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Evaluierung, Kalibrierung und Validierung eines Algorithmus zur Detektion von Brandflächen mit Sentinel-3 OLCI Daten auf Basis der Active Level Set Methode

Miesgang, Christian (2018) Evaluierung, Kalibrierung und Validierung eines Algorithmus zur Detektion von Brandflächen mit Sentinel-3 OLCI Daten auf Basis der Active Level Set Methode. Master's, LUDWIG MAXIMILIANS-UNIVERSITÄT MÜNCHEN.

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Abstract

Brände auf natürlichen Flächen und die darin enthaltenen Waldbrände sind eine bedeutende Naturgefahr für Mensch & Umwelt und beeinflussen den globalen Strahlungshaushalt u.a. durch den Ausstoß von klimarelevanten Gasen wie CO2 sowie der Zerstörung von natürlichen Speichervermögen. Im Rahmen des Klimawandels wird in Europa, insbesondere im mediterranen Raum, von einer weiteren Verschärfung der Problematik ausgegangen. Das Europäische Waldbrand Informationssystem (EFFIS), in dessen Rahmen diese Arbeit entstanden ist, soll in beinahe Echtzeit generierte Daten zu Hotspots und Brandflächen auf Basis variabler Sensordaten zur Verfügung stellen. In dieser Arbeit ist die Umsetzung der Brandflächendetektion der Sentinel-3 OLCI (Ocean and Land Colour Instrument) Daten mithilfe eines bereits vorhandenen, für MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) und Landsat Daten erstellten, Algorithmus des DLR (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt) Oberpfaffenhofen erfolgt. Dieser Algorithmus wurde zunächst auf seine Übertragbarkeit getestet, woraufhin nötige Änderungen in der Methodik vorgenommen wurden, um anschließend eine Kalibrierung anhand verschiedener Parameterwerte durchzuführen. Die Auswertung der Ergebnisse wurde auf Basis mehrerer, in Sentinel-3 Aufnahmen verorteten, Landsat 8 Aufnahmen durchgeführt. Die Genauigkeitsanalyse erfolgte dabei mit in großen Teilen eigenhändig digitalisierten Referenzen auf Basis dieser Aufnahmen. Im Rahmen der Kalibrierung konnten die Ergebnisse teilweise verbessert werden. Es wurde eine durchschnittliche Produzentengenauigkeit von 56,59 %, eine Nutzergenauigkeit von 76,32 % und ein Cohens-Kappa Wert von 0,63 erreicht. Außerdem traten Fehlklassifikationen in einem Kontrollgebiet ohne vorhandene Brandflächen von 12,96 km2 auf. In der Validierung konnte eine durchschnittliche Produzentengenauigkeit von 52,34 % und eine Nutzergenauigkeit von 87,72 % sowie eine Cohens Kappa Wert von 0,62 erreicht werden. Gleichzeitig wurden in einem zur Kalibrierung vergleichbaren Kontrollgebiet 41,57 km2 an Fehlklassifikationen verzeichnet. Jedes Ergebnis wurde dabei mit denen des etablierten "MODIS Burned Area Product" (MCD64) Brandflächenprodukts anhand der jeweiligen Untersuchungsgebiete und Referenzen verglichen. Hier kam es zu Werten von Produzenten- und Nutzergenauigkeit sowie dem Cohens Kappa Koeffizieten in der Kalibrierung von 61,95 %, 68,38 % und 0,64 sowie in der Validierung von 72,15 %, 73,86 % und 0,67. Dabei traten keine Fehlklassifikationen in den Kontrollgebieten auf.

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/122564/
Document Type:Thesis (Master's)
Title:Evaluierung, Kalibrierung und Validierung eines Algorithmus zur Detektion von Brandflächen mit Sentinel-3 OLCI Daten auf Basis der Active Level Set Methode
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthors ORCID iD
Miesgang, ChristianLUDWIG MAXIMILIANS-UNIVERSITÄT MÜNCHENUNSPECIFIED
Date:September 2018
Refereed publication:No
Open Access:No
Gold Open Access:No
In SCOPUS:No
In ISI Web of Science:No
Number of Pages:141
Status:Published
Keywords:Sentinel-3 Burnt Area
Institution:LUDWIG MAXIMILIANS-UNIVERSITÄT MÜNCHEN
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Space
HGF - Program Themes:Earth Observation
DLR - Research area:Raumfahrt
DLR - Program:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Research theme (Project):R - Remote sensing and geoscience
Location: Oberpfaffenhofen
Institutes and Institutions:German Remote Sensing Data Center > Geo Risks and Civil Security
Deposited By: Plank, Simon Manuel
Deposited On:05 Nov 2018 13:17
Last Modified:05 Nov 2018 13:17

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