Das Skalenproblem im Precision Farming. 10.07.03M. Streif - Skalenproblem2 Inhaltsübersicht...

DasSkalenproblem

imPrecision Farming

10.07.03 M. Streif - Skalenproblem 2

Inhaltsübersicht• Hintergrund - Warum Precision Farming? • Precision Farming - Worum geht es?

• Skalierung

• Fernerkundung - einschränkende Faktoren

• Das Skalenproblem


Hintergrund Bewirtschaftungsweise (früher/praxisüblich)

• einheitliche Bewirtschaftung der Felder aufgrund von Schwellenwerten

• Landwirt kann nur bedingt auf schlaginterne Unterschiede eingehen

• Bereiche mit hohem Ertragspotential bleiben unterversorgt

• Bereiche mit geringem Ertragspotential werden überversorgt

• Folge: - Belastung der Ökosysteme - unnötige Ausgaben für den Landwirt - Gewinnverlust


Precision Farming

• Erfassung auftretender räumlicher Phänomene in der Landwirtschaft

z.B.: - Bodenart - Wasser- und Nährstoffversorgung - Unkrautverteilung - Struktur/Intensität von Pflanzenkrankheiten - Ertragspotential

• Phänomene variieren innerhalb und zwischen den Feldern

Es ergibt sich eine heterogene Struktur.

Worum geht es?


Bedeutung der Skalierung

• Diagnose von: Pflanzenkrankheiten Schädlingen Unkräutern innerhalb eines Feldes

• Erfassung der Vitalität, Produktivität der Pflanzen unterschiedlicher Felder

Notwendigkeit verschiedener Skalen !


Definition-SkalierungScale

spatial spatial-temporal temporal

cartographic geographic operational resolution



cartographic scale ( Kartenmaßstab ):- Strecke auf der Karte = Strecke auf der Erdoberfläche

- großmaßstäbige Karte bedeckt eine kleinere Fläche

- enthält mehrere detaillierte Informationen







geographic scale:

- beschreibt die Größe oder räumliche Ausdehnung eines Gebietes

- große Skalierung deckt ein größeres Gebiet ab, als kleine Skalierung

- Bsp.: Ausdehnung von „Nestern“ im Acker große Skalierung Verbreitung von Erregern in einem Nest kleine Skalierung







operational scale:

- Skalierung, in der bestimmte Prozesse (Phänomene) in einer Umgebung „operieren“ (wirken/arbeiten)

- Bsp.: Ein Wald „operiert“ in einer größeren Skalierung, als ein einzelner Baum







resolution scale:

- drückt die Größe des kleinsten unterscheidbaren Teils eines Objektes aus

- Bsp.: Abtastfähigkeit eines Satelliten Meter Bodenauflösung pro Pixel Skalierung eines Rasterbildes Einheit pro Pixel


Skalierung in der Fernerkundung

• Skalierung = räumliche Auflösung

• definiert durch zwei Begriffe:

- extent Größe und räumliche Ausdehnung des Untersuchungsgebietes

- grain Auflösung der Daten bestimmt den Grad der Detailgenauigkeit

definiert über die kleinste identifizierbare Fläche


FernerkundungErfassungsmöglichkeiten

• Luftbilder • Satellitenbilder

http://ivvgeo.uni-muenster.de/Vorlesung/FE_Script/kapitel2/main2-2.html


FernerkundungDie Nutzung einschränkende Faktoren • geringe Überfliegungshäufigkeit der Satelliten (z.B. 16 Tage)

• funktioniert nicht bei Nacht und Bewölkung große Lücken in den aufeinanderfolgenden Aufnahmen

beschränkte Fruchtartenklassifikation schlechtere Bestandesbeobachtung

• Luftbildaufnahmen zwar unter der Wolkendecke möglich, eine hinreichende zeitliche Auflösung jedoch nicht bezahlbar

Schädlingsbefall eines Feldes erfolgt innerhalb kürzester Zeit

Skalenabhängigkeit aufgrund der Atmosphäre


Das Skalenproblem• Zielsetzung- optimale Skalierung für jeweilige Studie bestimmen- Effekte der Skalierung beurteilen

• Probleme1. Welche Auflösung ermöglicht die beste Erkennung abnormer Erscheinungsbilder?

bei unterschiedlicher räumlicher Auflösung, erscheint ein räumliches Muster homogen bzw. heterogen

Faktoren, die in einer Skala wichtig sind, könnten in einer anderen unbedeutend sein


Das Skalenproblem- Für optimale Erkennung bestimmter Phänomene ist folgendes zu beachten:

a) Ein Skalenwechsel verursacht einen Informationsverlust

250 m 400 m3 m

Beispiel: Zuckerrübenaufnahmen aus unterschiedlichen Höhen (Aufnahmen im nahen Infrarot)

50 m

- mit niedriger Auflösung Grad der Schädigung nur schätzbar

- mit hoher Auflösung genaue Identifikation der Schädigung

Bilder von: K. Voss, A.Schmitz (www.precision-plant-protect.uni-bonn.de/project02/project02_e.htm)


Das Skalenproblemb) zu hohe Auflösung kann zu Informationsverlust führen

maximale Information

0

1

Abnahme der räumlichen Auflösung

Informationsgrad 0= keine Information1= maximale Information

obere und untere Limit der Auflösung definieren abhängig von der Größe und Struktur eines Gebietes


Das Skalenproblem2. Können Unterschiede in den hochauflösenden Daten auch in gröber auflösenden Daten erkannt werden?

Methode: Maximum Likelihood Classifikation

• gegeben:

• Trainingsgebiet:

- Eigenschaften aus Geländebeobachtungen bekannt - in einem Bild identifizierter Teil der Erdoberfläche

- dienen als Klassenrepräsentation

- bekannter Datensatz- aus Trainingsgebieten klassifiziert

- Klasse = Gruppe von Geo-Objekten (Nadelwälder, Ackerflächen)


Das Skalenproblem

• Berechnungen

Maximum Likelihood Classifikation

Wahrscheinlichkeitsfunktionen - Varianz, Kovarianz und Mittelwerte für jede Klasse

Pixel den Klassen zuweisen, zu denen sie am wahrscheinlichsten gehören

• Voraussetzung: Normalverteilung der Bildelementeum den Klassenmittelpunkt


Das Skalenproblem• Genauigkeit der Bildklassifikation- durch zwei Faktoren gekennzeichnet:

a) Einfluß von Randpixel- Randpixel enthalten gemischte Elemente

- feinere Auflösung reduziert Anzahl der Pixel, die auf den Rand eines Objektes fallen

bessere Klassifikation


Das Skalenproblem• Genauigkeit der Bildklassifikation

b) spektrale Veränderung

- höhere Auflösung steigert Multispektralsignatur eines Objektes- spektrale Vielfalt reduziert spektrale Trennbarkeit der Klassen

niedrigere Genauigkeit in der Klassifikation

optimale Klassifikation: - Kombination beider gegensätzlichen Faktoren

- Wichtigkeit der Faktoren variiert in Abhängigkeit von der Größe des zu beobachtenden Objektes


Das Skalenproblem

Bäume

0,1m 1m 10m 100m 1km 10km 100km

Meteorologie0,0001

0,001

1 Tag

1 Woche

1 Monat

1 Jahr

10 Jahre

100 Jahre Geologie

Landwirt-schaft

räumliche Skalierung

zeitliche Skalierung

Vegetation

3. Lange Zeiten bis zur Nutzung der Daten

Landwirt möchte wissen, wie seine Bewirtschaftungsmaßnahmen am jeweiligenStandort wirken.

Ertragskontrolle dauert sehr lange

Es muß möglich sein, dem Landwirtdie Daten am gleichen Tag zugänglichzu machen.


Zusammenfassung

Erfassung der landwirtschaftlichen Produktion mit einer bestimmten Skalierung nicht möglich

man benötigt eine Vielzahl von Skalen

• Skalenabhängigkeit eines Phänomens sollte bekannt sein ( Trainingsgebiete, Referenzmessungen am Boden)

• Skalenabhängigkeit ist oft standort- und zeitabhängig

• Grundsätzlich:- je einfacher die Fragestellung, desto sicherer die Auswertung

- Trennung von Wald/Nichtwald oder Vegetation/Nichtvegetation ohne Geländekontrolle möglich


Literaturübersicht

Kühbauch, W. (2002): Fernerkundung – eine Zukunftstechnologie im Präzisionspflanzenbau. In: Werner, A. & A. Jarfe (Hrsg.): Precision Agriculture – Herausforderung an die integrative Forschung, Entwicklung und Anwendung in der Praxis. KTBL Sonderveröffentlichung 038, S.79 – 87 Grenzdörfer, G. (1998): Dokumentation und Analyse kleinräumiger Heterogenität mit Fernerkundung und GIS. In: Erfassung der kleinräumigen Heterogenität, KTBL/ATB-Workshop vom 15.-16.Januar 1998 in Potsdam. S.93 – 105 Cao, C. & N.S. Lam (1997): Understanding the scale and resolution effect in remote sensing and GIS. In: Quattrochi, D.A. & M.F. Godchild (eds.): Scale in remote sensing and GIS. S.57- 72 Institut für Geodäsie und Geoinformatik (Universität Rostock): Geoinformatik-Lexikon http:// ivego.uni-muenster.de/Vorlesung/FE_Script/Start.html: Kapitel 3.7, Klassifikation www.precision-plant-protect.uni-bonn.de/project02/project02_e.htm


Heterogenität

www.ecology.uni-kiel.de/ritzerau/ graphik/luft.jpg


Heterogenität

www.gutshaus-neu-wendorf.de/ images/Landwirtsch_1.jpgwww.esri.com/.../agriculture/ graphics/45_cropimage.jpg

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