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Urbane Geo-informationsprodukte aus Rapid Eye Daten
W. Heldens, M. Wurm ,H. Taubenböck & T. Esch
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum, Abt. Landoberfläche
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Urban and rural population – past and future prospects (UN, 2012)
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Urbane Geo-informationsprodukte
• Produkte: • Landbedeckung • Versiegelungsgrad • Bebauungsgrad • Grünanteil • Stadtstruktur • …
• Nutzer: • Stadt/Raumplaner • Wissenschaftler (z.B. Sozialgeografen) • Firmen (z.B. Versicherer)
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Urbane Geo-informationsprodukte
• Produkte: • Landbedeckung • Versiegelungsgrad • Bebauungsgrad • Grünanteil • Stadtstruktur • …
• Rapid Eye für urbane Anwendungen: • Höhe räumliche Auflösung • Großflächige Abdeckung • Hohe wiederholungsrate
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Urbane Geo-informationsprodukte
• Produkte: • Landbedeckung • Versiegelungsgrad • Bebauungsgrad • Grünanteil • Stadtstruktur • …
• Rapid Eye für urbane Anwendungen: • Höhe räumliche Auflösung • Großflächige Abdeckung • Hohe wiederholungsrate
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Versiegelung
Versiegelungsmonitoring für • Flächeninanspruchnahme • Wassermanagement • Stadtklima (Urban Heat Island)
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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)
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Großflächige Versiegelungskartierung am DLR
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Weiterentwicklung notwendig bevor Implementierung in CATENA
Training des iSurf SVM Modells (optional: nur
Master Szene)
Multispektrale Bilder
Atm. corr
Rad. Anpassung
Ortho-corr.
Training Data
(Referenz)
Modell Bibliothek
Master Szene
Datensätze (input/output)
Modules aktuell in CATENA implementiert Karte der Bodenver-siegelung
Modellierung der Bodenversiegelung
Vor- Prozessierung
Model Model Model Model Modell
iSurf
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Großflächige Versiegelungskartierung am DLR
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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
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Ergebnisse Bayern
• Nur Siedlungs- und Verkehrsflächen
• Trainingsdata: Versiegelungskartierung 2000 (Landsat)
• 7 RE L1b Szenen
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>80 %
40 %
0 %
Versiegelungsgrad München
Ingolstadt
Regensburg
Weiden
Dr. W. Heldens - RESA Workshop 2014 - 5. März 2014 www.DLR.de • Folie 12
Ergebnisse Bayern
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Allianz Arena
Englischer Garten
Dr. W. Heldens - RESA Workshop 2014 - 5. März 2014 www.DLR.de • Folie 13
Ergebnisse Bayern
>80 %
40 %
0 %
Versiegelungsgrad
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Ergebnisse NRW
Dr. W. Heldens - RESA Workshop 2014 - 5. März 2014 www.DLR.de • Folie 14
• Nur Siedlungs- und Verkehrsflächen
• Lokales Modell für alle Szenen
• 3 RE L1b Szenen
• Mittlerer absoluter Fehler: • 18,8 - 22,5 % (Köln, Wuppertal)
0 – 20 % 21 – 40 % 41 – 60 % 61 – 80 % 81 – 100 % No data
Versiegelte Fläche
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Ergebnisse NRW
Dr. W. Heldens - RESA Workshop 2014 - 5. März 2014 www.DLR.de • Folie 15
Fehleranalyse (MAE) • Köln: 18,8 % • Wuppertal: 22,5 % • Köln (Dunst): 46,7 % • Wuppertal (Dunst): 27,9 %
0 – 20 % 21 – 40 % 41 – 60 % 61 – 80 % 81 – 100 % No data
Versiegelte Fläche
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Versiegelungsberechnung für bewölkte Szenen nicht möglich Szenen mit Dunst können mit Atcor corrigiert werden.
Dr. W. Heldens - RESA Workshop 2014 - 5. März 2014 www.DLR.de • Folie 16
Optimierungspotential: haze removal
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Versiegelungsberechnung für bewölkte Szenen nicht möglich Szenen mit Dunst können mit Atcor corrigiert werden.
Dr. W. Heldens - RESA Workshop 2014 - 5. März 2014 www.DLR.de • Folie 17
Optimierungspotential: haze removal
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Trainiert met Versiegelung 2000 (25m), MAE: 31,68 Trainiert mit höch aufgelöste Datensatz (5 m), MAE 18,67
Autobahnkreuz Köln-West, Rapid Eye
500 m
0 – 20 % 21 – 40 % 41 – 60 % 61 – 80 % 81 – 100 % No data
Versiegelte Fläche
Dr. W. Heldens - RESA Workshop 2014 - 5. März 2014 www.DLR.de • Folie 18
Optimierungspotential: • Trainingsdaten • Multi-temporal
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Landbedeckung
Dr. W. Heldens - RESA Workshop 2014 - 5. März 2014 www.DLR.de • Folie 19
Landbedeckungskartierung für • Stadtstrukturanalyse • Stadtklima (Local Climate Zones) • Slum-Kartierung
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Buildings Impervious Water
Bare soil Vegetation
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Landbedeckung
Automatisierte Landbedeckungskartierung auf Basis mehrere Datensätze (wissensbasierte Klassifikation) • Rapid Eye Reflektanz • Open Street Map • DTK-25 Gebäudedaten • Global Urban Footprint (TerraSar-X)
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Kempen (NRW)
Dr. W. Heldens - RESA Workshop 2014 - 5. März 2014
Automatisierte Landbedeckungskartierung auf Basis mehrere Datensätze (wissensbasierte Klassifikation) • Rapid Eye Reflektanz • Open Street Map • DTK-25 Gebäudedaten • Global Urban Footprint (TerraSar-X)
Landbedeckung
Buildings Impervious Water
Bare soil Vegetation
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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
Dr. W. Heldens - RESA Workshop 2014 - 5. März 2014 www.DLR.de • Folie 22
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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
Dr. W. Heldens - RESA Workshop 2014 - 5. März 2014 www.DLR.de • Folie 23