Diplom-Studiengang Geographie SS 2006,

HpS (Hauptseminar):

Advanced Earth Observation Image Data Classification Methods

 

Dozent: Dr. S. Hese; Prof. Dr. C. Schmullius, Lehrstuhl für Fernerkundung, Löbdergraben 32, R.318.1, email: soeren.hese@uni-jena.de, Tel.: 03641/948873

 

Inhalte: In diesem Seminar werden Theorie und Praxis verschiedener fortgeschrittener parametrischer und nicht-parametrischer Klassifikationsverfahren von optischen Fernerkundungsdaten erarbeitet. Ziel ist die intensive Analyse der Vor- und Nachteile von komplexen Bildklassifikationsverfahren im Hinblick auf den Einsatz in unterschiedlichen Anwendungsszenarien. Die Anwendungsmöglichkeiten werden durch eine zusätzliche Präsentation von entsprechenden Veröffentlichungen zum jeweiligen Thema und durch spezifische praktische Übungen mit unterschiedlicher Software erfahren und analysiert.

 

Zielgruppe: Diplom Studenten/innen im Hauptstudium (ggf. n.A. BSc im 3. SJ) mit Schwerpunkt Fernerkundung,

 

Voraussetzungen: Vordiplom Geographie, Eigenmotivation & Selbstständigkeit beim Arbeiten mit fortgeschrittenen Bildverarbeitungsmethoden/FE Softwarepaketen, gute Grundkenntnisse der digitalen Bildverarbeitung.

 

Seminarleistungen:

·    Selbstständige Erarbeitung der Theorie und Praxis zu speziellen Themen der fortgeschrittenen Fernerkundungsdatenklassifikation und -analyse (siehe Themenliste),

·    Präsentation mit Inhalten zur Methodentheorie, zu einer Anwendung (Veröffentlichung) und zur praktischen Umsetzung in der Software (30 Minuten), anschließende Diskussion und

·    praktische Übungen am Rechner  (45 Minuten) (je nach Lizenzsituation ggf. in Kleingruppen).

 

Zur Verfügung stehen folgende Software Pakete: Geomatica 9.1.6; ENVI 4.1; Erdas Imagine 8.7, eCognition 4.0

 

Termine: Vorbesprechung in der ersten Semesterwoche SS06 im Fernerkundungspool. Der Termin wird noch bekannt gegeben.

 

Interessenten tragen sich bitte in die Themenliste im Löbdergraben 32 2.OG, Aushang Geoinformatik ein

 

Themen

Teilnehmer/Semester

Decision Tree Classification – how to build a multistage classification system (ENVI)

 

Expert systems: Knowledge Engineer / Knowledge Classifier – overcoming pixel based traditional classifiers?  (ERDAS Imagine)

 

Neural network & image classification – the Back-Propagation Feed Forward ANN – nonlinear multivariate multiple regressions … uhh! (Geomatica)

 

Hyperclustering for change detection vers. post classification change detection approaches – the post classification dilemma (Geomatica)

 

The art of clustering: Multi-Bit Narenda Goldberg Clustering, Fuzzy K-Means & Isodata Clustering – to cluster or not to cluster (Geomatica)

 

Hyperspectral Data Classification: Spectral Angel Mapper (SAM) – thinking n-dimensional (ENVI)

 

K-Nearest Neighbour non-parametric supervised classification – is it keeping it simple? (Geomatica)

 

Object-Oriented classification I: - change detection with multi temporal object structure – the multi-temporal segmentation problem (eCognition)

 

Object-Oriented classification II: classification with context information and class related features - bridging RS & GIS – the future is now or getting lost in objects? (eCognition)

 

Object-Oriented classification III: how to think in multiple scales - classification using co-occurrence texture and object shape in different scales  (eCognition)

 

 Sören Hese  2.2.2006

 

 

 

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