A new information fusion method for land-use classification using high resolution satellite imagery

Satellite image classification involves designing and developing efficient image classifiers. With satellite image data and image analysis methods multiplying rapidly, selecting the right mix of data sources and data analysis approaches has become critical to the generation of quality land-use maps. In this study, a new postprocessing information fusion algorithm for the extraction and representation of land-use information based on high-resolution satellite imagery is presented. This approach can produce land-use maps with sharp interregional boundaries and homogeneous regions. The proposed approach is conducted in five steps. First, a GIS layer - ATKIS data - was used to generate two coarse homogeneous regions, i.e. urban and rural areas. Second, a thematic (class) map was generated by use of a hybrid spectral classifier combining Gaussian Maximum Likelihood algorithm (GML) and ISODATA classifier. Third, a probabilistic relaxation algorithm was performed on the thematic map, resulting in a smoothed thematic map. Fourth, edge detection and edge thinning techniques were used to generate a contour map with pixel-width interclass boundaries. Fifth, the contour map was superimposed on the thematic map by use of a region-growing algorithm with the contour map and the smoothed thematic map as two constraints. For the operation of the proposed method, a software package is developed using programming language C. This software package comprises the GML algorithm, a probabilistic relaxation algorithm, TBL edge detector, an edge thresholding algorithm, a fast parallel thinning algorithm, and a region-growing information fusion algorithm. The county of Landau of the State Rheinland-Pfalz, Germany was selected as a test site. The high-resolution IRS-1C imagery was used as the principal input data.

The surface exchange of trace gases in the tropics and savannas

ZusammenfassungDie Spurengase NOx (Stickstoffoxid (NO) und Stickstoffdioxid (NO2)) haben massgeblichen Einfluss auf die Produktion von OH (Hydroxylradikal) und Ozon (O3) in der Troposphäre. Die Bodenemissionen dieser Gase sind weitgehend unbekannt. Das Ziel dieser Arbeit war, die für die NO Bodenemissionen relevanten Prozesse durch Labor und Feldmessungen zu untersuchen und diese durch Modellsimulationen für zwei Regionen, ein tropisches Regenwaldgebiet in Rondônia (Brasilien) und subtropische Savannen in Zimbabwe abzuschätzen. Unter Verwendung der gemessenen NO Werte ergaben die Simulationen mit einem modifizierten prozessorientierten Modell, dass Abholzung in den Tropen nach einer kurzzeitigen Erhöhung zu einer langfristigen Abnahme der Bodenemissionen führt. Ein 'up scaling' der Modellresultate ergab ausgehend von der ursprünglichen Bewaldung der Region eine Verdopplung der NO Bodenemission bis 1999. Sowohl für nährstoffarme Böden der Tropen als auch für die nährstoffreichen Savannenböden waren Landnutzung und Bodenfeuchte die wichtigsten Einflussgrössen für die Regulierung der Emissionen. Über den Zeitraum eines Jahres waren die Emissionsraten der Tropen (0.49 kgNhayr-1) ungefähr halb so gross wie die der subtropischen Savannen (0.86 kgNhayr-1). Solange die Abholzung der Regenwälder voranschreitet werden die Tropen starken Einfluss auf die troposphärische Chemie haben.

Der Austausch von Stickstoffmonoxid zwischen Boden und Atmosphäre unter besonderer Berücksichtigung des Bodenwassergehaltes

Stickstoffmonoxid (NO) ist als reaktives Spurengas eine wichtige Komponente atmosphärenchemischer Prozesse und hat somit einen bedeutenden Einfluss auf die Zusammensetzung der Atmosphäre. Eine Hauptquelle des Spurengases stellen bodenmikrobiologische Prozesse dar, deren regionaler und globaler Anteil weiterhin mit größeren Unsicherheiten geschätzt wird. Ursache für die schwere Abschätzbarkeit der NO-Freisetzung aus Böden ist die hohe räumliche Variabilität der steuernden Faktoren. Als einer der wichtigsten Faktoren, die die Freisetzung von NO aus Böden regeln, gilt der Bodenwassergehalt. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, den Zusammenhang zwischen NO-Freisetzung, Bodenwassergehalt, den Bodeneigenschaften und den Standortbedingungen zu untersuchen und diesen möglichst zu quantifizieren. Dazu sind Bodenproben unterschiedlicher Landnutzungen in einem kleineren Wassereinzugsgebiet im Rheingau im Labor, unter kontrollierten Bedingungen, untersucht. Der charakteristische Zusammenhang zwischen Bodenfeuchte und NO-Freisetzung, die sogenannte Bodenfeuchtekurve, kann demnach weitestgehend auf die gemessenen Bodenmerkmale der untersuchten Proben zurückgeführt werden. Anhand der Bodenmerkmale kann die Bodenfeuchtekurve zufriedenstellend vorhergesagt werden. Dabei zeigt vor allem der Humusgehalt der Böden einen dominierenden Einfluss. Er ist die Variable, die die Unterschiede der Böden beim Zusammenhang zwischen Bodenfeuchte und NO-Freisetzung am besten und hinreichend erklären kann. Zur Konstruktion der Bodenfeuchtekurve müssen die optimale Bodenfeuchte und die dabei herrschende Freisetzung, sowie die obere Bodenfeuchte, bei der keine NO-Freisetzung mehr stattfindet, bekannt sein. Diese charakteristischen Punkte lassen sich durch lineare Regressionsmodelle gut aus den Bodeneigenschaften ableiten. Auf räumlicher Ebene werden die Bodeneigenschaften durch die standörtlichen Bedingungen geprägt, die wiederum Ausdruck der landschaftlichen Ausstattung sind. In der Kulturlandschaft kann der Mensch aufgrund seiner Landnutzungsansprüche als der dominierende Faktor angesehen werden. Die Landnutzung orientiert sich an den landschaftlichen Bedingungen und bestimmt in hohem Maße wichtige Bodeneigenschaften, die zu den erklärenden Merkmalen bei der Beziehung zwischen Bodenwassergehalt und NO-Freisetzung gehören. Die in erster Linie wirtschaftlich orientierten Kartenwerke Bodenschätzung, Weinbergsbodenkartierung und forstliche Standortkartierung sind dementsprechend geeignete Grundlagen, um eine Regionalisierung der Landschaft in - bezüglich der NO-Freisetzung - weitgehend homogene Flächen durchführen zu können. Eine hierauf beruhende Regionalisierung ist dazu geeignet, die räumliche Variabilität der NO-Freisetzung in räumlich sinnvoller Auflösung besser abschätzen zu können.