DeCOVER Schlussbericht. - gemäß Nr. 8.2 NKBF_98 -

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1 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 1 DeCOVER Schlussbericht - gemäß Nr. 8.2 NKBF_98 - Autoren: Oliver Buck Olaf Büscher Peter Hofmann Sönke Müller Christian Weise Henning Schrader Thomas Schrage Markus Jochum Florian Moder Vanessa Heinzel Regine Richter Cornelia Storch Christina Hau Erika Höber Sebastian Paasche Kathrin Weise FKZ 50EE EE EE EE EE EE EE EE0528 Robert Schenkel 50EE0529 Chris Schubert Rolf Lessing 50EE0530

2 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 2 Index Status: Datum Bemerkungen/ Durchgeführte Änderungen: [F]inal/[E]ntwurf Art, betroffene Seiten: 0808_V06 F Redaktionelle Überarbeitung nach Feedback - BMU (Dr. Streuff) - DLR (Roßner) - BKG (Prof. Dr. Grünreich) Änderungen und Ergänzungen: Überarbeitung Inhaltsverzeichnisstruktur und Kurzdarstellung, Aktualisierung Nutzerübersicht-Grafik, Daten-CD Verfügbarkeit, AG OAK Zusammenarbeit, Integration Produktvalidierungsergebnisse, Korrektur verfügbarer Bezugsdokumente, Austausch Grafik Change Layer Konzept, Überarbeitung Arbeitspaket (AP) Textbezüge, Grafikbezüge, Vorprozessierungs-Methoden, Validierungsergebnisse, Fortführungskonzept, Fazit und Ausblick Überarbeitung Geodatenportal-Beschreibung Ergänzungen zu Kap.2.10 (Exemplarische Überführung in Zielsysteme), Überarbeitung OA-Übersicht (Kap.2.3) durch: EFTAS EFTAS DIMM ITD 0807_V05 F Feedback DLR-Ergänzung S.24 ff DLR 0807_V04 F GAF: Korrekturen GAF 0806_V03 E ITD: S (AP 4190-Arbeiten) ITD,RSS RSS: Input Tab.7.; Korrekturen 0806_V02 E IPI: S28,29 (QS amtlicher Systeme) DEF: S.18,19 (Redaktionelle Korrekturen) RE: S.17,19,20, 22 (Ergänzungen, textliche Korrekturen) GDS: S10, Ergänzung LfUG Nutzerüberschrift DIMM: S.9, S12 (Ergänzung BNTK ST), S.29 (Ergänzung Geodatenportal) Kommentare durch IPI, DEF,RE, GDS, DIMM 0806_V01 E Erster Entwurf auf Basis Partner-AP-Input EFTAS

3 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 3 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis... 3 Abbildungsverzeichnis... 4 Tabellenverzeichnis... 5 Abkürzungen... 6 Bezugsdokumente Kurzdarstellung Projektaufbau, Planung und Ablauf Voraussetzungen, ausgehender wissenschaftlicher und technischer Stand Zusammenarbeit mit anderen Stellen Ergebnisse Nutzereinbindung und Anforderungsanalyse Interoperabilität durch semantische Objektarten-Modellierung Entwicklung der DeCOVER Ausgangsdienst Spezifikationen Entwicklung der DeCOVER Prozesskette Testumsetzungen des DeCOVER Ausgangsdienstes Methodenentwicklungen zur Unterstützung der Testimplementierungen Aufbau eines Geodatenportals Kosten-Nutzen-Analyse Das DeCOVER Fortführungskonzepts Unterstützung bestehender Landbedeckungs- /-nutzungssysteme Fazit und Ausblick... 46

4 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 4 Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: DeCOVER Workflow-Übersicht, Hauptarbeitspakete (AP) und verantwortliche Partner... 8 Abbildung 2: Übersicht der projektunterstützenden Institutionen und Organisationen...12 Abbildung 3: Modellausschnitt Basisvokabular [blau] Vegetation, Applikationsontologie [gelb]...16 Abbildung 4: Übersicht der Objektarten des DeCOVER-Ausgangsdatensatzes...19 Abbildung 5: Schematische Prozesskette zur AD Produktion...21 Abbildung 6 Ablauf der sequentiellen Prozesskette im TG Remmels (von oben links nach unten rechts)...22 Abbildung 7: Übersicht der DeCOVER Testgebiete...24 Abbildung 8a-d: a) Bewölkte Ausgangsszene (Ikonos Jan.2006), b) wolkenfreies Ersatzbild (Ikonos Feb.2006), c) Bild mit erweitert Wolkenmaske; d) wolken- und schattenfreies Ergebnisbild...26 Abbildung 9 Beispielkorrelation Wolkengrenzen-Schattengrenzen...27 Abbildung 10: Demonstrationsbeispiel Ko-Registrierung...27 Abbildung 11: Beispiele korrespondierender Kreuzungsstrukturen für das lokale Matching Radarsat-SPOT...28 Abbildung 12: Weboberfläche des DeCOVER Datenportals ( Abbildung 13: Beschaffungsweg für a) CORINE Land Cover 2006; b) FTS Soil Sealing...34 Abbildung 14: Schematische Übersicht des Change Layer Konzepts...35 Abbildung 15: Bildbeispiele für Rasterderivate innerhalb der Fokussierung (von links nach rechts: die Kanaldifferenzen t0/t1, die normierten Kanaldifferenzen t0/t1, die spektrale Veränderungsintensität sowie die rasterbasierte Z-Statistik bezüglich dem Vektordatensatz t0)...35 Abbildung 16: Ausschnitt Veränderungs-Layer Herne (schraffiert) überlagert mit der DeCOVER-t0-Kartierung und den Bilddaten. Je Veränderungs-Objekt werden die plausibelste Klasse (schwarz), der Plausibilitätswert (schwarz) und die Menge der indizierten Level-1-Klassen angezeigt...37 Abbildung 17 Beispielhafte Darstellung des Veränderungslayers im TG Dresden. Links: SPOT-Szene vom ; Mitte: SPOT-Szene vom mit überlagertem manuell erstellten Veränderungslayers ; Rechts: SPOT-Szene 2007 mit überlagertem automatisch detektierten Veränderungen...38 Abbildung 18: Schematische Darstellung des Szenario 1 zur Unterstützung bestehender Systeme...39 Abbildung 19: Ablauf der Integration in amtliche Systeme am Beispiel der Qualitätssicherung des ATKIS Basis-DLMs im Szenario Abbildung 20: Testgebiet Dresden: a) DeCOVER AD (grün), ATKIS (rot) b) Verschneidung40 Abbildung 21: Ablauf der Integration in amtliche Systeme am Beispiel der Qualitätssicherung des ATKIS Basis-DLMs im Szenario Abbildung 22: Erweiterung von umweltrelevanten DLM-Objektarten (Beispiel Wald und Grünland)...41 Abbildung 23: Verknüpfung der DLM-Geometrien mit den Versiegelungsinformationen zur Darstellung des Bebauungsattrituts durch den FTSP Sealing Layer am Beispiel der Stadt Potsdam. Die Darstellung zeigt auch, dass ein hoher Schwellenwert eher dem Verständnis des Attributtyps der ATKIS Definition entspricht Abbildung 24: Geometrische Generalisierung des DLM zu einer MKF von 25 ha. Links unten CORINE Land Cover Abbildung 25: Vektorisierung des FTSP Soil Sealing Layers zur Bildung einer objektbasierten Versiegelungsmaske...44 Abbildung 26: DLM-Grenzen nach Generalisierung und Erstellung von Kernbereichen als Grundlage zur weiteren Segmentierung und Klassifizierung...45

5 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 5 Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Auflistung der wichtigsten Nutzeranforderungen nach Thematischem Zwischenprodukt (TZP)...13 Tabelle 2: Eigenschaften zur DeCOVER AD Objektarten Spezifikation...15 Tabelle 3: Auszug der Überführungstabellen von DeCOVER Objektarten...17 Tabelle 4: Technische Spezifikationen AD...20 Tabelle 5: Einteilung der DeCOVER Testgebiete...24 Tabelle 6: Übersicht der in die TZP Arbeiten integrierten Methoden...29 Tabelle 7: Übersicht über die im Rahmen der Kosten-Nutzen-Analyse befragten Behörden 32 Tabelle 8: Übersicht zur qualitativen Bewertung des Ausgangsdatensatzes...33

6 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 6 Abkürzungen AAA Amtliches Festpunktinformationssystem, Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem, Amtliches Topographisch-Kartographisches Informationssystem AD (DeCOVER-) Ausgangsdienst AdV Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland AP Arbeitspaket ATKIS Amtliches Topographisch-Kartographisches Informationssystem BBR Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung BEB ATKIS Attributtyp Art der Bebauung BfN Bundesamt für Naturschutz BKG Bundesamt für Kartographie und Geodäsie BMBF Bundesministerium für Bildung und Forschung BMU Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit (BMU) BNatSchG Bundesnaturschutzgesetz BNTK Biotoptypen- und Nutzungstypenkartierung CLC CORINE Land Cover CORINE Coordination of Information on the Environment DEF Definiens AG DFD Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum DIMM Delphi IMM (DELPHI INFORMATIONSMUSTERMANAGEMENT GmbH) DLM Digitales Landschaftsmodell EFTAS Entwicklungsprojekte, Fernerkundung, Technologietransfer, Angewandte Ökologie, Systemberatung ETC-LUSI European Topic Centre Land Use and Spatial Information EU Europäische Union EUA Europäische Umweltagentur FE Fernerkundung FKZ Förderkennziffer FP6 Sechstes europäisches Forschungsrahmenprogramm FTSP Fast Track Service Precursor GAF Gesellschaft für angewandte Fernerkundung AG, Deutschland GDI-DE Geodateninfrastruktur Deutschland GDS Geo Data Solutions GmbH GIS Geo-Informationssystem GMES Global Monitoring for Environment and Security GSE GMES Service Element (Projekte zur Entwicklung von Geoinformationsdiensten im Rahmen des EarthWatch Programme der Europäischen Raumfahrtagentur ESA) ILS Institut für Landes- und Stadtentwicklungsforschung und Bauwesen NRW INSPIRE Infrastructure for Spatial Information in Europe InVeKoS Integriertes Verwaltungs- und Kontrollsystem IP Integriertes Projekt IPI Institut für Photogrammetrie und GeoInformation der Universität Hannover IRS Indian Remote Sensing Satellite ISO International Organisation for Standardisation ITD Info Terra Deutschland GmbH JOP Jena Optronik GmbH LB Landbedeckung LN Landnutzung LMCS Land Monitoring Core Service M (xxx) Meilenstein (xxx) MKF Mindestkartierfläche MKA Mindestkartierabstand MKB Mindestkartierbreite NDVI Normalized Differenced Vegetation Index NRW Nordrhein-Westfalen OA Objektart OAK Objektartenkatalog OWL Web Ontology Language QA Quality- Assurance QS Qualitätssicherung RE Rapid Eye AG RSS Remote Sensing Solutions GmbH

7 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 7 RVBO SAR SATUM SFE SH SPOT SQL TG TLWJF TSX TZP UBA URQ WiPKA-QS WMS XML Regionalverband Bodensee-Oberschwaben Synthetic Aperture Radar Anforderungsanalyse der Nutzung von satellitenbasierten Erdbeobachtungssystemen für die Umweltpolitik Satellitenfernerkundung Schleswig-Holstein Système Pour l'observation de la Terre Structured Query Language Testgebiet Thüringer Landesanstalt für Wald, Jagd und Fischerei TerraSar-X Thematisches Zwischenprodukt Umweltbundesamt User Requirements, Nutzeranforderungen Wissensbasierter Photogrammetrisch-Kartographischer Arbeitsplatz Web Map Service extensible Markup Language Bezugsdokumente M207a Nutzerworkshop I Validierungsbericht 11_v3.0.pdf (Letzter Besuch: ) M201b Ergebnisse Nutzeranforderungsanalyse (Letzter Besuch: ) M207b Nutzerworkshop II Validierungsbericht 801_v1%200_Nutzer.pdf (Letzter Besuch: ) DeCOVER OAK DeCOVER Erweiterter Objektartenkatalog V3.4) F-0710-V3%204.pdf (Letzter Besuch: ) M202 Produktvalidierungsbericht (Letzter Besuch: )

8 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 8 1 Kurzdarstellung 1.1 Projektaufbau, Planung und Ablauf In diesem Gesamtbericht wird eine Übersicht der wesentlichen Projektergebnisse der DeCOVER ( ) gegeben. Hierbei soll auf die Erkenntnisse der einzelnen Hauptarbeitspakete eingegangen werden, um einen Gesamtkontext herzustellen. Die folgende Abbildung gibt die prinzipielle Entwicklungslogik wider und stellt den Zusammenarbeit zwischen den Hauptarbeitspaketen dar (Abbildung 1). Rückkopplungen i Nutzeranforderungen Service Definition j Service Demonstration - Nutzeranforderung k Service Definition - Innovationsansätze Hauptarbeitspaket (AP) Titel/Inhalt Leitung AP 1000 Koordination, Öffentlichkeitsarbeit EFTAS AP 2000 Nutzereinbindung GAF AP 3000 Interoperabilität und Geodatenmanagement DIMM AP 4000 Innovationsansätze (Methodik) IPI AP 5000 Spezifizierung und Design ITD AP 6000 Implementierung RE Abbildung 1: DeCOVER Workflow-Übersicht, Hauptarbeitspakete (AP) und verantwortliche Partner Über die Projektkoordination wurde der Projektablauf sowie die Öffentlichkeitsarbeit des Projektes gesteuert (AP1000, Abbildung 1), einschließlich regelmäßiger Informationsbereitstellung über Newsletter, Konferenzteilnahmen und Präsentationen. Mit Hilfe einer Kosten-Nutzen-Analyse wurde ein Selektionsmechanismus zur Bewertung und Spezifikation der DeCOVER Konzeption aufgebaut und umgesetzt (Kap. 2.8). Die Orientierung am Bedarf der Nutzer stellte das zentrale Anliegen des DeCOVER Vorhabens dar. Der bestehende und nur teilweise abgedeckte Bedarf nach aktuellen

9 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 9 Landbedeckungs- und nutzungsinformationen basiert auf den Anforderungen zumeist europäischer Direktiven und raumpolitischer Initiativen. Diese Anforderungen und der daraus ableitbare Bedarf wurde intensiv innerhalb einer Nutzeranforderungsanalyse unter Beteiligung zahlreicher Nutzerbehörden und- institutionen erhoben und bewertet (AP2000, Vgl. Kap.2.1). Diese Anforderungen steuerten die weiteren Projektentwicklungen. Sie dienten als Basis der DeCOVER Spezifikationen (AP5000, Vgl. Kap. 2.3) und stellten ein Bewertungskriterium zur Validierung der prototypischen Testumsetzungen dar (AP6000, Vgl. Kap. 2.4). Die Ergebnisse der Nutzervalidierung flossen als Rückkopplung in eine optimierte zweite Spezifikation und Testumsetzung ein. Innerhalb der Spezifikation wurden die Objektarten des DeCOVER Ausgangsdienstes definiert und in einen einheitlichen Objektartenkatalog überführt. Die Arbeiten zur semantischen Interoperabilität stellten ein weiteres Selektionskriterium zur Konzeption der DeCOVER Dienste dar (AP3000, Kap. 2.2). Durch die semantische Modellierung der DeCOVER Objektarten konnte eine semantische Überführung und Verbindung zu weiteren Landbedeckungskatalogen und Systemen hergestellt werden. Damit kann eine Objektartenüberführung ermöglicht und somit die Unterstützung weiterer Landbedeckungssysteme ermöglicht werden (Kap ). Die Spezifikationen des DeCOVER Ausgangsdienst wurden innerhalb von drei Testgebieten und zwei Produktionszyklen exemplarisch umgesetzt. Für die Umsetzung wurden eine neue Prozesskette mit sowohl zentralen als auch dezentralen Modulen entwickelt. Während die Steuerung, Datenintegration und Haltung zentral durchgeführt wird, erfolgt die Datenproduktion dezentral durch verschiedene thematische Experten (Vgl. Kap. 2.4). Innerhalb der ersten Testumsetzung wurde ein Landnutzungs- /-bedeckungsdatensatz (der DeCOVER Ausgangsdatensatz) in den Testgebieten Herne (NRW) und Dresden (SN) mit einer Mindestkartierfläche von 1 ha erstellt (Vgl. Kap. 2.5). Die Ergebnisse der Testumsetzung wurden durch Referenznutzer validiert und auf einem Nutzerworkshop präsentiert und diskutiert. Die Erfahrungen der Validierung flossen in die zweite Testumsetzung ein. Hierbei wurde der Ausgangsdatensatz innerhalb einer optimierten Prozesskette unter Reduktion der Mindestkartierfläche auf 0.5 ha in den Testgebieten Herne (NRW) und Remmels (SH) erstellt. Über das AP4000 wurden neue Methoden untersucht zur Unterstützung der DeCOVER Konzeptumsetzung. Die Methodenentwicklungen wurden so weit möglich in die Testumsetzungen integriert (AP4000, Vgl. Kap.2.6). Ein Schwerpunkt der Methodenentwicklung lag dabei in der Entwicklung des DeCOVER Fortführungskonzeptes (Kap. 2.9). Mit Hilfe dieses Ansatzes soll eine Fortführung und Aktualisierung von DeCOVER Daten nicht über eine wiederholte Vollinventur geschehen, sondern über die fokussierte Erkennung und Analyse tatsächlicher Veränderungen der Landbedeckung. Durch das Zusammenführen der Entwicklungen zur Interoperabilität (AP3000), den Ergebnissen der Spezifikation (AP5000) und der Testumsetzungen (AP6000) konnten weitere exemplarische Untersuchungen zur Unterstützung einer Aktualisierung von ATKIS- Daten (Basis-DLM) und Ableitung des europäischen CORINE Land Cover durchgeführt werden (Kap. 2.10).

10 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 10 Somit wurden folgende zentralen Ergebnisse in der abgeschlossenen DeCOVER Phase erreicht und werden in Kap. 2 näher erläutert: Erhebung und Analyse der Nutzeranforderungen zur Ausrichtung und Fokussierung der DeCOVER Spezifikationen (AP2000, Kap.2.1) Semantische Beschreibung, Vergleich und ontologie-basierte Modellierung der integrierten Objektartenkataloge DeCOVER, BNTK, CLC, ATKIS, GMES (GSE Land M2.1 Spezifikationen) (AP3000, Kap. 2.2) Entwicklung der DeCOVER Ausgangsdienst-Spezifikationen (AP5000, Kap. 2.3) Entwicklung einer sequentiellen Prozesskette zur Erzeugung eines DeCOVER Ausgangsdienstes inkl. Qualitätssicherungsmaßnahmen (AP6000, Kap. 2.4) Testimplementierung des DeCOVER Ausgangsdienst in den Testgebieten Herne, Remmels und Dresden (AP6000, Kap. 2.5) Methodenentwicklungen zur Unterstützung des DeCOVER Konzepts (AP4000, 5000, 6000, Kap. 2.6) Aufbau eines Geodatenportals zur Visualisierung und Validierung der Projektergebnisse (AP3000, Kap. 2.7) Kosten-Nutzen-Analyse zur bestehenden DeCOVER Spezifikation und Demonstration (AP1000, Kap. 2.8) Entwicklung und Demonstration eines DeCOVER Fortführungskonzepts basierend auf Veränderungsindikationen (AP4000, Kap. 2.9) Möglichkeiten zur Unterstützung bestehender Landbedeckungs- /-nutzungssysteme (AP4000, Kap. 2.10) 1.2 Voraussetzungen, ausgehender wissenschaftlicher und technischer Stand Die Arbeiten der DeCOVER bauten auf den Ergebnissen der DeCOVER Vorphase auf (FKZ: 50EE0513, 50EE0514, 50EE0515). Dadurch konnten die geleisteten Vorarbeiten im Bereich der semantischen Interoperabilität, Nutzereinbindung und Nutzeranforderungsanalyse sowie erste Kosten-Nutzen-Analysen erfolgreich weitergeführt werden. Im Rahmen verschiedener abgeschlossener und laufender GMES (GSE Forest, GSE Urban Services, GSE Land) und FP6-Projekte (IP geoland) zum Thema Landbedeckung-/ -nutzung wurden Dienste zur Abdeckung primär europäischer bis nationaler Anforderungen spezifiziert und demonstriert. Unter Berücksichtigung der dort gewonnenen Erfahrungen wurde der DeCOVER Ausgangsdienst für nationale Anforderungen weiter konkretisiert. Die langjährigen Erfahrungen der verschiedenen Projektpartner bildeten zudem den ausgehenden technischen Stand zu thematisch angepassten Klassifikationen innerhalb der jeweiligen DeCOVER Schwerpunkte. Im Bereich der Datenvorverarbeitung wurde zur Ko- Registrierung optischer und Radardaten auf bestehende Erfahrungen des Projektes ENVILAND aufgebaut. Für die semantische Modellierung von Objektarten zur Unterstützung und Überführung in andere Objektartenkataloge wurde auf Erfahrungen des BMBF-Projektes Semantische Interoperabilität mittels Geodiensten (meanings) aufgebaut. 1.3 Zusammenarbeit mit anderen Stellen Durch die starke Ausrichtung des DeCOVER Konzepts am Bedarf der Nutzer fand eine enge Zusammenarbeit mit ausgewählten Referenznutzern statt (Vgl. Kap. 2.1). Der

11 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 11 Informationsaustausch verlief sowohl im Zuge von Vor-Ort-Konsultationen als auch über Informations- und Diskussionsworkshops sowie über regelmäßige Newsletter. Durch die als Referenznutzer eingebundenen Behörden und Institutionen fand eine Validierung der ersten Ausgangsdienst-Testumsetzungen statt (Vgl. Kap.2.1). Die finalen Ergebnisse der optimierten zweiten Testumsetzungen in Herne (NRW) und Remmels (SH) wurden zusammen mit weiteren Informationen zum Projektabschluss auf einer Daten-CD zusammengestellt und den DeCOVER Referenznutzern sowie weiteren unterstützenden Institutionen kostenlos zur Verfügung gestellt. Weitere CDs können bei Interesse durch die Projektkoordination (EFTAS GmbH) bereitgestellt werden. Zum Abgleich der DeCOVER Entwicklungen im Bereich Objektartenmodellierung mit den aktuellen ATKIS-Entwicklungen wurde ein Beratungsgremium bestehend aus Vertretern des AdV, BKG und DeCOVER etabliert. Dadurch konnte ein effizienter Austausch auf der Arbeitsebene erzielt werden, zur Entwicklung interoperabler Objektartendefinitionen und Überführungsmethoden. 2 Ergebnisse 2.1 Nutzereinbindung und Anforderungsanalyse Die Orientierung am Bedarf der Nutzer war das zentrale Anliegen des DeCOVER Vorhabens. Gemäß der konzipierten Projektlogik (Abbildung 1) stellten die Anforderungen der Nutzer die Ausgangsbasis für alle weiteren Entwicklungen zum Design der DeCOVER Dienste dar. Zur Erhebung der Nutzeranforderungen und Integration sogenannter Referenznutzer innerhalb DeCOVER wurde eine intensive Kontaktierung zu Beginn des Projektes initiiert. Über bestehende Nutzerkontakte, Vorträge, Veröffentlichungen und persönliche Vor-Ort-Gespräche konnte ein umfangreiches Referenznutzer-Netzwerk aufgebaut werden. Mit dem Ziel einer möglichst umfassenden Einbeziehung vorhandener Nutzeranforderungen konnte unter Berücksichtigung der Faktoren Regionalität, administrative Ebene (lokal bis national) und Aufgabenbereich, eine fachliche Unterstützung des Vorhabens durch mehr als 20 Institutionen auf lokaler bis nationaler administrativer Ebene erreicht werden (Abbildung 2).

12 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 12 Abbildung 2: Übersicht der projektunterstützenden Institutionen und Organisationen Zur Analyse der Nutzeranforderungen wurden bestehende Datenerhebungen im nationalen Kontext (z.b: SATUM-Studie) aber auch die Angaben beteiligter Organisationen innerhalb des europäischen GMES Rahmens berücksichtigt und um neue Anforderungen aus Nutzerkonsultationen ergänzt. Alle Informationen wurden zur Analyse strukturiert in Objektartenanforderungen (z.b. Laubwald), Objektgruppen-Anforderungen (z.b. Unterstützung BNTK Aktualisierung), Indikatoren (z.b. Veränderungen Versiegelungsanteil) und Sekundärinformationen (nicht direkt aus FE-Daten ableitbar, z.b. Erosionsgefährdung). Alle Informationen wurden in einer eigens konzipierten Datenbank abgelegt. Die analysierten Nutzeranforderungen wiesen eine sehr große Heterogenität auf, die systematisiert werden musste. Dies ist zum Teil ein direktes Resultat der Einbeziehung verschiedener Aufgabenbereiche und administrativer Ebenen. Des Weiteren zeigten sich unterschiedliche Herangehensweisen der Nutzer an die Definition ihrer fachspezifischen Anforderungen. Je

13 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 13 nach Fachkenntnisstand der Nutzer bezüglich technischer Möglichkeiten der Fernerkundung wurden unterschiedliche Maximalanforderungen an DeCOVER gestellt (rein fachlich begründete und/oder unter GIS/FE-technologischer Abwägung) (M201b). Als elementare Anforderungen innerhalb der verschiedenen DeCOVER Thematischen Objektartenbereiche (TZP: Thematische Zwischenprodukte) konnte folgendes festgehalten werden: Tabelle 1: Auflistung der wichtigsten Nutzeranforderungen nach Thematischem Zwischenprodukt (TZP) TZP Wesentliche Anforderungen Urban Über CLC Ebene 3 hinaus gehende Differenzierung der typischen Bebauungsstrukturen Prozentualer Versiegelungsgrades einer Fläche Differenzierung der innerstädtischen Freiflächen (Städtische Grünflächen, Brachflächen) Offenland Agrar Unterteilung der wesentlichen Hauptgruppen annueller Ackerkulturen (Wintergetreide, Sommergetreide, Hackfrüchte, Ölsaaten, Gemüse,...) Differenzierung spezifischer Kulturarten für einzelne Themenbereiche (Bsp. Hopfen, Mais) Ausweisung und Berücksichtigung landschaftsprägender Elementen (Hecken, Baumreihen, Feldgehölzen) vor dem Hintergrund der Cross Compliance Verpflichtungen Gewässer Prinzipielle Weiterführung der CLC Klassen Gewässerläufe und Gewässerflächen auf nationaler Ebene Die geometrischen Anforderungen zur Aktualisierung von Gewässergeometrien auf Landes- und Regionalebene sind nicht durch DeCOVER zu leisten Von entscheidender Bedeutung für die Belange des Gewässerschutzes ist viel mehr die Landbedeckungs/Nutzungssituation innerhalb der dem Gewässer angehörenden Wassereinzugsgebiete. Wald Ausweisung Nadelwald, Laubwald, Mischwald auf Bundesebene ausreichend, Differenzierung der Hauptbaumarten (Eiche, Buche, Fichte, ) sowie einzelner Waldstrukturparameter auf Landesebene notwendig Offenland Naturnah Die Abbildung naturnaher Lebensräume sollte auf nationaler Ebene zumindest der Klassenaufteilung der CLC Klassen entsprechen Zur Unterstützung zukünftiger Aktualisierungen landesweiter Biotopkartierungen sind thematisch sehr differenzierte großmaßstäbliche Informationen zur Unterscheidung der wichtigsten Biotoptypen (z.b. nach 30 BNatSchG) notwendig Darüber hinaus zeigten sich im Verlauf des Projektes weitere nicht Objektarten-spezifische Anforderungen an DeCOVER. Diese betrafen vor allem die Unterstützung bestehender und geplanter Geodatensysteme durch DeCOVER. Hier zeigte sich, dass zur Unterstützung der amtlichen ATKIS Geobasisdaten der Länder neben der geplanten semantischen Interoperabilität auch die geometrische Vergleichbarkeit wichtig ist, z.b. durch eine stärkere Berücksichtigung der Geobasisgeometrien in DeCOVER. Im Bereich der amtlichen Geodaten des Bundes soll das Landschaftsmodell DLM-DE zur Bedarfsdeckung des Bundes eingesetzt werden. Hierzu sind Erweiterungen des DLM-DE geplant, um es zukünftig auch für Aktualisierungen des europäischen CLC einsetzen zu können. Dies beinhaltet vor allem eine Ergänzung um Objektarten und Attribute im Bereich Wald und naturnaher Vegetation. Auch hier ist eine Unterstützung durch DeCOVER möglich (Vgl. Kap. 2.10). Auch im Zuge der europäischen Datenharmonisierungsarbeiten ergeben sich durch die Umsetzung der INSPIRE Richtlinie Anforderungen an die Datenspezifikation zur Harmonisierung und Überführung von Landbedeckungsdaten. Diese Prozesse können vor allem durch die genannten Ergebnisse der Anforderungsharmonisierung, den daraus abgeleiteten DeCOVER Spezifikationen (Kap. 2.3), sowie den Arbeiten zur semantischen Objektartenmodellierung (Kap. 2.2) unterstützt werden.

14 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 14 Zur Einbindung von Nutzern über den ausgewählten Referenznutzerkreis hinaus, wurde ein erweitertes Konzept zur Nutzereinbindung entworfen. Basierend auf den Faktoren Aufgabenbereich, Administrationsebene und Regionalität wurde ein Nutzerkontaktpool mit über 300 Mitgliedern aufgebaut, die durch eine erstmalige Informationskampagne per Mail- Anschreiben und Telefon über die Ziele und Möglichkeiten des Projektes unterrichtet wurden. Im weiteren Projektverlauf erfolgte eine kontinuierliche Informationsweitergabe an die Nutzer über regelmäßige Newsletter, Präsentationen auf Tagungen und Workshops, sowie durch die Einladung und Teilnahme an den beiden DeCOVER Nutzerworkshops: - Erster DeCOVER Nutzerworkshop -Das DeCOVER Konzept Chancen und Grenzen einheitlicher nationaler Landnutzungs-/ Landbedeckungsdaten-, Dessau, Umweltbundesamt, September Zweiter DeCOVER Nutzerworkshop -DeCOVER. Vom Konzept zur Umsetzung-, Bonn, Bundesumweltministerium, November 2007 Primäre Ziele der genannten Nutzerworkshops stellten die Projektinformation und die Validierung der geleisteten Arbeiten dar. Gegenstand des ersten Nutzerworkshops war primär die Diskussion und Validierung des DeCOVER Gesamtkonzepts, vor allem des Objektartenkataloges innerhalb thematischer Arbeitsgruppen. Als Ergebnis zeigte sich ein weiterer Informationsbedarf bezüglich der DeCOVER Objektartendefinitionen und Methodenentwicklungen. Die Ergebnisse der Validierung wurden den Nutzern zur Verfügung gestellt und zur Steuerung der weiteren Projektarbeit genutzt (M207a, M207b). Als Reaktion wurde ein separates Nutzerportal über zum Download von Informationsmaterial eingerichtet, sowie die Objektartendefinitionen in einem einheitlichen Objektartenkatalog beschrieben und kontinuierlich angepasst (DeCOVER OAK). Ziel des zweiten Workshops war es, den Nutzern den aktuellen DeCOVER Projektstand zu vermitteln und Hintergrundinformationen zu den verwendeten Methoden sowie Informationen zum Einsatz zukünftiger Sensoren wie RapidEye und TerraSAR-X zu liefern. Anhand von Präsentationen wurden mögliche DeCOVER Ausgangsdienst Szenarien und Beschaffungsmodelle vorgestellt sowie das DeCOVER Fortführungskonzept präsentiert. Im Zentrum der Diskussion standen dabei die Ergebnisse der ersten Testumsetzung in den Testgebieten Herne und Dresden (Kap.2.5), die interessierten Nutzern vorab zur Validierung zur Verfügung gestellt worden waren. Wesentliche Ergebnisse und Anforderungen der Nutzer an DeCOVER ergaben sich durch (M207b): - die stärkere Verwendung bestehender und amtlich genutzter, räumlicher wie thematischer Information bei der Erstellung eines DeCOVER Produkts (ATKIS, InVeKoS, Straßenlayer, etc.). ATKIS wird als gemeinsame geometrische Datenbasis empfohlenen. - eine Reduzierung der Mindestkartierfläche und breite. - verlässliche, mit dem Nutzer abgestimmte Angaben zur Genauigkeit des Datensatzes als Voraussetzung für eine breite Akzeptanz des Produkts. - eine große Nachfrage nach Versiegelungsinformationen - die Forderung nach stärkerer Differenzierung der Feldfrüchte. - den grundlegenden Anspruch der Interoperabilität (thematisch und geometrisch) zu bestehenden Datensätzen (CLC, ATKIS, etc.). - einen stärkeren Fokus auf Veränderungshinweise gegenüber tatsächlichen Veränderungskartierungen. - eine stärkere Betonung des DeCOVER Dienste-Charakters. - die zeitliche Harmonisierung der DeCOVER Datenbasis.

15 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 15 Generell konnte auf dem zweiten Nutzerworkshop eine deutliche Akzeptanzsteigerung von DeCOVER zur Unterstützung der amtlichen Geobasisdatenlandschaft verzeichnet werden. So zeigte sich eine größere Bereitschaft zur engen Zusammenarbeit im Projekt z.b. durch Bereitstellung von Zusatz- bzw. Kalibrierungsdaten oder durch eine Teilnahme an den Validierungen. Als wichtigste Voraussetzung für den Erfolg des Projekts wurde die Interoperabilität (geometrisch und semantisch) des DeCOVER Datensatzes mit bestehenden Daten genannt. Während bestimmte Anforderungen nicht im Rahmen des DeCOVER Ausgangsdienstes geleistet werden können (Bsp. Feldfruchterkennung auf Basis des bestehenden Datenmaterials), wurde als wesentliche Spezifikationsänderung eine Reduktion der Mindestkartierfläche auf 0,5 ha sowie der Mindestkartierbreite und abstand auf 15 m beschlossen. Weitere methodische Untersuchungen zur Integration und Unterstützung des amtlichen ATKIS-Systems sowie CLC wurden ebenfalls durchgeführt (s. Kap. 2.10). 2.2 Interoperabilität durch semantische Objektarten-Modellierung Die Anforderungen der Nutzer standen als Input für die Spezifikation der DeCOVER Dienste zur Verfügung und wurden um die Ergebnisse der semantischen Modellierung ergänzt. Innerhalb der semantischen Modellierung wurden die Objektarten der folgenden Kataloge über Applikationsontologien abgebildet: ATKIS: alle flächenhaften Elemente aus ATKIS Basis-DLM und dem AAA-Modell BNTK: gemäß der Spezifikation des BfN (BfN Heft 45: Systematik der Biotoptypenund Nutzungstypenkartierung) BNTK: gemäß der Spezifikation des Landes Sachsen Anhalt CLC 2000: gemäß den Spezifikationen der Europäischen Umweltagentur (EUA) (Technical Report No 40: CORINE Land Cover Technical Guide Addendum 2000) GMES: gemäß den Spezifikationen der GSE Land M2.1 Regional Land Cover Spezifikationen Zum Aufbau der Ontologien wurde ein Basisvokabular geschaffen (Abbildung 3). Dies beinhaltet die wesentlichen Parameter der verschiedenen Objektartendefinitionen, die zur semantischen Beschreibung eingesetzt wurden (Tabelle 2). Somit können alle Objektarten über ein gemeinsames Vokabular beschrieben werden sowie die Objektarten anhand von Merkmalen wie Synonyme (verschiedene Begriffe, ein Konzept), Antonyme (konträre Konzepte) und Homonyme (ein Begriff, verschiedene Konzepte) untersucht werden. Tabelle 2: Eigenschaften zur DeCOVER AD Objektarten Spezifikation - Generelle textliche Beschreibung - Textliche Spezifikation - Anteil von Haupt- und Nebenbeständen bei der Landbedeckung - Landnutzung (beschreibt die Hauptnutzung des Hauptbestandteiles) - Länge von Elementen der Objektart - Breite von Elementen der Objektart - Höhe von Elementen der Objektart - Lage (z.b. Binnenland) - Ausschluss von spezifischer Landbedeckung für diese Objektart - Nachbarschaft (z.b. "am Wasser") - Entstehung als Trennungsparameter, Unterscheidung zwischen anthropogen - natürlich (z.b. Kanal vs. Fluss) - Objektkategorie-spezifische Zusatzinformationen - Benötigte Zusatzinformationen (Zusatzdaten)

16 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 16 Abbildung 3: Modellausschnitt Basisvokabular [blau] Vegetation, Applikationsontologie [gelb] Die technische Umsetzung der logikbasierten Beschreibung der Domain- und Applikationsontologie erfolgte mit der für den Bereich des "Semantic Web" konzipierten Web Ontology Language OWL. Für das Editieren der Ontologien in OWL wurde das Java basierte Opensource Werkzeug Protégé verwendet, ein Reasoning wurde über den OpenSource OWL Reasoner Pellet verwirklicht. Um eine Überführung von einem Objektartenkatalog zu einem andern Objektartenkatalog als Zielkatalog zu erreichen, ist es notwendig die Ähnlichkeit der Objektarten zueinander zu bestimmen. Basierend auf den Ontologien können die Objektarten nach der Aussagetiefe der Eigenschaften hierarchisch zusammengestellt werden. Durch ein Reasoning (logisches Schließen) kann gezeigt werden ob Objektarten gleich, genauer oder allgemeiner beschrieben worden sind. Objektarten deren Eigenschaften in der Wissensmodellierung nicht korrespondieren, d.h. nicht identisch sind, können nicht subsumiert werden. Hierfür wurde ein Ähnlichkeitsmaß entwickelt, mit dem es möglich wird jede Objektart mit jeder anderen über eine numerische Angabe zu vergleichen. Für die semantische Überführung der integrierten Objektarten wurden alle Objektarten, die die gleiche semantische Aussage besitzen analysiert und zusammengestellt. Das Ergebnis ist eine Überführungstabelle, als horizontale Gegenüberstellung der Objektarten in den verschiedenen Katalogen (Tabelle 3). Diese semantische Äquivalenzdarstellung der Objektarten wurde manuell erstellt und mit den Ergebnissen der ontologiebasierten Beschreibung und Inferenzabbildung ergänzt und bestätigt. Dieser manuelle Ansatz der Gegenüberstellung bildet die Grundlage für die Validierung der automatischen Überführung mit Hilfe des Ähnlichkeitsmaßes.

17 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 17 Tabelle 3: Auszug der Überführungstabellen von DeCOVER Objektarten ATKIS_Basis DLM AAAModel DeCOVER AD GSE_Land_RLC CLC_2000 ATKIS_Basis DLM Attribute Objektart Werteart VNf Vegetation auf 4.1 Inland Suempfe 4106 Sumpf, VEG 1000 Laubholz Sumpf Feuchtflaechen Wetlands Ried VNf Vegetation auf Feuchtflaechen VNf Vegetation auf Feuchtflaechen VNf Vegetation auf Feuchtflaechen VNf Vegetation auf Feuchtflaechen VNf Vegetation auf Feuchtflaechen VNf Vegetation auf Feuchtflaechen VNf Vegetation auf Feuchtflaechen VNg Vegetation mit Gezeiteneinluß VNs Strauchvegetatio n, Wald-Strauch uebergangsstadien, Gehoelzstrukturen 4.2 Inland Wetlands 4.3 Inland Wetlands 4.4 Inland Wetlands 4.10 Inland Wetlands 4.11 Inland Wetlands 4.12 Inland Wetlands 4.13 Inland Wetlands 4.2 Costal Wetlands Transitio nal woodland /shrub Wald/ Strauch uebergangsstadien 4107 Wald, Forst 4108 Gehoelz 4110 Brachla nd VEG 2000 Nadelholz VEG 3000 Laub- und Nadelholz VEG 4000 Roehricht, Schilf VEG 4000 Roehricht, Schilf VEG 5000 Buesche, Straeuche VEG 6000 Gras VEG 4000 Roehricht, Schilf Moor Suempfe 4106 Sumpf, Ried Suempfe 4106 Sumpf, Ried Suempfe 4106 Sumpf, Ried Torfmoore 4105 Moor, Moos Torfmoore 4105 Moor, Moos Torfmoore 4105 Moor, Moos Torfmoore 4102 Gruenland Salzwiesen - - VEG 1000 Laubholz 1100_bws Hecke VEG 2000 Nadelholz VEG 3000 Laub- und Nadelholz VEG 1000 Laubholz Gehoelz 1210_bws Baumreihe Laubholz VEG 2000 Nadelholz 1220_bws Baumreihe Nadelholz VEG 3000 Laub- und 1230_bws Baumreihe Nadelholz Laub und Nadelholz 2400_ltp Heidelandschaft 1050_bws Gebuesch Heiden und Moorheiden 4102 Gruenland VEG 1000 Laubholz VEG 2000 Nadelholz VEG 3000 Laub- und Nadelholz VEG 5000 Buesche, Straeuche 4104 Heide Heide Zur technischen Umsetzung innerhalb einer GIS Software Umgebung können die jeweiligen Datenkataloge als Tabellen im dbf-format attributiv verknüpft werden. Für die weitere Überführung hinsichtlich ATKIS sind zudem attributive Abfragen notwendig, die per SQL- Anweisung umgesetzt werden können. Neben der semantischen Überführung spielen aber auch geometrische Aspekte der Überführung eine Rolle. Hierzu zählen unter anderem die Mindestkartierbreite, -abstand und Mindestkartierfläche, die sich in den verschiedenen Datenkatalogen unterscheiden. Der Umfang und die Komplexität der geometrischen Überführungsregeln hängt hierbei von den Spezifikationen und dem Datenmodell des jeweiligen Zielkatalogs ab. Bei der Überführung in BNTK-Objektarten wurden keine individuellen Generalisierungsregeln erstellt, da sämtliche Objektarten den BNTK-Abbildungsmaßstab überschreiten. Für ATKIS wurde auf Grund der Maßstabsunterschiede nur Aggregierung aus BNTK-Objektarten betrachtet. Durch den Mangel an nutzerdefinierten und validierten Generalisierungsregeln wurde hier nur eine Berücksichtigung der Mindestkartierfläche (< 0.25 ha auf 1,0 ha) in das Regelwerk übernommen. Für die Überführung in das CLC System wurde die EUA Definitionen (gemäß Technical Report No 40: CORINE Land Cover Technical Guide Addendum 2000) genutzt. Diese enthalten objektartenabhängige Generalisierungsregeln, die extrahiert und ausgewertet wurden:

18 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 18 Beispiele für die Generalisierung von Objektarten bei der Überführung in CLC Objekte mit,nicht durchgängig städtische Prägung' [112] in Nachbarschaft mit "großen" Gärten werden als,nicht durchgängig städtische Prägung' [112] als Polygon mit einem 100 m Buffer um die Gebäude behandelt - mehrere Nicht durchgängig städtische Prägung [112] (je < 25 ha), Abstand d < 300 m aggregieren zu,nicht durchgängig städtische Prägung [112] (> 25 ha), Polygongrenzen richten sich an den Verbindungsstraßen aus - Industrie und Gewerbefläche [121] (< 25ha) zwischen Nicht durchgängig städtische Prägung [112] und Hafengebiete [123] aggregieren zu Hafengebiete [123] - Industrie und Gewerbefläche [121] (<25ha) benachbart mit Deponien und Abraumhalden [131] (<25ha) aggregieren zu Industrie und Gewerbefläche [121] Zur Auflösung von Widersprüchen durch die Verwendung von Landbedeckungs- und Landnutzungskategorien wurde innerhalb von DeCOVER eine eingeschränkte Mehrfachattributierung von Klassifikationsobjekten erlaubt. Hierzu wurde unter Nutzung des TZP Expertenwissens eine Mehrfachattributierungsmatrix erstellt, die Kombinationen von Landbedeckung- und / nutzung für spezifische Objektarten erlaubt. Die Matrix wurde innerhalb der exemplarischen Prozesskette umgesetzt, geprüft und verbessert. 2.3 Entwicklung der DeCOVER Ausgangsdienst Spezifikationen Die konsolidierten Nutzeranforderungen und Ergebnisse der Produktvalidierung bildeten zusammen mit den Ergebnissen der Interoperabilitätsanalyse sowie ersten Bewertungen im Zuge der Kosten-Nutzen-Analyse den maßgeblichen Rahmen für die Spezifikationen des DeCOVER Ausgangsdienstes. Der DeCOVER Ausgangsdienst besteht im Wesentlichen aus zwei Komponenten: - A DeCOVER Kartierung - B DeCOVER Fortführung A DeCOVER Kartierung Der DeCOVER Ausgangsdatensatz ermöglicht eine national flächendeckende Kartierung der Landnutzung- /-bedeckung. Die Spezifikation des Objektartenkatalogs spiegelt wie zuvor beschrieben den Nutzerbedarf wider, der vor dem Hintergrund bestehender und zukünftiger europäischer Direktiven nur zum Teil gedeckt werden kann. Eine solche flächendeckende Kartierung kann somit als Ergänzung der bestehenden Geodatenlandschaft genutzt werden, und stellt einen wichtigen Lückenschluss zwischen nationaler und europäischer Datenebene dar. Durch die Spezifikation der Objektarten unter Berücksichtigung der maximalen semantischen Interoperabilität, stellt die DeCOVER AD Spezifikation auch eine Schnittstelle zu den Katalogen ATKIS, BNTK, CLC und GMES Land Monitoring Core Service dar. Insgesamt wurden 39 Objektarten definiert und mit Klassifikationsbeispielen in einem Objektartenkatalog festgehalten (Abbildung 4). Die Objektartenspezifikationen wurden über die Nutzer im Zuge von Workshops und der AD-Produktvalidierung validiert und dem Bedarf angepasst. Die finale Ausgangsdienstspezifikation sieht dabei eine Mindestkartierfläche von 0,5 ha und eine thematische Klassifikationsgenauigkeit von mindestens 80 % vor (Tabelle 4).

19 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 19 Abbildung 4: Übersicht der Objektarten des DeCOVER-Ausgangsdatensatzes

20 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 20 Tabelle 4: Technische Spezifikationen AD Bezeichnung DeCOVER-Ausgangsdatensatz Auflösung geometrisch: 5 m Mindestkartierfläche 0,5 ha Mindestkartierabstand, -breite 15 m Aktualisierungszyklus 36 Monate Kartiermaßstab 1: Them. Genauigkeit Min. 80% SFE-Datenquelle RapidEye / TerraSarX / SPOT 5 / IRS / IKONOS Kosten ( /km²) 28,4 inklusive Fernerkundungsdaten 22,9 exklusive Fernerkundungsdaten Nomenklatur: 39 Objektarten zur Landnutzung/Landbedeckung aufgeteilt in folgende Objektkategorien: Urbane Räume Wald Gewässer Offenland Agrar Offenland Naturnah Schwerpunkt der Bundesweit flächendeckender Datensatz, übergeordnete Beobachtungsthematik Beobachtungsthematik über alle Bereiche hinweg (siehe Objektkategorien oben) Weitergehende Beschreibung Aktualisierung erfolgt über Erkennung von Veränderungsflächen (Change- Detection) alle 36 Monate, jeweils auf Grundlage von Fernerkundungsdaten eines Referenzjahres Ableitung von Objektarten zur Unterstützung einer Aktualisierung von 1. ATKIS Basis-DLM 2. BNTK Systematik des BfN 3. CORINE Land Cover GMES Core Service Land Cover 2.4 Entwicklung der DeCOVER Prozesskette Als Grundlage für die Produktion wurde eine Prozesskette mit sowohl zentralen als auch dezentral organisierten Modulen entworfen und umgesetzt (Abbildung 5). Dadurch wurde eine neue innovative Produktionslogik ausgewählt, indem die Datenproduktion entgegen gängiger Verfahren nicht zentral durch einen Produzenten erfolgt, sondern dezentral innerhalb thematischer Schwerpunkte (Thematische Zwischenprodukte TZP) durch mehrere Produzenten.

21 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 21 Abbildung 5: Schematische Prozesskette zur AD Produktion Die Implementierung der zentralen Elemente (Prozesssteuerung, Integration, Vektordatenhaltung) erfolgte durch die RapidEye AG (AP6000). Die Prozesssteuerung fungierte als zentrales Kommunikationsorgan und übernahm so die Kontrolle über den Prozesskettenablauf. Für die Umsetzung der Kommunikationsfunktionalität der Prozesssteuerung wurde eine auf XML basierende Steuernachrichteninfrastruktur entworfen. Zur Erzeugung der XML-Nachrichten wurde durch RapidEye ein Web Editor ( bereitgestellt. Der Prozessierungsstand wurde durch Statusmeldungen von den TZPs wöchentlich abgerufen und in konsolidierter Form bereitgestellt. In Hinsicht auf den Datenaustausch und -persistenz wurde im Vorfeld der Testproduktionen von RapidEye eine Schnittstellenspezifikation in Zusammenarbeit mit den Partnern entworfen, ein Datenbankdesign zur Speicherung von Klassifikationsdaten entwickelt und automatisch ablaufende Algorithmen zur Validierung, Speicherung und Export von Klassifikationsdaten als Software implementiert. Das Konzept zur Prozesskette erlaubt es, die Produktion der TZPs in flexibler Reihenfolge zu organisieren. Dabei wird eine Bearbeitungseinheit (z.b. eine Bildkachel) thematisch sequentiell bearbeitet; die Prozessierung verschiedener Bearbeitungseinheiten im Sinne der Produktionseffizienz verläuft dagegen parallel (Abbildung 6). Begründet durch die möglichen

22 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 22 Überschneidungen von Landnutzung und Landbedeckung bei der Kartierung wurde die Produktion der TZPs durch folgende Partner in der definierten Sequenz organisiert: 1. Urban: H.G.GDS GmbH 2. Gewässer: Definiens AG 3. Wald.GAF AG 4. Agrar: EFTAS GmbH 5. Naturnah: RSS GmbH Durch den Aufbau der modularen Prozesskette konnten somit bereits vorhandene spezifische Expertisen der einzelnen Projektpartner zur Erstellung des Gesamtprodukts optimal genutzt werden. Auf Basis der Objektarten-Definitionen und der vereinbarten Qualitätsstandards konnten somit unabhängige Methodenpools zur Erstellung einer qualitativ sehr hochwertigen DeCOVER AD Kartierung verwendet werden. Grundlage aller TZP Entwicklungen stellte die Verwendung von objektbasierten Klassifikationsverfahren innerhalb der Definiens Developer (vormals ecognition) Software-Umgebung dar. In der praktischen AD-Produktion wurden die Bearbeitungseinheiten von den TZPs segmentiert und klassifiziert, so dass sich die unklassifizierte Fläche jeweils schrittweise verkleinerte (Abbildung 6). Nach jedem TZP wurden die erfassten Daten in der zentralen Vektordatenbank auf Konsistenz geprüft und gespeichert. Zur Weitergabe der Klassifikationsinformationen und Umsetzung der Mehrfachattributierungslogik (durch erlaubte Kombinationen von Landnutzung und Landbedeckung) wurde ein Attributierungskonzept zur Dokumentation von Klassifikationssicherheiten und Korrektur von Fehlklassifikationen eingerichtet. Satellitenbild (IR-Graudarstellung) + Urban Klassifikation + Gewässer + Wald + Agrar + Naturnah Integrierte Daten (Endergebnis) Abbildung 6 Ablauf der sequentiellen Prozesskette im TG Remmels (von oben links nach unten rechts)

23 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 23 Nach Durchlauf aller thematischen Zwischenprodukte erfolgte die finale und zentral durchgeführte Integration der Daten. Zielstellung der finalen Integration war die Homogenisierung der Klassifikationsdaten anhand eines definierten Regelwerkes. Essentielle Funktionen wie zum Beispiel die Generalisierung von nichtspezifikationskonformen Segmenten (z.b. Segmente kleiner der Mindestkartierfläche) wurden hier mit einem hohen Automatisierungsgrad implementiert. Alle Regelansätze wurden mit den TZP-Partnern gemeinschaftlich erarbeitet und abgestimmt so floss beispielsweise die im Zuge der Interoperabilitätarbeiten entwickelte Zuordnungsmatrix (Darstellung der semantischen Ähnlichkeiten zwischen den Objektarten) als Regelbasis für den semantischen Ähnlichkeitsvergleich der Klassen mit in die Implementierung der finalen Integration ein (Vgl. Kap. 2.2). Zur Kontrolle und Gewährleistung der definierten DeCOVER Spezifikationen, einschließlich Klassifikationsgenauigkeiten, wurde eine Konzept zur Qualitätssicherung entwickelt und angewendet. Dieses sieht zwei wesentliche Kontrollmechanismen vor: - Produktionskontrolle - Endkontrolle Durch die Produktionskontrolle unterliegen die einzelnen thematischen Zwischenprodukte einer Qualitätsprüfung. Hierbei kontrollieren die nachfolgenden TZP Produktionspartner die TZP-Vorergebnisse. Gegenstand der Prüfung sind sowohl formale Kriterien (Topologie, Vollständigkeit der Daten und Attribute,...) als auch thematische Genauigkeiten (Klassifikationsgenauigkeiten der übergeordneten TZP Objektgruppe basierend auf stratifizierter Punktstichprobe). Die zu prüfenden Qualitätsmerkmale wurden in Anlehnung an internationale Standards festgelegt (v.a. ISO Geographic Information Quality evaluation procedures). Im Zuge des zweiten Kontrollmechanismus, der Endkontrolle, werden die zusammengeführten und integrierten Daten einer finalen Qualitätssicherung unterworfen. Hierbei wird erneut über eine Stichprobenauswahl die Klassifikationsgenauigkeit des Ausgangsdatensatzes geprüft, jedoch im Gegensatz zur Produktionskontrolle auf der Ebene der einzelnen Objektarten. Die Dokumentation der QS-Ergebnisse erfolgt konform zu ISO 900X in Prüfprotokollen. 2.5 Testumsetzungen des DeCOVER Ausgangsdienstes Im Rahmen der Testumsetzungen wurden die DeCOVER Ausgangsdienst-Spezifikationen implementiert. Hierzu wurde auf Basis von vorhandenem Satellitenbildmaterial in drei Testgebieten der Ausgangsdatensatz in zwei Produktionszyklen erstellt (Abbildung 7). Basierend auf der Annahme das lineare Elemente (z.b. Strassen) auch potentielle Grenzen innerhalb der DeCOVER Objektartenauflösung darstellen, wurde für die erste Testumsetzung eine Methode zur Ableitung von Testgebietsgrenzen aus linearen ATKIS Verkehrsgeometrien entworfen (Abbildung 7, TG Herne und Dresden). Hierdurch wurde sich eine Reduktion des Bearbeitungsaufwandes zur Anpassung der Testgebietsränder erhofft. Innerhalb des zweiten Produktionszyklus wurde dieser Ansatz auf Grundlage der Erfahrungen der ersten Umsetzung nicht mehr weiterverfolgt, da ein verminderter Bearbeitungsaufwand nicht festgestellt werden konnte. Die Gebietsaufteilung erfolgte somit ausschließlich in Orientierung an den koregistrierten Satellitenbildgrenzen in Form von rechteckförmigen Kacheln.

24 DeCOVER Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 24 Abbildung 7: Übersicht der DeCOVER Testgebiete Tabelle 5: Einteilung der DeCOVER Testgebiete Testgebiet Dresden Herne Remmels Klassifikationsgrundlage Bearbeitungseinheiten Bearbeitungseinheiten Erste Umsetzung Zweite Umsetzung Master Szene (5m Anzahl resampled) SPOT IKONOS IKONOS Größe [km²] Anzahl Größe [km²] ca. 225 ca ca. 230 ca.180

25 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 25 Die erste Umsetzung fand ausschließlich in den Testgebieten Herne und Dresden statt. Kartiert wurde hierbei mit einer Mindestkartierfläche von 1ha und einer Mindestkartierbreite/Mindestabstand von 25m. Die Produktion erfolgte für alle thematischen Zwischenprodukte innerhalb einer objektorientierten Bildbearbeitungsumgebung (Definiens Developer ). Die Ergebnisse der ersten Testumsetzung wurden den Nutzern anschließend zur Validierung zur Verfügung gestellt. Als ein wesentliches Ergebnis dieser ersten Produktvalidierung wurde festgehalten, dass die thematische Tiefe des DeCOVER Ausgangsdienstes grundsätzlich als bedarfsdeckend angesehen wurde (M202). Vor allem auf Seiten der Bundesvertreter stellte das Produkt einen hilfreichen unterstützenden Informationsdienst zur Erfüllung bestehender Aufgaben und Berichtspflichten dar. Auf regionaler Ebene konnte diese Aussage nur mit Vorbehalt getroffen werden. Hier kommt dem Ausgangsdienst nur eine ergänzende, kontrollierende Funktion zu. Weitere geforderte thematische Verbesserungen konnten innerhalb des Ausgangsdiensts nicht realisiert werden durch die mangelnde Verfügbarkeit multitemporaler Bilddaten (Beispiel Fruchtartentrennung, weitere Auftrennung naturnaher Objekte). Hier müssen die weiteren Entwicklungen zur Datenverfügbarkeit über neue Sensorsysteme (v.a. RapidEYE) abgewartet werden. Als ein weiterer Hauptkritikpunkt für regionale Anforderungen wurde die nicht ausreichende MKF von 1ha angeführt. Die Erfahrungen der TZP Produzenten der ersten Testumsetzung konnten für eine methodisch-technische Optimierung des zweiten Produktionszyklus genutzt werden. Durch die pixelscharfe Koregistrierung aller Bilddaten (Vgl. Kap.2.6), sowie die Verwendung eines einheitlichen Generalisierungsansatzes innerhalb der Definiens Developer Umgebung konnte die geometrische Konsistenz der thematischen Teilprodukte zur finalen Datenintegration wesentlich verbessert werden. Durch eine Überarbeitung der Mehrfachattributierungsmatrix konnte zudem der thematische Austausch und Abstimmungsbedarf zwischen den thematischen Teilprodukten verbessert werden. Als Reaktion auf die geforderte höhere räumliche Auflösung wurde für die zweite Umsetzung innerhalb der TG Herne (NRW) und Remmels (SH) die Mindestkartierfläche und Mindestkartierbreite/abstand reduziert auf 0,5ha bzw. 15m. 2.6 Methodenentwicklungen zur Unterstützung der Testimplementierungen Weitere Methoden wurden in DeCOVER untersucht und entwickelt zur Unterstützung der folgenden Produktionsbereiche: - Satellitenbild Vor-Prozessierung und Sensorintegration - Produktion der Thematischen Zwischenprodukte - Nachbearbeitung / Generalisierung Satellitenbild Vor-Prozessierung und Sensorintegration Zum Aufbau einer automatisierten Satellitenbild-Vorprozessierung wurde eine Methode zur Erstellung weitgehend wolkenfreie Bildmosaike entwickelt. Der Entwicklungsschwerpunkt lag hierbei in der Automatisierung von bis dato weitgehend manuell durchgeführter Bearbeitungsschritte. Zunächst werden auf Basis eines Schwellwertverfahrens die Wolkenbereiche einer Satellitenszene identifiziert. In Abhängigkeit von Sonnenazimut und Sonneneinfallswinkel, die aus den Metadaten des Satellitenbildes ausgelesen werden und unter Nutzung der Geländehöhe aus einem digitalen Höhenmodell werden dann die Bildschattenbereiche ermittelt. Die Wolken- und Schattenbereiche werden in einem nächsten Schritt durch geeignetes Bildmaterial ersetzt und radiometrisch angeglichen (Abbildung 8).

26 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 26 a) b) c) d) Abbildung 8a-d: a) Bewölkte Ausgangsszene (Ikonos Jan.2006), b) wolkenfreies Ersatzbild (Ikonos Feb.2006), c) Bild mit erweitert Wolkenmaske; d) wolken- und schattenfreies Ergebnisbild Für diese zunächst entwickelte Methode musste die Wolkenhöhe extern eingegeben werden. In einer Weiterentwicklung zur vollen Automatisierung des Verfahrens sollte die Wolkenhöhe mittels Korrelationsverfahren direkt aus dem Bild abgeleitet werden. Hierzu werden die sonnenabgeneigten Grenzen innerhalb der Wolken- und Schattenmaske über eine Kantendetektion extrahiert, vektorisiert und anschließend gegeneinander in Richtung des Sonneneinfallswinkels verschoben. Dabei wird eine Korrelationsanalyse durchgeführt, und über den Korrelationspeak die Wolkenhöhe berechnet (Abbildung 9). Die Methodenvalidierung zeigte ein sehr hohes Automatisierungspotential dieser Methode durch eine Aufwandsreduzierung um 95%. Sie ist aber derzeit nur in flachen bis hügeligen Gebieten einsetzbar, da Schatten durch Geländeerhebungen bislang nicht ausreichend berücksichtigt werden.

27 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 27 Abbildung 9 Beispielkorrelation Wolkengrenzen-Schattengrenzen Zur Ko-Registrierung von Fernerkundungsdaten wurde auf den Entwicklungen des ENVILAND Projektes aufgebaut, die entsprechend den DeCOVER Anforderungen angepasst werden mussten. Hierzu wurden Methodenerweiterungen erarbeitet, um nicht nur die Überlagerung multitemporaler Zeitserien zu ermöglichen, sondern auch eine Ko- Registrierung von hochauflösenden optischen und Radardaten zu ermöglichen. Die entwickelte Methode arbeitet in zwei Phasen (Abbildung 10). Zuerst werden über ein globale Anpassung (globales Matching) Transformationsparameter für mehrere Bild-Layer ermittelt und angewendet. Im zweiten Schritt wird eine lokale Anpassung von Verschiebungen durchgeführt (lokales Matching). Hierzu werden automatisch Kreuzungsstrukturen (potentielle Passpunkte) in den einzelnen Layern ermittelt, und es erfolgt eine automatische Zuordnung korrespondierender Kreuzungsstrukturen (Abbildung 11). Abbildung 10: Demonstrationsbeispiel Ko-Registrierung

28 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 28 Abbildung 11: Beispiele korrespondierender Kreuzungsstrukturen für das lokale Matching Radarsat- SPOT Die Validierung der Entwicklungsergebnisse zeigte im Vergleich zum Standardverfahren (Orthorektifizierung über manuell gesetzte Passpunkte) keine Zeitersparnis. Weiterer Entwicklungsbedarf zeigte sich dabei in der Verbesserung der lokalen Anpassungsphase. So konnten vor allem in Gebieten, die geringe anthropogene Strukturen aufweisen nicht genügend lineare Kreuzungsstrukturen gefunden werden. Auch in Gebieten mit starkem Relief treten, ohne eine verbesserte Höhenmodell-Integration, Verzerrungen auf, die eine manuelle Korrekturen notwendig machen. Produktion der Thematischen Zwischenprodukte Die thematischen Zwischenprodukte wurden entsprechend der Produktionslogik dezentral umgesetzt. Auch innerhalb der jeweiligen Partnerarbeiten wurden in Zusammenarbeit mit den zentral durchgeführten Methodenentwicklungen (AP4000) neue Methoden zur effizienten Kartierung der Landbedeckung untersucht (Tabelle 6).

29 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 29 Tabelle 6: Übersicht der in die TZP Arbeiten integrierten Methoden TZP Urban - Methode zur Optimierung von urbanen Bildobjekten unter Berücksichtigung von mehreren Parametern in Definiens Developer auf Basis von Bildmaterial und Zusatzdaten (ATKIS): o Indikator für bebaute bzw. künstliche Bereiche basierend auf Bezugsflächen-Vorwissen und Bildinformation o Strukturparameter Frequenz, o Strukturparameter Durchgrünung. TZP Gewässer - Integration einer Strategie zur merkmalsabhängigen Segmentierung. Hierbei wird die homogene spektrale Signatur der Gewässerobjekte im nahen Infrarot explizit bei der Objektbildung berücksichtigt über eine Kombination aus Quad Tree - Segmentierungsverfahren und Image Object Fusion Prozess. TZP Wald - Innerhalb des TZP wurde ein Ansatz zur Ausweisung und Klassifikation von Mischwald Objekten entwickelt. Der Ansatz basiert auf einer initialen Unterscheidung der reinen Waldklassen, einer anschließenden klassifikationsbasierten Texturanalyse sowie einer räumlichen Aggregierung von eindeutig im Klassifikationsprozess identifizierten Einheiten zu Mischklassensegmenten. Hierzu wurden AP4000- Vorschläge zur Aggregierungstechnik im objektbasierten Ansatz integriert. TZP Agrar - Die charakteristischen Bearbeitungsspuren innerhalb von Ackerschlägen sollten als Struktur- und Texturinformationen genutzt werden zur Klassifikation und Unterscheidung von Acker-Grünland. Hierbei wurde ein Ansatz zur Kantendetektion mit Hilfe des Canny Operators und Übertragung der Ergebnisse in einen Hough- Raum zur Histogramm-Analyse verfolgt. Die Ergebnisse zeigten jedoch, dass die untersuchten Ansätze nicht zur Unterstützung der AD Klassifikation eingesetzt werden können, da die relevanten Strukturen auf Basis von 5m Pixeldaten nicht ausreichend erkannt werden können. TZP Naturnah - Aufgrund der schlechten Datengrundlage (insbesondere nicht vorhandener TSX Daten) wurde eine Fokussierung auf die Trennung von Grünland und Vegetation auf Feuchtflächen anhand von abgeleiteten Feuchteindikatoren aus Textur und Spektralmerkmalen vorgenommen. Die Untersuchung fand auf Objektebene statt und basierte auf vorhandenen monotemporalen, optischen Daten. Verschiedene Indizes wurden bezüglich ihrer Eignung untersucht. Außerdem wurde eine Texturanalyse für Radarsat-Daten vorgenommen. Die Untersuchung zeigte, dass die spektrale, räumliche und zeitliche Auflösung der DeCOVER-Daten eine automatische/semiautomatische Differenzierung zwischen Grünland und Feuchtgebieten kaum zulässt. Der untersuchte Radarsensor eignet sich als zusätzliches Indiz für Feuchteindikation bietet jedoch keine signifikante Unterscheidung im Texturbereich. Lediglich das mittlere Infrarot von SPOT kann als ein Indiz zur Differenzierung von Vegetation auf Feuchtflächen und Grünland herangezogen werden.

30 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 30 Zur Produktion der Thematischen Zwischenprodukte wurden auch Informationen aus dem ATKIS Basis-DLM benutzt: - Urban: Aus dem ATKIS-Verkehr Layer wurden durch automatische GIS-Routinen Vektoren abgeleitet und ein Bezugsflächenlayer für die Klassifikation generiert (Fraktionierung nach ATKIS-Verkehr). - Wald: ATKIS wurde verwendet für die Ausweisung der Klasse Unbestockte Waldflächen durch Verschneidung und Prüfung der ehemals bestockten ATKIS Waldflächen mit dem Referenzbild. - Gewässer: Es erfolgte eine thematische Zuordnung der Wasserbereiche in die Objektarten des TZP Gewässer, d.h. eine Unterscheidung in Gewässerläufe und flächen. Die Objektformen basierten auf dem Satellitenbild, die thematische Zuordnung erfolgte unter Verwendung von ATKIS. - Agrar: Zur Verortung und Verifikation von Dauerkulturflächen wurden die ATKIS Basis-DLM Objektarten 4013 und 4109 genutzt. - Naturnah: ATKIS Daten wurden im Rahmen der Postklassifikation verwendet, um bis dahin unklassifizierte Objekte einer Klasse zuzuweisen. Hierdurch konnten Objekte differenziert werden, bei denen rein auf spektraler Basis ansonsten keine Klassenzuordnung statt finden konnte. Zusätzlich wurden die AKTIS Daten für die interne Validierung und Kontrolle verwendet. Nachbearbeitung / Generalisierung Im Zuge der ersten Testumsetzung zeigte sich weiterer Entwicklungsbedarf der Generalisierungsprozesse innerhalb der DeCOVER Prozesskette. Zur Einhaltung und gegebenenfalls Korrektur von Mindestkartierfläche, Mindestkartierbreite und Mindestkartierabstand wurde in Zusammenarbeit mit den TZP Partnern ein Developer Prototyp-Prozessablauf entwickelt. Der implementierte Ablauf untergliedert sich in drei Prozessschritte, die über morphologische Bildalgorithmen erfolgen: 1) Umsetzung Mindestkartierabstand (Öffnungsoperation) 2) Umsetzung Mindestkartierabstand (Schließungsoperation) 3) Umsetzung Mindestkartierfläche (Zuordnung Bildobjekte < MKF zu Nachbar mit längster gemeinsamer Grenze) Die Erfahrungen der zweiten Testumsetzungen zeigten in der Anwendung des Prototypen noch weiteren Optimierungsbedarf. So sollte die Umsetzung der Mindestkartierfläche auch nach Objektartentyp gesteuert werden, um die semantische Ähnlichkeit von Objektarten mit berücksichtigen zu können. Weiterer Optimierungsbedarf ergibt sich durch den sequentiellen Prozessablauf. Durch die geometrische Bindung an Vorgängerklassifikationen lassen sich nicht alle Bildbereiche kleiner MKF, MKB und MKA innerhalb der nachfolgenden TZP Produktion erfolgreich morphologisch auflösen. 2.7 Aufbau eines Geodatenportals Mit dem DeCOVER Diensteportal ist eine Web-Anwendung entwickelt worden, die ein dynamisches mapping von Landnutzungs-/Landbedeckungsdaten bei gleichzeitiger Darstellung von Hintergrundinformationen (andere Datenquellen, Satellitenbilddaten) erlaubt. Die Entscheidung für diese Form der Lösung wurde projektintern abgestimmt, im wesentlichen getrieben durch die Tatsache, dass die alternative Lösung, die Nutzung von Google-Maps, einen Zugriffschutz auf Informationen untersagt.

31 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 31 Das Portal zeichnet sich durch mehrere entscheidende Funktionalitäten aus: 1 Ein Zugriffsschutz steuert über Rollen, welche Daten von welchem Nutzer eingesehen werden dürfen. Damit konnten beigestellte Informationen der Nutzer und Partner, die nicht öffentlich zugänglich waren, dem Projekt zugänglich gemacht werden. 2 Schnittstelle WMS: Als Baustein der Geodateninfrastruktur können externe WMS eingebunden werden. Gleichzeitig können die Ergebnisse der Testgebiete den Partnern als WMS anderen Portalen zur Verfügung gestellt werden. 3 Der Anwender hat die Möglichkeit, die Ergebnisse visuell zu validieren, in dem er die einzelnen Layer transparent stellen kann. Damit kann die Güte der Klassifikation gegenüber Referenzdatensätzen oder gegenüber Satellitenbilddaten geprüft werden. 4 Zudem kann das Portal für den internen Datenaustausch genutzt werden. Wesentliche Nutzer des Portals waren während der Projektlaufzeit die Projektpartner sowie die in das Vorhaben eingebundenen Nutzer. Alle Basiskomponenten des Diensteportals sind standardkonforme Komponenten. Damit bietet das Portal die Grundstruktur für eine Einbindung in die Geodateninfrastruktur Deutschland (GDI-DE) des Bundes, der Länder und Kommunen, indem es für die Führung der nationalen Geo-Datenbasis (NGDB) der GDI-DE ausgewählte und validierte Geoinformationen zur Verfügung stellen kann. Abbildung 12: Weboberfläche des DeCOVER Datenportals (

32 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: Kosten-Nutzen-Analyse Die Erfahrungen der Testdemonstrationen sowie die Ergebnisse der vielseitigen Nutzerkonsultationen wurden für eine Kosten-Nutzen-Analyse des DeCOVER Ausgangsdienstkonzepts, d.h. im wesentlichen der erstmaligen Erstellung des DeCOVER Ausgangsdatensatzes genutzt. Hierzu wurden verschiedene Szenarien im Zuge einer Nutzenbefragung eingesetzt, sowie die Kostenabschätzungen der Testumsetzungen über die TZP Partner und Prozesskettensteuerung abgefragt. Folgende Hauptelemente waren Bestandteil der Analyse: 1) Datenkosten a) SFE-Daten (Orthobild, monotemporal) b) SFE-Daten (Orthobild, zusätzlich multitemporal) c) Zusatzdaten d) Erstellung der Bearbeitungskacheln 2) Produktion TZP Urbane Räume, Gewässer, Wald, Offenland Agrar, Offenland Naturnah 3) Integration a) Integration Teilprozess-Schritte b) Abschließende Integration 4) Prozess-Steuerung Als finales Ergebnis der Kostenanalyse für die Erstinventur des DeCOVER Ausgangsdienstes konnten folgende Zahlen ermittelt werden: Datenkosten (FE-Daten + Zusatzdaten) 5,57 /km² Produktionskosten 22,87 /km² Gesamtkosten 28,44 /km² Diese Kosten müssen im Rahmen einer ersten und einmaligen Vollinventur gesehen werden. Über das Fortführungskonzept kann ein voraussichtlich wesentlich preisgünstigeres Update- Verfahren durch Veränderungserkennung eingesetzt werden. Tabelle 7 führt die Nutzerinstitutionen auf, die im Rahmen der Kosten-Nutzen-Analyse zur Verwertbarkeit der DeCOVER auf Basis der Testdaten befragt wurden. Tabelle 7: Übersicht über die im Rahmen der Kosten-Nutzen-Analyse befragten Behörden Behörde Admin. Ebene Them. Schwerpunkte Bundesamt für Naturschutz (BfN) Bund Naturschutz und Biologische Vielfalt Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung (BBR) Thüringer Landesanstalt für Wald, Jagd und Fischerei (TLWJF) Regionalverband Bodensee- Oberschwaben (RVBO) Institut für Landes- und Stadtentwicklungsforschung und Bauwesen NRW (ILS) Bund Nationale Raumordnung und Raumplanung Land Forstplanung, Naturschutz, Waldzustandsüberwachung, Forschung Region Forschung Regionalentwicklung und Regionalplanung Auftragsforschung für das Ministerium für Wirtschaft, Mittelstand und Energie (MWME) und für das Ministerium für Bauen und Verkehr (MBV) des Landes NRW Die folgende Tabelle (Tabelle 8) zeigt in einer Zusammenschau die Bewertung des Ausgangsdatensatzes durch die befragten Nutzer. Hierbei wurde die Verbesserung durch die

33 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 33 DeCOVER-Daten gegenüber den derzeitig angewandten Methoden zur Informationsbeschaffung bewertet. Tabelle 8: Übersicht zur qualitativen Bewertung des Ausgangsdatensatzes Interne Auswirkungen BfN BBR TLWJF RVBO ILS 1.) Qualitative Verbesserung bei der Aufgabenerfüllung 1.1) Thematischer Informationsgehalt ) Thematische Genauigkeit ) Geometrische Genauigkeit ) Aktualisierungsfrequenz ) Maßstab ) Nutzen als Basisprodukt ) Beschleunigung und Erleichterung der Arbeitsabläufe ) Erweiterung der Qualifikation für zukünftige Aufgaben ) Pilotcharakter für andere Ressortaufgaben ) Konzept zur Qualitätssicherung 5.1) Intern zertifizierte Produkte ) Extern zertifizierte Produkte ) Zertifizierte Anwendbarkeit der Produkte ) Zertifizierte Produktionskette Externe Auswirkungen 6.) Einheitliches Verwaltungshandeln von Nutzern auf gleicher Verwaltungsebene ) Einheitliches Verwaltungshandeln im europäischen Rahmen ) Absicherung von Verwaltungs- u. politischen Entscheidungen ) Akzeptanz von umweltpolitischen Entscheidungen in der Öffentlichkeit Wertigkeit von 1 (keine Verbesserung) bis 5 (erhebliche Verbesserung) Die Wertigkeit sollte hierbei von 1 (keine Verbesserung) bis 5 (erhebliche Verbesserung) angegeben werden. Die zu berücksichtigenden Voraussetzungen bei der Bewertung lauteten wie folgt: Datensatz wird für die vom Nutzer geforderte Abdeckung bereitgestellt Aktualisierung und Auslieferung des Produkts in festgelegten Abständen sind Veränderungen an den Datensätzen vorgesehen, so beeinträchtigen sie den ursprünglichen Funktionsgehalt nicht negativ (Zeitreihen, Kompatibilität). Nutzerübergreifend können die Aussagen hin zu dem generellen Bedarf an einem Datensatz interpretiert werden, der sich hinsichtlich seiner geometrischen Genauigkeit und der Differenzierung der Objektarten durchaus in Richtung ATKIS bewegt. Hierzu wurde jedoch auch umgehend von den Nutzern klargestellt, dass ATKIS in vielen relevanten Bereichen für deren Belange nicht ausreicht. Gerade Behörden aus dem Umweltbereich bemängeln die unzureichende bzw. nicht feststellbare Aktualität der Daten sowie eine notwendige thematische Erweiterung der Objektarten zum einen im Siedlungsbereich (Versiegelung und Siedlungsdichte) als auch im grünen Bereich, d.h. vor allem umweltrelevante Offenland- Objektarten. Des Weiteren war eine grenzüberschreitende Anwendbarkeit und Kompatibilität ein wichtiger Ansatzpunkt für eine Verbesserung der Datensituation. Gleichwohl herrscht die Einsicht, dass nicht alle Anforderungen über einen noch so differenzierten Ausgangsdatensatz abgedeckt werden können, da dieser stets nur als

34 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 34 Kompromiss zwischen Nutzerwunsch und technischer Machbarkeit gelten kann. Hier müssen weiterhin fachspezifische Datensätze mit spezieller Ausrichtung greifen. Der tatsächliche Nutzen eines Datensatzes über alle Nutzer hinweg, sollte er die momentan genutzten Informationsgrundlagen der Behörden durch seinen Mehrwert ergänzen/unterstützen, ergibt sich somit aus einem einzigen integrierten Dienst und nicht parallelen Datensätzen mit unterschiedlicher fachlicher Ausrichtung. Dieses Produkt stellt die reale, aus Fernerkundungsdaten erhobene Nutzung in den Vordergrund, vermittelt aktuelle Informationen flächendeckend zum geforderten Stichjahr und stellt durch seine Interoperabilität zu bestehenden nationalen und europäischen Katalogen eine grenzüberschreitende Vergleichbarkeit her. Für die laufende Diskussion um Beschaffungsszenarien für die behördenübergreifende Finanzierung der DeCOVER-Daten stellen sich anhand von Beispielen folgende Modelle zur Umsetzung dar: Beschaffungsszenario CORINE Land Cover 2000 Eine öffentliche Ausschreibung findet durch das Umweltbundesamt (UBA) im Auftrag durch das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit (BMU) statt (Abbildung 13a). Die Finanzierung erfolgt im Ko-Finanzierungsprinzip zwischen der Europäischen Umweltagentur (EUA) und dem BMU. Das Deutsche Fernerkundungsdatenzentrum (DFD) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) leitet im Auftrag vom UBA die flächendeckende Kartierung. Das Gebiet der Bundesrepublik wird in mehrere Lose aufgeteilt, über eine Angebotserstellung wird über die Beteiligung einzelner Dienstleister oder Konsortien im Wettbewerb entschieden. a) Bundesministerium BMU Bundesamt UBA Technische Ausführung (DLR) Dienstleister Dienstleister Dienstleister Dienstleister Abbildung 13: Beschaffungsweg für a) CORINE Land Cover 2006; b) FTS Soil Sealing b) General- Direktionen Ministerien (BMU-BMI) EUA Technische Beratung (ETC-LUSI) Dienstleister Dienstleister Dienstleister Dienstleister Beschaffungsszenario EUA Fast Track Service Soil Sealing Die Generaldirektionen beauftragen die Europäische Umweltagentur mit der Ausschreibung zum FTS Soil Sealing, die Finanzierung erfolgt über die Generaldirektionen, im Wesentlichen die Generaldirektion Agrar (Abbildung 13b). Die Definition von Datensatz und technischer Durchführung erfolgt mit Hilfe des European Topic Centre Land Use and Spatial Information (ETC-LUSI) als beratende Instanz bei technischen Fragestellungen. Die Ausschreibung erfolgt übergreifend für die gesamte Fläche (EU27 + Nachbarländer) und wird nicht in mehrere Lose aufgeteilt, einzelne Dienstleister oder Konsortien bewerben sich entsprechend für die Bearbeitung der Gesamtfläche. 2.9 Das DeCOVER Fortführungskonzepts Das in DeCOVER konzipierte Fortführungskonzept basiert auf Veränderungsindikatoren und verfolgt zwei primäre Ziele: 1. Kosteneffiziente und fokussierte Aktualisierung einer DeCOVER AD Kartierung 2. Möglichkeit zur Ableitung relevanter Veränderungsinformationen zur Unterstützung anderer Systeme

35 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 35 Um einer Vollinventur entgegenzuwirken ist die Erstellung von Änderungsflächen zum Zeitpunkt t1 im Vergleich zur Initialkartierung zum Zeitpunkt t0 notwendig. Die Umsetzungslogik sieht dabei eine subtraktive Veränderungsdetektion auf Basis zweier rasterbasierter SFE Bilddatenzeitpunkte vor. Hierbei wurden verschiedene Teilschritte (Module) zur Erzeugung der Veränderungsinformationen konzipiert (Abbildung 14). Abbildung 14: Schematische Übersicht des Change Layer Konzepts Fokussierung: Innerhalb dieses Moduls erfolgt die Markierung der veränderten Objekte auf der Basis von Rasterderivaten, die sich aus den georektifizierten, koregistrierten und normalisierten Bilddaten vom Zeitpunkt t0 und t1 und unter Verwendung der t0 DeCOVER Klassifikation ableiten lassen (Abbildung 15). Hierzu wird unter Einbeziehung des t0 Vektordatensatzes eine Subsegmentierung auf Basis der Rasterderivate durchgeführt. Abbildung 15: Bildbeispiele für Rasterderivate innerhalb der Fokussierung (von links nach rechts: die Kanaldifferenzen t0/t1, die normierten Kanaldifferenzen t0/t1, die spektrale Veränderungsintensität sowie die rasterbasierte Z-Statistik bezüglich dem Vektordatensatz t0)

36 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 36 Eine anschließende automatische Fokussierung ermittelt über alle Objekte hinweg diejenigen, welche einen globalen Signifikanzschwellwert für spektrale Änderungen überschreiten. In einem iterativen Prozess werden statistischer und spektraler Grenzwert auf Basis der nicht veränderten Objekte adaptiert. Das Ergebnis der automatischen Fokussierung ist ein Datensatz mit potentiellen Veränderungsobjekten, die in Verbindung mit der Grundbedeckung aus dem t0 Vektordatensatz in bis zu 48 komplexe Veränderungstypen strukturiert werden können. Diese Veränderungstypen müssen dann durch einen Operator bewertet werden, zur Trennung von relevanten Veränderungen von nicht relevanten Veränderungen (z.b. hervorgerufen durch phänologische Veränderungen). Wird die Hypothese, dass es sich um eine nicht relevante Veränderung handelt vom Operator bestätigt, werden alle gleichartigen Veränderungstypen aus der Fokussierung entfernt, wenn sie: homogene Objekte und bezüglich der Z-Statistik nicht signifikante Objekte betreffen Die Z-Statistik bildet dabei den Pixelkennwert eines Rasterlayers bezüglich der Statistik (Mittelwert, Standardabweichung) einer Menge von Umgebungspixeln des gleichen Rasterlayers ab. Die Bezugsmenge wird dabei über die Zugehörigkeit zum gleichen t0 Vektor-Objekt definiert. Im Rahmen dieser Bewertung erfolgt somit keine individuelle, d.h. einzelobjektbezogene Bewertung, sondern eine Bewertung des Veränderungstyps. Auf Basis der Operator- Bewertung erfolgt anschließend eine Extrapolation der Veränderungen auf die Gesamtszene. Der Operator muss folglich maximal 48 Objektgruppen prüfen (Anhand von Samples). Damit ist der manuelle Aufwand unabhängig von der Größe der zu klassifizierenden Szene. Veränderungserkennung und Klassifikation In diesen Teilmodulen wird basierend auf einer Segmentierung und Klassifikation der Bilddaten zum Zeitpunkt t1 innerhalb der durch die Fokussierung als verändert markierten Objekte bestimmt, ob: eine rein attributive Veränderung eine Veränderung der Geometrie der betroffenen Objekte eine attributive Veränderung und eine Veränderung der Geometrie stattgefunden hat. Ziel des Moduls ist somit eine automatisierte Bewertung der detektierten Veränderungen (mögliche, wahrscheinliche, plausible Veränderung) als Entscheidungshilfe für die Aktualisierung des DeCOVER AD. Die Klassifikation und Bewertung erfolgt auf Basis von a priori Übergangswahrscheinlichkeiten Indikationen aus den Bilddaten Bestimmte Veränderungen der Landbedeckung innerhalb der Landschaft sind wahrscheinlicher als andere (Bsp. Acker ->Versiegelung vs. Versiegelung ->Acker). Dieses Expertenwissen bezogen auf die spezifischen DeCOVER Objektarten wurde mit Hilfe einer Übergangswahrscheinlichkeits-Matrix (Pü-Matrix) über Pü-Vektoren formalisiert zur Abbildung globaler Veränderungswahrscheinlichkeiten. Die Pü-Matrix beinhaltet die angenommenen Wahrscheinlichkeiten einer Veränderung einer DeCOVER-Objektart in eine andere für den Zeitraum von zwei Jahren, ausgedrückt in einem Intervall von 0,0 (nicht wahrscheinlich) bis 1,0 (sehr wahrscheinlich). Zur Beschreibung der durch die Bilddaten indizierten Veränderung können verschiedene Veränderungsindikatoren (Merkmale basierend auf den Farb-, Form-, Textur- und

37 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 37 Nachbarschaftseigenschaften der Segmente (fuzzy-) logisch miteinander verknüpft werden, so dass dadurch entsprechende Fuzzy-Sets als indizierte Arten von Veränderungen gebildet werden. Die Ergebnisse dieser Bildindikation werden mit der a-priori Veränderungswahrscheinlichkeit (Pü-Wert) arithmetisch verknüpft zur Abbildung einer Veränderungsplausibilität (Abbildung 16). Der Plausibilitätswert ist nicht normiert und liegt prinzipiell zwischen 0 und 1, so dass selbst kleine Werte die für den Zeitpunkt t1 wahrscheinlichste Klasse angeben können. Abbildung 16: Ausschnitt Veränderungs-Layer Herne (schraffiert) überlagert mit der DeCOVER-t0- Kartierung und den Bilddaten. Je Veränderungs-Objekt werden die plausibelste Klasse (schwarz), der Plausibilitätswert (schwarz) und die Menge der indizierten Level-1-Klassen angezeigt. Erstellung Veränderungslayer: Durch die Erstellung des Veränderungslayers werden die automatisch detektierten Veränderungsflächen, bei Bedarf ergänzt um manuell detektierte Veränderungen, zusammen mit den oben beschriebenen Attributen (Bildindikation, Wahrscheinlichkeiten) als geometrisch konsistenter Datensatz (MKF,MKA und MKB) innerhalb der DeCOVER- Nomenklatur den TZP-Partnern zur Verfügung gestellt. Dieser Layer wird in die sequentielle Prozesskette eingespeist und dient den TZP Partnern somit zur Fokussierung der AD Aktualisierung. Durch die TZP Partner erfolgt gemäß den vereinbarten Prozesskettenspezifikationen (z.b. Mehrfachattributierung, Markierung Klassifikationssicherheit) anschließend die finale Klassifikation der Veränderungen auf Basis der DeCOVER Objektarten. Auf Grundlage des modularen Aufbaus des Fortführungskonzepts können Veränderungsinformationen mit unterschiedlichem Informationsgehalt abgerufen werden. Diese Informationen können so z.b. zur Unterstützung der Fortführung bestehender Systeme genutzt werden: - Binäre Veränderungsmaske (Veränderung ja/nein) als Ergebnis des Fokussierungsmoduls - Neusegmentierung und Klassifikation der Veränderung, inkl. Bewertung der Veränderungsrichtung

38 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 38 Eine interne Validierung der Methoden des Fortführungskonzeptes zeigte, dass die automatisierte Methode nicht die thematische Genauigkeit einer manuell erzeugten Veränderungsklassifikation (durch visuellen Bildvergleich zweier Aufnahmezeitpunkte) erreichen kann (Bsp: Overall Accuracy TG Dresden: Manuelle Kartierung = 97,9%, DeCOVER Methode = 67,0 %). Das DeCOVER Verfahren weist derzeit zu viele nicht reale Veränderungen fehlerhaft aus. Größte Fehlerquelle im TG Dresden stellten hier Ackerflächen dar. Aufgrund ihrer unterschiedlichen phänologischen Ausprägungen in dem für die Validierung zur Verfügung stehenden Bilddatensätzen (Mai 2005, April 2007) wurden sie häufig fälschlicherweise als Veränderungen ausgewiesen, wodurch eine User Accuracy von nur 31,5% erreicht wurde. Mit einer Producer Accuracy von 81,2% wurde hingegen ein durchaus zufriedenstellendes Ergebnis erreicht, das darüber Auskunft gibt, wie viel Prozent der tatsächlichen Änderungen auch erfasst wurden (Abbildung 17). Abbildung 17 Beispielhafte Darstellung des Veränderungslayers im TG Dresden. Links: SPOT- Szene vom ; Mitte: SPOT-Szene vom mit überlagertem manuell erstellten Veränderungslayers ; Rechts: SPOT-Szene 2007 mit überlagertem automatisch detektierten Veränderungen Zusammenfassend läst sich feststellen, dass mit Ausnahme der Segmentierung, immer wieder manuelle Eingriffe in den Prozess notwendig waren. Insbesondere im landwirtschaftlichen Bereich kam es aufgrund der hohen spektralen Dynamik und bei Verwendung von nur zwei Beobachtungszeitpunkten zu häufigeren Fehleinschätzungen der Veränderung. Hier sind weitere Verbesserungen durch die Einbeziehung multitemporaler Indikatoren notwendig, um die Verlässlichkeit und Robustheit des Verfahrens zu erhöhen Unterstützung bestehender Landbedeckungs- /-nutzungssysteme Zur Unterstützung bestehender Landbedeckungs- /-nutzungssysteme wurden zwei grundlegende Vorgehensweisen auf dem zweiten DeCOVER Nutzerworkshop in Bonn vorgeschlagen und diskutiert: - Szenario 1: Qualitätssicherung amtlicher Systeme - Szenario 2: Update amtlicher Systeme Ziel des Szenarios 1 Qualitätssicherung amtlicher Systeme ist die automatisierte inhaltliche Überprüfung der Daten des amtlichen Systems unter Verwendung des DeCOVER-ADs als Referenzinformation. Für die Untersuchung wurde als amtliches System das ATKIS-Basis- DLM verwendet. Das Ergebnis der Qualitätsanalyse ist eine objektweise Bewertung der Objekte des zu überprüfenden amtlichen Systems. Der DeCOVER-Dienst dient dabei als korrekt anzunehmende Referenzinformation. Es wird ein semi-automatischer Arbeitsablauf

39 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 39 verwendet, bestehend aus einer automatischen Komponente und einer manuellen Nachkontrolle verworfener Objekte der amtlichen Daten (Abbildung 18). Die Eingangsdaten werden einer automatischen Komponente zugeführt, in der mittels Bildanalyse die Fernerkundungsdaten, die in diesem Fall als Referenzinformation dienen, interpretiert werden. Das Ergebnis der automatischen Bildanalyse der Fernerkundungsdaten ist ein Klassifikationsergebnis, das aus für die Qualitätssicherung relevanten Bildklassen besteht. Da die Bildklassen nicht mit den Objektarten der zu überprüfenden Vektordaten übereinstimmen, folgt ein Schritt der Bewertung aller Objekte der Vektordaten unter Verwendung eines Bewertungskatalogs. Das Ergebnis der automatischen Komponente ist eine Bewertung für jedes berücksichtigte Objekt der Vektordaten als verifiziert bzw. verworfen, was einer sogenannten Ampelentscheidung entspricht. Alle automatisch verifizierten Objekte werden im Folgenden nicht weiter untersucht, sondern als korrekt angenommen. Die verworfenen und mit rot markierten Objekte werden einem Operateur visualisiert dargestellt und dahingehend bewertet, ob die automatische Rückweisung richtig war, oder ob das Objekt fälschlicherweise verworfen wurde. Der für das Szenario 1 umgesetzte Arbeitsablauf ist in Abbildung 19 dargestellt. Die Eingangsdaten bestehen aus dem zu überprüfendem Vektordatensatz (wiederum das ATKIS Basis-DLM), dem DeCOVER-AD als Referenzinformation und einem Bewertungskatalog. Abbildung 18: Schematische Darstellung des Szenario 1 zur Unterstützung bestehender Systeme Abbildung 19: Ablauf der Integration in amtliche Systeme am Beispiel der Qualitätssicherung des ATKIS Basis-DLMs im Szenario 1.

40 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 40 Nach der Verschneidung der Eingangsdaten (Abbildung 20) werden alle Objekte des ATKIS Basis-DLMs aufgrund der im DeCOVER-AD enthaltenen Objektart bewertet und entsprechend dem WiPKA-QS Ansatz verifiziert bzw. verworfen. Abbildung 20: Testgebiet Dresden: a) DeCOVER AD (grün), ATKIS (rot) b) Verschneidung Das zweite vorgestellte Szenario Update amtlicher Systeme verfolgt den gleichen Ansatz wie das Szenario1, nur das hier nicht der DeCOVER AD eingesetzt wird, sondern eine Fokussierung über die Ergebnisse des DeCOVER Fortführungskonzepts erfolgt. Somit werden nur die Objekte des Zielkatalogs betrachtet, die von einer erkannten Veränderung im DeCOVER Veränderungslayer überlagert werden (Abbildung 21). Abbildung 21: Ablauf der Integration in amtliche Systeme am Beispiel der Qualitätssicherung des ATKIS Basis-DLMs im Szenario 2. Exemplarische Überführung von DeCOVER Daten in Zielkataloge Über eine technische Analyse wurden Veränderungen und Unterschiede flächenhafter Landschaftselemente zwischen ATKIS, DeCOVER und weiteren kompatiblen Landbedeckungs- / Landnutzungsdaten wie CORINE Land Cover sowie die gegenseitige Ergänzung und Erweiterung der genannten Daten auf Basis der Interoperabilitätsbeschreibung untersucht. Weitere Grundlage und zugleich Ziel im Laufe der Phase I war die Diskussion der Ergebnisse mit entsprechenden Nutzern (Landesvermessung, BKG sowie Umweltbehörden).

41 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 41 Weitere Untersuchungen liefen zur Verknüpfung bestehender ATKIS-Geometrien mit den in DeCOVER erstellten Daten zur Generierung eines hybriden Datensatzes, der die Vorteile der Vermessungsdaten (Auflösung, Aktualität in Siedlungs- und Verkehrsbereichen) mit denen von DeCOVER (Zeitschnitt, stärkere Differenzierung und größere Aktualität außerhalb der urbanen Bereiche) verbinden soll. Grundsätzlich wurden hier zwei Richtungen verfolgt. Zum einen wurde die Möglichkeit untersucht, das DLM durch die Einbindung der LN/LB-Daten in thematischer und geometrischer Form als Unterstützung der nationalen Umweltbehörden in Richtung umweltrelevanter Klassen zu erweitern. Neben der Erweiterung des DLM als zentralem Datensatz ist die Ableitung eines CORINE- oder LMCS-Layers aus den Daten der Vermessungsämter ein zweites Thema. Dieser Ansatz erfolgt lediglich in einer Richtung, verknüpfte Vermessungs- und Fernerkundungsdaten werden nicht in die DLM-Topologien zurückgeführt, was es erlaubt, die Geometrien skalenunabhängig zusammenzulegen und so unterschiedliche Zielgrößen zu bedienen (CLC mit 25 ha oder LMCS mit 1-5 ha). Die Kombination mit den Klassifizierungen aus der Fernerkundung erfolgt im Anschluss auf den zusammengelegten Flächen. Erweiterung des DLM mit Fernerkundungsdaten Ergebnis soll ein zentral vorgehaltener Datensatz sein, der nachhaltig mit Aktualisierungen aus Vermessung und Fernerkundung aktuell gehalten werden kann. Hierbei werden zumindest für sämtliche umweltrelevanten Objektarten Zeitmarken mitgeführt, thematische und geometrische Ergänzungen finden in grünen Objektklassen statt, die mit Fernerkundung detektiert werden können. Dies betrifft etwa die Unterteilung von Waldtypen nach Laub-/ Nadel- und Mischwald, die im DLM erst ab einer Objektgröße von 10 ha vorgenommen wird und darüber hinaus auf einer von Bestandsparametern wie Kronenabdeckung unabhängigen Walddefinition vom Bearbeiter abgegrenzt werden. Ein weiteres Beispiel ist die Unterteilung von Grasland als DLM-Objektart in die bis dato nicht vorhandene Differenzierung von Wirtschaftsgrünland und natürliches Grasland (Abbildung 22). Auch im Siedlungsbereich ergeben sich Möglichkeiten für die Ergänzung und Differenzierung, etwa im bislang nicht konsequent erhobenen Bebauungsgrad der Wohnbauflächen oder in einer Erweiterung um die Objektart Baustelle. Wichtige Voraussetzung bei diesem Vorgehen ist die eindeutige Kennzeichnung von Objekten, die derartig ergänzt werden. Neben dem Erhebungsdatum muss die Art der Ergänzung (thematisch, geometrisch) sowie die Datenquelle im Datenmodell spezifiziert sein. Dies ermöglicht schlussendlich einen integrierten, zentral vorgehaltenen Datensatz. Natürliches Grasland (CLC) Übernahme der Belegung (Thematik) Objektart 4102 Grünland VEG Vegetationsmerkmal CLC Jahr 1000 Laubholz 2000 Nadelholz 3000 Laub- und Nadelholz 4000 Röhricht, Schilf VEG 1000 Vegetationsmerkmal Laubholz CLC 311 Jahr 2006 Waldflächen Übernahme der Belegung (Thematik, Geometrie) Büsche, Sträucher Streuobst Nadelholz Laub- und Nadelholz Außengeometrie: DLM Innengeometrie: LN/LB Thematik: LN/LB Außengeometrie: DLM Innengeometrie: DLM Thematik: LN/LB Attribut trifft nicht zu sonstiges Abbildung 22: Erweiterung von umweltrelevanten DLM-Objektarten (Beispiel Wald und Grünland) Objektgeometrien werden bei diesem Vorgehen nur dort verändert, wo sie sinnhafterweise durch neue Geometrien ersetzt werden können. Dies betrifft etwa die Abgrenzung der

42 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 42 Waldtypen wie im oben genannten Beispiel zueinander. In beiden Beispielen ist nun die Vergabe eines Zeitattributs anhand der genutzten Satellitendaten möglich. Neben der Erweiterung von Objektarten wurde auch die Beitragsfähigkeit von Fernerkundungsdaten zur Nachführung einzelner Attribute untersucht. Im genannten Beispiel gilt dies für Objektarten der baulich geprägten Flächen im Basis-DLM, die mittels der DeCOVER-Klassifizierung nach Überprägungsarten (Bebaute Bereiche starker bis geringer Überprägung) oder dem europäischen FTSP Soil Sealing Layer als pixelbasiertem Datensatz (Versiegelungswerte von %) unterstützt werden können (Abbildung 23). Das umfasst insbesondere eine Erweiterung und Ergänzung des ATKIS Attributtyps BEB (Art der Bebauung) für die Objektarten 2111 Wohnbaufläche, 2113 Fläche gemischter Nutzung und 2114 Fläche besonderer funktionaler Prägung. Abbildung 23: Verknüpfung der DLM-Geometrien mit den Versiegelungsinformationen zur Darstellung des Bebauungsattrituts durch den FTSP Sealing Layer am Beispiel der Stadt Potsdam. Die Darstellung zeigt auch, dass ein hoher Schwellenwert eher dem Verständnis des Attributtyps der ATKIS Definition entspricht. Die Wahl der genannten Schwellenwerte und ihre Ausprägung auf die Attributierung soll durch die Expertise der Landesvermessung hinsichtlich ihres Nutzens für die Ausweisung des Bebauungs-Attributs bewertet werden. Dies ist besonders unter dem Gesichtspunkt der landesweiten Verfügbarkeit des Versiegelungslayers als homogenen Datensatz zu betrachten, dessen Aktualisierung darüber hinaus im Rahmen von GMES

43 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 43 Demonstrationsvorhaben für das Jahr 2009 anvisiert ist. Eine endgültige Entscheidung dazu soll noch bis Ende 2008 fallen. Ableitung des DLM für umweltrelevante Fragestellungen Der erste Schritt ist hierbei die Generalisierung der Objekte in die Richtung der 44 CLC- Klassen. Dies geschieht durch die Zuordnung von Objektarten mittels der Interoperabilitätsanalyse und einer Auflösung der redundanten Flächen nach Prioritätsstufen. Für die große Mehrheit der Objekte ist eine eindeutige Zuordnung möglich. Der Anteil wird noch gesteigert, wenn Attribute mit einbezogen werden, die bislang nur teilweise in den DLM-Erhebungen mitgeführt worden sind (wie das erwähnte Bebauungs-Attribut). Sind alle Einzelobjekte einer CLC-Klasse zugeordnet, findet eine Generalisierung der Objekte mittels eines Regeldatensatzes statt. Wichtiger Input ist hier die Zuordnungstabelle der CORINE Kartieranleitung für Flächen unterhalb der Mindestkartierfläche. Als problematisch stellt sich hier bislang die Berücksichtigung von Generalisierungsregeln dar, die der manuellen Auswertung entliehen sind. Dies betrifft beispielsweise die Bildung von schlauchartigen Verbindungen zwischen Flächen ab der Unterschreitung eines gewissen Abstandes. Ebenso davon betroffen ist die Ausweisung von komplexen Klassen (CLC Klassen 24x), die als Konglomerat verschiedenster Landbedeckungen und Landnutzungen definiert sind. Abbildung 24 zeigt die verschiedenen Stufen der Generalisierung ausgehend von den ursprünglichen Geometrien über 5 ha Mindestfläche bis hin zu 25 ha. Die Auflösung erfolgt regelbasiert nach dem Nachbarobjekt mit der längsten Grenze und den Wertigkeiten der Klassen zueinander (entnommen aus den Kartierregeln zu CLC2000). Wie der vergrößerte Bildausschnitt veranschaulicht, fallen durch die Generalisierung zu 25 ha schlussendlich Flächen weg (Siedlungsbereich um hellgrüne Fläche), die nach einer vollständigen Beachtung der Kartierregeln durch eine künstliche Verbindung bestehen bleiben würden. Um diesem Problem zu begegnen, existieren konzeptionelle Ansätze mit Hilfe wachsender Pufferflächen, die diese manuell durchgeführten Verbindungen ersetzen. Nach der thematischen Ableitung und der geometrischen Generalisierung kann im Anschluss die Ergänzung der fehlenden bzw. unzureichend differenzierten Objektarten durch aktuelle Daten erfolgen. Dazu können LN/LB-Datensätze wie DeCOVER oder der EUA Fast Track Service Soil Sealing herangezogen werden. Das Vorgehen ist ähnlich wie bei der gezeigten Erweiterung des DLM. Vorteilhaft für die Integration stellen sich hier die vergrößerten Mindestflächen der Objekte dar. Im Falle von DeCOVER können die Objektarten mittels der Interoperabilitätsanalyse in direkten Bezug miteinander gebracht werden. Soll der pixelbasierte FTSP Soil Sealing Layer beispielsweise für die Unterteilung der Bebauungsdichte nach den CLC-Klassen genutzt werden, muss hier erst eine Umwandlung in Polygonflächen mit einer Mittelwertsbildung der Versieglungswerte stattfinden (Abbildung 25).

44 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 44 Abbildung 24: Geometrische Generalisierung des DLM zu einer MKF von 25 ha. Links unten CORINE Land Cover Abbildung 25: Vektorisierung des FTSP Soil Sealing Layers zur Bildung einer objektbasierten Versiegelungsmaske Fehlen thematische Information zur Ergänzung, bildet die Neuklassifizierung der Fernerkundungsdaten auf der geometrischen Grundlage der DLM-Grenzen eine weitere Möglichkeit. Wie z.b. auch bei dem Vorgehen zur Erstellung der UK Land Cover Map 2007 in England angewendet, können generalisierte Basisgeometrien als Vektorobjekte eine Vorsegmentierung für die Klassifizierung aufgrund spektraler Bildeigenschaften bilden. Innerhalb dieser Basisgeometrien werden Pufferbereiche gebildet, um die Klassifizierung heterogener Randbereiche zu vermeiden (Abbildung 26). Überschreiten die Durchschnittswerte der entstehenden Kernsegmente eine gewisse Homogenitätsgrenze, die

45 Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 45 klassenabhängig definiert werden kann, so werden Subsegmente gebildet. Diese werden dann aufgrund der spektralen Bildeigenschaften klassifiziert und mit den Objektarten aus dem generalisierten DLM-Datensatz abgeglichen. Auf einer höheren Objektartenebene (bspw. CLC Level 2: 3.1 Wald zu 3.2. Strauch- und Krautvegetation) können so Differenzen automatisiert herausgearbeitet werden. Abbildung 26: DLM-Grenzen nach Generalisierung und Erstellung von Kernbereichen als Grundlage zur weiteren Segmentierung und Klassifizierung Die wesentliche Herausforderung bei dem gezeigten Vorgehen ist bislang vor allem die geeignete Methodik zur Generalisierung des DLM hin zu CORINE. Hier müssen weitere Untersuchungen hinsichtlich der Umsetzung der CLC-Kartierregeln erfolgen. Als komplex erweist sich insbesondere die Umsetzung von Generalisierungsregeln, die ursprünglich für eine rein manuelle Digitalisierung erstellt worden sind. Als gutes Beispiel kann die Verbindung von Objekten durch Korridore dienen. Diese schmalen Verbindungen werden nicht durch die üblicherweise zugrundeliegenden Bildinformationen klassifiziert, sondern unabhängig von der Landbedeckung ausgewiesen, um für benachbarte Objekte die geforderte Mindestkartierfläche herzustellen. Um die Fortführung und Vergleichbarkeit mit älteren CLC-Daten zu gewährleisten, ist die Nachbildung dieses Vorgehens mittels automatisierter Prozesse notwendig. Dies betrifft sämtliche Generalisierungsprozesse, für die eine rein nach Fläche und Thematik durchgeführte Zusammenlegung nicht ausreichend ist, wie sie etwa in Abbildung 24 dargestellt wird. Sollte dies jedoch umsetzbar sein, ist eine Herstellung des CLC-Datensatzes oder CLC-Change Layers mit einer maximalen Automatisierung und entsprechend günstigen Produktionskosten möglich. Die thematische und geometrische Verknüpfung von amtlichen Vermessungsdaten und den aus Fernerkundung gewonnenen Landnutzung - / Landbedeckungsdatensätzen wie DeCOVER im nationalen Umfeld sowie CORINE Land Cover und FTSP auf europäischer Ebene wurde im Rahmen des DeCOVER-Nutzerworkshops intensiv diskutiert und in den laufenden Gesprächen um eine mögliche CLC-Aktualisierung mittels des DLM50-Bund angesprochen. Daneben zeigen sich die Vermessungsämter der einzelnen Bundesländer nach ursprünglich reservierter Haltung zunehmend interessiert daran, fernerkundlich gewonnene Informationen zur Aktualisierung ihrer Basisdaten, insbesondere dem Basis-DLM (ATKIS), heranzuziehen. Dies ist neben dem zunehmenden Rationalisierungsdruck und dem damit verbundenen Einsparmaßnahmen bei der Basisdatenerhebung auch den intensiven Gesprächen zwischen DeCOVER und den entsprechenden Behörden geschuldet. Hierbei zeigt sich ein je nach Bundesland differenziertes Bild bei der Beurteilung des Nutzens der Datensätze. Dies ist zum