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Brandgutdifferenzierung in einem Wildland-Urban Interface mit Hilfe von Laser Scanning und Bildspektrometrie


Frischknecht, C; Kneubühler, M; Morsdorf, F (2010). Brandgutdifferenzierung in einem Wildland-Urban Interface mit Hilfe von Laser Scanning und Bildspektrometrie. In: Kohlhofer, G. Vorträge Dreiländertagung OVG, DGPF und SGPF. Wien: Deutsche Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation (DGPF), 414-422.

Abstract

Zusammenfassung: Im Bereich von Waldbränden stellt die Kartierung von Brandgut zur Minderung von Risiken eine große Herausforderung dar. Besonders schwierig gestaltet sich das Unterfangen, wenn anthropogene und natürliche Strukturen aufeinander treffen und ein sogenanntes Wildland-Urban Interface bilden. Ein support vector machines-Algorithmus wird trainiert, um eine Landbedeckungskartierung aus einem kombinierten LiDAR- und Bildspektrometerdatensatz vorzunehmen. Es werden 18 Klassen unterschieden, wobei die Vegetation in sechs Brandguttypen eingeteilt wird. Sechs Prozessierungsketten mit unterschiedlichen Hierarchien und Fusionszeitpunkten werden untersucht. Die erreichten Gesamtgenauigkeiten liegen zwischen 53.07% und 70.69%, bzw. 0.48 und 0.68 Kappa. Diese Ergebnisse werden den Klassifikationen der einzelnen Sensorquellen gegenüber gestellt. Die maximal erreichte Verbesserung durch die Fusion beträgt 18.96% bzw. 0.19 Kappa.

Abstract

Zusammenfassung: Im Bereich von Waldbränden stellt die Kartierung von Brandgut zur Minderung von Risiken eine große Herausforderung dar. Besonders schwierig gestaltet sich das Unterfangen, wenn anthropogene und natürliche Strukturen aufeinander treffen und ein sogenanntes Wildland-Urban Interface bilden. Ein support vector machines-Algorithmus wird trainiert, um eine Landbedeckungskartierung aus einem kombinierten LiDAR- und Bildspektrometerdatensatz vorzunehmen. Es werden 18 Klassen unterschieden, wobei die Vegetation in sechs Brandguttypen eingeteilt wird. Sechs Prozessierungsketten mit unterschiedlichen Hierarchien und Fusionszeitpunkten werden untersucht. Die erreichten Gesamtgenauigkeiten liegen zwischen 53.07% und 70.69%, bzw. 0.48 und 0.68 Kappa. Diese Ergebnisse werden den Klassifikationen der einzelnen Sensorquellen gegenüber gestellt. Die maximal erreichte Verbesserung durch die Fusion beträgt 18.96% bzw. 0.19 Kappa.

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Item Type:Book Section, not refereed, original work
Communities & Collections:07 Faculty of Science > Institute of Geography
Dewey Decimal Classification:910 Geography & travel
Language:German
Date:2010
Deposited On:17 Aug 2010 16:11
Last Modified:05 Apr 2016 14:13
Publisher:Deutsche Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation (DGPF)
Series Name:Publikationen der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation
Number:19
ISSN:0942-2870
Additional Information:30. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF, 1.–3. Juli 2010 in Wien

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