Vortrag

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
EAGLE Konzept, Stephan Arnold, Statistisches Bundesamt
7. Dresdner Flächennutzungssymposium DFSN, 6. – 7. Mai 2015
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
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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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Hintergrund / Ausgangssituation


Vielfältige Anwendungen von Landbedeckungsdaten führen zu
unterschiedlichen Klassifikationssystemen

Mischung von Landbedeckungs- und Landnutzungsklassen

Anwendungsbezogener Schwerpunkt auf einzelnen LB/LNKategorien

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)
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Klassifikation / Interpretation: Was war doch gleich...

Wald, Gehölz, Baumgruppe?





Brache?



Ehemalige Nutzung
(Landwirtschaft, Wohnen, Industrie, etc.)
Wie lange ungenutzt, 1 / 2 / 5 / 10 Jahre?
Gartenland/Schrebergärten?


Kronendichte, Anzahl der Bäume, Stammumfang
Mindestflächengröße / -breite
Nutzung: Forst, Waldweide, Friedwald, Erholung
Funktion: Habitat, Lawinenschutz, CO2-Senke
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 ?
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Ein Brot (dt.) ist bread (en.) ist pain (fr.)
ist pane (it.) ist pan (sp.) ist ein Brot … ?
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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
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De-Komposition der Landschaft

Von der Klassifikation zur Objekt-orientierten
Beschreibung
Fotos: © Copyright Ursus
Wehrli
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De-Komposition der CORINE Land Cover-Klassen
LC
LU
CH
Parameter/
Intensität
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Struktur des EAGLE-Datenmodells
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,
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Struktur des EAGLE-Datenmodells

Beschreibung der Landschaft mit Hilfe von …
 Land Cover Components (LCC),
 Land Use Attributes (LUA) und
 Characteristics (CH)
CH
- ...
- ...
CH
+
Characteristics
ABIOTIC LCCs
(Artificial/Natural)
+
LC Unit
(1..* LCCs)
LU Attributes
(HILUCS)
CH
BIOTIC LCCs
(Vegetation)
+
CH
WATER LCCs
- ...
- ...
- ...
- ...
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+
- ...
- ...
- ...
- ...
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Anwendungsbeispiel des Modells: Feuchtgebiet

Landbedeckungskomponenten (LCC):
 Stehendes Gewässer
 Schilf

Landnutzungsattribute (LUA):
 Naturschutzgebiet, Erholungsgebiet
 Schilfernte

© Barbara Kosztra
Weitere Charakteristika (CH):
 Ökossystemtyp = Binnenfeuchtgebiet
 Salzgehalt < 0,1% (Süßwasser)
 Wasserregime = ganzjährig
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Anwendungsbeispiel des Modells: Dörfl. Siedlung



Land cover components (LCC):
 konventionelle Gebäude
 Laubbäume
 Grasartige Pflanzen
 Offene versiegelte Flächen
Land use attributes (LUA):
© B. Kosztra
 permanente Wohnsiedlung
 Landwirtschaft, Eigengebrauch
 Straßenverkehrsnetz
Further characteristics (CH):
 Bodenversiegelungsgrad = 35%
 Muster der Bebauung = nicht durchgängig, Einzelhäuser
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Momentane Situation in Europa

Bilaterale Zusammenhänge und Informationsströme
Europäische
Ebene
Nationale
Ebene
Urban
Atlas
EEA
CLC
HRL
LUCAS
ATKIS
DLMDE
ALKIS
FEtN
Stat
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Agrar
Stat
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Vision

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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Grid-/Raster-Ansatz
Polygone: Objektorientierte Abgrenzung
Gridzelle: Deskriptive Charakterisierung regelmäßiger
Bezugseinheiten
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Folie 22
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Grid-/Raster-Ansatz
Original
Raster: Einzelwert je Rasterzelle
+
+
+
+
Grid/Gitter: Multiple Information in jeder Grid-Zelle
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...
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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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Folie 24
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Grid-Ansatz: Vorteile
+ 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
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Integrationsschema für zukünftiges Land
Monitoring-Rahmenkonzept in Europa
[C O P E R N I C U S]
European
Level
CLC
Urban
Atlas
HR
Layers
LPIS
LUCAS
EAGLE
Konzept
National (A)
Land Monitoring
National
&
Sub-National Level
National
CLC
Regional (a)
Land Monitoring
National (B)
Land Monitoring
Regional (b)
Land Monitoring
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Zusammenfassung und Ausblick
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
EAGLE Meeting, März 2015, Frankfurt am Main
http://sia.eionet.europa.eu/EAGLE
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Literatur zu EAGLE
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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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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
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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 LUCASGeländekartierung

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
Geobasisdaten:
ATKIS, ALKIS,
DLM-DE

Amtl. Statistik:
Flächenstatistik,
Agrarstatistik
Prüfung von Möglichkeiten und Grenzen der
Herleitung harmonisierter Statistiken zur LB/LN aus
nationalen Datenquellen
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Nötige Arbeitsschritte…
… 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
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Folie 37
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Workflow Ableitung
der Flächengrößen
I. Flächengrößen QOA
II. Semantische
Transformation
QOA - ZOA
III. FlächenVerknüpfung
QOA - ZOA
IV. FlächenSummen
ZOA
V. Analyse &
Plausibilität
QOA = Quell-Objektart
ZOA = Ziel-Objektart
VI.
Gesamtflächen
Ableitung
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Semantische Transformationstabelle (STT)
Umsteigeschlüssel von Definitionen der Quell-Objektarten zu den
Definitionen der Ziel-Objektarten, eindeutige oder mehrdeutige
Zuweisungen
Europäische Ziel-Ebene
LUCAS
STT (a)
STT (b)
STT (c)
STT (d)
STT (e)
ALB
BO
ALKIS
DLM-DE
ATKIS
National Quell-Ebene
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Literatur zur Eurostat-Studie
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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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