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Übung 3: Multitemporale Veränderungsdetektion und Überwachung - Fortsetzung
 
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Klassifizieren der Lava

Erstellen Sie die Trainingsgebiet-Datei und ersetzen Sie alle Klassen außer Lava durch NICHT-LAVA (hier als no bezeichnet). Führen Sie die Klassifizierung erneut durch. Das Ergebnis zeigt nur Pixel, die als Lava klassifiziert wurden.

Sie können auch die vorbereiteten Dateien als Trainingsgebiete verwenden: TF_2001_lava-no.sav und TF_2003-01-31_lava-no.sav.  
 

Lava-Klassifizierung 2001 und 2003
 
 
Filter für Post-Klassifizierung
 
Einige Pixel werden falsch klassifiziert. Sie sind häufig isoliert oder befinden sich in kleinen Gruppen. Das Filtern ist eine Technik zum Entfernen solcher Pixel. Wir können auch davon ausgehen, dass es sich bei vereinzelten Pixeln nicht um Lava handelt. Deshalb wenden wir einen Filter an, der isolierte Pixel oder Pixelpaare löscht (wie im LEOWorks Tutorial auf S. 57).

Wenden Sie auf beide klassifizierten Bilder (mit Lava, keine Lava) den folgenden Filter an:

Enhance > Filter > Median 5 x 5

Wie wir sehen, wurden viele Pixel entfernt.
 
 
Band-Rechenoperationen
 

Lava-Klassifizierung 2001 und 2003
 
Band-Rechenoperationen (siehe LEOWorks Tutorial S. 23) dienen uns zum Subtrahieren des gefilterten Klassifizierungsergebnisses für 2001 von dem nachfolgenden (2003), das die neuen Lavaströme enthält.

Image > Arithmetic > Subtract (gefiltertes Bild 2003 – gefiltertes Bild 2001)
 
 
Bei einem idealen Klassifizierungsergebnis sollten nach der Bandsubtraktion nur die Unterschiede zwischen den beiden Bildern in Weiß erscheinen. Noch immer sind viele Pixel falsch klassifiziert, insbesondere im Süden neben dem Kivo-See, wo eine unterschiedliche Menge von Pixeln als Lava/Vegetation klassifiziert wurde. Deutlich zu erkennen ist eine der zwei größten Veränderungen, die sich durch die Eruptionen des Nyiragongo 2001 und des Nyamuragira 2002 ergeben haben.

2. Was ist nach der Subtraktion zu sehen?

3. Wie erklären Sie sich bei Betrachtung des Subtraktionsergebnisses, dass ein Teil des neuen Lavastroms deutlich sichtbar ist, der andere aber nicht?


 
 
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Nyiragongo and Nyamuragira
Introduction
Change detection and hazard assessment
Worksheet introductionExercise 1: Exploring and learning about the volcanoExercise 2: Lava Detection using Supervised ClassificationExercise 3: Multitemporal Change Detection and Monitoring
Eduspace - Download
Nyiragongo_Landsat.zip
Eduspace - Software
LEOWorks 3LEOWorks 3 Tutorial
 
 
 
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