Automatische multiskalige Interpretation multitemporaler Fernerkundungsdaten

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Ziel des Vorhabens ist es, eine Methodik zur automatischen Interpretation von multitemporalen Fernerkundungsdaten verschiedener Sensoren zu erstellen. Dabei handelt es sich um optische Satellitenbilder, die jedoch in unterschiedlichen Auflösungen vorliegen können. Die Motivation ist dabei, eine Interpretation von i.d.R. teuren Satellitenbildern hoher Auflösung mit einer Interpretation von Satellitenbildern niedriger Auflösung zu verknüpfen. Hierzu soll eine Strategie entwickelt werden, die es erlaubt, in beliebiger Weise die Bilder verschiedener Auflösung für die Interpretation kombinieren zu können. Kern der Arbeit ist die Erstellung und Nutzung einer multiskaligen multitemporalen Klassenhierarchie, die das Wissen integriert, wie sich die Abbildungen der verschiedenen Landnutzungsklassen bei einer Veränderung der Auflösung verhalten, ob sie in einer bestimmten Auflösung sichtbar sind oder nicht, wie sie sich im zeitlichen Verlauf ändern können, und auch die Information, auf welche Weise sich die Klassen in den jeweiligen Auflösungsstufen automatisch extrahieren lassen. Über die multiskalige Modellierung soll es ermöglicht werden, mit dem Vorwissen vorheriger und nachfolgender Interpretationen Prädiktionen zu erstellen bzw. Rückschlüsse zu ziehen, welche Objekte, die nur in Bildern hoher Auflösung beobachtbar sind, in niedrig aufgelösten Bildern vorhanden sind. Durch die Verknüpfung der Interpretationen der Bilder ist eine signifikante Verbesserung der Interpretationsergebnisse zu erwarten.