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Digitale Vegetationskartierung des Nationalparks Asinara (Sardinien) (Beitrag zu einem Sammelband) - Einzelansicht


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Grunddaten

Titel der Arbeit (title) Digitale Vegetationskartierung des Nationalparks Asinara (Sardinien)
Erscheinungsjahr 2016
Verlag (publisher) Universitätsverlag Hildesheim,
Buchtitel (booktitle) Hildesheimer Geographische Studien - Band 6
Seitenzahl (pages) 27-52
Band (volume) 6
Serie (series) Hildesheimer Geographische Studien
Publikationsart Beitrag zu einem Sammelband

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Beschreibung Link QR-Code
Download von unserem Dokumentenserver HilDok https://hildok.bsz-bw.de/frontdoor/index/index/docId/688
Inhalt
Abstract

Zusammenfassung
Mit Methoden der Fernerkundung und der digitalen Bildanalyse wird eine digitale Vegetationskartierung für die Mittelmeerinsel Asinara (Sardinien) durchgeführt. Auf Grundlage von Feldarbeiten und hochauflösenden, multispektralen Satellitenbilddaten (Pléiades, 2 x 2 m) wird eine pixelbasierte Überwachte Klassifizierung mittels Maximum-Likelihood-Methode vorgenommen und die Genauigkeit des Resultats anschließend visuell und statistisch ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen eindeutige Grenzen der Klassifizierung hochauflösender Bilddaten durch Einzelpixelverfahren auf. Dies wird im Hinblick auf potentielle Lösungsvorschläge diskutiert. Basierend auf dem Zwischenergebnis wird unter Einbeziehung zusätzlicher Geodaten und visueller Interpretation eine Überarbeitung der Daten vorgenommen. Das Ergebnis stellt die bislang hochauflösendste flächenhafte Vegetationskartierung für den Nationalpark Asinara dar.
Schlüsselwörter: Fernerkundung, Überwachte Klassifizierung, Maximum-Likelihood, Nationalpark Asinara, Sardinien

Summary
Using remote sensing techniques and digital image analysis we conducted a digital mapping of vegetation types on the Mediterranean island of Asinara (Sardinia). Based on field data and high resolution satellite pictures (Pléiades, 2 x 2 m) a pixel-based Supervised Classification via Maximum-Likelihood-Algorithm was realised and statistically as well as visually evaluated. The results show clear limits of pixel-based classifications with high resolution data. Editing these interim results by integrating auxiliary geodata together with visual interpretation of orthophotos we accomplished the first extensive high resolution mapping of vegetation types on Asinara.
Keywords: Remote sensing, Supervised Classification, Maximum-Likelihood, Asinara National Park, Sardinia


Beteiligte Personen

Stadtmann, Robin, Dr.  
Sandner, Moritz  
Drissen, Tim  
Winter, Rebecca  
Sauerwein, Martin, Professor Dr.  

Einrichtung

Universitätsbibliothek

Schlüsselwörter

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