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Klassifikation von Gebäudetypen
Analyse von Landbedeckungsdaten und Liegenschaftsgrenzen zur Identifikation von Bauweisen
Kristin Kalian
Art der Arbeit
Diplomarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie
Betreuer*in
Wolfgang Kainz
DOI
10.25365/thesis.17895
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29230.11826.995670-7
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Im Bereich der Raumplanung sowie beim städtischen Siedlungsmonitoring sind Fernerkundungsdaten einfach essentiell. Die Lage von verschiedenen Gebäudetypen, bebauten Flächen und die Nachfrage nach derzeit verfügbaren Bauplätzen stellen eine wichtige und integrale Information für die Regionalpolitik dar. Österreich hat eine lange Tradition im Einsatz von Landnutzungsdaten, jedoch sind die verfügbaren Datensätze meist überholt und entsprechen nicht mehr den heutigen Anforderungen.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Methode, die es erlaubt, unterschiedliche Bauweisen von Gebäuden zu erkennen. Als Ergebnis sollte für jede bebaute Liegenschaft der Gebäudetyp vorliegen, der über ein Regelsystem auf der Grundlage von Grundfläche, Lage und Höhe festgestellt wurde. Acht Kategorien werden für die Klassifikation ausgewählt: Einfamilienhaus, Doppelhaus, Reihenhaus, Mehrfamilienhaus, Blockrandbebauung, Industrie- und Gewerbehallen, Hochhäuser und Nebengebäude. Die Methodik beruht auf der Integration der Parameter Lage, Grundriss und Höhe von Gebäuden aus Landbedeckungsdaten sowie den Liegenschaftsgrenzen aus der DKM. Durch die Kombination von Landbedeckungsdaten und Liegenschaftsgrenzen sollte es möglich sein, Bebauungsstrukturen von offener bis geschlossener Bauweise abzuleiten. So kann etwa die Differenzierung von angrenzenden Häusern oder Reihenhäusern nur durch die Integration von Liegenschaftsgrenzen erreicht werden. Zusätzliche Parameter sind Grundriss und die Anzahl der Gebäude je Grundstück, sowie der Grünflächenanteil.
Die Implementierung des Regelsystems erfolgt im GIS, beginnend mit einer Verschneidung von Landbedeckungsdaten und Liegenschaftsgrenzen und wird durch eine räumliche Verschneidung fortgesetzt, um Informationen aus beiden Datensätzen zu erhalten. Die Klassifikation besteht aus drei Iterationsprozessen, die nach jedem Durchlauf erneut angepasst werden. Nach dem dritten Iterationsprozess konnte eine Abdeckung von 97,95% erzielt werden, 2,05% aller Gebäude blieben unklassifiziert. Auf der Basis von 10% aller Gebäude ist eine Genauigkeitsanalyse durchgeführt worden und hat eine Genauigkeit von 88,07% erzielt.
Das Testgebiet erstreckt sich über Teile von Klagenfurt (vor allem Annabichl – Welzenegg – St. Peter), der Hauptstadt von Kärnten. Das Ergebnis der Klassifikation ist ein Modell, welches im ArcGIS 9.2 implementiert und auf den LISA (Land Information System Austria) Daten getestet wurde.
Abstract
(Englisch)
For questions in the context of spatial planning, urban settlement monitoring using remote sensing data is essential. The location of various building types, reserved areas, and their future demand in urban settlements are integral information for regional policy. Land cover data represent an important basis for the fulfillment of numerous analyses. Austria has a long tradition regarding the application of land use data, however most of the available data sets do not meet today’s requirements and have become outdated.
The objective of this study is to develop a method which permits identification of different building types. Eight categories were chosen for the classification: detached house, semi-detached house, terraced house, apartment building, perimeter block development, large storage building (typical for industry/trade), high-rise building, and adjoining building. The methodology relies on integrating location, surface, and height parameters from the buildings of the land cover data with plot boundaries from the cadaster. The combination of these data enables the derivation of building structures, from open to closed coverage types. The differentiation of semi-detached and terraced houses can only be achieved by the integration of plot boundaries. Additional parameters are footprint and number of buildings in each plot boundary, as well as the green-area ratio. Small building objects of less than 35 m² are eliminated from the data set.
Implementation in GIS starts with an intersection of land cover data with the plot boundaries and proceeds with a spatial join in order to get information from both data sets. The final classification is based on predefined rules referring to a set of selected parameters for each building type. Applying this rule set to the study area results in a total coverage of over 97,95% leaving less than 2,05% of the buildings unclassified. Accuracy assessment is based on a random sample of 10% of all buildings, indicating that 88,07% of the building objects are classified correctly.
The test area covers a part of Klagenfurt, Carinthia, including the quarter Annabichl – Welzenegg – St. Peter. The result of the classification approach is a model, which was implemented in ArcGIS 9.2 and tested on LISA (Land Information System Austria) data.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
classification building types land cover data plot boundaries coverage type urban development urban settlement monitoring
Schlagwörter
(Deutsch)
Klassifikation Gebäudetypen Landbedeckungsdaten Liegenschaftsgrenzen Bauweise Siedlungsstruktur Siedlungsmonitoring
Autor*innen
Kristin Kalian
Haupttitel (Deutsch)
Klassifikation von Gebäudetypen
Hauptuntertitel (Deutsch)
Analyse von Landbedeckungsdaten und Liegenschaftsgrenzen zur Identifikation von Bauweisen
Paralleltitel (Englisch)
Advanced classification of urban form - Integrated analysis of land cover and plot boundaries for building type identification
Publikationsjahr
2011
Umfangsangabe
XV, 112 S. : Ill., graph. Darst., Kt.
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Wolfgang Kainz
AC Nummer
AC09003537
Utheses ID
16032
Studienkennzahl
UA | 455 | | |