ıt, das eine
Skylab , die
als Grund-
ir Information
iner von
3t auch für
Fern von
lsat-D mit
an werden, und
ier bereit-
> Benutzung
Farbfotos,die
aneben haben
oit des Ueber-
entstehende
der Bild-
oralpen -
Km“, was einer
Fläche wurde ein
iftbilder vor-
“suchen.
Tessin.
- 2375 —
Vorgehen:
In einem l.Schritt mussten alle Programme so abgeändert werden, dass
die anfallenden, grossen Datenmengen überhaupt verarbeitet werden
konnten. Das Problem lag vor allem in der Bereitstellung von Speicher-
platz, weil man Stichproben von einem bestimmten Bodenobjekt ver-
streut aus dem gesamten Untersuchungsgebiet gewinnen und auch gleich-
zeitig verarbeiten musste.
Die Suche nach charakteristischen Bodenobjekten wurde durch die
Aufgabenstellung geprägt. Als Hauptklassen wurden Schnee, Schnee in
Schattenlage ‚Ausaperungszone, Wolken, schneefreie Zone in Sonnen- und
Schattenlage ausgesucht. Eine seriöse, genaue Stichprobenwahl ist die
Grundlage jeder aussagekräftigen Klassifikation. Als eine grosse Hilfe
bei der Stichprobenwahl haben sich dabei die Farbkomposita gerausge-
stellt, weil unser Auge bedeutend besser Farben als Grautöne unter-
scheiden kann. Zusätzlich kam dazu, dass gewisse Skylab-Photographien
und alle Luftbilder sich überschneiden, so dass ein stereoskopisches
Sehen eine bedeutende Hilfe bei der Ausmachung von Bodenobjekten dar-
stellt.
Es ist klar, dass man eine móglichst hohe Anzahl sich voneinander
unterscheidbarer Bodenobjekte auswáhlen sollte, um die wirkliche
Bodenoberflüche so gut wie móglich wiederzugeben. Deshalb mussten
innerhalb der genannten Hauptgruppen noch Untergruppen gesucht werden,
die den Objektraum ausfüllen. Leider ergaben sich daraus neue Probleme,
denn je grósser die Anzahl der Objekte, um so genauer die entstehende
Klassifikation, um so ineffizienter aber der Rechenvorgang bei der
Auswertung. Es muss also hier ein Mittelweg gefunden werden, mit
móglichst wenigen Gruppen eine bestimmte Fragestellung (bei uns
Trennung von Schnee aus der Umgebung) optimal zu lósen. Weil das Unter-
suchungsgebiet extreme Hochgebirgszonen aber auch Tiefland-Täler auf-
weist, ist es nicht verwunderlich, dass eine sehr hohe Zahl sich signi-
fikant unterscheidenden Bodenobjekte gefunden wurden.
Der Grund, warum auch die schneefreien Zonen so differenziert behandelt
werden mussten, liegt darin, dass der Schnee in Schattenlage ähnliche
Signaturwerte aufweist, und deshalb genau abgegrenzt werden muss.
Im Laufe der Objektanalyse hat sich gezeigt, dass man nicht darum
herumkommt, bestimmte Objekte verstreut über das gesamte Gebiet
suchen muss, weil doch gewichtige Unterschiede in der Reflexion auf-
treten kónnen.Zum Beispiel wurde am Mt.Blanc, am Téte Blanche und im
Monte Rosa-Massiv je eine Schneefläche ausgewählt, die eine Höhe von
3300 m aufweist, dieselbe Exposition und Hangneigung hat.Das Wetter
war in allen 3 Zonen zum Zeitpunkt des Ueberfluges klar und schon. Die
letzten Niederschläge lagen 2 Wochen zurück.
Die nachfolgende Tabelle gibt eine Uebersicht der Signaturwerte dieser
3 Flächen in bestimmten Wellenlängenbereichen wieder.
Fig. 2: Grauwerte ähnlicher Schneeflächen in verschiedenen Regionen
Mt.Rosa Téte Blanche Mt.Blanc
X der Grauwerte
Kanal 1
0.78-0.88 um 236 227
Kanal 2
1.55-1.75 um 20 22 19
226
Kanal 3
10.2-12.5 um 54
Kanal 4
0.46-0.51 pm 255 255
54 62
Kanal 5
0.62-0.67 jm 255 255 255
Kanal 6
1.99-1.19 um
195 221 194