Untersuchung von Texturfiltern für die Optimierung der Landbedeckungsklassifizierung

Abstract

In verschiedenen Anwendungsgebieten, wie der Entwicklung fortgeschrittener Fahrassistenzsysteme sowie in Bereichen der Aus- und Weiterbildung, steigen die Anforderungen an Umgebungsmodelle zunehmend. Für die Generierung sogenannter geospezifischer Umgebungsmodelle, die eine Umgebung so realitätsnah wie möglich darstellen sollen, wird eine umfassende Geodatenbasis benötigt. Die Abteilung Sensorkonzepte und Anwendungen des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR e.V.) erprobt die Eignung der Daten des Modular Airborne Camera Systems (MACS) als eine derartige Datengrundlage. Dabei werden neben aufgezeichneten Rasterdaten auch abgeleitete Informationen in Form von Digitalen Höhenmodellen und Landbedeckungsvektoren verwendet. Im Rahmen dieser Arbeit soll der Nutzen von Texturfiltern für die Differenzierung der Landbedeckungsvektoren untersucht werden.