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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
EAGLE Konzept, Stephan Arnold, Statistisches Bundesamt
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Folie 2
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
Folie 3
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Folie 4
Anforderungen
Harmonisierte Statistik zu Landbedeckung und Landnutzung
Einheitliche Erfassungskriterien
Vergleichbare Mindesterfassungsflächengröße
Gemeinsamer Erfassungszeitpunkt, Bezugszeitraum
Vergleichbare inhaltliche Definitionen
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Folie 5
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
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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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Folie 7
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 … ?
Folie 8
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Folie 9
Ein Brötchen ist … ein Weck ist
Rundstück ist eine Schrippe ist eine Semmel ist
… ?
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Folie 11
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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Folie 12
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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Folie 13
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
Folie 14
Von der Klassifikation zur Objekt-orientierten Beschreibung
Fotos: © Copyright Ursus Wehrli
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LC
Parameter/ Intensität
LU
CH
De-Komposition der CORINE Land Cover-Klassen
Folie 15
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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
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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
Folie 17
+ + +
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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
Folie 18
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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
Folie 19
© B. Kosztra
Anwendungsbeispiel des Modells: Dörfl. Siedlung
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Momentane Situation in Europa
EEA CLC
ATKIS ALKIS DLM- DE
Urban Atlas HRL
FEtN Stat
LUCAS Europäische Ebene
Nationale Ebene
Bilaterale Zusammenhänge und Informationsströme
Folie 20
Agrar Stat
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Vision
Folie 21
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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Folie 22
Polygone: Objektorientierte Abgrenzung Gridzelle: Deskriptive Charakterisierung regelmäßiger Bezugseinheiten
Grid-/Raster-Ansatz
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Folie 23
Raster: Einzelwert je Rasterzelle Original
Grid/Gitter: Multiple Information in jeder Grid-Zelle
+ + + +
...
Grid-/Raster-Ansatz
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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
Folie 24
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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
Folie 25
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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
Folie 26
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Zusammenfassung und Ausblick
Folie 27
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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Folie 28
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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Folie 29
Literatur zu EAGLE
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- 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.
Folie 30
Literatur zu EAGLE
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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 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
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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
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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
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- 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