Textur

Engl. texture, franz. texture; im Fernerkundungskontext: kleinräumige, regelmäßige Variation der Grauwerte einer Fläche. Dabei wird die Textur als typisches Muster einer Objektklasse definiert und über Parameter wie Lebhaftigkeit, Stärke, Ausrichtung, Intensität u.ä. beschrieben. Das menschliche Auge ist sehr sensibel für Texturen und nutzt sie als wichtigen Schlüssel zur Bildinterpretation. Allgemein hängt das Aussehen von Texturen stark vom Bildmaßstab ab.

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.

Modellierung, Synthese, Beschreibung und Segmentierung von Textur sind wichtige Arbeitsfelder des computergestützten, maschinellen Sehens und der Bildverarbeitung im allgemeinen. Um Texturinformationen zu nutzen, z.B. zur Segmentierung oder Klassifizierung, werden Parameter abgeleitet, die Textur-Charakteristika beschreiben. Gewöhnlich werden statistische oder spektrale Parameter angewandt.

• Statistische Parameter: Texturen kann man als statistische Werte in einem n × n großen Fenster beschreiben. Geeignete Werte können Grauwert-Histogramme, Grauwert-Mittel und Varianzen, Autokorrelationswerte oder Co-occurence-Matrizen sein. Derartige Werte können für Klassifizierungen mit multispektralen Daten kombiniert werden.
• Frequenz-Parameter: Frequenzanalyse ist vor allem für solche Bilder nützlich, die regelmäßige Wellenmuster mit etwa konstanten Intervallen zeigen, z.B. Sanddünen. Um das Frequenzspektrum zu berechnen, wendet man die Fouriertransformation an. Es zeigt die Frequenz und die Richtung von Mustern an.

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.

Beispielhaft stellt die Texturanalyse eines panchromatischen Bildes einen vielversprechenden Auswertungsansatz in sehr heterogenen, bebauten Siedlungsgebieten dar, da dieser Parameter sich hier besonders signifikant von anderen Landbedeckungsarten unterscheidet.