Fernerkundungsmethoden zur Klassifikation der Landbedeckung in Satellitendaten mit mittlerer räumlicher Auflösung über große Flächen

Es existieren oder wurden zahlreiche Programme zur Landbedeckungskartierung über große Flächen vorgeschlagen, die auf mehreren Bildern und Sensoren basieren, oft im Kontext nationaler Forstüberwachungs-, Mapping- und Modellierungsinitiativen weltweit. Häufig verwendete methodische Schritte wurden identifiziert, die die Datenerfassung und -vorverarbeitung, die Entwicklung der Kartenlegende, den Klassifizierungsansatz, die Stratifikation, die Einbeziehung von Begleitdaten und die Genauigkeitsbewertung umfassen. Im Allgemeinen müssen die Verfahren, die bei der Klassifikation von Landbedeckungen über große Flächen verwendet werden, robust und wiederholbar sein; aufgrund der Datenbeschaffungsparameter ist es wahrscheinlich, dass die Erstellung der Karten auf der Klassifikation mit ursprünglichen Bilddaten aus verschiedenen Saisonalitäten und möglicherweise aus unterschiedlichen Jahren und von verschiedenen Sensoren durchgeführt wird. Diese Situation stellt einige neue Herausforderungen dar, die über die hinausgehen, die bei der Klassifikation einzelner Bilder über große Flächen auftreten. Ziel dieses Papiers ist es, die allgemeinen Ansätze zur Klassifikation von Landbedeckungen mit satellitengestützten Fernerkundungsmethoden mit mittlerer räumlicher Auflösung zu überprüfen und zu bewerten, um die herausragenden Probleme zu identifizieren, die überwunden werden müssen, um ein Protokoll zur Landbedeckungsklassifikation über große Flächen umzusetzen.