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Textur

 
     
  1) Bodenkunde: als Synonym für die Bodenart verwendet. 2) Fernerkundung: kleinräumige, regelmässige Variation der Grauwerte einer Fläche. Die Grauwertvariationen, die eine Textur aufbauen, sind im Bild nicht mehr wahrnehmbar, bewirken jedoch die charakteristischen Grautonvariationen. Das menschliche visuelle System ist in der Lage, solche Texturen sehr schnell zu erfassen und für die Bildinterpretation in Wert zu setzen. Texturen spielen eine grosse Rolle, um z.B. Gebiete gleicher Grautöne voneinander abzugrenzen. Sie lassen qualitative Rückschlüsse auf die Oberflächenbeschaffenheit zu und tragen damit zu einer fundierten Interpretation bei. Texturen beeinflussen zusammen mit den übergeordneten Mustern wesentlich die Bildinterpretation. Weitgehend unbekannt ist, wie das menschliche Gehirn Texturen erfasst. Dem Interpreten fällt es im allgemeinen recht schwer, eine genaue Begründung zu geben, warum er eine Grenze gerade an einer bestimmten Stelle gezogen hat. Texturen lassen sich zudem nur qualitativ mit Begriffen wie fleckig, tupfig, streifig, wolkig, körnig, usw. beschreiben, die stark subjektiv geprägt sind und bei verschiedenen Personen unterschiedliche Assoziationen erwecken. Daraus wird deutlich, wie schwierig es ist, Texturen rechentechnisch zu erfassen. Für eine automatische Analyse müssen objektive Kriterien definiert werden, die sich programmtechnisch in angemessener Zeit in logischen Schritten abprüfen lassen. Die Texturanalyse eines panchromatischen Bildes stellt einen vielversprechenden Auswertungsansatz in sehr heterogenen, bebauten Siedlungsgebieten dar, da dieser Parameter sich hier besonders signifikant von anderen Landbedeckungsarten unterscheidet. Modellierung, Synthese, Beschreibung und Segmentierung von Textur sind wichtige Arbeitsfelder des computergestützten, maschinellen Sehens und der Bildverarbeitung im allgemeinen. Verschiedenste Methoden sind zur Beschreibung, Klassifikation von Textur und texturbasierten Segmentation entwickelt worden. Einfache statistische Methoden erster Ordnung, die Mittelwert oder Varianz nutzen, haben den Nachteil, dass sie die räumliche Verteilung der Pixel im Bild nicht berücksichtigen. Daher wird empfohlen, Verfahren zweiter Ordnung zu nutzen, die sog. Grauwert-Abhängigkeits-Matrizen (Co-occurence-Matrizen) verwenden, die sowohl die spektrale als auch die räumliche Verteilung der Grauwerte im Bild berücksichtigen. 3) Kristallographie: bei polykristallinen Proben die bevorzugte, nicht über alle möglichen Richtungen gleichverteilte Orientierung der kristallinen Körner in einer Probe. Beispielsweise zeigen gewalzte Stahlbleche eine weitgehend bevorzugte Orientierung, d.h. starke Textur der kubischen kristallographischen Achsen der Eisenkristallite in Walzrichtung. 4) Mineralogie/Petrologe: Gefüge.  
 

 

 

 
 
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