. Die Gesamtgenauigkeiten der Baumartenklassifikationen basierend auf monotemporalen Sentinel-2A-Daten variieren zwischen 47,6 % (Dezember 2015) und 64,2 % (Juli 2016) je nach Aufnahmedatum der Satellitenbilder, wobei im Sommer und Frühherbst aufgenommene Daten die besten Ergebnisse aufweisen. Das Ergebnis der multitemporalen Klassifikation für 13 Baumarten zeigt deutlich höhere Klassifikationsgenauigkeiten 79,9 % (kreuzvalidiert) gegenüber der besten monotemporalen Klassifikation 63,0 % (kreuzvalidiert).

Beurteilende(r): Atzberger Clement
1.Mitwirkender: Immitzer Markus

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