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Erfassung von Landnutzungsveränderungen mit FOSS Image Processing Tools

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aber wir hören jetzt der Jakob vorbei der über seine Masterarbeit erzielt und denke das ist ein sehr spannendes Thema und bei der ja Hallo zusammen ich bin Jahrgang
korrekt und ja wie gesagt für die nächsten 20 Minuten ein Teil meiner Macht vorstellen die ich letztes Jahr über Institut der Universität Universität Bonn angefertigt habe und es geht um die Erfassung von Landnutzungsänderung mit Faust ist es sinnvoll ist oder als Bildbearbeitungs Tools
oder Callcenter Text mit Juristen genau sind im Bereich der Fernerkundung thematisch Stichwort Quantitative Landschaft Analyse Stichwort Umweltmonitoring solche Sachen geht jetzt und gehandhabt werden Studium immer so ein bisschen genervt dass wenn man diese Art von Analysen macht hat man zwar den klassischen ja Fernerkundungs Zwecke schon entwickelten sich Wartungstools zwar gute Ergebnisse produzieren konnte aber man im Endeffekt doch noch auf und es angewiesen war immer ein Jahr die Kartographie machen wollte also ein Jahr nach seiner wie sagt man zwar ein schönes buntes Bild Bildchen aber niemand kann das lesen aus der der gemacht hat deswegen muss noch quasi die Karte gemacht werden und Wünschen an jemand belästigt und damit den fragt gibt es wenig was so dass das alles in einem Paket in einer Software machen kann und ja das 1. und 2. Kind das ist ein echtes fällt alles mit Cookies geht und darum geht es jetzt gut wir müssen das einleitend sagen dann die Methode und die Ergebnisse eingehen zunächst einmal möchte ich hier
stellen noch bedanken bei der Arbeit die Fernerkundung des privaten Instituts und den Mitarbeitern des Zentrums für Fernerkundung Landoberfläche mir stets mit Rat und Tat zur Seite stand und wir uns nicht geholfen habe so vom geht es was wurde gemacht ich habe verglichen zu fahren wenn sie deren quantitative Erfassung von Vegetation Veränderung also Vegetationszonen haben der uns abnahm wurde das gemacht Interessensgebiet für die Region KölnBonn dadurch mit 3 GBit herausgepickt und der Untersuchungszeitraum war zwischen 1989 und 2000 bedecken also 21 womit hab ich das gemacht zum einen mit 105 Daten und zum anderen mit ausschließlicher für Open-Source-Software spricht Kürbisse und einer Handvoll externer George so
wissen das Untersuchungsgebiet ich glaube Köln-Bonn entweder die zählen die ich gewählt habe die ist nicht so groß ist wie dieser Ausschnitt hier ist noch viel größer als das weiße Quadrat ist schon ein Hz dieser Szene und diesen
Satz der hab ich noch mal 3 kleine erzählt die ich habe genannt habe ausgewählt im Gebiet Aachen mitteilte dass von Köln rechtsrheinisch großes Gebiet in dem der Wahner Heide Teile schon des Bergischen
Landes und zu dieser urbanen Regionen von Siegburg und Umgebung sowie
landwirtschaftliche Flächen der Wein ist ja auch noch ein bisschen durch Bebbeh beinhalten großen Teil des Bonner Stadtgebiet sowie den Kottenforst und noch landwirtschaftliche Gebiet so Meckenheim weil das ist die Ecke im Gebiet sehe bin ich im
Gebiet der Erft Erftstadt westlich davon hier ist es nicht so sehr durch urbane zum geprägter Raum sondern primär durch landwirtschaftliche landwirtschaftliche Nutzung und somit wollte als vor eine gewisse
Diversität haben zur Lastverteilung als auch die Nutzung beziehungsweise Bedeckung angeht genau wie gesagt ich
habe Mut verteilen Satellitenbilder von Sensor Landsat 5 cm Thematik merkbar gewählt die gibt es kostenlos dazu nun bei mir ist es es gibt einer anderen Anwendungen in nennt sich der Explorer da lässt sich das super finden kann anhand vieler Metadaten suchen und wenn gerade mal 1 nicht verfügbar ist kann man es bestellen dass es in absehbarer Zeit dann verfügbar Verein im Sinne eines ist die obere die vom 20. 5. 89 und die sind jetzt bei Heidi und wo es vom 4. 6. 2010 sind also phonologische auch sehr nah beieinander diese Darstellungen hier sind in Falschfarben fest eine Bank Kombinationen von der nahen Infrarotbereich hervorsticht und kann ganz pauschal sagen alles was rot rötlich ist es in eine Art von Meditation und dieses Mal gegen da bläuliche sind meistens versiegelte Flächen und den Rhein immer noch ein bisschen erkennt der ist sehr dunkel bis schwarz ist das ein sehr typisches spektrale ja Eigenschaften dieser Oberfläche in dieser Band Kombination
zusätzlich braucht noch Daten für die Validierung von klassifikations
Ergebnissen das immer ein bisschen schwierig ja im Idealfall hat man Daten niemand Welt gesammelt hat von Gebieten wo man einfach hingeht und diktiert ok ist es ist jetzt landwirtschaftliche Fläche ist Mischwald oder ist es an der Oberfläche oder Nutzung ist natürlich wenn man so weit in die Vergangenheit geht sehr schwierig so mit ist das Arbeiten mit Luftbildern sehr gut geeignet wenn man welche findet dass wir das Geoportal NRW sehr geholfen vor allem für den Zeitraum 89 aber auch für den Raum und Zeit für den Zeitraum 2010 bei Google hab ich noch ein bisschen zu Material gefunden aber nur zu meinem 2010 hat der Arzt bis 81 ging das nicht zurück was noch genormten Referenz Datenklassifizierung Aussicht hatte ich vielleicht noch was zu
sagen ,komma kurz Begrifflichkeiten Landnutzung und Oberfläche ist nicht das gleiche Land Oberfläche meint die physikalischen
Eigenschaften der Oberfläche also das Material zum Beispiel die Landoberfläche Vegetation die Landoberfläche es halt ganz platt gesagt Landnutzung ist in gewisser Weise die funktionale betrachten diese Oberfläche in das halt haben ist die Nutzung ist wahrscheinlich die die eine Straße wenn wir Negation haben können sich vielfältig sein es kann Infos sein keine landwirtschaftlich genutzte Fläche sein es kann aber auch ein Naherholungsgebiet der Stadt sein da muss man bisschen aufpassen genau auch dann die Begriffe Konversion Modifikationen sind die Prozesse die stattfinden können bei einer Veränderung meiner Konversion spricht man von einer Conversion spricht man zum Beispiel in einer Landoberfläche die 1. Zeit .punkt zum 1. Zeitpunkt beispielsweise eine
Vorauswahl zum 2. Zeitpunkt einen Siedlungsfläche also besiedeltes Gebiet und spricht man bei diesen Wechsel von Konversion Modifikation ein bisschen feiner da kann man sagen wenn man eine Landoberfläche Vegetation hat und dort ein Wechsel stattfindet von zum Beispiel voraus zu Landwirtschaft oder vor auszuweiten dann spricht man von Modifikationen so viele
Methoden wie gesagt es gibt
2 verschiedene Identitäten Verfahren angewandt und die Ergebnisse verglichen zum einen eine Post das Kirche verweisen auf Basis von 4 verschiedenen klassifikations Algorithmen also hier wird erst einmal ein Klassifikation erstellt von den Bildern und diese Klassifikation werden dann miteinander verglichen haben im Endeffekt eine diskrete Klassen werden so dass der Vergleich recht einfach ist es am Bein Ende wie ein im Mittel 15 wird ein Navigations Index erstellt und mit Hilfe eines gerichtlichen Grenzwertes kann man dann festlegen ab welchem Indexwert 1 Pixel eine Zunahme stattfand oder eine Abnahme stattfand ,komma grob
zur Klassik Kirchen Komparsen 2 zur Situation Zeitpunkt die einen Zeitpunkt 2 und verglichen wird die Veränderung oder ob es ein überhaupt eine Veränderung gab es bei der Klassenzugehörigkeit jedes Pixel haben also nach der Klassifikation beispielsweise ein Wechsel das der Klasse Wasser zugeordnet wurde und man Zeitpunkt 2 ein Pixel oder das gleiche Pixel das dann aber der Klasse Forst ist was aus der Luft gegriffen zugeordnet wurde und um diese Klassenzugehörigkeit Änderung geht es mit der kann man 2 Aussagen treffen zum einen dass zwischen 2001 und zweitens etwa zwischen 2 1 und 2 Zeitpunkt 2 bis zu einer Zunahme oder Abnahme einer Klasse aber zum Beispiel voraus um x 100 Tausend Hektar kam auf der anderen Seite kann man doch sagen das 1 zu 1 Konvertierung haben zwischen den Zeitpunkt um 1000 Hektar von der Klasse bald zur Klasse Landwirtschaft so also diese vom Tod stellen sind hier sehr wichtig ,komma
ganz grob zur Klassifikation und sich nicht für eine überwachte Klassifizierung macht den Landwirten und Bedeckung Papier Processing mit zunächst verzerrt erstellt das hab ich schon gezeigt beim 1. Kind wird der Datensatz
erstellt oder wird werden die unterschiedlichen Mehr Respekt weil wir bei multispektrale Daten in meinem Fall jetzt 6 Länder hatten die unterschiedlich alle Bereiche abdecken und damit man immer nur mit einem Datensatz arbeiten kann oder arbeitet für das gesteckt damit gerade mit Kultur durchgeführt wird Teilnahme Werte werden zu Reflections werden umgewandelt so dass die Bilder vergleicht das sind atmosphärische Einflüsse werden also ein bisschen mehr vermittelt das Nation immer definiert gesagt welche Klassen gibt es in diesem Untersuchungsgebiet welche Willi betrachten in meinem Fall waren das 5 einmal Wasser urbane Wald Landwirtschaft und wurde dann
den viele für erstellt die den den Klassiker hat vor allem das Jahr Entscheidungsregeln anhand dieser Sandwich verallgemeinert wird das Herz uns Algorithmus und die ganze Szene und erzeugt damit die thematische Karten die Referenzdaten ist immer dass das gleiche man auch für die Herstellung dieser einen Datensatz also für die Erstellung der veranschlagten Beträge ein Datensatz mit Gebieten von denen man sich sicher ist dass sie einer bestimmten Klasse zu gehören also da muss man sich sicher sein und dazu sind diese Luft dehnt sich damit ein gutes angewendet das schnell und am Ende ,komma geprüft wie genau das war mit Hilfe der Referenzdaten übernommen war einander gegenübergestellt zum
Ende wie ein Vincent wie gesagt es geht um das Reflexionsverhalten der Pflanzen für den Index erstellt wird zwischen -minus 1 und +plus 1 liegt oder liegen kann praktisch nicht der im Alter zwischen 0 Komma 1 zu 0 ,komma 7 wobei höhere Werte eine ja eine vitale Vegetation darstellen also da geht es um die Perfektion in diesem Chlorophyll und generell kann man qualitativ einfach Aussagen zu ab und Zunahme der Redaktion treffen kleine
Tools ich habe in 1. Linie Boris verwendet ein Algorithmus aus Gras mehrere von der Affäre Toolbox sage ich benutzt und dass sie mir vermittelt das Kirchenblatt ist die
Struktur sage 4 gerast sind in der Prinzessin vermag enthalten das heißt der einfach zu nutzen muss nicht viel konfigurieren und dass die Mathematik das Fälschen Plug-in in Zeiten Seitenplanken sich was auch leicht zu installieren ist und dass die meisten Arbeiten
eigentlich erlebt hat zwar spricht man hier kommt jetzt noch zu meinen Arbeitsschritten zum einen der
Staaten des Ostens zwischen Personen und das Ende war eine gemischte Fernsehen zunächst hab ich die Konversion durchgeführt mit Hilfe des SAC P steht für Auto sie mir dass Kirche bleibt in der Stadt Tula ist eines am besten tun wenn die Daten konvertiert sodass sie vergleichbar sind dann gibt es einen aber auch ein Polizist auf ebenfalls tun damit werden die Geräte bieten die Referenzdaten stellt dann folgt die Klassifikation dadurch Algorithmen aus auch für Toolbox genommen und Sager beziehungsweise dass dieses Ende dieser eine K Algorithmus in 7 auf Mac das wirklich enthaltenen beruht aber auf dem von sagen dann hab ich
mit der .punkt Körper dass er ist das mitgemacht die genaue Prüfung und am Ende die Kunst des Möglichen unter welchen wo ich die die klassifizierten Bilder miteinander verglichen habe dann in eine mit der Index relativ leicht berechnen den Tools ist das Medium wirklich Indizes vom von der Toolbox dann wenn die Bilder ganz platt voneinander subtrahiert wird der uns und dann habe ich den Grenzwert
berechnet und ganz simplen das ist wiederum auch ein Wissenschaftler der sich damit 40. ernstgenommen und am Ende habe
ich die Werte die die Vegetations ab oder zum Anzeigen extrahiert
werden was derzeit gelegt und so von beiden Methoden jeweils Datensätze über das von beiden Tournament Datensätze habe die Miliz und Abnahme zeigen dann hab ich dir nochmal mit einer verglichen zu schauen wie es mit den Gemeinsamkeiten und Unterschieden aussieht aber das muss ich
überspringen und das sind Ergebnisse des der Klassifikation aufgedeckt dass Kürzung kriegt man doch eigentlich Report der einem sagt was zu welchem wie wieviele Pixel in des gesamten Bildes zu der jeweiligen Klasse zugeordnet werden daraus ergibt sich auch ein prozentualer Anteil der hier aufgeführt ist und es pro ergibt sich natürlich auch ein flächenhafter so dass wir im Endeffekt ja auf den Vertrag mit der genau sagen können zum Zeitpunkt aber gab es X Hektar Wald zum Zeitpunkt D y Hektar Wald so sieht
das ganze aus ist exemplarisch für das Gebiet E auf Basis der importierten Maschinen Klassifikationen hier sind die Klassen in blau-weißer Hartenrod urbanen dunkelgrün
Wald hellgrünen Landwirtschaft und der Boden
und das Ergebnis der der Kurs des chemischen Lächeln sieht wie folgt aus das sind die Gebiete ist das Gebiet
aber die BBC in Kunst einmal kurz hier an die unterschiedlichen Farben stehen für die unter diesen Klassifikation und wir sind die Klassen aufgeführt Wasser Bereich
Landwirtschaft wurden und wir sehen halt hier also eine Zunahme das ist das eine Zunahme von
bahnbrechende diktiert wurde eine Zunahme von Waldflächen eine Abnahme von landwirtschaftlichen Flächen und eine Abnahme wurde das
ist das Ergebnis der aus der Tabelle stehen die haben wir alle möglichen Formen und schenkte die aufgeführt von der
wir die unterschiedlichen klassifikations Algorithmen und hier in Geld sind die Klassen stellen wir die Werte dargestellt es keine Veränderungen gab und hier sieht man zum Beispiel wenn man sich das anguckt gesehen wie die Konversion von Urban zu Wald und
entsprechenden Wert dazu so kann man alle Arten von Veränderungen quantitativ nach Jahr erfassen das kann man auch
anders darstellen sich genauer darauf eingehen dass es im Endeffekt muss die gleichen Werten anders dargestellt das hab ich mit den schmerzlichsten nannte diese Gelder Diagonale zeigt halt die Vereine die Werte die
sich verändert haben an und nach unten haben wir die Daten von 180 und horizontal die von 2010 will man aber wenn man also wissen wie viel Boden 89 bis 89 Jahre und 2010 sehen wir den Wert 6 ,komma 6 ,komma 7 zu 6 ,komma 7 Prozent der Bodenfläche die 6 zu 6 Prozent der Flächen die 89 Boden waren sind 2010 Landwirtschaft so wenig die
gewählten von tut ist die Energie wieder zu und ab und zu nahm nochmal einleiten bekommen so eine Karte heraus und grün sind die Zunahme und in rot die Abnahme dargestellt weil eine Frau in die
weit in die für ihn mit Schiffen fing alles ähnlich gemacht hat den Grenzwert genommen und anhand dessen das gleiche Highlight vorgenommen so und das
Endergebnis ist jetzt im Endeffekt sieht jetzt so aus haben die beiden Karten die zeigen uns
Vegetationszonen nahm auf unterschiedlichen Klassifikationen von Bund
und hier können wir sehen dass die roten Flächen Flächen sind die von in wie eine indische Fernsehen als erfasst wurden als Zunahme erfasst wurden vom passt Kirchen sind allerdings nicht das blaue sind die
die vom Post ist die Kirschen Komparsen als Zunahme erfasst wurden aber nicht vom Ende wir eine im Staatsfernsehen den Grünen ist die gemeinsame Schnittmenge und das gleiche
von dort jetzt so das sind dann die Abnahme und das ist natürlich dann auch noch mal für alle Arten von
Klassifikationen und das ist im Endeffekt das die Gesamtzusammenfassung in einem Satz zusammengefasst im Gebiet aber es ist so dass das Ende war ein gemischte 15 deutlich mehr Zunahme der diktiert hat als das PCC und das PCC deutlich mehr abnahm detektiert hat als das in etwa wie im Gebiet B hat das ICC in allen Fällen deutlich mehr wieder und ab und zu einnahm detektiert und dem BBC 1 eine 14 in allen Fällen deutlich mehr ab und zu abendlichen erkannt ist so sauber dass man genug Zeit dafür
Aufmerksamkeit ja vielen Dank ja ich
denke dass ist vielleicht noch die eine oder andere Frage bekommen ja ich meine Frage und zwar die Analyse ist jetzt rein quantitativ hat noch eine morphologische Analyse stattgefunden wie weit abseits gerade von mehr ich habe jetzt nicht geschaut warum Veränderung statt man sieht das ja und auch inwieweit sich die von denen jetzt also die wenn sie aber selbst eine bestand gleich bleibt dann sicherlich von der der Schullandschaft man und genau hier hab ich auch in der neuen Zeit der schon er die 2. Frage ist er bei den Bereichen in denen diese Differenzen aufgetreten sind also die blauen und roten zuvor hatten diese Flächen wie sich das angeschaut haben bestimmte Tendenzen also gab's Eigenschaften die von ihnen gedrosselt Kinder oder welche Methode besser oder schlechter geeignet ist nämlich wirklich nicht also die Veränderung wird es gibt eigentlich 2 Gründe weshalb diese oder diese dieser dieses und konsistenten Bild zustande kommen zum einen natürlich dass ich den Grenzwert des in indische Fernsehen vielleicht nicht optimal gewählt hat der gibt es viele mit Honig hat einfach die simpelste genommen zum einen kann es einfach sein dass die Veränderung der GCC Fehler hatte den eine Genauigkeit Prüfung der Klassifikation gut und einfach machbar aber nach Genauigkeit Prüfung der PCC ist extrem aufwendig und die Daten tatsächlich zur Verfügung das versucht aber es ist unglaublich schwer wenn man einfach einen relativ großen braucht ähnlich über den Referenzdaten für die Fixierung man für eigentlich jeden freuen tut stehen schwierige Fälle braucht und bei dem man sicher ist dass genau dieser Gesetzesänderung stattfand war genau das hätte den Rahmen sprengt und das genau meine Frage zielt darauf ab sie haben 2 Satelliten Szenen genommen eine 19 89 1 von 2010 weiter vom in der hatte die eine von Ende Mai bis zum Anfang Juni warum tragen den Mai Anfang Juni wurden dann die 2. Frage eigentlich wert wäre es nicht sinnvoll dass man mehrere Aufnahmen nehmen während der Vegetationszeit und ist festzustellen was ich jetzt sage ich mal Landwirtschaft was nicht ja prinzipiell schon also auf die 2. Frage während mehr Daten desto besser natürlich verwirrt die diese jetzt gewählt haben weil sie möglichst nah beieinander lagen jahreszeitlich und im Endeffekt ich nicht mehr geeignet Daten gefunden habe das klassische Problem ist einfach auch die Bewölkung also optischen Satellitendaten und ja das ist das Repertoire ist der Pool an Daten ist zwar groß aber für die Region dann auch wieder beschränkt und zwar nennt das beste was ich finden konnte man das mal so gut vielen Dank Jakob nochmals für für die Beantwortung der Fragen und den Vertrag der
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Metadaten

Formale Metadaten

Titel Erfassung von Landnutzungsveränderungen mit FOSS Image Processing Tools
Serientitel FOSSGIS Konferenz 2015: Münster, 11. - 13. März 2015
Anzahl der Teile 69
Autor Tworek, Jakob
Lizenz CC-Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Deutschland:
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DOI 10.5446/17582
Herausgeber FOSSGIS e.V.
Erscheinungsjahr 2015
Sprache Deutsch

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet Informatik
Abstract Im Rahmen einer Masterarbeit am Geographischen Institut der Universität Bonn wurden zwei Change Detection Verfahren mit Free & Open Source Image Processing Tools angewandt und evaluiert. Veränderungen der Landnutzung- und -bedeckung konnten mit diesen Verfahren quantitativ erfassen werden. Im Rahmen einer Masterarbeit am Geographischen Institut der Universität Bonn wurden zwei Change Detection Verfahren mit Free & Open Source Image Processing Tools angewandt und evaluiert. Auf Grundlage von zwei multispektralen Satellitenbilder (Landsat-5) wurde für den Zeitraum von 1989 bis 2010 einerseits ein Post-Classification Comparison und andererseits ein NDVI Image Differencing mit QGIS für die Region Köln/Bonn durchgeführt. Veränderungen der Landnutzung- und -bedeckung konnten mit diesen Verfahren quantitativ erfassen werden. Zu den verwendeten Free & Open Source Image Processing Tools zählen das Semi-Automatic Classification Plugin und Image Processing Tools der Orfeo Toolbox und SAGA im Rahmen des Processing Framework von QGIS. Das Ziel war es zum einen die Möglichkeiten der Free & Open Source Image Processing Tools für Fernerkundungsanalysen im Kontext von Landnutzungs- und -bedeckungsveränderungen aufzuzeigen und andererseits zwei gängige Change Detection Verfahren hinsichtlich der quantitativ Erfassung von Veränderungen der Vegetation im Untersuchungsgebiet zu evaluieren. Im Untersuchungsgebiet wurden drei Subsets ausgewählt, um mehrere Räume mit unterschiedlichen Anteilen und Verteilungen der Landnutzungs- und -bedeckungsklassen zu haben. Ein Vergleich der ermittelten Veränderungen zeigte, dass beide Change Detection Verfahren die Vegetationszu- und -abnahmen in unterschiedlichem Maße erfasst haben.

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