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.

Nach Darstellung der Anforderungen an ein zeitgemäßes Flächennutzungsmonitoring werden aktuelle Ergebnisse des Monitors der Siedlungs- und Freiraumentwicklung (IÖR-Monitor) vorgestellt. Diese beruhen insbesondere auf der Analyse topographischen Geobasisdaten von 2012 (mittlere Grundaktualität 2010). Die Siedlungs- und Verkehrsfläche steigt danach weiter ungemindert, sodass keine Entwarnung bzgl. des Erreichens der Flächensparziele gegeben werden kann. Da sich der IÖR-Monitor insbesondere auf die Auswertung des ATKIS Basis-DLM stützt, werden dessen jüngste Entwicklungen mit den Aspekten Aktualität und AAA-Migration vorgestellt. Erstmals werden die Ergebnisse des IÖR-Monitors durch Migrationseffekte geringfügig beeinflusst, die im Detail dargestellt werden. Anschließend werden neue Indikatoren der Kategorie Siedlung (Bodenversiegelungsgrad), Gebäude (Gebäudedichte und -überbauungsgrad) sowie Landschaftsqualität (Anteil naturbetonter Flächen und Hemerobieindex) erläutert. Inzwischen ist auch die kleinräumige Indikatordarstellung in Form von Rasterkarten bis 100-m-Rasterweite in einem integrierten Detailviewer mit GIS-Funktionalität möglich. Die technische Realisierung und die verfügbaren Indikatorkarten werden kurz vorgestellt. Der Beitrag schließt mit einem Ausblick auf die nächsten Arbeiten im IÖR-Monitor ab.

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 Monitor der Siedlungs- und Freiraumentwicklung, kurz: „IÖR-Monitor“ informiert seit 2010 im Internet über die Entwicklung der Siedlungs- und Freiraumstruktur in Deutschland. Dabei befindet er sich in stetiger Weiterentwicklung, sowohl was das Indikatorenset betrifft, als auch die Visualisierungs- und die Analysemöglichkeiten. Der Beitrag beschreibt die neuesten Entwicklungen des Übersichts-Viewers und gibt einen Einblick in den entstehenden Detail-Viewer.

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.

In der vorliegenden Dissertation wird gezeigt, dass es möglich ist mittels öffentlich zugänglicher Daten der Landesämter Paläooberflächen im Zentrum einer Großstadt zu modellieren. Auf der Suche nach dem anthropogen unbeeinflussten Georelief des heutigen Stadtgebietes Leipzigs ist nicht nur die Rekonstruktion ursprünglicher, natürlicher Gegeben-heiten das Ziel, sondern auch die Auseinandersetzung damit, wie der Mensch seine Umwelt in diesem Gebiet bis heute formte und strukturierte. Die Thematik vereint verschiedene geographische Disziplinen, wie z. B. Geomorphologie, Geoarchäologie und Geoinformatik, indem das verbindende Element der Untersuchungsraum in der Innenstadt von Leipzig ist. Zur Rekonstruktion der Erdoberfläche als Digitales Geländemodell (DGM) vor etwa 1.000 Jahren (DGM 1015) und 11.000 Jahren (DGM BASIS) sind hauptsächlich Daten des Sächsischen Landesamtes für Archäologie und des Sächsischen Landesamtes für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie ausgewertet worden. Um die heterogenen Ausgangsdaten mit Hilfe von Leitprofilen verarbeiten zu können, erfolgt vorab das Aufstellen von Arbeitshypothesen. Alle Daten sind so aufbereitet, dass sie in einer Gesamtdatenbank zusammengefasst dargestellt und in einem Geographischen Informationssystem (GIS) auswertbar sind. Ausgehend von der Gesamtdatenbank fand auf Grundlage der Arbeitshypothesen die Generierung von Teildatenbanken statt. Demnach entspricht der Aufschlussansatzpunkt dem rezenten Relief (DGM HEUTE) und die erste anthropogen unbeeinflusste Sedimentschicht bzw. die Schicht mit den ältesten Siedlungsspuren dem Paläorelief vor ca. 1.000 Jahren (DGM 1015ROH bzw. DGM 1015). Des Weiteren präsentiert die Basis der holozänen Sedimente das Paläorelief vor ca. 11.000 Jahren (DGM BASIS). Basierend auf den Modellen DGM 1015ROH und DGM HEUTE findet eine Evaluierung der Datengrundlagen und der Methodik statt. Dafür erfolgt eine Gegenüberstellung des DGM HEUTE mit dem auf LiDAR-Daten basierendem DGM 2 des Staatsbetriebes Geobasisinformation und Vermessung Sachsen. Denn es besteht in der vorliegenden Dissertation die Annahme, dass es möglich ist, ein DGM 1015 bzw. DGM BASIS zu erstellen, wenn es gelingt mit denselben Daten das DGM 2 annähernd zu reproduzieren. Nach der »Observed vs. Predicted Analyse« besteht offensichtlich ein von der Datenherkunft unabhängiger, signifikanter, monotoner Zusammenhang, zwischen dem DGM HEUTE und dem DGM 2, welcher nicht zufällig ist. Folglich ist es möglich, mit den Daten und der Methodik auch ein DGM 1015 bzw. DGM BASIS zu erstellen. Weiterhin konnte mit Hilfe von multivariater Statistik nachgewiesen werden, dass die Heterogenität der Datengrundlagen in Bezug auf das Jahr der Datenerhebung und die Art der Koordinatenbestimmung (xi, yi, zi) einen vernachlässigbaren Einfluss auf die Abweichung zwischen dem DGM HEUTE und dem DGM 2 im Testdatensatz haben. Nachdem die Datengrundlagen evaluiert und teilweise u. a. mit Hilfe der Leitprofile, historischen Aufnahmen und dem DGM 2 an umgebende Profile angepasst wurden, findet die Extraktion der finalen Teildatenbanken DGM 1015 und DGM BASIS aus dem Gesamtdatensatz statt. Der Vorteil dieses für Leipzig entwickelten Untersuchungsdesigns liegt darin, dass durch den Vergleich zwischen dem DGM HEUTE und dem DGM 2 eine Evaluierung der Datengrundlagen messbar wird und nicht ausschließlich auf qualitative Kriterien zurückzuführen ist. Es wird somit auch quantitativ bewiesen, dass diese Methodik zur Paläoreliefmodellierung für die Innenstadt von Leipzig sehr gut angewendet werden kann. Prinzipiell ist es nicht möglich abschließend eine Realität der interpolierten Paläooberflächen zu präsentieren, sondern es können lediglich verschiedene Realitäten und deren Wahrscheinlichkeiten vorgestellt werden. Neben geostatistischen Methoden kommen auch deterministische Interpolationsverfahren zum Einsatz. Zur Quantifizierung der Ergebnisse erfolgt u. a. eine Kreuzvalidierung, auf deren Grundlage die Auswahl der finalen Interpolationsdarstellungen stattfindet. Das DGM BASIS und DGM 1015 stellen die Ausgangssituation der Reliefverhältnisse bei der Siedlungsgründung Leipzigs dar. Grundsätzlich ist es mit der vorliegenden Arbeit gelungen eine neue, fundierte Perspektive zur kritischen Diskussion der Landschafts- und Siedlungsgenese im Untersuchungsgebiet bereitzustellen. Neben einer detailgetreuen Abbildung der geomorphologischen und geologischen Gegebenheiten im heutigen Zentrum Leipzigs im Jahr 1015 und zu Beginn des Holozäns, ist es möglich, den Flurabstand zwischen den DGM zu bestimmen, um Veränderungen zu quantifizieren. In diesem Kontext ist es weiterhin möglich natürliche von anthropogenen Prozessen zu trennen und diese zeitlich aufzuschlüsseln. Auf dieser Basis können detailliertere Aussagen zum Relief zwischen Weiße Elster- und Parthetal um das Jahr 1015 gemacht werden. Des Weiteren lassen die Paläomodelle Rückschlüsse auf die raumbezogenen Gunstfaktoren bei der Siedlungsplatzwahl und -gestaltung zu. Zudem existiert das Potenzial zur Entwicklung einer visuell reizvollen Grundlage, um geowissenschaftliche und geoarchäologische Sachverhalte im Bildungsbereich für die Öffentlichkeit zu nutzen. Die Thematik hat durch den Charakter einer Fallstudie zunächst einen lokalen Bezug zu Leipzig (Sachsen). Das dabei entwickelte Untersuchungsdesign eröffnet jedoch eine neue, fundierte und transparente Möglichkeit zur Paläoreliefrekonstruktion in weiteren Untersuchungsgebieten.:Bibliografische Daten I Zitat II Danksagung III Zusammenfassung IV Abstract VI Abbildungs- & Tabellenverzeichnis XII Abkürzungsverzeichnis XVIII 1. Einleitung 1 1.1 Fragestellung und Zielführung 1 1.2 Abgrenzung des Untersuchungsgebietes 3 1.3 Grundlagen 7 1.3.1 Fachliche Einordnung der Thematik 7 1.3.2 Begriffe und Definitionen 9 1.3.2.1 »Natürlich gewachsener Boden« 9 1.3.2.2 Zeitangaben 9 1.3.2.3 Digitale Erdoberflächenmodelle 12 1.3.2.4 Lage- und Höhenbezugssystem 13 1.3.2.5 Unsicherheiten und Fehler 13 1.4 Forschungsgeschichtlicher Überblick 16 1.5 Ähnliche Forschungen außerhalb Leipzigs 24 2. Stand des Wissens im Untersuchungsgebiet 26 2.1 Naturräumliche Einordnung 26 2.1.1 Klima 29 2.1.2 Geologie 31 2.1.2.1 Leitprofil der Leipziger Tieflandsbucht 31 2.1.2.2 Geologischer Aufbau des Untersuchungsgebietes 34 2.1.3 Boden 36 2.1.4 Vegetation 40 2.1.5 Gewässernetz 41 2.1.5.1 Auengenese der Weißen Elster 43 2.1.5.2 Auengenese der Parthe 47 2.1.5.3 Zusammenfluß der Weißen Elster und Parthe 49 2.2 Siedlungsgeschichtliche Einordnung 50 2.2.1 Allgemeiner Überblick 51 2.2.2 Die im Jahr 1015 erwähnte »urbs Libzi« 56 2.2.3 Die Zwillingssiedlung der »urbs Libzi« 59 2.2.4 Wasserbauliche Einschnitte im Untersuchungsgebiet 63 3. Methodik 67 3.1 Generierung der Datenbasis 71 3.1.1 Formulieren der Arbeitshypothesen 72 3.1.2 Datengrundlagen und deren Aufbereitung 75 3.1.3 Zusammenfassung: Gesamtdatenbank 77 3.2 Zwischenergebnisse »DGM 1015ROH« und »DGM HEUTE« 78 3.2.1 Generierung der Teildatenbanken 78 3.2.2 Interpolation und qualitative Auswertung der Zwischenergebnisse 78 3.2.3 Definition von Teiluntersuchungsgebieten 82 3.3 Evaluation der Methodik 82 3.3.1 Deskriptive Statistik 83 3.3.2 »Observed vs. predicted Analyse« 84 3.3.3 Multivariate Statistik 86 3.3.4 Validation der Methodik 91 3.4 Evaluation der Datengrundlagen und Generierung der finalen Teildatenbanken 92 3.4.1 Evaluation der Datengrundlagen 94 3.4.2 Finale Teildatenbanken »DGM 1015« und »DGM BASIS« 95 3.4.3 Interpolation und qualitative Auswertung der Ergebnisse 95 3.4.4 Validation der Datengrundlage 96 3.5 Geostatistische Auswertung des »DGM 1015« und »DGM BASIS« 96 3.5.1 Objektive Auswahl der Rasterzellengröße 98 3.5.2 Simulation und Analyse der Paläooberflächen 102 3.5.3 Simulation und Analyse der Fließgewässer 104 3.5.4 Evaluation der vorhergesagten Unsicherheiten 105 3.6 Abschließende Interpolation und räumliche Validierung 106 3.6.1 Weitere Interpolationsmöglichkeiten und finale Modelle 106 3.6.2 Flurabstandsberechnungen zwischen den DGM 110 3.6.3 Anstehende geologische Substrate der finalen DGM 111 4. Ergebnisse und Diskussion 114 4.1 Generierung der Datenbasis 114 4.1.1 Arbeitshypothesen 114 4.1.2 Datengrundlagen 114 4.1.2.1 Höhenfestpunkte 114 4.1.2.2 LiDAR Daten 118 4.1.2.3 Historische Archive 120 4.1.2.4 Leitprofile 123 4.1.2.5 Geologische Aufschlüsse 126 4.1.2.6 Archäologische Dokumentationen 131 4.1.3 Zusammenfassung: Gesamtdatenbank 141 4.2 Zwischenergebnisse »DGM 1015ROH« und »DGM HEUTE« 143 4.2.1 Generierung der Teildatenbanken 143 4.2.2 Interpolation und qualitative Auswertung der Zwischenergebnisse 144 4.2.3 Definition von Teiluntersuchungsgebieten 150 4.3. Evaluierung der Methodik 152 4.3.1 Deskriptive Statistik 152 4.3.2 »Observed vs. Predicted Analyse« 154 4.3.3 Multivariate Statistik 157 4.3.4 Validation der Methodik 163 4.4. Evaluierung der Datengrundlagen 166 4.4.1 Evaluation und ggf. Anpassung der Datengrundlagen 168 4.4.1.1 Geologische Aufschlüsse 168 4.4.1.2 Archäologische Dokumentationen 169 4.4.1.3 Fallbeispiel: Teiluntersuchungsgebiet Matthäikirchhof 173 4.4.2 Finale Teildatenbanken »DGM 1015« und »DGM BASIS« 176 4.4.3 Interpolation und qualitative Auswertung der Ergebnisse 179 4.4.4 Validation der Datengrundlage 182 4.5 Geostatistische Auswertung des »DGM 1015« und »DGM BASIS« 184 4.5.1 Objektive Auswahl der Rasterzellengröße 184 4.5.2 Simulation und Analyse der Paläooberflächen 186 4.5.3 Simulation und Analyse der Fließgewässer 193 4.5.4 Evaluation der vorhergesagten Unsicherheiten 197 4.6 Abschließende Interpolation und räumliche Validierung 198 4.6.1 Weitere Interpolationsmöglichkeiten und finale Modelle 199 4.6.2 Flurabstandsberechnungen zwischen den DGM 207 4.6.3 Anstehende geologische Substrate der finalen DGM 210 4.7 Landschafts- und Siedlungsgenetische Interpretation der Paläomodelle 218 5. Synthese und Ausblick 233 6. Literaturverzeichnis 248 7. Anlagen i / In search of the anthropogenically undisturbed palaeo-surface of the city of Leipzig, the main goals are the reconstruction of the specific natural conditions during the Holocene and a deduction about how the environment has been shaped and structured by humans in this area over the last 1,000 years. In the present doctoral thesis, the possibility to model palaeo-surfaces for the central part of a big city by means of publicly accessible data of the state offices is demonstrated. The topic combines various geographical disciplines with a focus on the interface between Geosciences and Archaeology (often termed Geoarchaeology). For the reconstruction of the earth's surface as a Digital Elevation Model (DEM) about 1,000 years ago (DEM 1015) and 11,000 years ago (DEM BASIS) mainly data from the Archaeological Heritage Office Saxony and the Saxon State Office for Environment, Agriculture and Geology have been evaluated. The qualitative data are linked by using GIS through surveying techniques. To be able to process the heterogeneous data, working hypotheses are established in advance. According to them, the elevation of the top of a geological drill or archaeological excavation represents the current surface (DEM HEUTE). In addition, the first anthropogenically undisturbed layer of a geological drill or the layer with the oldest settlement trace of an archaeological excavation represents the data basis for the DEM 1015ROH and the DEM 1015, respectively. Furthermore, the basis in transition to Holocene sediments represents the palaeo-relief approximately 11,000 years ago (DEM BASIS). All data are summarized in an overall database. Hence, the data can be analyzed in a Geographical Information System (GIS). Based on the models DEM 1015ROH and DEM HEUTE the data basis and the methodology are evaluated. For this purpose, a comparison between the DEM HEUTE and another recent DEM, which was generated with LiDAR data provided by the State Operation Geobasisinformation and Surveying Saxony (DEM 2), is conducted. Therefore, it is assumed that it is possible to create a DEM 1015 or DEM BASIS, if it is possible to reproduce approximately the DEM 2 with the same data. The Observed vs. Predicted Analysis shows, that between the DEM HEUTE and the DEM 2 a non-data-independent, significant, monotonic relationship exists, which is not random. Consequently, based on the mentioned assumption above, it is possible to use the data and methodology to create a DEM 1015 or DEM BASIS. Furthermore, the multivariate statistic for the data set demonstrated, that the heterogeneity of the data bases in relation to the year of data collection and the type of coordinate determination (xi, yi, zi) had a negligible influence on the deviation between the DEM HEUTE and the DEM 2. Nevertheless, a check and, if necessary, a correction of the original data is necessary. If there are anomalies, the correction of the original data will be adapted to the surroundings by means of representative soil profiles, historical recordings and the DEM 2. After the data basis and methodology are validated the final sub databases DEM 1015 and DEM BASIS are extracted from the overall database. By means of the developed investigation design the comparison between the DEM HEUTE and the DEM 2 can be based on a quantitative evaluation of the data basis and not exclusively to qualitative criteria. Thus, it is also proved quantitatively that the methodology to model the palaeo-surface works very well for the inner city of Leipzig. However, models represent only a limited picture of reality. In principle, there is no unique interpolation result. That´s why, it is mandatory to present different realities of the palaeo-surfaces and their probabilities. Therefore, in addition to geostatistical interpolation methods, deterministic methods are also used. To quantify the results, among other things, a cross validation is performed. On this basis the selection of the most likely interpolation for the final representation takes place. The DGM BASIS and DGM 1015 show the highest possible approximation of the palaeo-surfaces. In general, the present dissertation has succeeded in providing a new, well-founded perspective for the critical discussion of landscape and settlement genesis in the study area. In addition to a detailed mapping of the geomorphological and geological conditions in the center of Leipzig at the time of 1015 and at the beginning of the Holocene, it is possible to determine the differences between the DEMs to quantify changes. In this context, it was also possible to separate natural from anthropogenic processes and to date the changes. On that basis, more detailed statements about the relief between the river valleys of Weiße Elster and Parthe around the year 1015 can now be made. In addition, the palaeo-models allow conclusions on the space-related favorable factors in settlement site selection and design. Finally, there is the possibility to represent the palaeo-surfaces as a visually appealing basis for geoarchaeological questions in public education. Due to its´ nature of being a case study, the topic has a local connection to Leipzig (Saxony). However, the developed investigation design will open new, well-founded, transparent options for the reconstruction of palaeo-reliefs in further study areas.:Bibliografische Daten I Zitat II Danksagung III Zusammenfassung IV Abstract VI Abbildungs- & Tabellenverzeichnis XII Abkürzungsverzeichnis XVIII 1. Einleitung 1 1.1 Fragestellung und Zielführung 1 1.2 Abgrenzung des Untersuchungsgebietes 3 1.3 Grundlagen 7 1.3.1 Fachliche Einordnung der Thematik 7 1.3.2 Begriffe und Definitionen 9 1.3.2.1 »Natürlich gewachsener Boden« 9 1.3.2.2 Zeitangaben 9 1.3.2.3 Digitale Erdoberflächenmodelle 12 1.3.2.4 Lage- und Höhenbezugssystem 13 1.3.2.5 Unsicherheiten und Fehler 13 1.4 Forschungsgeschichtlicher Überblick 16 1.5 Ähnliche Forschungen außerhalb Leipzigs 24 2. Stand des Wissens im Untersuchungsgebiet 26 2.1 Naturräumliche Einordnung 26 2.1.1 Klima 29 2.1.2 Geologie 31 2.1.2.1 Leitprofil der Leipziger Tieflandsbucht 31 2.1.2.2 Geologischer Aufbau des Untersuchungsgebietes 34 2.1.3 Boden 36 2.1.4 Vegetation 40 2.1.5 Gewässernetz 41 2.1.5.1 Auengenese der Weißen Elster 43 2.1.5.2 Auengenese der Parthe 47 2.1.5.3 Zusammenfluß der Weißen Elster und Parthe 49 2.2 Siedlungsgeschichtliche Einordnung 50 2.2.1 Allgemeiner Überblick 51 2.2.2 Die im Jahr 1015 erwähnte »urbs Libzi« 56 2.2.3 Die Zwillingssiedlung der »urbs Libzi« 59 2.2.4 Wasserbauliche Einschnitte im Untersuchungsgebiet 63 3. Methodik 67 3.1 Generierung der Datenbasis 71 3.1.1 Formulieren der Arbeitshypothesen 72 3.1.2 Datengrundlagen und deren Aufbereitung 75 3.1.3 Zusammenfassung: Gesamtdatenbank 77 3.2 Zwischenergebnisse »DGM 1015ROH« und »DGM HEUTE« 78 3.2.1 Generierung der Teildatenbanken 78 3.2.2 Interpolation und qualitative Auswertung der Zwischenergebnisse 78 3.2.3 Definition von Teiluntersuchungsgebieten 82 3.3 Evaluation der Methodik 82 3.3.1 Deskriptive Statistik 83 3.3.2 »Observed vs. predicted Analyse« 84 3.3.3 Multivariate Statistik 86 3.3.4 Validation der Methodik 91 3.4 Evaluation der Datengrundlagen und Generierung der finalen Teildatenbanken 92 3.4.1 Evaluation der Datengrundlagen 94 3.4.2 Finale Teildatenbanken »DGM 1015« und »DGM BASIS« 95 3.4.3 Interpolation und qualitative Auswertung der Ergebnisse 95 3.4.4 Validation der Datengrundlage 96 3.5 Geostatistische Auswertung des »DGM 1015« und »DGM BASIS« 96 3.5.1 Objektive Auswahl der Rasterzellengröße 98 3.5.2 Simulation und Analyse der Paläooberflächen 102 3.5.3 Simulation und Analyse der Fließgewässer 104 3.5.4 Evaluation der vorhergesagten Unsicherheiten 105 3.6 Abschließende Interpolation und räumliche Validierung 106 3.6.1 Weitere Interpolationsmöglichkeiten und finale Modelle 106 3.6.2 Flurabstandsberechnungen zwischen den DGM 110 3.6.3 Anstehende geologische Substrate der finalen DGM 111 4. Ergebnisse und Diskussion 114 4.1 Generierung der Datenbasis 114 4.1.1 Arbeitshypothesen 114 4.1.2 Datengrundlagen 114 4.1.2.1 Höhenfestpunkte 114 4.1.2.2 LiDAR Daten 118 4.1.2.3 Historische Archive 120 4.1.2.4 Leitprofile 123 4.1.2.5 Geologische Aufschlüsse 126 4.1.2.6 Archäologische Dokumentationen 131 4.1.3 Zusammenfassung: Gesamtdatenbank 141 4.2 Zwischenergebnisse »DGM 1015ROH« und »DGM HEUTE« 143 4.2.1 Generierung der Teildatenbanken 143 4.2.2 Interpolation und qualitative Auswertung der Zwischenergebnisse 144 4.2.3 Definition von Teiluntersuchungsgebieten 150 4.3. Evaluierung der Methodik 152 4.3.1 Deskriptive Statistik 152 4.3.2 »Observed vs. Predicted Analyse« 154 4.3.3 Multivariate Statistik 157 4.3.4 Validation der Methodik 163 4.4. Evaluierung der Datengrundlagen 166 4.4.1 Evaluation und ggf. Anpassung der Datengrundlagen 168 4.4.1.1 Geologische Aufschlüsse 168 4.4.1.2 Archäologische Dokumentationen 169 4.4.1.3 Fallbeispiel: Teiluntersuchungsgebiet Matthäikirchhof 173 4.4.2 Finale Teildatenbanken »DGM 1015« und »DGM BASIS« 176 4.4.3 Interpolation und qualitative Auswertung der Ergebnisse 179 4.4.4 Validation der Datengrundlage 182 4.5 Geostatistische Auswertung des »DGM 1015« und »DGM BASIS« 184 4.5.1 Objektive Auswahl der Rasterzellengröße 184 4.5.2 Simulation und Analyse der Paläooberflächen 186 4.5.3 Simulation und Analyse der Fließgewässer 193 4.5.4 Evaluation der vorhergesagten Unsicherheiten 197 4.6 Abschließende Interpolation und räumliche Validierung 198 4.6.1 Weitere Interpolationsmöglichkeiten und finale Modelle 199 4.6.2 Flurabstandsberechnungen zwischen den DGM 207 4.6.3 Anstehende geologische Substrate der finalen DGM 210 4.7 Landschafts- und Siedlungsgenetische Interpretation der Paläomodelle 218 5. Synthese und Ausblick 233 6. Literaturverzeichnis 248 7. Anlagen i

In der vorliegenden Dissertation wird gezeigt, dass es möglich ist mittels öffentlich zugänglicher Daten der Landesämter Paläooberflächen im Zentrum einer Großstadt zu modellieren. Auf der Suche nach dem anthropogen unbeeinflussten Georelief des heutigen Stadtgebietes Leipzigs ist nicht nur die Rekonstruktion ursprünglicher, natürlicher Gegeben-heiten das Ziel, sondern auch die Auseinandersetzung damit, wie der Mensch seine Umwelt in diesem Gebiet bis heute formte und strukturierte. Die Thematik vereint verschiedene geographische Disziplinen, wie z. B. Geomorphologie, Geoarchäologie und Geoinformatik, indem das verbindende Element der Untersuchungsraum in der Innenstadt von Leipzig ist. Zur Rekonstruktion der Erdoberfläche als Digitales Geländemodell (DGM) vor etwa 1.000 Jahren (DGM 1015) und 11.000 Jahren (DGM BASIS) sind hauptsächlich Daten des Sächsischen Landesamtes für Archäologie und des Sächsischen Landesamtes für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie ausgewertet worden. Um die heterogenen Ausgangsdaten mit Hilfe von Leitprofilen verarbeiten zu können, erfolgt vorab das Aufstellen von Arbeitshypothesen. Alle Daten sind so aufbereitet, dass sie in einer Gesamtdatenbank zusammengefasst dargestellt und in einem Geographischen Informationssystem (GIS) auswertbar sind. Ausgehend von der Gesamtdatenbank fand auf Grundlage der Arbeitshypothesen die Generierung von Teildatenbanken statt. Demnach entspricht der Aufschlussansatzpunkt dem rezenten Relief (DGM HEUTE) und die erste anthropogen unbeeinflusste Sedimentschicht bzw. die Schicht mit den ältesten Siedlungsspuren dem Paläorelief vor ca. 1.000 Jahren (DGM 1015ROH bzw. DGM 1015). Des Weiteren präsentiert die Basis der holozänen Sedimente das Paläorelief vor ca. 11.000 Jahren (DGM BASIS). Basierend auf den Modellen DGM 1015ROH und DGM HEUTE findet eine Evaluierung der Datengrundlagen und der Methodik statt. Dafür erfolgt eine Gegenüberstellung des DGM HEUTE mit dem auf LiDAR-Daten basierendem DGM 2 des Staatsbetriebes Geobasisinformation und Vermessung Sachsen. Denn es besteht in der vorliegenden Dissertation die Annahme, dass es möglich ist, ein DGM 1015 bzw. DGM BASIS zu erstellen, wenn es gelingt mit denselben Daten das DGM 2 annähernd zu reproduzieren. Nach der »Observed vs. Predicted Analyse« besteht offensichtlich ein von der Datenherkunft unabhängiger, signifikanter, monotoner Zusammenhang, zwischen dem DGM HEUTE und dem DGM 2, welcher nicht zufällig ist. Folglich ist es möglich, mit den Daten und der Methodik auch ein DGM 1015 bzw. DGM BASIS zu erstellen. Weiterhin konnte mit Hilfe von multivariater Statistik nachgewiesen werden, dass die Heterogenität der Datengrundlagen in Bezug auf das Jahr der Datenerhebung und die Art der Koordinatenbestimmung (xi, yi, zi) einen vernachlässigbaren Einfluss auf die Abweichung zwischen dem DGM HEUTE und dem DGM 2 im Testdatensatz haben. Nachdem die Datengrundlagen evaluiert und teilweise u. a. mit Hilfe der Leitprofile, historischen Aufnahmen und dem DGM 2 an umgebende Profile angepasst wurden, findet die Extraktion der finalen Teildatenbanken DGM 1015 und DGM BASIS aus dem Gesamtdatensatz statt. Der Vorteil dieses für Leipzig entwickelten Untersuchungsdesigns liegt darin, dass durch den Vergleich zwischen dem DGM HEUTE und dem DGM 2 eine Evaluierung der Datengrundlagen messbar wird und nicht ausschließlich auf qualitative Kriterien zurückzuführen ist. Es wird somit auch quantitativ bewiesen, dass diese Methodik zur Paläoreliefmodellierung für die Innenstadt von Leipzig sehr gut angewendet werden kann. Prinzipiell ist es nicht möglich abschließend eine Realität der interpolierten Paläooberflächen zu präsentieren, sondern es können lediglich verschiedene Realitäten und deren Wahrscheinlichkeiten vorgestellt werden. Neben geostatistischen Methoden kommen auch deterministische Interpolationsverfahren zum Einsatz. Zur Quantifizierung der Ergebnisse erfolgt u. a. eine Kreuzvalidierung, auf deren Grundlage die Auswahl der finalen Inter-polationsdarstellungen stattfindet. Das DGM BASIS und DGM 1015 stellen die Ausgangssituation der Reliefverhältnisse bei der Siedlungsgründung Leipzigs dar. Grundsätzlich ist es mit der vorliegenden Arbeit gelungen eine neue, fundierte Perspektive zur kritischen Diskussion der Landschafts- und Siedlungsgenese im Untersuchungsgebiet bereitzustellen. Neben einer detailgetreuen Abbildung der geomorphologischen und geologischen Gegebenheiten im heutigen Zentrum Leipzigs im Jahr 1015 und zu Beginn des Holozäns, ist es möglich, den Flurabstand zwischen den DGM zu bestimmen, um Veränderungen zu quantifizieren. In diesem Kontext ist es weiterhin möglich natürliche von anthropogenen Prozessen zu trennen und diese zeitlich aufzuschlüsseln. Auf dieser Basis können detailliertere Aussagen zum Relief zwischen Weiße Elster- und Parthetal um das Jahr 1015 gemacht werden. Des Weiteren lassen die Paläomodelle Rückschlüsse auf die raumbezogenen Gunstfaktoren bei der Siedlungsplatzwahl und -gestaltung zu. Zudem existiert das Potenzial zur Entwicklung einer visuell reizvollen Grundlage, um geowissenschaftliche und geoarchäologische Sachverhalte im Bildungsbereich für die Öffentlichkeit zu nutzen. Die Thematik hat durch den Charakter einer Fallstudie zunächst einen lokalen Bezug zu Leipzig (Sachsen). Das dabei entwickelte Untersuchungsdesign eröffnet jedoch eine neue, fundierte und transparente Möglichkeit zur Paläoreliefrekonstruktion in weiteren Untersuchungsgebieten.:INHALTSVERZEICHNIS Bibliografische Daten I Zitat II Danksagung III Zusammenfassung IV Abstract VI Abbildungs- & Tabellenverzeichnis XII Abkürzungsverzeichnis XVIII 1. Einleitung 1 1.1 Fragestellung und Zielführung 1 1.2 Abgrenzung des Untersuchungsgebietes 3 1.3 Grundlagen 7 1.3.1 Fachliche Einordnung der Thematik 7 1.3.2 Begriffe und Definitionen 9 1.3.2.1 »Natürlich gewachsener Boden« 9 1.3.2.2 Zeitangaben 9 1.3.2.3 Digitale Erdoberflächenmodelle 12 1.3.2.4 Lage- und Höhenbezugssystem 13 1.3.2.5 Unsicherheiten und Fehler 13 1.4 Forschungsgeschichtlicher Überblick 16 1.5 Ähnliche Forschungen außerhalb Leipzigs 24 2. Stand des Wissens im Untersuchungsgebiet 26 2.1 Naturräumliche Einordnung 26 2.1.1 Klima 29 2.1.2 Geologie 31 2.1.2.1 Leitprofil der Leipziger Tieflandsbucht 31 2.1.2.2 Geologischer Aufbau des Untersuchungsgebietes 34 2.1.3 Boden 36 2.1.4 Vegetation 40 2.1.5 Gewässernetz 41 2.1.5.1 Auengenese der Weißen Elster 43 2.1.5.2 Auengenese der Parthe 47 2.1.5.3 Zusammenfluß der Weißen Elster und Parthe 49 2.2 Siedlungsgeschichtliche Einordnung 50 2.2.1 Allgemeiner Überblick 51 2.2.2 Die im Jahr 1015 erwähnte »urbs Libzi« 56 2.2.3 Die Zwillingssiedlung der »urbs Libzi« 59 2.2.4 Wasserbauliche Einschnitte im Untersuchungsgebiet 63 3. Methodik 67 3.1 Generierung der Datenbasis 71 3.1.1 Formulieren der Arbeitshypothesen 72 3.1.2 Datengrundlagen und deren Aufbereitung 75 3.1.3 Zusammenfassung: Gesamtdatenbank 77 3.2 Zwischenergebnisse »DGM 1015ROH« und »DGM HEUTE« 78 3.2.1 Generierung der Teildatenbanken 78 3.2.2 Interpolation und qualitative Auswertung der Zwischenergebnisse 78 3.2.3 Definition von Teiluntersuchungsgebieten 82 3.3 Evaluation der Methodik 82 3.3.1 Deskriptive Statistik 83 3.3.2 »Observed vs. predicted Analyse« 84 3.3.3 Multivariate Statistik 86 3.3.4 Validation der Methodik 91 3.4 Evaluation der Datengrundlagen und Generierung der finalen Teildatenbanken 92 3.4.1 Evaluation der Datengrundlagen 94 3.4.2 Finale Teildatenbanken »DGM 1015« und »DGM BASIS« 95 3.4.3 Interpolation und qualitative Auswertung der Ergebnisse 95 3.4.4 Validation der Datengrundlage 96 3.5 Geostatistische Auswertung des »DGM 1015« und »DGM BASIS« 96 3.5.1 Objektive Auswahl der Rasterzellengröße 98 3.5.2 Simulation und Analyse der Paläooberflächen 102 3.5.3 Simulation und Analyse der Fließgewässer 104 3.5.4 Evaluation der vorhergesagten Unsicherheiten 105 3.6 Abschließende Interpolation und räumliche Validierung 106 3.6.1 Weitere Interpolationsmöglichkeiten und finale Modelle 106 3.6.2 Flurabstandsberechnungen zwischen den DGM 110 3.6.3 Anstehende geologische Substrate der finalen DGM 111 4. Ergebnisse und Diskussion 114 4.1 Generierung der Datenbasis 114 4.1.1 Arbeitshypothesen 114 4.1.2 Datengrundlagen 114 4.1.2.1 Höhenfestpunkte 114 4.1.2.2 LiDAR Daten 118 4.1.2.3 Historische Archive 120 4.1.2.4 Leitprofile 123 4.1.2.5 Geologische Aufschlüsse 126 4.1.2.6 Archäologische Dokumentationen 131 4.1.3 Zusammenfassung: Gesamtdatenbank 141 4.2 Zwischenergebnisse »DGM 1015ROH« und »DGM HEUTE« 143 4.2.1 Generierung der Teildatenbanken 143 4.2.2 Interpolation und qualitative Auswertung der Zwischenergebnisse 144 4.2.3 Definition von Teiluntersuchungsgebieten 150 4.3. Evaluierung der Methodik 152 4.3.1 Deskriptive Statistik 152 4.3.2 »Observed vs. Predicted Analyse« 154 4.3.3 Multivariate Statistik 157 4.3.4 Validation der Methodik 163 4.4. Evaluierung der Datengrundlagen 166 4.4.1 Evaluation und ggf. Anpassung der Datengrundlagen 168 4.4.1.1 Geologische Aufschlüsse 168 4.4.1.2 Archäologische Dokumentationen 169 4.4.1.3 Fallbeispiel: Teiluntersuchungsgebiet Matthäikirchhof 173 4.4.2 Finale Teildatenbanken »DGM 1015« und »DGM BASIS« 176 4.4.3 Interpolation und qualitative Auswertung der Ergebnisse 179 4.4.4 Validation der Datengrundlage 182 4.5 Geostatistische Auswertung des »DGM 1015« und »DGM BASIS« 184 4.5.1 Objektive Auswahl der Rasterzellengröße 184 4.5.2 Simulation und Analyse der Paläooberflächen 186 4.5.3 Simulation und Analyse der Fließgewässer 193 4.5.4 Evaluation der vorhergesagten Unsicherheiten 197 4.6 Abschließende Interpolation und räumliche Validierung 198 4.6.1 Weitere Interpolationsmöglichkeiten und finale Modelle 199 4.6.2 Flurabstandsberechnungen zwischen den DGM 207 4.6.3 Anstehende geologische Substrate der finalen DGM 210 4.7 Landschafts- und Siedlungsgenetische Interpretation der Paläomodelle 218 5. Synthese und Ausblick 233 6. Literaturverzeichnis 248 7. Anlagen i / In search of the anthropogenically undisturbed palaeo-surface of the city of Leipzig, the main goals are the reconstruction of the specific natural conditions during the Holocene and a deduction about how the environment has been shaped and structured by humans in this area over the last 1,000 years. In the present doctoral thesis, the possibility to model palaeo-surfaces for the central part of a big city by means of publicly accessible data of the state offices is demonstrated. The topic combines various geographical disciplines with a focus on the interface between Geosciences and Archaeology (often termed Geoarchaeology). For the reconstruction of the earth's surface as a Digital Elevation Model (DEM) about 1,000 years ago (DEM 1015) and 11,000 years ago (DEM BASIS) mainly data from the Archaeological Heritage Office Saxony and the Saxon State Office for Environment, Agriculture and Geology have been evaluated. The qualitative data are linked by using GIS through surveying techniques. To be able to process the heterogeneous data, working hypotheses are established in advance. According to them, the elevation of the top of a geological drill or archaeological excavation represents the current surface (DEM HEUTE). In addition, the first anthropogenically undisturbed layer of a geological drill or the layer with the oldest settlement trace of an archaeological excavation represents the data basis for the DEM 1015ROH and the DEM 1015, respectively. Furthermore, the basis in transition to Holocene sediments represents the palaeo-relief approximately 11,000 years ago (DEM BASIS). All data are summarized in an overall database. Hence, the data can be analyzed in a Geographical Information System (GIS). Based on the models DEM 1015ROH and DEM HEUTE the data basis and the methodology are evaluated. For this purpose, a comparison between the DEM HEUTE and another recent DEM, which was generated with LiDAR data provided by the State Operation Geobasisinformation and Surveying Saxony (DEM 2), is conducted. Therefore, it is assumed that it is possible to create a DEM 1015 or DEM BASIS, if it is possible to reproduce approximately the DEM 2 with the same data. The Observed vs. Predicted Analysis shows, that between the DEM HEUTE and the DEM 2 a non-data-independent, significant, monotonic relationship exists, which is not random. Consequently, based on the mentioned assumption above, it is possible to use the data and methodology to create a DEM 1015 or DEM BASIS. Furthermore, the multivariate statistic for the data set demonstrated, that the heterogeneity of the data bases in relation to the year of data collection and the type of coordinate determination (xi, yi, zi) had a negligible influence on the deviation between the DEM HEUTE and the DEM 2. Nevertheless, a check and, if necessary, a correction of the original data is necessary. If there are anomalies, the correction of the original data will be adapted to the surroundings by means of representative soil profiles, historical recordings and the DEM 2. After the data basis and methodology are validated the final sub databases DEM 1015 and DEM BASIS are extracted from the overall database. By means of the developed investigation design the comparison between the DEM HEUTE and the DEM 2 can be based on a quantitative evaluation of the data basis and not exclusively to qualitative criteria. Thus, it is also proved quantitatively that the methodology to model the palaeo-surface works very well for the inner city of Leipzig. However, models represent only a limited picture of reality. In principle, there is no unique interpolation result. That´s why, it is mandatory to present different realities of the palaeo-surfaces and their probabilities. Therefore, in addition to geostatistical interpolation methods, deterministic methods are also used. To quantify the results, among other things, a cross validation is performed. On this basis the selection of the most likely interpolation for the final representation takes place. The DGM BASIS and DGM 1015 show the highest possible approximation of the palaeo-surfaces. In general, the present dissertation has succeeded in providing a new, well-founded perspective for the critical discussion of landscape and settlement genesis in the study area. In addition to a detailed mapping of the geomorphological and geological conditions in the center of Leipzig at the time of 1015 and at the beginning of the Holocene, it is possible to determine the differences between the DEMs to quantify changes. In this context, it was also possible to separate natural from anthropogenic processes and to date the changes. On that basis, more detailed statements about the relief between the river valleys of Weiße Elster and Parthe around the year 1015 can now be made. In addition, the palaeo-models allow conclusions on the space-related favorable factors in settlement site selection and design. Finally, there is the possibility to represent the palaeo-surfaces as a visually appealing basis for geoarchaeological questions in public education. Due to its´ nature of being a case study, the topic has a local connection to Leipzig (Saxony). However, the developed investigation design will open new, well-founded, transparent options for the reconstruction of palaeo-reliefs in further study areas.:INHALTSVERZEICHNIS Bibliografische Daten I Zitat II Danksagung III Zusammenfassung IV Abstract VI Abbildungs- & Tabellenverzeichnis XII Abkürzungsverzeichnis XVIII 1. Einleitung 1 1.1 Fragestellung und Zielführung 1 1.2 Abgrenzung des Untersuchungsgebietes 3 1.3 Grundlagen 7 1.3.1 Fachliche Einordnung der Thematik 7 1.3.2 Begriffe und Definitionen 9 1.3.2.1 »Natürlich gewachsener Boden« 9 1.3.2.2 Zeitangaben 9 1.3.2.3 Digitale Erdoberflächenmodelle 12 1.3.2.4 Lage- und Höhenbezugssystem 13 1.3.2.5 Unsicherheiten und Fehler 13 1.4 Forschungsgeschichtlicher Überblick 16 1.5 Ähnliche Forschungen außerhalb Leipzigs 24 2. Stand des Wissens im Untersuchungsgebiet 26 2.1 Naturräumliche Einordnung 26 2.1.1 Klima 29 2.1.2 Geologie 31 2.1.2.1 Leitprofil der Leipziger Tieflandsbucht 31 2.1.2.2 Geologischer Aufbau des Untersuchungsgebietes 34 2.1.3 Boden 36 2.1.4 Vegetation 40 2.1.5 Gewässernetz 41 2.1.5.1 Auengenese der Weißen Elster 43 2.1.5.2 Auengenese der Parthe 47 2.1.5.3 Zusammenfluß der Weißen Elster und Parthe 49 2.2 Siedlungsgeschichtliche Einordnung 50 2.2.1 Allgemeiner Überblick 51 2.2.2 Die im Jahr 1015 erwähnte »urbs Libzi« 56 2.2.3 Die Zwillingssiedlung der »urbs Libzi« 59 2.2.4 Wasserbauliche Einschnitte im Untersuchungsgebiet 63 3. Methodik 67 3.1 Generierung der Datenbasis 71 3.1.1 Formulieren der Arbeitshypothesen 72 3.1.2 Datengrundlagen und deren Aufbereitung 75 3.1.3 Zusammenfassung: Gesamtdatenbank 77 3.2 Zwischenergebnisse »DGM 1015ROH« und »DGM HEUTE« 78 3.2.1 Generierung der Teildatenbanken 78 3.2.2 Interpolation und qualitative Auswertung der Zwischenergebnisse 78 3.2.3 Definition von Teiluntersuchungsgebieten 82 3.3 Evaluation der Methodik 82 3.3.1 Deskriptive Statistik 83 3.3.2 »Observed vs. predicted Analyse« 84 3.3.3 Multivariate Statistik 86 3.3.4 Validation der Methodik 91 3.4 Evaluation der Datengrundlagen und Generierung der finalen Teildatenbanken 92 3.4.1 Evaluation der Datengrundlagen 94 3.4.2 Finale Teildatenbanken »DGM 1015« und »DGM BASIS« 95 3.4.3 Interpolation und qualitative Auswertung der Ergebnisse 95 3.4.4 Validation der Datengrundlage 96 3.5 Geostatistische Auswertung des »DGM 1015« und »DGM BASIS« 96 3.5.1 Objektive Auswahl der Rasterzellengröße 98 3.5.2 Simulation und Analyse der Paläooberflächen 102 3.5.3 Simulation und Analyse der Fließgewässer 104 3.5.4 Evaluation der vorhergesagten Unsicherheiten 105 3.6 Abschließende Interpolation und räumliche Validierung 106 3.6.1 Weitere Interpolationsmöglichkeiten und finale Modelle 106 3.6.2 Flurabstandsberechnungen zwischen den DGM 110 3.6.3 Anstehende geologische Substrate der finalen DGM 111 4. Ergebnisse und Diskussion 114 4.1 Generierung der Datenbasis 114 4.1.1 Arbeitshypothesen 114 4.1.2 Datengrundlagen 114 4.1.2.1 Höhenfestpunkte 114 4.1.2.2 LiDAR Daten 118 4.1.2.3 Historische Archive 120 4.1.2.4 Leitprofile 123 4.1.2.5 Geologische Aufschlüsse 126 4.1.2.6 Archäologische Dokumentationen 131 4.1.3 Zusammenfassung: Gesamtdatenbank 141 4.2 Zwischenergebnisse »DGM 1015ROH« und »DGM HEUTE« 143 4.2.1 Generierung der Teildatenbanken 143 4.2.2 Interpolation und qualitative Auswertung der Zwischenergebnisse 144 4.2.3 Definition von Teiluntersuchungsgebieten 150 4.3. Evaluierung der Methodik 152 4.3.1 Deskriptive Statistik 152 4.3.2 »Observed vs. Predicted Analyse« 154 4.3.3 Multivariate Statistik 157 4.3.4 Validation der Methodik 163 4.4. Evaluierung der Datengrundlagen 166 4.4.1 Evaluation und ggf. Anpassung der Datengrundlagen 168 4.4.1.1 Geologische Aufschlüsse 168 4.4.1.2 Archäologische Dokumentationen 169 4.4.1.3 Fallbeispiel: Teiluntersuchungsgebiet Matthäikirchhof 173 4.4.2 Finale Teildatenbanken »DGM 1015« und »DGM BASIS« 176 4.4.3 Interpolation und qualitative Auswertung der Ergebnisse 179 4.4.4 Validation der Datengrundlage 182 4.5 Geostatistische Auswertung des »DGM 1015« und »DGM BASIS« 184 4.5.1 Objektive Auswahl der Rasterzellengröße 184 4.5.2 Simulation und Analyse der Paläooberflächen 186 4.5.3 Simulation und Analyse der Fließgewässer 193 4.5.4 Evaluation der vorhergesagten Unsicherheiten 197 4.6 Abschließende Interpolation und räumliche Validierung 198 4.6.1 Weitere Interpolationsmöglichkeiten und finale Modelle 199 4.6.2 Flurabstandsberechnungen zwischen den DGM 207 4.6.3 Anstehende geologische Substrate der finalen DGM 210 4.7 Landschafts- und Siedlungsgenetische Interpretation der Paläomodelle 218 5. Synthese und Ausblick 233 6. Literaturverzeichnis 248 7. Anlagen i

Technical complexities and the high cost of satellite images have hindered the adoption of remote sensing technology and tools for nature conservation works in Ethiopia as in many developing countries. The terrestrial and aquatic ecosystems in Abijjata Shala Lakes National Park (ASLNP) and the Important Bird Areas (IBAs) around the park are considered to be one of the most important home ranges for birds. However, little is known about the effect of land use/land cover (LULC) dynamics, due to lack of technical know how and logistical problems. However, it has been shown in this study that sophisticated image management works are not always relevant. Instead a simple method of utilizing the thermal band has been demonstrated. A new approach of long-term dynamics analysis method has also been suggested. A successful classification of images was achieved after such simple enhancement tests. It has been discovered that, there were more active LULC change processes in the area in the first study period (1973 to 1986) than during the second study period (1986-2000). In the first period nearly half of the landscape underwent land cover change processes with more than 26% of the entire landscape experiencing forest or land degradation. In the second period the extent of the change process was limited to only 1/3 of the total area with a smaller amount of degradation processes than before. During the entire study period, agriculture was responsible for the loss of more than 4/5 of the total terrestrial productive ecosystem. More than 37.6% of the total park area has been experiencing this loss for the past 3 decades. Only 1/5 of this area has a chance to revive, the remaining has undergone a permanent degradation. Lake Abijjata lost half of its size during the past 30 years. In the Zeway-Awassa basin 750 km², 2428km² and 3575km² of terrestrial lands and water bodies are within a distance of 10km, 20km and 30km from IBAs respectively. There are ecologically important areas where two or more IBAs overlap. In areas where more than two to five IBAs overlap, up to 85km² of areas have been recently degraded. High livestock density is one of the reasons for degradation. Using a monthly MODIS data from 2000-2005 and a series of interpolation techniques, the productivity of the area as well as the standing biomass were estimated. Moreover, a new method of spatially accurate livestock density assessment was developed in this study. Only 0.3% of the park area is found to be suitable for productive livestock development but nearly all inhabitants think the area is suitable. Feed availability in ASLNP is scarce even during rainy seasons. Especially the open woodlands are subject to overgrazing. Such shortage forces the inhabitants to cut trees for charcoal making to buy animal feed and non-food consumables. While more than 95% of the inhabitants in the park expanded their agriculture lands, only 13.3% of the farmers managed to produce cereals for market. The application of low cost remote sensing and GIS methods provided ample information that enables to conclude that low productivity and household food insecurity are the main driving forces behind land cover changes that are negatively affecting the natural and semi-natural ecosystems in the central and southern Rift Valley of Ethiopia. The restoration of natural ecosystems or conservation of biodiversity can be achieved only if those driving forces are tackled sustainably.

Sudan as a Sahelian country faced numerous drought periods resulting in famine and mass immigration. Spatial data on dynamics of land use and land cover is scarce and/or almost nonexistent. The study area in the North Kordofan State is located in the centre of Sudan and falls in the Sahelian eco-climatic zone. The region generally yields reasonable harvests of rainfed crops and the grasslands supports plenty of livestock. But any attempts to develop medium- to longterm strategies of sustainable land management have been hampered by the impacts of drought and desertification over a long period of time. This study aims to determine and analyse the dynamics of change of land use/land cover classes. The study attempts also to improve classification accuracy by using different data transformation methods like PCA, TCA and CA. In addition it tries to investigate the most reliable methods of pre-classification and/or post-classification change detection. The research also attempts to assess the desertification process using vegetation cover as an indicator. Preliminary mapping of major soil types is also an objective of this study. Landsat data of MSS 187/51 acquired on 01.01.1973 and ETM+ 174/51 acquired on 16.01.2001 were used. Visual interpretation in addition to digital image processing was applied to process the imagery for determining land use/land cover classes for the recent and reference image. Pre- and post-classification change detection methods were used to detect changes in land use/land cover classes in the study area. Pre-classification methods include image differencing, PC and Change Vector Analysis. Georeferenced soil samples were analysed to measure physical and chemical parameters. The measured values of these soil properties were integrated with the results of land use/ land cover classification. The major LULC classes present in the study area are forest, farm on sand, farm on clay, fallow on sand, fallow on clay, woodyland, mixed woodland, grassland, burnt/wetland and natural water bodies. Farming on sandy and clay soils constitute the major land use in the area, while mixed woodland constitutes the major land cover. Classification accuracy is improved by adopting data transformation by PCA, TCA and CA. Pre-classification change detection methods show indistinct and sketchy patterns of change but post-classification method shows obvious and detailed results. Vegetation cover changes were illustrated by use of NDVI. In addition preliminary soil mapping by using mineral indices was done based on ETM+ imagery. Distinct patterns of clay, gardud and sand areas could be classified. Remote sensing methods used in this study prove a high potential to classify land use/land cover as well as soil classes. Moreover the remote sensing methods used confirm efficiency for detecting changes in LULC classes and vegetation cover during the addressed period.