Versiegelung: Erfassung und Bewertung versiegelter Flächen aus hochauflösenden Luftbildern
Versiegelte Areale wie befestigte Verkehrsflächen, Parkplätze, Industriegebiete, Flughäfen und Gebäude führen zu Umweltproblemen wie erhöhtem Oberflächenabfluss, verminderter Grundwasserneubildung und Überwärmung. Die Lokalisierung und Quantifizierung dieser Flächen aus Luftbildern ist für die Bewertung der Flächennutzung und der Umweltauswirkungen für Planungsbüros, Umweltbehörden, Kommunen und Umweltverbände von großer Bedeutung. Die Firma mundialis hat einen Versiegelungsprozessor entwickelt, der mittels maschinellen Lernens digitale Orthophotos (DOPs) und Satellitenbilder analysiert und verschiedene Oberflächenklassen erkennt.
Der Prozessor basiert auf Verfahren der Fernerkundung und nutzt OpenStreetMap-, ALKIS- und Sentinel-2-Daten zur automatisierten Klassifikation. Die erkannten Oberflächenklassen umfassen versiegelte Flächen (Straßen und Wege), Gebäude, ungebundenen Boden, Wasser, Waldvegetation und Nichtwaldvegetation. Die Ergebnisse können in gängigen Geodatenformaten oder als OGC-Webservice bereitgestellt werden.
Der Versiegelungsprozessor ist derzeit für die Bundesländer verfügbar, die die notwendigen Geodaten als Open Data zur Verfügung stellen. Die Ausweitung auf weitere Bundesländer ist abhängig von der Beschaffbarkeit von Eingangsdaten.
Als zukünftige Erweiterung arbeitet mundialis an einem „Street Surface Mapping“-Projekt, das die bestehende Versiegelungsklassifikation verfeinert und weitere Oberflächenkategorien innerhalb der versiegelten Flächen (Straßen und Wege) identifiziert, wie z.B. asphaltierte, gepflasterte und betonierte Straßen, gepflasterte Wege und Parkplätze. Auch dieses Projekt basiert auf Deep-Learning-Verfahren und der Analyse von Luftbildern und Infrarotdaten.
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