Das EAGLE-Konzept - ioer.de · EAGLE Konzept, Stephan Arnold, Statistisches Bundesamt 7. Dresdner Flächennutzungssymposium DFSN, 6. – 7. Mai 2015 Folie 5 Vielfältige Anwendungen

EAGLE Konzept, Stephan Arnold, Statistisches Bundesamt

7. Dresdner Flächennutzungssymposium DFSN, 6. – 7. Mai 2015 7. Dresdner Flächennutzungssymposium DFSN, 6. – 7. Mai 2015

Das EAGLE-Konzept Modellentwurf zur semantischen Integration

von Landbedeckungs- und Landnutzungsdaten

im europäischen Kontext

Stephan Arnold Statistisches Bundesamt


7. Dresdner Flächennutzungssymposium DFSN, 6. – 7. Mai 2015

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Vorab: Wer und was ist „EAGLE“?

EAGLE = EIONET Action Group on Land Monitoring in Europe

Zusammengesetzt im Wesentlichen aus

Land Monitoring-Experten und

Vertretern der Nationalen Referenzzentren zu Land Cover (NRC) aus dem Environmental Information and Observation Network der Europäischen Umweltagentur (EEA)

Gegründet 2009 aus Eigeninitiative heraus

Unabhängig von politischen Interessen

Offene „Mitgliedschaft“ begründet auf eigenem Interesse und Engagement

Zunächst keine Fremdfinanzierung, mittlerweile teilfinanziert durch Werkvertrag mit EEA



Gliederung

Allgemeine Anforderungen

Hintergrund und Ausgangssituation

Kriterien und Aufbau des Datenmodells

Anwendungsbeispiele des Modells

Zusammenfassung

Annex: Eurostat-Pilotstudie

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Anforderungen

Harmonisierte Statistik zu Landbedeckung und Landnutzung

Einheitliche Erfassungskriterien

Vergleichbare Mindesterfassungsflächengröße

Gemeinsamer Erfassungszeitpunkt, Bezugszeitraum

Vergleichbare inhaltliche Definitionen



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Vielfältige Anwendungen von Landbedeckungsdaten führen zu unterschiedlichen Klassifikationssystemen

Mischung von Landbedeckungs- und Landnutzungsklassen

Anwendungsbezogener Schwerpunkt auf einzelnen LB/LN-Kategorien

Mangelnde Vergleichbarkeit der Nomenklaturen erschweren Informationsaustausch zwischen Datensätzen

Nationale Behörden im Spannungsfeld zwischen …

Anforderungen auf nationaler Ebene bei gegebener Datenlage mit verfügbaren Datenquellen zu LB/LN und

Anforderungen auf europäischer Ebene (Europ. Kommission, DGs, EEA, Eurostat)

Hintergrund / Ausgangssituation



Klassifikation / Interpretation: Was war doch gleich... Wald, Gehölz, Baumgruppe? Kronendichte, Anzahl der Bäume, Stammumfang Mindestflächengröße / -breite Nutzung: Forst, Waldweide, Friedwald, Erholung Funktion: Habitat, Lawinenschutz, CO2-Senke

Brache? Ehemalige Nutzung

(Landwirtschaft, Wohnen, Industrie, etc.) Wie lange ungenutzt, 1 / 2 / 5 / 10 Jahre?

Gartenland/Schrebergärten? Nutzung zur Erholung, Freizeit, Landwirtschaft, Selbstversorgung

Bergbaufolgelandschaft / Renaturierung Grassland: landwirtschaftl. Nutzung oder Halde?

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Klassifikation und Interpretation

Präzise Angaben oder Auslegungssache? Gleicher Begriff – verschiedener Inhalt

Gleicher Inhalt – anderer Begriff

+ Unterschiedliche Interpretation der Definitionen

(Auslegungssache semantischer „Spielraum“)

=> konsistente / nicht konsistente Daten ?



Ein Brot (dt.) ist bread (en.) ist pain (fr.) ist pane (it.) ist pan (sp.) ist ein Brot … ?

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http://putzlowitsch.de/2009/08/26/kaffee-und-brot-zum-fruehstueck/



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Ein Brötchen ist … ein Weck ist

Rundstück ist eine Schrippe ist eine Semmel ist

… ?



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Charakterisierung Zutaten

Salz Weizen / Roggen Wasser Hefe E 510, …

Gewicht 1,5 Kilo 3 Pfund

Farbe hell dunkel

Andere Merkmale biozertifiziert gentechnikfrei

Nutzung Ernährung



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Charakterisierung Bewuchsform

homogen heterogen

Bewuchsdichte geschlossen spärlich

Standortbedingung feucht trocken basisch/sauer

Nutzung Weide, Grünfutter Erholung Sport Verkehr

Ökosystemtyp Feuchtgebiet, Sumpf



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Kriterien für Datenmodell

klare Trennung von LB- und LN-Informationen

Maßstabsunabhängigkeit

Objektorientierte Beschreibung anstelle Klassifikation

Vollständigkeit der Systematik im Sinne der LB und LN

Modellierung von zeitlichen Phänomenen unterschiedlicher Zeitskalen- und Intervalle

Anwendbarkeit auf nationaler UND europäischer Ebene



De-Komposition der Landschaft

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Von der Klassifikation zur Objekt-orientierten Beschreibung

Fotos: © Copyright Ursus Wehrli



LC

Parameter/ Intensität

LU

CH

De-Komposition der CORINE Land Cover-Klassen

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A.) LAND COVER Components – LCC Abiotisch (Künstlich + Natürlich), Vegetation, Wasserflächen B.) LAND USE Attribute – LUA Landwirtschaft, Forst, Wohnen, Verkehr etc.

C.) CHARACTERISTICS – CH weitere Informationen: räumliche Muster, zeitliche Muster, bio-physikalische Parameter, Ökosystemtypen, Anbaumethoden,

Struktur des EAGLE-Datenmodells



Beschreibung der Landschaft mit Hilfe von … Land Cover Components (LCC), Land Use Attributes (LUA) und Characteristics (CH)

CH

- ... - ... - ... - ...

CH

- ... - ... - ... - ...

LU Attributes (HILUCS)

LC Unit (1..* LCCs)

ABIOTIC LCCs (Artificial/Natural)

BIOTIC LCCs (Vegetation)

WATER LCCs

CH - ... - ...

Characteristics

CH

+

Struktur des EAGLE-Datenmodells

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+ + +



© Barbara Kosztra

Anwendungsbeispiel des Modells: Feuchtgebiet Landbedeckungskomponenten (LCC):

Stehendes Gewässer Schilf

Landnutzungsattribute (LUA):

Naturschutzgebiet, Erholungsgebiet Schilfernte

Weitere Charakteristika (CH):

Ökossystemtyp = Binnenfeuchtgebiet Salzgehalt < 0,1% (Süßwasser) Wasserregime = ganzjährig

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Land cover components (LCC): konventionelle Gebäude Laubbäume Grasartige Pflanzen Offene versiegelte Flächen

Land use attributes (LUA): permanente Wohnsiedlung Landwirtschaft, Eigengebrauch Straßenverkehrsnetz

Further characteristics (CH): Bodenversiegelungsgrad = 35% Muster der Bebauung = nicht durchgängig, Einzelhäuser

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© B. Kosztra

Anwendungsbeispiel des Modells: Dörfl. Siedlung



Momentane Situation in Europa

EEA CLC

ATKIS ALKIS DLM- DE

Urban Atlas HRL

FEtN Stat

LUCAS Europäische Ebene

Nationale Ebene

Bilaterale Zusammenhänge und Informationsströme

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Agrar Stat



Vision

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Aufbau eines vielseitig nutzbaren Land Monitoring Konzepts (EAGLE Konzept)

Datenmodell …

zur Aufnahme von LB/LN-relevanten Informationen zur Landschaft in Form von analytischer Beschreibungen und Parametern

als Übersetzungs-Werkzeug zwischen verschiedenen Klassifikationssystemen



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Polygone: Objektorientierte Abgrenzung Gridzelle: Deskriptive Charakterisierung regelmäßiger Bezugseinheiten

Grid-/Raster-Ansatz



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Raster: Einzelwert je Rasterzelle Original

Grid/Gitter: Multiple Information in jeder Grid-Zelle

+ + + +

...

Grid-/Raster-Ansatz



Grid-Ansatz: Nachteile

- Änderungen innerhalb Grid-Zelle schwierig zu verfolgen - Quadratische Form der Bezugseinheit ungewöhnlich für

Datennutzer, die Karte gewohnt sind. - Rückwärtige Kompatibilität mit älteren Datensätzen wie

CORINE Land Cover - Mögliche thematische Überlappung innerhalb Grid-Zelle

bei Verschmelzen von Daten aus unterschiedl. Quellen - Konglomerat unterschiedlicher Datenqualität von

unterschiedlichen Datenquellen

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+ Objektorientierte Landschaftsbeschreibung anstatt Klassifikation mit nur einer dominanten Klasse + Einfachere statistisch-analytische Auswerteverfahren durch stabile räumliche Bezugseinheit + integrierbare Fernerkundungsdaten + Folgt Prinzip des Bottom-up Approach + Integration vielfältigster Merkmale und Parameter

Grid-Ansatz: Vorteile

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European Level

National (A) Land Monitoring

Regional (a) Land Monitoring

National CLC

CLC

National & Sub-National Level

National (B) Land Monitoring

Regional (b) Land Monitoring

EAGLE Konzept

[C O P E R N I C U S]

LPIS HR Layers

Urban Atlas LUCAS

Integrationsschema für zukünftiges Land Monitoring-Rahmenkonzept in Europa

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Zusammenfassung und Ausblick

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Das Eagle Konzept...

ist Instrument zur semantischen Analyse von Klassendefinitionen (Inkonsistenzen: Overlaps, Gaps),

ist KEIN erneutes Klassifikationssystem, sondern Vehikel zur semantischen Harmonisierung

gibt flexiblen Rahmen zum Aufbau von deskriptiver semantischer Systematik von landbezogenen Datensätzen,

dient der Vermeidung redundanter Datenerhebungen,

lässt sich auf Raster-/Grid-Ansatz oder Polygone anwenden

folgt dem Prinzip des integrierten Bottom-up / Top-Down-Ansatzes im Europäischen Land-Monitoring-Prozess,

wird von EEA und Eurostat für zukünftige Initiativen untersucht und im Rahmen von Projekten unterstützt.



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EAGLE Datenmodell „Richtfest“ Version 2.3 EAGLE Meeting, Wien, 27.07.2012

http://sia.eionet.europa.eu/EAGLE

EAGLE Meeting, März 2015, Frankfurt am Main



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Literatur zu EAGLE



- Arnold, S., B. Kosztra, G. Banko, G. Smith, G. Hazeu, M. Bock, N. Valcarcel Sanz (2013):The EAGLE concept – A vision of a future European Land Monitoring Framework. In: R. Lasaponara, L. Masini and M. Biscione (Eds.), Towards Horizon 2020: Earth Observation and Social Perspectives. 33th EARSeL Symposium Proceedings, S. 551-568. EARSeL and CNR, Matera.

- Arnold, S., Kosztra, B., Banko, G., Milenov, P., Smith, G., Hazeu, G. (2014): Explanatory Documentation of the EAGLE Concept. EEA, Copenhagen.

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Literatur zu EAGLE


7. Dresdner Flächennutzungssymposium DFSN, 6. – 7. Mai 2015 7. Dresdner Flächennutzungssymposium DFSN, 6. – 7. Mai 2015

Vielen Dank für Ihr Interesse! EAGLE website: http://sia.eionet.europa.eu/EAGLE Stephan Arnold Telefon: +49 (0) 611 / 75 2849 [email protected] www.destatis.de



Annex: Eurostat-Studie zur Bereitstellung harmonisierter Landbedeckungs- und Landnutzungsstatistiken für LUCAS

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LUCAS Felderhebung (land use / cover are frame survey)

Koordination durch Eurostat, gemäß Bedarf der EU-Komm.

Europaweit durchgeführte Erfassung der Landbedeckung und Landnutzung (LB/LN)

Drei-jähriger Erfassungszyklus: 2006 / 2009 / 2012 / 2015

Punktstichproben-basierte Geländeerhebung orientiert an regelmäßigem Gitternetz (2x2 km)

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Projektziel der -Pilotstudie

Semantische Harmonisierung zwischen nationalen und Europäischen LB/LN-Statistiken

Verbesserung der Konsistenz zwischen nationalen Daten und europäischen Ergebnissen (LUCAS)

Reduktion des Aufwandes bei LUCAS-Geländekartierung

Einbindung nationaler Initiativen (Geodaten und Flächenstatistiken) in pan-europäische Erhebungsvorgänge

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Projektlaufzeit, Projektteilnehmer Projektplan: 18 Monate Laufzeit Berichte zu Methodik, Datenqualität,

Projektabschluss Finanzierung: Eurostat Grant (bei 10 % Eigenanteil)

Grant holder: PT, NO, NL, DE, PL, IT, EL

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Nationaler Ansatz

Untersuchung des Informationsgehaltes verschiedener Datenquellen zur separaten Betrachtung der Landbedeckung und Landnutzung

Prüfung von Möglichkeiten und Grenzen der Herleitung harmonisierter Statistiken zur LB/LN aus nationalen Datenquellen

Geobasisdaten: ATKIS, ALKIS,

DLM-DE

Amtl. Statistik: Flächenstatistik,

Agrarstatistik

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Nötige Arbeitsschritte…

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… zur Herleitung von europäischen LB/LN-Statistiken aus nationalen Datenquellen: Semantische Transformation (Umsteigeschlüssel) zwischen

Quell- und Ziel-Objektarten

Aufbereitung der Flächengrößen der Quell-Objektarten

Verknüpfung der semantischen Zuweisung mit den Flächensummen zwischen Quell- und Ziel-Objektarten

Analyse der semantischen Zuweisungsgenauigkeit und Plausibilität der Flächensummen und Anpassung der semantischen Transformation

Iterativer Prozess

Themenbezogene Glättung und Bereinigung der Ergebnisse



Workflow Ableitung der Flächengrößen

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II. Semantische Transformation

QOA - ZOA

I. Flächen-größen QOA

III. Flächen-Verknüpfung QOA - ZOA

V. Analyse & Plausibilität

IV. Flächen-Summen

ZOA

VI. Gesamtflächen

Ableitung

QOA = Quell-Objektart ZOA = Ziel-Objektart



Europäische Ziel-Ebene

ALB BO ALKIS

National Quell-Ebene

ATKIS DLM-DE

LUCAS

STT (a) STT (b) STT (c) STT (d) STT (e)

Umsteigeschlüssel von Definitionen der Quell-Objektarten zu den Definitionen der Ziel-Objektarten, eindeutige oder mehrdeutige Zuweisungen

Semantische Transformationstabelle (STT)

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Literatur zur Eurostat-Studie



- Arnold, S. (2015): Bereitstellung harmonisierter Landnutzungs- und Landbedeckungsstatistiken - Pilotstudie zur Unterstützung der europäischen LUCAS-Erhebung In: Wirtschaft und Statistik (WISTA), Heft 2/2015, S. 67-79. Statistisches Bundesamt, Wiesbaden.

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Literatur zur Eurostat-Studie

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