Zusammenfassung
Der folgende Beitrag beschreibt neue Ansätze zur Klassifikation sowie zur Clusteranalyse multispektraler Landsat TM Daten mittels neuronaler Netze. Dabei werden die Vorteile neuronaler Netze bei nicht gaußverteilten Stichproben im Merkmalraum erläutert. Weiterhin werden die untersuchten Netztopologien und -modelle vorgestellt, wobei für die Klassifikation überwacht trainierte dreistufige Backpropagation Netze auf Pixel- und Texturebene zugrunde gelegt wurden. Zur Clusteranalyse wurde eine verallgemeinerte selbstorganisierende Kohonen Map gewählt, deren Ergebnisse durch direkte Abbildung der Netztopologie im Ausgangslayer auf den RGB—Farbwürfel visualisiert werden können. Aufgrund der dort gültigen topologischen Nachbarschaftsbeziehungen kennzeichnet die Ähnlichkeit von Pixelfarben im Ergebnisbild Klassenverwandschaften im Merkmalraum. Die Arbeitsweise der vorgestellten Techniken wird anhand von Beispielklassifikationen erläutert.
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Groß, M., Seibert, F. (1991). Multispektralklassifikation von Fernerkundungsdaten mittels neuronaler Netze. In: Radig, B. (eds) Mustererkennung 1991. Informatik-Fachberichte, vol 290. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-08896-8_10
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