Urban vegetation extraction from VHR (tri-)stereo imagery : a comparative study in two central European cities

The present study proposes a workflow to extract vegetation height for urban areas from Pléiades stereo and tri-stereo satellite imagery. The workflow was applied on a stereo image pair for Szeged, Hungary and on tri-stereo imagery for Salzburg, Austria. Digital surface models (DSMs) of the study areas were computed using the semi-global matching algorithm. Normalised digital surface models (nDSMs) were then generated. Objects of vegetation and non-vegetation were delineated based on the spectral information of the multispectral images by applying multi-resolution segmentation and support vector machine classifier. Mean object height values were then computed from the overlaid pixels of the nDSMs and assigned to the objects. Finally, the delineated vegetation was classified into six vegetation height classes based on their assigned height values by using hierarchical classification. The vegetation discrimination resulted in very high accuracy, while the vegetation height extraction was moderately accurate. The results of the vegetation height extraction provided a vertical stratification of the vegetation in the two study areas which is readily applicable for decision support purposes. The elaborated workflow will contribute to a green monitoring and valuation strategy and provide input data for an urban green accessibility study.DK W 1237N23(VLID)251709

Urban vegetation extraction from VHR (tri-)stereo imagery : a comparative study in two central European cities

The present study proposes a workflow to extract vegetation height for urban areas from Pléiades stereo and tri-stereo satellite imagery. The workflow was applied on a stereo image pair for Szeged, Hungary and on tri-stereo imagery for Salzburg, Austria. Digital surface models (DSMs) of the study areas were computed using the semi-global matching algorithm. Normalised digital surface models (nDSMs) were then generated. Objects of vegetation and non-vegetation were delineated based on the spectral information of the multispectral images by applying multi-resolution segmentation and support vector machine classifier. Mean object height values were then computed from the overlaid pixels of the nDSMs and assigned to the objects. Finally, the delineated vegetation was classified into six vegetation height classes based on their assigned height values by using hierarchical classification. The vegetation discrimination resulted in very high accuracy, while the vegetation height extraction was moderately accurate. The results of the vegetation height extraction provided a vertical stratification of the vegetation in the two study areas which is readily applicable for decision support purposes. The elaborated workflow will contribute to a green monitoring and valuation strategy and provide input data for an urban green accessibility study.DK W 1237N23(VLID)251709

Advances for Urban Planning in Highly Dynamic Environments through very High-Resolution Remote Sensing Approaches

Die fortschreitende Urbanisierung und der Klimawandel stellen Städte und Stadtplanung vor große Herausforderungen. Der Lebensraum für die Bewohner und die Infrastruktur müssen entsprechend den Klimaschutzanforderungen angepasst werden, zudem muss die Resilienz urbaner Räume gegenüber Klimawandelwandelfolgen erhöht werden. Ziel der urbanen Planung und urbanen Infrastrukturplanung ist vor diesem Hintergrund im Auftrag der Gesellschaft Lösungen zu finden, um diesen Anforderungen der Zukunft gerecht zu werden und um lebenswerte Städte mit allen städtischen Funktionen zu gewährleisten. Zudem müssen durch Planer ökonomische und ökologisch geeignete Vorschläge für die Bereitstellung urbaner Infrastruktur gefunden werden, um Grundbedürfnisse zu erfüllen und Slums zurückzudrängen. Gute Planungspraxis erfordert dafür die Entwicklung von Planungsszenarien für angemessene, erfolgreiche und integrierte Lösungen, wobei eine Datenbasis als Entscheidungsgrundlage dienen muss, die durch Datenkonsistenz, -Qualität und -Aktualität als Evidenz für Szenarienentwicklung herangezogen werden kann. In dieser Dissertationsschrift wird durch drei Studien gezeigt, dass die Disziplin der Fernerkundung durch die Verwendung sehr hochaufgelöster Erdbeobachtungsdaten einen Beitrag für erfolgreiche urbane Planung und urbane Infrastrukturplanung leisten kann, indem der Informationsgehalt bisheriger Fernerkundungsansätze unter Verwendung anwendungsfreundlicher Ansätze erhöht werden kann und direkt planungsrelevante Informationen als Evidenz für die Entscheidungsfindung bereitgestellt werden kann. In den hochdynamischen Städten Da Nang (VN) und Belmopan (BZ) konnte an dieser Thematik gearbeitet werden. Durch die Differenzierung photogrammetrisch abgeleiteter Höhenmodelle in sehr hoher Auflösung wurden in Da Nang anstatt flächenhafter Änderungen urbaner Gebiete Dynamiken innerhalb des Gebäudebestands bestimmt und evaluiert. Der Gebäudetyp kann, wie in Belmopan gezeigt, als geeignetes Mittel für Abschätzung sozio-ökonomischer Indikatoren dienen, die in Zusammenhang mit spezifischen Verbräuchen stehen. Mit der Verwendung von Drohnendaten wurde die Bestimmung der Gebäudetypen verbessert und zudem der Zusammenhang zwischen Gebäudetyp und Stromverbrauch gezeigt, wodurch eine Photovoltaikenergie-Bilanzierung auf Einzelgebäudeebene durchgeführt werden konnte