synthetischen Kanäle, vor allem der "Ratios' und der signifikant unterscheiden (vgl. Abb. 2 ). Die XS-Daten
Texturkanäle bei der Klassifikation. Die Berechnung liefern leicht bessere Ergebnisse als die TM-Daten. Das
der 'merging'-Kanäle erübrigt sich für die Miteinbeziehen von Pan ergibt weder bei den XS-Daten
Klassifikation hingegen, da sie bei der Bestandes- noch bei den TM-Daten eine wesentliche Kartierungs-
kartierung zu keinen Verbesserungen geführt haben. verbesserung (höchstens 3% bei TM für die W/NW-
Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass sich die Klassifikation). Ferner führen die in der Literatur
Wald/Nichtwald- und Bestandeskartierungsergebnisse in erwähnten vielversprechenden Fusionsverfahren nur zu
den besprochenen Datenblöcken sehr minim und nicht einem geringen Informationsgewinn.
Datenblock Verwendete Kanäle Gesamtgenauigkeit [%] Kappakoeffizient [%]
XS Hang., XS3, XS1 92.5 82.5
XS-Pan Hang., XS3, XS1, Pan 93.2 82.8
TM Hang., TMS, TM2 92.5: 0 82.8
TM-Pan Hang., TMS, TM2, Pan - 93.7 | 85.8
TM-XS-Pan " : " "
Tab. 2: Ergebnisse der Wald/Nichtwald-Klassifikation nach Datenblock (Sensorkombination)
Datenblock Verwendete Kanäle Gesamtgenauigkeit Kappakoeffizient
TM TMA, Bright_tm, CD_tm, SS_tm, PC2 63.2% 34.2%
TM-Pan . | . .
XS AS2, CD, x$,SS xs, PCI, STD. xs1 63.9% 37.5%
XS-Pan XS3, CD_xs, SDr_xs, Bright_xs, Pan 65.4% 38.7%
TM-XS-Pan TM4, Bright_tm, SDr_xs, Pan, ABD_pan 65.4% 39.7%
Tab. 3: Die Ergebnisse der Bestandesklassifikation (mit dem ML-Verfahren) nach Datenblock (Sensorkombination). (PC =
principal component, Bright = Brightness, CD = Complex Division [NIR/ (Rot+Griin)], SDr = Simple Division
(NIR/Rot), SS = Simple Subtraction (NIR-Rot), ABD = Textur (absolute Differenz), SDT = Textur
(Standardabweichung), tm = TM, xs = SPOT-XS)
2
W/NW EB Bestand.
oo o
© ©
70
60
Gesamtgenauigkeit
(Kappakoeffizient) [%]
TM TM&Pan XS XS&Pan TM&XS &Pan
Datenblock
Abb. 2: Vergleich der Ergebnisse der Wald/Nichtwald- und Bestandesklassifikation in den fünf Datenblócken
190
International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol. XXXI, Part B7. Vienna 1996