15.03.2023 –, Hörsaal 3 (0119)
Der Regionalverband Ruhr (RVR) möchte seinen Mitgliedern den Gebäudebestand im Verbandsgebiet bereitstellen. Die mundialis GmbH & Co. KG entwickelte im Auftrag des RVR ein Verfahren zur möglichst automatisierten Gebäudedetektion und Veränderungen im Raum. Es wurde ein Workflow unter Einsatz der Software GRASS GIS (Linux-Ubuntu-Distribution) entwickelt. Das Ergebnis ist ein Vektordatensatz, der u. a. auch Informationen zur Anzahl der Stockwerke des erkannten Gebäudes beinhaltet.
Der Regionalverband Ruhr (RVR) mit Sitz in Essen ist der Zusammenschluss der elf kreisfreien Städte und vier Kreise des Ruhrgebietes bzw. der Metropole Ruhr (ca. 4.500 km2). Im Zentrum des gesetzlichen Auftrags des RVR steht das Wohl der Metropole Ruhr. Dabei fungiert der RVR als Netzwerker, Koordinator, Impulsgeber, Dienstleister oder Projektträger. In seiner Tätigkeit als Dienstleister möchte der RVR seinen Mitgliedern eine Datenbasis zum Gebäudebestand im Verbandsgebiet bereitstellen. Ziel ist es, den Gebäudebestand möglichst aktuell zu halten und jährlich zu berechnen. Dieser soll dann den Kommunen im Verbandsgebiet als Eingangsdatensatz für diverse Projekte dienen. Derzeit wird das Tool hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit weiterentwickelt.
Die Gebäudedetektion wird überwiegend mit Hilfe des open-source verfügbaren Geographischen Informationssystems (GIS) GRASS GIS (Geographic Resources Analysis Support System) durchgeführt. Die Installation erfolgt in einer Linux-Ubuntu-Distribution. Sämtliche Daten, die in GRASS GIS genutzt werden, liegen in einer GRASS-Datenbank (grassdb) in GRASS-spezifischen Formaten. Als Eingangsdaten werden Digitale Orthophotos (DOP) und 2,5D-Punktwolken aus den jährlichen RVR-Luftbildbefliegungen, Flächennutzungsdaten (FNK) des zu untersuchenden Jahres sowie bei Bedarf Referenzdaten – beispielsweise ALKIS-Gebäudedaten – genutzt. Bei beiden Luftbilddatensätzen liegen jeweils ein roter, ein grüner, ein blauer Kanal sowie ein Kanal im Bereich des nahen Infrarots (RGBI) vor. Für die Verarbeitung dieser Daten müssen vorab einmalig unter anderem die von der mundialis GmbH & Co. KG entwickelten GRASS-Addons r.import.dgm_nrw, r.import.ndom_nrw, r.extract.buildings und v.cd.buildings installiert werden.
Im ersten Schritt werden alle DOP-Kacheln zu einer gemeinsamen GeoTIFF-Datei mit 0,5 Metern räumlicher Auflösung zusammengefügt. Im nächsten Schritt werden die 2,5D-Punktwolken in GRASS GIS importiert und daraus ein Digitales Oberflächenmodell (DOM) im Rasterformat gerechnet, ebenfalls mit einer räumlichen Auflösung von 0,5 Metern. Anschließend werden die übrigen Vektordatensätze FNK und ALKIS-Referenz in GRASS importiert. Die vier Kanäle des DOP-Mosaiks (RGBI) werden als einzelne Rasterkarten angezeigt. Die Gebäudedetektion stützt sich vor allem auf Höhendaten und Werte des Vegetationsindex Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Der NDVI wird auf Basis des roten und des infraroten Kanals des DOP-Mosaiks berechnet. Mit Hilfe des erzeugten DOM-Mosaiks wird für die Berechnung der relativen Oberflächenhöhen ein normalisiertes Digitales Oberflächenmodell (nDOM) erstellt. Dabei bezieht das Tool r.import.dgm_nrw automatisch die benötigten Kacheln des Digitalen Geländemodells (DGM) Nordrhein-Westfalens, zur Verfügung gestellt von Geobasis NRW, mit einer Gitterweite von einem Meter für die Berechnung. Die Gebäudedetektion erfolgt schließlich regelbasiert. Dabei extrahiert das Tool r.extract.buildings potenzielle Gebäude im Vektorformat anhand ihrer Höhe im nDOM sowie auf Basis des NDVI-Wertes. Gebäude werden dabei von Vegetation anhand eines NDVI-Schwellenwerts unterschieden. Das Ergebnis ist ein Vektordatensatz, der sowohl Spalten zu nDOM-Statistiken als auch eine Spalte mit der geschätzten Etagenzahl beinhaltet, ausgehend von einer durchschnittlichen Etagenhöhe von drei Metern. Final kann bei Bedarf der Datensatz mit den identifizierten Gebäuden mit einem Referenzdatensatz im Vektorformat – zum Beispiel ALKIS-Daten – verglichen werden. Das Tool erzeugt dabei einen Vektordatensatz, der die Flächen beinhaltet, die entweder nur im Ergebnis oder nur im Referenzdatensatz vorliegen.
Open Source Entwickler GIS / Fernerkundung, Big Data Analysen
Geographin mit Schwerpunkt Fernerkundungsverfahren, seit 2022 Teil des Teams 9.3 Geodaten, Stadtplanwerk, Luftbilder des Regionalverbands Ruhr
Geographin im Referat Geoinformation und Raumbeobachtung des Regionalverbands Ruhr (RVR)