Entwicklung eines halbautomatisierten Verfahrens zur Detektion neuer Siedlungsflächen durch vergleichende Untersuchungen hochauflösender Satelliten- und Luftbilddaten

Knowledge about land use and land cover represents an important information basis for various planning applications. In particular, urban and suburban regions are subject to a high dynamic development. The detection and identification of changes is therefore an important instrument to follow and accompany the developments by planning. Here, aerial photography and, increasingly, satellite images serve as an important basis for information. The recognition and mapping of changes is still a time-consuming and cost-intensive matter which is mostly realized by visual interpretation of aerial photography and to an increasing degree of high- and ultra-high-resolution satellite images. Within the scope of the present work a new, robust and largely automated process based on a statistical change analysis is developed and presented. Basis for the data are multitemporal high-resolution satellite image data. The generated suspect areas, respectively areas of change, are supposed to function as clues in order to facilitate the process of the visual interpretation of multitemporal image datasets with regard to change mapping, since only marked areas of change have to undergo further examination. Consequently, this process can be used as a tool to ease and accelerate the updating of planning bases in general and maps in particular so far realised by visual interpretation. However, the automation of the process is not only supposed to serve the purpose of saving time and cost but also to bring the interpretation process to a higher level of objectivity. In order to improve the quality of the whole process, for the preprocessing of the image data selected methods of image processing have been integrated. Through the use of additional geo-information reference data for the automated calculation of the areas of change, a further refinement of the results can be reached. The obtained results in the first time-cut (1997-1998) can be proved and verified by a different data-take (1997-2000). To reach a convenient use and a good distribution of the developed method, the process has been implemented by means of the widespread image processing software ERDAS IMAGINE. This allows to make the developed method available for other users, since it can easily be integrated into the working environment of ERDAS IMAGINE.Das Wissen um die Landnutzung und Landbedeckung ist für planerische Anwendungsgebiete eine wichtige Informationsgrundlage. Gerade urbane und suburbane Regionen unterliegen einer hohen Entwicklungsdynamik. Das Erkennen und Aufzeigen von Veränderungen ist somit ein wichtiges Instrument um Entwicklungen zu verfolgen und planerisch zu begleiten. Luft- und zunehmend Satellitenbilder dienen hierfür als wichtige Informationsgrundlage. Das Erkennen und Kartieren von Veränderungen ist nach wie vor eine zeitaufwändige und kostenintensive Angelegenheit, die überwiegend durch visuelle Interpretation von Luft- und zunehmend auch mit hoch- und höchstauflösenden Satellitenbildern realisiert wird. In dieser Arbeit wird ein neues, robustes, weitgehend automatisiertes, auf einem statistischen Ansatz beruhendes Verfahren der Veränderungsanalyse entwickelt und vorgestellt. Die Datengrundlage bilden multitemporale, hoch auflösende Satellitenbilddaten. Die generierten Verdachts- bzw. Veränderungsflächen sollen als Anhaltspunkte fungieren, um den Prozess der visuellen Interpretation von multitemporalen Bilddatensätzen in Hinsicht auf eine Veränderungskartierung zu erleichtern, da nur als Veränderungsflächen markierte Areale einer weiteren Untersuchung unterzogen werden müssen. Das Verfahren kann somit als Werkzeug dienen, die durch visuelle Interpretation realisierte Aktualisierung von Planungsgrundlagen bzw. Kartenwerken zu erleichtern und zu beschleunigen. Die Automatisierung des Verfahrens soll jedoch nicht allein dem Zweck der Zeit- und Kostenersparnis dienen, sondern auch den Interpretationsprozess objektiver gestalten. Um die Qualität des Verfahrens zu erhöhen, werden ausgewählte Methoden der Bildverarbeitung für die Vorverarbeitung der Bilder in das Verfahren integriert. Durch das Einbinden zusätzlicher Geobasisdaten in die automatisierte Berechnung der Veränderungsflächen kann eine weitere Verbesserung der Ergebnisse erzielt werden. Die Ergebnisse, der im ersten Zeitschnitt (1997-1998) untersuchten Datensätze, werden mit Hilfe eines weiteren Zeitschnitts (1997-2000) überprüft und verifiziert. Um eine unkomplizierte Anwendung und Verbreitung der Methode zu erreichen, wurde das Verfahren mit Hilfe der weit verbreiteten Bildverarbeitungssoftware ERDAS IMAGINE realisiert. Dies ermöglicht, das Verfahren auch anderen Nutzern zur Verfügung zu stellen, da es problemlos in die Arbeitsumgebung des Bildverarbeitungssystems ERDAS IMAGINE integriert werden kan

Prädiktion und Überwachung des Behandlungsansprechens bei mit Trabectedin und Pazopanib behandelten inoperablen abdominalen/retroperitonealen Weichgewebssarkomen: CT-Ansprechmuster und die Rolle der CT-Texturanalyse

In der vorliegenden Dissertationsschrift sollte das Therapieansprechen von mit Trabectedin und Pazopanib behandelten Weichteilsarkomen in fortgeschrittenen Tumorstadien erfasst und bewertet werden. Zudem sollten auch spezifische Ansprechmuster im Rahmen der neuartigen Therapieansätze identifiziert werden. In diesem Kontext sollte außerdem die Rolle der CT-Texturanalyse in Bezug auf die Vorhersage des Behandlungsansprechens untersucht und beurteilt werden, um ultrastrukturelle Veränderungen identifizieren und womöglich ein Ansprechen oder spezielle Muster frühestmöglich vorhersagen zu können. Insgesamt wurden in dieser Studie 64 Patienten mit einem inoperablen bzw. nicht resezierbaren Weichteilsarkom, die zwischen Oktober 2008 und Juli 2017 am Universitätsklinikum Tübingen behandelt wurden, ausgewertet. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine Verflüssigung der Tumormasse mit dem Verlust der eigentlichen Tumorform ein häufiges Ansprechmuster auf die Therapie von Weichteilsarkomen mit Trabectedin oder Pazopanib darstellt. Dabei sollte beachtet werden, dass die Interpretation des Therapieergebnisses zu einer Pseudoprogression führen kann, wenn man nur größenassoziierte Bewertungskriterien verwendet. Als weitere Ansprechmuster zeigten sich die Größenabnahme der Tumormasse, die Nekrose des Tumors oder die Kavernisierung des Tumorgewebes. Vergleicht man die beiden Therapieformen, so sind bei Pazopanib die Verflüssigung und die Nekrose des Tumors die häufigsten Ansprechmuster. Bei Trabectedin überwiegt die Tumorverflüssigung als Ansprechmuster deutlich. Die vorliegende Arbeit konnte zeigen, dass einige Texturanalyse-Parameter durchaus für die Überwachung und die Vorhersage des Therapieansprechens in Frage kommen. Sie könnten dabei ergänzend und in einem begrenzten Bereich eingesetzt werden, um das Therapieansprechen vorherzusagen. Allerdings müssen auf diesem Gebiet noch prospektive Daten gesammelt werden, um genaue Prognosen über das Behandlungsansprechen von Tumoren treffen zu können. Es kann jedoch angenommen werden, dass die Rolle der CT-Texturanalyse in diesem Bereich auch in Hinblick auf die aktuellen Entwicklungen der personalisierten Medizin zunimmt, um Weichteilsarkome prätherapeutisch zu charakterisieren und eine Therapieentscheidung zu treffen

Frühdiagnose lokaler, struktureller Schäden der Gelenkoberflächen humaner Femurkondylen anhand fluoreszenzmikroskopisch-räumlicher Analysen

Die Diagnose früher struktureller Veränderungen im Gelenkknorpel ist nach wie vor ein klinisches Problem. In diesem Kontext ist die Organisation der Chondrozyten als bildbasierter Biomarker zur Feststellung früher struktureller und/oder degenerativer Veränderungen prinzipiell geeignet. Dieser Biomarker beruht bisher im Wesentlichen auf einer subjektiven Klassifizierung der Verteilungsmuster der oberflächennahen Chondrozyten. Mit dieser Arbeit sollten Fragen zur methodischen Weiterentwicklung der Verwendung der räumlichen Organisation der superfiziellen Chondrozyten als bildbasierter Biomarker beantwortet werden. Hierzu wurden Proben (n=16) aus der Knorpeloberfläche von humanen Femurcondylen zunächst makroskopisch-visuell nach Schädigungsgrad klassifiziert und im Anschluss elektronen- und fluoreszenzmikroskopisch aufgearbeitet. Neben der Erfassung weiterer optisch-visueller Scores incl. des räumlichen Verteilungsmusters der oberflächlichen Chondrozyten erfolgt auch die Bestimmung von quantitativen Messparametern, wobei durch exakte Übereinanderlagerung der REM- und der fluoreszenzmikroskopischen Bilder, ein Vergleich sowohl global über die ganze Probe hinweg, wie auch lokal in einzelnen kleinen Ausschnitten innerhalb der Probe zu ermöglicht wurde. Veränderungen der räumlichen Organisation der superfiziellen Chondrozyten waren dabei bereits im visuell-makroskopisch- und rasterelektronenmikroskopisch intakten Knorpelproben zu finden. Eine lokale Betrachtungsweise der Proben schien dabei der globalen überlegen. Es konnte ein Panel an quantitativen und qualitativen Messparametern der räumlichen Organisation superfizieller Chondrozyten bestimmt werden, das gegenüber REM-Untersuchungen verlässlich dazu geeignet ist, Schäden der Knorpeloberfläche anzuzeigen. Dabei gingen relativ geringe Unterschiede in der Intaktheit der Knorpeloberflächen in der REM mit prominenten und deutlich diagnostifizierbaren Veränderungen in der räumlichen Organisation einher. Proben mit REM intakter Knorpeloberfläche vs. REM-unebener Oberfläche mit Fibrillationen konnten durch Untersuchungen der räumlichen Organisation der superfiziellen Chondrozyten erstmalig statistisch erfolgreich voneinander unterschieden werden. Damit könnte die visuelle Klassifikation der räumlichen Organisation der superfiziellen Chondrozyten ein besonders wichtiges Kriterium in der Früh-Diagnose von osteoarthrotischen Veränderungen von Gelenken sein, bestenfalls bereits im histologischen OARSI-Stadium I

CT basierte Radiomics-Modelle zur Vorhersage des 68Ga-PSMA PET-Lymphknotenstatus bei Patienten mit Prostatakarzinom

Die Detektion von Lymphknotenmetastasen ist bei Patienten mit Prostatakarzinom im Rahmen der Ausbreitungsdiagnostik von therapieentscheidender Bedeutung. Die standardmäßig eingesetzte Bildgebung mittels CT zeigt nur eine geringe Aussagekraft. Mit dem 68Ga-PSMA PET/CT existiert nun eine äußerst vielversprechende Methode zum Staging bei Prostatakarzinom. Bislang nur zum Re-Staging leitliniengerecht, stehen die Chancen für eine baldige Empfehlung zum Primärstaging gut. Das 68Ga-PSMA PET/CT ist jedoch nur eingeschränkt verfügbar, so dass viele Staging-Untersuchungen weiterhin mit kontrastmittelgestütztem CT durchgeführt werden. In den letzten Jahren konnten Radiomics-Methoden zur quantitativen Bildanalyse gute Leistungen u.a. in der Unterscheidung von malignen und benignen Veränderungen verschiedener Entitäten zeigen. Wir haben untersucht, ob mittels Radiomics-Methoden der 68Ga-PSMA PET/CT-Status von Lymphknoten nur auf Basis der CT-Bilder vorhergesagt werden kann. Methodik: Aus einem 68Ga-PSMA PET/CT Bilddatensatz von 447 Patienten mit Prostatakarzinom wurden 369 PET-positive und 1756 PET-negative Lymphknoten identifiziert und segmentiert. Relevante Radiomics-Features wurden mittels vier verschiedener Featureselektionsmethoden (FSM) Methode nach Wilcoxon, Area under the curve (AUC), mutual information (mi), mutual information minimum redundancy (mrmi) ermittelt. Anschließend wurden sechs verschiedene Klassifikationsalgorithmen (Klassifikatoren) lineare und logistische Regression, support vector machines (svm), ein neuronales Netzwerk (multilayer perceptron, mlp) sowie Klassifikationsbäume (recursive partitioning, rpart) zur Vorhersage des Lymphknotenstatus an einem nach Bagging-Verfahren balancierten Trainingsdatensatz trainiert. 24 FSM-Klassifikator-Kombinationen wurden am separaten Testdatensatz getestet. Zum Vergleich klassifizierten 2 Radiologen denselben Datensatz nach vier Kategorien (0=sicher nicht maligne, 1= wahrscheinlich nicht maligne, 2= wahrscheinlich maligne, 3= sicher maligne). Zusätzlich wurde die Vorhersagekraft der Kombination von automatischen Klassifikatoren und Radiologen ausgewertet. Ergebnisse: Die beste Vorhersageleistung wurde von den Klassifikationsbäumen (rpart) mit vorheriger Featureselektion nach der mrmi-Methode erreicht mit einer Korrektklassifikationsrate von 83% (Sensitivität 88%, Spezifizität 82%, positiver Vorhersagewert 48%, negativer Vorhersagewert 97%). Die Radiologen erreichten in der Beurteilung der Lymphkonten beide eine Korrektklassifikationsrate von 95% (Sensitivität beide 76%, Spezifizität 98% und 97%, positive Vorhersagewerte 88% und 84%, negativer Vorhersagewert beide 96%). Die Kombination von Klassifikatoren und Radiologen verbesserte die Klassifikationsleistung der Radiologen nicht. Diskussion: Radiomics-Modelle auf Basis von CT-Bildern können den 68Ga-PSMA PET-Status von Lymphknoten mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen. Im Vergleich zur, in der bisherigen Literatur, ermittelten Leistung der CT-Bildgebung, könnten sie die Lymphknotendiagnostik bei Patienten mit Prostatakarzinom verbessern bzw. die konventionelle Diagnostik oder das 68Ga-PSMA PET/CT ergänzen. Die Validierung der Klassifikationsalgorithmen an externen Datensätzen und weitere Studien mit histopathologischer Korrelation sind notwendig, um eine klinische Anwendbarkeit zu ermöglichen.The detection of lymph node metastases for staging is of critical importance for therapy decisions in patients with prostate cancer (PCa). CT as a standard imaging technique is of limited value. With 68Ga-PSMA PET/CT, a promising method for staging in PCa now exists. So far only guideline-compliant for re-staging, chances for a timely recommendation for primary staging are good. However, 68Ga-PSMA PET/CT remains limited in availability, so many staging examinations are still performed with contrast-enhanced CT. In recent years, radiomics methods for quantitative image analysis have shown good performance e.g. in differentiating malignant from benign lesions of different entities. We investigated whether radiomics methods could predict the 68Ga-PSMA PET-status of lymph nodes based on CT images only. METHODS: From a 68Ga-PSMA PET/CT image dataset of 447 patients with prostate cancer, 369 PET-positive and 1756 PET-negative lymph nodes were identified and segmented. Relevant radiomic features were identified using four different feature selection methods (FSM) method according to Wilcoxon, area under the curve (AUC), mutual information (mi), mutual information minimum redundancy (mrmi). Then, six different classification algorithms (classifiers) linear and logistic regression, support vector machines (svm), a neural network (multilayer perceptron, mlp), and classification trees (recursive partitioning, rpart) for lymph node status prediction were trained on a training dataset balanced by the bagging method. 24 FSM-classifier combinations were tested on the separate test dataset. For comparison, 2 radiologists classified the same data set according to four categories (0=certainly nonmalignant, 1=probably nonmalignant, 2=probably malignant, 3=certainly malignant). In addition, the predictive power of the combination of automatic classifiers and radiologists was evaluated. Results: The best predictive performance was achieved by the classification trees (rpart) with prior feature selection using the mrmi-method with an accuracy of 83% (sensitivity 88%, specificity 82%, positive predictive value 48%, negative predictive value 97%). The radiologists both achieved a 95% accuracy (sensitivity both 76%, specificity 98% and 97%, positive predictive values 88% and 84%, negative predictive value both 96%). The combination of classifiers and radiologists did not improve classification performance of radiologists. Discussion: Radiomics models based on CT images can predict 68Ga-PSMA PET-status of lymph nodes with high probability. Compared to the performance of CT imaging determined in previous literature, they could potentially improve lymph node diagnosis in patients with PCa and/or supplement conventional diagnostics or 68Ga-PSMA PET/CT. Validation of the classifiers on external datasets and further studies with histopathological correlation are necessary to enable clinical applicability

Entwicklung einer Radiomics-Signatur sowie eines Deep Learning Algorithmus für die Prädiktion von signifikanten Prostatakarzinomen

Das Prostatakarzinom (PCa) ist weltweit die häufigste maligne Tumorerkrankung und die zweithäufigste tumorbezogene Todesursache des Mannes. Die Diskrepanz zwischen hoher Inzidenz und Prävalenz und niedriger Mortalität begründet die Notwendigkeit, sicher zwischen klinisch signifikanten und indolenten PCa zu differenzieren. Bisherige Diagnosemethoden gewährleisten nicht in ausreichendem Maße die präzise Charakterisierung. Durch die Anwendung von Radiomics zusammen mit künstlicher Intelligenz (KI), i.e. Machine Learning, an multiparametrischen MRT (mpMRT) sollen Prädiktionen zur klinischen Signifikanz von PCa möglich werden. Hierzu wurden die Schritte einer Radiomics- bzw. Machine Learning-Pipeline an mpMRT von 297 Patienten durchgeführt. Die Support Vector Machine (SVM) erbrachte bei der Klassifikation in „benigne Läsion“ oder „PCa“ eine AUC = 0,86. Es wurden zusätzlich ein zonaler Radiomics- und ein Deep Learning-Ansatz exploriert. Der zonale Ansatz erbrachte im Vergleich zum nicht-zonalen Ansatz schlechtere Ergebnisse (AUC = 0,75). Beim Deep Learning-Klassifikationssystem wurde ein Sequence-Model angewandt (AUC = 0,81, vs. PI-RADS: AUC = 0,77). Diese Studie zeigt, dass aus mpMRT prädiktive Radiomics Features abgeleitet werden können, und kann dazu beitragen, eine zuverlässige Radiomics-Signatur und einen Machine Learning- bzw. Deep Learning-Algorithmus zur Prädiktion signifikanter PCa für den klinischen Alltag zu entwickeln

Nicht-invasive Bestimmung des Differenzierungsgrades hepatisch metastasierter neuroendokriner Tumoren anhand der Radiomics basierten Bildanalyse von 68Ga-DOTATATE PET/CT-Daten

Neuroendokrine Tumoren sind eine heterogene Gruppe seltener Tumoren neuroektodermalen Ursprungs. Da die meisten NET im GIT lokalisiert sind, metastasieren sie vornehmlich über das Drainagegebiet der Portalvene in die Leber. Die für die Therapieentscheidung notwendige Erhebung des Differenzierungsgrades erfolgt abhängig vom Wert des Proliferationsmarkers Ki67. Die für die Bestimmung des Ki67-Markers erforderliche Tumorbiopsie ist aufwendig, beinhaltet Risiken für den Patienten und bewertet immer nur eine Stichprobe des z.T. sehr heterogenen Tumorgewebes (sampling error). Eine nicht-invasive Charakterisierung des gesamten Tumorgewebes bereits anhand der Bildgebung wäre somit wünschenswert. Radiomics bezeichnet ein neuartiges, innovatives Teilgebiet der radiologischen Grundlagenforschung, das sich mit der automatisierten, quantitativen Analyse von Bildparametern befasst, die für das menschliche Auge meist nicht erkennbar sind. Der Begriff Radiomics umfasst die Kombination von automatischer quantitativer Bildanalyse mit machine learning, da man auf der Basis radiologischer Bilddaten unterschiedlicher Modalitäten statistische Aussagen über Gewebeeigenschaften, Diagnosen und Krankheitsverläufe zu treffen versucht und radiomische Signaturen mit Gen-Expressions-Profilen assoziiert sein können. In dieser retrospektiven Single-Center-Studie wurden PET/CT-Daten von 130 Patienten mit hepatisch metastasierten NET durch automatisierte Bildauswertung mit Radiomics auf eine Korrelation von Bildmerkmalen der segmentierten Lebermetastasen mit dem Ki67-Proliferationsmarker und dem davon abhängigen Tumorgrading untersucht. Da über 90 % der NET in Abhängigkeit ihres Differenzierungsgrades auf ihrer Oberfläche SSR exprimieren, erfolgte die Bildgebung durch eine PET/CT mit dem Radiotracer 68Ga-DOTATATE, der über das SSA Octreotat selektiv an diese Oberflächenrezeptoren bindet. Die Lebermetastasen wurden manuell segmentiert und Form-, Histogramm- und Texturmerkmale extrahiert. Nach Vorverarbeitung der Daten wurden diese durch machine learning Algorithmen ausgewertet und auf eine Korrelation mit dem Ki67-Proliferationsmarker untersucht, der zuvor am Biopsat immunhistochemisch bestimmt worden war. Hierzu wurde die Kohorte basierend auf dem Medianwert des Ki67-Markers von 5 % in eine low-grade Gruppe (Ki67 = 5 %) mit 56 Individuen unterteilt. Ein data split teilte die Patientenkohorte in eine Trainingsgruppe mit 104 Patienten, die den machine learning Algorithmen zum Erlernen der statistischen Zusammenhänge diente, und eine Validierungsgruppe mit 26 Individuen, um die erlernte automatisierte Zuteilung abhängig von den n wichtigsten features aus n (2,5,10,20,50,100) zu evaluieren. Die zufällige Gruppeneinteilung und machine learning Auswertung durch die RFC erfolgte mehrfach, um belastbare Ergebnisse zu erzielen. Bei drei data splits ergab sich für die Gruppenzuteilung nur eine mittlere Accuracy von 61,5 % und eine mittlere AUC von 0,572. Die Werte unterschieden sich bei jedem data split, und die Zahl der features mit der höchsten statistischen Übereinstimmung war von data split zu data split unterschiedlich, was eine Anwendung auf unbekannte Datensätze erschwert. Eine verlässliche Differenzierung des Ki67-Proliferationsmarkers war somit nicht möglich. Wahrscheinlich unterschieden sich die Bilddaten nicht genug, um eine Differenzierung des Tumorgrades zu gewährleisten. Ein mögliches Problem könnte zudem an der Tatsache liegen, dass der Ki67-Wert das proliferative Wachstumsverhalten des Tumors beschreibt, die SSR-Oberflächenxpression aber, auf der die Signalintensität im PET/CT beruht, konstitutionell ist. Die Marker beschreiben also nicht die gleiche Tumoreigenschaft. Eine stärkere Proliferation des Tumors steht nicht im Zusammenhang mit einer stärkeren SSR-Expression. Im Gegenteil zeigen G3 NET z.T. eine verminderte SSR-Expression an der Oberfläche. Die immunhistochemische Untersuchung des bioptisch entnommenen Metastasengewebes findet zudem ex vivo und statisch statt, die PET/CT hingegen ist eine dynamische in vivo Untersuchung und umfasst das gesamte Tumorgewebe. Auch hier bestehen Diskrepanzen in der Vergleichbarkeit . Radiomics ist erst seit wenigen Jahren technisch verfügbar, und die Anwendung bezieht sich bisher meist auf MRT- oder CT-Datensätze. Unsere Untersuchung der PET/CT-Datensätze von NET ist daher mit anderen Arbeiten schwierig zu vergleichen. Auch wenn die Hypothese unserer Studie nicht verifiziert werden konnte, ist sie doch ein Schritt in Richtung des übergeordneten Ziels, eine präzise, effiziente und untersucherunabhängige Diagnostik zu ermöglichen und metabolische, zelluläre und möglicherweise auch genetische Informationen an den unterschiedlichen Tumormanifestationen nicht-invasiv und in vivo quantitativ zu erfassen

Analyse der Landschaftsstrukturveränderung im Biosphärenreservat Rhön mittels Fernerkundung und GIS

Das Ziel der vorliegenden Diplomarbeit bildete die Erfassung des Landschaftswandels, der sich in der Rhön seit Mitte der 90er Jahre vollzogen hat. Besonderes Interesse galt dabei der Entwicklung der Grünland- und Ackerflächen. da die allgemeinen Trends zwar bekannt, aber bisher nicht konkret quantifiziert worden sind

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