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GEO402 (Landsurface Parameters) MSc Geoinformatics

GEO402 Landoberflächenparameter, Praxisteil/Projektarbeit,  MSc Geoinformatik – Dr. S. Hese, WS 2016/2017

 Biotoptypenklassifikation in 4 Regionen des Grünen Bandes in Deutschland mittels multitemporaler Sentinel-2 und Landsat 8 Daten.

 Projektarbeit in 4 Arbeitsgruppen mit folgenden Zielen:  

  1. Datenimport in ein proprietäres EO Datenformat (pix oder hdr)
  2. Datenkalibration in „Reflectance“
  3. Ableitung von Biotoptypen (reduzierte Klassendefinition) im Untersuchungsgebiet mittels Sentinel-2 Daten und Landsat Daten (Referenz – Biotoptypenklassifikation BUND Shape Files) – Methodenentwicklung (Pixel/Objekt-basierte Konzepte).
  4. (Erfassung der Veränderungsdynamik seit 1990)

Datensätze (vergl. Abb.1): /home_fern_stud/GEO402-WS1617/data

 Folgende Arbeitsschritte sind notwendig:

  1. Datenrecherche in GLOVIS und SCIHUB
  2. Datenimport / Georeferenzierung (UTM/WGS84)
    1. Sentinel 2 L1c Daten können über Geomatica /Utilities – Import to File// oder per FIMPORT in EASI/PACE importiert werden (Auflösungsschritte beachten, Datamerge in einen Multires.-File notwendig)
    2. USGS L8 L1T – Level 1 Geotiff File format – download als tar.gz File, nach Dekompression Import über FIMPORT und Layerstacking in EASI/PACE //Focus.  
  3. Relative geometrische und radiometrische Anpassung (manuelle Passpunktsuche) Geometrische Anpassung der Datensätze auf ein gemeinsames Referenzsystem (UTM32 WGS84) und sinnvolle geometrische Auflösung 5/30m
  4.  Atmosphärenkorrektur und topographische Normalisierung der Datensätze über ATCOR2 in Geomatica. (Sensor Modell beachten und Metadaten beachten)
  5. Subsetting der Datensätze für die Analyse des Untersuchungsgebiets,
  6. Klassendefinition nach Vorgaben des BUND / der Biotoptypenklassierung von 2012
  7. Ableitung von Biotoptypenklassen (Sichtung der Daten und Entwicklung eines Arbeitskonzeptes für die Datenverarbeitung (Berücksichtigung ggf. von Methoden u. Techniken aus GEO212/214 – NDVI/PCA/TasselCap / parametrische&nicht-param. Klassifikatoren / überwachte & unüberwachte Verfahren / Pixel basierend & Objekt basierend etc.), freie Wahl der Software (R/ENVI/Geomatica/eCognition, ArcGIS).
  8. Training/ Validierung dokumentieren
  9. Statistische Datenaufbereitung in R, Vorbereitung der Präsentation (jede Gruppe präsentiert ein Poster, Layout ggf. in Powerpoint, der Ausdruck erfolgt durch S. Hese Anfang Februar). Dokumentation des methodischen Vorgehens und Ergebnisvisualisierung durch Posterpräsentation durch vollständige Kartenlayouts, Flächenstatistiken, Validierungsinformationen (im Format A0 vorbereiten – Drucklayout mit ausreichender Font Größe! In 100% Ansicht & aus 1,5 m Abstand testen, Textlastigkeit vermeiden,  mit Flow-Charts).

Lernziel der Projektarbeit: kreative Anwendung von FE-Bildverarbeitungsmethoden in Teamarbeit, eigenständiges & kreatives Arbeiten, Konzeption und Bewältigung eines vollständigen thematischen Projektes in der Fernerkundung – von der Sat.-Datenbestellung/-bereitstellung, zur Georeferenzierung und thematischen Auswertung/Klassifikation; Dokumentation und Präsentation der Fragestellung, Konzeption und der Ergebnisse). Kompetente Vorstellung des Gesamtprojektes am Posterlayout (Konferenz- Situation in der Postersession).

Zeitplan im WS 2016/2017:

Einführung: 15.11.2016 16.15 Uhr, Seminarraum FE

Übungen mit Methoden Demos:

22.11. 16-18, FE-Pool (Datenbetsellung, Import, Vorverarbeitung in ATCOR)

29.11 .16-18, FE-Pool (Klassifikation pixelbasiert, objektbasiert, Clustering, überwachte Verfahren)

6.12. 16-18, FE-Pool (OBIA revisited), multiscale Analyse zur Versieglung, Change Detection)

13.12. 16-18, FE-Pool (OBIA change detection)

20.12. 16-18, FE-Pool (Validierung, stratified random sampling design)

Workshop: Copter Datenanaylyse // in Coop mit GEO409 und GEO212! Datenaufname  eines Testsites im Paradies Park, Datenimport und Datenkorrektur, JPEG Prozessierung in Agisoft, Point Cloud Export in ein DSM und Orthobildberechnung.

 

Abschlußpräsentation der praktischen Arbeit: Posterpräsentation am Ausdruck der Poster:  1.2.2017 oder 2.2.2017

Sprechstunde Dr. S. Hese: Di 15-16 Uhr (bitte per Email anmelden).

Datenbereitstellung in GEO402 im WS1617 auf //Rapideye /home_fern_stud/GEO402-WS1617

Methodenübersicht:

In PCI Geomatica 2016:  ATCOR2 und ATCOR3 für die Umsetzung der Atmosphärenkorrektur, MAT Matrix Analysen für die Erfassung von Postklassifikations- Change, Validierung (stratified random sampling) und Pixel basierte überwachte Klassifikation, Signaturtrennbarkeit.

eCognition: für objektbasierte Bildverarbeitung für die urbane Landuse Klassifikation und für RapidEye Datenanalyse (landcover/landuse Klassifikation) fortgeschrittener Methodenbereich: Changeanalyse ggf. auch mit ArcGIS über Postclassification Change Analyse möglich,

ENVI für die überwachte pixelbasierte Klassifikation, Signaturtrennbarkeit, Quickmap Visualisierungen,

ArcGIS: Attributvisualisierung der Landcover Produkte, Verschneidung von Klassifikationsergebnissen (auch über MAT in PCI umsetzbar). Alle GIS Analysen.

R: alle statistischen Analysen und Signaturplot Visualisierungen. Boxplot Visualisierungen, Historgramme, Scatterplots etc.

Posterpräsentation:

Poster A0 Plot Layout bitte der Einfachheit halber in Powerpoint anfertigen (Seitenlayout, „Benutzerdefiniert“: exakt: 841 mm quer, 1189 mm hoch (A0) )

Kartenlayout Regeln und Poster Layout Regeln beachten (Text ausreichend groß! Wenig Text! Viel Abbildungen & große Abbildungen)