Für die Bergbaufolgelandschaft besteht ein hoher Bedarf an räumlich exakten Informationen. Klassische Feld- und Analysemethoden können diese Informationen auf Grund der Größe der zu überwachenden Flächen und des damit verbundenen Kostenaufwandes nicht liefern. Als Alternative kommt damit der Analyse multispektraler und multitemporaler Fernerkundungsdaten eine besondere Bedeutung bei der flächendeckenden raum-zeitlichen Bewertung und Kontrolle zu. Die vorliegende Dissertation hatte zum Ziel, Fernerkundungsdaten unterschiedlicher Maßstabsebenen auf ihre Eignung hin zu untersuchen, die Vegetationsstrukturen der Bergbaufolgelandschaften Mitteldeutschlands zu erfassen, zu differenzieren und Veränderungen zu detektieren. Großräumige Auswertungen der Tagebaue wurden anhand operationell verfügbarer multitemporaler Satellitendaten der Sensoren Landsat5 TM, Landsat7 ETM, SPOT4 sowie IRS-1C vorgenommen; ausgewählte Teilflächen konnten mittels räumlich und spektral hochauflösender CASI- und HYMAP-Flugzeugscannerdaten untersucht werden. Für die Charakterisierung der Vegetationsstrukturen kamen pixelbasierte automatische Klassifikationen mittels kombiniertem Parallelepiped-Maximum-Likelihood-Algorithmus und SAM-Algorithmus (Spectral Angle Mapper) sowie das Verfahren der Mischpixelmodellierung (Linear spectral unmixing) zur Anwendung und konnten ausreichend genaue Klassifizierungsergebnisse liefern. Basierend darauf konnte ein durchgängig hierarchisch strukturiertes Klassifikationssystem für die Oberflächenstrukturen der Bergbaufolgelandschaft hergeleitet werden. Für die Analyse von Veränderungen wurde ein Verfahren -FESPA (Feature space analysis)- entwickelt, das es erlaubt, unabhängige Klassifizierungen effektiv auszuwerten. Es konnte gezeigt werden, dass dieses Verfahren zur Veränderungsanalyse schnell und effizient Aussagen zum Wesen von Veränderungen gestattet und somit ein langfristiges Monitoring von Bergbaufolgelandschaften gewährleisten kann.
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