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Veröffentlicht von:Ingelore Ritter Geändert vor über 9 Jahren
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Das Skalenproblem im Precision Farming
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M. Streif - Skalenproblem
Inhaltsübersicht Hintergrund - Warum Precision Farming? Precision Farming - Worum geht es? Skalierung Fernerkundung - einschränkende Faktoren Das Skalenproblem M. Streif - Skalenproblem
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M. Streif - Skalenproblem
Hintergrund Bewirtschaftungsweise (früher/praxisüblich) einheitliche Bewirtschaftung der Felder aufgrund von Schwellenwerten Landwirt kann nur bedingt auf schlaginterne Unterschiede eingehen Bereiche mit hohem Ertragspotential bleiben unterversorgt Bereiche mit geringem Ertragspotential werden überversorgt Folge: - Belastung der Ökosysteme - unnötige Ausgaben für den Landwirt - Gewinnverlust M. Streif - Skalenproblem
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M. Streif - Skalenproblem
Precision Farming Worum geht es? Erfassung auftretender räumlicher Phänomene in der Landwirtschaft z.B.: - Bodenart - Wasser- und Nährstoffversorgung - Unkrautverteilung - Struktur/Intensität von Pflanzenkrankheiten - Ertragspotential Phänomene variieren innerhalb und zwischen den Feldern Es ergibt sich eine heterogene Struktur. M. Streif - Skalenproblem
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Bedeutung der Skalierung
Diagnose von: Pflanzenkrankheiten Schädlingen Unkräutern innerhalb eines Feldes Erfassung der Vitalität, Produktivität der Pflanzen unterschiedlicher Felder Notwendigkeit verschiedener Skalen ! M. Streif - Skalenproblem
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Definition-Skalierung
Scale spatial spatial-temporal temporal spatial spatial-temporal temporal cartographic geographic operational resolution cartographic geographic operational resolution cartographic scale ( Kartenmaßstab ): - Strecke auf der Karte = Strecke auf der Erdoberfläche - großmaßstäbige Karte bedeckt eine kleinere Fläche - enthält mehrere detaillierte Informationen M. Streif - Skalenproblem
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Definition-Skalierung
Scale spatial spatial-temporal temporal spatial spatial-temporal temporal cartographic geographic operational resolution cartographic geographic operational resolution geographic scale: - beschreibt die Größe oder räumliche Ausdehnung eines Gebietes - große Skalierung deckt ein größeres Gebiet ab, als kleine Skalierung - Bsp.: Ausdehnung von „Nestern“ im Acker große Skalierung Verbreitung von Erregern in einem Nest kleine Skalierung M. Streif - Skalenproblem
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Definition-Skalierung
Scale spatial spatial-temporal temporal spatial spatial-temporal temporal cartographic geographic operational resolution cartographic geographic operational resolution operational scale: - Skalierung, in der bestimmte Prozesse (Phänomene) in einer Umgebung „operieren“ (wirken/arbeiten) - Bsp.: Ein Wald „operiert“ in einer größeren Skalierung, als ein einzelner Baum M. Streif - Skalenproblem
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Definition-Skalierung
Scale spatial spatial-temporal temporal spatial spatial-temporal temporal cartographic geographic operational resolution cartographic geographic operational resolution resolution scale: - drückt die Größe des kleinsten unterscheidbaren Teils eines Objektes aus - Bsp.: Abtastfähigkeit eines Satelliten Meter Bodenauflösung pro Pixel Skalierung eines Rasterbildes Einheit pro Pixel M. Streif - Skalenproblem
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Skalierung in der Fernerkundung
Skalierung = räumliche Auflösung definiert durch zwei Begriffe: - extent Größe und räumliche Ausdehnung des Untersuchungsgebietes - grain Auflösung der Daten bestimmt den Grad der Detailgenauigkeit definiert über die kleinste identifizierbare Fläche M. Streif - Skalenproblem
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Fernerkundung Erfassungsmöglichkeiten Luftbilder Satellitenbilder M. Streif - Skalenproblem
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Fernerkundung Die Nutzung einschränkende Faktoren geringe Überfliegungshäufigkeit der Satelliten (z.B. 16 Tage) Schädlingsbefall eines Feldes erfolgt innerhalb kürzester Zeit funktioniert nicht bei Nacht und Bewölkung große Lücken in den aufeinanderfolgenden Aufnahmen beschränkte Fruchtartenklassifikation schlechtere Bestandesbeobachtung Luftbildaufnahmen zwar unter der Wolkendecke möglich, eine hinreichende zeitliche Auflösung jedoch nicht bezahlbar Skalenabhängigkeit aufgrund der Atmosphäre M. Streif - Skalenproblem
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Das Skalenproblem Zielsetzung - optimale Skalierung für jeweilige Studie bestimmen - Effekte der Skalierung beurteilen Probleme 1. Welche Auflösung ermöglicht die beste Erkennung abnormer Erscheinungsbilder? bei unterschiedlicher räumlicher Auflösung, erscheint ein räumliches Muster homogen bzw. heterogen Faktoren, die in einer Skala wichtig sind, könnten in einer anderen unbedeutend sein M. Streif - Skalenproblem
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Das Skalenproblem - Für optimale Erkennung bestimmter Phänomene ist folgendes zu beachten: a) Ein Skalenwechsel verursacht einen Informationsverlust Beispiel: Zuckerrübenaufnahmen aus unterschiedlichen Höhen (Aufnahmen im nahen Infrarot) 3 m 50 m 250 m 400 m Bilder von: K. Voss, A.Schmitz ( - mit niedriger Auflösung Grad der Schädigung nur schätzbar - mit hoher Auflösung genaue Identifikation der Schädigung M. Streif - Skalenproblem
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Das Skalenproblem b) zu hohe Auflösung kann zu Informationsverlust führen maximale Information 1 Abnahme der räumlichen Auflösung Informationsgrad 0= keine Information 1= maximale Information obere und untere Limit der Auflösung definieren abhängig von der Größe und Struktur eines Gebietes M. Streif - Skalenproblem
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Das Skalenproblem 2. Können Unterschiede in den hochauflösenden Daten
auch in gröber auflösenden Daten erkannt werden? Methode: Maximum Likelihood Classifikation gegeben: - bekannter Datensatz - aus Trainingsgebieten klassifiziert Trainingsgebiet: - in einem Bild identifizierter Teil der Erdoberfläche - Eigenschaften aus Geländebeobachtungen bekannt - dienen als Klassenrepräsentation - Klasse = Gruppe von Geo-Objekten (Nadelwälder, Ackerflächen) M. Streif - Skalenproblem
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Maximum Likelihood Classifikation
Das Skalenproblem Maximum Likelihood Classifikation Berechnungen - Varianz, Kovarianz und Mittelwerte für jede Klasse Wahrscheinlichkeitsfunktionen Pixel den Klassen zuweisen, zu denen sie am wahrscheinlichsten gehören Voraussetzung: Normalverteilung der Bildelemente um den Klassenmittelpunkt M. Streif - Skalenproblem
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Das Skalenproblem Genauigkeit der Bildklassifikation - durch zwei Faktoren gekennzeichnet: a) Einfluß von Randpixel - Randpixel enthalten gemischte Elemente - feinere Auflösung reduziert Anzahl der Pixel, die auf den Rand eines Objektes fallen bessere Klassifikation M. Streif - Skalenproblem
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Das Skalenproblem Genauigkeit der Bildklassifikation b) spektrale Veränderung - höhere Auflösung steigert Multispektralsignatur eines Objektes - spektrale Vielfalt reduziert spektrale Trennbarkeit der Klassen niedrigere Genauigkeit in der Klassifikation optimale Klassifikation: - Kombination beider gegensätzlichen Faktoren - Wichtigkeit der Faktoren variiert in Abhängigkeit von der Größe des zu beobachtenden Objektes M. Streif - Skalenproblem
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Das Skalenproblem 3. Lange Zeiten bis zur Nutzung der Daten Bäume 0,1m 1m 10m 100m 1km 10km 100km Meteorologie 0,0001 0,001 1 Tag 1 Woche 1 Monat 1 Jahr 10 Jahre 100 Jahre Geologie Landwirt- schaft räumliche Skalierung zeitliche Skalierung Vegetation Landwirt möchte wissen, wie seine Bewirtschaftungsmaßnahmen am jeweiligen Standort wirken. Ertragskontrolle dauert sehr lange Es muß möglich sein, dem Landwirt die Daten am gleichen Tag zugänglich zu machen. M. Streif - Skalenproblem
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Zusammenfassung Grundsätzlich: - je einfacher die Fragestellung, desto sicherer die Auswertung - Trennung von Wald/Nichtwald oder Vegetation/Nichtvegetation ohne Geländekontrolle möglich Skalenabhängigkeit eines Phänomens sollte bekannt sein ( Trainingsgebiete, Referenzmessungen am Boden) Skalenabhängigkeit ist oft standort- und zeitabhängig Erfassung der landwirtschaftlichen Produktion mit einer bestimmten Skalierung nicht möglich man benötigt eine Vielzahl von Skalen M. Streif - Skalenproblem
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Literaturübersicht Kühbauch, W. (2002): Fernerkundung – eine Zukunftstechnologie im Präzisionspflanzenbau. In: Werner, A. & A. Jarfe (Hrsg.): Precision Agriculture – Herausforderung an die integrative Forschung, Entwicklung und Anwendung in der Praxis. KTBL Sonderveröffentlichung 038, S.79 – 87 Grenzdörfer, G. (1998): Dokumentation und Analyse kleinräumiger Heterogenität mit Fernerkundung und GIS. In: Erfassung der kleinräumigen Heterogenität, KTBL/ATB-Workshop vom Januar 1998 in Potsdam. S.93 – 105 Cao, C. & N.S. Lam (1997): Understanding the scale and resolution effect in remote sensing and GIS. In: Quattrochi, D.A. & M.F. Godchild (eds.): Scale in remote sensing and GIS. S Institut für Geodäsie und Geoinformatik (Universität Rostock): Geoinformatik-Lexikon ivego.uni-muenster.de/Vorlesung/FE_Script/Start.html: Kapitel 3.7, Klassifikation M. Streif - Skalenproblem
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Heterogenität M. Streif - Skalenproblem
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