Landnutzungsklassifikation

Inwertsetzung von Copernicus-Daten für die Raumbeobachtung (incora)

Herausforderung

Die Klassifikationen verfügen über eine räumliche Auflösung von 10m x 10m (Pixelgröße) und bilden die Klassen Bebaute Fläche, Grasland, Wald, Landwirtschaft, Vegetationsloser Boden und Wasser ab. Als Datengrundlage werden mit dem MAJA-Algorithmus Atmosphären-korrigierte Sentinel-2-Daten verwendet, die vom EOC Geoservice des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) bereitgestellt wurden. Die für die Klassifikation benötigten Trainingsdaten werden dabei regelbasiert aus Referenzdaten (z.B. OpenStreetMap) sowie den Sentinel-2-Szenen selbst erstellt. Dadurch lässt sich die Prozessierung flexibel auf unterschiedliche Jahre übertragen und vollautomatisch in der Cloud durchführen. Informationsbedarf und Indikatorenkonzepte wurden zwischen Partnern aus Wissenschaft, Verwaltung und Planungspraxis ermittelt und koordiniert.

Leistungen

Die Firma mundialis setzte im incora-Projekt die folgenden Arbeitsschritte um:

Entwicklung eines Indikatorensubsystems zur Qualifizierung des Siedlungsflächenmonitorings aus Copernicus-Produkten
Erarbeitung von Prozessierungsregeln für die Auswertung von Fernerkundungsdaten
Iterative Umsetzung von Indikatorkandidaten (Szenen, flächendeckend, Zeitreihen)
Prozessierung bundesweit und in ausgewählten Test- und Referenzregionen
Bewertung der Ergebnisse mit anerkannten Benchmarkverfahren (Klassifikationsgüte, Dauer, Kosten etc.)
Bereitstellung der Indikatoren für CODE-DE-Dienste
Berichterstellung und wissenschaftliche Publikationen
Aufbau einer WebGIS-Plattform und Integration der Ergebnisse in bestehende Plattformen für die Veröffentlichung von Projektergebnissen
Bereitstellung von Zeitreihen für die Modellierung künftiger Siedlungsflächenentwicklung

Die Ergebnisklassifikation besteht aus folgenden Landbedeckungsklassen:

Wald
Niedrige Vegetation
Wasser
Baulich geprägte Fläche
Vegetationslose Fläche
Landwirtschaft

Ergebnis

Entwicklung von Prozessketten zur automatisierten Erstellung von Landbedeckungskarten basierend auf Copernicus Satellitendaten
Erstellung der Landbedeckungskarte für Deutschland für mehrere Jahre
Berechnung der Differenzen zwischen verschiedenen Jahren
Bereitstellung der Indikatoren für CODE-DE-Dienste

Kunde

Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) – mFund

Story

Der sparsame Umgang mit der Ressource Fläche ist seit vielen Jahren Gegenstand planerischer Interventionen und Maßnahmen im Rahmen der Nachhaltigkeitsziele der Bundesregierung. Insbesondere im Umgang mit Siedlungs- und Verkehrsflächen sind die Nutzungsansprüche konfliktreich. In dieser Problemlage kommt den Datengrundlagen des Monitorings der Siedlungs- und Verkehrsflächenentwicklung besondere Bedeutung zu.
Die Datengrundlagen der Copernicus Sentinel-Satelliten ermöglichen eine Ergänzung und Verbesserung von Indikatoren der Siedlungs- und Verkehrsflächenentwicklung. Die Qualität und Aussagekraft dieser Kennziffern wurden im Projekt Inwertsetzung von Copernicus-Daten für die Raumbeobachtung (incora, BMVI mFund Förderkennzeichen: 19F2079C) erforscht und dazu ein automatisches Verfahren entwickelt, um jährliche Landbedeckungsklassifikationen für ganz Deutschland zu erstellen.