Indikatoren für Flächenversiegelung – auf Basis von Sentinel-2 Zeitreihen

Posted by EODC on Fri 01 December 2023

Flächenversiegelung

Flächenversiegelung zu erkennen, erfordert kontinuierliches Monitoring und stete Auswertung von aktuellen als auch historischen Daten.

In diesem Service werden Veränderungslayer / Indikationslayer für Bodenversiegelung basierend auf statistisch aggregierten und semantisch angereicherten Sentinel-2 Satellitenbilder entwickelt.

Indikatoren

Die Hauptindikatoren für derartige Veränderungen sind Vegetationsveränderungen /-verlust zu verschiedenen Zeitpunkten, die im Allgemeinen einer Flächenversiegelung vorausgehen. Hierfür werden dichte Zeitreihen herangezogen mit Hilfe deren die Vegetationszustände und Veränderungen erkannt werden können.

Folgendes Beispiel zeigt für die Jahre 2018, 2020 und 2022 (Analyseperiode jeweils gesamtes Jahr mit > 70 Satellitenbildern pro Jahr) ein Gebiet im Burgenland und visualisiert die Veränderungen als RGB Komposit. Die Farben können über den Farbwürfel auf der linken Seite den Vegetationsbestand durch die Zeit darstellen. Die dominierende Farbe bzw. Farbmischung gibt dabei an, ob z.B. nur in einem Jahr Vegetation vorhanden war (Rot/Grün/Blau Hauptfarben) oder in 2 Jahren (Farbmischungen) bzw. In allen 3 Jahren, was eine helle bzw. fast weiße Farbe ergibt. Flächen ohne Vegetation dagegen sind dunkel bis schwarz. Hierbei ist sind die landwirtschaftlichen Flächen als auch die Uferbereiche des Sees zu erkennen.

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Abbildung: Ausschnitt aus dem RGB Informations-Layer für das Burgenland der Veränderungsstatistiken der Vegetation aus allen Sentinel-2 Bildern der Jahre 2018, 2020 und 2022 in einem Layer zusammenfasst.

Dieser Indikator lässt sich für bebaute Gebiete verwenden, die dauerhaften Vegetationsverlust zeigen. Das nachfolgende Beispiel zeigt unterschiedliche Bauvorhaben, die ebenfalls farblich codiert den Baubeginn zeigen. Dadurch ist es möglich, aktueller und zeitlich genauer die Bauvorhaben zu erkennen und bestehende Datensätze zu aktualisieren.

image Abbildung: Ausschnitt aus dem RGB Informations-Layer im Vergleich zu einem Orthophoto. Über die Farbcodierung lassen sich anstatt bestehender Gebäude die (im Abfragezeitraum) neu gebaute Gebäude erkennen und deren Baubeginn festlegen.

Methodik

Sen2Cube.at ist ein für ganz Österreich verfügbarer semantischer EO Data Cube (Erdbeobachtungsdatenwürfel), bei dem sich alle seit 2015 aufgenommenen Sentinel-2 Satellitenbilder in der Cloud analysieren lassen. Im Gegensatz zu anderen Speichersystemen haben Data Cubes den Vorteil, dass der zu analysierende Bereich (räumlich und zeitlich) dynamisch ausgewählt werden können. Semantische Data Cubes ergänzen nun diese Flexibilität durch eine semantische Abfragemöglichkeit, die in dem ausgewählten Bereich direkt Analysen durchführen lässt. Hierbei sind keine Programmierkenntnisse oder zusätzliche Software erforderlich – alles kann über den Web-Browser oder GIS-Programme gemacht werden.

Die Flexibilität von Sen2Cube.at erlaubt es, Services zu definieren und in regelmäßigen Abständen für ganz Österreich zu berechnen. Je nach Bedarf können hierbei wesentlich aktuellere Daten (bis hin zur aktuellen Woche) als es andere Datenquellen möglich machen, abgefragt werden.

Zugriff

Der Zugriff auf bestehende Layer erfolgt sowohl über WMS und - geplant - auch über STAC. Da der Data Cube eine räumlich-zeitliche dynamische Abfrage ermöglicht, können neben den berechneten Layern auch aktuelle Daten bzw. von Benutzer*innen-definierte Gebiete und Zeiträume jederzeit on-demand berechnet werden.

Weiterführende Informationen

Gibt es unter https://sims.sen2cube.at