Der Idealzustand für das Ergebnis eines räumlichen Klassifikationsprozesses ist eine Zuordnung der vom Aufnahmesystem registrieren Flächen (Pixel) zu eindeutig und scharf abgrenzbaren thematischen Klassen bzw. genauer gesagt die Zuordnung eines Objektes oder Pixels zu exakt einer Klasse (Löffler et al. 2005).
In der Realität ist solch eine eindeutige Repräsentation nicht immer möglich. Die Gründe hierfür und die Möglichkeiten der Modellierung von Unsicherheiten durch die Fuzzy-Theorie im Rahmen einer Klassifikation sind Gegenstand des vorliegenden Aufsatzes.
Inhaltsverzeichnis
- Einführung und Klassifikationsprozess.
- Unsicherheiten in der Klassifikation
- Grundlagen aus der Fuzzy-Theorie.
- Theorie der unscharfen Mengen
- Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Dieses Werk befasst sich mit der Notwendigkeit, Unsicherheiten in Fernerkundung und digitaler Bildverarbeitung zu modellieren. Es untersucht, wie diese Unsicherheiten das Ergebnis von räumlichen Klassifikationsprozessen beeinflussen können, insbesondere im Kontext von hochauflösenden Bilddaten.
- Herausforderungen der Klassifikation von unscharfen Übergangszonen
- Einfluss von Unsicherheiten auf die Bewertung von Klassifikationsergebnissen
- Anwendungen der Fuzzy-Theorie zur Modellierung von Unsicherheiten
- Bewertung verschiedener Methoden zur Modellierung von Unsicherheiten
- Potenziale und Grenzen der Fuzzy-Theorie in der Fernerkundung
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einführung und Klassifikationsprozess: Dieses Kapitel stellt den Idealzustand eines räumlichen Klassifikationsprozesses vor, der eine eindeutige Zuordnung von Pixeln zu Klassen ermöglicht. Es beleuchtet jedoch auch die Herausforderungen, die durch Unsicherheiten in den Daten und im Verarbeitungsprozess entstehen.
- Kapitel 2: Unsicherheiten in der Klassifikation: Dieses Kapitel erörtert die Auswirkungen von Unsicherheiten auf die Klassifikationsergebnisse, insbesondere im Kontext von hochauflösenden Bilddaten. Es zeigt, wie unscharfe Übergangszonen zwischen Klassen die Bewertung von Klassifikationsergebnissen beeinflussen können.
- Kapitel 3: Grundlagen aus der Fuzzy-Theorie: Dieses Kapitel stellt die Fuzzy-Theorie als ein Werkzeug zur Modellierung von Unsicherheiten vor. Es erläutert die grundlegenden Konzepte der Fuzzy-Theorie und ihre Eignung für die Modellierung von unscharfen Übergangszonen.
- Kapitel 4: Theorie der unscharfen Mengen: Dieses Kapitel vertieft die theoretischen Grundlagen der Fuzzy-Theorie und zeigt, wie diese zur Modellierung von Unsicherheiten in der Klassifikation eingesetzt werden kann.
Schlüsselwörter
Die wichtigsten Schlüsselwörter des Werkes sind: Fernerkundung, digitale Bildverarbeitung, räumliche Klassifikation, Unsicherheiten, Fuzzy-Theorie, unscharfe Mengen, Übergangszonen, Ökontone, Bewertungsmethoden, Klassifikationsgüte, spektrale Varianz.
- Arbeit zitieren
- Daniel Tomowski (Autor:in), 2015, Notwendigkeit der Modellierung von Unsicherheiten in Fernerkundung und digitaler Bildverarbeitung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/307006
