Uncertainties of Human Perception in Visual Image Interpretation in Complex Urban Environments

Today satellite images are mostly exploited automatically due to advances in image classification methods. Manual visual image interpretation (MVII), however, still plays a significant role e.g., to generate training data for machine-learning algorithms or for validation purposes. In certain urban environments, however, of e.g., highest densities and structural complexity, textural and spectral complications in overlapping roof-structures still demand the human interpreter if one aims to capture individual building structures. The cognitive perception and real-world experience are still inevitable. Against these backgrounds, this article aims at quantifying and interpreting the uncertainties of mapping rooftop footprints of such areas. We focus on the agreement among interpreters and which aspects of perception and elements of image interpretation affect mapping. Ten test persons digitized six complex built-up areas. Hereby, we receive quantitative information about spatial variables of buildings to systematically check the consistency and congruence of results. An additional questionnaire reveals qualitative information about obstacles. Generally, we find large differences among interpreters’ mapping results and a high consistency of results for the same interpreter. We measure rising deviations correlate with a rising morphologic complexity. High degrees of individuality are expressed e.g., in time consumption, insitu-or geographic information system (GIS)-precognition whereas data source mostly influences the mapping procedure. By this study, we aim to fill a gap as prior research using MVII often does not implement an uncertainty analysis or quantify mapping aberrations. We conclude that remote sensing studies should not only rely unquestioned on MVII for validation; furthermore, data and methods are needed to suspend uncertainty

The dynamics of poor urban areas - analyzing morphologic transformations across the globe using Earth observation data

The urban environment is in constant motion, mostly through construction but also through destruction of urban elements. While formal development is a process with long planning periods and thus the built landscape appears static, informal or spontaneous settlements seem to be subject to high dynamics in their ever unfinished urban form. However, the dynamics and morphological characteristics of physical transformation in such settlements of urban poverty have been hardly empirically studied on a global scale or temporal consistent foundation. This paper aims at filling this gap by using Earth observation data to provide a temporal analysis of builtup transformation over a period of ~7 years in 16 documented manifestations of urban poverty. This work applies visual image interpretation using very high resolution optical satellite data in combination with in-situ and Google Street View images to derive 3D city models. We measure physical spatial structures through six spatial morphologic variables - number of buildings, size, height, orientation, heterogeneity and density. Our temporal assessment reveals inter- as well intra-urban differences and we find different, yet generally high morphologic dynamic across study sites. This is expressed in manifold ways: from demolished and reconstructed areas to such where changes appeared within the given structures. Geographically, we find advanced dynamics among our sample specifically in areas of the global south. At the same time, we observe a high spatial variability of morphological transformations within the studied areas. Despite partly high morphologic dynamics, spatial patterns of building alignments, streets and open spaces remain predominantly constant

Housing forms of poverty in Europe - A categorization based on literature research and satellite imagery

Housing forms of poverty are often associated with the Global South, especially through the depiction of slums. In this study, we systemize physical housing forms representing poverty in Europe. The continent features a huge diversity of such forms, rooting in different politics, cultures, histories and lifestyles. We discover and categorize these unindexed housing morphologies to enlarge the scientific ontological portfolio for Europe. An extensive literature research with more than 1,000 screened items builds the fundament. We use satellite data to capture physical morphologies of housing forms and geographic indicators on location, structure and formal status. Beyond, we research socio-cultural backgrounds described by terms such as ghetto or trailer park. We find a huge variety in physical forms in our sample and develop a categorization of six major classes ranging from rough shelters (e.g., tents) to multi-storey buildings as general taxonomy. The research reveals diverse living forms (e.g., underground-, or deteriorated housing). Beyond the housing morphology, we describe these classes by the structural pattern and their legal status. Geographically, we find urban as well as rural locations, with a concentration in Southern Europe. The majority of morphologies relates to refugees, ethnic minorities and socioeconomically prone people – the underprivileged

The morphology of the Arrival City - A global categorization based on literature surveys and remotely sensed data

When we think about living environments of the urban poor, slums might be the most immediate association. These slums evoke a more or less stereotype impression of built environments: complex, high dense alignments of small makeshift or run-down shelters. However, this perceived characteristic morphology is neither globally homogeneous nor is this perception covering morphologic appearances of urban poverty in a comprehensive way. This research provides an empirical baseline study of existing morphologies, their similarities and differences across the globe. To do so, we conceptually approach urban poverty as places which provide relatively cheap living spaces serving as possible access to the city, to its society and to its functions – so called Arrival Cities. Based on a systematic literature survey we select a sample of 44 Arrival Cities across the globe. Using very high resolution optical satellite data in combination with street view images and field work we derive level of detail-1 3D-building models for all study areas. We measure the spatial structure of these settlements by the spatial pattern (by three features – building density, building orientation and heterogeneity of the pattern) and the morphology of individual buildings (by two features – building size and height). We develop a morphologic settlement type index based on all five features allowing categorization of Arrival Cities. We find a large morphologic variety for built environments of the urban poor, from slum and slum-like structures to formal and planned structures. This variability is found on all continents, within countries and even within a single city. At the same time detected categories (such as slums) are found to have very similar physical features across the globe

Analysis of spatiotemporal changes and ontological categorization of morphological manifestations of poverty - A global view using satellite imagery and manual image interpretation

Die städtische Umwelt ist in steter Veränderung, vor allem durch den Bau, aber auch durch die Zerstörung von städtischen Elementen. Die formelle Entwicklung ist ein Prozess mit langen Planungszeiträumen und die bebaute Landschaft wirkt daher statisch. Dagegen unterliegen informelle oder spontane Siedlungen aufgrund ihrer stets unvollendeten städtischen Form einer hohen Dynamik – so wird in der Literatur berichtet. Allerdings sind Dynamik und die morphologischen Merkmale der physischen Transformation in solchen Siedlungen, die städtische Armut morphologisch repräsentieren, auf globaler Ebene bisher kaum mit einer konsistenten Datengrundlage empirisch untersucht worden. Hier setzt die vorliegende Arbeit an. Unter der Annahme, dass die erforschte zeitliche Dynamik in Europa geringer ausfällt, stellt sich die generelle Frage nach einer katalogisierten Erfassung physischer Wohnformen von Armut speziell in Europa. Denn Wohnformen der Armut werden oft ausschließlich mit dem ‚Globalen Süden‘ assoziiert, insbesondere durch die Darstellung von Slums. Tatsächlich ist Europa sogar die Wiege der Begriffe ‚Slum‘ und ‚Ghetto‘, die vor Jahrhunderten zur Beschreibung von Missständen und Unterdrückung auftauchten. Bis heute weist dieser facettenreiche Kontinent eine enorme Vielfalt an physischen Wohnformen der Armut auf, die ihre Wurzeln in unterschiedlichen Politiken, Kulturen, Geschichten und Lebensstilen haben. Um über diese genannten Aspekte Aufschluss zu erlangen, bedarf es u.a. der Bildanalyse durch Satellitenbilder. Diese Arbeit wird daher mittels Fernerkundung bzw. Erdbeobachtung (EO) sowie zusätzlicher Literaturrecherchen und einer empirischen Erhebung erstellt. Um Unsicherheiten konzeptionell und in der Erfassung offenzulegen, ist die Methode der manuellen Bildinterpretation von Armutsgebieten kritisch zu hinterfragen. Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit ist eine bessere Wissensbasis über Armut zu schaffen, um Maßnahmen zur Reduzierung von Armut entwickeln zu können. Die Arbeit dient dabei als eine Antwort auf die Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen. Es wird Grundlagenforschung betrieben, indem Wissenslücken in der Erdbeobachtung zu physisch-baulichen bzw. morphologischen Erscheinungen von Armut auf Gebäude-Ebene explorativ analysiert werden. Die Arbeit wird in drei Forschungsthemen bzw. Studienteile untergliedert: Ziel des ersten Studienteils ist die globale raumzeitliche Erfassung von Dynamiken durch Anknüpfung an bisherige Kategorisierungen von Armutsgebieten. Die bisherige Wissenslücke soll gefüllt werden, indem über einen Zeitraum von etwa sieben Jahren in 16 dokumentierten Manifestationen städtischer Armut anhand von Erdbeobachtungsdaten eine zeitliche Analyse der bebauten Umwelt durchgeführt wird. Neben einer global verteilten Gebietsauswahl wird die visuelle Bildinterpretation (MVII) unter Verwendung von hochauflösenden optischen Satellitendaten genutzt. Dies geschieht in Kombination mit in-situ- und Google Street View-Bildern zur Ableitung von 3D-Stadtmodellen. Es werden physische Raumstrukturen anhand von sechs räumlichen morphologischen Variablen gemessen: Anzahl, Größe, Höhe, Ausrichtung und Dichte der Gebäude sowie Heterogenität der Bebauung. Diese ‚temporale Analyse‘ zeigt zunächst sowohl inter- als auch intra-urbane Unterschiede. Es lassen sich unterschiedliche, aber generell hohe morphologische Dynamiken zwischen den Untersuchungsgebieten finden. Dies drückt sich in vielfältiger Weise aus: von abgerissenen und rekonstruierten Gebieten bis hin zu solchen, wo Veränderungen innerhalb der gegebenen Strukturen auftreten. Geographisch gesehen resultiert in der Stichprobe eine fortgeschrittene Dynamik, insbesondere in Gebieten des Globalen Südens. Gleichzeitig lässt sich eine hohe räumliche Variabilität der morphologischen Transformationen innerhalb der untersuchten Gebiete beobachten. Trotz dieser teilweise hohen morphologischen Dynamik sind die räumlichen Muster von Gebäudefluchten, Straßen und Freiflächen überwiegend konstant. Diese ersten Ergebnisse deuten auf einen geringen Wandel in Europa hin, weshalb diese europäischen Armutsgebiete im folgenden Studienteil von Grund auf erhoben und kategorisiert werden. Ziel des zweiten Studienteils ist die Erschaffung einer neuen Kategorisierung, speziell für das in der Wissenschaft unterrepräsentierte Europa. Die verschiedenen Formen nicht indizierter Wohnungsmorphologien werden erforscht und kategorisiert, um das bisherige globale wissenschaftliche ontologische Portfolio für Europa zu erweitern. Hinsichtlich dieses zweiten Studienteils bietet eine Literaturrecherche mit mehr als 1.000 gesichteten Artikeln die weitere Grundlage für den folgenden Fokus auf Europa. Auf der Recherche basierend werden mittels der manuellen visuellen Bildinterpretation (engl.: MVII) erneut Satellitendaten zur Erfassung der physischen Morphologien von Wohnformen genutzt. Weiterhin kommen selbst definierte geographische Indikatoren zu Lage, Struktur und formellem Status zum Einsatz. Darüber hinaus werden gesellschaftliche Hintergründe, die durch Begriffe wie ‚Ghetto‘, ‚Wohnwagenpark‘, ‚ethnische Enklave‘ oder ‚Flüchtlingslager‘ beschrieben werden, recherchiert und implementiert. Sie sollen als Erklärungsansatz für Armutsviertel in Europa dienen. Die Stichprobe der europäischen, insgesamt aber unbekannten Grundgesamtheit verdeutlicht eine große Vielfalt an physischen Formen: Es wird für Europa eine neue Kategorisierung von sechs Hauptklassen entwickelt, die von ‚einfachsten Wohnstätten‘ (z. B. Zelten) über ‚behelfsmäßige Unterkünfte ‘ (z. B. Baracken, Container) bis hin zu ‚mehrstöckigen Bauten‘ - als allgemeine Taxonomie der Wohnungsnot in Europa - reicht. Die Untersuchung zeigt verschiedene Wohnformen wie z. B. unterirdische oder mobile Typen, verfallene Wohnungen oder große Wohnsiedlungen, die die Armut im Europa des 21. Jahrhunderts widerspiegeln. Über die Wohnungsmorphologie hinaus werden diese Klassen durch die Struktur und ihren rechtlichen Status beschrieben - entweder als geplante oder als organisch-gewachsene bzw. weiterhin als formelle, informelle oder hybride (halblegale) Formen. Geographisch lassen sich diese ärmlichen Wohnformen sowohl in städtischen als auch in ländlichen Gebieten finden, mit einer Konzentration in Südeuropa. Der Hintergrund bei der Mehrheit der Morphologien betrifft Flüchtlinge, ethnische Minderheiten und sozioökonomisch benachteiligte Menschen - die ‚Unterprivilegierten‘. Ziel des dritten Studienteils ist eine kritische Analyse der Methode. Zur Erfassung all dieser Siedlungen werden heutzutage Satellitenbilder aufgrund der Fortschritte bei den Bildklassifizierungsmethoden meist automatisch ausgewertet. Dennoch spielt die MVII noch immer eine wichtige Rolle, z.B. um Trainingsdaten für Machine-Learning-Algorithmen zu generieren oder für Validierungszwecke. In bestimmten städtischen Umgebungen jedoch, z.B. solchen mit höchster Dichte und struktureller Komplexität, fordern spektrale und textur-basierte Verflechtungen von überlappenden Dachstrukturen den menschlichen Interpreten immer noch heraus, wenn es darum geht einzelne Gebäudestrukturen zu erfassen. Die kognitive Wahrnehmung und die Erfahrung aus der realen Welt sind nach wie vor unumgänglich. Vor diesem Hintergrund zielt die Arbeit methodisch darauf ab, Unsicherheiten speziell bei der Kartierung zu quantifizieren und zu interpretieren. Kartiert werden Dachflächen als ‚Fußabdrücke‘ solcher Gebiete. Der Fokus liegt dabei auf der Übereinstimmung zwischen mehreren Bildinterpreten und welche Aspekte der Wahrnehmung und Elemente der Bildinterpretation die Kartierung beeinflussen. Um letztlich die Methode der MVII als drittes Ziel selbstkritisch zu reflektieren, werden Experimente als sogenannte ‚Unsicherheitsanalyse‘ geschaffen. Dabei digitalisieren zehn Testpersonen bzw. Probanden/Interpreten sechs komplexe Gebiete. Hierdurch werden quantitative Informationen über räumliche Variablen von Gebäuden erzielt, um systematisch die Konsistenz und Kongruenz der Ergebnisse zu überprüfen. Ein zusätzlicher Fragebogen liefert subjektive qualitative Informationen über weitere Schwierigkeiten. Da die Grundlage der hierfür bisher genutzten Kategorisierungen auf der subjektiven Bildinterpretation durch den Menschen beruht, müssen etwaige Unsicherheiten und damit Fehleranfälligkeiten offengelegt werden. Die Experimente zu dieser Unsicherheitsanalyse erfolgen quantifiziert und qualifiziert. Es lassen sich generell große Unterschiede zwischen den Kartierungsergebnissen der Probanden, aber eine hohe Konsistenz der Ergebnisse bei ein und demselben Probanden feststellen. Steigende Abweichungen korrelieren mit einer steigenden baustrukturellen (morphologischen) Komplexität. Ein hoher Grad an Individualität bei den Probanden äußert sich in Aspekten wie z.B. Zeitaufwand beim Kartieren, in-situ Vorkenntnissen oder Vorkenntnissen beim Umgang mit Geographischen Informationssystemen (GIS). Nennenswert ist hierbei, dass die jeweilige Datenquelle das Kartierungsverfahren meist beeinflusst. Mit dieser Studie soll also auch an der Stelle der angewandten Methodik eine weitere Wissenslücke gefüllt werden. Die bisherige Forschung komplexer urbaner Areale unter Nutzung der manuellen Bildinterpretation implementiert oftmals keine Unsicherheitsanalyse oder Quantifizierung von Kartierungsfehlern. Fernerkundungsstudien sollten künftig zur Validierung nicht nur zweifelsfrei auf MVII zurückgreifen können, sondern vielmehr sind Daten und Methoden notwendig, um Unsicherheiten auszuschließen. Zusammenfassend trägt diese Arbeit zur bisher wenig erforschten morphologischen Dynamik von Armutsgebieten bei. Es werden inter- wie auch intra-urbane Unterschiede auf globaler Ebene präsentiert. Dabei sind allgemein hohe morphologische Transformationen zwischen den selektierten Gebieten festzustellen. Die Ergebnisse deuten auf einen grundlegenden Kenntnismangel in Europa hin, weshalb an dieser Stelle angeknüpft wird. Eine über Europa verteilte Stichprobe erlaubt eine neue morphologische Kategorisierung der großen Vielfalt an gefundenen physischen Formen. Die Menge an Gebieten erschließt sich in einer unbekannten Grundgesamtheit. Zur Datenaufbereitung bisheriger Analysen müssen Satellitenbilder manuell interpretiert werden. Das Verfahren birgt Unsicherheiten. Als kritische Selbstreflexion zeigt eine Reihe von Experimenten signifikante Unterschiede zwischen den Ergebnissen der Probanden auf, verdeutlicht jedoch bei ein und derselben Person Beständigkeit.Through construction as well as destruction of urban elements, the morphological manifestation of cities is in constant change. As reported in literature, there is a difference between formal and informal development: Whereas formal planning periods lead to a built landscape that appears static, unfinished informal urban forms reflect high dynamics leading to informal or spontaneous settlements. With respect to data base and scale, these kinds of settlements, which morphologically represent urban poverty, have hardly been subject to empirical studies that analyze their dynamics and morphological characteristics of physical transformation consistently. This is where the present work begins. Assuming that the temporal dynamics explored are less pronounced in Europe, the general question of indexing physical housing forms of poverty arises specifically in Europe. This is because housing forms of poverty are often exclusively associated with the 'Global South', especially through the representation of slums. In fact, Europe is even the cradle of the terms 'slum' and 'ghetto', which emerged centuries ago to describe grievances and oppression. To this day, this multifaceted continent exhibits a tremendous variety of physical housing forms of poverty that have their roots in different histories, cultures, policies and lifestyles. To gain insight into these aforementioned aspects requires, among other things, image analysis through satellite imagery. Therefore, this work is done through remote sensing or Earth Observation (EO) as well as additional literature review and an empirical survey. In order to reveal uncertainties conceptually and in the coverage, the method of manual image interpretation of poverty areas has to be critically questioned. The overall goal of this work is to create a better knowledge base about poverty in order to be able to develop measures to reduce poverty. The work serves as a response to the United Nations Sustainable Development Goals. Basic research is carried out by exploratively analyzing knowledge gaps in Earth observation on physical-structural or morphological manifestations of poverty at the building level. The work is divided into three research themes or study parts: The aim of the first part of the study is to capture global spatiotemporal dynamics by linking to established categorizations of poverty areas. The knowledge gap will be filled by conducting a temporal analysis of the built environment over a period of seven years, in 16 documented manifestations of urban poverty using earth observation data. In addition to a globally distributed area selection, visual image interpretation (MVII) and very high-resolution optical satellite data are used. In order to derive 3D city models, MVII is applied combining in-situ and Google Street View imagery. Six spatial morphological variables are applied: number, size, height, orientation and density of buildings as well as heterogeneity of the built-up pattern. In this way, physical spatial structures are measured. Inter-urban and intra-urban differences are demonstrated in the temporal analysis. Findings show different, yet generally high morphological dynamics across the study areas. The variety comprises demolished and reconstructed areas as well as such, where changes occur within the given structures. Results demonstrate increased dynamics, especially in areas of the Global South. At the intra-urban scale, morphological transformations show a high spatial variability simultaneously. However, in spite of these findings of high dynamics, the spatial patterns are mostly constant, including building alignments, streets and open spaces. These initial results indicate little change in Europe, which is why these European poverty areas are surveyed and categorized from scratch in the following part of the study. The aim of the second part of the study is to create a new categorization, specifically for Europe, which is underrepresented in science. In order to expand the existing global scientific ontological inventory for Europe, different forms of non-indexed residential morphologies are detected and categorized. Regarding this second part of the study, a literature search with more than 1,000 articles reviewed provides the further basis for the following focus on Europe. Based on the research, satellite data are again used by means of manual visual image interpretation (MVII) to obtain the physical morphologies of housing types. Furthermore, self-defined geographical indicators of location, structure and formal status are used. Additionally, social backgrounds described by terms like 'ghetto', 'trailer park', 'ethnic enclave' or 'refugee camp' are researched and implemented. They are intended to serve as an explanatory approach to poverty neighborhoods in Europe. The sample for Europe, however is an overall unknown basic population and illustrates a wide variety of physical forms: A new categorization of six main classes is developed for Europe, ranging from 'simplest dwellings' (e.g., tents) to 'makeshift shelters ' (e.g., shacks, containers) to 'multi-story structures' - as a general taxonomy of housing deprivation in Europe. The study discloses different housing types such as underground or mobile types, dilapidated dwellings or large housing estates that reflect poverty in 21st century Europe. Next to housing morphology, these classes are described by structural settlement patterns and their legal status - either as planned or organic-grown, or further as formal, informal or hybrid (semi-legal) forms. From a geographic point of view, a concentration of these poor housing forms can be found in Southern Europe and all across Europe in urban and rural areas. The societal background of the most morphologies concern the 'underprivileged' who are represented, by refugees, ethnic minorities and socioeconomically disadvantaged people. The aim of the third part of the study is a critical analysis of the method. To capture all these settlements and due to the advances in image classification methods, satellite images are typically analyzed automatically nowadays. Still, MVII is important, e.g., for the purpose of validation or to generate training data for machine learning algorithms. Thus, cognitive perception and real-world experience are still unavoidable. Nevertheless, such urban environments with highest density and structural complexity challenge the human interpreter, when it comes to detecting individual building structures because spectral and texture-based restrictions of overlapping roof structures encounter building delineation. Considering that, the aim of this work is to quantify and interpret uncertainties methodologically specifically in mapping. Roof areas are mapped as 'footprints' of such areas. One focus is the agreement between multiple image interpreters. The other focus explores influences by interpreter perception and different elements of image interpretation. Finally, to reflect self-critically on the method of MVII as a third goal, experiments are created as a so-called 'uncertainty analysis'. In these experiments, ten test persons respectively interpreters map six complex areas and produce quantitative data of spatial variables of buildings. This data allows to assess the consistency and congruence of the results in a systematical way. Additionally, a questionnaire provides subjective qualitative information about further difficulties. Since the basis of the categorizations used for this purpose so far is based on subjective image interpretation by humans, any uncertainties and thus error-proneness have to be revealed. The experiments for this uncertainty analysis are quantified and qualified. On the one hand results show remarkable differences between the mapping results of the interpreters. On the other hand, the results for one and the same interpreter reveal high consistency. Another finding demonstrates a correlation between increasing deviations among interpreters and increasing structural (morphological) complexity of the selected areas. Considering the qualitative responses, aspects such as time spent for mapping, prior in-situ knowledge, or prior knowledge of using Geographic Information Systems (GIS) reveal a high degree of individuality among the interpreters. It is noteworthy that particularly ‘data source’ usually influences the mapping procedure. Thus, this study also aims to fill another knowledge gap at the point of applied methodology. Uncertainty analyses often are neither part of research studies of complex urban areas using MVII, nor quantification of mapping errors. In future, remote sensing studies should not only be able to rely on MVII without doubt for validation, but rather data and methods are needed to rule out uncertainty. In summary, this work contributes to the hitherto little researched morphological dynamics of poverty areas. Inter- as well as intra-urban differences on a global scale are presented. Generally, high morphological transformations between the selected areas can be observed. The results indicate a fundamental lack of knowledge in Europe, which is why this work continues at this point. A sample distributed all across Europe allows a new morphological categorization of the large variety of physical forms found. The number of areas opens up in an unknown basic population. For data preparation of previous analyses, satellite images have to be interpreted manually. The procedure involves uncertainties. As a critical self-reflection, a series of experiments reveal significant differences between interpreters’ results, but illustrates consistency in the same subject

Armutsviertel in Europa – Kategorisierung morphologischer Armutserscheinungen im 21. Jahrhundert

Wohnformen der Armut werden oft durch Slums, informelle Siedlungen und dergleichen mit dem Globalen Süden assoziiert. Die Erforschung von Obdachlosigkeit und anderen physische Wohnformen von Armut sind dabei für Deutschland und Europa in der Sozialgeographie unterrepräsentiert, da die Grundlage für Ontologie und Kategorisierungen primär den Globalen Südens abbildet. Internationale Organisationen wie die UN und die Europäische Union appellieren mit Nachhaltigkeitszielen und Programmen zur globalen Armutsreduzierung. Dafür ist jedoch ein konkretes Verständnis der multidimensionalen Armut nötig. Eine Dimension umfasst die Wohnform, denn eine systematische Indizierung der Wohnungsmorphologien liegt für Europa bisher nur in Ansätzen vor. Ziel ist das bisherige globale ontologische Portfolio zu erweitern. Eine Literaturrecherche mit Fachliteratur und Presseartikeln zu Armutsvierteln in Europa mit mehr als 1.000 gesichteten Artikeln bildet die Grundlage. Sie dient als Armutsnachweis und bietet Informationen zu formellem Status und baulichem sowie infrastrukturellem Hintergrund. Somit lassen sich geographische Indikatoren (Lage, Struktur und formeller Status) ableiten. Basierend auf der Literaturrecherche werden mittels der visuellen Bildinterpretation Satellitendaten zur Erfassung der physischen Morphologien der Wohnformen genutzt. Hochaufgelöste Bilddaten mit bis zu 0,5m geometrischer Auflösung bieten dem subjektiven Bildinterpreten die Möglichkeit unterschiedlichste Wohnformen zu identifizieren und zu kategorisieren. Die Stichprobe der europäischen, insgesamt aber bisher unbekannten Grundgesamtheit an Wohnformen der Armut verdeutlicht eine große Vielfalt: Wir präsentieren eine Kategorisierung, von einfachsten Wohnstätten Obdachloser, über Hüttensiedlungen bis hin zu Großwohnsiedlungen. Die Darstellung erfolgt in Relation zu bekannten Ursachen und gesellschaftlichen Trends der Sozialgeographie, wie bspw. Flucht und Migration, Ghettoisierung und Segregation ethnischer Minderheiten

The physical face of slums: a structural comparison of slums in Mumbai, India, based on remotely sensed data

The term ‘‘slum’’ is difficult to define, but if we see one, we know it. Definitions for slums are qualitative such as ‘‘areas of people lacking, for example, durable housing or easy access to safe water’’. This study aims at identifying characteristic physical features of the built environment that allows defining slum areas based on quantitative and measurable parameters. In general, spatial data on slums are generalized, outdated, or even nonexistent. The bird’s eye view of remotely sensed data is capable to provide an independent, area-wide spatial overview, to capture the complex morphological pattern and at the same time capture the large-scale individual objects typical for slums. Using highresolution optical satellite data, parameters such as building density, building heights, and sizes are used to differentiate between slums and formal settlements. From it, the physical features are used to analyze structural homogeneity and heterogeneities within and across slums and to suggest characteristic physical features for spatial slum delineation at three study sites in Mumbai, India

Spatiotemporal dynamics of slum populations in Caracas, Venezuela

Knowledge on the quantity of slum populations is often nonexistent or contains uncertainties. Adding to these uncertainties, the temporal dynamics of slum populations are known to be high. However, these temporal dynamics have rarely been addressed by research studies. We analyse the temporal and spatial dynamics of slums in the South American city of Caracas. To do this, we record the spatial extent of slums at two points in time and estimate the population using globally available datasets. By combining the resulting datasets with data on infrastructures and topography, we are able to verify statements made in the literature about the growth of slums

How dynamic are slums? EO-based assessment of Kibera’s morphologic transformation

Urban morphologies change over time. The dynamics and nature of morphological changes in informal settlements or slums have largely not been scientifically investigated. Consequently, it is necessary to fill the gap of the international demand for timeline analysis. In this work, earth observation (EO) is used to discover morphologic changes within eight years (2006-2014) in Nairobi's major slum Kibera. Research mostly handles automated detection but in this study the classical visual image interpretation is applied on a very high level of detail capturing buildings in three dimensions. Consistencies and deviations in time are measured according to morphological variables. We find dynamics in the slum area high in terms of a 77% rise in number of buildings due to arising, splitting, upgrading or demolishing; at the same time, density increases only by 10%. Overall, the general pattern of complex, organic structure remains mostly unchanged