Monitoren van kleine landschapselementen met IKONOS satellietbeelden

C.A. Mücher, H. Kramer, H.A.M. Thunnissen, J. Clement

Research output: Book/ReportReportProfessional

Abstract

In deze studie is nagegaan in hoeverre zeer hoge-resolutie satellietbeelden (ZHRS), lees IKONOS, een toegevoegde waarde kunnen hebben ten opzichte van luchtfoto¿s en de Top10-vector in het Meetnet Landschap. Alle aandacht binnen deze studie was gericht op kleine landschapselementen. Voor twee studiegebieden zijn IKONOS satellietbeelden vergeleken met kleurenluchtfoto¿s en de informatie in de Top10-vector. Daarnaast is er gekeken naar de temporele dynamiek van kleine landschapselementen en naar de actualiteit en nauwkeurigheid van de Top10-vector voor deze landschapselementen. Uit deze studie is gebleken dat IKONOS satellietbeelden en luchtfoto¿s, naast de Top10-vector, belangrijke informatie kunnen verschaffen voor monitoring van kleine landschapselementen. Het bleek zelfs dat panchromatische IKONOS satellietbeelden zich beter lenen voor het detecteren van opgaande beplantingen dan de gebruikte (true color) kleurenluchtfoto¿s met een 1m resolutie. Dit komt door het feit dat de panchromatische IKONOS beelden ook in het nabij-infrarood meten. Ten tweede kunnen structuurparameters (bv. breedte, continuïteit, homogeniteit en exacte begrenzingen) uit de ZHRS en /of luchtfoto¿s worden gehaald die niet in de Top10-vector aanwezig zijn. Ten derde blijkt dat de Top10-vector vaak te onbetrouwbaar was wat betreft kleine landschappelijke elementen. Er moet dus voor veldwerk en/of regionale studies ook gebruik worden gemaakt van ZHRS en/of luchtfoto¿s. Als actualiteit een belangrijke voorwaarde is dan is dit een extra argument om gebruik te maken van recente IKONOS satellietbeelden en/of luchtfoto¿s. Dit ook omdat uit deze en andere studies is gebleken dat de dynamiek (lees achteruitgang) van vele kleine landschapselementen zeer hoog is. Uit deze studie is verder gebleken data visuele interpretatie nu gedeeltelijk kan worden vervangen door semi-automatische classificatie m.b.v. het softwarepakket eCognition. Objectgerichte classificatie m.b.v. eCognition en IKONOS satellietbeelden gaf in deze studie goede resultaten voor het vastleggen van kleine landschapselementen (hier in het geval van bomen). Echter voor verdere inbedding is een goed satellietbeeldenarchief nodig waaruit gebruikers snel data kunnen downloaden. Bovendien is een gunstiger prijsbeleid een essentiële voorwaarde voor het succes van IKONOS satellietbeelden.
Original languageDutch
Place of PublicationWageningen
PublisherAlterra
Number of pages96
Publication statusPublished - 2003

Publication series

NameCGI-rapport
PublisherAlterra
No.03-008
ISSN (Print)1568-1874

Keywords

  • landscape
  • monitoring
  • satellite imagery
  • satellite surveys
  • remote sensing
  • minor elements
  • netherlands

Cite this