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2014-12-15Dissertation DOI: 10.18452/17082
Quantifying urban land cover by means of machine learning and imaging spectrometer data at multiple spatial scales
dc.contributor.authorOkujeni, Akpona
dc.date.accessioned2017-06-18T13:31:30Z
dc.date.available2017-06-18T13:31:30Z
dc.date.created2014-12-18
dc.date.issued2014-12-15
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/17734
dc.description.abstractDas weltweite Ausmaß der Urbanisierung zählt zu den großen ökologischen Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Die Fernerkundung bietet die Möglichkeit das Verständnis dieses Prozesses und seiner Auswirkungen zu erweitern. Der Fokus dieser Arbeit lag in der Quantifizierung der städtischen Landbedeckung mittels Maschinellen Lernens und räumlich unterschiedlich aufgelöster Hyperspektraldaten. Untersuchungen berücksichtigten innovative methodische Entwicklungen und neue Möglichkeiten, die durch die bevorstehende Satellitenmission EnMAP geschaffen werden. Auf Basis von Bilder des flugzeugestützten HyMap Sensors mit Auflösungen von 3,6 m und 9 m sowie simulierten EnMAP-Daten mit einer Auflösung von 30 m wurde eine Kartierung entlang des Stadt-Umland-Gradienten Berlins durchgeführt. Im ersten Teil der Arbeit wurde die Kombination von Support Vektor Regression mit synthetischen Trainingsdaten für die Subpixelkartierung eingeführt. Ergebnisse zeigen, dass sich der Ansatz gut zur Quantifizierung thematisch relevanter und spektral komplexer Oberflächenarten eignet, dass er verbesserte Ergebnisse gegenüber weiteren Subpixelverfahren erzielt, und sich als universell einsetzbar hinsichtlich der räumlichen Auflösung erweist. Im zweiten Teil der Arbeit wurde der Wert zukünftiger EnMAP-Daten für die städtische Fernerkundung abgeschätzt. Detaillierte Untersuchungen unterstreichen deren Eignung für eine verbesserte und erweiterte Beschreibung der Stadt nach dem bewährten Vegetation-Impervious-Soil-Schema. Analysen der Möglichkeiten und Grenzen zeigen sowohl Nachteile durch die höhere Anzahl von Mischpixel im Vergleich zu hyperspektralen Flugzeugdaten als auch Vorteile aufgrund der verbesserten Differenzierung städtischer Materialien im Vergleich zu multispektralen Daten. Insgesamt veranschaulicht diese Arbeit, dass die Kombination von hyperspektraler Satellitenbildfernerkundung mit Methoden des Maschinellen Lernens eine neue Qualität in die städtische Fernerkundung bringen kann.ger
dc.description.abstractThe global dimension of urbanization constitutes a great environmental challenge for the 21st century. Remote sensing is a valuable Earth observation tool, which helps to better understand this process and its ecological implications. The focus of this work was to quantify urban land cover by means of machine learning and imaging spectrometer data at multiple spatial scales. Experiments considered innovative methodological developments and novel opportunities in urban research that will be created by the upcoming hyperspectral satellite mission EnMAP. Airborne HyMap data at 3.6 m and 9 m resolution and simulated EnMAP data at 30 m resolution were used to map land cover along an urban-rural gradient of Berlin. In the first part of this work, the combination of support vector regression with synthetically mixed training data was introduced as sub-pixel mapping technique. Results demonstrate that the approach performs well in quantifying thematically meaningful yet spectrally challenging surface types. The method proves to be both superior to other sub-pixel mapping approaches and universally applicable with respect to changes in spatial scales. In the second part of this work, the value of future EnMAP data for urban remote sensing was evaluated. Detailed explorations on simulated data demonstrate their suitability for improving and extending the approved vegetation-impervious-soil mapping scheme. Comprehensive analyses of benefits and limitations of EnMAP data reveal both challenges caused by the high numbers of mixed pixels, when compared to hyperspectral airborne imagery, and improvements due to the greater material discrimination capability when compared to multispectral spaceborne imagery. In summary, findings demonstrate how combining spaceborne imaging spectrometry and machine learning techniques could introduce a new quality to the field of urban remote sensing.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
dc.rightsNamensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine Bearbeitung
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/
dc.subjectBerlinger
dc.subjecthyperspektralger
dc.subjectmaschinelles Lernenger
dc.subjectEnMAPger
dc.subjectstädtische Fernerkundungger
dc.subjectabbildende Spektrometrieger
dc.subjectSupport Vektor Regressionger
dc.subjectRegressionsverfahrenger
dc.subjectsub-pixel Analyseger
dc.subjectstädtische Landbedeckungger
dc.subjectVIS modelger
dc.subjectBerlineng
dc.subjecthyperspectraleng
dc.subjectmachine learningeng
dc.subjectEnMAPeng
dc.subjecturban remote sensingeng
dc.subjectimaging spectrometryeng
dc.subjectsupport vector regressioneng
dc.subjectregression algorithmseng
dc.subjectsub-pixel mappingeng
dc.subjecturban land covereng
dc.subjectVIS modeleng
dc.subject.ddc550 Geowissenschaften
dc.titleQuantifying urban land cover by means of machine learning and imaging spectrometer data at multiple spatial scales
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-100223810
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/17082
dc.identifier.alephidBV042247101
dc.date.accepted2014-11-21
dc.contributor.refereeHostert, Patrick
dc.contributor.refereeSomers, Ben
dc.contributor.refereeWaske, Björn
dc.subject.dnb31 Geowissenschaften
dc.subject.rvkRF 96232
dc.subject.rvkRF 96636
local.edoc.pages159
local.edoc.type-nameDissertation
local.edoc.institutionMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

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