Siedlungsstrukturelle Kennzahlen und deren Monitoring in Rasterkarten

Transkript

1 Dresden, Mai 2011 Siedlungsstrukturelle Kennzahlen und deren Monitoring in karten Markus Dießelmann, Dr. G. Meinel, Robert Hecht

2 Inhalt Motivation und Zielstellung Datengrundlage Datenzuordnung zu den zellen Anwendungsbeispiele Zusammenfassung und Ausblick

3 Motivation Das Untersuchungsthema ist ein Arbeitspaket eines DFG-Forschungsprojekts: Quantitative Siedlungsstrukturanalyse Erhebung, Beschreibung, Bewertung, Visualisierung Methodische Beiträge für das Verständnis von Siedlungsstrukturen

4 Motivation Beschreibung der Siedlungsstruktur durch zellen Flexible räumliche Auflösung Zeitliche und räumliche Vergleichbarkeit, Möglichkeit realer Entwicklungsvergleiche ohne aufwändige und ungenaue Umrechnungen Unabhängig von administrativen Grenzen Datenschutz durch Aggregation Zunehmende Bedeutung im europäischen Kontext Europaweites auf Basis der EU-Richtline INSPIRE (flächentreue Lambert Azimutal-Projektion, ETRS-LAEA-) Besonders gut für geostatistische Anwendungen und Auswertungen geeignet, einfache Analysemöglichkeiten

5 Ziele Es soll eine theoretische Basis für die basierte Siedlungsstrukturbeschreibung gelegt werden Erzeugung einer kleinräumigen Statistik durch die Nutzung von entsprechenden Datengrundlagen Beitrag zur automatischen Siedlungsabgrenzung Eine für ganz Deutschland robust anwendbare und automatisierbare Methode Optimierung und Bewertung der Indikatoren mit Stadt- und Raumplanern großer praktischer Nutzen wird angestrebt

6 Datengrundlagen Gebäude mit angereicherten Indikatoren aus Siedlungsstrukturanalyse mit SEMENTA -(CHANGE) auf Grundlage von: Gescannten Topographische Karten (TK25) Digitalen Topographischen Karten (DTK25-V, DTK25) Gebäude aus Liegenschaftskataster (ALK) 3D-Gebäudedaten (ALK + Höhe) Flächennutzungsdaten aus: ATKIS Basis-DLM

7 Siedlungsstrukturelle Kennzahlen Siedlungsstrukturelle Kennzahlen existieren monotemporär oder für zeitliche Veränderungen für: Gebäude Baublöcke Beispiele: Gebäudetyp (7 Wohnnutzung, 2 Nichtwohnnutzung) Grundfläche Geschosszahl Geschossflächen /-dichte Gebäudevolumen /-dichte Einwohner /-dichte

8 Skalen der Merkmalsausprägungen Übertragung intervallskalierter Merkmale in das unproblematisch Herausforderung besteht bei der Übertragung und Visualisierung nominalskalierter Merkmale (bspw. Gebäudetyp oder Baublocktyp) in das

9 Datenzuordnung zu zellen Abhängig von der Art der Eingangsdaten (Punkt-, Linien- oder Flächendaten) und von der Fragestellung Bsp. Flächendaten: Methode 1: Zuweisung bei der Verschneidung von flächenhaften Daten mit Hilfe der Centroidkoordinaten Methode 2: Zuweisung über das flächengrößte Teilstück nach der Verschneidung mit dem zu einer zelle

10 Datenzuordnung zu zellen Am Beispiel eines Gebäudedatensatzes und Centroidkoordinaten Gebäude sollen zelle zugeordnet werden Gebäude werden u. U. an zellen geteilt Zuordnung über Centroidkoordinaten Aus den Centroidkoordinaten erzeugte Punkte werden mit dem Grid verschnitten

11 Datenzuordnung zu zellen Untersuchungen zum zellenflächenanteil

12 Datenzuordnung zu zellen Am Beispiel der Siedlungsfläche und Flächenanteilsgrenzwert 40% 5% Bestimmung eines Flächenanteilsgrenzwertes für die Siedlungsabgrenzung 60% 40%? Ab welchem Flächenanteilsgrenzwert an der zelle erfolgt eine Zuweisung zu der zelle? Nach welchem Kriterium entscheiden? (Kartographisch vs. Statistisch) 6% 1% Wie verhält sich dies bei verschiedenen zellengrößen?

13 Flächenanteile der Siedlungsfläche

14 Untersuchungen zum zellenflächenanteil

15 Untersuchungen zum zellenflächenanteil

16 Untersuchungen zum zellenflächenanteil zellenflächenanteil = 100% Unterschätzung

17 Untersuchungen zum zellenflächenanteil zellenflächenanteil = 50% ausgewogen

18 Untersuchungen zum zellenflächenanteil zellenflächenanteil = 30% Überschätzung

19 Untersuchungen zum zellenflächenanteil zellenflächenanteil = 0% Überschätzung

20 Untersuchungen zum zellenflächenanteil

21 Untersuchungen zum zellenflächenanteil a in ha Flächenvergleich der ATKIS-Siedlungsfläche mit verschiedenen datensätzen basierend auf verschiedenen anteilsgrenzwerten, Krefeld Referenzwert ATKIS ATKIS >0% >15% >20% >25% >30% >35% >50% >100% Grenzwerte der Flächenanteile der Siedlungsfläche an der zelle in %

22 Untersuchungen zum zellenflächenanteil a in ha Abweichung der Siedlungsfläche verschiedener anteilsgrenzwerte von der ATKIS-Siedlungsfläche, Krefeld >0% >15% >20% >25% >30% >35% >50% 100% Grenzwerte der Flächenanteile der Siedlungsfläche an der zelle in %

23 Untersuchungen zum zellenflächenanteil

24 Untersuchungen zum zellenflächenanteil a in ha Flächenvergleich der ATKIS-Siedlungsfläche mit verschiedenen datensätzen basierend auf verschiedenen anteilsgrenzwerten, Düsseldorf Referenzwert ATKIS ATKIS >0% >15% >20% >25% >30% >35% >50% >100% Grenzwerte der Flächenanteile der Siedlungsfläche an der zelle in %

25 Untersuchungen zum zellenflächenanteil a in ha Abweichung der Siedlungsfläche verschiedener anteilsgrenzwerte von der ATKIS-Siedlungsfläche, Düsseldorf >0% >15% >20% >25% >30% >35% >50% >100% Grenzwerte der Flächenanteile der Siedlungsfläche an der zelle in %

26 Untersuchungen zum zellenflächenanteil a in ha Flächenvergleich der ATKIS-Siedlungsfläche mit verschiedenen datensätzen basierend auf verschiedenen anteilsgrenzwerten Düsseldorf Krefeld Wuppertal ATKIS >0% >15% >20% >25% >30% >35% >50% >100% Flächenvergleich in %, ATKIS = 100% ATKIS >0% >15% >20% >25% >30% >35% >50% 100% Düsseldorf Krefeld Wuppertal

27 Datenzuordnung zu zellen Untersuchungen zum zellenflächenanteil im Monitoring

28 zellenanteile im Monitoring

29 zellenanteile im Monitoring Am Beispiel mehrerer Zeitschnitte der Siedlungsflächenanteile pro zelle Zuweisung der neuen Siedlungsfläche 24% in Abhängigkeit zur konstanten Siedlungsfläche (Verhältnis)? 23% 53% konst. Siedlungsfläche neue Siedlungsfläche 1 neue Siedlungsfläche 2 Einbezug von nicht-siedlungsflächen? bei den zellenanteilen? Wie verhält sich dies bei verschiedenen zellengrößen?

30 Entwicklung der Siedlungsfläche Annahme: Flächengrößte neue Siedlungsfläche, die größer als die konstante Siedlungsfläche ist

31 Entwicklung der Siedlungsfläche

32 Entwicklung der Siedlungsfläche Annahme: Flächengrößte neue Siedlungsfläche, die größer als die konstante Siedlungsfläche ist Flächenzuwachs/Jahr in ha Zeitschnitte ATKIS

33 Monitoring mit verschiedenen Zellgrößen Krefeld, 125m Krefeld, 500m Neue Siedlungsfläche ist zum Teil in beiden Karten erkennbar teilweise aber auch nicht andere Kriterien nötig

34 basierte Siedlungsstrukturgliederung Am Beispiel der Integrität Integrität neuer Siedlungsflächen? Lückenschließung/Auffüllung im Innenbereich Nicht integriert Abrundungen von Siedlungsrändern (Arrondierungen) Potential für die Erweiterungen Zonierung/Gliederung mit geringem Anschluss an bestehenden Siedlungskörper und Erweiterungen Integriert ohne Anschluss an bestehenden Siedlungskörper 1 1 Meinel&Winkler, 2002

35 Einwohner pro 60m zelle Einwohnerrasterkarte

36 Vergleich Vektor- und darstellung Ein optischer Vergleich am Beispiel der Siedlungsentwicklung Vektordarstellung darstellung

37 Zusammenfassung und Ausblick Die ersten Untersuchungen zeigen, dass die Siedlungsstrukturanalyse mittels zellen hohes Potential besitzt Je mehr Informationen für eine zelle zur Verfügung stehen umso höher sind die Auswertungsmöglichkeiten durch einheitliche Bezugsflächen Räumlich-Zeitliche Vergleichbarkeit Siedlungsgliederungen sind möglich Hoher Automatisierungsgrad bei der Berechnung

38 Zusammenfassung und Ausblick karten mit unterschiedlichen Zellgrößen sind in Arbeit Interpolationstechniken werden in einem späterem Stadium getestet Weitere Untersuchungen nötig im Dialog mit praktischen Anwendern

39 für Ihre Aufmerksamkeit