Von Fernerkundungsdaten zu urbanen Mustern: Ein topologiebasiertes Paradigma der Datenfusion

This thesis presents a semi-supervised data fusion algorithm MIMA for the task of urban classification using SAR and optical data, develops a classification system based on MIMA, deploys the system for a classification task of 42 major cities around the world, and carries out an urban pattern analysis over the 42 cities. MIMA and the developed system exhibit superior performance by comparing to the state-of-the-art techniques. Eight urban patterns are identified by analyzing the 42 cities. Diese Arbeit stellt einen semi überwachten Datenfusionsalgorithmus MIMA für die Aufgabe der städtischen Klassifizierung mit SAR und optischen Daten, entwickelt ein Klassifizierungssystem auf der Grundlage von MIMA, setzt das System für eine Klassifikationsaufgabe von 42 Großstädten auf der ganzen Welt, und führt eine städtische Musteranalyse über die 42 Städte. MIMA und das entwickelte System weisen im Vergleich zu den neuesten Techniken eine überlegene Leistung auf. Acht städtische Muster werden durch die Analyse der 42 Städte identifiziert.