Close-Range Urban Material Classification with Hyperspectral and Textural Features
Creators: name: Ilehag, Rebecca Maria
Publisher: name: Karlsruhe
Year: 2020
Subjects: hyperspectral data
urban materials
classification
spectral library
spectroscopy
texture
autoencoder
close-range remote sensing

description: Mit der stetigen Weiterentwicklung von Drohnen ist die Nahbereichs-Szenenanalyse der urbanen Umgebung zu einem expandierenden Forschungsfeld geworden. Dies kann die Analyse von Gebäuden einschließen, wie z.B. im Rahmen einer Wärmeanalyse mit Wärmebildern zur Bestimmung des Heiz- und Kühlbedarfs. Dies kann ebenfalls die Klassifizierung der äußeren Baumaterialien als Zusatzinformation für 3D-Stadtmodelle und thermische 3D-Stadtsimulationen umfassen. Das Wissen über die Materialien in der urbanen Umgebung kann ebenfalls bei der Lokalisierung von Bereichen helfen, in denen Materialien ein niedriges Rückstrahlungsvermögen aufweisen und deswegen eine Gefährdung hinsichtlich urbaner Wärmeinseln besteht. Die Materialklassifizierung wird üblicherweise mit hochdimensionalen hyperspektralen Daten durchgeführt, weil die spektralen charakteristischen Merkmale aufgrund der kontinuierlichen Daten über einen breiten Spektralbereich leichter unterschieden werden können. Urbane spektrale Materialbibliotheken enthalten solche Spektren, die zur Klassifizierung verwendet werden können. Die Spektralbibliotheken kategorisieren ihre Proben anhand einer urbanen Materialtaxonomie. Die spektralen charakteristischen Merkmale können jedoch für verschiedene urbane Materialien sehr ähnlich sein. Eine hohe klassenübergreifende spektrale Ähnlichkeit (hohe klassenübergreifende Korrelation) wird durch ähnliche chemische Zusammensetzungen der Materialien verursacht. Eine Fehlklassifizierung geschieht deswegen häufig, weil es schwierig ist, diese Materialklassen auf der Grundlage der Spektraldaten zu unterscheiden. Weil zudem keine Standardisierung bezüglich der Taxonomie städtischer Materialien existiert, ist die Taxonomie von Spektralbibliotheken in der Regel nicht vergleichbar. Aufgrund der oben genannten Herausforderungen werden im Rahmen dieser Dissertation verschiedene Aspekte analysiert und Lösungen für urbane Materialien erarbeitet. Es lässt sich beobachten, dass für verschiedene spektrale Bibliotheken die Taxonomie nicht einheitlich definiert ist. Um dies zu verbessern, sollte die Taxonomie von solchen Bibliotheken nicht auf der lokalen Materialvielfalt basieren, sondern auf der globalen Materialvielfalt. Folglich wurde mit KLUM die erste Spektralbibliothek entwickelt, die sich auf Materialien für Gebäudefassaden konzentriert. Eine spektrale Unähnlichkeit innerhalb der Klassen kann auf der Basis der Spektren aus KLUM und auf der Basis von Spektren aus bestehenden spektralen Bibliotheken beobachtet werden. Zuletzt wurde die Beziehung zwischen spektralen und texturalen Merkmalen für die Klassifizierung von urbanen Materialien untersucht. Es kann gefolgert werden, dass spektrale Merkmale für die Unterscheidung von urbanen Materialien für wichtiger erachtet werden, weil die texturalen Merkmale die Unterscheidung nicht verbessern. Die Klassifizierungsergebnisse zeigen auch, dass spektrale und texturale Merkmale bei bestimmten Materialien nicht miteinander korreliert sind.