03 – Özdemir


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Create Date 12. July 2017
Last Updated 12. July 2017
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Die erstmalige Durchführung einer Nationalen Waldinventur (NFI) auf mathematisch statistischer Grundlage ist für die Türkei in vielfältiger Hinsicht von großer Bedeutung, nicht zuletzt im Hinblick auf die angestrebte EU-Mitgliedschaft. Derzeit werden in einem bilateralen Projekt entsprechende Vorstudien und Methodenentwicklungen durchgeführt. Eine Teilstudie beschäftigt sich dabei mit den Möglichkeiten, Zitrus Plantagen und andere landwirtschaftlichen Nutzflächen von der Waldfläche auf der Basis von Landsat TM Daten zu trennen.

In der Untersuchung wurden Pixel basierte und objektbasierte Klassifizierungsverfahren auf ihre Tauglichkeit für die Klassifizierung großer Gebiete hin verglichen (Abbildung 1 und 2). Für die überwachte Klassifizierung wurde der Maximum Likelihood Algorithmus angewandt, bei der unüberwachten wurde mit dem ISODATA Algorithmus gearbeitet. Ein hierarchisches Klassifizierungssystem mit drei Ebenen unter Verwendung der nearest neighbour und membership function Klassifizierung wurde für die Objekt orientierte Klassifizierung angewandt. Die Genauigkeit der Ergebnisse wurde anschließend anhand von Bestandeskarten, erstellt aus Luftbildern des Messstabes 1:15.000 überprüft. Danach wurden die besten Resultate mit dem Objekt basierten Ansatz erreicht (Tabelle 1) Dabei ergab sich eine Gesamtgenauigkeit von 93% bei einem Khat von 0.91 für die folgenden fünf Landnutzungsklassen: Wasser, produktive Wälder, nicht-produktive Wälder, Zitrus Plantagen und Gebiete ohne Vegetation.

Es wurde festgestellt, dass sich der Einsatz von Landsat Daten für zwei Teilziele der türkischen NFI eignet: i) der Unterscheidung und Ausweisung von „produktiven und nicht-produktiven Waldflächen als Grundlage zur Bestimmung des Umfanges der terrestrischen Stichprobenaufnahmen und ii) der Vorklärung von Wald/ Nicht-Wald Flächen.

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