Neue Entwicklungen in der Erhebung gebäudebasierter siedlungsstruktureller Indikatoren Auf dem Weg zu SEMENTA 2.0

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1 3. Dresdner Flächennutzungssymposium Dresden, Mai 2011 Neue Entwicklungen in der Erhebung gebäudebasierter siedlungsstruktureller Indikatoren Auf dem Weg zu SEMENTA 2.0 R. Hecht, H. Herold, G. Meinel

2 Agenda Warum gebäudebasierte Information? Was ist SEMENTA? Teil I: Neuerungen auf dem Weg zu SEMENTA 2.0 Teil II: Datengewinnung für rückwärtiges Monitoring

3 Warum gebäudebasierte Information?

4 Warum gebäudebasierte Information? Gebäude- / Strukturtypen sind Modellierungsbasis für viele Anwendungen in der Planung (Infrastrukturplanung, Stoffstromanalysen, Energiebedarfe, Katastrophenschutz) Große Nachfrage nach hochauflösenden, objektiven, quantitativen Daten zur Siedlungsstruktur und deren Entwicklung über große Flächen Problem großes Informationsdefizit zum Gebäudebestand (kostenintensive Erfassung, keine multitemporalen Daten, keine Verortung der baulichen Aktivität) Fehlende planungsunterstützende Grundlagendaten (siedlungsstrukturelle Kennzahlen für den überregionalen Vergleich)

5 Datengrundlagen Geobasisdaten im entsprechendem Maßstab bundesweit verfügbar Gebäudestruktur ist nur implizit enthalten

6 Was ist SEMENTA?

7 Ziele von SEMENTA Entwicklung eines Verfahrens zur automatischen Gebäudegewinnung aus topographischen Kartenwerken Semantische Anreicherung der Gebäude durch automatische Klassifikation der Gebäudegrundrisse Belegung der Gebäude mit regionalisierten Kennzahlen (Geschosszahl, Wohnungen, Einwohner) und Abgleich mit Statistik auf höherer räumlicher Ebene (räumliche Disaggregation) Aggregation der siedlungsstrukturellen Indikatoren auf beliebige Bezugsebene (Baublock, Raster, Gemeinde) Automatische Veränderungsanalyse auf Grundlage multitemporaler Karten

8 Workflow SEMENTA Baublockklassifikation (7 Wohn- und 2 Nichtwohnnutzungstypen) Siedlungsstrukturelle Kennzahlen (Gebäudedichte, Überbauungsgrad, Geschossflächendichte, Gebäudevolumen Wohnungs- und Einwohnerzahl, etc.) Output Verknüpfung mit gebäudetypischen Kennwerten (GZ, Wo, EW, etc.) Gebäudeklassifikation (7 Wohn- und 2 Nichtwohnnutzungstypen) Gebäudeextraktion (Bildverarbeitung, Template Matching) Siedlungsgliederung (ATKIS Basis-DLM) Topographische Karte (TK25, DTK25-(V)) Input

9 SEMENTA Topographische Karte DTK25-V Vermessungsverwaltungen der Bundesländer und BKG (

10 SEMENTA - Gebäudeklassifikation Gebäudetyp Baublockgrenzen aus dem ATKIS Basis-DLM Vermessungsverwaltungen der Bundesländer und BKG (

11 SEMENTA - Geschossflächendichte Geschossflächendichte Baublockgrenzen aus dem ATKIS Basis-DLM Vermessungsverwaltungen der Bundesländer und BKG (

12 SEMENTA - Gebäudevolumendichte m³/m² Baublockgrenzen aus dem ATKIS Basis-DLM Vermessungsverwaltungen der Bundesländer und BKG (

13 Teil I Wichtige Neuerungen auf dem Weg zu SEMENTA 2.0

14 Wichtige Neuerungen auf dem Weg zu SEMENTA 2.0 Modifikation des Klassifikationsverfahrens Anpassung an neue Datengrundlagen (DTK25, Hausumringe, Hauskoordinaten, 3D-Gebäudestrukturen) Entwicklung einer deutschlandweit gültigen Gebäudetypologie (11 Gebäudetypen) Validierung des Klassifikationsverfahrens anhand von Untersuchungsgebieten

15 Modifikation des Klassifikationsverfahrens Objektklassifikation auf Grundlage charakteristischer Merkmalen Geometrische/morphologische Mermale Topologische Merkmale Kontextuelle Merkmale Semantische Merkmale (z.b. Nutzung)

16 Modifikation des Klassifikationsverfahrens Bisher wissensbasiertes Regelwerk (schlecht übertragbar, overfitting) Heterogene Eingangsdaten benötigen einen schnellen, robusten und gut adaptierbaren Klassifikator Nutzung von Methoden des Maschinellen Lernens (Random Forests) zum Trainieren, Klassifizieren und Validieren Gewinnung neuer charakteristischer Merkmale durch Einsatz von Bildverarbeitung und GIScience (z.b. Winkelsumme der Skeletonlinie, Hauseingangsabstände, Merkmale der Siedlungskörperform)

17 Anpassung an neue Datengrundlagen SEMENTA bisher mit Grundrisslayer der Digitalen Topographischen Karte 1: (DTK25-V) Anpassung für die Verwendung von neuen Datengrundlagen (z.b. DTK25, Hausumringe, ALK- Gebäude 3D-Gebäudestrukture) Nutzung der Hauskoordinaten zur Berechnung der Hauseingangszahl pro Gebäudeumring (diskriminierendes Merkmal zur Reihenhauserkennung) Vergleich der Klassifikationsergebnisse für unterschiedliche Eingangsdatentypen

18 Anpassung an neue Datengrundlagen Grundrisslayer Gebäudelayer Gebäudegrundrisse o. Nutzungsinformation Gebäudegrundrisse m. Nutzungsinformation Datenstruktur Raster (Auflösung: 508dpi (200 l/cm) entspricht 1,25 x 1,25 m in Natur) Vektor Produktbezeichnung Grundrisslayer der Digitalen Topographischen Karte 1: in der vorläufigen Version (DTK25-V), gescannte Topographische Karten TK25 oder TK25 (AS) (Staatliches Kartenwerk der DDR) Gebäude (Ebene Haus ) der Digitalen Topographischen Karte 1: (DTK25) Hausumringe ALK/ALKIS (Gebäude) des deutschen Liegenschaftskatasters, 3D- Gebäudestrukturen (3D-GS) Maßstab 1: :5.000 bis 1: :500 bis 1: :500 bis 1:5.000 Gebäuderepräsentation Generalisierte grundrissähnliche Generalisierte grundrissähnliche Grundrisstreue Grundrisstreue Darstellung der Darstellung der Einzelgebäudedarstellung Einzelgebäudedarstellung zusammenhängenden Baukörper zusammenhängenden Baukörper, mit allen schwarz dargestellten teilweise mit Freistellung durch Elementen der TK25 vereint Schrift und punktförmige Signaturen (Verkehr, Vegetation, Schrift) mit Freistellung durch Schrift und punktförmige Signaturen Multitemporal verfügbar Zusätzliche Information Ja Nein, derzeit noch nicht Nein, derzeit noch nicht Nein, derzeit noch nicht (NRW ab 2007) nein nein nein Nutzung, Gebäudehöhe (3D- GS)

19 Anpassung an neue Datengrundlagen DTK25-V Gebäudegeometrie ohne Nutzung (z.b. Hausumringe) DTK25 PG25 (SN) Gebäudegeometrie mit Wohnnutzung (ALKIS, 3D- Gebäudestrukturen)

20 Klassifikationsgenauigkeit verschiedener Datengrundlagen im Vergleich (Halle) DTK25-V DTK25 ATKIS- Gebäude ohne Nutzungsinfor mation 3D-Gebäudestrukturen* Anzahl der Merkmale Trainingsobjekte Testobjekte Genauigkeit 67,2 % 68,1 % 86,5 % 92,1 % Cohen s Kappa *Krefeld

21 Beispielhafte Ergebnisse

22 SEMENTA mit 3D-Gebäudestrukturen (Krefeld) Projekt (Landesministerium MWME) Datengrundlage: 3D-Gebäudestrukturen (ALK+ Höheninformation) Nutzungsattribut als kategoriales Eingangsmerkmal im Klassifikationsprozess Gebäude mit bekannter Gebäudeklasse (Referenzdaten) Split Sample in Trainingsobjekte und Testobjekte (für Validierung)

23 Referenzdaten Referenzdaten klassifizierte Gebäude (5.433 Trainingsobjekte) ( Testobjekte)

24 Vorhersage Referenzdaten klassifizierte Gebäude (5.433 Trainingsobjekte) ( Testobjekte) Vorhersage mit Random Forest (tree=200) Gebäude

25 Vorhersage Legende Referenzdaten Gebäudetyp Kleine Nebengebäude klassifizierte MFH -Offene Blockrandbebauung Gebäude MFH - Geschlossene Blockrandbebauung Hinterhaus Blockrandbebauung MFH - Traditionelle Zeile (5.433 Trainingsobjekte) ( Testobjekte) MFH Hochhaus < 50 m MFH - Plattenbau MFH Hochhaus > 50 m MFH in Reihe (nach 1990) Vorhersage mit Random Forest Dörfliches Haus Doppelhaus(tree=200) Atriumhaus oder Doppelhaushälfte Gebäude Industrie/Gewerbe Ein-Zweifamilienhaus Reihenhaus Gebäude mit besonderer Funktion Nichtwohnnutzung

26 Krefeld - Siedlungsstrukturelle Kennzahlen Baublocktypen (2009) Stadt Krefeld Einwohnerdichte (2009) Stadt Krefeld Geschossflächendichte (2009) Stadt Krefeld Geschossflächendichte Baublocktypen 0,10 MFH freistehend > 0,10-0,20 25 MFH traditionell Zeile > 0,20-0,35 > MFH industriell Zeile > 0,35-0,50 > Hochaus > 0,50-0,75 > Ein- und Zweifamilienhaus > 0,75-1,00 > Reihenhaus > 1,00-1,50 > Doppelhaus > 1,50-2,00 > Industrie/Gewerbe > 2,00-2,50 > ohne Bebauung > 2,50 > 500 Berechnung auf Grundlage von 3D-Gebäudestrukturen bezogen auf ATKIS Basis-DLM, Geodaten GEObasis.nrw Überbaungsgrad 1 Gebäudevolumendichte (2009) Stadt Krefeld 1 2 km Einwohnerdichte (2009) Stadt Krefeld Einwohnerdichte [m³/m²] 0, >60 [1/ha] > 0,5-1,0 25 > 1,0-1,5 > > 1,5-2,0 > > 2,0-2,5 > > 2,5-3,0 > > 3,0-4,0 > > 4,0-5,0 > > 5,0-10,0 > > 10,0 > 500 Berechnung auf Grundlage von 3D-Gebäudestrukturen bezogen auf ATKIS Basis-DLM, Geodaten GEObasis.nrw Berechnung auf Grundlage von 3D-Gebäudestrukturen bezogen auf ATKIS Basis-DLM, Geodaten GEObasis.nrw Berechnung auf Grundlage von 3D-Gebäudestrukturen bezogen auf ATKIS Basis-DLM, Geodaten GEObasis.nrw 2 km 0 Gebäudevolumendichte Berechnung auf Grundlage von 3D-Gebäudestrukturen bezogen auf ATKIS Basis-DLM, Geodaten GEObasis.nrw 2 km [%] 0 [1/ha] Berechnung auf Grundlage von 3D-Gebäudestrukturen bezogen auf ATKIS Basis-DLM, Geodaten GEObasis.nrw 2 km Überbaungsgrad (2009) Stadt Krefeld Einwohnerdichte [m²/m²] MFH traditonell (geschl. Bauweise) km Erstschätzung Stadt Krefeld: Einwohner ( nach Abgleich mit destatis 2009) Wohnungen ( nach Abgleich mit destatis 2009) km

27 Einwohnerdichte (2009) Stadt Krefeld Krefeld - Siedlungsstrukturelle Kennzahlen Einwohnerdichte Baublocktypen (2009) Stadt Krefeld [1/ha] Geschossflächendichte (2009) Stadt Krefeld 25 Einwohnerdichte (2009) Stadt Krefeld Geschossflächendichte Baublocktypen [m²/m²] MFH traditonell (geschl. Bauweise) 0,10 MFH freistehend > 0,10-0,20 MFH traditionell Zeile > 0,20-0,35 MFH industriell Zeile > 0,35-0,50 Hochaus > 0,50-0,75 Ein- und Zweifamilienhaus > 0,75-1,00 Reihenhaus > 1,00-1,50 Doppelhaus > 1,50-2,00 Industrie/Gewerbe > 2,00-2,50 ohne Bebauung > 2,50 Einwohnerdichte > [1/ha] 25 > > > > > > > > > > > > 500 > > Berechnung auf Grundlage von 3D-Gebäudestrukturen bezogen auf ATKIS Basis-DLM, Geodaten GEObasis.nrw 0 1 > km Überbaungsgrad (2009) Stadt Krefeld 0 Überbaungsgrad 1 Gebäudevolumendichte (2009) Stadt Krefeld Gebäudevolumendichte 2 km Einwohnerdichte (2009) Stadt Krefeld Einwohnerdichte 0,5 Berechnung auf Grundlage > 0,5-1,0 von > 1,0 3D-Gebäudestrukturen - 1,5 > 1,5-2,0 bezogen auf ATKIS Basis-DLM, > 2,0-2,5 Geodaten GEObasis.nrw > 2,5-3, > [1/ha] 25 > > > > > 3,0-4,0 > > 4,0-5,0 > > 5,0-10,0 > > 10,0 > km Berechnung auf Grundlage von 3D-Gebäudestrukturen bezogen auf ATKIS Basis-DLM, Geodaten GEObasis.nrw Berechnung auf Grundlage von 3D-Gebäudestrukturen bezogen auf ATKIS Basis-DLM, Geodaten GEObasis.nrw Berechnung auf Grundlage von 3D-Gebäudestrukturen bezogen auf ATKIS Basis-DLM, Geodaten GEObasis.nrw 2 km 1 [m³/m²] km [%] 0 Berechnung auf Grundlage von 3D-Gebäudestrukturen bezogen auf ATKIS Basis-DLM, Geodaten GEObasis.nrw Berechnung auf Grundlage von 3D-Gebäudestrukturen bezogen auf ATKIS Basis-DLM, Geodaten GEObasis.nrw km Erstschätzung Stadt Krefeld: Einwohner ( nach Abgleich mit destatis 2009) Wohnungen ( nach Abgleich mit destatis 2009) km

28 Verdichtungspotenzial (Baulücken) Verdichtungspotenzial (2009) Stadt Krefeld Absolute Differenz der Geschossflächendichte* Nichtwohnnutzung < < < < < /- 0.1 > > > 0.3 *zur mittleren baublocktypischen Geschossflächendichte Berechnung auf Grundlage von 3D-Gebäudestrukturen bezogen auf ATKIS Basis-DLM, Geodaten GEObasis.nrw km

29 Erkennung dörflicher Strukturen Riesa Gröditz Großenhain Gebäudetyp MFH - Geschlossene Blockrandbebauung MFH -Offene Blockrandbebauung MFH - Zeile in traditioneller Bauweise MFH - Zeile in Plattenbauweise MFH - Hochhaus Ein-Zweifamilienhaus Reihenhaus Dörfliches Haus Doppelhaus Industrie/Gewerbe/Sonstige Nichtwohnnutzung Gebäude mit besonderer Funktion Meißen

34 Fazit der Neuerungen Neue Verfahren und Daten liefern höhere Genauigkeiten in der geometrischen Abbildung der Gebäude (insbesondere ALK, 3D-Gebäudestrukturen) bessere Erkennung von Reihenhaus und Dörfliches Haus 3D-Gebäudestrukturen liefern beste Grundlage für siedlungsstrukturelle Analyse Sukzessive regionalisierte Stichprobenerhebung Trainings- und Validierungsdaten) für eine deutschlandweite Anwendung

35 Teil II Datengewinnung für rückwärtiges Monitoring gebäudebasierter siedlungsstruktureller Indikatoren

36 Datengrundlagen für flächendeckende gebäudebasierte Indikatoren GIS-ready Liegenschaftskataster Hausumringe 3D-Gebäudestrukturen? ++ Topographische Kartenserien Fernerkundung -/+ DTK 25-V + TK der DDR (AS) DTK25-V DTK25

37 Herausforderung für SEMENTA (-Change) Flächendeckende Beschaffung (ca TK25-Blätter pro Zeitstand) 2. Automatisierte Aufbereitung (Georeferenzierung und Mosaikierung) 3. Automatisierte Interpretation (Gebäudeextraktion bei variierendem Layout) 4. Multitemporale Datenverknüpfung (Technologiewechsel)

38 Automatisierte Datenaufbereitung

39 2. Automatisierte Datenaufbereitung 2005 TIA innovations Gmb Lösung: Operationelle Georeferenzierung

40 2. Automatisierte Datenaufbereitung

41 Automatisierte Gebäudeextraktion

42 3. Automatisierte Gebäudeextraktion

43 3. Automatisierte Gebäudeextraktion SEMENTA Modul MapTrainingTool SEMENTA Modul GebäudeExtraktion

44 Multitemporale Datenverknüpfung

45 4. Multitemporale Datenverknüpfung Gebäudeneubau Siedlungsfläche seit 1984 Neue Siedlungsfläche bis 2005 Gebäudebestand seit 1984 Gebäudeneubau im Bestand Gebäudeneubau auf neuer Siedlungsfläche

46 4. Multitemporale Datenverknüpfung Prüfung auf Gebäudeüberdeckung (Erkennung von Neubau) Technologiewechsel Prüfung auf Gebäudeüberdeckung und Geometrieübernahme (Erkennung von Abriss)

47 4. Multitemporale Datenverknüpfung 2000 (DTK25-V) 2009 (ALK)

48 Ausblick Implementierung als SEMENTA (-CHANGE) 2.0 Re-Engineering + Update der Kernkomponenten Rückwärtiges Verkehrs- und Siedlungsflächenmonitoring DFG Projekt Quantitative Siedlungsstruktur Ergebnisdarstellung auf Rasterbasis (EFGS, INSPIRE) DFG Projekt Quantitative Siedlungsstruktur Ergebnisinterpretation Räumliches Data Mining Verweis auf Beitrag Behnisch & Meinel

49 Vielen Dank!