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.

Zum Aufbau eines flächendeckenden Monitors der Siedlungs- und Freiraumentwicklung in Deutschland werden geeignete Geodaten benötigt. Ausgehend von den raum- und umweltplanerischen Zielstellungen eines Flächenmonitorings in Verbindung mit dem Anliegen der laufenden Raumbeobachtung ergeben sich dafür grundlegende Anforderungen. Verfügbare Datenquellen werden im Hinblick auf ihre potenzielle Eignung vorgestellt und verglichen: das Amtliche Topographisch-Kartographische Informationssystem ATKIS (insbesondere das Basis-DLM), das Amtliche Liegenschaftskataster-Informationssystem ALKIS (basierend auf der automatisierten Liegenschaftskarte ALK und dem Liegenschaftsbuch ALB) sowie klassifizierte Luft- und Satellitenbilddaten. Erkennbare Datenprobleme werden im Hinblick auf die Berechnung von Indikatoren diskutiert und mit Fallbeispielen illustriert. Außerdem wird eine Lösung für die administrative Bezugsgeometrie des Monitors vorgestellt.

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 Gewinnung von regional- und landschaftsplanerischen Aussagen zu wichtigen Themen aus den Funktionsbereichen des Natur- und Landschaftsschutzes sowie der natürlichen Erholungseignung erfordert die Verknüpfung jeweils mehrerer thematischer Datenebenen. Im Rahmen einer Landschaftsstrukturanalyse werden die Freiflächenzerschneidung, die Biotopvernetzung und die Ökotonlängen in ihrer räumlichen Ausprägung ermittelt. Durch GIS-gestützte Verschneidungsalgorithmen können Problemareale erkannt werden, in denen sich Nutzungsansprüche überlagern (beispielsweise sensible Bereiche mit Baugebietsstandorten). Andererseits können Bereiche herausgearbeitet werden, die aufgrund ihrer vielfältigen landschaftshaushaltlichen Funktionen eine hohe Wertigkeit besitzen.

This thesis analyses the highly structured and densely populated farmland surrounding Kakamega Forest (western Kenya) in a spatially-explicit manner. The interdisciplinary approach combines methodologies and technologies from different scientific disciplines: remote sensing with OBIA, GIS and spatially explicit modelling (geomatics and geographic science) with socio-economic as well as agro-economic considerations (human and social sciences) as well as cartographic science. Furthermore, the research is related to conservation biology (biological sciences). Based on an in-situ ground truthing and visual image interpretation, very high spatial resolution QuickBird satellite imagery covering 466 km² of farmland was analysed using the concept of object-based image analysis (OBIA). In an integrative workflow, statistical analysis and expert knowledge were combined to develop a sophisticated rule set. The classification result distinguishing 15 LULC classes was used alongside with temporally extrapolated and spatially re-distributed population data as well as socio-/agro-economic factors in order to create a spatially-explicit typology of the farmland and to model scenarios of rural livelihoods. The farmland typology distinguishes ten types of farmland: 3 sugarcane types (covering 48% of the area), 3 tea types (30%), 2 transitional types (15%), 1 steep terrain type (2%), and 1 central type (5%). The scenarios consider different developments of possible future yields and prices for the main agricultural products sugarcane, tea, and maize. Out of all farmland types, the ‘marginal sugarcane type’ is best prepared to cope with future problems. Besides a comparably low population density, a high share of land under cultivation of food crops coupled with a moderate cultivation of cash crops is characteristic for this type. As part of the research conducted, several novel methodologies were introduced. These include a new conceptual framework for categorizing parameter optimization studies, the area fitness rate (AFR) as a novel discrepancy measure, the technique of ‘classification-based nearest neighbour classification’ for classes which are difficult to separate from others, and a novel approach for accessing the accuracy of OBIA classifications. Finally, this thesis makes a number of recommendations and elaborates promising starting points for further scientific research.:1. Introduction 2. Geodata and reference data 3. Object-based image analysis (OBIA) 4. Optimization of segmentation parameters 5. Feature selection and threshold determination 6. OBIA classification: rule set development and realisation 7. Classification results 8. Spatial farmland typology 9. Spatially explicit planning scenarios of rural livelihoods 10. Discussion / Die vorliegende Arbeit untersucht räumlich-expliziten das stark strukturierte und dicht besiedelte Agrarland um den Kakamega Wald (Westkenia). Dabei kombiniert der interdisziplinäre Ansatz Methoden und Technologien verschiedener Wissenschaftsbereiche: die Fernerkundung mit der objekt-basierten Bildanalyse (OBIA), GIS und die räumlich-explizite Modellierung (Geoinformatik und Geographie) mit sozio- und agro-ökonomische Aspekten (Human- und Sozialwissenschaft) sowie der Kartographie. Zudem steht die Arbeit in Bezug zum Schutz der biologischen Vielfalt (Biologie). Ausgehend von einer Referenzdatenerfassung vor Ort und einer visuellen Bildinterpretation wurden räumlich sehr hochauflösende QuickBird-Satellitenbilddaten, die 466 km² des Agrarlandes abdecken, mit Hilfe von OBIA ausgewertet. In einem integrativen Ansatz wurden dabei statistische Verfahren und Expertenwissen kombiniert, um einen ausgefeilten Regelsatz zur Klassifizierung zu erzeugen. Das Klassifizierungsergebnis unterscheidet 15 Klassen der Landnutzung bzw. -bedeckung; zusammen mit zeitlich extrapolierten und räumlich neu verteilten Bevölkerungsdaten sowie sozio- und agro-ökonomischen Faktoren ermöglichte es, eine räumlich-explizite Typologie des Agrarlandes zu erstellen und Szenarien zum ländlichen Auskommen zu modellieren. Die Agrarlandtypologie unterscheidet zehn Landtypen: 3 Zuckerrohr-dominierte Typen (48% des Gebietes), 3 Tee-dominierte Typen (30%), 2 Übergangstypen (15%), 1 Typ steilen Geländes (2%) und 1 zentralen Typ (5%). Die Szenarien betrachten mögliche zukünftige Entwicklungen der Erträge und Preise der Hauptanbauarten Zuckerrohr, Tee und Mais. Von allen Agrarlandtypen ist der „marginal Zuckerrohr-dominierte Typ“ am besten gerüstet, um zukünftigen Problemen zu begegnen. Bezeichnend für diesen Typ sind – neben einer vergleichsweise geringen Bevölkerungsdichte – ein hoher Anteil an Nahrungsmittelanbau zusammen mit einem gemäßigten Anbau von exportorientierten Agrarprodukten. Als Teil der Forschungsarbeit werden verschiedene neuartige Methoden vorgestellt, u.a. ein neuer konzeptioneller Rahmen für das Kategorisieren von Studien zur Parameteroptimierung, die „area fitness rate“ (AFR) als neue Messgröße für Flächendiskrepanzen, die klassifikations-basierte Nächster-Nachbar Klassifizierung sowie ein Ansatz zum Bestimmen der Güte von OBIA-Klassifizierungen. Schließlich gibt die Arbeit eine Reihe von Empfehlungen und bietet vielversprechende Ausgangspunkte für weiterführende wissenschaftliche Forschungen.:1. Introduction 2. Geodata and reference data 3. Object-based image analysis (OBIA) 4. Optimization of segmentation parameters 5. Feature selection and threshold determination 6. OBIA classification: rule set development and realisation 7. Classification results 8. Spatial farmland typology 9. Spatially explicit planning scenarios of rural livelihoods 10. Discussion

Für die Beantwortung verschiedener Fragestellungen im Siedlungsraum werden kleinräumige Informationen zur Siedlungsstruktur (funktional, morphologisch und sozio-ökonomisch) benötigt. Der Gebäudebestand spielt eine besondere Rolle, da dieser die physische Struktur prägt und sich durch dessen Nutzung Verteilungsmuster von Wohnungen, Arbeitsstätten und Infrastrukturen ergeben. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung sind die Gebäude in ihrem Grundriss modelliert. Diese besitzen allerdings nur selten explizite semantische Informationen zum Gebäudetyp. Es stellt sich die Frage, ob und wie genau eine automatische Erkennung von Gebäudetypen unter Nutzung von Methoden der Geoinformatik, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens möglich ist. In diesem Buch werden methodische Bausteine zur automatischen Klassifizierung von Gebäudegrundrissen vorgestellt. Im Kern werden Fragen beantwortet zu den Datenanforderungen, der Gebäudetypologie, der Merkmalsgewinnung sowie zu geeigneten Klassifikationsverfahren und den Klassifikationsgenauigkeiten, die abhängig von Eingangsdaten, Siedlungstyp und Trainingsdatenmenge erzielt werden können. Der Random-Forest-Algorithmus zeigte die höchste Flexibilität, Generalisierungsfähigkeit und Effizienz und wurde als bestes Klassifikationsverfahren identifiziert. Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung kleinräumiger Informationen zur Siedlungsstruktur. Die entwickelte Methodik ermöglicht ein breites Anwendungsspektrum in der Wissenschaft, Planung, Politik und Wirtschaft (u. a. Stadt- und Regionalplanung, Infrastrukturplanung, Risikomanagement, Energiebedarfsplanung oder dem Geomarketing).:Vorwort .................................................................................................. I Danksagung ......................................................................................... III Kurzfassung und Thesen ....................................................................... V Abstract and Theses ............................................................................. IX Inhaltsverzeichnis ................................................................................ XV 1 Einleitung ............................................................................................ 1 2 Grundlagen zur Siedlungsstruktur .................................................... 11 3 Methodische Grundlagen der Mustererkennung .............................. 57 4 Forschungsstand .............................................................................. 95 5 Konzeptionelle Vorüberlegungen .................................................... 113 6 Mögliche Datenquellen zum Gebäudegrundriss .............................. 127 7 Entwicklung des Verfahrens ........................................................... 143 8 Ergebnisse und Diskussion ............................................................. 201 9 Schlussfolgerungen und Ausblick .................................................... 259 Literatur ............................................................................................. 275 Abkürzungsverzeichnis ...................................................................... 311 Abbildungsverzeichnis ....................................................................... 320 Tabellenverzeichnis ........................................................................... 323 Anhang A Datengrundlagen zur Siedlungsstruktur ......................................... 327 B Gebäudetypologie .......................................................................... 343 C Merkmale ........................................................................................ 349 D Entwicklung des Klassifikators ........................................................ 365 E Genauigkeitsuntersuchung ............................................................. 375 F Exemplarische Anwendung von BFClassTool ................................... 395 / 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.:Vorwort .................................................................................................. I Danksagung ......................................................................................... III Kurzfassung und Thesen ....................................................................... V Abstract and Theses ............................................................................. IX Inhaltsverzeichnis ................................................................................ XV 1 Einleitung ............................................................................................ 1 2 Grundlagen zur Siedlungsstruktur .................................................... 11 3 Methodische Grundlagen der Mustererkennung .............................. 57 4 Forschungsstand .............................................................................. 95 5 Konzeptionelle Vorüberlegungen .................................................... 113 6 Mögliche Datenquellen zum Gebäudegrundriss .............................. 127 7 Entwicklung des Verfahrens ........................................................... 143 8 Ergebnisse und Diskussion ............................................................. 201 9 Schlussfolgerungen und Ausblick .................................................... 259 Literatur ............................................................................................. 275 Abkürzungsverzeichnis ...................................................................... 311 Abbildungsverzeichnis ....................................................................... 320 Tabellenverzeichnis ........................................................................... 323 Anhang A Datengrundlagen zur Siedlungsstruktur ......................................... 327 B Gebäudetypologie .......................................................................... 343 C Merkmale ........................................................................................ 349 D Entwicklung des Klassifikators ........................................................ 365 E Genauigkeitsuntersuchung ............................................................. 375 F Exemplarische Anwendung von BFClassTool ................................... 395

The Distrito Federal in Western Central Brazil is characterized by a high share of urban population and a predicted growth of population. The corresponding increasing water consumption is associated with a falling groundwater table. The existing wastewater treatment plants could reach their capacity limits due to further increasing amounts of urban wastewater in conjunction with heavy precipitation events. During these events, untreated wastewater can become a contamination source for protected resources such as soil and water. This problem can be solved by soil aquifer recharge. This is a unique technique to take the load off the treatment plants, to store the water in the aquifer, and to improve the water quality during the soil passage. The controlled infiltration of pretreated municipal wastewater in the tropical soils can ensure the regional groundwater balance and backup high quality water as a suitable drinking water resource. The objective of the present thesis was to define suitable soils and areas for a soil aquifer treatment in the Distrito Federal to support the decentralized wastewater treatment management. For the identification of suitable soils, representative samples were taken. The soil samples were examined with respect to their pedological and geochemical properties. For the characterization of the unsaturated hydraulic conditions, in situ infiltration tests and a 3D infiltration monitoring were performed. Additionally, the retention potentials for sewage ingredients were determined for each soil with unsaturated, hydrochemical and geoelectrical column tests. Thus, it was possible to calculate the retention potentials of each soil against the wastewater content of an artificial wastewater. The artificial wastewater with known composition was infiltrated through the soil columns. The retention potentials of the soils were calculated by balancing the hydrochemical data. Afterwards, for the implementation of the hydraulic data and the data from the column tests, a utility analysis was performed to merge all parameters. Finally, the field and laboratory studies were combined within a GIS-based usability analysis to blend the determined parameter with geo-data to identify suitable areas for a soil aquifer treatment. Parameters as slope, land use and land cover were included in this analysis. After the evaluation of the hydrochemical balances, predominantly the younger soils turn out as suitable for an artificial recharge with water of impaired quality because of their high retention potential for TOC. The Gleissolo featured a retention potential of almost 100 % for TOC. However, a high hydraulic conductivity in the soils is necessary to ensure an effective artificial recharge. The Gleissolo featured the lowest measured hydraulic conductivity in the field test with 1,12 x 10-8 m/s. Due to the consideration of the determined hydraulic and hydrochemical data in the utility analysis, each parameter was weighted to embrace the requirement of an effective artificial recharge. The results of the laboratory and field tests have shown that the soil group of Latossolos is suitable for a soil aquifer treatment. These soils offer the best infiltration characteristics and a good retention potential against sewage ingredients for an effective artificial groundwater recharge with pretreated wastewater. Additional to that, slope, land use/land cover, depth of soil, and a defined distance to conservation area were considered in a GIS-based usability analysis. Additionally, the categorized soils from the utility analysis were included to identify suitable regions. The outcome of the thesis is a GIS-based usability analysis map which shows suitable areas for a soil aquifer treatment ranked by their category of suitability. Additionally, the thesis provides crucial evidences for soil parameters which have positive effects on wastewater infiltration. In addition, the 3D infiltration monitoring and the measured resistivity distribution showed that the gravitatively controlled infiltration influences only the soil zone immediately beneath the irrigation. Furthermore, it was found that the proxy of the geoelectrical resistivity is not (sufficiently) conclusive for the sorption potential of conductive wastewater ingredients. / O Distrito Federal, localizado no Centro-Oeste Brasileiro, é caracterizado por um intenso processo de urbanização o qual deve aumentar ainda mais nas próximas décadas. O correspondente crescimento no consumo de água está, também, associado ao rebaixamento dos níveis das águas subterrâneas. O atual sistema de tratamento de efluentes pode atingir seu limite de operação diante do crescimento demográfico e aumento de eventos extremos de chuva. Durante esses eventos, efluentes não tratados podem tornar-se uma fonte de contaminação aos recursos hídricos e solos. Uma solução é recarga artificial de águas subterrâneas. A mesma armazena o efluente pré-tratado nas águas subterrâneas e melhora a qualidade do mesmo durante o processo de percolação no solo. A infiltração controlada em solos tropicais pode contribuir para a qualidade das águas subterrâneas e balanço hídrico, servindo assim como fonte para o abastecimento de água. Essa tese tem como objetivo a identificação de áreas e solos propícios à recarga artificial de águas subterrâneas no Distrito Federal a fim de dar suporte à gestão decentralizada de tratamento de efluentes. Para a identificação dessas áreas, amostras representativas à diferentes tipos de solos foram obtidas. As amostras foram examinadas de acordo com suas propriedades pedológicas e geoquímicas. Para a caracterização das condições hidráulicas não saturadas, realizaram-se diversos testes de infiltração in situ, bem como o monitoramento 3D. Ainda, determinou-se para cada solo o potencial de retenção de poluentes através de testes de coluna insaturados, hidroquímico e geoelétricos. Dessa forma foi possível calcular os potenciais de retenção para cada solo quando utilizados efluentes sintéticos. Com base na contabilização de todos os dados hidroquímicos, calculou-se os potenciais de retenção de poluentes para o determinado efluente de composição conhecida. Mais a frente, para a implementação de dados hidráulicos e dados dos testes de coluna, utilizou-se uma análise de utilidade considerando todos os parâmetros. Finalmente, estudos de laboratório e campo foram combinados em uma análise baseada em sistema de informação geográfica (SIG). O mesmo permite o cruzamento de um determinado parâmetro obtido com uma base de dados georeferenciados (p. ex. classes de solos) a fim de identificar as áreas mais propícias. Parâmetros tais como declividade, uso e cobertura de solo foram incluídos nessa análise. Após a avaliação dos balanços hidroquímicos, identificou-se que os solos jovens possuem um alto potencial de retenção de carbono orgânico total (COT). Os mesmos mostraram-se adequados para recarga de águas subterrâneas com efluente residuário pré-tratado. Como exemplo, o Gleisolo apresentou um potencial de retenção de aproximadamente 100% de COT. No entanto, é importante lembrar que, a fim de garantir uma retenção efetiva, a condutividade hidráulica do solo deve ser alta. Nesse caso, o Gleisolo apresentou baixos valores no teste de campo com uma condutividade hidráulica de 1,12 x 10-8 m/s. Ainda, os dados hidráulicos e hidroquímicos medidos foram integrados à uma análise de uso-benefício. No caso, cada parâmetro recebe um peso de modo a atender às demandas de uma recarga efetiva de águas subterrâneas. Resultados mostram que o grupo de solo classificado com Latossolo é propício para a recarga de águas subterrâneas. O mesmo oferece a melhor característica de infiltração e potencial de retenção de contaminantes para uma recarga artificial com efluentes pré-tratados. Declividade, uso e ocupação de solo, profundidade do solo e uma distância devida de áreas de conservação foram contemplados na análise de utilidade baseada em SIG. Além disso, os colos caracterizados pela análise de uso-benefício foram incluídos com o intuito de identificar as regiões mais propícias para a prática. O resultado da tese é uma representação gráfica georeferenciada das áreas propícias para a aplicação de recarga artificial de águas subterrâneas. Ainda, a tese fornece evidências cruciais de parâmetros do solo que tem efeitos positivos na infiltração de efluentes pré-tratados. O monitoramento 3D de infiltração e a distribuição de resistividade medida mostram que infiltração controlada por gravidade influencia apenas a zona do solo imediata à superfície de irrigação. Mas a frente, foi determinado que o proxy da resistividade geoelétrica não é válido para o potencial de retenção de contaminantes condutores. / Der Distrito Federal ist durch eine starke Urbanisierung geprägt. Das ohnehin bereits starke Bevölkerungswachstum wird Prognosen zufolge weiter zunehmen. Der damit verbundene Anstieg des Wasserverbrauchs wird auch in absinkenden Grundwasserständen widergespiegelt. Weiterhin ist das westliche Zentralbrasilien aufgrund seiner Lage in den wechselfeuchten Tropen durch eine starke Saisonalität der Niederschläge geprägt. Das erhöhte Abwasseraufkommen in Verbindung mit extremen Niederschlagsereignissen kann zu einer deutlichen Überbelastung der vorhandenen Kläranlagen führen. In Extremsituationen kann ungeklärtes Abwasser in die Bodenzone gelangen und somit Schutzgüter wie Boden und Wasser kontaminieren. Eine effiziente Maßnahme gegenüber der unkontrollierten Versickerung von ungeklärtem Abwasser sowie zur Vorbeugung absinkender Grundwasserspiegel ist die gezielte Infiltration von vorbehandeltem Abwasser in Verbindung mit einer Grundwasseranreicherung. Diese Maßnahme umfasst einen zusätzlichen Reinigungsschritt des vorgereinigten Abwassers und dient zur Vorbeugung gegenüber absinkenden Grundwasserspiegeln. Ziel der Arbeit war es, geeignete Böden und Flächen für eine Grundwasseranreicherung mit vorbehandeltem Abwasser im Distrito Federal auszuweisen. Zur Identifizierung geeigneter Böden wurden repräsentative Bodenproben auf ihre pedologischen und geochemischen Eigenschaften hin untersucht. Zusätzlich wurden in situ Durchlässigkeitstests und ein Versickerungsmonitoring aufgebaut, um zur Klärung der Infiltrationseigenschaften beizutragen. Für die Laboruntersuchungen wurden die Bodenproben im Hinblick auf ihre Schadstoffrückhaltepotentiale untersucht. Dazu wurden kombinierte hydrochemische und geoelektrische sowie ungesättigte Säulenversuche durchgeführt. Dadurch war es möglich, Rückschlüsse auf die Sorptionsleistung der Böden gegenüber den Abwasserinhaltsstoffen einer künstlichen Abwasserlösung schließen zu können. Die Bodensäulen wurden mit einem künstlichen Abwasser mit bekannter Schadstoffzusammensetzung überstaut. Auf der Grundlage der Bilanzierung aller hydrochemischen Daten wurden die Schadstoffrückhaltepotentiale für die Abwasserinhaltsstoffe berechnet. Anschließend wurden die experimentell ermittelten Parameter in einer Nutzwertanalyse zusammengefasst, um so geeignete Böden für eine effiziente Grundwasseranreicherung mit vorbehandeltem Abwasser zu identifizieren. Abschließend wurden die Feld- und Laboruntersuchungen mit einer GIS-basierten Nutzbarkeitsanalyse komplettiert, um die gemessenen Parameter mit weiteren vorliegenden, räumlich aufgelösten Daten verschneiden zu können. In diese Analyse wurden Parameter wie Gefälle, Landnutzung und Landbedeckung einbezogen. Bei der Auswertung der hydrochemischen Bilanzen kristallisierten sich vorwiegend die jungen Böden aufgrund ihrer hohen Schadstoffrückhaltepotentiale als geeignete Böden für eine Grundwasseranreicherung mit vorbehandeltem Abwasser heraus. Exemplarisch wies der Gleissolo ein Sorptionspotential von fast 100 % für den Parameter TOC auf. Allerdings müssen Böden für eine effektive Grundwasseranreicherung mit vorbehandeltem Abwasser zusätzlich zu den hohen Sorptionsleistungen auch hohe hydraulische Durchlässigkeiten aufweisen. Für den Gleissolo wurde im Feldversuch die niedrigste hydraulische Durchlässigkeit von 1,12 x 10-8 m/s bestimmt. Durch die Einbindung der gemessenen hydraulischen und hydrochemischen Daten in eine Nutzwertanalyse konnten diese Parameter gewichtet werden, um so den Ansprüchen einer effektiven Grundwasseranreicherung gerecht zu werden. Im Ergebnis der durchgeführten Untersuchungen hat sich gezeigt, dass sich die Bodengruppe der Latossole besonders gut für eine Grundwasseranreicherung mit vorbehandeltem Abwasser eignet. Diese Böden weisen die besten Infiltrationsbedingungen sowie gute Sorptionseigenschaften für eine effizient gestaltete Grundwasseranreicherung auf. Mit Hilfe der GIS-basierten Nutzbarkeitsanalyse geografischer Parameter wurden Flächen ausgezeichnet, die sich in Bezug auf Gefälle, Landnutzung/Landbedeckung, Bodentiefe und einer adäquaten Distanz zu Schutzgebieten für eine Grundwasseranreicherung mit vorbehandeltem Abwasser eignen. Zusätzlich wurden die mit Hilfe der Nutzwertanalyse kategorisierten Böden in die Flächenidentifizierung einbezogen. Das Resultat dieser Arbeit liegt in Form einer Karte vor, in der die Gebiete, die für eine Grundwasseranreicherung mit vorbehandeltem Abwasser geeignet sind, nach Kategorien geordnet, verzeichnet sind. Zusätzlich dazu liefert die Arbeit entscheidende Hinweise auf Bodeneigenschaften, die sich positiv auf eine Abwasserinfiltration auswirken. Darüber hinaus konnte durch das geoelektrische 3D-Monitoring und der dabei gemessenen Verteilung des spezifischen elektrischen Widerstandes gezeigt werden, dass die Infiltration gravitativ gesteuert nur die Bodenzone direkt unterhalb der Verrieselung beeinflusste. Weiterhin wurde festgestellt, dass das Proxy des geoelektrischen Widerstandes im Labormaßstab nicht aussagekräftig genug ist, um Rückschlüsse auf die Sorption leitfähigkeitsrelevanter Abwasserinhaltsstoffe geben zu können.

Grundlage des Buches sind die Beiträge des 1. Dresdner Flächennutzungssymposiums. Dieses ist der Auftakt für eine zukünftig jährlich stattfindende Fachtagung, die Wissenschaft und Praxis zu Fragen der Erhebung, Entwicklung und Prognose der Flächennutzungsentwicklung zusammenführt. Das 1. Buch der beginnenden Reihe „Flächennutzungsmonitoring“ informiert über die amtliche Flächenstatistik einschließlich deren Datengrundlage und alternativer Datengrundlagen für die Flächenerhebung. In diesem Zusammenhang werden auch Indikatoren zur Beschreibung der Flächeninanspruchnahme und der Freiraumentwicklung vorgestellt. Da es hier auch immer wieder um Fragen der Visualisierung geht, werden Verfahren zur kleinräumigen Darstellung von Zustand und Entwicklung von Indikatoren auf verschiedenen räumlichen Ebenen bis hin zu Rasterkarten erläutert. Im abschließenden Beitrag geht es um die Konzeption eines Monitors der Siedlungs- und Freiraumentwicklung auf Grundlage von geotopographischen Basisdaten.