Automating delineation and classification of alluvial fans by the use of object-based geomorphometry and machine learning

  • Automatische Identifikation und Klassifizierung von Schwemmfächern durch den Einsatz von objektbasierter Geomorphometrie und maschinellem Lernen

Pipaud, Isabel; Lehmkuhl, Frank (Thesis advisor); Wellmann, Jan Florian (Thesis advisor); Stauch, Georg (Thesis advisor)

Aachen : RWTH Aachen University (2021)
Doktorarbeit

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2020

Kurzfassung

Die automatische Erfassung von Oberflächenformen mittels digitaler Höhendaten ist ein zentrales Forschungsfeld der Geomorphometrie. Die Akquise umfangreicher thematischer Datensätze hat dabei das Potential, den wissenschaftlichen Fortschritt in der Geomorphologie und Nachbarwissenschaften zu forcieren – vor allem im Hinblick auf ein besseres Verständnis der Widerspiegelung formativer Prozesse in geomorphometrischen Variablen, sowie durch die Förderung des Transfers von in-situ gewonnenen Erkenntnissen in die Fläche. Im Zuge der stetig voranschreitenden Verbesserung der räumlichen Auflösung digitaler Höhenmodelle (DHM) weisen traditionelle, pixelbasierte Klassifikationsverfahren zunehmende Defizite auf. In Anerkennung dieses fundamentalen Problems wurden in der Fernerkundung entwickelte objektbasierte Verfahren auf geomorphologische Fragestellungen übertragen. Sämtliche bisher vorgestellten Verfahren für die Erfassung und Klassifikation von Schwemmfächern führen die Differenzierung von lateral aneinander grenzenden Schwemmfächern allerdings nicht oder nur unzureichend durch, so dass weiterer Forschungsbedarf angezeigt ist. Wenngleich die objektbasierte Bildanalyse (OBIA) in den letzten zwei Jahrzehnten einen wichtigen Forschungszweig der Geomorphometrie darstellte, verhindern bisher unzureichend adressierte Probleme die operative Verwendung des Verfahrens: (1.) Während die Sensitivität des Segmentationsalgorithmus gegenüber Diskontinuitäten durch geeignete Parameterwahl gesteuert werden muss, kann die Bestimmung eines geeigneten Skalierungsfaktors beziehungsweise einer geeigneten Bandbreite lediglich a-posteriori erfolgen. (2.) Bei den bisher vorgestellten Anpassungen der OBIA für geomorphologische Fragestellungen wird zudem vernachlässigt, dass (i) morphometrische Variablen das lokale Höhenpunktfeld quantifizieren und die Formalisierung geeigneter morphometrischer Metriken daher für sich ein Optimierungsproblem darstellt. Darüber hinaus ist (ii) die thematisch signifikante Bandbreite stark durch die Charakteristiken des verwendeten DHMs beeinflusst. Als Grundlage für die anschließende Entwicklung eines auf geomorphometrische Fragestellungen spezialisierten objektbasierten Verfahrens werden in der vorliegenden Dissertation zunächst für wissenschaftliche Zwecke frei verfügbare, eine nahezu globale Auflösung aufweisende DHM-Datensätze vergleichend betrachtet. Sowohl die Ergebnisse der durchgeführten geomorphologischen Kartierung als auch die geomorphometrische Prozessierung attestieren dem TanDEM-X DHM eine gegenüber SRTM1 und ASTER GDEM überlegene Geländedarstellung. Lediglich für Bereiche extremen Reliefs treten der interferometrischen Radarprozessierung immanente Probleme zutage. Während das SRTM1 DHM durch eine grundsätzlich konsistente Geländewiedergabe gekennzeichnet ist, weist es eine durchgehend vorhandene, autokorrelierte körnige Textur auf. Im Gegensatz zu SRTM1 ist AW3D30 lediglich durch ein moderates, unkorreliertes Rauschen gekennzeichnet, welches über Filterungsverfahren leicht gedämpft werden kann. Von der Anwendung von ASTER GDEM für geomorphometrische Zwecke ist hingegen abzuraten, da hier eine unzureichende Genauigkeit der Parallaxenbestimmung in einer prominent welligen, Geländemerkmale überprägenden Textur resultiert. Im Hinblick auf den substantiellen Einfluss des verwendeten DHMs auf die signifikanten Wertebereiche von geomorphometrischen Parametern kritisiert die vorliegende Dissertation den de-facto-Standard der Anwendung regelbasierter Klassifikationsansätze für geomorphometrische Anwendungen. Als alternativer Ansatz wird ein auf der Anwendung von Methoden des überwachten maschinellen Lernens basierendes Verfahren vorgestellt, welches auf den folgenden Grundsätzen beruht: (1.) Das Verfahren berücksichtigt, dass die konsistente Segmentation und Klassifikation von Oberflächenformen eine individuelle Zusammenstellung von morphometrischen Variablen erfordert. Im Falle von Schwemmfächern wird eine präzise Differenzierung lateral angrenzender Schwemmfächer durch den Einbezug des Sinus und des Kosinus der Exposition ermöglicht. Für die Klassifikation von Schwemmfächern wurden die Morphologie der Oberflächenform spezifisch adressierende Algorithmen entwickelt, die unter anderem die Abweichung von einer idealen partiellen Kegelform quantifizieren. (2.) Es folgt, dass ein optimierter objektbasierter Klassifikationsansatz zwingend formspezifisch ausgestaltet werden muss. Um diesen Umstand im Rahmen der Klassifikation zu berücksichtigen, erfolgte die im Kontext der objektbasierten Analyse erstmalige Verwendung von Ein-Klassen-Schätzern. (3.) Das Problem der Festsetzung einer geeigneten Bandbreite für den Segmentationsalgorithmus wird aus einer A-posteriori-Perspektive betrachtet, indem die Segmentation zunächst für ein Spektrum an unterschiedlichen Parametrisierungen durchgeführt wird, und die erhaltenen Rohdaten zunächst separat klassifiziert werden. Im Anschluss werden die einzelnen Segmentationslayer zu einem thematischen Datensatz vereinigt, indem die unter Berücksichtigung topologischer Beziehungen bestklassifizierten Segmentationsobjekte selektiert werden. Das postulierte Verfahren wird zunächst auf ein einzelnes, im östlichen Monglischen Altai gelegenes Untersuchungsgebiet angewendet, wobei eine raumbezogene Variante des Mean-Shift Clustering-Verfahrens sowie die Ein-Klassen-Variante des Support Vector Machine-Algorithmus (OCSVM) zur Anwendung kommen. Es wird aufgezeigt, dass der Prozessierungsansatz in der Lage ist, auch lateral aneinander grenzende Schwemmfächer als individuelle Oberflächenformen auszuweisen. Einschränkungen bestehen diesbezüglich lediglich für lateral angrenzende Schwemmfächer mit diffusen und/oder mehrdeutigen Begrenzungen (Bajada). OCSVM weisen eine hohe Suszeptibilität gegenüber ihrer Parametrisierung auf, so dass die Ermittlung einer geeigneten Parameterwahl eine tentative Herangehensweise erfordert. Andererseits ergibt sich hierdurch das Potential, den Generalisierungsgrad spezifisch auf den Umfang des verwendeten Trainingsdatensatzes anzupassen. Die vorliegende Dissertation macht sich diese Eigenschaft zunutze, um trotz des Einbezugs von lediglich elf Stichproben eine vielversprechende Klassifikationsgenauigkeit zu erzielen. Das erhebliche Ausmaß an erforderlicher Anwenderinteraktion erschwert die Übertragung des Ansatzes auf andere Oberflächenformen und/oder DHM-Produkte, und damit die operative Anwendung von objektbasierten Verfahren. Zur Adressierung dieses Problems wird in der vorliegenden Thesis eine Ein-Klassen-Implementierung des Random Forests-Algorithmus (OCRF) eingeführt, und unter Einbezug eines 306 Stichproben umfassenden Trainingsdatensatzes evaluiert. Aufgrund einer hohen Performanz und einer ausgeprägten Robustheit gegenüber der Parametrisierung sowie potentiell nicht signifikanter morphometrischer Variablen konnte einerseits die Klassifikationsgenauigkeit deutlich verbessert werden, andererseits ergibt sich hieraus das Potential für eine automatisierte Kreuzvalidierung – zum Beispiel von DHM-Filterungsintensitäten. Diese Fortschritte erfolgen auf Kosten eines deutlich höheren Bedarfs an Stichproben, da der Anwender über die Parametrisierung des Schätzers keinen unmittelbaren Einfluss auf die Umgrenzung des Merkmalsraumes einer thematischen Klasse ausübt. In einer abschließenden Fallstudie wird unter Anwendung der im Rahmen der Dissertation entwickelten geomorphometrischen Parameter evaluiert, inwieweit die Morphometrie von Schwemmfächern Rückschlüsse auf morphogenetische Randbedingungen ermöglicht. Analog zur klassischen morphometrischen Betrachtung von Schwemmfächer–Einzugsgebiets-Relationen ist auch der morphometrische Eigenschaftsraum von Schwemmfächeroberflächen stark durch Skalenbeziehungen geprägt. In dieser Dissertation konnte unter Nutzung trendbereinigter Daten aufgezeigt werden, dass die Differenzierung zwischen durch tektonische Aktivität dominierten und durch Sedimentzufuhr dominierten Schwemmfächersystemen über die morphometrische Formalisierung der Schwemmfächer-Progradation verbessert werden kann. In einer Gesamtschau zeigt die vorliegende Arbeit auf, dass sich die Ansprüche an ein objektbasiertes Verfahren in der Geomorphometrie deutlich von den in der Fernerkundung etablierten Verfahren unterscheiden. Als zentralen Punkt stellt sich dabei heraus, dass die Zusammenstellung von morphometrischen Parametern formspezifisch erfolgen sollte. Für die Generierung umfangreicher, verschiedene Oberflächenformen umfassender Datensätze wird daher ein Ansatz vorgeschlagen, bei welchem einzelne Oberflächenformen unter Anwendung von angepassten Prozessierungsketten auf serielle Art und Weise ausgewiesen werden.

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