Comparison of object oriented classification techniques and standard image analysis for the use of change detection between SPOT multispectral satellite images and aerial photos.
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The latest developments in remote sensing analysis software allow new ways of integrating satellite imagery with archive data from aerial photography. This paper shows how this integration is useful in a decision support function in forestry applications in the argentine Nothofagus forests. Two important features are presented. One is the classification of SPOT multispectral data for determination of land cover in Tierra del Fuego. The other is the use of object-oriented classification for change detection using aerial photos combined with SPOT multispectral data. The until now critical objectivity of comparison was achieved by the methodological new approach of object-based classification. A basic description of the new concept of object-oriented classification is given, so far as it is necessary to understand its application in this study. The results for the SPOT data classification are that there are no great differences in accuracy of the two methods. Concerning the appearance of the output maps, the object-oriented method is preferred. The result for the change detection shows that the object-oriented approach offers new possibilities that exceeds the traditional visual interpretation of aerial photography and allows quantitative analysis of change detection and GIS-implementation using an automatic feature extraction. ZUSAMMENFASSUNG Die neuesten Entwicklungen im Fernerkundungs- bzw. Bildanalysebereich ermoglichen neuartige Kombinationen von Satellitenbildern und Archivmaterial aus der Luftbildfotografie. Diese Arbeit zeigt, wie diese Kombination im Rahmen einer Entscheidungshilfe im Forstbereich fur argentinische Nothofagus Walder von Vorteil sein kann. Zwei wichtige Aspekte werden prasentiert. Der erste ist die Klassifizierung von SPOT Multispektraldaten zur Bestimmung der Bedeckungsformen in Feuerland, Argentinien. Der zweite Punkt befast sich mit der Quantifizierung von Anderungen innerhalb der Wald- Weidevegetation im Zeitraum 1960 bis 1995 unter Auswertung von SW Luftbildern und Daten des SPOT Satellitensystems. Die bisher kritische Objektivierung des Vergleichs wird durch den methodisch neuen Ansatz der Objektorientierten Klassifikation erreicht, mit welchem sowohl Luft- als auch Satellitenbilder ausgewertet wurden. Der verwendete Objektorientierte Ansatz wird soweit es zum Verstandnis der Anwendung in dieser Arbeit notig ist beschrieben. Zu den Ergebnissen der Klassifizierung der SPOT Daten last sich sagen, das es zu keinen grosen Unterschieden betreffend der Genauigkeit gekommen ist, die Ergebnisbilder der Objektorientierten Klassifizierungen allerdings denen der Pixelbasierten vorzuziehen waren. Die Versuche im Bereich der Luftbild/SPOT Datenauswertung ergaben neue Moglichkeiten im Bereich der GIS Anbindung und change detection unter Anwendung einer automatischen Objektextraktion, die die bisherigen Moglichkeiten visueller Interpretation ubersteigt.
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