Anwendung von SENTINEL-2-Daten und Stereomatching sowie neue Nutzungsbeispiele zum Umweltmonitoring der Landeshauptstadt Potsdam

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1 Anwendung von SENTINEL-2-Daten und Stereomatching sowie neue Nutzungsbeispiele zum Umweltmonitoring der Landeshauptstadt Potsdam Dr. Annett Frick Luftbild Umwelt Planung GmbH Steffen Tervooren Landeshauptstadt Potsdam Bereich Umwelt und Natur Dipl. Ing. Landschaftsplanung MsC GIS

2 1. Motivation 2. Datengrundlagen 3. Methoden 4. Praktische Anwendung 5. Diskussion

3 Umweltmonitoring Potsdam Seit 1992 im 6-Jahresturnus basierend auf Luft- oder Satellitenbildern und kombinierten visuellen und automatisierten Auswertungsmethoden erfasst werden: - Biotoptypen- und Landnutzungskartierung - Versiegelung - Grünvolumen ermöglicht: - Biotoptypenbewertung (KAULE) - Darstellung langer Zeitreihen - Einteilung unterschiedlicher Stadtentwicklungstypen

4 Vorgehen - Ziele: - Verwendung unterschiedlichster Datenquellen und Qualitäten - Gleiche Methoden, um Vergleichbarkeit zu gewährleisten

5 Ziel: Lange Zeitreihen auf Biotopebene CIR-Luftbild 1992 CIR-Luftbild 1998 IRS-Satellitenbilder QuickBird- Satellitenbild 2004 WorldView- Satellitenbild 2010 WorldView- Satellitenbild 2016 Versiegelung 1992, BUGA-Park Versiegelung 1998, BUGA-Park Versiegelung 2004, BUGA-Park Versiegelung 2010, BUGA-Park Versiegelung 2016, BUGA-Park 5

6 1. Motivation 2. Datengrundlagen 3. Methoden 4. Praktische Anwendung 5. Diskussion

7 Sentinel-2 WorldView-2 Digitale Luftbilder passiv 10 m / 20 m / 60 m 2 Satelliten (< 10Tage) 12 Kanäle (VIS, NIR, SWIR) passiv 0.4m / 1.4 m (PAN/ MS) 1 Satellit (16 Tage) 8 Kanäle (VIS, NIR) passiv 0.20 m Turnusbefliegung LGB (Vexcel) 4 Kanäle (VIS, NIR) Quelle: ESA Quelle: DigitalGlobe Quelle: Vexcel

8 WorldView-2 Stereoskopische WorldView-2- Satellitenbilder vom 01. und 07. September 2016 Starke Dunstschleier in beiden Aufnahmewinkeln

9 Digitale Luftbilder Stereoskopische RGBI-Luftbilder der Landesvermessung vom Sommer 2015 (0.2 m Bodenauflösung, hohe Längs- und Querüberlappung)

10 Sentinel-2 hohe Wiederholrate, phänologische Auswertung möglich

11 1. Motivation 2. Datengrundlagen 3. Methoden 4. Praktische Anwendung 5. Diskussion

12 Verfahrensablauf 1. Visuelle Biotoptypenkartierung 2. Stereomatching von WorldView-Satellitenbildern und Vexel- Luftbildern 3. Automatisierte Erfassung von Referenzflächen für Grünvolumen und Versiegelung 4. Regressionsbaummodellierung 5. Anwendung auf alle Biotopflächen -> jede Fläche hat nun Biotoptyp, Versiegelungsgrad und Grünvolumen 6. Bewertung jeder Fläche nach KAULE

13 Digitales Oberflächenmodell WorldView- Satellitenbild 2016 Gematcht mit SemiGlobalMatching (SGM) auf Basis stereoskopischer Satellitenbilder vom September 2016 (0.5 m Bodenauflösung, Matching suboptimal aufgrund der Schleierwolken)

14 Digitales Oberflächenmodell Luftbild 2015 Gematcht mit SemiGlobalMatching (SGM) auf Basis stereoskopischer RGBILuftbilder des LGB vom Sommer 2015 (0.2 m Bodenauflösung, hohe Längs- und Querüberlappung)

15 Modellbildung Grünvolumen und Versiegelung Data Mining Verfahren: Regressionsbaummodellierung Referenzwerte trainieren den Algorithmus anhand vieler Parameter Arbeitsschritte der Modellbildung sind im Einzelnen: Festlegung und Kontrolle der Referenzflächen (ca Flächen) Berechnung des Regressionsbaummodells auf Grundlage der spektralen und texturellen Merkmale der Referenzflächen Übertragung des Modells auf das gesamte Stadtgebiet (ca Flächen) Tervooren, S. & A. Frick (2010): Bodenversiegelung, Grünvolumen, Biotopwertigkeit Praktische Erfahrungen des Umweltmonitorings in Potsdam. In Meinel, G. & U. Schumacher (Hrsg.): Flächennutzungsmonitoring II. Konzepte-Indikatoren-Statistik. IÖR Schriften. Band 52. Rhombos Verlag. Berlin

16 Berechnung der Referenzwerte Überwachte Klassifikation der Satellitendaten und des Oberflächenmodells in 9 Klassen

17 Berechnung der Referenzwerte Zwischenergebnis: Grünvolumen pro Pixel in m³

18 Berechnung der Referenzwerte Zwischenergebnis : Grünvolumen pro Polygon in m³ und Grünvolumenzahl für alle Referenzflächen

19 Modellbildung Grünvolumen und Versiegelung Grünvolumen 10fache Kreuzvalidierung R² von 0.99 Starke Wichtung der NDVI- Parameter von Sentinel 2 und WorldView Versiegelung Sentinel 2-Parameter allein erklären 79 % der Varianz der Grünvolumenzahl und 72 % der Varianz der Versiegelung

20 Änderung digitales Oberflächenmodell 2010 zu 2015 Blau: Rodung/Rückbau Rot: Zuwachs/Neubau

21 Biotoptypenbewertung Methodische Grundlage bildet Analyse nach KAULE Zuordnung verschiedener Wertstufen je nach Haupt-, Untergruppe und Bestand der Biotoptypen 2. Herauf- oder Abstufung dieser Wertstufe je nach Ausprägung der Versiegelung, Bebbauung und Grünvolumenzahl

22 1. Motivation 2. Datengrundlagen 3. Methoden 4. Praktische Anwendung 5. Diskussion

23 Grundlage Herstellung des Flächenbezugs für die Analysen

24 Statistik Biotoptypenbewertung Neue Siedlungs- und Verkehrsflächen von 1992 bis 2016: Inanspruchnahme von Biotoptypen in ha Rohbodenstandorte, natürliche Pionier-, Gras- und Staudenflur 64 Gras- und Staudenfluren Laubgebüsche, Feldgehölze, Alleen und Baumreihen Wälder und Forsten Acker/ Erwerbsgartenbau Grün- und Freiflächen in und außerhalb von Siedlungen Sonderbiotope 32

25 GV 92 GV 04 GV 10 GV 16 Entwicklung GV16_ 92 Summe/ Summe Fläche GVZ 92 GVZ 04 GVZ 10 GVZ 16 GVZ16_ 92 SUMME/ Anzahl Flächen (22110) Änderung Grünvolumen von 1992 und 2010 zu 2016 Grünvolumen (blau: Abnahme) Grünvolumen (rot: Abnahme)

26 Versiegelung 2004 Entwicklung % 11.7 % 12.6 % Ziel: 30 ha/d für Potsdam hieße das: 6 ha/a Ist : 27 ha/a

27 Biotopbewertung Kaule * Biotopwert ,09 4, ,10 4, ,04 3, ,81 3, bis ,28-0,34 * Biotopwert mit Grünvolumen Versiegelung Biotopwert ohne Grünvolumen und Versiegelung

28 Biotopbewertung 7000 Wechsel der Entwicklung ab Wie auch für Berlin Postuliert Ist gut sichtbar stark belastend belastend beeinträchtigend gering beeinträchtigend eingeschränkte Bedeutung örtlich bedeutsam regional bedeutsam landesweit bedeutsam gesamtstaatlich bedeutsam

29 Biotopstrukturen Ableitung weiterer Indikatoren

30 Service Naturhaushaltswert

31 1. Motivation 2. Datengrundlagen 3. Methoden 4. Praktische Anwendung 5. Diskussion

32 Frage der Nutzung der Parameter und Analysemöglichkeiten Frage des Verständnisses Frage der Übertragbarkeit Frage der politischen Beschlüsse hierfür (Bund & Länder) Frage der Finanzierung Frage der Ableitung weiterer Indikatoren z.b. Thema Klimaanpassung?

33 Klimaentwicklung Wärmeinseln Kassel heute und 2030 Manchester und 2080er Die grüne Stadt Stiftung für mehr Lebensqualität durch Grün in der Stadt Fachbereich Soziales, Gesundheit und Umwelt Bereich Umwelt und ADAPTATION Natur STRATEGIES FOR CLIMATE CHANGE IN THE Untere Naturschutzbehörde URBAN ENVIRONMENT Draft final report to the National Steering Group John Handley and Jeremy Carter November 2006 IPCC: Climate Change 2013 The Physical Science Basis Berlin Dugord 2014

34 Klimaanpassung Grünvolumen Verification of vegetation in regard of greenvolume as potential for climate-adaption

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36 Klimaanpassung Grünvolumen Temperatur Grünvolumenkorrelation

37 Klimaanpassung Grünvolumen Auf Bandbreite Durchschnittstemperaturen C GV jeder m³/m² reduziert Temperaturen 1/3 ( ) C Möglichkeit Klimaanpassung Kompensation 50% Versiegelung? 1% (1m²/100m²) Versiegelung Temperaturanstieg 0.03 C z.b.: 50m² Versiegelung bei 100m² Fläche + 1,5 C (100 % = 3 C) Brauche ich 5m³ Grün x 50(m²) = 250 m³ >>> 1 Buche >>> 12m breit 20m hoch GV etwa 10mx20m = 200 m³ >>> Eine Buche und ein wenig mehr (z.b. Fassadenbegrünung, Großstrauch ) kompensiert die Versiegelung ist aber eine Platzfrage!

38 Danke!