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Gewählte Diplomarbeit / Masterarbeit:

Alexander Beran (2007): Vergleich der Methoden der Landbedeckungsklassifikation mit Satellitenbildern zur Erkennung von Risikoflächen für den Drogenanbau in Myanmar.
Diplomarbeit / Masterarbeit, BOKU-Universität für Bodenkultur, pp VII, 70 S.. UB BOKU obvsg

Datenquelle: ZID Abstracts
Abstract:
Bei der flächendeckenden Überwachung von Drogenanbaugebieten in Myanmar durch das Büro für Drogen- und Verbrechensbekämpfung der Vereinten Nationen (UNODC) werden aktuelle, großflächige Landbedeckungskarten benötigt. Diese können durch die Klassifikation von Satellitenbildern erstellt werden. Ziel dieser Diplomarbeit ist der Vergleich unterschiedlicher Methoden zur semi-automatisierten Klassifikation der Landbedeckung. Semi-automatisiert bedeutet, dass die Satellitenbilder nicht ausschließlich automatisiert von einem Computerprogramm klassifiziert werden, sondern dass die Eingabe zusätzlicher Informationen von einem menschlichen Interpreten notwendig ist. Verglichen wurden die parametrischen Algorithmen Minimum-Distance, Mahalanobis-Distance und Maximum-Likelihood und der nicht-parametrische Algorithmus k-Nearest-Neighbour (kNN). Im Rahmen der vorliegenden Arbeit hat sich der Maximum-Likelihood-Algorithmus als geeignetste parametrische Methode erwiesen. Er wurde dem nicht-parametrischen kNN-Algorithmus mittels Fehlerabschätzung gegenübergestellt. Die Genauigkeit der vier umfangreichsten Landbedeckungsklassen Geschlossener Wald, Lichter Wald, Vegetation exklusive Wald - trocken und Offener Boden ist mit dem kNN-Algorithmus entweder wesentlich besser oder ähnlich im Vergleich zum Maximum-Likelihood-Algorithmus. Für die Erstellung einer Landbedeckungskarte wurde daher der kNN-Algorithmus verwendet.

Beurteilende(r): Schneider Werner

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