Städtisches Umweltmonitoring mit spektral und geometrisch hoch auflösenden Fernerkundungsdaten
Final Report Abstract
Das Forschungsprojekt untersuchte die Möglichkeiten, anhand spektral und geometrisch hochaufgelöster Fernerkundungsdaten im urbanen Raum klimatologisch relevante Oberflächeneigenschaften zu kartieren. Im Mittelpunkt der Untersuchungen standen hierbei 1) die materialspezifische Kartierung enflang eines urban-periurbanen Gradienten mittels Klassifikation; 2) die quantitative Beschreibung klimatologisch relevanter Hauptklassen auf Subpixelniveau mittels Regressionsverfahren. Die Untersuchungen erfolgten auf Basis flugzeuggestützter Hyperspektraldaten des Hyperspectral Mappers (HyMap), die im Rahmen des Projektes nahezu zeitgleich in zwei unterschiedlichen Flughöhen, d.h. mit unterschiedlicher räumlicher Auflösung, generiert wurden. Spektral hoch aufgelöste Daten des thermalen Infrarots, deren Analyse in diesem Kontext naheliegend und sehr sinnvoll wären, standen nicht zur Verfügung. Die Arbeiten zu 1) erfolgten anhand detaillierter Studien mit kernel-basierten Klassifikationsansätzen zur Exploration des urbanen Hyperspektraldatenraums sowie unter Einbeziehung geometrisch höchst aufgelöster Laserscanningdaten. Die Arbeiten zu 2) konzentrierten sich auf die Entwicklung eines Regressionsansatzes mit Support Vektor Maschinen unter Einbeziehung synthetischer Datenbanken, welcher insbesondere auf räumliche und zeitliche Übertragbarkeit zielt. Hierbei wurde der Skaleneinfluss durch Nutzung der räumlich unterschiedlich aufgelösten Hyperspektraldaten intensiv untersucht. Alle Analysen wurden mit Hilfe umfangreicher Geländedaten durchgeführt, die während des Projektes erhoben wurden. Die erzielten Ergebnisse bestehen einerseits aus algorithmisches Entwicklungen bzw. der Weiterentwicklung existierender Prozessierungsansätze. Hier sind die Verfahren zur Generierung der synthetischen Spektraldatenbanken in Kombination mit der Support Vektor Regression oder der Ansatz zur Integration der Laserscanningdaten als wichtige Meilensteine zur Weiterentwicklung des State-of-the-Art zu nennen. Eine Implementierung der erstgenannten Entwicklung steht frei zugänglich zur Verfügung (www.imagesvm.net). Anderseits wurden im Rahmen des Projektes neue Ergebnisebenen in Form digitaler Karten generiert, die in Verbindung mit zusätzlichen Daten (z.B. Informationen des Berliner Umweltatlas) für weiterreichende Analysen genutzt werden können. Die im Projekt entstandenen Methodenkenntnisse haben maßgeblich zur Sichtbarkeit der beteiligten Arbeitsgruppen und zur Internationalisierung des Standorts beigetragen.
Publications
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(2009). The influence or urban surface structures on the accuracy of impervious area maps from airborne hyperspectral data. Remote Sensing of Environment, 113,2298-2305
van der Linden, S., & Hostert, P.
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(2010). Processing Techniques for Hyperspectral Data. In Rashed, T. & Jürgens, C. (Eds.), Remote Sensing of Urban and Suburban Areas (pp. 165-179). Springer
Hostert, P.
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(2011). A non-linear approach to describe the spectral mixing space of urban areas. 7th EARSeL Workshop of Special Interest Group in Imaging Spectroscopy. Edinburgh, Scotland, UK, 11-13 April 2011
Okujeni, A., van der Linden, S., Cierpinski, M., Hostert, P.
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(2012). On the influence of spatial scale on the accuracy of support vector regression models from synthetically mixed spectral libraries . IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). Munich, Germany, 22-27 July 2012
Okujeni, A., van der Linden, S., Rabe, A., Cierpinski, M., Hostert, P.
