Geoportal  



 

Umweltatlas Berlin

01.02 Versiegelung (Ausgabe 2017)

Kartenansicht No English Text available Inhalt    zurück weiter

Methode

Das Auswertungsverfahren beruht auf der Verwendung von ALKIS- und weiteren Gebäudedaten für die bebaut versiegelten Flächen und auf der Analyse von hoch auflösenden multispektralen Satellitenbilddaten für die unbebaut versiegelten Flächen.

Es kam eine Sentinel-2A-Szene zum Einsatz. Im Klassifizierungsprozess werden Fachinformationen des Umweltatlas, des Informationssystems Stadt und Umwelt (ISU) sowie die bereits erhobenen Korrekturfaktoren, die aus Daten der Berliner Wasserbetriebe (BWB-Daten) entwickelt wurden, eingebunden.

Das Kartierungsverfahren gliedert sich in drei Auswertungsstufen:

  • Kartierung der bebaut versiegelten Fläche,
  • Kartierung der unbebaut versiegelten Fläche,
  • Ableitung des Versiegelungsgrads.

Die Versiegelungskartierung konzentriert sich auf die Block- und Teilblockflächen; Verkehrswege und Gewässerflächen bleiben unberücksichtigt. Die folgende Abbildung verdeutlicht den Einsatz der verschiedenen Fach-, Geo- und Satellitenbilddaten bei der Versiegelungskartierung von Berlin.

Der vollständige Abschlussbericht zur Versiegelungskartierung 2016 (Coenradie & Haag 2016) steht als pdf-Datei (5,8 MB) zur Verfügung.

Abbildung 2
Abb. 2: Schema des hybriden Kartierungsverfahrens

Kartierung der bebaut versiegelten Fläche

Die Abgrenzung der bebaut versiegelten Flächen erfolgte in der Ausgabe 2017 erstmals über zwei Datengrundlagen. Einerseits werden die ALKIS-Gebäudedaten genutzt. Da diese vor allem in Kleingartenanlagen Lücken aufweisen, wurden zusätzlich sogenannte NOT-ALK-Daten aus der Umweltatlaskarte "Gebäude- und Vegetationshöhen" (06.10, SenStadtUm 2014) verwendet. Die Einbindung der Gebäudedaten in den Kartierungsprozess bildete den ersten Baustein des hybriden Verfahrensansatzes. Für diese Flächen erfolgte keine Auswertung über Satellitenbilddaten.

Die Verwendung der zusätzlichen Gebäudedaten (NOT-ALK) hat Auswirkungen auf die Veränderungskartierung zwischen 2011 und 2016 und erfordert eine besondere Beachtung. Durch die verbesserte Datengrundlage des Gebäudebestandes ändert sich der Anteil der bebaut versiegelten Fläche auch für in der Realität unveränderte Blöcke (Pseudo-Veränderungen). Dies trifft auf 718 Blöcke zu. Bei 424 Block- und Teilblockflächen hat sich zwischen 2010 und 2015 die ISU-Blockgeometrie in der Flächengröße mit mehr als 10 % stark verändert. Auch hier können Pseudo-Veränderungen in der Versiegelungskartierung auftreten.

Kartierung der unbebaut versiegelten Fläche

Für die Kartierung der unbebaut versiegelten Fläche diente ein Klassifizierungsansatz, in den Satellitenbilddaten (Sentinel-2A) und Geo-Daten (Gebäudedaten, ISU) einflossen und miteinander kombiniert wurden.

Die Satellitenbildauswertung gliedert sich in die folgenden Auswertungsschwerpunkte.

Fernerkundungsrelevante Kategorisierung der Flächentypen

Zur Verbesserung der Kartierungsergebnisse erfolgte eine Kategorisierung der ISU-Flächentypen nach den fernerkundungsrelevanten Kriterien Bebauungshöhe, Vegetationshöhe, Reflexionseigenschaften, Heterogenität und Relief sowie der durchschnittlichen Versiegelungsgrade des Altdatenbestandes (2001). Dies gewährleistet räumlich getrennte Teilklassifizierungen und eine jeweils optimierte Methodenauswahl. Es wurden 18 Kategorien ausgewiesen.

Spektrale Klassifizierung der unbebauten Fläche

Mit Hilfe einer automatischen Klassifikation wurden die vom Sensor des Satelliten erfassten Daten weiterverarbeitet. Zunächst wurde der Vegetationsgrad der unbebauten Blockanteile mittels des Normalisierten Vegetationsindexes (NDVI) ermittelt.

NDVI steht für "Normalized Differenced Vegetation Index" zu deutsch: "normalisierter differenzierter Vegetationsindex".
Der Index beruht auf der Tatsache, dass Vegetation im sichtbaren Spektralbereich (Wellenlänge von etwa 400 bis 700 nm) relativ wenig und im darauf folgenden nahen Infrarot-Bereich (Wellenlänge von etwa 700 bis 1300 nm) relativ viel Strahlung reflektiert. Dabei ist die Reflexion im nahen Infrarot stark mit der Vitalität einer Pflanze korreliert - je vitaler die Pflanze, desto größer ist der Anstieg des Reflexionsgrades in diesem Spektralbereich. Andere Oberflächenmaterialien, wie Boden, Fels oder auch tote Vegetation, zeigen keinen solchen kennzeichnenden Unterschied des Reflexionsgrades beider Bereiche. Dieser Umstand kann folglich dazu dienen, mit Vegetation bedeckte von unbedeckten Flächen zu unterscheiden und zudem auf die photosynthetische Aktivität, Vitalität sowie Dichte der Vegetationsdecke zu schließen. Durch die Normierung ergibt sich ein Wertebereich zwischen -1 und +1, wobei positive Werte nahe 1 auf "viele, gesunde, photosynthetisch aktive Pflanzen pro Fläche" hindeuten (u. a. Hildebrandt 1996).

Speziell untersucht werden mussten weiterhin besonders relevante Oberflächenmaterialen, wie Sand, Asche und Tenne, Gleisschotter, Kunstbeläge sowie beschattete Flächen, die häufig fehlerhaft ausgewertet werden.

Abbildung 3 zeigt die spektrale Klassifizierung, die sich in sechs Teilauswertungen gliedert.

Abbildung 3
Abb. 3: Schema der spektralen Klassifizierung der unbebauten Flächen

Aus den zu ermittelnden Vegetationsgraden pro Pixel werden schrittweise die Versiegelungsgrade abgeleitet. Das Verfahren basiert auf folgenden Annahmen:

  • Es besteht ein linearer Zusammenhang zwischen NDVI und Vegetationsgrad: je höher der NDVI-Wert, desto mehr (vitale) Vegetation ist vorhanden.
  • Es besteht eine hohe negative Korrelation zwischen Vegetationsgrad und Versiegelungsgrad.

Vegetationsfreie Oberflächen (Vegetationsgrad 0 %) werden in niedrigen bis sehr niedrigen Index-Werten wiedergegeben. Weitergehende Unterscheidungen von versiegelten und unversiegelten Bereichen sind mittels NDVI nicht sicher möglich.

Vollständig von grüner Vegetation bedeckte Oberflächen (Vegetationsgrad 100 %) wie Wälder oder Grünland werden überwiegend in hohen bis sehr hohen Index-Werten wiedergegeben. Diese Bereiche wurden als unversiegelt eingestuft.

Das Problem der lokalen Verdeckung von versiegelten Flächen durch Baumkronen ist über die Auswertung von Satellitenbilddaten nicht lösbar. Um diesen "Fehler" zu verringern, wurden mit Hilfe der ISU-Daten kontextbezogene Korrekturfaktoren ermittelt und angewendet. Methodisch anspruchsvoll war das Erfassen und Unterscheiden von Abstufungen des Vegetationsgrades (Vegetationsgrad > 0 % und < 100 %). Mittlere Index-Werte dominierten. Es war zu berücksichtigen, dass gleiche Index-Werte aus unterschiedlichen Mischsignaturen hervorgehen können.

Die vorliegende Verfahrensentwicklung griff diese Unterschiede auf: NDVI-Werte, die auf teilweise vegetationsbedeckte Flächen hinweisen (Vegetationsgrad > 0 %), wurden differenziert betrachtet und in der regelbasierten Klassifizierung je nach Flächentyp-Kategorie oder Flächentyp unterschiedlichen Versiegelungsgraden zugeordnet.

Aufbauend auf diesen Ansatz wurden 12 NDVI-Kategorien festgelegt (vgl. Tabelle 2).

Im Rahmen der Veränderungskartierung sollen die Versiegelungsgrade von 2011 mit denen von 2016 verglichen werden. Dabei müssen die spektralen Eigenschaften und phänologischen Gegebenheiten der Satellitenbildszenen vergleichbar sein. Ein Vorteil der Versiegelungskartierungen von 2011 und 2016 ist dabei, dass beide Szenen im Mai aufgenommen wurden und die Phänologie einander ähnelt. Die 2016er Satellitenbildaufnahme konnte daher auf die vorhandene Referenz-Szene von 2011, die sogenannte Masterszene, geometrisch und auch radiometrisch angepasst werden.

Gleisschotter sollte im Rahmen der Nutzung der Versiegelungsdaten unterschiedlich bewertet werden können. Für einige Fragestellungen werden diese Areale als versiegelt betrachtet, für andere wird ihnen eher der Charakter unversiegelter Flächen zugesprochen. Daher wurden entsprechende Flächen innerhalb von Gleisanlagen separat erfasst. Es wurde eine Klasse "Gleisschotter" ausgewiesen, die optional beiden Versiegelungskategorien zugewiesen werden kann.

Durch die räumliche Verzahnung der Materialien Eisen, Schotter, teilweise auch Holzschwellen ergab sich eine tendenziell charakteristische Reflexion von Gleisschotter. Die Erfassung wurde durch eine klassentypisch spektrale Heterogenität erschwert. Insbesondere die Abgrenzung zu versiegelten Oberflächen wie Straßen war nicht sicher möglich. Um Fehlkartierungen zu vermeiden, erfolgte die Kartierung von Schotter ausschließlich innerhalb der Flächentypen "Bahnanlagen ohne Gleiskörper" und "Gleiskörper". Zusätzlich wurde das Bahn-Streckennetz der K5 genutzt, wodurch auch die mit Baumkronen überdeckten Gleise ermittelt werden konnten.

Die korrigierten Teilklassifizierungen wurden zu einem Datensatz zusammengeführt, der auf Pixelbasis die Grundlage für die nachfolgende regelbasierte Klassifizierung bildete. Kartierte Sandflächen, Kunstbeläge sowie Gleisschotter wurden mit den bebaut versiegelten Gebäudeflächen zur klassifizierten Gesamtblockfläche aggregiert.

Die Klasse "Schatten" blieb von anderen Klassen weiterhin separiert.

Kartenansicht No English Text available Inhalt    zurück weiter

umweltatlas_logo_klein