Titelaufnahme

Titel
Remote sensing change detection in urban environments with very high resolution Ultracam data / Andreas Salentinig
Weitere Titel
Remote sensing change detection in urban environments with very high resolution Ultracam data
Verfasser/ VerfasserinSalentinig, Andreas
Begutachter / BegutachterinSulzer Wolfgang
Erschienen2012
Umfang112 Bl. : 2 Zsfassungen + 1 CD-ROM ; Ill., graph. Darst.
HochschulschriftGraz, Univ., Masterarb., 2012
Anmerkung
Zsfassung in dt. und engl. Sprache
Anmerkung
Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
SpracheEnglisch
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (GND)Stadtentwicklung / Luftbild / Stadtentwicklung / Luftbild / Online-Publikation
URNurn:nbn:at:at-ubg:1-40995 Persistent Identifier (URN)
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Remote sensing change detection in urban environments with very high resolution Ultracam data [12.64 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Die Masterarbeit beschäftigt sich mit der fernerkundungsgestützten Erkennung von Veränderungen (Change Detection) in urbanen Gebieten mit Hilfe von hochauflösenden Ultracam Luftbilddaten. Das Hauptziel war herauszufinden, ob und wie sich diese Daten eignen, um Veränderungen der Landbedeckung in Städten, die durch eine hohe Heterogenität und einen rapiden Wandel gekennzeichnet sind, semiautomatisch zu erkennen. Zusätzlich zu den Luftbilddaten, die sowohl im sichtbaren Teil als auch im Infrarot aufgenommen wurden, standen photogrammetrisch abgeleitete Oberflächenmodelle zur Verfügung. Im ersten Teil der Arbeit werden die theoretischen Zugänge zur Change Detection betrachtet. Es gibt unzählige Methoden um Veränderungen zu detektieren und daher wurde zuerst versucht, diese in Gruppen einzuteilen und in einem ?state of the art? zu präsentieren. Des Weiteren werden Umwelteinflüsse und sensorspezifische Einflüsse auf die Qualität von Change Detection Analysen besprochen. Der zweite große Block widmet sich der praktischen Anwendung für zwei Testgebiete in Graz. Eine wissens- und objektbasierte Change Detection Methode, die ?image differencing?, ?image rationing? und ?Principal Component Analysis? integriert, wurde entwickelt und getestet. Im Vorfeld wurden die Dateneigenschaften und äußeren Bedingungen, die maßgeblichen Einfluss auf die Genauigkeit des Resultats haben, zu den beiden Befliegungszeitpunkten (September 2007 und Juni 2011) beleuchtet.Den Abschluss bilden eine allgemeine Ergebnisdiskussion des praktischen Teils, die Beantwortung der zuvor formulierten Forschungsfragen sowie ein Ausblick auf die zukünftige Anwendung und Optimierungsmöglichkeit der entwickelten Methode.

Zusammenfassung (Englisch)

This thesis deals with Remote Sensing Change Detection through exploitation of very high resolution Ultracam data in urban environments. The main goal was to find out whether the data is suitable to semi-automatically detect landuse/landcover changes in cities, which are characterized by high heterogeneity and rapid change. In addition to the data, which was captured in the visible as well as in the infrared portion of the electromagnetic spectrum, photogrammetrically derived surface models were available. The theoretical approaches and remote sensing change detection principles are treated in the first part of the thesis. The number of change detection methods is enormous and therefore a ?state of the art? is presented. In addition environmental and sensor specific considerations, which affect the quality if change detection analyses, are discussed. The second main part is devoted to the development of a change detection method for the city of Graz and its application on two test sites. An object-based, knowledge based hybrid change detection method, integrating image differencing, image rationing and principal component analysis was developed and tested. The environmental influence and data properties, which have a major impact on the accuracy of the change detection result, of both dates of the study period (September 2007 and June 2011) are as well examined. The last part of this thesis deals with the discussion of the results of the change detection analyses in the study areas and the previously formulated research questions are answered. In the conclusion the future use of the developed methods and its optimization possibilities are discussed.

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