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

Entwicklung einer übertragbaren, synergistischen Methode zur Kartierung von Biotoptypen anhand von hochauflösenden optischen und Radar-basierten Daten

Das übergeordnete Ziel der Arbeit war es zu evaluieren, in welchem Umfang die synergistische Verwendung von modernen Erdbeobachtungsdaten und -methoden zur Kartierung von Biotoptyp- und Landnutzungsinformationen beitragen kann. Anhand einer umfangreichen Literaturrecherche wurden die traditionellen Methoden der Biotoptypenkartierung und der Stand der Forschung im Bereich der Verwendung von Fernerkundungsinformationen für die Biotoptypenkartierung analysiert und Forschungsdefizite aufgezeigt, sowie Ansatzpunkte für eine Weiterentwicklung definiert. Hieraus ergaben sich die folgenden vier übergeordneten Forschungs- beziehungsweise Arbeitsschwerpunkte, welche im Verlauf der Arbeit noch weiter unterteilt wurden: 1. Die Analyse und Extraktion von potenziellen Informationen (Merkmalen) aus den vorliegenden Geoinformationen und die anschließende Reduktion der potenziellen Merkmale auf die relevanten Merkmale für die Kartierung der Biotoptyp- und Landnutzungsinformationen. 2. Die Entwicklung eines Klassifikationsansatzes für die Erfassung der Biotoptypen- und Landnutzungsinformationen anhand eines Entwicklungsdatensatzes. 3. Die Evaluation der Robustheit der Methode mittels Übertragung auf zwei weitere Datensätze. 4. Die Evaluation der Synergie der zugrundliegenden Geoinformationen. Es konnte gezeigt werden, dass das Ziel der Entwicklung einer übertragbaren, synergistischen Methode zur Kartierung von Biotoptypen anhand von hochauflösenden optischen und Radar-basierten Daten erreicht werden konnte. Die entstandenen Karten können als Hilfe für die Entscheidungsfindung im Bereich der Anforderungen der nationalen und internationalen Naturschutzrichtlinien dienen. Die gezeigten Ergebnisse im Bereich der Übertragbarkeit lassen darauf hoffen, dass die entwickelte Methode und die daraus entstehenden Ergebnisse auch in anderen Ökoregionen einsetzbar sind

Morphodynamik der Elbe. Schlussbericht des BMBF-Verbundprojektes mit Einzelbeiträgen der Partner und Anlagen-CD

KURZFASSUNG Die quantitative Beschreibung der abiotischen Randbedingungen im Naturhaushalt der Stromlandschaft Elbe, insbesondere der Morpho- und Hydrodynamik mit ihren variablen Ausprägungen im Gewässerlängsschnitt, bildet die Grundvoraussetzung für das Verständnis und die Bewertung der ökologischen Funktionen im System (Fluss-Ufer-Aue) und dessen wirtschaftliche Nutzung (Schifffahrt, Besiedlung, Landwirtschaft etc.). Als Grundlage für Entscheidungen über künftige Entwicklungen im Naturraum sind Werkzeuge erforderlich, die es ermöglichen, die Auswirkungen möglicher Eingriffe aufzuzeigen. In diesem Kontext wurden im Verbundprojekt umfangreiche Grundlagen (Daten, Simulationsmodelle etc.) erarbeitet, die den gegenwärtigen Zustand der Elbe im Sinne einer Gesamtbetrachtung des Systems (568 km deutsche Fließstrecke) beschreiben. Im Ergebnis beinhaltet dies die großräumig und langfristig orientierte Erfassung und Analyse der maßgeblichen Einflussgrößen, Prozesse und Wechselwirkungen der Morphologie, der Abflussdynamik, der Strömung und des Feststofftransports im Fließgewässer sowie des Grundwassers in der Aue. Durch die Definition der abiotischen Parameter im Ist-Zustand und die Quantifizierung der potentiell natürlichen Querschnittsform in naturräumlich unterschiedlichen Gewässerabschnitten wird die Grundlage für die Beschreibung ökologischer Leitbilder für große Fließgewässer gelegt. Anhand des im Projekt erarbeiteten Gesamt-Instrumentariums (bestehend aus verschiedenen hydrologischen, hydraulischen und morphologischen Modellen, Geoinformationssystem (GIS), Datenbank etc. einschließlich der Sachdaten, basierend auf den Projektarbeiten sowie den von Behörden zur Verfügung gestellten Datenbeständen) lassen sich die natürlichen Zusammenhänge sowie mögliche Szenarien (Maßnahmenwirkungen, z.B. bei Deichrückverlegung) quantifizieren, darstellen und bewerten. Wichtige Ergebnisdatensätze des Projekts sind dem Bericht in digitaler Form auf einer CD-Rom beigefügt, das ein eigenständiges Informationssystem (Software) mit Datenbank- und GIS-Funktionen enthält. Die Projektarbeiten liefern damit grundlegende Beiträge für künftige Untersuchungen an der Elbe im Aufgabenbereich der Behörden sowie der Wissenschaft (speziell im Rahmen der Elbe-Ökologie"-Forschung). ABSTRACT The major objective of the joint research project "Morphodynamics of the river Elbe" is the quanti-tativedescription of the main abiotic parameters and processes in the river along its course of 568 km on German territory, including the floodplain areas. The assessment and analysis of the status quo situation of the river conditions in an overall view - focussing on the areas of morphology, hydrology, hydraulics and groundwater dynamics - is a fundamental precondition for understanding and evaluating the ecological and economical functions of the river (shipping, settlements, agriculture etc.). To support decisions on a sustainable regional development, instruments are needed to quantify long-term effects and/or scenarios (e.g. bed erosion, diking measures). In this context, the different activities in sub-projects concentrated on the assessment and systematic analysis of extensive data sets (e.g. hydrological time series, hydraulic conditions, measures of sediment transport etc. - using existing data material provided by authorities) and the (further) development and interdisciplinary application of numerical models. Examples are among others: a) calculation of hydraulic parameters along 507 km for longitudinal sections of hydrological flow parameters, b) flood routing along the Elbe course with simulation of historical and/or potential retention areas, c) analyses of sediment transport data at 28 measurements points, d) numerical modeling of groundwater dynamics in areas of planed dike shifting measures. The results of all activities were integrated in a central information system, which consists of a relational database and geographical information system (GIS). By the definition of the present abiotic conditions along the river and the determination of its natural profile shape at the scale of river reaches with different morphological situations (based on the historical width-depth-ratio before river regulation), it is possible to contribute the base for a quantitative description of the potential natural state of the ecosystem. The elaborated instruments (simulation models, database, GIS etc.) can be used in further investigations by the authorities and research projects. The annexe of the report is consisting of a CD-Rom, providing the most important digital data sets and graphics, which were integrated in an own software tool with GIS- and database-funcionalities