Flächenversiegelung in Thüringen - Thüringer Landesanstalt für ...

Außerdem können Verfahren zu verbesserten Ergebnissen
führen, die sich kompletter Fachschichten
mit versiegelungsrelevanter Information
bedienen. So können z. B. offensichtlich unversiegelte
Flächen der zu klassifizierenden Datenmenge
entzogen werden.
Natürlich variieren die Ergebnisse unter dem Einfluss
zahlreicher Parameter. Neben der angewendeten
Methodik bestimmen die Qualität des
Datenmaterials, der Aufnahmezeitpunkt, die Qualität
der Referenzflächen u. a. die zu erreichende
Klassifikationsgüte.
Die zu erreichende Genauigkeit bei der Bestimmung
des Versiegelungsgrades mittels Auswertung
multispektraler Scannerdaten kann mit vorsichtiger
Näherung auf mittlere Fehler von 10 bis
15 % für die Satellitensysteme und 5 bis ca. 15 %
für flugzeuggestützte Systeme eingegrenzt werden.
Bezogen auf räumliche Einheiten wie Siedlungsstrukturtypen
(Baublock, Großsiedlung) können
durchaus maximale Abweichungen von 30 % und
mehr auftreten (Tab. 8).
Tendenziell wächst der zu erwartende maximale
Fehler mit abnehmender Größe der beobachteten
Einzelfläche. Für Flächeneinheiten gleicher Ausdehnung
wächst er mit abnehmender geometrischer
Auflösung. Dies wird deutlich, wenn man die
Pixelfläche von >600 m² der Landsat TM-Daten
einer Baublockfläche von z. B. 2000 m² gegenüber
stellt. zwischen korrekter Wiedergabe des Versiegelungsgrades
und einer Fehlklassifikation der betreffenden
Pixel liegt ein schmaler Grad. Dies bedeutet,
das es nicht statthaft ist, einen mittleren Fehler von
10 % als absolutes Maß für eine beliebig kleine
Fläche des Untersuchungsgebietes zu verstehen!
Als weiteres Beispiel für die Einordnung der Ergebnisqualität
in Abhängigkeit von der geometrischen
Auflösung sei die Erfassung von Linienstrukturen
genannt. Straßen, deren Breite geringer ist als die
Auflösung der Bilddaten, können unter günstigen
Voraussetzungen (z. B. guter Kontrast zu umgebenden
Freiflächen) als versiegelte Fläche spektral
identifiziert werden. Die Abbildung folgt der Rasterung
und führt zu treppenförmiger Linienführung.
Die räumliche Trennschärfe wird so durch die Auflösung
begrenzt.
Flächenversiegelung in Thüringen 2000
Eine grundsätzliche Eignung der Auswertung multispektraler
Bilddaten für die Bilanzierung der Versiegelung
muss daher unter Einbeziehung des
verwendeten Datenmaterials relativiert werden. Als
Hilfsgröße kann ein Zielmaßstab hinzugezogen
werden. Er kann für die multispektralen Spot- und
Landsat TM - Daten mit £ (1:25.000) 1:50.000 und
für die hochauflösenden (> 1m) Flugzeugscannerdaten
mit ca. 1:10.000 angegeben werden.
Da inhaltliche Ableitungen aus der Versiegelungserhebung
flächenbezogen erfolgen, ist es
nicht ausreichend, das Ergebnis bezogen auf die
bewerteten Pixel darzustellen. Der Anwender benötigt
Zahlen für ein Einzugsgebiet, einen Stadtteil,
einen Baublock oder sonstige strukturelle Einheiten
mit denen er arbeiten muss. Aus Sicht des Verfassers
ist in Hinblick auf die praktische Verwertbarkeit
daher von größter Bedeutung, die Ergebnisse für
Raumeinheiten in Anlehnung an den Zielmaßstab
zu ermitteln und den zu erwartenden Fehler anzugeben.
Besonders im maßstäbigen Grenzbereich ist die
raumbezogene Bilanzierung unabdingbar. Hier
bieten sich, da der Schwerpunkt der Versiegelung
naturgemäß im Siedlungsraum liegt, ländliche und
städtische Siedlungsstrukturen an.
Im Idealfall ließe sich bei entsprechend hoher Anzahl
von Referenzflächen eine Standardisierung der
zu erwartenden Streuungsparameter für Siedlungsstrukturtypen
Thüringens erreichen. Dieses Ziel
könnte allerdings nur mit erheblichem Aufwand
erkauft werden. So ist ein möglichst hierarchisch zu
gliedernder Strukturtypenschlüssel, welcher alle
Siedlungsflächen beinhaltet, zu entwerfen. Außerdem
muss eine ausreichende Zahl von Referenzflächen
terrestrisch- und/oder mittels Luftbildinterpretation
erkundet werden.
M. Netzband (1998) konnte seine Auswertungsergebnisse,
die er für Dresden und Leipzig gewonnen
hat, denen einer umfangreichen terrestrischen
Erhebung gegenüberstellen (Tab. 8). Nach Mutmaßung
ermöglicht die zu geringe Stichprobenmenge
keinen allgemeingültigen Schluss. Dennoch gelingt
es ihm, die Transparenz für einen Anwender, der
Ableitungen auf dieser Flächenebene treffen muss,
deutlich zu erhöhen.
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