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Umweltatlas Berlin

06.10 Gebäude- und Vegetationshöhen (Ausgabe 2014)

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Objektbasierte Klassifizierung

Auf der Grundlage der vorliegenden digitalen Luftbilder sowie des nDOM und unter Zuhilfenahme der ALK-Gebäudedaten können die einzelnen Objektklassen definiert werden. Die objektbasierte Klassifizierung ist ein mehrstufiges Verfahren. Die einzelnen Schritte werden hierarchisch entlang eines sog. Process Tree (vgl. Abb. 9) bearbeitet und gespeichert und sind somit in späteren Anwendungen (etwa im Rahmen eines Monitoring durch eine Veränderungsanalyse) wieder einsetzbar.

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Abb. 9: Für die objektbasierte Klassifizierung entwickelter Regelbaum (Process Tree) (Ausschnittsdarstellung) (DLR 2013)

Die Klassifizierung gliedert sich in die folgenden Auswertungsschwerpunkte:

Zunächst werden zwei Hauptklassen unterschieden (Gebäude und Vegetation). Zusätzlich werden weitere Unterklassen in Form von Höhenstufen jeweils für die Vegetation und die Gebäude erstellt, wobei die Gebäude auch noch in weitere semantische Klassen unterteilt sind (z. B. Garagen, Schuppen, Gartenhäuser und geplante oder im Bau befindliche Gebäude).

Erfassung der Gebäude

Im Gebäudebereich sind verschiedene Objektklassen zu unterscheiden, die auch im weiteren Verfahren und für die Datenhaltung im GIS getrennt bleiben sollen:

  • ALK-Ebene Gebäude, getrennt nach:
    • vorhanden
    • geplant/ im Bau
    • gesonderte Erfassung der Nutzungsarten Garagen, Schuppen, Garten- und Wochenendhäuser
    • Sonderfall "Dachfläche unter Baum"
  • ALK-Ebene Topographie (Brücken, oberirdische Bahngelände)
  • Hochbauten, die nicht in der ALK sind, getrennt nach:
    • Schuppen/ Gartenhäusern innerhalb des ALK- Objektschlüssels "Klein-, Schrebergarten- oder Laubenkolonie"
    • Gebäuden
  • Begrünte Dächer, getrennt nach Lage auf:
    • Gebäuden in der ALK
    • Gebäuden außerhalb der ALK

In einer generalisierten Segmentierung werden anhand von bestimmten Homogenitätskriterien die höheren Gebäude von den niedrigeren getrennt. Anschließend erfolgt eine feinere Segmentierung, um die Vegetation von den anthropogenen Objekten abzugrenzen. Hierzu sind benachbarte Pixel, die bestimmte Homogenitätskriterien erfüllen, zu immer größeren Segmenten zusammengefasst. Dies geschieht solange, wie ein festgesetzter Homogenitätsschwellenwert nicht überschritten wird. Verteilt über die ganze Szene wachsen alle Segmente simultan, was gewährleistet, dass sie ähnliche Größen haben und dadurch vergleichbar sind (Baatz, Schäpe 2000).

Die Klassifizierung der vermessenen Gebäude erfolgt unter Zuhilfenahme des ALK-Gebäudelayers, so dass zum Beispiel auch größere Dachüberstände, die in den Luftbilddaten erfasst werden, herausgerechnet werden können. Zusätzlich sind Brückenobjekte sowie oberirdische Bahnanlagen unterschiedlicher Ausprägung (vor allem Bahnhöfe und aufgeständerte Gleisanlagen) als Teil der ALK-Topographie erfasst.
Niedrige Bauten wie Schuppen, Garagen oder Lauben, die zum Teil durch Interpolationsregeln des Oberflächenmodells nicht ausmaskiert werden, können anschließend anhand der entsprechenden Schlüssel aus dem Objektschlüsselkatalog (OSKA) der ALK bestimmt werden. Die spätere Höhenzuweisung findet in diesem Fall nutzungsbezogen statt (Geschossigkeit = 1 * 2,8 m).
Ebenfalls eine eigene Objektklasse stellt die ALK-Ebene "Geplante Gebäude" dar, die geplante oder im Bau befindliche ober- und unterirdische Gebäude umfasst. Bei diesen Objekten - rund 1.400 im Stadtgebiet laut ALK Stand Juni 2010 - sind keine abschließenden Höhen bestimmbar. Sie bieten sich besonders für eine spätere Veränderungsanalyse an (vgl. Abb. 10). Allerdings ist hierbei zu beachten, dass bauliche Veränderungen bzw. Neubaumaßnahmen weit zahlreicher stattfinden, als dies im ALK-erfassten Datenbestand dokumentiert ist.

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Abb. 10: Zwei Klassifizierungsbeispiele für Gebäude der Objektklasse 'geplante oder im Bau befindliche Gebäude' (Stand 06/2012); links und mittig: einzelne klassifizierte Segmente sowie rechts als jeweils zusammengefasstes Objekt; obere Reihe ein Beispiel für laufende Baumaßnahmen, unten ein zum Befliegungszeitpunkt 09/2010 bereits fertig gestelltes Gebäude (DLR 2013)

Genauso umfassend sind alle Gebäudeobjekte erfasst, die nicht Teil der ALK-Strukturen sind, aber bauliche Objekte darstellen. Am Beispiel der Objektklasse "Schuppen/ Gartenhäuser" in Lauben- und Kleingartenkolonien soll die Kleinteiligkeit des Vorgehens illustriert werden, um noch vor der Erstellung der Vegetationsmaske möglichst alle bebauten Bereiche weitgehend fehlerfrei zu klassifizieren. Im Falle der niedrigen Gartenhäuser und Lauben wurden vor allem deren Formeigenschaften genutzt, um sie von Straßen und Wegeflächen abzugrenzen (vgl. Abb. 11).

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Abb. 11: Klassifizierungsschritte zur Bestimmung der Objektklasse Lauben/ Gartenhäuser außerhalb der ALK-Erfassung:
a) bis zu diesem Schritt erreichte Klassifizierung der Vegetationsmaske überlagert mit dem Echtfarben-RGB-Luftbilddatensatz;
b) lagegetreuer Ausschnitt des Oberflächenmodells nDOM - keine Höhen für die Gartenhäuser direkt ableitbar;
c) erster Klassifizierungsversuch ergibt Fehler im Bereich der Straßen;
d) abschließender Klassifizierungsschritt mit Bereinigung um die Straßenanteile
(DLR 2013)

Für Gebäude, die in der ALK vorhanden sind, erfolgt die Darstellung der Gebäudehöhen abschließend auf Grundlage der ALK-Gebäudeumringe und ihrer Geschosslinien. Hierfür werden zunächst die Gebäudepolygone der ALK mittels der Geschosslinien in ALK-Gebäudeteile geteilt. Die Höhen der Gebäudesegmente werden anschließend anteilig auf diese ALK-Gebäudeteile aggregiert (Abb. 12).

Die Darstellung der mittleren Höhen der ALK-Gebäude erfolgt somit auf Grundlage der ALK-Geometrien. Gebäude, die nicht in der ALK vorhanden sind, werden weiterhin mittels der Gebäudesegmente dargestellt.

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Abb. 12: Aggregation der Höhen der Gebäudesegmente auf die ALK-Gebäudeteile;
links: Gebäudesegmente; rechts: ALK-Gebäudeteile

Erfassung der Vegetation

Nach der Klassifizierung der Gebäudeobjekte erfolgt die Klassifizierung der Vegetationsmaske. Durch die vorherige Multiresolution Segmentation (MRS) sind die vorhandenen Objekte sehr feingliedrig, weshalb die differenzierte Vielfalt der vorkommenden Vegetation dargestellt werden kann. Die in der digitalen Fernerkundung übliche Methode der Vegetationsextraktion basiert auf einem Vegetationsindex, der sich durch die in den Luftbildern erfassten Kanäle Rot (R) und nahes Infrarot (nIR) berechnet. Dieser Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI) ergibt sich wie folgt:

NDVI = (nIR - R) / (nIR + R).

Der Index nutzt die Gegebenheit aus, dass die vitale Vegetation besonders hohe Werte im nahen Infrarot Bereich aufweist, während sie im roten Spektralbereich viel niedrigere Werte hat. Diese Konstellation findet sich in keiner weiteren Objektklasse wieder, wodurch eine einfache Trennung der Vegetation von anderen Klassen gewährleistet wird (Albertz 2001).

Um die vorkommenden Vegetationsstrukturen und -höhen zu erfassen, wird eine Contrast Split Segmentation (CSS) durchgeführt. Dadurch kann die Vegetationsmaske in niedrige und erhöhte Vegetation unterteilt werden. Das resultierende und detaillierte Ergebnis bietet eine geeignete Grundlage für die nachfolgenden Berechnungen bezüglich der weiteren Differenzierung der Vegetationshöhenangaben. Dazu wird die Methode der Multi Threshold Segmentation (MTS) eingesetzt. Dieses Verfahren nutzt die Pixelwerte des nDOM und unterteilt die bereits vorhandenen Segmente entlang der vorgegebenen neun Höhenstufen vergleichbar der Erstellung einer Höhenlinienkarte (vgl. Abb. 13).

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Abb. 13: Ergebnis der Multi Threshold Segmentation - Unterteilung der Vegetation in neun Höhenstufen (DLR 2013)

Um auf die differenzierte Vielfalt der Vegetation noch kleinteiliger eingehen zu können, werden die nun vorhandenen neun Vegetationshöhenstufen unter der Berücksichtigung von Höhenstrukturen weiter unterteilt. Mithilfe der bereits beschriebenen MRS kann so festgestellt werden, welche unterschiedlichen Vegetationsstrukturen vorhanden sind (vgl. Abb. 14).

Abbildung 14 - Thumbnail
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Abb. 14: Ergebnis der Unterteilung in Vegetationsstufen mithilfe der Multiresolution Segmentation (b und c) innerhalb der einzelnen Höhenstufen aus der vorangehenden Multi Threshold Segmentation (a, vgl. Abb. 13) (DLR 2013)

Begrünte Dachflächen

Im Zusammenhang mit Maßnahmen zur Anpassung an den Klimawandel oder dem Bemühen um nachhaltige Konzepte zur Regenwasserbewirtschaftung wird der ökologische Wert von Gründächern verstärkt diskutiert. Berlin besitzt zwar eine lange Tradition bei der Begrünung von Dachflächen, jedoch liegt bis heute keine flächendeckende Kartierung dieser Dachformen vor.

Bei der im Rahmen des Projektes durchgeführten Ersterfassung wird nicht nach unterschiedlichen Intensitäten der Dachbegrünung wie etwa intensiv genutzten Dachgärten oder ausschließlich bemoosten Dachflächen unterschieden (vgl. Abb. 15). Die alleinige Überschneidung der Vegetationsmaske mit dem Gebäude-Layer auf Grundlage der ALK dient der Einstufung als begrüntes Dach, liefert jedoch noch kein eindeutiges Ergebnis. Hierbei wird nicht auf nebenstehende Vegetation Rücksicht genommen, welche teilweise die Dächer verdeckt und somit das Ergebnis etwas verfälscht.

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Abb. 15: Begrünte Dachflächen durch die Verschneidung der Vegetationsmaske mit dem ALK Gebäude-Layer (DLR 2013)

Um die Vegetationsobjekte, die Dachteile verdecken und keine begrünten Dachflächen darstellen, zu klassifizieren, wird die Klasse begrünte Dächer auf die Unterschiede im nDOM und im NDVI zu den angrenzenden Objekten untersucht. Weisen die Objekte der Klasse 'begrünte Dächer' nur einen geringen Höhenunterschied zu den benachbarten Baumobjekten und einen höheren zu den Gebäudeobjekten sowie sehr ähnliche spektrale Eigenschaften zu den Bäumen auf, werden sie iterativ in die Klasse 'Vegetation verdeckt Dachteile' verschoben. In Abbildung 16 ist anhand des beigefügten nDOM-Abbildes die Notwendigkeit dieser Klassenbildung deutlich zu erkennen. Für den Fall, dass sie als Gebäude klassifiziert bleiben, würden sie zur Verfälschung der durchschnittlichen Gebäudehöhe führen.

Abbildung 16 - Thumbnail
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Abb. 16: Klassifizierungsergebnis der Klasse "Vegetation verdeckt Dachteile" (abschließende Darstellung unten rechts) (DLR 2013)

Die klassifizierten begrünten Dächer weisen noch einige weitere Fehler auf, die über spektrale Analysen der Nachbarsegmente weitgehend behoben werden können. Für eine sehr genaue Detektion begrünter Dachflächen hinsichtlich ihrer Abgrenzung, ggf. auch ihres Vegetationsbestandes reichen die im Rahmen des Projektes durchgeführten Analysen nicht aus. Sie geben aber bereits weitgehend vollständig einen Überblick über die generell begrünten Dachflächen. Die Ersterfassung im Innenstadtbereich ergibt, dass auf den bearbeiteten 445 km² rund 10.000 Dachflächenbereiche (nicht gleichzusetzen mit Gebäuden) in unterschiedlichen Intensitäten begrünt sind. Aufgrund der schlechteren Auflösung der im Außenbereich verwendeten Datengrundlage konnten in der Projektphase 2 die Information über die Dachbegrünung nicht mit zufriedenstellender Genauigkeit gewonnen werden. Deshalb werden begrünte Dachflächen im Außenbereich nicht gekennzeichnet.

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