osnaDocs: Detektion von Referenzspektren in multisensoralen Bilddaten

Detektion von Referenzspektren in multisensoralen Bilddaten

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https://osnadocs.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-2006052215

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DC Element	Wert	Sprache
dc.contributor.advisor	Prof. Dr. Manfred Ehlers
dc.creator	Greiwe, Ansgar
dc.date.accessioned	2010-01-30T14:51:51Z
dc.date.available	2010-01-30T14:51:51Z
dc.date.issued	2006-05-22T12:49:04Z
dc.date.submitted	2006-05-22T12:49:04Z
dc.identifier.uri	https://osnadocs.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-2006052215	-
dc.description.abstract	Liegen für ein Untersuchungsgebiet spektral und geometrisch hoch aufgelöste Daten unterschiedlicher Sensoren vor, liegt eine kombinierte Nutzung der Datenquellen zur Optimierung der Klassifikationsergebnisse nahe. In einem entscheidungsbasierten Fusionsansatz wird die Klassifikationsgenauigkeit von Bildsegmenten geometrisch hoch aufgelöster Bilddaten durch die Einbindung zusätzlicher Materialinformationen gesteigert. Diese werden aus den Ergebnissen eines Klassifikationsverfahrens zur Materialdetektion, dem Spectral Angle Mapper, abgeleitet. Die zur Auswertung der hyperspektralen Bilddaten notwendigen Referenzspektren wurden in den Untersuchungen bislang manuell definiert. Nachteil dieser manuellen Referenzspektrenselektion ist die subjektive Auswahl der hyperspektralen Bildpixel, deren Spektren als Referenz in die Analyse eingehen. In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur automatischen segmentbasierten Referenzspektrenselektion vorgestellt, dessen Konzept auf der Berechnung der spektralen Ähnlichkeit so genannter Referenzkandidaten und die anschließende Gruppierung ähnlicher Bildpixel basiert. Ein Maß für die spektrale Ähnlichkeit der Referenzkandidaten wird durch die Berechnung der Korrelationskoeffizienten ihrer Reflektanzspektren ermittelt. Die Gruppierung spektral ähnlicher Kandidaten erfolgt durch ein dichte-basiertes Clustering. Die Referenzspektren werden abschließend durch die Mittelung der Einzelspektren eines Clusters erzeugt.Die Leistungsfähigkeit des vorgestellten Gesamtkonzeptes zur automatisierten segmentbasierten Referenzspektrenselektion wird in einer Konzeptstudie mit ausgewählten Referenzflächen für elf unterschiedliche Materialien demonstriert. In einer abschließenden Auswertung eines Testgebietes wird die Anwendbarkeit des Konzeptes nachgewiesen	ger
dc.language.iso	ger
dc.subject	Abbildende Spektroskopie
dc.subject	Fernerkundung
dc.subject	hyperspektral
dc.subject	Referernzspektren
dc.subject	Endmember
dc.subject.ddc	520 - Astronomie, Kartographie	ger
dc.subject.ddc	004 - Informatik	ger
dc.title	Detektion von Referenzspektren in multisensoralen Bilddaten	ger
dc.type	Dissertation oder Habilitation [doctoralThesis]	-
thesis.location	Osnabrück	-
thesis.institution	Universität	-
thesis.type	Dissertation [thesis.doctoral]	-
thesis.date	2006-05-16T12:00:00Z	-
elib.elibid	556	-
elib.marc.edt	jost	-
elib.dct.accessRights	a	-
elib.dct.created	2006-05-15T14:37:01Z	-
elib.dct.modified	2006-05-22T12:49:04Z	-
dc.contributor.referee	Prof. Dr. Hermann Kaufmann
dc.subject.dnb	31 - Geowissenschaften	ger
vCard.ORG	FB6	ger
Enthalten in den Sammlungen:	FB06 - E-Dissertationen

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Datei	Beschreibung	Größe	Format
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