Urban land use detection and change using an enhanced monitoring system with remote sensing tools and GIS in the EUREGIO Meuse-Rhine area

  • Urbaner Landnutzungswandel und -detektion unter Verwendung eines weiterentwickelten Monitoringsystems mit Fernerkundung und GIS in der Euregio Maas-Rhein

Mönnig, Carsten; Lehmkuhl, Frank (Thesis advisor)

Aachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University (2007)
Doktorarbeit

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2007

Kurzfassung

Die urbanen Gebiete Mitteleuropas waren während der vergangenen drei Jahrzehnte Schauplatz von intensiven Veränderungen. Diese räumliche Umgestaltung von städtischen Gebieten können mit Katasterkarten und statistischen Daten erfasst werden. Die nationalen Daten werden nach länderspezifisch unterschiedlichen Kriterien aufgenommen und enden an den nationalen Grenzen, so dass eine grenzübergreifende Betrachtung der Siedlungen eines Wirtschaftsraumes wie der EUREGIO Maas-Rhein (EMR) nicht ohne großen Aufwand möglich wäre. Mit der vorliegenden Forschungsarbeit soll erstmals eine Erkennung und Differenzierung von urbanen Flächen unter Verwendung von Fernerkundungsdaten innerhalb der EMR durchgeführt werden und deren Änderungen im Zeitraum von 1988 bis zum Beginn des neuen Milleniums dokumentiert werden. Durch die Verwendung von Fernerkundungsdaten ergibt sich hier die Möglichkeit der Detektion von urbanen Veränderungen sowie deren Wechselwirkung mit anderen Landnutzungstypen. Zusätzliche räumliche Daten wie Statistiken sowie digitale topographische Karten und Informationssysteme standen während dieser Forschungsarbeit zur Verfügung. Für die vorliegende Arbeit wurden verschiedene Fernerkundungssensoren getestet, die die Erdoberfläche in unterschiedlichen räumlichen Auflösungen darstellen. Als Satellitenplattformen standen QuickBird mit 4 Meter, ASTER mit 15 Metern und Landsat mit 15 bzw. 30 Metern zur Verfügung. Zusätzlich wurden Luftbilder mit einer Pixelgröße von 4 Metern verwendet. Verschiedene Klassifikationsverfahren und zusätzliche synthetische Kanäle wurden evaluiert, um die Klassifikationsgenauigkeit zu erhöhen. Eine urbane Landnutzungsänderung von Gemeinden der EMR zwischen den Jahren 1988 und 2001 würde mit mesoskaliger 30 Meter Auflösung durchgeführt, da für höhere Auflösungen vergleichbare Daten aus der Vergangenheit nicht zur Verfügung standen. Die Verwendbarkeit von mittel- bis hochauflösenden Fernerkundungsdaten und deren Klassifikationsergebnisse in unterschiedlich dicht besiedeltem Gebiet wurde genau getestet. Die Klassifikationsergebnisse der mesoskaligen Satellitenaufnahmen sind mit zusätzlichen Daten wie Landesstatistiken, Topographischen Informationssystemen und digitalen Karten auf ihre Genauigkeit und Eignung zur urbanen Landnutzungserkennung vergleichen worden. Die Ergebnisse würden in einem geographischen Informationssystem (GIS) aufbereitet und visualisiert. Als wichtigstes Ergebnis dieser Arbeit ist die gute Verwendbarkeit von mesoskaligen Satellitendaten zur Erkennung von urbanen Landnutzungsänderungen zu nennen. Klassifikationsgenauigkeiten von 70 bis 80% konnten erreicht werden, obwohl nicht innerhalb der gesamten EMR ein solches Ergebnis zu erzielen war. Insbesondere bei der Landnutzungsänderung zwischen den Jahren 1988 und 2001 wären zusätzliche Satellitenaufnahmen wünschenswert gewesen. Weitere Synthetische Kanäle wie verschieden Texturanalysen und ein Vegetationsindex verbesserten die Genauigkeit in hohem Maße. Im Vergleich aller verwendeten Auflösungen ergaben die 30m und die 4m Daten das beste Abbild der städtischen Landnutzung. Die hochauflösenden Sensoren lieferten die exaktesten Ergebnisse mit dem größten Detailreichtum ohne das gehäufte Auftreten von Mischpixeln. Die verschiedenen urbanen Klassen, „Continuous and Discontinuous Urban Area“ sowie „Urban Fringe“ konnten mit einer Genauigkeit von über 80% differenziert werden. Der Vergleich von mesoskaligen Satellitendaten mit offiziellen Statistiken war zwar nicht direkt möglich, da die Aufnahmebedingungen in den drei Ländern der EMR verschieden sind, jedoch konnte übereinstimmend ein Trend im Wachstum urbaner Fläche bei ausgewählten Gemeinden festgestellt werden. Die Klassifikationsgenauigkeit mittel- sowie hochauflösender Daten ist in dicht und weniger dicht besiedeltem Gebiet ohne signifikanten Unterschied, die hochauflösenden Plattformen liefern genauere Ergebnisse. Nur unveränderte Landsat 30 Meter Klassifikationen zeigten einen leicht ansteigenden Fehlerquotienten in dicht besiedelten Gebieten. Der Vergleich von mesoskaligen Satellitendaten mit vorhandenen topographischen Informationssystemen zeigte eine hohe Übereinstimmung, während 15m Daten nicht diese Genauigkeit aufwiesen. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass hochauflösende Satellitendaten, zusammen mit synthetischen Kanälen, die gegenwärtig beste Option zur städtischen Landnutzungsklassifikation darstellen. Zukünftig werden sie zeitnah ein sehr genaues Bild von städtischen Veränderungen geben können. Da diese Daten jedoch z. Zt. sehr hohe Kosten verursachen und nicht beliebig erhältlich sind, wird noch lange auf geringer aufgelöste Daten zurückgegriffen werden müssen, auch um eine Vergleichbarkeit mit den Daten der vergangenen drei Jahrzehnte digitaler Fernerkundung zu gewährleisten.

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