TY  - THES
A1  - Colditz, Rene Roland
T1  - Time Series Generation and Classification of MODIS Data for Land Cover Mapping
T1  - Zeitreihengenerierung und Klassifikation von MODIS Daten zur Landbedeckungsklassifikation
N2  - Processes of the Earth’s surface occur at different scales of time and intensity. Climate in particular determines the activity and seasonal development of vegetation. These dynamics are predominantly driven by temperature in the humid mid-latitudes and by the availability of water in semi-arid regions. Human activities are a modifying parameter for many ecosystems and can become the prime force in well-developed regions with an intensively managed environment. Accounting for these dynamics, i.e. seasonal dynamics of ecosystems and short- to long-term changes in land-cover composition, requires multiple measurements in time. With respect to the characterization of the Earth surface and its transformation due to global warming and human-induced global change, there is a need for appropriate data and methods to determine the activity of vegetation and the change of land cover. Space-borne remote sensing is capable of monitoring the activity and development of vegetation as well as changes of the land surface. In many instances, satellite images are the only means to comprehensively assess the surface characteristics of large areas. A high temporal frequency of image acquisition, forming a time series of satellite data, can be employed for mapping the development of vegetation in space and time. Time series allow for detecting and assessing changes and multi-year transformation processes of high and low intensity, or even abrupt events such as fire and flooding. The operational processing of satellite data and automated information-extraction techniques are the basis for consistent and continuous long-term product generation. This provides the potential for directly using remote-sensing data and products for analyzing the land surface in relation to global warming and global change, including deforestation and land transformation. This study aims at the development of an advanced approach to time-series generation using data-quality indicators. A second goal focuses on the application of time series for automated land-cover classification and update, using fractional cover estimates to accommodate for the comparatively coarse spatial resolution. Requirements of this study are the robustness and high accuracy of the approaches as well as the full transferability to other regions and datasets. In this respect, the developments of this study form a methodological framework, which can be filled with appropriate modules for a specific sensor and application. In order to attain the first goal, time-series compilation, a stand-alone software application called TiSeG (Time Series Generator) has been developed. TiSeG evaluates the pixel-level quality indicators provided with each MODIS land product. It computes two important data-availability indicators, the number of invalid pixels and the maximum gap length. Both indices are visualized in time and space, indicating the feasibility of temporal interpolation. The level of desired data quality can be modified spatially and temporally to account for distinct environments in a larger study area and for seasonal differences. Pixels regarded as invalid are either masked or interpolated with spatial or temporal techniques.
N2  - Prozesse an der Erdoberfläche finden auf verschiedenen Intensitätsskalen und in unterschiedlichen Zeiträumen statt. Dabei steuert das Klima die saisonale Aktivität der Vegetation, welche in den humiden Mittelbreiten hauptsächlich durch die Temperatur bestimmt wird. In semi-ariden Gebieten hingegen ist die Verfügbarkeit von Wasser als Haupteinflussfaktor für das Pflanzenwachstum zu betrachten. Andererseits greift auch der Mensch modifizierend in das Ökosystem ein. Dies gilt insbesondere für die stark besiedelten und intensiver genutzten Räume der Erde, in denen die Umwelt nahezu ausschließlich durch den Menschen gesteuert wird. Zur Beurteilung dieser Dynamiken, sowohl der natürlichen saisonalen Muster als auch der kurz- bis langfristigen Änderungen der Landschaft, ist die Aufnahme einer Vielzahl von Messungen über eine längere Periode erforderlich. Insbesondere im Zusammenhang mit der Charakterisierung der Landoberfläche und deren Veränderung im Rahmen der Erderwärmung aber auch des wachsenden Einflusses des Menschen auf die Umwelt besteht somit ein Bedarf an geeigneten Daten und Methoden zur Bestimmung der jährlichen Aktivität von Vegetationseinheiten und der wiederholbaren Kartierung der Landoberfläche. Die Satellitenfernerkundung ist in der Lage, durch Messung von Strahlung die Aktivität der Vegetation zu bestimmen sowie die Klassifikation der Landoberfläche abzuleiten. In vielen Fällen sind Satellitenaufnahmen die einzige Möglichkeit, große Flächen der Erde umfassend und einheitlich zu beurteilen. Dabei kann durch eine Vielzahl aufeinander folgender Aufnahmen, d.h. eine Zeitreihe aus Satellitendaten, die Entwicklung der Vegetation in Raum und Zeit beobachtet werden. Zeitreihen bieten das Potential, Veränderungen der Landoberfläche über mehrere Jahre zu dokumentieren und somit Prozesse sowohl hoher als auch niedriger Intensität abzuleiten. Neben diesen gerichteten Veränderungen können auch plötzliche Ereignisse, wie z.B. Hochwasser oder Brände, mit Zeitreihen erfasst und in Bezug auf normale Bedingungen ausgewertet werden. Insbesondere die operationelle Prozessierung der Satellitendaten und die automatisierte Ableitung von Informationen bilden die Basis für konsistente und kontinuierliche Produkte über längere Zeiträume. Somit besteht das Potential, die Ergebnisse direkt in die Erforschung der Landoberfläche und deren Veränderung, z.B. durch die Erderwärmung, Walddegradation, oder die Nutzung vormals natürlicher Flächen, einzubinden. Diese Dissertation befasst sich mit der Entwicklung von Methoden zur Zeitreihengenerierung unter Verwendung der Qualitätsindikatoren einzelner Aufnahmen. Ein zweites Ziel der Arbeit ist die Anwendung der optimierten Zeitreihen zur automatisierten und reproduzierbaren Kartierung der Landoberfläche, wobei unscharfe Klassifikationsverfahren zur genaueren Charakterisierung der räumlich nur grob aufgelösten Daten eingesetzt werden. Damit erfordert diese Arbeit sowohl Robustheit der eingesetzten Methoden als auch eine hohe Genauigkeit der Ergebnisse. Ebenso maßgeblich ist die Übertragbarkeit der Verfahren, einerseits auf verschiedene Regionen als auch auf verschiedene Datensätze. Daher sind die hier vorgenommenen Entwicklungen als ein Rahmen zu verstehen, der je nach Sensor oder Anwendung mit verschiedenen Modulen besetzt werden kann. Zum Erreichen des ersten Zieles, der Zeitreihengenerierung, wurde das eigenständige Softwareprodukt TiSeG (Time Series Generator) entwickelt. TiSeG dient der Auswertung der Qualitätsindikatoren die mit jedem MODIS-Produkt für terrestrische Applikationen zur Verfügung gestellt werden. Dabei werden in Bezug auf die Generierung von Zeitreihen zwei Indizes der Datenverfügbarkeit ermittelt: erstens die Anzahl der ungültigen Pixel und zweitens die längste zeitliche Datenlücke. Beide Indizes werden räumlich und zeitlich dargestellt und geben so dem Bearbeiter die Information, ob mit den aktuellen Qualitätsangaben die Generierung einer sinnvollen Zeitreihe durch zeitliche Dateninterpolation möglich ist. Die Qualitätseinstellungen können sowohl zeitlich als auch räumlich angepasst werden. Eine zeitliche Änderung kann beispielsweise für bestimmte Jahreszeiten sinnvoll sein. Räumlich unterschiedliche Qualitätseinstellungen eignen sich für größere Untersuchungsgebiete mit differenzierten physisch-geographischen Charakteristika. Als ungültig betrachtete Pixel können durch einen Fehlwert maskiert oder durch zeitliche und räumliche Interpolation neu errechnet werden. Das zweite Ziel dieser Arbeit ist die automatische Klassifikation von Zeitreihen. Hierzu wurde ein modulares Verfahren der überwachten Klassifikation entwickelt. Aufgrund der groben räumlichen Auflösung von MODIS-Daten erschien es besonders wichtig, ein unscharfes Verfahren aufzubauen, das die Heterogenität der Klassen in vielen Räumen besser abbilden kann. Dabei wurde der Klassenanteil eines jeden Pixel ermittelt. Die Schlüsselmodule zur erfolgreichen Durchführung der Klassifikation waren eine Multiskalenanalyse und die geeignete Auswahl von Merkmalen und Stichproben zum Trainieren des Klassifikators. Der eigentliche Klassifikationsschritt wurde durch eine Erweiterung des Entscheidungsbaumklassifikators durchgeführt. Diese Erweiterung kann in den bestehenden Rahmen von „random forest“ und „bagging“ (ein Akronym für „bootstrap aggregation“) eingeordnet werden. Jedoch wurden die dort angewendeten Verfahren in dieser Arbeit zu einem deutlich strategischen Vorgehen modifiziert, d.h. es wurde auf das Prinzip der Zufallsauswahl und der Wiederverwendung von Stichproben (Ziehen mit Zurücklegen) verzichtet. In Bezug auf die anfangs geschilderten Anforderungen, Robustheit, Genauigkeit und Übertragbarkeit, kann an dieser Stelle festgestellt werden, dass sich die in dieser Arbeit entwickelten Methodiken als geeignet erwiesen haben. Insbesondere die Übertragbarkeit auf andere Regionen und Daten war eine große Herausforderung, da hierdurch kein zusätzliches a priori Wissen außer den Trainingsdaten zum überwachten Klassifizieren benutzt werden konnte. Die regionale Übertragbarkeit ist für mehrere Untersuchungsräume mit sehr unterschiedlichen physisch-geographischen Eigenschaften demonstriert worden. Obwohl TiSeG derzeit nicht direkt auf andere Datensätze außer MODIS angewendet wird, bildet die zugrunde liegende Idee der Auswertung von Qualitätsdaten zur Zeitreihengenerierung sowie der entwickelte Rahmen der Software die Möglichkeit der Erweiterung, z.B. auf Daten von MERIS und auf das zukünftige VIIRS-Instrument. Des Weiteren ist das grundlegende Konzept der Qualitätsauswertung in einem separaten Prozessor für AVHRR NDVI Daten zu einem vollautomatischen, schrittweise interpolierenden Verfahren erweitert worden. Das in dieser Arbeit vorgestellte modulare Klassifikationsverfahren erfordert keine besonderen Eingangsdaten, wie z.B. bestimmte MODIS Zeitreihen. Dies wurde durch den Gebrauch unterschiedlicher Eingangsdaten zur Generierung der Maßzahlen bei der Sensitivitätsanalyse bestätigt. Damit ist der Prozess weder auf MODIS-Zeitserien noch auf Zeitreihen generell beschränkt. Der gesamte automatische Klassifikationsprozess ist datengesteuert, sowohl was die zu klassifizierenden Daten als auch die Trainingsdaten angeht. Die Unschärfe in den Ergebnissen ermöglicht die detaillierte Auswertung der Klassenzusammensetzung, was ein besonders wichtiger Aspekt bei grob aufgelösten Datenprodukten und deren Anpassungsfähigkeit auf andere Anwendungen ist.
KW  - Zeitreihe
KW  - Automatische Klassifikation
KW  - Klassifikations- und Regressionsbaum
KW  - Fernerkundung
KW  - Time Series
KW  - Automated Classification
KW  - Land Cover Mapping
KW  - MODIS
Y1  - 2007
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-25908
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TY  - THES
A1  - Hahn, Tim
T1  - Integrating neurobiological markers of depression: an fMRI-based pattern classification approach
T1  - Integration neurobiologischer Marker depressiver Erkrankungen mittels fMRT-basierter Musterklassifikation
N2  - While depressive disorders are, to date, diagnosed based on behavioral symptoms and course of illness, the interest in neurobiological markers of psychiatric disorders has grown substantially in recent years. However, current classification approaches are mainly based on data from a single biomarker, making it difficult to predict diseases such as depression which are characterized by a complex pattern of symptoms. Accordingly, none of the previously investigated single biomarkers has shown sufficient predictive power for practical application. In this work, we therefore propose an algorithm which integrates neuroimaging data associated with multiple, symptom-related neural processes relevant in depression to improve classification accuracy. First, we identified the core-symptoms of depression from standard classification systems. Then, we designed and conducted three experimental paradigms probing psychological processes known to be related to these symptoms using functional Magnetic Resonance Imaging. In order to integrate the resulting 12 high-dimensional biomarkers, we developed a multi-source pattern recognition algorithm based on a combination of Gaussian Process Classifiers and decision trees. Applying this approach to a group of 30 healthy controls and 30 depressive in-patients who were on a variety of medications and displayed varying degrees of symptom-severity allowed for high-accuracy single-subject classification. Specifically, integrating biomarkers yielded an accuracy of 83% while the best of the 12 single biomarkers alone classified a significantly lower number of subjects (72%) correctly. Thus, integrated biomarker-based classification of a heterogeneous, real-life sample resulted in accuracy comparable to the highest ever achieved in previous single biomarker research. Furthermore, investigation of the final prediction model revealed that neural activation during the processing of neutral facial expressions, large rewards, and safety cues is most relevant for over-all classification. We conclude that combining brain activation related to the core-symptoms of depression using the multi-source pattern classification approach developed in this work substantially increases classification accuracy while providing a sparse relational biomarker-model for future prediction.
N2  - Während depressive Erkrankungen bislang größtenteils auf der Basis von Symptomen auf der Verhaltensebene und den jeweiligen Krankheitsverläufen diagnostiziert werden, hat das Interesse an der Verwendung neurobiologischer Marker bei psychischen Erkrankungen in den letzten Jahren stark zugenommen. Da jedoch die momentan verfügbaren Klassifikationsansätze zumeist auf Informationen eines einzelnen Biomarkers beruhen, ist die Vorhersage von auf der Symptomebene so komplexen Erkrankungen wie Depressionen in der Praxis deutlich erschwert. Dementsprechend konnte keiner der einzelnen bisher untersuchten Biomarker eine Vorhersagegüte erreichen, die für die praktische Anwendung eines solchen Ansatzes im klinischen Alltag ausreichend wäre. Vor diesem Hintergrund schlagen wir deshalb zur Verbesserung der Klassifikationsgüte einen Algorithmus vor, der Messdaten vielfältiger depressionsrelevanter neuronaler Prozesse integriert. Zunächst wurden hierzu die Kernsymptome depressiver Erkrankungen aus standardisierten Klassifikationssystemen ermittelt. Anschließend entwickelten wir drei experimentelle Paradigmen, welche die Messung neuronaler Korrelate der mit den depressiven Kernsymptomen assoziierten psychologischen Prozesse mittels funktioneller Kernspintomographie ermöglichen. Um die resultierenden 12 hochdimensionalen Biomarker zu integrieren, entwickelten wir basierend auf der Kombination von Gauß-Prozess Klassifikatoren und Entscheidungsbäumen einen zweistufigen Mustererkennungsalgorithmus für multiple, hochdimensionale Datenquellen. Dieser Ansatz wurde an einer Gruppe von 30 gesunden Probanden und 30 unterschiedlich schwer betroffenen und unterschiedlich medizierten stationären depressiven Patienten evaluiert. Insgesamt ermöglicht der Ansatz eine hohe Klassifikationsgüte auf Einzelfallebene. Insbesondere die Integration der verschiedenen Biomarker führte zu einer Klassifikationsgüte von 83%, wohingegen die alleinige Klassifikationsgüte der 12 einzelnen Biomarker mit bestenfalls 72% deutlich geringer ausfiel. Somit konnte der entwickelte Klassifikationsansatz in einer heterogenen, im Alltag aber typisch anzutreffenden depressiven Patientenstichprobe, eine Klassifikationsgüte erreichen, die mit der bislang bestmöglichen durch einzelne Biomarker erreichten Klassifikationsgüte in selektiven Einzelstichproben vergleichbar ist. Darüber hinaus zeigte die Analyse des empirischen Prädiktionsmodells, dass die Kombination der neuronalen Aktivität während der Verarbeitung von neutralen Gesichtern, großen monetären Belohnungen und Sicherheitssignalen zur optimalen Gesamtklassifikation führt. Zusammenfassend lässt sich schlussfolgern, dass der im Rahmen dieser Arbeit entwickelte, zweistufige Mustererkennungsalgorithmus für multiple, hochdimensionale Datenquellen die Klassifikationsgüte substantiell verbessert und erstmals die Konstruktion eines effizienten relationalen Biomarker-Modells für zukünftige Vorhersagen ermöglicht.
KW  - Patientenklassifikation
KW  - Depression
KW  - Biomarker
KW  - Neurobiologie
KW  - Algorithmus
KW  - Gauss Prozess Klassifikation
KW  - Klassifikations- und Regressionsbaum
KW  - Systematik
KW  - Automatische Klassifikation
KW  - Magnetische Resonanz
KW  - Gaussian Process Classification
Y1  - 2010
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-49962
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TY  - THES
A1  - Wehrmann, Thilo
T1  - Automatisierte Klassifikation von Landnutzung durch Objekterkennung am Beispiel von CORINE Land Cover
T1  - Automated classification of CORINE land use classes using object recognition techniques
N2  - Informationen über die Landbedeckung und die mit der anthropogenen Komponente verbundenen Landnutzung sind elementare Bestandteile für viele Bereiche der Politik, Wirtschaft und Wissenschaft. Darunter fallen beispielsweise die Strukurentwicklungsprogramme der EU, die Schadensregulierung im Versicherungswesen und die Modellierung von Stoffkreisläufen. CORINE Land Cover (CLC) wurde infolge eines erweiterten Bedarfs an einem europaweit harmonisierten Datensatz der Landoberfläche erstellt. Das CORINE Projekt weist für diese Arbeit eine hohe Relevanz durch die regelmäßigen Aktualisierungen von 10 Jahren, dem Einsatz der Daten in vielen europäischen und nationalen Institutionen und der guten Dokumentation der CORINE Nomenklatur auf. Die Erstellung der Daten basiert auf der computergestützten manuellen Interpretation, da automatische Verfahren durch die Komplexität der Aufgabenstellung und Thematik nicht in der Lage waren, den menschlichen Interpreten zu ersetzen. Diese Arbeit stellt eine Methodik vor, um CORINE Land Cover aus optischen Fernerkundungsdaten für eine kommende Aktualisierung abzuleiten. Hierzu dienen die Daten von CLC 1990 und der Fernerkundungsdatensatz Image 2000 als Grundlage, sowie die CLC 2000 Klassifikation als Referenz. Die entwickelte und in dem Softwarepaket gnosis implementierte Methodik wendet die objektorientierte Klassifikation in Kombination mit Theorien aus der menschlichen Bildwahrnehmung an. In diesen Theorien wird die Bildwahrnehmung als informationstechnischer Prozess gesehen, der den Klassifikationsprozess in die drei folgenden Subprozesse unterteilt: Bildsegmentierung, Merkmalsgenerierung und Klassenzuweisung. Die Bildsegmentierung generiert aus den untersten Bildprimitiven (Pixeln) bedeutungsvolle Bildsegmente. Diesen Bildsegmenten wird eine Anzahl von bildinvarianten Merkmalen aus den Fernerkundungsdaten für die Bestimmung der CLC Klasse zugewiesen. Dabei liegt die wichtigste Information in der Ableitung der Landbedeckung durch den überwachten Stützvektor-Klassifikator. Die Landoberfläche wird hierzu in zehn Basisklassen untergliedert, um weiteren Merkmalen einen semantischen Unterbau zu geben. Zur Bestimmung der anthropogenen Komponente von ausgewählten Landnutzungsklassen, wie beispielsweise Ackerland und Grünland, wird der phänologische Verlauf der Vegetation durch die Parameter temporale Variabilität und temporale Intensität beschrieben. Neben dem jahreszeitlichen Verlauf der Vegetation können Nachbarschaftsbeziehungen untersucht werden, um weitere anthropogene Klassen und heterogen aufgebaute Sammelklassen beschreiben zu können. Der Versiegelungsgrad als Beispiel für eine Reihe von unscharfen Merkmalen dient der weiteren Differenzierung der verschiedenen Siedlungsklassen aus CORINE LC. Mit Hilfe dieser Merkmale werden die CLC Klassen in abstrakter Form im Klassenkatalog (a-priori Wissensbasis) als Protoklassen beschrieben. Die eigentliche Objekterkennung basiert auf der Repräsentation der CORINE Objekte durch ihre einzelnen Bestandteile und vergleicht die gefundenen Strukturen mit der Wissensbasis. Semantisch homogen aufgebaute Klassen, wie Wälder und Siedlungen oder Protoklassen mit eindeutigen Merkmalen, beispielsweise zur Bestimmung von Grünland durch die Phänologie, können durch den bottom–up Ansatz identifiziert werden. Das übergeordnete CLC Objekt kann direkt aus den Bestandteilen zusammengebaut und einer Klasse zugewiesen werden. Semantisch heterogene Klassen, wie zum Beispiel bestimmte Sammelklassen (Komplexe Parzellenstrukur), können durch ihre Bestandteile validiert werden, indem die Bestandteile eines existierenden CLC Objektes mit der Wissensbasis auf Konsistenz untersucht werden (top–down Ansatz). Eine a-priori Datengrundlage ist für die Erkennung dieser Klassen essentiell. Die Untersuchung der drei Testgebiete (Frankfurt, Berlin, Oldenburg) zeigte, dass von der CORINE LC Nomenklatur 13 Klassen identifiziert und weiteren 14 Klassen validiert werden können. Zehn Klassen können durch diese Methodik aufgrund fehlender Merkmale oder Zusatzdaten nicht klassifiziert werden. Die Gesamtgenauigkeit der automatisierten Klassifikation für die Testgebiete beträgt zwischen 70% und 80% für die umgesetzten Klassen. Betrachtet man davon einzelne Klassen, wie Siedlungs-, Wald- oder Wasserklassen, wird aufgrund der verwendeten Merkmale eine Klassifikationsgenauigkeit von über 90% erreicht. Ein möglicher Einsatz der entwickelten Software gnosis liegt in der Unterstützung einer kommenden CORINE Aktualisierung durch die Prozessierung der identifizierbaren Klassen. Diese CLC Klassen müssen vom Interpreten nicht mehr überprüft werden. Für bestimmte CLC Klassen aus dem Top-down Ansatz wird der Interpret die letzte Entscheidung aus einer Auswahl von Klassen treffen müssen. Weiterhin können die berechneten Merkmale, wie die temporalen Eigenschaften und der Versiegelungsgrad dem Bearbeiter als Entscheidungsgrundlage zur Verfügung gestellt werden. Der Einsatz dieser neu entwickelten Methode führt zu einer Optimierung des bestehenden Aufnahmeverfahrens durch die Integration von semi-automatisierten Prozessen.
N2  - Land cover and land use classifications provide significant information for politics, economy and science. CORINE Land Cover (CLC) represents a harmonised Pan-European land cover dataset utilised by many European and national institutions. The mapping product comprising 44 classes of land cover and land use, is well documented. At the same time it is periodically updated in intervals of 10 years. Mainly due to the complexity of the CORINE nomenclature, generating and updating of this product has ever since been solely based on computer–aided manual image interpretation. To this date, manual interpretation being the backbone of CORINE actualisation has not been replaced by computer aided approaches. As a consequence, this study aims at developing a semi-automated methodology to derive CORINE Land Cover from optical remotely sensed data. The methodology presented, is based upon the former CLC 1990 classification and the Landsat ETM+ based Image 2000 while reference and validation is realised utilising the CLC 2000 data set. Implementation of the presented approach is realised by the software package gnosis combining object oriented classification paradigms with theories related to human image perception. Human image perception itself is known to be a process of information engineering including three sub-processes as follows: image segmentation, feature generation, and class assignment. With regard to image segmentation, meaningful image segments are generated based upon the most simple image primitives, the pixels. Resulting image segments consist of a wide range of invariant image features describing actual CLC classes. However, precise knowledge about land cover is the uttermost important information for any further processing steps presented in this work. Therefore, ten baseline land cover classes are extracted from multi spectral image 2000 data sets using a novel supervised classification approach of support vector machines. In order to estimate the anthropogenic impact affecting some CORINE classes, the phenological characteristics are analysed and processed. Thus temporal parameters like temporal variability and temporal intensity are used for the delineation of pastures and arable land. Conjointly with these vegetation features, neighbourhood analysis is used to derive functionality or heterogeneity of complex classes. At last, additional error reduction and further specification is addressed by the extraction of fuzzy features. Based on these features sets, CLC classes are represented abstractly stored within a class catalogue i.e. an a-priori knowledge base. Class assignment itself is based on the representation of CORINE objects by its integral parts. In the following this sub-process, representing the final step of image perception, is used to compare the extracted structures with the prototypical classes of the knowledge base. On one hand homogeneous classes, consisting of a single land cover type of baseline classes like forests and pastures, are identified with a bottom–up approach. This is based on the assumption that any superior CLC object is composed of and therefore directly linked to its components and consecutively assigned to a specific CLC class. On the other hand heterogeneous classes, consisting of multiple cover types like complex cultivation patterns, can be validated by comparing its components to the knowledge base, i.e. a top–down approach. However, the a-priori geometry provided by a former classification is essential for this type of object recognition. The analysis of test sites located in the vicinities of Frankfurt, Berlin, and Oldenburg indicates that 13 CLC classes can be identified automatically while a second set of 14 CLC classes can be validated. On the contrary, ten classes can not be acquired by the presented approach due to the lack of required features or missing ancillary information. Thus the overall accuracy of the automated classification of the test sites ranges between 70% and 80 %. In addition it increases to more than 90% as observation is limited to classes with intrinsic prototypical description and distinct features like settlement, forest, and water. As a result of this thesis the software package gnosis will provide a fundamental service and support for the forthcoming CORINE update. By means of the software, 13 identifiable classes can be processed automatically based on the bottom–up approach. In regards to the set of 14 CLC classes derived from the top–down approach, distinct class definition will rely on the trained interpreters selecting from a given set of potential classes. This decision making process can also be facilitated by existing feature sets describing temporal characteristics and impervious cover fraction. As a consequence both automated and semi-automated processes presented in this thesis can be considered a good advancement of the existing compilation and updating procedures of the CORINE land cover project.
KW  - Optische Fernerkundung
KW  - Objekterkennung
KW  - Automatische Klassifikation
KW  - Objektorientierte Klassifikation
KW  - Remote Sensing
KW  - Object oriented classification
KW  - automated classification
Y1  - 2007
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-25260
ER  -