Automatisierungspotenzial von Stadtbiotopkartierungen durch Methoden der Fernerkundung
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https://osnadocs.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-201006096323
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| DC Element | Wert | Sprache |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Prof. Dr. Hermann Kaufmann | |
| dc.creator | Bochow, Mathias | |
| dc.date.accessioned | 2010-06-09T13:34:27Z | |
| dc.date.available | 2010-06-09T13:34:27Z | |
| dc.date.issued | 2010-06-09T13:34:27Z | |
| dc.identifier.uri | https://osnadocs.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-201006096323 | - |
| dc.description.abstract | Die Stadtbiotopkartierung hat sich in Deutschland als die Methode zur Schaffung einer ökologischen Datenbasis für den urbanen Raum etabliert. Sie dient der Untersuchung naturschutzfachlicher Fragen, der Vertretung der Belange des Naturschutzes in zahlreichen räumlichen Planungsverfahren und ganz allgemein einer ökologisch orientierten Stadtplanung. Auf diese Weise kommen die Städte ihrem gesetzlichen Auftrag nach, Natur und Landschaft zu schützen, zu pflegen und zu entwickeln (§ 1 BNatSchG), den es explizit auch innerhalb der besiedelten Fläche zu erfüllen gilt. Ein Großteil der heute bestehenden 228 Stadtbiotoptypenkarten ist in der Etablierungsphase der Methode in den 80er Jahren entstanden und wurde häufig durch Landesmittel gefördert. Der Anteil der Städte, die jemals eine Aktualisierung durchgeführt haben, wird jedoch auf unter fünf Prozent geschätzt. Dies hängt vor allem mit dem hohen Kosten- und Zeitaufwand der Datenerhebung zusammen, die durch visuelle Interpretation von CIR-Luftbildern und durch Feldkartierungen erfolgt. Um die Aktualisierung von Stadtbiotoptypenkarten zu vereinfachen, wird in der vorliegenden Arbeit das Automatisierungspotenzial von Stadtbiotopkartierungen durch Nutzung von Fernerkundungsdaten untersucht. Der Kern der Arbeit besteht in der Entwicklung einer Methode, die einen wichtigen Arbeitsschritt der Stadtbiotopkartierung automatisiert durchführt: Die Erkennung des Biotoptyps von Biotopen. Darüber hinaus zeigt die Arbeit das Automatisierungspotenzial bei der flächenhaften Erhebung von quantitativen Parametern und Indikatoren zur ökologischen Bewertung von Stadtbiotopen auf. Durch die automatische Biotoptypenerkennung kann die Überprüfung und Aktualisierung einer Biotoptypenkarte in weiten Teilen der Stadt automatisiert erfolgen, wodurch der Zeitaufwand reduziert wird. Das entwickelte Verfahren kann in den bestehenden Ablauf der Stadtbiotopkartierung integriert werden, indem zunächst die Kartierung ausgewählter Biotoptypen automatisch erfolgt und die verbleibenden Flächen der Stadt durch visuelle Luftbildinterpretation und Feldbegehung überprüft und zugeordnet werden. Die thematische Einteilung der Biotoptypen orientiert sich im urbanen Raum in erster Linie an der anthropogenen Nutzung, da diese den dominierenden Faktor für die biologische Ausstattung der Biotope darstellt. Die entwickelte Methode eignet sich vor allem zur Erkennung von baulich geprägten Biotopen, da die Nutzung - und dadurch der Biotoptyp einer Fläche - durch eine automatische Analyse der Geoobjekte innerhalb der Biotopfläche ermittelt werden kann. Die Geoobjekte wiederum können durch eine Klassifizierung von multisensoralen Fernerkundungsdaten (hyperspektrale Flugzeugscannerdaten und digitale Oberflächenmodelle) identifiziert werden. Die Analyse der Geoobjekte und der urbanen Oberflächenarten innerhalb der Biotopfläche erfolgt anhand von räumlichen, morphologischen und quantitativen Merkmalen. Auf Basis dieser Merkmale wurden zwei Varianten eines automatischen Biotopklassifizierers entwickelt, die unter Verwendung von Fuzzy Logik und eines neu entwickelten, paarweise arbeitenden Maximum Likelihood Klassifizierers (pMLK) implementiert wurden. Für die bisher implementierten 10 Biotoptypen, die zusammen etwa die Hälfte des Stadtgebiets abdecken, wurde eine Erkennungsgenauigkeit von über 80 % ermittelt. Der pMLK wurde erfolgreich in zwei Städten (Berlin, Dresden) erprobt, wodurch seine Übertragbarkeit nachgewiesen werden konnte. | ger |
| dc.rights | Namensnennung 3.0 Unported | - |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/ | - |
| dc.subject | Stadtbiotopkartierung | ger |
| dc.subject | Fernerkundung | ger |
| dc.subject | GIS | ger |
| dc.subject | räumliche Analyse | ger |
| dc.subject | Fuzzy Logik | ger |
| dc.subject | Klassifizierung | ger |
| dc.subject | Automatisierung | ger |
| dc.subject | Objekterkennung | ger |
| dc.subject | urban biotope mapping | eng |
| dc.subject | remote sensing | eng |
| dc.subject | GIS | eng |
| dc.subject | spatial analysis | eng |
| dc.subject | fuzzy logic | eng |
| dc.subject | classification | eng |
| dc.subject | automation | eng |
| dc.subject | object recognition | eng |
| dc.subject.ddc | 910 - Geografie, Reisen | |
| dc.subject.ddc | 000 - Informatik, Wissen, Systeme | |
| dc.title | Automatisierungspotenzial von Stadtbiotopkartierungen durch Methoden der Fernerkundung | ger |
| dc.type | Dissertation oder Habilitation [doctoralThesis] | - |
| thesis.location | Osnabrück | - |
| thesis.institution | Universität | - |
| thesis.type | Dissertation [thesis.doctoral] | - |
| thesis.date | 2010-02-15 | - |
| dc.contributor.referee | Prof. Dr. Manfred Ehlers | |
| dc.subject.bk | 74.12 - Stadtgeographie, Siedlungsgeographie | |
| dc.subject.bk | 74.37 - Thematische Kartographie | |
| dc.subject.bk | 74.41 - Luftaufnahmen, Photogrammetrie | |
| dc.subject.bk | 74.48 - Geoinformationssysteme | |
| dc.subject.bk | 74.72 - Stadtplanung, kommunale Planung | |
| dc.subject.bk | 74.77 - Landschaftsplanung, Landschaftspflege | |
| dc.subject.ccs | J.7 - COMPUTERS IN OTHER SYSTEMS | |
| dc.subject.ccs | I.4.m - Miscellaneous | |
| dc.subject.ccs | I.5.1 - Models | |
| ddb.annotation | English abstract: Urban biotope mapping has become a standard method in Germany for building up an ecological spatial data base in urban areas. Such a data base enables the analysis of nature conservation issues, the representation of the interests of nature conservation in several planning processes and, in general, it supports ecologically oriented urban planning. Thus, urban biotope mapping is a powerful instrument for municipalities to fulfil their statutory obligations (§ 1, BNatSchG) of sustainably conserving, maintaining and developing landscape and nature within their city. The majority of the 228 completed urban biotope maps in Germany has been produced in the 1980s when the method got established and was financially supported by the federal state governments. However, the percentage of all 228 maps that have ever been updated is estimated to be less than five percent. The reason for this very low rate can be identified in the cost-intensive data acquisition methods consisting of visual interpretation of CIR aerial photographs in combination with field surveys. This thesis intends to facilitate periodical updates of urban biotope maps by reducing the effort using automated analysis methods of remote sensing data. The main part of this work consists of a newly developed method that automates an important step of urban biotope mapping: The identification of the type (or class) of a biotope. In a second aspect the thesis addresses the potential of automation in area-wide mapping of quantitative parameters and indicators as a basis for an ecological evaluation of urban biotopes. Using the developed method for automated biotope identification a biotope map can be examined and updated in an automated way for large parts of a city reducing the expenditure of time. The developed method can be easily integrated into the existing workflow of biotope mapping in a way that mapping of selected biotope types is carried out automatically and the remaining unmapped areas are examined and classified by visual interpretation of CIR aerial photographs and by field surveys. Biotope types can be considered as classes of biotopes. In urban areas they reflect distinct types of land use because the anthropogenic use of an area is the dominating factor for its ecological quality. The developed method is especially suited for the identification of overbuilt biotopes because the type of land use - and thereby the biotope type of an overbuilt area - can be identified by automated analysis of the geo-objects contained in this area. The geo-objects can be obtained from a multi-sensoral classification of remote sensing data (airborne hyperspectral data and digital elevation models). The analysis of geo-objects and urban surface materials within the area of a biotope is based on spatial, morphological and quantitative features. These features form the input information for two developed versions of a biotope classifier implemented using fuzzy logic and a pairwise maximum likelihood approach, respectively. The accuracy of both classifiers was assessed for 10 selected biotope types that generally cover more than half of a city. The pairwise maximum likelihood classifier has been successfully applied for test sites of two cities (Berlin and Dresden) showing the transferability of the developed approach. | eng |
| vCard.ORG | FB6 | |
| Enthalten in den Sammlungen: | FB06 - E-Dissertationen | |
Dateien zu dieser Ressource:
| Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
|---|---|---|---|---|
| thesis_bochow.pdf | Präsentationsformat | 51,83 MB | Adobe PDF | thesis_bochow.pdf  Öffnen/Anzeigen |
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