Thermaldaten bilden die Grundlage für eine Vielzahl von Anwendungen in der Fernerkundung: Meistens handelt es sich dabei um Messungen zu einem oder zwei Tageszeitpunkten. Untersucht werden Methoden für die Verwendung von multitemporalen Thermaldatensätzen. Dabei werden zwei unterschiedliche Ansätze verfolgt: ein pysikalischer, bei dem Temperaturmessungen direkt für die Berechnung von bodenbezogenen Parametern benutzt werden und ein statistischer, der Temperaturwerte als Merkmale für die thematische Klassifikation definiert:
Im ersten Teil des Buches wird ein weiterentwickeltes analytisches Modell der Tagestemperaturkurve vorgestellt, das eine sich ändernde atmosphärische Transmissivität berücksichtigen kann. Auf Basis dieses Modells wird ein Verfahren zur Berechnung von Bodenparametern vorgeschlagen. Dafür wird der relative Aufwärmindex RHI eingeführt, der das Verhältnis aus zwei Temperaturdifferenzen repräsentiert: Durch den RHI ist eine einfache numerische Inversion des analytischen Tagestemperaturmodells möglich, die in allen untersuchten Fällen die optimale mathematische Lösung in Bezug auf die bestimmten Parameter darstellt.
Im zweiten Teil wird die Verwendbarkeit von multitemporalen Thermaldatensätzen für die thematische Klassifikation diskutiert. Im Gegensatz zu bisherigen Untersuchungen werden hier Temperatur- und Reflektanzdaten für die statistische Auswertung getrennt, wodurch eine eindeutige Interpretation der Ergebnisse möglich ist. Nach der Untersuchung des Einflusses von Variationen der Bodenparameter auf die Oberflächentemperatur, werden die Thermaldaten mit statistischen Konzepten der Klassifikation von multivariaten Datensätzen kombiniert.
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