Untersuchung der Software ERDAS IMAGINE Objective zur objektorientierten Klassifizierung multispektraler Fernerkundungsdaten mit sehr hoher Auflösung

Abstract

Diese Arbeit analysiert die Eignung der Software ERDAS IMAGINE Objective zur Klassifizierung multispektraler Fernerkundungsdaten mit hoher Auflösung im urbanen Raum an einem Besipieldatensatz aus dem Berliner Bezirk Neukölln. In der vorliegenden Bachelorarbeit wurde untersucht, wie gut sich das Tool ERDAS Imagine Objective eignet, hochauflösende Multispektraldaten zu klassifizieren. Zudem sollte ein Ver- gleich mit der Software eCognition angestellt werden. Resümierend ist das Programm Objective als durchaus brauchbar für Fragestellungen der objektbasierten Bildanalyse zu bezeichnen. Dank einer schnellen Erlernbarkeit und einfacher Menüführung können schnell gute Ergebnisse erzielt werden, wodurch es sich auch für den Hochschulunterricht empfiehlt. Wie die Genauig- keitsanalyse zeigt, ist das Klassifikationsergebnis weniger gut als das Ergebnis, das mit dem eCognition Developer erzielt wurde. Dennoch konnte ein Großteil der Gebäude im Untersu- chungsgebiet richtig erfasst werden. Als Ergebnis dieser Bachelorarbeit konnten Erkenntnisse über Funktionsweisen beider Programme gewonnen werden, sowie vergleichend Klassifikati- onsergebnisse gegenübergestellt werden. Ebenso wurden aus den Klassifikationsergebnissen thematische Karten visualisiert. Des Weiteren wurden Workflows entwickelt, die einen Überblick über die verschiedenen Abläufe zur Klassifikation von Gebäuden liefern. Weiterhin wurde zu- sammenfassend Auskunft über die Funktionalität, Benutzerfreundlichkeit und Zusatzeigenschaf- ten von Objective gegeben. Es konnten jedoch nicht alle verfügbaren Operatoren zur Segmen- tierung / Klassifizierung der Programme beschrieben werden, da die Anzahl und Komplexität zu umfangreich ist. Tiefergehender sollte sich zukünftig mit dem Bayesischen Netzwerk beschäftigt werden, dessen Funktionsweise nur ansatzweise in dieser Bachelorarbeit beschrieben wurde. Möglich wäre auch ein Vergleich des Nearest Neighbour Klassifikators, der in eCognition zur Klassifikation angewendet werden kann und dem Bayesichen Netzwerk. Da es noch weitere Programme zur objektbasierten Bildanalyse gibt, könnte auch an Untersuchungen und Verglei- chen zwischen diesen Programmen geforscht werden. Die Software eCognition bietet wesentlich mehr Bearbeitungsfunktionen, insbesondere kann besser auf Nachbarschaftsbeziehungen eingegangen werden. Daher ist aus Sicht des Autors das Programm Objective eher für Einsteiger in das Themengebiet zu empfehlen und eCognition für den Profianwender. Durch die sieben vorgegebenen Arbeitsschritte in Objective können ein- zelne Abläufe gut nachvollzogen werden, wohingegen die Komplexität des Programms eCogni- tion für den Einsteiger zunächst unüberschaubar ist. Aber auch für den Profianwender kann Objective ein nützliches Instrument sein, denn das Tool ist Bestandteil der Software ERDAS Imagine 2013 und somit in vielen Fachunternehmen verfügbar. Zudem kann durch die schnelle- re Projektdurchführung ein erster Überblick gewonnen werden, auf dessen Basis weitere Schrit- te eingeleitet werden können. Ein Aspekt von besonderem Interesse ist dabei, dass GIS-fertige Layer nach der Bearbeitung in Objective zur Verfügung stehen, welche unmittelbar genutzt werden können.