Urbane Geo-informationsprodukte aus Rapid Eye Daten. W. Heldens, M. Wurm,H. Taubenböck & T. Esch

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1 Urbane Geo-informationsprodukte aus Rapid Eye Daten W. Heldens, M. Wurm,H. Taubenböck & T. Esch Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum, Abt. Landoberfläche

2 Folie 2 Urban and rural population past and future prospects (UN, 2012)

3 Folie 3 Urbane Geo-informationsprodukte Produkte: Landbedeckung Versiegelungsgrad Bebauungsgrad Grünanteil Stadtstruktur Nutzer: Stadt/Raumplaner Wissenschaftler (z.b. Sozialgeografen) Firmen (z.b. Versicherer)

4 Folie 4 Urbane Geo-informationsprodukte Produkte: Landbedeckung Versiegelungsgrad Bebauungsgrad Grünanteil Stadtstruktur Rapid Eye für urbane Anwendungen: Höhe räumliche Auflösung Großflächige Abdeckung Hohe wiederholungsrate

5 Folie 5 Urbane Geo-informationsprodukte Produkte: Landbedeckung Versiegelungsgrad Bebauungsgrad Grünanteil Stadtstruktur Rapid Eye für urbane Anwendungen: Höhe räumliche Auflösung Großflächige Abdeckung Hohe wiederholungsrate

6 Folie 6 Versiegelung Versiegelungsmonitoring für Flächeninanspruchnahme Wassermanagement Stadtklima (Urban Heat Island)

7 Folie 7 Großflächige Versiegelungskartierung am DLR Ziel: Entwicklung eines prototypischen Prozessors zur automatisierten Kartierung versiegelter Flächen. Funktionalität zur automatisierten Verarbeitung multispektraler EO- Daten (v.a. RapidEye, Landsat, IRS-P6 LISS). Primäres Szenario: Anwendung in Deutschland Ausgangsbasis: isurf-a Modul (Java) zur Versiegelungsmodellierung mittels SVM DFD Prozessierungsumgebung CATENA (Vorverarbeitung)

8 Folie 8 Großflächige Versiegelungskartierung am DLR Multispektrale Bilder Vor- Prozessierung Ortho-corr. Atm. corr Rad. Anpassung Master Szene Training des isurf SVM Modells (optional: nur Master Szene) Training Data (Referenz) Modellierung der Bodenversiegelung isurf Modell Model Modell Bibliothek Karte der Bodenversiegelung Modules aktuell in CATENA implementiert Weiterentwicklung notwendig bevor Implementierung in CATENA Datensätze (input/output)

9 Folie 9 Großflächige Versiegelungskartierung am DLR

10 Folie 10 Versiegelungskartierung mit RESA-Daten RE L1b Daten für 5 Bundesländer (Bayern, NRW, Brandenburg, Berlin, Hessen) Afnahmejahr 2009 Afnahmezeitpunkten zwischen April & Oktober Einheitliche Vorprozessierung notwendig Aber: Große Datensätze (> 5 GB) Hohe Anforderungen an Prozessierungsumgebung und einzelne Modulen

11 Folie 11 Ergebnisse Bayern Nur Siedlungs- und Verkehrsflächen Trainingsdata: Versiegelungskartierung 2000 (Landsat) 7 RE L1b Szenen

12 Folie 12 Ergebnisse Bayern Weiden Regensburg Ingolstadt Versiegelungsgrad >80 % München 40 % 0 %

13 Folie 13 Allianz Arena Ergebnisse Bayern Englischer Garten Versiegelungsgrad >80 % 40 % 0 %

14 Folie 14 Ergebnisse NRW Nur Siedlungs- und Verkehrsflächen Lokales Modell für alle Szenen 3 RE L1b Szenen Mittlerer absoluter Fehler: 18,8-22,5 % (Köln, Wuppertal) Versiegelte Fläche 0 20 % % % % % No data

15 Folie 15 Ergebnisse NRW Fehleranalyse (MAE) Köln: 18,8 % Wuppertal: 22,5 % Köln (Dunst): 46,7 % Wuppertal (Dunst): 27,9 % Versiegelte Fläche 0 20 % % % % % No data

16 Folie 16 Optimierungspotential: haze removal Versiegelungsberechnung für bewölkte Szenen nicht möglich Szenen mit Dunst können mit Atcor corrigiert werden.

17 Folie 17 Optimierungspotential: haze removal Versiegelungsberechnung für bewölkte Szenen nicht möglich Szenen mit Dunst können mit Atcor corrigiert werden.

18 Folie 18 Autobahnkreuz Köln-West, Rapid Eye Optimierungspotential: Trainingsdaten Multi-temporal Versiegelte Fläche 0 20 % % % % % No data 500 m Trainiert met Versiegelung 2000 (25m), MAE: 31,68 Trainiert mit höch aufgelöste Datensatz (5 m), MAE 18,67

19 Folie 19 Landbedeckung Landbedeckungskartierung für Stadtstrukturanalyse Stadtklima (Local Climate Zones) Slum-Kartierung

20 Folie 20 Landbedeckung Automatisierte Landbedeckungskartierung auf Basis mehrere Datensätze (wissensbasierte Klassifikation) Rapid Eye Reflektanz Open Street Map DTK-25 Gebäudedaten Global Urban Footprint (TerraSar-X) Buildings Impervious Water Bare soil Vegetation

21 Landbedeckung Automatisierte Landbedeckungskartierung auf Basis mehrere Datensätze (wissensbasierte Klassifikation) Rapid Eye Reflektanz Open Street Map DTK-25 Gebäudedaten Global Urban Footprint (TerraSar-X) Kempen (NRW) Buildings Impervious Water Bare soil Vegetation

22 Folie 22 Ground Truth Anforderungen urban Zur Validierung: Topografische Karten und andere amtliche Kartierungen Höher aufgelöste Fernerkundungsdaten, z.b. Luftbilder Feldbegehungen, evt. mit Spektrometer Bebaute Gebieten ändern langsam (> 1 Jahr): à Zeitlichen Spielraum für Datensätze und Feldbegehungen zur Validierung Reflektion- und Atmosphärenmessungen während der RE-Aufnahme von Vorteil für atmosphärische Korrektur

23 Folie 23 Vielen dank für Ihren Aufmerksamkeit! Grundlage für diesen Vortrag waren die RESA-Projekte 475 Bundesweite Versiegelungskartierung mit Rapid Eye 340 Urbane Strukturanalyse mit Rapid Eye (USARE) 504 Exploiting the potential of Rapid Eye data for sustainable urban planning and land management