MAPPING OF HIGHLY HETEROGENEOUS URBAN STRUCTURE TYPE FOR FLOOD VULNERABILITY ASSESSMENT

Vulnerability plays an important role in risk assessment. For flood vulnerability assessment, the map and characteristics of elements-at-risk at different scales are strongly required depending on the risk and vulnerability assessment requirements. This study proposes a methodology to classify urban structure type by combining object-based image classification and different high resolution remote sensing data. In this study, a high resolution satellite image and LiDAR have been acquired over Kota Bharu, Kelantan which consists of highly heterogeneous urban structure type (UST) classes. The first stage is data pre-processing that includes orthorectification and pansharpening of Geoeye satellite image, image resampling for normalised Digital Surface Model (nDSM) and followed by image segmentation for creating meaningful objects. The second stage comprises of derivation of image features, generation of training and testing datasets, and classification of UST. The classification was based on three types of machine learning classifiers, i.e. Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) and Classification and Regression Tree (CART). The results obtained from the classification processes were compared using individual omission and commission error, overcall accuracy and Kappa coefficient. The results show that Random Forest classifier with all image features achieved the highest overall accuracy (93.5%) and Kappa coefficient (0.94). This is followed by CART classifier with overall accuracy of 93.7% and Kappa coefficient of 0.92. Finally, SVM classifier produced the lowest overall accuracy and Kappa coefficient with 88.6% and 0.86, respectively. The UST classification result can be further used to assist detailed building characterisation for large scale flood vulnerability assessment

Supporting Global Environmental Change Research: A Review of Trends and Knowledge Gaps in Urban Remote Sensing

This paper reviews how remotely sensed data have been used to understand the impact of urbanization on global environmental change. We describe how these studies can support the policy and science communities’ increasing need for detailed and up-to-date information on the multiple dimensions of cities, including their social, biological, physical, and infrastructural characteristics. Because the interactions between urban and surrounding areas are complex, a synoptic and spatial view offered from remote sensing is integral to measuring, modeling, and understanding these relationships. Here we focus on three themes in urban remote sensing science: mapping, indices, and modeling. For mapping we describe the data sources, methods, and limitations of mapping urban boundaries, land use and land cover, population, temperature, and air quality. Second, we described how spectral information is manipulated to create comparative biophysical, social, and spatial indices of the urban environment. Finally, we focus how the mapped information and indices are used as inputs or parameters in models that measure changes in climate, hydrology, land use, and economics

Supporting Global Environmental Change Research: A Review of Trends and Knowledge Gaps in Urban Remote Sensing

abstract: This paper reviews how remotely sensed data have been used to understand the impact of urbanization on global environmental change. We describe how these studies can support the policy and science communities’ increasing need for detailed and up-to-date information on the multiple dimensions of cities, including their social, biological, physical, and infrastructural characteristics. Because the interactions between urban and surrounding areas are complex, a synoptic and spatial view offered from remote sensing is integral to measuring, modeling, and understanding these relationships. Here we focus on three themes in urban remote sensing science: mapping, indices, and modeling. For mapping we describe the data sources, methods, and limitations of mapping urban boundaries, land use and land cover, population, temperature, and air quality. Second, we described how spectral information is manipulated to create comparative biophysical, social, and spatial indices of the urban environment. Finally, we focus how the mapped information and indices are used as inputs or parameters in models that measure changes in climate, hydrology, land use, and economics

Automatische Klassifizierung von Gebäudegrundrissen: Ein Beitrag zur kleinräumigen Beschreibung der Siedlungsstruktur

Für die Beantwortung verschiedener Fragestellungen im Siedlungsraum werden kleinräumige Informationen zur Siedlungsstruktur (funktional, morphologisch und sozio-ökonomisch) benötigt. Der Gebäudebestand spielt eine besondere Rolle, da dieser die physische Struktur prägt und sich durch dessen Nutzung Verteilungsmuster von Wohnungen, Arbeitsstätten und Infrastrukturen ergeben. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung sind die Gebäude in ihrem Grundriss modelliert. Diese besitzen allerdings nur selten explizite semantische Informationen zum Gebäudetyp. Es stellt sich die Frage, ob und wie genau eine automatische Erkennung von Gebäudetypen unter Nutzung von Methoden der Geoinformatik, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens möglich ist. In diesem Buch werden methodische Bausteine zur automatischen Klassifizierung von Gebäudegrundrissen vorgestellt. Im Kern werden Fragen beantwortet zu den Datenanforderungen, der Gebäudetypologie, der Merkmalsgewinnung sowie zu geeigneten Klassifikationsverfahren und den Klassifikationsgenauigkeiten, die abhängig von Eingangsdaten, Siedlungstyp und Trainingsdatenmenge erzielt werden können. Der Random-Forest-Algorithmus zeigte die höchste Flexibilität, Generalisierungsfähigkeit und Effizienz und wurde als bestes Klassifikationsverfahren identifiziert. Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung kleinräumiger Informationen zur Siedlungsstruktur. Die entwickelte Methodik ermöglicht ein breites Anwendungsspektrum in der Wissenschaft, Planung, Politik und Wirtschaft (u. a. Stadt- und Regionalplanung, Infrastrukturplanung, Risikomanagement, Energiebedarfsplanung oder dem Geomarketing).:Vorwort .................................................................................................. I Danksagung ......................................................................................... III Kurzfassung und Thesen ....................................................................... V Abstract and Theses ............................................................................. IX Inhaltsverzeichnis ................................................................................ XV 1 Einleitung ............................................................................................ 1 2 Grundlagen zur Siedlungsstruktur .................................................... 11 3 Methodische Grundlagen der Mustererkennung .............................. 57 4 Forschungsstand .............................................................................. 95 5 Konzeptionelle Vorüberlegungen .................................................... 113 6 Mögliche Datenquellen zum Gebäudegrundriss .............................. 127 7 Entwicklung des Verfahrens ........................................................... 143 8 Ergebnisse und Diskussion ............................................................. 201 9 Schlussfolgerungen und Ausblick .................................................... 259 Literatur ............................................................................................. 275 Abkürzungsverzeichnis ...................................................................... 311 Abbildungsverzeichnis ....................................................................... 320 Tabellenverzeichnis ........................................................................... 323 Anhang A Datengrundlagen zur Siedlungsstruktur ......................................... 327 B Gebäudetypologie .......................................................................... 343 C Merkmale ........................................................................................ 349 D Entwicklung des Klassifikators ........................................................ 365 E Genauigkeitsuntersuchung ............................................................. 375 F Exemplarische Anwendung von BFClassTool ................................... 395Building data are highly relevant for the small-scale description of settlement structures. Spatial base data from National Mapping and Cadastral Agencies describe the buildings in terms of the geometry but often lack semantic information on the building type. Here, methods for the automatic classification of building footprints are presented and discussed. The work addresses issues of data integration, data processing, feature extraction, feature selection, and investigates the accuracy of various classification methods. The results are of scientific, planning, policy and business interest at various spatial levels.:Vorwort .................................................................................................. I Danksagung ......................................................................................... III Kurzfassung und Thesen ....................................................................... V Abstract and Theses ............................................................................. IX Inhaltsverzeichnis ................................................................................ XV 1 Einleitung ............................................................................................ 1 2 Grundlagen zur Siedlungsstruktur .................................................... 11 3 Methodische Grundlagen der Mustererkennung .............................. 57 4 Forschungsstand .............................................................................. 95 5 Konzeptionelle Vorüberlegungen .................................................... 113 6 Mögliche Datenquellen zum Gebäudegrundriss .............................. 127 7 Entwicklung des Verfahrens ........................................................... 143 8 Ergebnisse und Diskussion ............................................................. 201 9 Schlussfolgerungen und Ausblick .................................................... 259 Literatur ............................................................................................. 275 Abkürzungsverzeichnis ...................................................................... 311 Abbildungsverzeichnis ....................................................................... 320 Tabellenverzeichnis ........................................................................... 323 Anhang A Datengrundlagen zur Siedlungsstruktur ......................................... 327 B Gebäudetypologie .......................................................................... 343 C Merkmale ........................................................................................ 349 D Entwicklung des Klassifikators ........................................................ 365 E Genauigkeitsuntersuchung ............................................................. 375 F Exemplarische Anwendung von BFClassTool ................................... 39

Automatische Klassifizierung von Gebäudegrundrissen: ein Beitrag zur kleinräumigen Beschreibung der Siedlungsstruktur

Für die Beantwortung verschiedener Fragestellungen im Siedlungsraum werden kleinräumige Informationen zur Siedlungsstruktur (funktional, morphologisch und sozio-ökonomisch) benötigt. Der Gebäudebestand spielt eine besondere Rolle, da dieser die physische Struktur prägt und sich durch dessen Nutzung Verteilungsmuster von Wohnungen, Arbeitsstätten und Infrastrukturen ergeben. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung sind die Gebäude in ihrem Grundriss modelliert. Diese besitzen allerdings nur selten explizite semantische Informationen zum Gebäudetyp. Es stellt sich die Frage, ob und wie genau eine automatische Erkennung von Gebäudetypen unter Nutzung von Methoden der Geoinformatik, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens möglich ist. In diesem Buch werden methodische Bausteine zur automatischen Klassifizierung von Gebäudegrundrissen vorgestellt. Im Kern werden Fragen beantwortet zu den Datenanforderungen, der Gebäudetypologie, der Merkmalsgewinnung sowie zu geeigneten Klassifikationsverfahren und den Klassifikationsgenauigkeiten, die abhängig von Eingangsdaten, Siedlungstyp und Trainingsdatenmenge erzielt werden können. Der Random-Forest-Algorithmus zeigte die höchste Flexibilität, Generalisierungsfähigkeit und Effizienz und wurde als bestes Klassifikationsverfahren identifiziert. Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung kleinräumiger Informationen zur Siedlungsstruktur. Die entwickelte Methodik ermöglicht ein breites Anwendungsspektrum in der Wissenschaft, Planung, Politik und Wirtschaft (u.a. Stadt- und Regionalplanung, Infrastrukturplanung, Risikomanagement, Energiebedarfsplanung oder dem Geomarketing).Building data are highly relevant for the small-scale description of settlement structures. Spatial base data from National Mapping and Cadastral Agencies describe the buildings in terms of the geometry but often lack semantic information on the building type. Here, methods for the automatic classification of building footprints are presented and discussed. The work addresses issues of data integration, data processing, feature extraction, feature selection, and investigates the accuracy of various classification methods. The results are of scientific, planning, policy and business interest at various spatial levels