Die Bildinterpretation von Fernerkundungsdaten erfolgt je nach Forschungsziel unter verschiedenen Gesichtspunkten.
Bei der automatische Klassifikation werden Bildpunkte als so genannte Cluster anhand der verschiedenen Reflexionsgrade gebündelt.
Die überwachte automatische Klassifikation arbeitet ebenfalls mit Clustern, die durch den Menschen gebildet werden. In Trainingsgebieten werden Pixel zusammengefasst, bei deren Bedeutung sich der Mensch sicher ist z.B. im Stadtpark wachsen nur Linden, daher sind diese Reflexionsgrade der Pixel als Linden definiert. Der Vorteil liegt bei der Erkennung von gleicher Vegetation mit uneinheitlichen Reflexionsgraden, die sich aus inhomogenen Gesundheits- oder Wachstumszuständen ergeben können.
Die visuelle Interpretation erfolgt nach folgenden Gesichtspunkten:
- Geologische Auswertung
- Reliefs
- Gewässer
- Vulkane
- Erosion
- Abtragung
- Auswertung der Vegetation
- Pflanzenarten
- Feldfrüchte
- Bewaldung
- Landnutzung
- Siedlungsfläche
- Gewerbefläche
- Industrie
- Freizeitanlagen
- Verkehrswege
Für die Unterschiedlichen Zielsetzungen werden die verschiedenen Graustufenbilder der einzelnen Spektralkanäle einer Aufnahmefläche zu einem 3 farbigen RGB-Bild zusammen gefügt.
Zusammenfassung der gebräuchlisten Kanal-Kombinationen des Thematic_Mapper :
| R | G | B | Interpretations Anwendung |
|---|---|---|---|
| 3 | 2 | 1 | natürlichen Reihenfolge = Echtfarbendarstellung |
| 4 | 3 | 2 | CIR-Falschfarbenbild (Vergleich mit MSS-Daten möglich) |
| 5 | 4 | 3 | Vegetation & Landnutzung |
| 7 | 4 | 1 | Geologie |
| 5 | 7 | 2 | Geomorphologie |
Beispiele für visuelle Interpretation von Landsat TM Bildern: TM_Krakau TM_Hamburg