Anleitung für das Laden des Bildes von Middelfart, aus am 3. Juni 2004 aufgenommenen TM-Daten

1. Legen Sie die Binärdatei in einem eigenen Verzeichnis ab. Nutzen Sie in ILWIS den Navigator, um zu diesem Verzeichnis zu gelangen. Der Name der Binärdatei erscheint hier nicht, da es sich um ein Dateiformat handelt, das ILWIS nicht erkennt.
   
   
2. Importieren Sie Dateien mit Hilfe des General Raster. Sobald die richtige Datei gefunden wurde, öffnet sich die Seite General Raster. Die Größe der Kopfzeile ist Null, es gibt 3 Banden, 1.247 Spalten, Byte-Pixel Struktur, BSQ-Format und die Umwandlung ins ILWIS-Datenformat ist möglich. Klicken Sie auf Okay. In dem Verzeichnis erscheint dann ein dreischichtiges, farbiges Raster. Es handelt sich hierbei um eine sog. maplist.
   
   
3. Lassen Sie sich das Bild anzeigen. Mit einem Doppelklick auf das Symbol maplist erscheint ein Feld, in dem Bilder in drei Schichten (Layer) aufgelistet sind. Darüber sehen Sie das Symbol eines Fernsehbildschirmes; klicken Sie darauf und es öffnet sich ein weiteres Feld. Ändern Sie Middelfart3 auf die blaue Bande um und Middelfart1 auf die rote Bande und klicken Sie auf Okay. Jetzt erscheint das Falschfarbenbild.
   
   
4. Der Wasserlauf in Bildmitte ist die Meerenge Lillebaelt, die zwischen den Inseln Fünen im Osten und Jütland im Westen verläuft. Die alte Brücke, über die sowohl Schienen als auch eine Straße führen, liegt im Süden, die neue Straßenbrücke befindet sich weiter nördlich. Die alte Brücke ist über Straßen direkt angeschlossen an die Stadt Middelfart auf Fünen. Auf Jütland, im nördlichen Bereich des Bildes, liegt die Stadt Fredericia mit ihrer Hafenzone und den noch sichtbaren, alten Verteidigungsanlagen. Zwischen der Stadt Fredericia und ihren südlichen Ausläufern befindet sich ein Waldgebiet, ebenso im Westen und Norden von Middelfart auf Fünen. Die Gewerbe- und Industriegebiete von Middelfart und Fredericia sind in leuchtend blau dargestellt, während Wohngebiete auch etwas rot enthalten. Der Großteil der übrigen Fläche wird landwirtschaftlich genutzt, wobei die Felder mit verschiedenen Feldfrüchten an unterschiedlichen Rottönen zu unterscheiden sind und offener Boden in blau dargestellt ist. Die Autobahn, die den Lillebaelt auf der neuen Brücke überquert, verbindet Kopenhagen im Osten mit Jütland im Westen, ebenso wie Sie Europa im Süden und Norwegen im Norden miteinander verbindet. Im westlichen Teil des Bildes teilt sich die Autobahn auf, eine Strecke geht in den Norden, die andere führt in den Süden.
   
   
5. Erstellen Sie Versuchsflächen für die Klassifizierung. Nutzen Sie dafür die Fenster File menu und Create a Sample Set. Es öffnet sich ein kleines Feld, das unsere maplist enthält. Geben sie der Versuchsfläche einen Namen und erstellen Sie einen Bereich, indem Sie auf Create Domain gehen. Ein Fenster mit dem Namen Create Domain Panel öffnet sich. Wählen Sie einen Domain-Namen, stellen Sie den Klassentypen ein und fügen Sie eine Beschreibung hinzu. Klicken Sie auf Okay. Ein neues Fenster, der Domain Editor, öffnet sich. In diesem Fenster klicken Sie auf Add Item, mit einer Farbpalette mit einem Kreuz als Symbol, geben einen Namen, einen Code und eine Beschreibung an, wofür Sie die untenstehende Tabelle benutzen sollten. Nachdem ein Eintrag gemacht wurde, erscheint dieser in dem Feld.
   
   

   Klassenname	Code	Beschreibung
   Wasser	A	Alle Wasserflächen
   Offenflächen	B	Alle offenen Oberflächen
   Gewerbegebiet	C	Gewerbe-/Industriegebiete
   Wald	D	Vorwiegend waldbedeckte Flächen
   Acker (Raps)	H	Rapsfelder
   Acker (WW)	J	Winterweizenfelder
   Acker(SB)	K	Sommergerstenfelder

   
   
   

6. Wenn Sie dieses Feld mit den sieben Einträgen ausgefüllt haben, bearbeiten Sie die Farben, die für die verschiedenen Klassen stehen, indem Sie auf Open Representation gehen, wo Ihnen eine Farbpalette angezeigt wird. Die sieben Klassen sind in dem nun auftauchenden Representation Class Panel zu sehen. Nutzen Sie die verschiebbaren Balken, um die Farbe der jeweils markierten Klasse zu ändern und wiederholen Sie dies für alle Klassen. Schließen Sie dieses Feld, wenn Sie damit fertig sind, sowie das Feld Domain Class. Der Name der Domain erscheint im Fenster Create Sample Set. Klicken Sie dort auf Okay.
   
   
7. Der Sample Set Editor öffnet sich automatisch mit zwei Fenstern; einem Map Window, in dem das Bild angezeigt wird, und einem Statistics Window, in dem die Statistik zu der Versuchsfläche angezeitg wird; dieses Feld ist jetzt noch leer.
   
   
8. Zoomen Sie an ein Gebiet heran, das eine Versuchsfläche einer Klasse enthält, und klicken Sie auf Normal, um das Bild nicht weiter heranzuzommen. Wählen Sie die Pixel aus, indem Sie den Cursor in eine Ecke der ausgewählten Versuchsfläche bewegen, die linke Maustaste drücken und die Maus weiterziehen, bis Sie die gesamte Fläche abgedeckt haben. Wenn Sie den Mausknopf loslassen, erscheint die Statistik für dieses Fenster in der Tabelle mit Ihrer aktuellen Auswahl in dem Statistikfenster und die Versuchsfläche wird schraffiert. Sollte Sie nun nicht schraffiert sein, zoomen Sie noch einmal heran und wiederholen Sie den Vorgang bis Sie eine schraffierte Fläche erhalten. Gehen Sie auf die schraffierte Fläche und klicken die rechte Maustaste, um das kontextabhängige Menü anzuzeigen und wählen Sie "bearbeiten". Ein kleines Fenster öffnet sich; wählen Sie die entsprechende Klasse und schließen Sie das Fenster. Die Statistik wird mit den für diese Klasse bereits vorhandenen in dem oberen Fenster zusammengeführt. Fügen Sie weitere Versuchsflächen für die Klasse hinzu und wiederholen Sie den Vorgang für alle anderen Klassen.
   
   
9. Schließen Sie alle Fenster, um zu klassifizieren. Klicken Sie im Katalog auf das Symbol Sample Set (für die Versuchsflächen), was Sie über Drücken der rechten Maustaste aufrufen können, wählen Sie dort "klassifizieren" aus. Die Classify Dialog Box erscheint. Wählen Sie die Minimaldistanz- oder Maximum-Likelihood-Klassifizierung als Klassifizierungsmethode. Legen Sie einen Namen für die Ausgabedatei fest und starten Sie die Klassifizierung. Nach einer Weile wird Ihnen die Klassifizierung angezeigt.