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A model with a grid
Modell einer Gitterkarte
Karten und Satellitenbilder
 
Einleitung
 
Die Karte kann einen Überblick über ein größeres geographisches Gebiet verschaffen. Sie bietet allerdings nur ein allgemeines und begrenztes Detailniveau über das kartierte Gebiet. Dieses Niveau wird bestimmt durch den Bearbeiter, die Thematik und den Massstab.

Eine thematisch Karte beschränkt sich meist auf die Abbildung der räumlichen Verteilung einer bestimmten Eigenschaft, wie die Temperatur oder die Bevölkerungsdichte. Choroplethische Karten sind spezielle thematische Karten, die viel mit digitalen Bildern gemein haben.  
 
Chorologische Kartierungsmethoden werden heutzutage in der digitalen Bildverarbeitung genutzt. Ein einfaches Beispiel der Siedlungskartierung kann dies veranschaulichen. Die Besiedlungsdichte kann chorologisch kartiert werden, indem ein Gitter über die topographische Karte gespannt wird. Es wird die Anzahl der Häuser in jedem Quadrat gezählt.

Ein einfaches Beispiel der traditionellen chorologischen Kartierungsmethoden kann einige der fundamentalen Prinzipien von Satellitenbildern aufzeigen: In einer chorologischen Matrix wird in jedem Quadrat die Anzahl der Häuser gezählt.
 
 
Chorological matrix
Chorologische Vorlage
Chorologische Vorlage
 
Das Ergebnis der Zählung ist eine chorologische Matrix, die aus in einem Koordinatensystem mit Zahlen besteht. Die geographische Verteilung der Besiedlung wurde nun in einem gewissen Sinne digitalisiert, d.h. in "Digits" (=Ziffern) dargestellt, so dass Computer zur Verarbeitung der Daten eingesetzt werden können. Durch das Erstellen von Statistiken der Verteilung der Häuser kann man sich einen Überblick verschaffen.
 
 
Two classification examples based on a histogram
Histogramm
Histogramm
 
Das Histogramm zeigt die Verteilung der Daten in der chorologischen Matrix. Basierend auf dem Hstogramm können die Bilddaten in verschiedene Klassen unterteilt werden.

Basierend auf dem Histogramm zeigt die Abbildung zwei Beispiele der Klassifizierung: Eine Klassifizierung unterteilt in 4 Klassen (Landwirtschaft, Dorf, Stadt und andere) sowie eine zweite Klassifizierung in 2 Klassen (Land und Stadt).

Die Karte kann basierend auf dem geografischen Koordinatensystem oder einem UTM-Raster in Quadrate aufgeteilt werden. Die Rasterweite muss definiert werden. In einem UTM-Raster kann sie 100m oder auch 10km betragen, je nach dem Massstab der Karte und der Verteilung der Objekte die man kartieren will. Jetzt können die Häuser in jedem Quadrat gezählt werden.

Ein Histogramm kann eingesetzt werden, um die Quadrate mit ihrer Anzahl Häuser (z.B. 0,1,2,...etc.) darzustellen. Der Histogramm-Überblick bietet die Grundlage zur Definition sinnvoller Gruppierungen (Klassen): Quadrat ohne Häusern könnten beispielsweise als Wald - oder Grünanlagen ausgewiesen werden, Quadrate mit 1 - 7 Häusern als landwirtschaftliche Gebiete, Quadrate mit 8 bis 11 Häuser könnte als Dörfer und Quadrate mit mehr als 11 Häusern als Städte definiert werden.
 
 
Suitable classification depends on the purpose of the map
Klassifizierung
Klassifizierung
 
Die Entscheidung für eine angemessene Gruppierung oder Klassifizierung obliegt dem Sachbearbeiter und hängt von dem jeweiligen Thema der Karte ab. Klassifizierungen sind immer diskutierbar und dieselbe chorologische Matrix kann die Basis für viele verschiedene Kartendarstellungen dienen. Eine Klassifizierung kann auf dem Histogramm basieren. Jede der gewählten Klassen erhält eine unterschiedliche Schraffierung, Grauschattierung oder Farben. Die Quadrate im Raster werden gemäß ihrer Klassifizierung (Häuseranzahl) schraffiert und so entsteht eine thematische Karte.
 
 
Classifications often require compromise
Klassifizierung
Bei der Klassifizierung müssen häufig Kompromissen eingegangen werden - z.B. im Falle der vier Klassen, wo Vorstadtgebiete der Klasse "Dorfs" zugeordnet werden. Auch sind die Anzahl der Klassen wichtig. Ein Klassifikationssystem mit vielen Klassen erlaubt einen höheren Unterteilung, so dass auch Feinunterscheidungen zwischen den Quadraten erkannt werden können. Werden hingegen die Quadrate in wenige (große) Klassen unterteilt können Details verloren gehen.
 
 
Digitale Bilder
 
Ein digitales Bild ist eine chorologische Matrix. Die Größe der Quadrate auf dem Raster und die räumliche Auflösung im Satellitenbild hängt vom Instrument ab, das die Daten liefert. Ähnlich wird die Zahl in den Quadraten durch die Eigenschaft der Apparatur, Variationen zu unterscheiden, bestimmt. Digital Bilder enthalten häufig Werte zwischen 0 und 255, die genau mit der Kapazität von 1 Byte im Computer übereinstimmt.

Die chorologische Matrix wird in den Computer geladen und die einzelnen Quadrate im Gitter werden durch einen Punkt auf dem Bildschirm, einem Pixel (= Bildelement), dargestellt. Jedem Pixel wird gemäß seinem Wert eine Grauschattierung gegeben. Nun wird die Matrix als ein Bild oder eine thematische Karte auf dem Bildschirm erscheinen.
 
 
A digital image is a chorological matrix
Ein digitales Bild ist eine chorologische Matrix
Seit viele Jahre basiert die Kartenherstellung auf der Luftbildanalyse. Luftbilder können durchaus auch als Karten benutzt werden. Demgegenüber werden die heutigen Scanner in Flugzeugen und Satelliten zur Messung der reflektierten elektromagnetischen Strahlungsmenge der Oberfläche kleiner Bodeneinheiten (wahre Pixelfläche) eingesetzt.

Jeder gemessenen Bodeneinheit wird eine Nummer entsprechend der Strahlungsmenge zugeteilt. Jeder Bodeneiheit kann nicht nur einen Messwert und ein Matrix-Nummerpaar (Zeile, Spalte) sondern auch eine genaue geographischen Koordinate zugeordnet werden, falls diese Information vorhanden ist. Die Matrix kann weiter verarbeitet werden. In einer Klassifikation werden Gruppierungen der Pixelwerte vorgenommen. Solche Gruppen oder Klassen können Farben oder bestimmte Graustufen zugeordnet werden.

Eine Matrix kann auch mit anderen Datenquellen/Karten in Verbindung gebracht werden, indem die entsprechenen Pixelwerte addiert, subdrahiert, dividiert etc. werden können. Diese Techniken nennt man digitale Bildverarbeitung und sie werden eingesetzt, um große chorologische Matrizen von Fernerkundungsdaten von Satelliten zu bearbeiten.

Heute stellen diese Datenarten wichtige Quellen zur Kartierung dar. Fernerkundung and digitale Bildbearbeitung sind schnelle und kostengünstige Techniken, die zur Produktion von hochmodernen aktuellen Karten und für örtlichen und weltweiten Nahe-Echtzeit-Karten bei Umweltveränderungen unerlässlich sind.
 
 

 


 
 
 
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