Klassifikationsergebnisse DigiCAM quattro

RGB Klassifikation

Die Klassifikation der DigiCAM mit der Kanalkombination RGB weist einige Unzulänglichkeiten im Bereich der Vegetationsklassen auf. Dies liegt zum einen an den Übergängen der zuvor aneinandergefügten Bilder und die daraus resultierenden leichten Farbunterschiede.
Die Klasse Wald (65,35%) verfügt über diverse Fehlpixel. Zwar ist die Struktur der Baumkronen gut erkennbar, jedoch sind in Schattenbereichen und bei einigen Baumkronen ein hoher Anteil der Klasse Mais festzustellen (19,41%). Nur wenige Schattenbereiche innerhalb des Waldes sind erkannt worden. Ebenso sind minimale Fehlpixel der Klasse Wein zu finden.
Die Klasse Mais ist an den richtigen Stellen klassifiziert worden, verfügt jedoch über Fehlpixel der Klasse Wald.
Die Klassen Grünflächen und Zuckerrüben vermischen sich stark.
Die Weinreben und der Untergrund sind korrekt der jeweiligen Klassen zugeordnet worden.
Das Wasser wurde gut klassifiziert, wobei in den flachen Uferbereichen eine Fehlklassifizierung der Klasse Stoppel festzustellen ist. Die Klassifikation der Algen schwankt in ihrer Güte stark zwischen den vier Bildbestandteilen. Im urbanen Bereich zeigt die Kamera deutliche Stärken. Häuserdächer sind richtig klassifiziert worden, Gebäudefassaden wurden der Klasse Steinbruch zugeordnet.
Straßen innerhalb des urbanen Gebiets wurden gut erfasst, werden jedoch außerhalb häufig der Klasse Steinbruch zugeordnet.
Der Steinbruch weist eine gute Klassifizierung auf. Abbruchkanten wurden korrekt klassifiziert, ebene Flächen als Straße eingestuft.

Ergebnisse des Accuracy Reports:
Overall Classification Accuracy = 72.55%
Overall Kappa Statistics = 0.6758