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Object-based image analysis
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Object-Based Image Analysis (OBIA) auch Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) ist eine Methode der Geographie. Aus Fernerkundungsdaten oder Luftbildern werden mittels der automatischen Bilderkennung Objekte auf rΓ€umlicher, spektraler und temporaler Ebene erkannt.

Contents

β€’ Geschichte
β€’ Anwendungen

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Geschichte

Die Entwicklung dieses Forschungsfeldes gewann in der Wissenschaft zunehmend an Bedeutung, als die technische Entwicklung von Geoinformationssystemen, Fernerkundungsdaten und der automatischen Bilderkennung weiter fort schritt und auch im zivilen Bereich Einzug hielt.

Anwendungen

OBIA hat sich mittlerweile zu einem eigenen Wissenschaftsfeld entwickelt und findet Anwendung in der ΓΆkologischen, speziell in der makroΓΆkologischen Forschung, sowie in der Raumplanung und vielen geographischen Disziplinen. Inzwischen wurden eine FΓΌlle von Algorithmen und Konzepten fΓΌr verschiedene Anwendungen erarbeitet.

Im Unterschied zu herkΓΆmmlichen Bildanalyse-Techniken, erlaubt OBIA "spatio-temporale" und "inter-scale"-Beziehungen zwischen Objekten. Die Technik erlaubt die Analyse von Beziehungsgeflechten diskreter Objekte. DarΓΌber hinaus lassen sich Eigenschaften wie vergleichbare Eigenschaften von Landschaften und komplexer Systeme analysieren.

Software und Methodik

Inzwischen stehen eine Reihe an Softwareapplikationen zur VerfΓΌgung. ERDAS Imagine ist beispielsweise ein Programm zur Analyse von Fernerkundungsdaten, welches ΓΌber OBIA-Funktionen verfΓΌgt.

Als Erkennungsmerkmal zur Abgrenzung von Objekten wird auf spektraler Ebene hΓ€ufig der Reflexionsgrad herangezogen.

Publikationen

Artikel mit OBIA als Methode:

β€’ T. Blaschke: Object based image analysis for remote sensing. In: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Band 65, Nr. 1, Januar 2010, S. 2–16, doi:10.1016/j.isprsjprs.2009.06.004.
β€’ S. Lang, A. KÀÀb, J. PechstΓ€dt et al.: Assessing components of the natural environment of the Upper Danube and Upper Brahmaputra river basins. In: Advances in Science and Research. 2011, S. 21–36.
β€’ D. Tiede, S. Lang, P. FΓΌreder, D. HΓΆlbling, C. Hoffmann, P. Zeil: Automated damage indication for rapid geospatial reporting. An operational object-based approach to damage density mapping following the 2010 Haiti earthquake. In: PHOTOGRAMMETRIC ENGINEERING AND REMOTE SENSING. Band 77, Nr. 9, 2011, S. 933–942.
β€’ R. Marschallinger, P. Hofmann, G. Daxner-HΓΆck, Richard A. Ketcham: Solid modeling of fossil small mammal teeth. In: Computers & Geosciences. Band 37, Nr. 9, September 2011, S. 1364–1371.
β€’ L. Ma, M. Li, X. Ma, L. Cheng, P. Du,... Y. Liu: A review of supervised object-based land-cover image classification. In: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Band 130, 2017, S. 277–293.