Kurzfassung
Für das Digitale Landschaftsmodell (DLM) des BEV wird aus hochauflösenden panchromatischen Satellitenbildern (IRS-1C-pan und SPOT-pan) und multispektrale Aufnahmen (Landsat TM) eine Ebene mit Bodenbedeckungsflächen abgeleitet. Texturanalyse und Schwellwertverfahren, multispektrale Klassifizierung mit erster und zweiter Wahrscheinlichkeitsdichte und bereits vorhandene DLM Daten werden in einem Regelsystem miteider verbunden. Für die endgültige Klassenzuordnungen werden auch noch Sicherheitscodes vergeben. Das Ergebnis ist ein Landnutzungsdatensatz mit 15 m x 15 m Auflösung und einer Genauigkeit von ca. 93%.

Abstract
Diverse remotely sensed data sets from the satelitte sensors Landsat Thematic Mapper, IRS-1C-pan and SPOT-pan have been utilized for a landuse classification to be added to the Digital Landscape Model (DLM) of the BEV. The results of a texture analysis, greyvalue thresholding, multispectral classifications with first and second probability density, as well as already existing data are combined in a rule based system. The resulting landuse-layer has classes with associated reliability categories and a 15 m x 15 m ground resolution. A quality assessment proved that 93% of the pixels are identical to classes of a visual reference classification.