- Unüberwachte Klassifikation mit ERDAS

Aufgabe: „Erstellen Sie eine unüberwachte Klassifikation mit 4 Klassen sowie eine weitere mit mindestens 10 Klassen. Weisen Sie den Klassifikationen entsprechende „Real World“-Klassen zu und versehen Sie sie mit einer ansprechenden Farbgebung.“

Um automatische Klassifikationen mit ERDAS zu erstellen, wird das „Classification“-Tool genutzt. Mit der Schaltfläche „Unsupervised Classification“ öffnet sich ein Fenster, in dem alle Einstellungen für die Berechnung der Klassen vorgenommen werden können. Zunächst sollten die Eingangsdatei („Input Raster File“) sowie die Ausgabedatei definiert werden. Wird ein signature set angegeben, werden die erzeugten Klassen direkt nach den entsprechenden Signaturen dargestellt. Im Feld „Number of Classes“ wird die gewünschte Klassenzahl eingestellt.
Im Folgenden können noch Parameter der Klassenberechnung angepasst werden. Die dahinterstehende Rechenmethode (der ISODATA Cluster-Algorithmus) lässt sich am anschaulichsten mit einem Punktwolkenmodell erklären: In mehreren Durchläufen wird versucht, die Klassen so in den Merkmalsraum einzupassen, dass sie einen möglichst großen Teil der einzelnen Punkte umfassen, gleichzeitig aber nur möglichst wenige Punkte ausschließen. Die prozentuale Überdeckung, die angestrebt wird, kann nach „Convergence Threshold“ eingestellt werden, die Anzahl der Durchläufe, nach der die Berechnung spätestens abgebrochen werden soll wenn die Überdeckung noch nicht erreicht wurde, entspricht dem Wert nach „Maximum Iterations“. Je nach Datensatz kann die Überdeckung mehr oder weniger hoch eingestellt werden, oft wird schon nach weniger als zehn Iterationen eine Übereinstimmung von 99% erreicht.
Schon mit vier Klassen lässt sich ein erstaunliches Ergebnis liefern und differenzierte Aussagen über die Landnutzung treffen. Die Klassen werden automatisch in verschiedenen Grautönen eingefärbt und können nun manuell signiert werden. In der Attribut-Tabelle (Raster – Attributes...) sind alle Klassen aufgeführt, hier kann ihnen auch ein Klassenname zugewiesen werden. Zur besseren Übersicht kann die Reihenfolge der Spalten über Edit – Column Properties... verändert werden, sodass beispielsweise der Spaltenname nach vorn geschoben werden kann.


Abb. 1: Unüberwachte Klassifikation (Quelle: Eigene Darstellung)

Im Gegensatz zu einer Klassifikation mit wenigen Klassen, bei der eine Bezeichnung mit Landnutzungsbegriffen der Realität recht einfach möglich ist, auch wenn sich diese in vielen Bereichen überschneiden oder nicht zutreffen, ist ein Ergebniss mit vielen Klassen zwar sehr genau, eine semantische Begriffszuweisung fällt aber in vielen Fällen schwerer. So werden je nach Klassenanzahl beispielsweise phänologische Stadien sehr differenziert herausgestellt.