In dem Beitrag werden das Konzept und erste Realisierungsergebnisse eines Monitors vorgestellt, der Zustand und Entwicklung von Siedlungs- und Freiraumstruktur in Deutschland beschreibt. Grundlage ist das ATKIS Basis-DLM, dessen Geobasisdaten einer gesetzlichen Fortschreibung unterliegen. Dieses digitale Landschaftsmodell ist der aktuellste und genauste topographische Datensatz, der flächendeckend für Deutschland vorliegt. Die hochauflösenden GIS-Daten ermöglichen erstmals die Berechnung sehr kleinräumiger Kennzahlen und Indikatoren der Flächennutzung für die gesamte Fläche der Bundesrepublik Deutschland. Das geplante Indikatorensystem umfasst die Themenbereiche Siedlung, Freiraum, Bevölkerung, Landschafts- und Naturschutz sowie Verkehr. Es soll, in Ergänzung zu bestehenden flächenstatistischen Berichtssystemen, den urbanen Nutzungswandel und den damit einhergehenden Druck auf Freiräume und Schutzgebiete, insbesondere unter Nachhaltigkeitsaspekten, beschreiben. Die Ergebnisse der komplexen Berechnungen werden im Internet bereitgestellt. Ein Überblicks- und ein Detail-Viewer ermöglichen eine einfache Visualisierung der raumbezogenen Indikatoren und Entwicklungsphänomene. Der Monitor und die damit verbundenen methodischen Entwicklungen sind Aufgabe des Forschungsbereichs „Monitor der Siedlungs- und Freiraumentwicklung“ des Leibniz-Instituts für ökologische Raumentwicklung.

Die zunehmende Verfügbarkeit adressbezogener Daten im Zusammenhang mit der Nutzung geometrischer Raster zur Raumuntergliederung haben die Voraussetzungen für kleinräumige Analysen deutlich verbessert. Bei der Verwendung personenbezogener Daten müssen datenschutzrechtliche Vorgaben eingehalten werden, falls die Rasterzellen zu wenig Fallzahlen enthalten. Vielfach werden diese Rasterzellen ausgeblendet, wodurch Informationen in der Karte verloren gehen. Eine datenschutzkonforme Alternative stellt die Aggregation von Rasterzellen dar, bis die Fallzahlen einen vorgegebenen Grenzwert überschreiten. In diesem Beitrag werden Möglichkeiten vorgestellt und bewertet, nach denen sich datenschutzkonforme Mischrasterkarten erzeugen lassen. Besonderes Augenmerk wird auf die Auflösungsverluste der erzeugten Mischrasterkarten gelegt, um geeignete Datengrundlagen für kleinräumige Analysen zu schaffen.

Für die kleinräumige Modellierung und Analyse von Prozessen im Siedlungsraum spielen gebäudebasierte Informationen eine zentrale Rolle. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung werden die Gebäude in ihrem Grundriss modelliert. Semantische Informationen zur Gebäudefunktion, der Wohnform oder dem Baualter sind in den Geobasisdaten nur selten gegeben. In diesem Beitrag wird eine Methode zur automatischen Klassifizierung von Gebäudegrundrissen vorgestellt mit dem Ziel, diese für die Ableitung kleinräumiger Informationen zur Siedlungsstruktur zu nutzen. Dabei kommen Methoden der Mustererkennung und des maschinellen Lernens zum Einsatz. Im Kern werden Gebäudetypologie, Eingangsdaten, Merkmalsgewinnung sowie verschiedene Klassifikationsverfahren hinsichtlich ihrer Genauigkeit und Generalisierungsfähigkeit untersucht. Der Ensemble-basierte Random-Forest-Algorithmus zeigt im Vergleich zu 15 weiteren Lernverfahren die höchste Generalisierungsfähigkeit und Effizienz und wurde als bester Klassifikator zur Lösung der Aufgabenstellung identifiziert. Für Gebäudegrundrisse im Vektormodell, speziell den Gebäuden aus der ALK, dem ALKIS® oder dem ATKIS® Basis-DLM sowie den amtlichen Hausumringen und 3D-Gebäudemodellen, kann mit dem Klassifikator für alle städtischen Gebiete eine Klassifikationsgenauigkeit zwischen 90 % und 95 % erreicht werden. Die Genauigkeit bei Nutzung von Gebäudegrundrissen extrahiert aus digitalen topographischen Rasterkarten ist mit 76 % bis 88 % deutlich geringer. Die automatische Klassifizierung von Gebäudegrundrissen leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung von Informationen für die kleinräumige Beschreibung der Siedlungsstruktur. Neben der Relevanz in den Forschungs- und Anwendungsfeldern der Stadtgeographie und Stadtplanung sind die Ergebnisse auch für die kartographischen Arbeitsfelder der Kartengeneralisierung, der automatisierten Kartenerstellung sowie verschiedenen Arbeitsfeldern der Geovisualisierung relevant.

Der Bestand an analysierbaren, digitalen Daten vergangener Zeitstände zur Siedungsflächenausdehnung, die für eine kleinräumige Analyse der Siedlungsdynamik notwendig sind, steht in einem klaren Widerspruch zu seiner Nachfrage. Topographische Karten im Maßstab 1:25 000 enthalten implizit Grundrissinformationen zu den Elementarobjekten der Siedlungsstruktur – Baublock, Straße und Gebäude – und stellen dafür eine geeignete Datenquelle dar. Das hier vorgestellte automatisierte Verfahren zeigt, wie diese Information für Baublöcke mittels Methoden der digitalen Bildanalyse explizit verfügbar gemacht werden kann.

Land use changes have become a major contributor to the anthropogenic global change. The ongoing dispersion and concentration of the human species, being at their orders unprecedented, have indisputably altered Earth’s surface and atmosphere. The effects are so salient and irreversible that a new geological epoch, following the interglacial Holocene, has been announced: the Anthropocene. While its onset is by some scholars dated back to the Neolithic revolution, it is commonly referred to the late 18th century. The rapid development since the industrial revolution and its implications gave rise to an increasing awareness of the extensive anthropogenic land change and led to an urgent need for sustainable strategies for land use and land management. By preserving of landscape and settlement patterns at discrete points in time, archival geospatial data sources such as remote sensing imagery and historical geotopographic maps, in particular, could give evidence of the dynamic land use change during this crucial period. In this context, this thesis set out to explore the potentials of retrospective geoinformation for monitoring, communicating, modeling and eventually understanding the complex and gradually evolving processes of land cover and land use change. Currently, large amounts of geospatial data sources such as archival maps are being worldwide made online accessible by libraries and national mapping agencies. Despite their abundance and relevance, the usage of historical land use and land cover information in research is still often hindered by the laborious visual interpretation, limiting the temporal and spatial coverage of studies. Thus, the core of the thesis is dedicated to the computational acquisition of geoinformation from archival map sources by means of digital image analysis. Based on a comprehensive review of literature as well as the data and proposed algorithms, two major challenges for long-term retrospective information acquisition and change detection were identified: first, the diversity of geographical entity representations over space and time, and second, the uncertainty inherent to both the data source itself and its utilization for land change detection. To address the former challenge, image segmentation is considered a global non-linear optimization problem. The segmentation methods and parameters are adjusted using a metaheuristic, evolutionary approach. For preserving adaptability in high level image analysis, a hybrid model- and data-driven strategy, combining a knowledge-based and a neural net classifier, is recommended. To address the second challenge, a probabilistic object- and field-based change detection approach for modeling the positional, thematic, and temporal uncertainty adherent to both data and processing, is developed. Experimental results indicate the suitability of the methodology in support of land change monitoring. In conclusion, potentials of application and directions for further research are given.

Das ATKIS-Basis-DLM der Vermessungsverwaltungen der Bundesländer dient einer Vielzahl von Anwendungen als Grundlage. Neben seiner Funktion als Basis zur Herstellung topographischer Karten bietet es die Möglichkeit, geographisch verortbare Sachverhalte zu analysieren und Rückschlüsse auf deren räumliche Verteilungsmuster zu ziehen. Durch seine einheitlich definierte Modellstruktur bietet sich das Basis-DLM auch zur GIS-gestützten Flächenerhebung, d. h. zur flächendeckenden Quantifizierung der Flächeninanspruchnahme durch verschiedene Nutzungsarten, an. Die Daten zeichnen sich durch gesetzlich gesicherte Fortführungszyklen und eine zunehmende Aktualität aus und bieten damit gute Voraussetzungen für die Verwendung im Flächenmonitoring. ATKIS-Daten der Version 3.2 sehen ausdrücklich die Möglichkeit der gegenseitigen Überlagerung bestimmter Grundflächenarten vor (AdV 2003, 3). Die Herausforderung, die sich daraus ergibt, besteht darin, die Informationen des Basis-DLM zu einem konsistenten Modell im Sinne einer lückenlosen und redundanzfreien Beschreibung der Erdoberfläche zu verarbeiten. Dies erfordert, zunächst die Relevanz der Objektarten bzgl. der Flächennutzung zu definieren und daraus eine Priorisierung abzuleiten, um Doppelbilanzierungen bei der Flächenerhebung sich überlagernder Objekte zu vermeiden. Die neue Version 6.0 der ATKIS-Modellierungsvorschriften sieht ohnehin in diesem Sinne vor, die "Erdoberfläche lückenlos und überschneidungsfrei" durch Objekte des Objektartenbereichs Tatsächliche Nutzung abzubilden (AdV 2008b, 40). Der Beitrag beschreibt die Nutzung von ATKIS-Daten (Version 3.2) zur Flächenerhebung im Rahmen des Monitors der Siedlungs- und Freiraumentwicklung (IÖR-Monitor). Dabei wird insbesondere auf die Flächenwirkung von linienhaft modellierten Objekten (Verkehrswege, Wasserläufe) hingewiesen und deren GIS-technische Verarbeitung durch Pufferung beschrieben.

Der Beitrag stellt erste Ergebnisse des Monitors der Siedlungs- und Freiraumentwicklung (IÖR-Monitor) für die Bereiche Freiraum sowie Landschafts- und Naturschutz vor. Hier geht es um die quantitative Beschreibung des Zustands, der Entwicklung und Belastung von Freiräumen durch Kernindikatoren. Der Fokus liegt dabei auf den Schutzgütern Biodiversität und Boden (mittelfristig) sowie der Erholungseignung der Landschaft. Auf Basis von Flächennutzungsinformationen verschiedener Zeitschnitte werden Analysen über die Ausstattung und Struktur der Freiräume in Deutschland einschließlich ihrer Nutzungsänderungen auf Landes-, Kreis- und Gemeindeebene durchgeführt. In der Kategorie Freiraumstruktur werden raumbezogene Kennzahlen zum Wald, zum Grünland und zu Streuobstwiesen vorgestellt. Dabei ergeben sich durch die bundesweite Auswertung von topographischen Geobasisdaten (ATKIS Basis-DLM) prinzipiell neue Möglichkeiten. Daneben werden aber auch Grenzen des aktuellen Bearbeitungsstandes dieser Daten sichtbar, wie sich beispielsweise bei Informationen zum Streuobst zeigt. In der Kategorie Landschafts- und Naturschutz werden drei aggregierte Indikatoren vorgestellt: zu den Schutzgebieten insgesamt, zu Gebieten des Natur- und Artenschutzes und zu Gebieten des Landschaftsschutzes. Die kartographische Darstellung und statistische Auswertung von Geofachdaten verschiedener Schutzgebiete liefert wichtige Informationen für die Landschaftsplanung. Raumbezogene Analysen auf dieser Basis geben zielgerichtete Hinweise auf den anthropogenen Nutzungsdruck in geschützten Landschaften sowie die Dynamik dieser Entwicklung.

Die zunehmende Verfügbarkeit adressbezogener Daten im Zusammenhang mit der Nutzung geometrischer Raster zur Raumuntergliederung haben die Voraussetzungen für kleinräumige Analysen deutlich verbessert. Bei der Verwendung personenbezogener Daten müssen datenschutzrechtliche Vorgaben eingehalten werden, falls die Rasterzellen zu wenig Fallzahlen enthalten. Vielfach werden diese Rasterzellen ausgeblendet, wodurch Informationen in der Karte verloren gehen. Eine datenschutzkonforme Alternative stellt die Aggregation von Rasterzellen dar, bis die Fallzahlen einen vorgegebenen Grenzwert überschreiten. In diesem Beitrag werden Möglichkeiten vorgestellt und bewertet, nach denen sich datenschutzkonforme Mischrasterkarten erzeugen lassen. Besonderes Augenmerk wird auf die Auflösungsverluste der erzeugten Mischrasterkarten gelegt, um geeignete Datengrundlagen für kleinräumige Analysen zu schaffen.

Die Arbeit sollte die technische Machbarkeit der Verwendung digitaler Metadaten in Geodateninfrastrukturen aufzeigen und wenn möglich prototypisch umsetzen. Dabei sollten die Metadaten über Topographische Karten, welche in dem Metainformationssystem GeoMIS.Sachsen und über einen entsprechenden Katalogdienst (CSW) verfügbar sind, in einem Geoportal visualisiert werden. Im Ergebnis wurde ein Workflow entwickelt und umgesetzt, welcher die Metadaten automatisch abruft, die Metadaten entsprechend transformiert und abschließend die Metadaten über einen Kartendienst (WMS) für beliebige Geoportale bereitstellt. Dadurch ist es möglich die Aktualität von bereits vorhanden Kartendiensten bzw. deren Daten abzufragen. Durch die zyklische Ausführung des Prozesses auf dem Server stehen dem Nutzer jederzeit aktuelle Blattschnittübersichten zur Verfügung. Darüber hinaus steht ebenfalls ein Kartendienst für Vektordaten bereit über den die Geometriedaten und zusätzliche Sachinformationen direkt abgerufen werden können. Außerdem wird ein direkter Verweis (Link) auf den entsprechenden Metadatensatz im GeoMIS.Sachsen angegeben. Weiterhin wurde eine Transformation entwickelt, welche die im XML vorliegenden Metadaten in eine SVG überführt. Diese interaktive Blattschnittübersicht kann direkt auf Webseiten eingebunden werden. Außerdem kann aus dem SVG Format wiederum automatisiert ein PDF Dokument erstellt werden. Die Arbeit konnte nachweisen, dass zukünftig eine doppelte und getrennte Datenführung von Metadaten und Blattschnittübersichten nicht notwendig ist. Die Verwendung der IT Standardtechnologie XSLT zur Transformation von XML Daten hat sich bewährt und ermöglicht auch die Unterstützung weiterer Formate wie z.B. XHTML, KML (google) oder XCPF. Der erarbeitete Ansatz ist auch für andere Geodaten wie z.B. Luftbilder, historische Karten oder Bebauungspläne anwendbar. Durch die Visualisierung der textbasierten Metadaten war außerdem eine Qualitätssicherung der Metadaten möglich.:1 Ziel des Projektes 2 Grundlagen 2.1 Geoportale 2.2 Geodienste 2.2.1 OGC WMS 2.2.2 MapServer 2.3 Metadaten 2.4 XSL Transformation 3 Entwurfsentscheidung 4 Implementierung 4.1 Verwendete Programme 4.2 Datenabfrage 4.3 Transformation 4.4 Aufsetzen eines WMS 4.4.1 Installation MapServer 4.4.2 Mapfile 4.4.3 HTML Template 4.4 Aktualisierung der Daten 5 Ergebnis und Anwendungsmöglichkeiten 6 Aufwand und Nutzen 6.1. Einarbeitung 6.2. Produktion 6. 3. Nutzen 7 Ausblick 7.1 Klassifizierung 7.2 Direkte Verlinkung zum GeoMIS.Sachsen 7.3 Anwendung auf weitere Daten 7.4 Bereitstellung als WFS 7.5 Direkte Anbindung der Datenbank des GeoMIS und ggf. on-the-fly Visualisierung 7.6 Bereitstellung der Daten als Download 7.7 Verknüpfung der Produktionsdaten mit dem GeoMIS 8 Quellenverzeichnis 8.1 Literaturquellen 8.2 Internetquellen ANHÄNGE A Übersicht der einzelnen Blattschnitte B Empfohlene Verzeichnisstruktur C Übersicht Transformationen D Übersicht MAP File E Übersicht HTML Templates F Installation des Map Server und Einrichtung des Web Map Service G Aufruf des Web Map Service I WFS / The work shows the technical feasibility of digital metadata within Spatial Data Infrastructures. The visualization of digital geo-metadata in geoportals was prototypical implemented. The use case was a map sheet index of topographical maps who is prepared automatically. Geo-metadata are described in the metadata information system GeoMIS.Sachsen and provided by a catalogue service (CSW). As a result a workflow was developed and implemented which calls the metadata automatically, transforms the metadata into GML and finally prepares the metadata through a web map service in geoportals. Thereby it is possible to analyze the actuality of the topographical maps through map sheet index. Because of the cyclical update of the data the map patterns are always up to date. There is also a map service for vector data (WFS) implemented which enables a user to directly retrieve additional factual information. Furthermore a direct URL to the metadataset in the GeoMIS.Sachsen is stated. Besides the GML transformation another one was developed, which converts the metadata in XML format into scalable vector graphics (SVG). This interactive map sheet index could be integrated directly on websites. It is also possible to create a PDF document automatically out of the SVG with appropriate software tools. By using the XSLT standard additional formats could also be served. For example a transformation of the XML source data into KML (Google), XHTML or XCPF is possible. This work demonstrates that there is no need for a separation of metadata and map sheet index any more. The usage of XSLT was profitable and supports a lot of formats. The workflow is also usable for other geo data like air photography, historical maps or development plans. In addition it is possible to use the workflow to visualize other metadata like resolution or prices of each map. Because of the visualization of the text based metadata a quality check of the data is possible.:1 Ziel des Projektes 2 Grundlagen 2.1 Geoportale 2.2 Geodienste 2.2.1 OGC WMS 2.2.2 MapServer 2.3 Metadaten 2.4 XSL Transformation 3 Entwurfsentscheidung 4 Implementierung 4.1 Verwendete Programme 4.2 Datenabfrage 4.3 Transformation 4.4 Aufsetzen eines WMS 4.4.1 Installation MapServer 4.4.2 Mapfile 4.4.3 HTML Template 4.4 Aktualisierung der Daten 5 Ergebnis und Anwendungsmöglichkeiten 6 Aufwand und Nutzen 6.1. Einarbeitung 6.2. Produktion 6. 3. Nutzen 7 Ausblick 7.1 Klassifizierung 7.2 Direkte Verlinkung zum GeoMIS.Sachsen 7.3 Anwendung auf weitere Daten 7.4 Bereitstellung als WFS 7.5 Direkte Anbindung der Datenbank des GeoMIS und ggf. on-the-fly Visualisierung 7.6 Bereitstellung der Daten als Download 7.7 Verknüpfung der Produktionsdaten mit dem GeoMIS 8 Quellenverzeichnis 8.1 Literaturquellen 8.2 Internetquellen ANHÄNGE A Übersicht der einzelnen Blattschnitte B Empfohlene Verzeichnisstruktur C Übersicht Transformationen D Übersicht MAP File E Übersicht HTML Templates F Installation des Map Server und Einrichtung des Web Map Service G Aufruf des Web Map Service I WFS

Land use changes have become a major contributor to the anthropogenic global change. The ongoing dispersion and concentration of the human species, being at their orders unprecedented, have indisputably altered Earth’s surface and atmosphere. The effects are so salient and irreversible that a new geological epoch, following the interglacial Holocene, has been announced: the Anthropocene. While its onset is by some scholars dated back to the Neolithic revolution, it is commonly referred to the late 18th century. The rapid development since the industrial revolution and its implications gave rise to an increasing awareness of the extensive anthropogenic land change and led to an urgent need for sustainable strategies for land use and land management. By preserving of landscape and settlement patterns at discrete points in time, archival geospatial data sources such as remote sensing imagery and historical geotopographic maps, in particular, could give evidence of the dynamic land use change during this crucial period. In this context, this thesis set out to explore the potentials of retrospective geoinformation for monitoring, communicating, modeling and eventually understanding the complex and gradually evolving processes of land cover and land use change. Currently, large amounts of geospatial data sources such as archival maps are being worldwide made online accessible by libraries and national mapping agencies. Despite their abundance and relevance, the usage of historical land use and land cover information in research is still often hindered by the laborious visual interpretation, limiting the temporal and spatial coverage of studies. Thus, the core of the thesis is dedicated to the computational acquisition of geoinformation from archival map sources by means of digital image analysis. Based on a comprehensive review of literature as well as the data and proposed algorithms, two major challenges for long-term retrospective information acquisition and change detection were identified: first, the diversity of geographical entity representations over space and time, and second, the uncertainty inherent to both the data source itself and its utilization for land change detection. To address the former challenge, image segmentation is considered a global non-linear optimization problem. The segmentation methods and parameters are adjusted using a metaheuristic, evolutionary approach. For preserving adaptability in high level image analysis, a hybrid model- and data-driven strategy, combining a knowledge-based and a neural net classifier, is recommended. To address the second challenge, a probabilistic object- and field-based change detection approach for modeling the positional, thematic, and temporal uncertainty adherent to both data and processing, is developed. Experimental results indicate the suitability of the methodology in support of land change monitoring. In conclusion, potentials of application and directions for further research are given.