Urbanisierung – Erfassung durch Skizzierung der Stadtkonturen (mit LEOWorks)
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Teil 1
Nach der visuellen Beurteilung und Interpretation dieser zwei Satellitenbilder mit sehr hoher Auflösung setzen wir die Analyse der Urbanisierung Lhasas fort und messen die Erweiterung des Stadtgebiets zwischen 1965 und 2000.
Lade die erforderlichen Daten herunter: Himalayas_env2.zip und Himalayas_env3.zip.
Zunächst untersuchen wir die zwei Multispektralbilder vom 1. Nov. 1988 und vom 28. Dez. 2000. Starte LEOWorks und öffne die folgenden Bilder: 1988_321.tif, 1988_432.tif 1988_543 und 1988_753.tif.
1988_321 bedeutet: Aufnahme aus dem Jahr 1988 in Echtfarben; Band 3 in Rot, Band 2 in Grün und Band 1 in Blau. Bei 1988_432 ist Band 4 (nahes Infrarot) in Rot usw. Band 5 (ungefähr 1,6 µm) und Band 7 (ungefähr 2,2 µm) sind Infrarot.
Beim Öffnen der Bilder sollte das Anzeigeprogramm wie folgt aussehen:
Verschiedene Spektralbandkombinationen für Lhasa 1988
Aufgrund des geringen Kontrasts in den Bildern lassen sich die verschiedenen Landbedeckungsarten kaum voneinander unterscheiden. Schuld daran sind die sehr ähnlichen Grauwerte der einzelnen Pixel.
Klicke im Anzeigeprogramm auf die Schaltfläche „Image histogram”. Daraufhin öffnet sich ein Fenster mit dem Bildhistogramm.
Das Histogramm stellt jeden vorhandenen Bildkanal dar. Wie du weißt, bestehen Farbbilder in der Regel aus drei Kanälen: einem roten, einem grünen und einem blauen.
Das nachfolgende Histogramm veranschaulicht die Verteilung der Pixel- oder Grauwerte für den entsprechenden Kanal.
Da es sich hier um einen 8-Bit-Datensatz handelt, kann das Bild Grauwerte von 0 bis 255 enthalten. Dies sind also 256 mögliche Werte für einen Bildpunkt. 2^8 (2*2*2*2*2*2*2*2 = 256).
Aus dem Histogramm ist ersichtlich, dass der Großteil der Grauwerte zwischen 9 und 128 liegt. Wenn du den Mauszeiger über dem Histogramm bewegst, erscheint ein Fadenkreuz und im Informationsfeld darunter werden Wert („Level“) und Anzahl der insgesamt vorkommenden Pixel mit diesem bestimmten Wert („Count“) angezeigt.
Aus dem Gesamtspektrum von 256 verschiedenen Grauwerten werden nur 119 (128-9) genutzt. Da es für unser Auge recht schwierig ist, zwischen sehr ähnlichen Farben zu unterscheiden, können wir die Informationen auf das gesamte Spektrum der 256 Möglichkeiten ausdehnen.
Bildhistogramm
Klicke in LeoWorks auf „Enhance>Histogram Equalization“. Die Wirkung wird sofort nach dem Klicken sichtbar. Betrachte das Bild nach der Verbesserung des Histogramms erneut. Du siehst, dass nun das gesamte Spektrum genutzt wird und die Kontraste wesentlich besser zur Geltung kommen.
Führe diesen Schritt mit allen vier Bildern durch und vergleiche sie miteinander.
1. Weshalb besteht ein digitales Bild aus drei Kanälen? Welche Spektralbänder stehen wohl dahinter? (Siehe dir die drei Beispiele an)
2. Wie sieht ein optimales Histogramm aus?
3. Weshalb war das ursprüngliche Bild kontrast- und farblos?
4. Wie unterscheiden sich diese drei Bandkombinationen voneinander?
5. Welche Farbe hat die Vegetation in diesen Bildern?
6. Welche Farbe haben Stadtgebiete in diesen Bildern? (Zur Unterscheidung von Stadtgebieten und Ackerland usw. ziehe die Bilder lhasa_1965 und lhasa_2000_3m heran.)
Bei Betrachtung dieser unterschiedlichen Bilder, die alle eine andere Bandkombination widerspiegeln, fällt auf, dass die Objekte in unterschiedlichen Farben erscheinen.
Die Farbunterschiede in diesen Bildern sind auf die jeweilige Bandkombination des Sensors zurückzuführen. Dieses Bild wurde am 1. November 1988 von Landsat Thematic Mapper (TM) aufgenommen. Es hat eine räumliche Auflösung von 28,5 m und umfasst sieben Bänder (sechs Spektralbänder, ein thermisches).
Die Spektralbänder sind wie folgt zugeordnet:
Band 1: Blau
Band 2: Grün
Band 3: Rot
Band 4: Nahinfrarot
Band 5: Mittleres Infrarot
Band 6: Thermisch (hier nicht verfügbar)
Band 7: Mittleres Infrarot
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