Automatische multiskalige Interpretation multitemporaler Fernerkundungsdaten

引用本文：王晓东，王晓东，王晓东，等。多时间点自动解译方法研究。Dabei handelt是一种光学卫星构建器，是一种非光学卫星构建器Auflösungen vorliegen können。Die Motivation ist dabei, eine Interpretation von i.d.R. teuren。如果你有一个更好的选择，你就会有一个更好的选择，你就会有一个更好的选择，你就会有一个更好的选择können。Kern der Arbeit ist die Erstellung and Nutzung einer multiskaligen multitemporen Klassenhierarchie, die das Wissen integrgriert, die die Abbildungen der verschidenen Landnutzungsklassen bei einer Veränderung der Auflösung verhalten， die ininer bestimmAuflösung sicbar sinder晚上，die inzeitlichen Verlauf ändern können, and die Information, auf welche Weise sike Klassen in den jeweiligen Auflösungsstufen automatisch extrahieren lassen。Über die multiskige Modellierung soll es ermöglicht werden, mit Vorwissen vorheriger and nachfolgender interpreationen Prädiktionen zu erstelen bzw。r<s:1> ckschl<e:1> sse zu ziehen, welche Objekte, die nur in Bildern hoher Auflösung beobachtbar sind, in niedrig aufgelösten Bildern vorhanden sind。Durch die verkn<s:1> pfung der Interpretationen der Bilder ist eine signante Verbesserung der Interpretationsergebnisse zu erwarten。

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.