Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer Lebensraumkartierung unter den Rahmenbedingungen des Trilateralen Monitoring Programms (TMAP) und der FFH-Berichtspflicht auf der Grundlage der Fernerkundung
Gliederung Digitale Kameras Bildflugbedingungen der NLPV Probleme der digitalen Bildflüge 2002-2004 FFH - Lebensraumkartierung
Welche Fernerkundungsdaten werden zur Beantwortung der Fragestellung gebraucht? Analoge panchromatische, CIR oder RGB-Luftbilder? Digitale Luftbilder? Werden im Projekt digitale Luftbilder eines matrix- oder eines zeilenbasierten Systems benötigt? Bedingt durch: - durch die Methode der Bilddaten-Auswertung? - unterschiedliche oder einheitlich hohe Zeilen-Auflösung pan / ms? - werden Einzelbilder mit z.b. 60 %-iger Überlappung benötigt oder ein homogenes Bildmosaik? - welche Auswirkungen auf die Radiometrie ergeben sich, wenn digitale Luftbilder eines Matrixsystems zu homogenen Bildern mosaikiert werden? Welche Kanäle sind für die Beantwortung der Fragestellung notwendig? Welche geometrische und radiometrische Auflösung müssen die Luftbilder haben?
Vorteile digitaler photogrammetrischer Luftbildkameras Die hohe Auflösung und gleichzeitig grosse Schwadbreite Die hohe geometrische Präzision der Lagemessung Die zeitgleiche Erfassung multispektraler und panchromatischer Daten Die schnelle Verfügbarkeit der Daten Der erhöhter Dynamikbereich durch 12 bit anstatt 8 bit Das signifikant bessere Rauschverhältnis zu analogen Daten ---------------------------------------- Der gemessene Grauwert ist im Gegensatz zu analogen Systemen reproduzierbar, d.h. er ist mit physikalisch relevanten Umgebungsparametern messbar Zur Reproduzierbarkeit müssen die Sensoren radiometrisch kalibriert und die Multispektralen Kanäle absolut radiometrisch kalibriert sein
Vorteile und Nachteile matrixorientierter Systeme Vorteile Sie bilden stabile Geometrien ab Geometrische Fehler sind beim Postprocessing korrigierbar Nachteile Die flächenhaften Detektorarrays sind relativ klein Die Synchronisierung der Sensoren ist schwierig, so dass sich Fehler bei der Nachbearbeitung ergeben können Die Orthorektifizierung von Luftbildern mit automatisch erzeugten DLMs ist noch fehlerbehaftet und daher mit Vorsicht zu geniessen.
Vor- und Nachteile von Zeilenkameras Vorteile Für alle Zeilen wird nur eine Optik verwendet Der gesamte Aufnahmebereich wird mit einem Detektorarray erfasst Nachteil Die Messung der äußeren Orientierung mittels Intertialer Messeinheiten (IMU) ist schwierig aber auch zwingend erforderlich. Die Eigenbewegung des Flugzeugs führt zu Verzerrungen, die beim postprocessing mit Hilfe der DGPS- und Intertial-Daten geometrisch korrigiert werden.
Verfügbare Kameras HRSC-AX High Resolution Stereo Camera- Airborne ADS40 Airborne Digital Sensor DMC Digital Mapping Camera Ultracam Large Format Digital Aerial Camera Anbieter DLR Leica Geosystems Z/I Imaging Verfügbar seit 2000 2000 2002 2003 Vexcel Imaging Kanäle 5 pan 4 ms 3 pan 4 ms 4 pan 4 ms 4 pan 4 ms Sensortyp Triplet Stereo Triplet Matrix CCD Matrix CCD Stereo Zeilenauflösung (Pixel) 12172 12000 13800 pan 3000 ms 11500 pan 4008 ms Radiometrische Auflösung 12 12 12 12 Bodenauflösung in cm bei 3000 m Flughöhe Streifenbreite im m bei 3000 m Flughöhe 23 Px 15 30 27 13 Py 1572 3600 4140 3105
Digitale photogrammetrische Kameras im Normenentwurf E DIN 18740-4 Folgende Schwerpunkte behandelt der Entwurf: Anforderungen an digitale photogrammetrische Kameras Anforderungen an Bildflüge mit digitalen Kameras Anforderungen an das digitale Luftbild Prüfung der digitalen Bilder http://www.informatik.hu-berlin.de/~reulke/publikationen/040917_doerstel_reulke_schwebel_dgpf_halle.pdf
Leybucht DMC 2003
Bildflug-Bedingungen Bedingungen der NLPV Zeitfenster zwischen Juli und Mitte September möglichst an einem einzigen Tag Witterungsbedingungen konstante, ruhige Lage Sonnenstand > 30 mindestens 95 % Wolkenfreiheit Besonderheiten im Wattenmeer das Quellerwatt sollte optimal entwickelt sein Niedrigwasser-Flug Maßstab oder Bodenpixelauflösung Maßstab 1 : 10.000 (analoger Bildflug) Pixelauflösung 32 cm x 32 cm (digitaler Bildflug) N. Hecker 10/2003
Welche Auswirkungen haben inhomogene Bildflug-Rahmenbedingungen Der Aufwand für die nachfolgende Datenauswertung erhöht sich u.u. enorm Die in den Bilddaten zu analysierenden Objekte weisen bei inhomogenen Rahmenbedingungen unterschiedliche Rückstreuungsverhalten auf.
Probleme aus den Befliegungen mit der HRSC-AX und der DMC HRSC-AX-Bildflug der Ostfriesischen Inseln vom 01.10.2002 Teilbewölkung Starker Schattenwurf Rauschen in den multispektralen Kanälen, so dass die Daten umfassend nachprozessiert wurden (ergebnislos) Die Nachbefliegung der Inseln fand am 09.09.2004 statt DMC-Bildflug des Ostfriesischen Küstenvorlandes und des Jadebusens vom 07.08.2003 Die ersten Orthophoto-Lieferungen wiesen geometrische Fehler und Verzerrungen auf, die in den Originalen nicht vorhanden waren. Das liegt daran, dass auch die DMC-Höhendaten fehlerhaft waren. Verzerrungen in den Orthophotos entstehen dann, wenn sie auf der Grundlage eines fehlerhaften automatisch erzeugten DLM berechnet werden. Die gesamten DMC-Daten mussten wegen zahlreicher Fehler (Lage / Projektion) mit zusätzliche Passpunkten von Grund auf neu berechnet werden. Das Digitale Oberflächenmodell DOM musste mit hohem manellem Aufwand korrigiert werden.
Norderney Beispiel Rauschen in den HRSC-AX-Daten vom 01.10.2002 Ein starkes Rauschen (wechselnde Helligkeiten in den Kanälen) tritt auf folgenden Inseln auf Baltrum Norderney Spiekeroog Juist
Geometrische Verzerrungen in DMC-Daten Bei der Orthobild- Berechnung wurde ein fehlerhaftes digitales Oberflächenmodell verwendet, das automatisiert erzeugt wurde Gründe Die automatische Korrelation ist im strukturarmen Projektgebiet sehr schwierig Bei manueller Nachbearbeitung sind feine Strukturen nur sehr schlecht zu erkennen Die Qualität überlappender Bilder ist sehr unterschiedlich Reflektionen an feuchten Flächen führen zu fehlerhaften Höhendaten Die DMC war zum Aufnahmezeitpunkt noch nicht ausgereift
Aus der Befliegung mit der DMC ist folgendes Fazit zu ziehen Automatisiert erzeugte digitale Oberflächenmodelle sollten aufgrund der hohen Fehlerquote in den Höhendaten bei der Orthobildberechnung nicht verwendet werden Zur Berechnung der Orthophotos empfiehlt die Nds. Landesvermessung (LGN) digitale Geländemodelle der Landesvermessung zu verwenden
Die angewendete Methode bei der Orthobildberechnung ist entscheidend für die Qualität der Orthobilder die Methode cubic convolution sollte angewendet werden, da die Methode nearest neighbour zu unnötigen Treppeneffekten führt
Radiometrie Die DMC-Daten wurden radiometrisch nachbearbeitet. Postprozessing-Schritte werden sowohl bei Matrix- als auch bei Zeilen-Systemen durchgeführt. Nachbearbeitungen sind immer mit Informationsverlust verbunden Nachbearbeitungen führen zu einer neuen Information, die im Extremfall mit dem Original nicht mehr vergleichbar ist, wie die nachfolgenden Histogramme belegen Original LGN nachbearbeitet
Salzwiesen Wangerooge HRSC-AX 2004
FFH-Kartierung terrestrischer Bereiche mit Bewertung des Erhaltungszustandes 1. FFH-Lebensraumtypen 1130 Brackröhrichte der Ästuare 1150 Lagunen 1310 Quellerwatt 1320 Schlickgraswatt 1330 Atlantische Salzwiese 2110 Primärdünen 2120 Weißdünen mit Strandhafer 2130 Graudünen mit krautiger Vegetation 2140 Krähenbeer-Heiden der Küsten 2150 Caluna-Heide auf Küstendünen 2160 Sanddorngebüsch 2170 Kriechweidengebüsch 2180 Bewaldete Küstendünen 2190 Feuchte Dünentäler 7120 Sehestedter Außendeichsmoor Die Bewertung des Erhaltungszustandes erfolgt auf der Grundlage stichpunktartiger Flächenbegutachtung, Gebietsbetrachtung sowie einer Einschätzung basierend auf Ortskenntnissen
2. Erfassung ergänzender TMAP-Typen Vegetation der besonders schutzwürdigen feuchten Dünentäler a. Anmoorheiden, TMAP-Code H.3.1 b. Kalkflachmoor-Vegetation, TMAP-Code H.2.2 c. Strandlings-Vegetation, TMAP-Code H.1.3 Vegetation, die im Küstenbereich problematisch zugenommen hat: a. Quecken-Bestände der Salzwiesen, TMAP-Code S.3.7 b. Kartoffelrosen-Bestände der Dünen, TMAP-Code X.7.4 3. Erfassung des Grünlandes und des Siedlungsbereiches ohne innere Differenzierung
Ziele Verringerung des Zeitaufwandes bürogebundener Arbeitsschritte Vermeidung unkalkulierbare Fehler aus - klassischer Interpretation - Georeferenzierung - Digitalisierung gezeichneter Folien Verlagerung der Kosten aus Georeferenzierung und Digitalisierung auf die Qualität der Bilddaten Verbesserung der Qualität der Ergebnisse bezüglich a) Lagegenauigkeit linienhafter und flächiger Elemente b) Inhaltlich, durch verstärkte Geländearbeit N. Hecker 10/2003
Projektbearbeitung Lebensraumkartierung per Werkvertrag Auftragnehmer: nature-consult Kooperationspartner GDF Hannover Projektzeitraum: Mai 2004 bis Oktober 2005
Projekt-Ablauf 24.05.2004 Projektbeginn Mai 2004 Übergabe der HRSC-AX- und DMC-Daten Ende Juni 2004 Die geometrische und radiometrischen Qualität der DMC-Daten wird beanstandet 01.07.2004 Vollständige Neubearbeitung der DMC-Daten ab 10.08.2004 sukzessive Lieferung von homogenen Orthophoto-Mosaiken durch die Bildflugfirma Mai - Oktober 2004 Arbeitsschritte zur Fernerkundung sowie vegetationskundliche Feldarbeit mit Zustandsbewertung gemäß FFH-Berichtspflicht ab Oktober 2004 Beginn der Nachbearbeitung der Feldblätter im GIS Januar 2005 Bericht zur Fernerkundung Oktober 2005 Projektende
Arbeitsschritte Ausmaskierung nicht zu klassifizierender Gebiete Erstellen von Masken für die Einheiten Salzwiesen, Dünen, Grünland Festlegen von repräsentativen Trainingsgebieten, Einlesen der Luftbilder Vorklassifikation mit der freien Software GRASS Raster- und Vektor-basierte Filterung der Vorklassifizierung Erstellen von Geländekarten im Maßstab 1 : 3.000 (Luftbild überdeckt mit dem Endprodukt (Vektoren) der Klassifikation Geländearbeit - zur Überprüfung und Korrektur der klassifizierten Geometrien und der Inhalte - zur gebietsweisen Bewertung des FFH-Erhaltungszustandes Digitalisierung der Korrekturen aus der Geländearbeit
Beispiel für die (Aus-) Maskierung der Obereinheiten
Gründe für die Maskierung von Objekten Masken dienen der Verringerung der klassifizierbaren Einheiten in einer Obereinheit Unterschiedliche Objekte können die selben spektralen Eigenschaften besitzen - Masken verhindern fehlerhafte Zuordnungen bei der Klassifikation - Masken erleichtern die Fehlererkennung und -Korrektur Masken reduzieren die Rechenzeit für eine Klassifizierungs- Session -------------------------------------------------------------------- Ausmaskiert wurden: Verkehrswege, Flugplätze, Parkplätze Siedlungsflächen, Einzelgehöfte Hauptpriele, Seen Klassifizierungsmasken wurden gebildet für die Obereinheiten: Salzwiesen, Dünen, Grünland
Beispiel Trainingsflächen Beispiel der Attributstruktur der Trainingsflächen ID Serie TMAP Serie_ID All_ID TMAP_ID 0 Xero X.7.1 1 171 71 1 Hygro H.5 2 25 5 2 Halo S.1.1 3 311 11
Trainingsflächen Sie müssen einen repräsentativen Querschnitt der spektralen Eigenschaften der zu klassifizierenden Vegetationstypen abdecken. Sie müssen homogene Stichproben der zu erfassenden Einheiten sein und gleichzeitig deren spektrale Variabilität so exakt wie möglich wiederspiegeln. Die Qualität der Trainingsflächen ist entscheidend für die Qualität der Klassifizierung ------------------------------------------------ Sie wurden im Projekt in engem Zusammenspiel zwischen den Spezialisten der Fernerkundung und der Vegetationskunde erarbeitet. Sie wurden aus vegetationskundlichen Projektdaten der Jahre 2001 bis 2003 gebildet. Sie wurden am Monitor mit der Hintergrunddarstellung des RGB-Komposites digitalisiert. -------------------------------------------------- Das methodische Vorgehen bei der Referenzflächen-Bestimmung ist sehr stark durch die straffe Projektabwicklung im Jahr 2004 geprägt. Eine fehlerfreie Trainingsflächen-Auswahl ist m.e. nur im Gelände möglich.
Analyse-Schritte der Fernerkundung Vor der Analyse wurde die geometrische Auflösung der Luftbilder von 32 cm auf 64 cm reduziert. Die Rechenzeit bei der Klassifizierung verringert sich dadurch erheblich. Inhaltliche oder qualitative Einbußen entstehen dadurch nicht. Analysen wurden innerhalb der Obergruppen-Masken ausschließlich mit den spektralen Kanälen blau, grün, rot, infrarot und panchromatisch durchgeführt. Textur- und Relief-Analysen wurden insbesondere mit den Luftbildern der Inseln vom 01.10.2002 getestet. Die Fehler in den Bilddaten (Rauschen) und in den Höhendaten lassen keine Textur- und Relief-Analysen zu. Schattenanalysen wurden mit den HRSC-AX-Daten der Inseln ansatzweise durchgeführt und waren bei der Analyse von Nachbarschaftsbeziehungen erfolgreich.
Klassifizierungsmethode in GRASS In der freien Software GRASS fand eine hierarchische Vorklassifikation statt Dafür wurde der Sequential Maximum a Posteriori (SMAP) multispektrale Segmententierungsalgorithmus zusammen mit dem Multiscale Random Field (MSRF) Modell angewendet. Diese Klassifizierung arbeitet nicht pixelorientiert, sondern als Pyramidenklassifizierung. Dabei werden sowohl radiometrische als auch geometrische Informationen einbezogen und Nachbarschaftsbeziehungen zwischen Pixeln berücksichtigt.
Filterung nach der Vorklassifikation Die Filterschritte wurden zwischen den Spezialisten der Fernerkundung und der Vegetationskunde empirisch festgelegt. Es wurden 9 rasterbasierte Filterungen in GRASS vorgenommen: - 7 Filterungen mit 5 x 5 Pixeln nach der Methode nearest neighbour - 2 Filterungen mit 9 x 9 Pixeln Anschliessend wurden die Klassifizierungsergebnisse der Dünen und Salzwiesen zu einem einzigen Rasterdatensatz zusammengefügt. Der letzte Schritt in GRASS war die Vektorisierung der Rasterdatei. In ArcGIS folgte eine abschliessende Vektor-basierte Filterung, um zu einer sinnvollen minimalen Flächengrösse (200 m²) zu gelangen. Mit diesem Ergebnis wurden die Feldkarten im Maßstab 1 : 3.000 im Format DIN A4 erstellt.
Beispiel einer Feldkarte aus dem Bereich Jadebusen
Vorläufiges Ergebnis Die Verwendung digitaler photogrammetrischer Kamerasysteme ist bei vergleichbaren Projekten aufgrund der technische Entwicklung sinnvoll. Die Methode, die digitalen Luftbilder zu klassifizieren, bringt brauchbare Ergebnisse. Die digitalen Luftbilddaten des terrestrischen Bereichs des Nationalparks konnten im Projekt in einer Vegetationsperiode in Relation zu klassischen Kartiermethoden in relativ kurzer Zeit ausgewertet werden. Für zukünftige Projekte gilt: Die Orthobilderstellung mit automatisch gerechneten DOMs ist noch mit Vorsicht zu geniessen. Korrekte Bilddaten digitaler Systeme müssen schneller verfügbar sein. Gleichzeitig zur Befliegung müssen im Gelände Trainingsflächen für die nachfolgende Klassifizierung erfasst werden. Die Methode der Klassifizierung zur Analyse von terrestrischen Küstenhabitaten muss weiter verfeinert werden. Textur- und Reliefanalysen müssen zukünftig intensiver genutzt werden. Die Weiterentwicklung des Analyseverfahrens ist vielversprechend
Lüttje Hörn