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.
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