Publikationen der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation e.v.

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1 Publikationen der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation e.v. DGPF Band Vorträge 32. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF März 2012 in Potsdam Erdblicke Perspektiven für die Geowissenschaften ISSN Eckhardt Seyfert, Hrsg.

2 ISSN Publikationen der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation (DGPF) e.v. Band S., Potsdam 2012 Hrsg.: Eckhardt Seyfert Deutsche Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation (DGPF) e.v. Oldenburg 2008 Zu beziehen durch: Geschäftsstelle der DGPF c/o EFTAS GmbH Oststraße 2-18 D Münster Tel.: (0251) , Fax: (0251) , Bearbeitung: Landesvermessung und Geobasisinformation Brandenburg Heinrich-Mann-Allee 103, Potsdam Tel.: (0331) , Fax: (0331)

3 DeCOVER 2. Aufbau von Fernerkundungsdiensten zur Aktualisierung der Landbedeckung OLIVER BUCK 1 Zusammenfassung: In DeCOVER 2 werden Methoden der Fernerkundung entwickelt zur Klassifikation und Aktualisierung von Landbedeckungsdaten. Das Forschungs- und Entwicklungsprojekt ergänzt als nationales Schnittstellenprojekt die europäischen Entwicklungen innerhalb des GMES Programms (Global Monitoring for Environment and Security). Durch die Anpassung der Methodenentwicklung an nationale, regionale und fachspezifische Bedürfnisse sollen Behörden in ihren Verwaltungsaufgaben unterstützt werden. Die Arbeiten konzentrieren sich dabei auf drei Entwicklungsbereiche: a) die Unterstützung der bestehenden nationalen Geobasisdatenlandschaft, b) Fachprozesse im Umweltmonitoring zur Umsetzung der Flora-Fauna-Habitat-Richtlinie sowie c) Aufgaben im Agrarmonitoring zur Fortführung von Fachdaten. Dabei werden die Satellitensensoren RapidEye und TerraSAR-X als primäre Datenquelle eingesetzt. Die Umsetzung der Methoden erfolgt über den Aufbau sogenannter DeCOVER Dienste, die in diesem Artikel in einer Übersichtsdarstellung vorgestellt werden: (1) DeCOVER Aktualisierungsdienste: Aufbauend auf bestehenden Datenmodellen (z.b. Corine Land Cover, ATKIS Basis-DLM) und aktuellen Satellitenbildern werden Änderungsinformationen zur Landbedeckung für diese Modelle bereitgestellt. (2) DeCOVER Erweiterungsdienste: Stellen für bestehende Datenmodelle neue Objekte/Attribute bereit, die bisher nicht im Modell erfasst werden (z.b. Versiegelungsinformationen für urbane Klassen im ATKIS Basis-DLM). (3) DeCOVER Thematische Dienste: Liefern Geoinformationen zur Unterstützung von Agrar- und Umwelt-Monitoring auf Basis von Luft- und Satellitenbildern. Beispiele sind die Ermittlung von FFH/LRT-Potentialflächen, Grünlandnutzungsintensitäten, Heide- Veränderungsindikatoren, LPIS Aktualisierungskulissen, sowie Cross Compliance Landschaftselemente. Das Projekt DeCOVER 2 ist gefördert durch die Bundesrepublik Deutschland - Zuwendungsgeber: Raumfahrt-Agentur des Deutschen Zentrums für Luft und Raumfahrt e.v. mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages unter den Förderkennzeichen FKZ 50EE0908, 50EE0909, 50EE0910, 50EE0911, 50EE0912, 50EE0913, 50EE0914, 50EE Einleitung und internationaler Kontext Aktuelle Informationen zur Landbedeckung und zur Entwicklung der Erdoberfläche spielen eine zentrale Rolle in Entscheidungsprozessen der Politik, der Öffentlichkeit und der Wirtschaft. So bilden z.b. langfristige Beobachtungen der Landoberfläche wichtige Zeitreihen zur Modellierung und Vorhersage von Umweltveränderungen und deren Auswirkungen. 1 Oliver Buck, EFTAS Fernerkundung und Technologietransfer GmbH, Oststrasse 2-18, Münster; oliver.buck@eftas.com 9

4 Corine Land Cover (CLC) stellt derzeit den einzigen über die nationalen Landesgrenzen hinweg harmonisierten Landbedeckungs- und Landnutzungsdatensatz Europas dar. Mit einem Arbeitsmaßstab von 1: , einem Aktualisierungszyklus von 6-10 Jahren und 44 Objektklassen ist dieser Datensatz vor allem für supranationale und nationale Anwendungen konzipiert. CLC Daten sind verfügbar für die Zeiträume 1990, 2000 und Innerhalb des Global Monitoring for Environment and Security Programms (GMES), einer Gemeinschaftsinitiative der Europäischen Kommission und der Europäischen Weltraumbehörde, soll CLC für den Referenzeitraum 2012 fortgesetzt werden und durch fünf zusätzliche hoch aufgelöste europäische Landbedeckungsdatensätze (GMES Land Dienste) ergänzt werden. Diese thematischen Datensätze sollen mit einer Bodenpixelauflösung von 20x20 m Informationen zu Bodenversiegelung, Waldbedeckung, Grünlandverbreitung, Feuchtgebiete und Gewässeroberflächen bieten. Diese Landbedeckungsdaten der GMES Landdienste sollen zudem den Austausch und Synergien zwischen nationalen Landbedeckungsmodellen und Systemen sowie den europäischen Modellen unterstützen. National existieren derzeit verschiedene Ansätze in Europa zur Erstellung, Ableitung und Aktualisierung der CLC Daten. In Großbritannien zum Beispiel wird CLC durch die Generalisierung von detaillierten nationalen Datensätzen erzeugt (FULLER et al. 2005, SMITH et al. 2007). In Finnland wurde die CLC Karte für 2006 auf Basis einer automatisierten Interpretation von Satellitendaten erzeugt, ebenfalls unter Nutzung bestehender digitaler Karten. Darüber hinaus wurden weitere thematische Landbedeckungs- Klassen für nationale Anforderung per Hand digitalisiert und klassifiziert (TÖRMA et al. 2008). In Deutschland wurde CLC zuletzt in 2006 auf Basis einer visuellen Interpretation von Satellitenbildern (IMAGE 2006 bestehend aus SPOT 4, SPOT 5 und IRS-P6 Satellitenbildern) und unter Nutzung weiterer Zusatzdaten aus Forschungs- und Entwicklungsprojekten (geoland2, GSE Forest Monitoring, DeCOVER Phase 1) durchgeführt (KEIL et al. 2010). Für zukünftige CLC Aktualisierungen wurde durch das Bundesamt für Kartographie in Abstimmung mit dem Umweltbundesamt ein Digitales Landbedeckungsmodell (DLM-DE) erarbeitet. Dabei wird das ATKIS Basis-DLM der Bundesländer um zusätzliche, von CLC geforderte, Objektklassen ergänzt und auf Basis aktueller Fernerkundungsdaten kartiert (ARNOLD 2009). Mit Hilfe dieser aktuellen und geometrisch höher aufgelösten Daten (Maßstab 1:10000) soll dann der nationale CLC Beitrag (1:100000) durch automatisierte Generalisierungs-Routinen abgeleitet werden (THIEMANN et al. 2011). Eine erste nationale Umsetzung des DLM-DE Modells erfolgte zum Referenzzeitpunkt Für den Zeitraum 2012 ist eine Aktualisierung in Planung (BKG 2011). In diesem Kontext wurde DeCOVER als nationales GMES Schnittstellenprojekt initiiert, mit dem Ziel, diese Entwicklungen zu ergänzen. Dabei sollen Methoden entwickelt werden, die deutsche Fachbehörden in ihren Verwaltungsaufgaben unterstützen können. Die Bereitstellung aktueller Informationen zur Landbedeckung sowie deren Veränderungen soll dabei an nationale und regionale Bedürfnisse angepasst werden. Im Fokus der Entwicklungen steht dabei die Fortführung der bestehenden nationalen Geobasisdatenlandschaft (z.b. ATKIS Basis-DLM, DLM-DE) sowie die Unterstützung spezifischer Fachprozesse zur Umsetzung der Flora-Fauna- Habitat-Richtlinie sowie zur Erfüllung von Monitoringaufgaben und der Fortführung von Fachdaten im Bereich der Landwirtschaft. Dabei werden als primäre Fernerkundungsdaten- Quellen die neuen Satellitensensoren RapidEye und TerraSAR-X genutzt. 10

5 2 Konzeption der DeCOVER Dienste und Testumsetzungen Ähnlich dem Aufbau der europäischen GMES Landdienste, erfolgt auch in DeCOVER die Bereitstellung der Informationen, die zur Fortführung von Fachdaten, oder Unterstützung von Fachaufgaben notwendig sind, über sogenannte Dienste (Services im GMES Kontext). Übergeordnetes Entwicklungsziel der DeCOVER Dienste ist eine möglichst hohe Automatisierung der komplexen Prozesskettenabläufe eines Dienstes (Datenintegration /Überführung, Bildanalyse, Ergebnis-Bereitstellung). In DeCOVER werden drei Gruppen von Diensten unterschieden, abhängig von ihrer thematischen Ausrichtung: DeCOVER Aktualisierungsdienste: Aufbauend auf bestehenden Datenmodellen und aktuellen Satellitenbildern werden Änderungsinformationen zur Landbedeckung für diese Modelle bereitgestellt. DeCOVER Erweiterungsdienste: Stellen für bestehende Landbedeckungs-Datenmodelle neue Objekte/Attribute bereit, die bisher nicht im Modell erfasst werden (z.b. Versiegelungsinformationen für urbane Klassen im Basis-DLM). DeCOVER Thematische Dienste: Liefern Geoinformationen zur Unterstützung von Agrar- und Umwelt-Monitoring auf Basis von Luft- und Satellitenbildern. Der Aufbau der DeCOVER Dienste erfolgt anhand von exemplarischen Datenmodellen und innerhalb verschiedener Testregionen (Tab. 1, Abb.1) Tab. 1: Übersicht der DeCOVER 2 Testumsetzungen Eingesetzter Sensor Testgebiet Dienst (Aufnahmejahr) Abb. 1. Übersicht der DeCOVER 2 Testgebiete Ausgangs-Nutzerdaten/Modell (Aktualisierungsstand) 1.Testumsetzung Aktualisierungs- (AK)- und Erweiterungsdienste (EW) Herne AK Veränderung RE, TXS (2009) ATKIS Basis-DLM (2006) AK Aktualisierung RE, TSX (2009) ATKIS Basis-DLM (2006) EW Urban RE, TXS (2009) ATKIS Basis-DLM (2006) EW Umwelt RE (2010) AAA ATKIS Daten (2010) Zinna AK Veränderung RE (2009) CLC (2000) AK Aktualisierung RE (2009) CLC (2000) 2.Testumsetzung Aktualisierungsdienste (AK) Herne AK Veränderung RE, TSX (2010) AAA ATKIS Daten (2008) 1) AK Aktualisierung RE, TSX (2010) AAA ATKIS Daten (2008) 1) Zinna AK Veränderung RE, TSX (2011) DLM-DE (2009) AK Aktualisierung RE, TSX (2011) DLM-DE (2009) Testumsetzung Thematische Dienste Agrar Herne LPIS DOP, RE (2009) LPIS Referenz (2005) nur Teil des Gebiets Acker RE (2010) ATKIS Basis-DLM (2006) Cross Compliance-LE WV-2, RE (2010,2011) Landschaftselemente Kulisse (2010) Remmels Acker RE (2010) ATKIS Basis-DLM (2006) Zinna LPIS DOP, RE (2009, 2010) LPIS Referenz (2006) nur Teil des Gebiets 11

6 Testumsetzung Thematische Dienste Umwelt Herne FFH_Wald RE (2010) FFH_Heide_Indikatoren WV-2, DOP (2010,2011) Vor-Ort-Kartierung (2011) Murnau FFH_Moorrenaturierung RE, TXS ( ) FFH_Grünlandnutzung RE ( Donau-Ries FFH_LRT-Potentialflächen RE ( ) Biotopkartierung, ATKIS Basis DLM (2006) Bay. Wald FFH_Wald RE ( ) Zinna FFH_Verbuschung RE, TXS (2010) Havel FFH_Überflutung RE, TXS ( ) 1) Die ATKIS AAA Daten wurden thematisch rückdatiert mit DLM Daten aus DeCOVER Aktualisierungs- und Erweiterungsdienste Die Prozesskette der DeCOVER Aktualisierungsdienste besteht im Wesentlichen aus fünf Hauptarbeitsschritten (Abb. 2). Im ersten Schritt werden die Eingangsdaten zur Prozessierung bereit gestellt. Dabei handelt es sich um einen Vektordatensatz, dessen Inhalte aktualisiert werden sollen, sowie aktuelle Satellitenbilddaten als Informationsquelle zur Fortführung. Als exemplarische Vektoreingangsdaten wurden Daten der Modelle CLC, DLM-DE und ATKIS Basis- DLM (AAA Modell) im Zuge der verschiedenen Testumsetzungen genutzt (Tab. 1). Um den Anpassungsbedarf der gesamten Abb. 2: Schematischer Ablauf der Prozesskette DeCOVER Aktualisierungsdienst Prozesskette für die Anwendung auf die verschiedenen Eingangsdatenmodelle zu minimieren, sind in DeCOVER semantische Überführungsroutinen entwickelt worden. Mit Hilfe dieser Routinen werden die Objekte der Eingangsdaten in das DeCOVER Datenmodell (DeCOVER 2011) semantisch und geometrisch überführt. Im nächsten Prozessschritt erfolgt die automatisierte Bildanalyse in zwei Stufen. Zuerst erfolgt eine Vorauswahl veränderter Flächen zur Fokussierung der weiteren Bildanalyse. Hierbei werden die Vektor-Eingangsdaten mit einem Raster-Fernerkundungsdatensatz verglichen. Der Vergleich erfolgt dabei über eine Modellbildung, in dem die Objekte der Eingangsdaten in idealtypische Referenzsignaturen für jede Klasse übersetzt werden. Im Zuge der Testumsetzungen wurden diese Bildverarbeitungsmethoden auf die Sensoren TerraSAR-X (SCHLUND & PONCET 2011) und RapidEye (REEDER et al 2011) optimiert. Über den Vergleich aller Objekte mit den jeweiligen Referenzsignaturen werden Bereiche mit einer hohen Veränderungswahrscheinlichkeit für die zweite Klassifikationsstufe ausgewiesen. In dieser erfolgt die Klassifikation der Veränderungsrichtung auf Basis multitemporaler RapidEye 12

7 Aufnahmen. Dazu werden die Objekte entsprechend ihrer thematischen Zugehörigkeit getrennt, und mit angepassten Klassifikationsmodellen für die Bereiche Urban, Agrar, Gewässer, Wald, Naturnah weiter verarbeitet. Die zuvor ausgewiesenen Veränderungsbereiche werden nun mit einer neuen Zielklassen (im DeCOVER Datenmodell) attributiert. Die Ergebnisse werden nach einer internen Qualitätssicherung als Ergebnisdaten aufbereitet. Sie werden semantisch und bei Bedarf auch geometrisch in das Datenmodell der Eingangsdaten rückgeführt und können somit für eine Aktualisierung dieser Daten genutzt werden. Für die Testgebiete wurde die Ergebnisse im DeCOVER Geodatenportal eingestellt, und können nach einer Registrierung als Web Service genutzt werden (Abb. 3). Abb. 3: Darstellung der Ergebnisse des Aktualisierungsdienstes (oben) und des Erweiterungsdienstes Urban (unten) im DeCOVER Geodatenportal am Beispiel ATKIS Basis-DLM im Testgebiet NRW (Herne). Im Zuge der DeCOVER Erweiterungsdienste werden bestehende Daten(modelle) über zusätzliche Attribute oder Klassen angereichert. Innerhalb von DeCOVER wurden hierzu Methoden in zwei thematischen Bereichen (Urban und Naturnah) entwickelt und demonstriert. Im urbanen Bereich wurden das Datenmodells ATKIS Basis-DLM um eine Einstufung bebauter Bereiche in verschiedene Versiegelungsgrade erweitert. Die Erweiterung erfolgt über die Detektion versiegelter Flächen auf Grundlage von Fernerkundungsdaten eines Referenzjahres. Als Ergebnis werden die ATKIS Basis-DLM Polygone mit einem neuen Attribut zum Versiegelungsgrad geliefert (Abb. 3). Im naturnahen Bereich wurde demonstriert, dass mit Hilfe multitemporaler Satellitenbilder eine Erweiterung der ATKIS Basis-DLM Klassen Grünland, Heide und Moore um zusätzliche Klassenausprägungen möglich ist. 13

8 4 DeCOVER Thematische Dienste Agrar-Monitoring Die Entwicklung sogenannter Thematischer Dienste ist die dritte und umfangreichste Säule der DeCOVER Dienste-Entwicklungen. Hier wurden für spezifische Fachanforderungen neue Methoden der Bildanalyse untersucht. Im Bereich Agrarmonitoring stützten sich die Entwicklungen auf die Anforderungen aus drei Bereichen. Dem Cross Compliance Monitoring zur Erhaltung von Landschaftselementen nach Verordnung (EG) Nr. 73/2009, der Aktualisierung der Referenzparzellen innerhalb des Landparzellen-Informationssystem (LPIS) gemäß der Verordnung (EG) Nr. 1122/2009, sowie dem Monitoring von landwirtschaftlichen Anbauflächen für Zwecke der Klimamodellierung, des Gewässerschutzes und der Raumplanung. Für die Aktualisierung des LPIS wurde ein zweiskaliger Ansatz unter Verwendung hochauflösender Orthophotos und multitemporaler RapidEye Satellitendaten entwickelt, der die Aktualisierung effizient unterstützt (BUCK et al 2011a) (Abb. 4). Für die Ausweisung landwirtschaftlicher Kulturartengruppen wurde eine multitemporale Klassifikation entwickelt unter Verwendung sogenannter Conditional-Random-Fields (HOBERG & MÜLLER 2011). Die Ergebnisse wurden exemplarisch als Zusatzinformationen in bestehende ATKIS Basis- DLM Daten integriert (Abb. 5). Aufbauend auf früheren Arbeiten zur Erfassung von Landschaftselementen (VÖLKER & MÜTERTHIES 2008) wurden auf Basis von Abb. 5: Ergebnisse der Ackerklassifikation integriert in die ATKIS Basis DLM Geometrie RapidEye Aufnahmen detaillierte Gehölzklassifikationen erstellt. Diese werden mit Hilfe von GIS Operationen zur Verifikation/Falsifikation von bestehenden Landschaftselementen genutzt. 5 DeCOVER Thematische Dienste Umweltmonitoring Abb. 4: Ausweisung von Veränderungen (gelb) innerhalb bestehender LPIS Referenzflächen (blau) Zur Entwicklung dieser thematischen Dienste wurden gezielt Fachanforderungen im Zusammenhang mit den Berichtspflichten der FFH-Richtlinie (92/43/EWG) zur Überwachung des europäischen Schutzgebietsnetzwerks Natura2000 berücksichtigt (Abb. 6). Das gemeinsame Ziel der Entwicklungen ist die Unterstützung der Geländearbeiten zum FFH Monitoring im 14

9 Sinne einer a) Erkennung und Ausweisung von Gebieten mit hoher Veränderungsdynamik (zur Fokussierung notwendiger Geländeressourcen) und b) Bereitstellung von thematischen Informationen und Abgrenzungen zur Bewertung ausgewählter FFH Lebensraumtypen. Dabei werden verschiedene Bilddaten eingesetzt. So wurde z.b. im Untersuchungsgebiet Murnau/Bayern allein auf Basis von RapidEye Daten eine kontextbasierte multitemporale Klassifikation unter Berücksichtigung der Klassen Grünlandumbruch, extensiv bewirtschaftetes Grünland, intensiv bewirtschaftetes Grünland und naturnahes Grünland umgesetzt. Im Testgebiet Herne/NRW wurde hingegen ein zwei-skaliger Ansatz gewählt unter Verwendung sehr hoch aufgelöster Geoeye-Satellitenbilder in Kombination mit RapidEye Daten zur Klassifikation von Heide-Lebensräumen (BUCK et al 2011b). Die Entwicklung der Thematischen Dienste ist noch nicht abgeschlossen und weitere Veröffentlichungen der Ergebnisse geplant. Abb. 6: Thematische Dienste Umweltmonitoring - Übersicht der Themenfelder 6 Fazit DeCOVER wurde als nationales GMES Schnittstellenprojekt initiiert, um aktuelle Entwicklungen in diesem europäischen Kontext auf nationale und fachspezifische Anforderungen anzupassen. Mit der Entwicklung sogenannter DeCOVER Dienste konnte dem Rechnung getragen werden. Durch neue Bildverarbeitungsprozesse in Kombination mit semantischen und geometrischen Überführungsmethoden können Veränderungen der Landbedeckung erkannt und für die Aktualisierung bestehender Daten genutzt werden. Mit Hilfe 15

10 dieser Methoden kann sowohl die nationale Geodatenbasis, als auch die geplante Ableitung und Aktualisierung von CLC aus dem nationalen Landbedeckungsmodell DLM-DE unterstützt werden. Noch offen ist, in wie weit die entwickelten Methoden auch die geplanten GMES Land Dienste unterstützen können, bzw. ob diese Daten auch Eingang in die DeCOVER Prozessketten als Zusatzinformationen finden können. Hier ist die erstmalige Erstellung der hoch auflösenden Datenlayer bis 2013 abzuwarten. Fachaufgaben des Umwelt- und Agrar-Monitorings werden über die thematischen DeCOVER Dienste bedient. Hier wurde in verschiedenen Themenfeldern gezeigt, wie Methoden der Fernerkundung das Monitoring von Schutzgebieten, sowie die Fortführung von Fachdaten in diesen Bereichen unterstützen können. Erste Ergebnisse zeigten z.b. Effizienzsteigerungen zur Aktualisierung von LPIS Referenzdaten, Möglichkeiten zur Ableitung und Integration von landwirtschaftlichen Anbauinformationen (Kulturarten, Nutzungsintensitäten) in bestehende Geodaten. 7 Literaturverzeichnis ARNOLD, S., 2009: Integration von Fernerkundungsdaten in nationale und europäische Geodateninfrastrukturen Ableitung von Corine Land Cover-Daten aus dem DLM-De. Photogrammetrie Fernerkundung Geoinformation, 2, S BKG, 2011: Digitales Landbedeckungsmodell für Deutschland (DLM-DE). Bundesamt für Kartographie und Geodäsie. modell/dlm-de node.html nnn=true. (letzter Zugriff ). BUCK, O., PETER, B. & BÜKER, C., 2011A: Zwei-skaliger Ansatz zur Aktualisierung landwirtschaftlicher Referenzkulissen (LPIS): Photogrammetrie-Fernerkundung- Geoinformation (PFG), 5, S BUCK, O., PETER, B., VÖLKER, A. & DONNING, A., 2011B: Object based image analysis to support environmental monitoring under the European Habitat Directive: a case study from DECOVER. ISPRS Hannover Workshop 2011: High-Resolution Earth Imaging for Geospatial Information, Hannover, Germany, June 14 to June 17, DECOVER, 2011: DeCOVER Objektartenkatalog (MSL 3304 Beschreibung des DeCOVER Aktualisierungsdienstes). Zuletzt besucht FULLER, R., COX, R., CLARKE, R., ROTHERY, P., HILL, R. & SMITH, G., 2005: The UK land cover map 2000: Planning, construction and calibration of a remotely sensed, user-oriented map of broad habitats. International Journal of Applied Earth Observation, 7, S HOBERG, T. & MÜLLER, S., 2011: Multitemporal Crop Type Classification using Conditional Random Fields and RapidEye Data. ISPRS Hannover Workshop 2011: High-Resolution Earth Imaging for Geospatial Information, Hannover, Germany, June 14 to June 17, KEIL, M., BOCK, M., ESCH, T., METZ, A., NIELAND, S. & PFITZNER, A., 2010: CORINE Land Cover Aktualisierung 2006 für Deutschland. Abschlussbericht zu den F+E Vorhaben UBA FKZ und FKZ , Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.v., Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum Oberpfaffenhofen, Januar REDER, J., ZILLMANN, E., KUNZE, M., LOEWE, P. & WEICHELT, H., 2011: Automatische Erfassung potentieller Veränderungsflächen in thematischen Vektordaten unter Verwendung von 16

11 aktuellen RapidEye Bilddaten. Publikationen der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation (DGPF) e.v. Band 20: Geodaten eine Ressource des 21. Jahrhunderts, 31. Jahrestagung in Mainz 2011, S SCHLUND, M. & PONCET, F. V., 2011: TerraSAR-X Daten zur Unterstützung der Aktualisierung von Geodatenbanken. Publikationen der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation (DGPF) e.v. Band 20: Geodaten eine Ressource des 21. Jahrhunderts, 31. Jahrestagung in Mainz 2011, S SMITH, G., BEARE, M., BOYD, M., DOWNS, T., GREGORY, M., MORTON, D., BROWN, N. & THOMSON, A., 2007: UK Land Cover Map Production Through the Generalisation of OS MasterMap. Cartographic Journal, 44 (3), S THIEMANN, F., WARNEKE, H., SESTER, M. & LIPECK, U., 2011: A Scalable Approach for Generalization of Land Cover Data, In: Advancing Geoinformation Science for a Changing World, Heidelberg, S TÖRMÄ, M., HAAKANA, M., HATUNEN, S., HÄRMÄ, P., KALLIO, M., KATILA, M., KIISKI, T., MÄKISARA, K., PERÄSAARI, J., PIEPPONEN, H., REPO, R., TEINIRANTA,R. & TOMPPO, E., 2008: Finnish CORINE 2006 project: determining changes in land cover in Finland between 2000 and Proc. SPIE 7110, 71100V (2008), DOI: / VÖLKER, A. & MÜTERTHIES, A., 2008: Landschaftsökologische Modellierung und automatisierte Erfassung von Landschaftselementen für das Monitoring und die Bewertung einer nachhaltigen Kulturlandschaft. In: Seyfert, E. (Ed.) 2008: Tagungsband der 28. Wissenschaftlich-Technischen Jahrestagung der DGPF Vom Erdapfel zum 3D- Modell. Vol. 17, Oldenburg, S