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Konferenzbeitrag

Ein multivariates statistisches Verfahren zur direkten Klassifizierung von Kulturpflanzenarten aus Reflexionsdaten von Feldspektrometermessungen im Gelände

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Datum

2006

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Gesellschaft für Informatik e.V.

Zusammenfassung

In der räumlich wie zeitlich bedingten Variabilität der Reflexionsspektren von Kulturpflanzenbeständen sind typische und damit übertragbare spektrale Eigenschaften verborgen, die sich als kulturartenspezifische spektrale Signaturen mit multivariaten statistischen Verfahren der Mustererkennung ableiten lassen. Hierfür waren mit einem Feldspektrometer (ASD Field SpecPro) in den Vegetationszeiten 2002-2004 gemessene Reflexionsspektren von zehn Kulturpflanzenarten die Datengrundlage. Nach Entfernung der Wasserabsorptionslinien als Störsignale wurde die Hauptkomponentenanalyse der Spektraldaten zur Zerlegung in Eigenfaktoren, Datenreduktion und Rauschunterdrückung durchgeführt, um kulturartenspezifische spektrale Signaturen abzuleiten (Programm Thermo GRAMS /AI mit PLSplus IQ). Diese Signaturen dienten unter Nutzung der Mahalanobis-Distanz als Ähnlichkeitsmaß in der Diskriminanzanalyse zur Identifizierung von unbekannten Spektren in Testdatensätzen. Abschließend wurde die Klassifizierungsgenauigkeit für die zehn Kulturpflanzenarten in einer Konfusionsmatrix überprüft.

Beschreibung

Zbell, Bernd (2006): Ein multivariates statistisches Verfahren zur direkten Klassifizierung von Kulturpflanzenarten aus Reflexionsdaten von Feldspektrometermessungen im Gelände. Land- und Ernährungswirtschaft im Wandel – Aufgaben und Herausforderungen für die Agrar und Umweltinformatik. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. PISSN: 1617-5468. ISBN: 3-88579-172-2. pp. 321-324. Regular Research Papers. Potsdam. 06.-08. März 2006

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