Universität Potsdam
Automatisierte Objektidentifikation und Visualisierung terrestrischer Oberflächenformen
Abstract
dc:description.abstractDie 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.
Degree
thesis:*- Level thesis:degree_level
- thesis.doctoral
- Grantor dc:publisher
- Universität Potsdam
- Year
- 2013
Author and committee
dc:creator, dc:contributor.*- Author dc:creator
-
- Tyrallová, Lucia
- Contributors dc:contributor
-
- Asche, Hartmut
Subjects
dc:subject × 7Rights
dc:rights- Statement dc:rights
-
- Creative Commons - Namensnennung, Nicht kommerziell, Weitergabe zu gleichen Bedingungen 3.0 Deutschland
Identifiers
dc:identifier.*- Repository record source_url
- https://publishup.uni-potsdam.de/frontdoor/index/index/docId/6691
- OAI identifier oai:identifier
- oai:kobv.de-opus4-uni-potsdam:6691