Die automatisierte Objektidentifikation stellt ein modernes Werkzeug in den
Geoinformationswissenschaften dar (BLASCHKE et al., 2012). Um bei
thematischen Kartierungen untereinander vergleichbare Ergebnisse zu erzielen,
sollen aus Sicht der Geoinformatik Mittel für die Objektidentifikation eingesetzt
werden. Anstelle von Feldarbeit werden deshalb in der vorliegenden Arbeit
multispektrale Fernerkundungsdaten als Primärdaten verwendet. Konkrete
natürliche Objekte werden GIS-gestützt und automatisiert über große Flächen und
Objektdichten aus Primärdaten identifiziert und charakterisiert.
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird eine automatisierte Prozesskette zur
Objektidentifikation konzipiert. Es werden neue Ansätze und Konzepte der
objektbasierten Identifikation von natürlichen isolierten terrestrischen
Oberflächenformen entwickelt und implementiert. Die Prozesskette basiert auf
einem Konzept, das auf einem generischen Ansatz für automatisierte
Objektidentifikation aufgebaut ist. Die Prozesskette kann anhand
charakteristischer quantitativer Parameter angepasst und so umgesetzt werden,
womit das Konzept der Objektidentifikation modular und skalierbar wird. Die
modulbasierte Architektur ermöglicht den Einsatz sowohl einzelner Module als
auch ihrer Kombination und möglicher Erweiterungen.
Die eingesetzte Methodik der Objektidentifikation und die daran anschließende
Charakteristik der (geo)morphometrischen und morphologischen Parameter wird
durch statistische Verfahren gestützt. Diese ermöglichen die Vergleichbarkeit von
Objektparametern aus unterschiedlichen Stichproben. Mit Hilfe der Regressionsund
Varianzanalyse werden Verhältnisse zwischen Objektparametern untersucht.
Es werden funktionale Abhängigkeiten der Parameter analysiert, um die Objekte
qualitativ zu beschreiben. Damit ist es möglich, automatisiert berechnete Maße
und Indizes der Objekte als quantitative Daten und Informationen zu erfassen und
unterschiedliche Stichproben anzuwenden.
Im Rahmen dieser Arbeit bilden Thermokarstseen die Grundlage für die
Entwicklungen und als Beispiel sowie Datengrundlage für den Aufbau des
Algorithmus und die Analyse. Die Geovisualisierung der multivariaten natürlichen
Objekte wird für die Entwicklung eines besseren Verständnisses der räumlichen
Relationen der Objekte eingesetzt. Kern der Geovisualisierung ist das Verknüpfen
von Visualisierungsmethoden mit kartenähnlichen Darstellungen. / The automated object identification represents a modern tool in geoinformatics
(BLASCHKE et al., 2012). In order to achieve results in thematic mapping
comparable among one another, considering geoinformatics, means of object
identification should be applied. Therefore, instead of fieldwork, multispectral
remote-sensing data have been used as a primary data source in this work.
Specific natural objects have been GIS-based and automatically identified and
characterised from the primary data over large areas and object densities.
Within this work, an automated process chain for the object identification has
been developed. New approaches and concepts of object-based identification of
natural isolated terrestrial landforms have been developed and implemented. The
process chain is based on a concept that develops a generic approach to the
automated object identification. This process chain can be customised for and
applied to specific objects by settings of characteristic quantitative parameters, by
which the concept of object identification becomes modular and scalable. The
modul-based architecture enables use of individual moduls as well as their
combinations and possible expansions.
The introduced methodology of object identification and the connected
characteristics of (geo)morphometric and morphologic parameters has been
supported by a static procedures. These enable the comparability of object
parameters from different samples. With the help of regression and variance
analysis, relations between object parameters have been explored. Functional
dependencies of parameters have been analysed in order to qualitatively describe
the objects. As a result, automatically computed dimensions and indices of the
objects can be captured as quantitative data and informations an applied to varied
samples.
Within this work the thermokarst lakes represent the basis for the process
development and an example and a data basis for the design of the algorithm and
analysis. The goevisualisation of multivariant natural objects has been applied to
develop better understanding of their spatial relations. The essence of the
geovisualisation is to link the methods of visualisation to map-like presentation.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:Potsdam/oai:kobv.de-opus-ubp:6926 |
| Date | January 2013 |
| Creators | Tyrallova, Lucia |
| Publisher | Universität Potsdam, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät. Institut für Geographie |
| Source Sets | Potsdam University |
| Language | German |
| Detected Language | English |
| Type | Text.Thesis.Doctoral |
| Format | application/pdf |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/de/ |
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