Original paper

Multisensoral, object- and GIS-based classification of grassland habitats in the Bio sphere Reserve Schwäbische Alb

Schlager, Patric; Krismann, Alfons; Wiedmann, Kathrin; Hiltscher, Heiko; Hochschild, Volker; Schmieder, Klaus

Abstract

Remote sensing of habitat complexes dates back into the 1990ies and has been continuously improved. At the same time the demand for spatially and temporally precise datasets has become urgent, due to international agreements like the NATURA 2000 and the CBD (NATURA2000 2002, CBD 1992). Automatically derived habitat complexes which realize an appropriate level of relevance for end us ers was only seldomly achieved. Problems evolve with the transferability of algorithms to other sites or scenes as well as with the classification depths and accuracy. Within the project ,,Flächendeckende Biotopund Nutzungstypenkartierung im Biosphärengebiet Schwäbische Alb mittels Fernerkundungsdaten als Basis für ein Landschaftsmonitoring“ an area-wide classification of habitat complexes of the Biosphere Reserve Schwäbische Alb has been conducted. The classification is based on multisensoral re mote sensing datasets (Orthophotos, RapidEye, lidar, TerraSAR-X) and on vector data, mainly geodata sets of the cadastral land register and the agrarian control system InVeKoS. Additionally, environmental geodata sets like habitat mapping were used. The GIS data was merged to a thematic consistent pre-classification scheme that was used to further classify habitat complexes based on spec tral and three dimensional attributes. Later, an object based image classification approach with im age segmentation and rule based classification has been conducted and provided for the nal classification. Three dimensional habitat complexes like reed were extracted from the lidar data.

Kurzfassung

Seit den 1990er Jahren werden Fernerkundungssysteme zur Biotoptypenklassifizierung eingesetzt. Zeitgleich wuchs der Bedarf nach aktuellen und hochaufgelösten räumlichen Daten über den Zustand und das Vorkommen wert voller Habitatstrukturen im Zuge nationaler und internationaler Naturschutzvereinbarungen (NATURA2000 2002, CBD 1992). Eine automatisierte Biotoptypeninterpretation wurde bislang nur selten bis zur Praxistauglichkeit entwickelt. Probleme ergeben sich bei der Übertragung von Klassifizierungsalgorithmen auf andere Gebiete oder bei der erreichten Klassifizierungstie fe. Im Rahmen des Projektes ,,Flächendeckende Biotop- und Nutzungstypenkartierung im Biosphärengebiet Schwäbische Alb mittels Fernerkundungsdaten als Basis für ein Landschaftsmonito ring wird eine ächendeckende Biotoptypenkar tierung für das Biosphärengebiet Schwäbische Alb durchgeführt. Verwendet werden hierfür multisensorale Fernerkundungsquellen (Orthophotos, RapidEye, Lidar, TerraSAR-X) und vektorielle Daten, vor allem Geobasisdaten aus der amtlichen Katasterverwaltung, des Agrarkontrollsystems InVeKoS, sowie Umweltdaten, wie Lebensraumtypund Biotoptypkartierungen. Ausgangspunkt war die Verschneidung aller GIS-Daten zu einer ächendeckenden Objektkarte, die dann für Objektarten mit geringer Güte, z. B. Acker- Grünlanddifferenzierung, oder grober Klassifizierungstiefe als Segmentgrenzen für eine objektorientierte Segmentierung und Klassifizie rung mittels eCognition 8.64 zur Differenzierung der übrigen Biotoptypen verwendet wurde. Biotoptypen mit dreidimensionalen Merkmalen (Schilf, Röhricht etc.) wurden regelbasiert aus den LidarDaten extrahiert und automatisch klassifiziert.