Objekt-orientierte Klassifizierung

Neben der Höheninformation zeichnen moderne Laserscanner auch die Intensität des zurückkommenden Signals auf - dies weitet die Möglichkeiten der Dateninterpretation erheblich aus: Neben der Information über Boden/Nichtboden können weitere Klassen unterschieden werden wie Vegetation, Gewässer etc. Ferner kann durch die Bildinformation die automatisierte Klassifizierung der Höhendaten verbessert werden. Die Intensitätsmessung lässt sich mit einem Infrarotbild der Oberfläche vergleichen.

TerraImaging hat Methoden entwickelt, um die Intensitätsdaten mithilfe von objekt-orientierten Ansätzen, Bildsegmentierungen, überwachten Klassifizierungstechniken und wissensbasierten, hierarchischen Methoden zu klassifizieren.

Die Klassifizierungsprozedur beginnt mit der Bildsegmentierung des einzelnen Intensitätsdatensatzes. Nach der Segmentierung wird eine überwachte Klassifizierung durchgeführt, bei der Testgebiete für die verschiedenen Klassen (Strassen, Vegetation, Bebauung und Felder) festgelegt werden. Mit einer "Nearest-Neighbor"-Klassifikationsroutine werden die verschiedenen Klassen automatisch getrennt.

Das Ergebnis erhöht die Effektivität in der Prozessierung großer Projektgebiete und kann in Zweifelsfällen bei der manuellen Nacharbeitung und Qualitätskontrolle wichtige Hinweise auf die Beschaffenheit des Geländes geben.

Unsere Projekterfahrung bis heute hat gezeigt, dass objekt-orientierte Ansätze leistungsfähige Lösungen für die Interpretation von hochauflösenden Höhen- und Intensitätsdaten liefern.