TY - JOUR A1 - Itzerott, Sibylle A1 - Müller, D. A1 - Kaden, Klaus T1 - Klassifikation agrarischer Nutzungen unter Verwendung spektraler Normkurven Y1 - 2004 ER - TY - JOUR A1 - Jessel, Beate A1 - Lahmer, Werner A1 - Itzerott, Sibylle A1 - Pfützner, Bernhard T1 - Management in the Havel river basin : building up decision tools for spatial planning Y1 - 2003 ER - TY - BOOK A1 - Kaden, Klaus A1 - Itzerott, Sibylle A1 - Zebisch, Marc A1 - Fritsch, Uta T1 - Räumliche Unterschiede im Wassertransfer (Boden - Pflanze - Atmosphäre) in Niederungen des mitteleuropäischen Binnentieflandes T3 - Potsdamer Geographische Forschungen - 18 Y1 - 1999 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-53037 ER - TY - CHAP A1 - Itzerott, Sibylle A1 - Kaden, Klaus T1 - Zur Güte der automatisierten Erkennung von Ackerkulturen in Abhängigkeit vom Bodenmuster : Projektergebnisse und weiterführende Ansätze N2 - Problemstellung • Geoökologische Prozessforschung versucht für große Landschaftsausschnitte, die in der Natur ablaufenden und vom Menschen beeinflussten Prozesse mit Hilfe von Modellen nachzuvollziehen • exakte Erfassung der Ausstattung des Untersuchungsraumes ist wesentliche Voraussetzung für eine wirklichkeitsnahe Abbildung • Modelle derzeit weder in der Lage, alle ablaufenden Prozesse in die Betrachtung einzubeziehen, noch präzise Eingangsdaten bei der Beschreibung des Ausgangszustandes zu verarbeiten • häufig liegen Modelleingangsdaten nicht in der notwendigen Präzision vor • In Modellen wird Ausstattung eines Untersuchungsgebietes über den Boden, den Grundwassereinfluss und die Flächennutzung beschrieben • Flächennutzung besitzt weitgehend statische Elemente (Nutzungstypen Wald, Gewässer, Siedlung) und hochdynamische Elemente (jährlicher Wechsel der Fruchtart auf jedem Acker) • Bedarf nach detaillierter (lage- und zeitkonkreter) Eingabe der Verteilung der Ackerfrüchte im Modellzeitraum, da Landwirtschaft als eine der bedeutenden Quellen für diffusen Nährstoffeintrag ins Ökosystem angesehen wird Stand der Forschung • bei Erfassung von Kulturen der Landwirtschaft aus Fernerkundungsdaten hat sich multitemporale Klassifizierung als sinnvoll erwiesen, weil sich anhand einer Einzelaufnahme die verschiedenen Kulturen nicht sicher trennen lassen • Klassifizierung erfolgt mit überwachten Methoden unter Verwendung von Trainingsflächen im Datensatz, von denen die dort angebaute Frucht bekannt ist • in die Klassifizierung werden zusätzliche Informationen einbezogen (Fuzzy), die Auskunft über die Wahrscheinlichkeit des Auftretens der Frucht geben (Anbaueignung in Abhängigkeit von Hangneigung, Niederschlag, Höhenlage, Boden) Die Ergebnisse dieser Klassifikationen sind meist nicht auf andere Landschaftsausschnitte und Anbaujahre übertragbar, weil die Ausprägung der Spektralsignatur einer Kultur durch veränderte Boden- und Witterungsbedingungen variiert. Lösungsansatz • auf Basis von Satellitendaten und Anbauinformationen aus 15 aufeinander folgenden Jahren (35 Aufnahmetermine) sollten von Witterung und Boden unabhängige Jahreskurven der spektralen Charakteristik wichtiger Ackerkulturen gewonnen werden, die den Wachstumsverlauf der Pflanzen beschreiben • diese Kurven sollen anstelle von Trainingsgebieten zur multitemporalen Klassifizierung von Daten eines Anbaujahres herangezogen werden Schlussfolgerungen und Ausblick • Prinzipiell erscheint Vorgehen erfolgreich, jedoch in Abhängigkeit von der Brauchbarkeit der herangezogenen Szenen schwankt Güte des Ergebnisses noch • Verfahren stellt wesentlichen Fortschritt zu bisherigem Vorgehen auf Trainingsflächenbasis dar • ist zumindest im Untersuchungsgebiet immer wieder ohne weitere Kenntnis von Anbauinformationen anwendbar, lediglich exakte phänologische Datierung der dann verwendeten Aufnahmen erforderlich • für andere Gebiete (Variation in Niederschlag und Boden) ist Anpassung der phänologischen Datierung der Kurven erforderlich (Form ist weiter verwendbar) • optimale Bildkombination zur Trennung aller Kulturen ist: Anfang/Mitte April – Mitte Mai – Anfang Juli – Mitte August – Mitte September • Kombination sollte bei verbesserter Verfügbarkeit von Daten beschaffbar sein • problematisch scheinen Trockensituationen im Mai und Juni zu sein, so dass zu schnell reifende Wintergetreide nicht richtig erkannt werden, Bedarf Bodeninformationen einzubeziehen • Trennung von Hackfrüchten weiterhin problematisch (wie schon in bisherigen Verfahren), führt zu übermäßigen Anteilen im Ergebnis, in Abhängigkeit vom Anbauanteil besser vernachlässigen • Einbeziehung von Fuzzyinformationen erscheint sinnvoll • Zusammenhang von Bodengüte und Frucht (Anbaueignung eines Bodens für eine Frucht) • Wasserverfügbarkeit am Standort (in Abhängigkeit von Speichervermögen des Bodens, Grundwasseranschluss und Niederschlag) • Summe der Niederschläge bis zum Aufnahmezeitpunkt (Trockenheitsindex)
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Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung Workshop vom 9. - 10. Februar 2006 Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-7031 ER - TY - JOUR A1 - Kaden, Klaus A1 - Itzerott, Sibylle T1 - Die hydrologischen Verhältnisse der Unteren Havelniederung JF - Brandenburgische Umwelt-Berichte : BUB ; Schriftenreihe der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Potsdam Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-4023 SN - 1434-2375 SN - 1611-9339 VL - 13 SP - 27 EP - 52 ER - TY - JOUR A1 - Kaden, Klaus A1 - Itzerott, Sibylle T1 - Eine landschaftliche Charakteristik der Unteren Havelniederung bei Gülpe JF - Brandenburgische Umwelt-Berichte : BUB ; Schriftenreihe der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Potsdam Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-4010 SN - 1434-2375 SN - 1611-9339 VL - 13 SP - 16 EP - 26 ER - TY - BOOK A1 - Barsch, Heiner A1 - Saupe, Gabriele A1 - Bierwagen, Charlotte A1 - Ebert, Beatrix A1 - Goltz, Elke A1 - Halfmann, Jochen A1 - Itzerott, Sibylle A1 - Kaden, Klaus A1 - Knothe, Dieter A1 - Krüger, Wolfgang A1 - Syrbe, Ralf-Uwe A1 - Steinhardt, Uta A1 - Thieme, Siegfried A1 - Ziener, Karen ED - Barsch, Heiner ED - Saupe, Gabriele T1 - Bewertung und Gestaltung der naturnahen Landschaft in Schutzgebieten, Erholungs- und Freizeitgebieten. Anhang T3 - Potsdamer Geographische Forschungen - 8, Anhang Y1 - 1994 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-52928 ER - TY - BOOK A1 - Ebert, Beatrix A1 - Itzerott, Sibylle A1 - Kaden, Klaus T1 - Räumliche Unterschiede im Wassertransfer (Boden - Pflanze - Atmosphäre) in Niederungen des mitteleuropäischen Binnentiefland - Zwischenbericht 1994 Y1 - 1995 PB - Univ. CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Förster, Saskia A1 - Kaden, Klaus A1 - Förster, Michael A1 - Itzerott, Sibylle T1 - Crop type mapping using spectral-temporal profiles and phenological information JF - Computers and electronics in agriculture N2 - Spatially explicit multi-year crop information is required for many environmental applications. The study presented here proposes a hierarchical classification approach for per-plot crop type identification that is based on spectral-temporal profiles and accounts for deviations from the average growth stage timings by incorporating agro-meteorological information in the classification process. It is based on the fact that each crop type has a distinct seasonal spectral behavior and that the weather may accelerate or delay crop development. The classification approach was applied to map 12 crop types in a 14,000 km(2) catchment area in Northeast Germany for several consecutive years. An accuracy assessment was performed and compared to those of a maximum likelihood classification. The 7.1% lower overall classification accuracy of the spectral-temporal profiles approach may be justified by its independence of ground truth data. The results suggest that the number and timing of image acquisition is crucial to distinguish crop types. The increasing availability of optical imagery offering a high temporal coverage and a spatial resolution suitable for per-plot crop type mapping will facilitate the continuous refining of the spectral-temporal profiles for common crop types and different agro-regions and is expected to improve the classification accuracy of crop type maps using these profiles. KW - Crop type mapping KW - NDVI temporal profiles KW - Multi-temporal KW - Phenological correction KW - Agro-meteorological data Y1 - 2012 U6 - https://doi.org/10.1016/j.compag.2012.07.015 SN - 0168-1699 VL - 89 IS - 32 SP - 30 EP - 40 PB - Elsevier CY - Oxford ER - TY - JOUR A1 - Itzerott, Sibylle A1 - Kaden, Klaus T1 - Modellierung der flächenhaften Verdunstung im Gebiet der Unteren Havel Y1 - 2000 ER -