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| | | | | | | Übungen mit LEOWorks - Bardiaregion im Überblick - Teil 7
This exercise is divided into eight parts and requires the use of LEOWorks.
Überwachte Klassifizierung
Die überwachte Klassifizierung basiert auf einem statistischen Verfahren mithilfe von Trainingsgebieten, die unterschiedliche Landbedeckungsklassen darstellen. Jede Landbedeckungsklasse besitzt einen eigenen, spezifischen „spektralen Fingerabdruck“, d. h. eine charakteristische Lichtreflexionsstruktur (“Farbe”). Durch die Auswahl von Trainingsgebieten für bestimmte Landbedeckungsklassen bindet dieses Verfahren menschliches Wissen ein. Für jede zu klassifizierende Landbedeckungsart muss mindestens ein Trainingsgebiet festgelegt werden. LEOWorks ist mit Funktionen ausgestattet, die diese Trainingsgebiete auswerten und jedes Bildelement (Pixel) einer der bestimmten Landbedeckungsklassen zuordnen.
Falls du Probleme bei der Bedienung von LEOWorks haben solltest, schlage in den entsprechenden Kapiteln des Tutorials nach. Außerdem steht dir stets die Hilfeschaltfläche zur Verfügung!
Land cover of western part of Bardia National Park (2002)
Zugunsten der Genauigkeit des Klassifizierungsergebnisses können mehrere Trainingsgebiete pro Landbedeckungsart gewählt werden. Welche Landbedeckungsarten wo zu finden sind, kannst du aus Abb. 11 ersehen.
Es soll das gesamte Spektrum der Landsat-Bänder genutzt werden. Öffne hierzu die Bilder
- Bardia_landsat_2002_band_1.tif
- Bardia_landsat_2002_band_2.tif
- Bardia_landsat_2002_band_3.tif
- Bardia_landsat_2002_band_4.tif
- Bardia_landsat_2002_band_5.tif
- Bardia_landsat_2002_band_7.tif
….und zum Auswählen der Trainingsgebiete öffnest du außerdem
- Bardia_landsat_2002_and_453.tif
Klicke auf Bardia_landsat_2002_band_453.tif und wähle „Multivariate Analysis>Supervised Classification>Select Training Fields“.
Wähle in der Symbolleiste „Draw Polygon“.
Beginne die Auswahl der Trainingsgebiete mit dem Salbaumwald (Shorea robusta). Zeichne im nordwestlichen Teil ein Polygon und nenne die Klasse „Salbaumwald”. Zeichne weitere Polygone im Süden und Osten und ordne ihnen den Klassennamen „Salbaumwald” zu. Gehe ebenso mit allen anderen Klassen vor (Hartholzmischwald, Flüsse, ausgetrocknete Flussbetten/kahle Flächen, Auwald, Hügel-Laubwald im Schatten, Auenwiesen, bewaldetes Grasland, landwirtschaftlich genutzte Felder).
Die Landbedeckungsarten lauten:
- Salbaumwald
- Hartholzmischwald
- Ausgetrocknetes Flussbett (im Landsat-Bild weiß)
- Auenwiese
- Auwald
- Bewaldetes Grasland
- Feld
- Fluss
- Schatten (hauptsächlich Hügel-Laubwald)
- Hügel-Laubwald
Klicke auf „Multivariate Analysis>Supervised Classification>Maximum Likelihood“ und wähle alle Bänder des Landsat-Bildes von 2002 aus. Stelle den Schwellenwert („Threshold Value“) auf 5 % ein.
Auch hier sollten die Farben der Klassifizierungsergebnisse geändert werden, um die Interpretation zu erleichtern.
Wähle „Image>Add Legend“ und überprüfe die Kombinationen der Farben und Klassennamen.
Klicke auf „Edit LookUp Table“ und wähle die Farbe für die Klasse „Salbaumwald" aus. Ändere die Farbe in Dunkelgrün ab. Ändere ebenso die anderen Farben.
Speichere die Klassifikation als „Bardia_Landsat_2002_maximlike.tif“ im Ordner „Bardia“.
1. Betrachte das klassifizierte Bild und beschreibe deinen Eindruck.
2. Wie passt das klassifizierte Bild zu den Falschfarbenbildern?
3. Welche Landbedeckungsarten sind sehr gut, welche weniger gut wiedergegeben?
4. Vergleiche das Ergebnis der überwachten mit jenem der unüberwachten Klassifizierung. Beschreibe die Vorteile der überwachten Klassifizierung. Welche Bereiche fallen insbesondere besser aus?
5. Welche Art von Landbedeckung fehlt in der überwachten Klassifizierung oder wird durch diese nicht ausreichend repräsentiert?
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