Österreichische Geographische Gesellschaft


Mitteilungen der Österreichischen Geographischen Gesellschaft
Annals of the Austrian Geographical Society

Band 161 (Jahresband), Wien 2019
Volume 161 (Annual volume), Vienna 2019

ISSN 0029-9138
Print Edition
ISSN 0029-9138
Online Edition
ISBN 978-3-901313-32-5
Print Edition
ISBN 978-3-7001-8551-2
Online Edition
161  doi:10.1553/moegg161 
2020 
Open access

 



Die Fachzeitschrift "Mitteilungen der Österreichischen Geographischen Gesellschaft" (früher "Mitteilungen der k.k. Geographischen Gesellschaft in Wien")

• ist das wichtigste regelmäßig erscheinende Organ der "Österreichischen Geographischen Gesellschaft", erscheint seit 1857 und ist die älteste noch existierende Fachzeitschrift geographischen Inhaltes im deutschen Sprachraum,
• vermittelt neue Erkenntnisse aus allen Bereichen der Geographie, Kartographie und verwandter Raumwissenschaften,
• informiert über Fachfragen in Forschung und Lehre, nationale und internationale geographische Aktivitäten, sowie Personalia,
• erscheint im Umfang von mindestens 400 Druckseiten (mit Kartenbeilagen) im Jahr

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Thema: geography
Österreichische Geographische Gesellschaft


Mitteilungen der Österreichischen Geographischen Gesellschaft
Annals of the Austrian Geographical Society

Band 161 (Jahresband), Wien 2019
Volume 161 (Annual volume), Vienna 2019

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161  doi:10.1553/moegg161 
2020 
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Christian Bauer , Katharina Kern , Wolfgang Sulzer
S.  271 - 290
doi:10.1553/moegg161s271



doi:10.1553/moegg161s271
Abstract:
This paper focuses on the automatic detection of hot spots on heterogenic roofscapes in high resolution airborne thermal imagery. Previous approaches to detect hot spots required either emissivity corrected TIR-data or are only applicable to roofscapes with uniform roof materials. Here we present an automatic detection process using TIR-data without emissivity correction. To achieve this, every single roof and every roof material in the study area has to be acquired from remotely sensed imagery. This is obtained by using an object-based image classification approach based on orthophotos (RGB / IR) with sub-meter spatial resolution and a digital surface model. The hot spot detection is based on a two-step statistical criterion for every previously detected roof envelopes and roofing material. Firstly, the hottest spots on a roof are located by using a peak detection and secondly, a focal neighbourhood function is used to delimit thermal anomalies. The developed method was applied to TIR-data from the Thermal Airborne Broadband Imager (TABI-1800) with a spatial resolution of 0.6m x 0.6m. The results demonstrate that the developed method is applicable for heterogenic roofscapes, whereas the detection process highly depends on the roofscape complexity.

Keywords:  Airborne thermal imagery, TABI-1800, roof heat loss detection, hot spots, object based classification
Published Online:  2020/03/24 13:51:04
Object Identifier:  0xc1aa5576 0x003b613c

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