Klassifikation, die gleichzeitige Auswertung von drei und mehr Datensätzen
Teil 4

Eine weitere Art der automatisierten Klassifikation ist die Hauptkomponenten-Transformation ("HaKoTrans" bei der Software Landsat).
Die einzelnen Spektralkanäle haben sehr unterschiedlichen Informationsgehalt, so hat z.B. K1 (=blau) meist sehr wenige und K4 (=NIR) meist sehr viele Graustufen. Dazu kommt, dass z.B. der 1. und der 3. Kanal sehr ähnliche Informationen enthält. In diesem Fall liegen die Punkte im XY-Diagramm auf einer Diagonalen, auf den 1. oder den 3.Kanal könnte also bei der Auswertung verzichtet werden.


XY-Diagramme vor und nach einer
Hauptkomponenten-Transformation


Bei der HaKo-Transformation werden die Strahlungswerte der Pixel nach ihrem Informationsgehalt (entsprechend der Streuung in den einzelnen Kanälen) und nach der Unähnlichkeit zu anderen Spektral-Kanälen neu sortiert.
Es entstehen völlig neue Bilder, die mit den alten Spektralkanälen nichts mehr zu tun haben.

Man kann den Informationsgehalt eines Bildes über die "Streuung" der Grauwerte messen. Für den nachfolgenden Vergleich ist die Streuung in % der Summe aller Streuungen angegeben.

Im vorliegenden Beispiel verteilt sich die Information wie folgt auf die ersten 5 Landsat-Kanäle:
K1 blaues Licht mit 7% Information steht für Wasser und Dunst,
K2 grünes Licht mit 5% Information steht für Chlorophyll der Pflanzen,
K3 rotes Licht mit 12% Information steht für Dächer und Erdboden,
K4 NIR mit 47% Information steht für den Zellzustand von Pflanzen,
K5 MIR1 mit 28% Information steht für Zellwasser von Pflanzen und Gesteinsaussagen.

Nach der rechnerischen Hauptkomponenten-Transformation entstehen neue Bilder mit neuem (zuerst unbekanntem) Informationsgehalt. Über ein Farbkomposit lassen sich die Hauptkomponenten zumeist interpretieren, genaue Ortskenntnis vorausgesetzt.
Die
1.Hauptkomponente mit 45% Information muss hier als Vegetation interpretiert werden,
die
2.Hauptkomponente mit 26% Information wird als vegetationsfreie Fläche (Acker, Siedlungen, Siedlungsflächen) interpretiert,
die
3.Hauptkomponente mit 11% Information sammelt seine Informationen aus K1, K5 und K4, eine Deutung ist schwierig, nur Felduntersuchungen können hier weiterhelfen. Es fällt auf, dass Wasserflächen und Nadelwald von dieser Komponente angesprochen werden. Doch was haben beide Objekte gemeinsam?
Die
4.Hauptkomponente hat auch 11%, und die 5.Hauptkomponente hat mit 7% den Rest der Information.

Zum praktischen Nutzen:
Die spektrale Analyse eines Gebietes braucht zumeist 3 Komposite, damit der unterschiedliche spektrale Informationsgehalt der Bildpunkte erkannt werden kann.
RGB=(321) steht für den sichtbaren Eindruck (Erdboden, Vegetation, Wasser),
RGB=(341) differenziert die Vegetation,
RGB=(543) nutzt das infrarote Licht für Boden und Vegetationsaussagen.
Die Umsetzung der drei Komposite in eine
Ergebniskarte bereitet bei der Abgrenzung und bei der Definition der Legende große Probleme.

Die Hauptkomponenten-Transformation bringt für dieses Schritt der Gestaltung einer Ergebniskarte entscheidende Vorteile. In einem einzigen Farbkomposit werden fast alle Informationen vereint. Das Komposit ist die Ergebniskarte. In unserem Beispiel das Komposit RGB=(2.HK, 1.HK, 3.HK) mit 82% der Information. Die 1.Hauptkomponente, die ganz offensichtlich die Vegetation beschreibt, wird auf den grünen RGB-Kanal gelegt, damit die Karte assoziativ leicht interpretierbar wird.
Die spektralen Komposite helfen bei der Gestaltung der Legende zur HaKo-Karte.


Hako-Ergebniskarte RGB=(2.HK, 1.HK, 3.HK) Murnauer Molassetrog
HaKo 2 ist der Faktor für Böden, Ackerflächen,
HaKo 1 ist der Faktor für die aktive pflanzliche Biomasse
HaKo 3 ist der Faktor für Wasser und Feuchte


Ein weiteres Beispiel für die Umgebung des Kochelsees findet sich hier.