elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Imprint | Contact | Deutsch
Fontsize: [-] Text [+]

Beiträge zur Optimierung von multispektralen Klassifizierungen durch Trennbarkeitsmasse.

Reinartz, Peter (1990) Beiträge zur Optimierung von multispektralen Klassifizierungen durch Trennbarkeitsmasse. In: Informatik Fachberichte Nr. 256 (1990) Nr. 256. Springer-Verlag. pp. 334-343.

Full text not available from this repository.

Abstract

Bei der ueberwachten multispektralen Klassifizierung von Fernerkundungsdaten mit Hilfe des Maximum-Likelihood-Verfahrens ist zunaechst der Ueberlappungsgrad der einzelnen Klassen nicht bekannt. In herkoemmlichen Verfahren erfolgt die Auswahl der Trainingsgebiete,Klassen und Kanaele daher meist nur qualitativ. Liegen jedoch mehrere schwer zu trennende Klassen vor, so sind diese Verfahren unzureichend. Um zu einer optimierten Klassifizierung zu gelangen, werden mehrere quantitative Trennbarkeitsmasse aus statistischen Abstandsmassen hergeleitet. Mit Hilfe dieser Masse ist es moeglich, eine objektivierte Auswahl von Trainingsgebieten, Klassen, Kanaelen und Zusatzkanaelen durchzufuehren sowie eine recht genaue Abschaetzung der zu erwartenden Fehlerwahrscheinlichkeiten fuer die Klassifizierung jeder einzelnen Klasse anzugeben. Am Beispiel der Klassifizierung von Baumarten und Baumschadstufen in Flugzeugscannerdaten des DAEDALUS ATM 1286 wird die entwickelte Methodik angewandt.

Document Type:Book Section
Additional Information: event_title=Informatik fuer den Umweltschutz, 5. Symposium, Wien, Sept. 1990, LIDO-Berichtsjahr=1990, pages=10,
Title:Beiträge zur Optimierung von multispektralen Klassifizierungen durch Trennbarkeitsmasse.
Authors:
AuthorsInstitution or Email of Authors
Reinartz, PeterUNSPECIFIED
Date:1990
Journal or Publication Title:Informatik Fachberichte Nr. 256 (1990)
Refereed publication:Yes
In ISI Web of Science:No
Page Range:pp. 334-343
Publisher:Springer-Verlag
Series Name:Nr. 256
Status:Published
Keywords:Klassifizierung, Trennbarkeitsmass, Fernerkundung, Maximum-Likelihood-Verfahren, Clusteranalyse, Texturkanaele
HGF - Research field:UNSPECIFIED
HGF - Program:other
HGF - Program Themes:other
DLR - Research area:UNSPECIFIED
DLR - Program:no assignment
DLR - Research theme (Project):UNSPECIFIED
Location: Oberpfaffenhofen
Institutes and Institutions:Institut für Optoelektronik
Deposited By: elib DLR-Beauftragter
Deposited On:19 Nov 2008
Last Modified:27 Apr 2009 09:30

Repository Staff Only: item control page

Browse
Search
Help & Contact
Informationen
electronic library is running on EPrints 3.3.12
Copyright © 2008-2012 German Aerospace Center (DLR). All rights reserved.