Cop4Stat und SDG –
Fernerkundung für die Statistik Sylvia Seissiger [Cop4Stat],
Patrick Knöfel [SDG]
Bundesamt für Kartographie und Geodäsie
Nationales Forum für Fernerkundung und Copernicus , 27.-29.11.2018, Berlin
Stephan Arnold
Statistisches Bundesamt
© Statistisches Bundesamt (Destatis) & Bundesamt für Kartographie und Geodäsie
Inhalt
Anforderungen der Statistik
Eurostat LUCAS Felderhebung
LUCAS Pilotstudie
Cop4Stat_2015plus
Exkurs: SDG
Ausblick
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Anforderungen
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Harmonisierte Statistik zu Land Cover (LC)
und Land Use (LU)
Kriterien bei Datenerfassung
Vergleichbare MMU Vergleichbare Erfassungszeitpunkte / Intervall Vergleichbare Definitionen des Dateninhalts
Bereitstellung von Flächenstatistik für nationale und
internationale Belange
CLC/
EEA
Topogr.
ATKIS
Kataster
ALKIS
Flächen
Stat
Eurostat Europ.
Ebene
Länder-
Ebene
Amtliche Flächenstatistik beruht auf Katasterdaten (ALB/ALKIS) Getrennter Datenfluss zwischen Topographie und Kataster (bisher)
LBM-
DE
Flächen
Stat
Bundes-
Ebene Agrar
Stat
Copernicus
BWI
LUCAS | Forest Agrar |
Datenfluss von nationaler zur europäischen Ebene
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Eurostat LUCAS Erhebung
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LUCAS (Land Use / Cover Area Frame Survey)
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Koordination durch Eurostat, gemäß Bedarf der EU-Kommission
Europaweit durchgeführte Erfassung der Landbedeckung
und Landnutzung (LB/LN)
Drei-jähriger Erfassungszyklus: 2006 / 2009 / 2012 / 2015 / 2018
Punktstichproben-basierte Geländeerhebung orientiert an regelmäßigem
Gitternetz (2x2 km)
Quelle: Eurostat LUCAS Foto Viewer, https://ec.europa.eu/eurostat/web/lucas/lucas-photo-viewer ; Eurogeographics; OpenStreetMap
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~ 270,000 points in Europe
Quelle: GeoBasisDE
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Verteilung der LUCAS-Punkte, Ausschnitt Südhessen Deutschland
E
W
N
S
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Quelle: Eurostat LUCAS Overview https://ec.europa.eu/eurostat/web/lucas/overview
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S
W
E
N
A00 ARTIFICIAL LAND A10 Roofed built-up areas
A20 Artificial non-built up areas
A30 Other built-up areas
B00 CROPLAND B10 Cereals
B20 Root crops
B30 Non-permanent industrial crops
B40 Dry pulses, Vegetables and flowers
B50 Fodder crops
B70 Permanent crops: fruit trees, nuts
B80 Other permanent crops
C00 WOODLAND
C10 Broadleaved woodland
C20 Coniferous woodland
C30 Mixed woodland
CXX Forest types
D00 SHRUBLAND D10 Shrubland with sparse trees
D20 Shrubland without trees
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E00 GRASSLAND E10 Grassland with sparse trees
E20 Grassland without trees/shrub
E30 Spontaneously re-vegetated surface
F00 BARE LAND, LICHENS / MOSS F10 Rocks and stones
F20 Sand
F30 Lichens and moss
F40 Other bare soil
G00 WATER SURFACES G10 Inland water bodies
G20 Inland running water
G30 Transitional water bodies
G50 Glaciers, Permanent ice and snow
H00 WETLANDS
G10 Inland wetlands
G20 Coastal wetlands
LUCAS Land Cover Classes
Vorläufer-Projekt
LUCAS Pilotstudie 2013-2014 [StBA]
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» Langfristige Ziele
» Semantische Harmonisierung zwischen nationalen und europäischen LB/LN-
Statistiken
» Verbesserung der Konsistenz zwischen nat. und europ. Ergebnissen
» Aufwandsreduktion bei LUCAS-Geländekartierung, bzw. Vermeidung
redundanter Erfassung zugunsten anderer Schwerpunkte
» Einbindung nationaler Initiativen (Geodaten und Flächenstatistiken) in
europäische Erhebungs- und Schätzverfahren
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LUCAS Pilotstudie (DE: 2013-2014)
LUCAS Bottom-up Pilotstudie (2013-2014) Ableitung von Informationen zu Landbedeckung und Landnutzung aus nationalen
Datenquellen über semantische Transformationstabelle (STT)
Europäische
Ebene:
ALB BO ALKIS Nationale
Ebene: DLM-DE
LUCAS
STT (a) STT (b) STT (c) STT (d)
Folie 14
Land cover area 2009 for LUCAS classes (in sqkm) depending on different data source
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ALB
2009
ALB_MVP
2009
Agrar
2010
LBM-DE
2009 LUCAS 2009
ARTIFICIAL LAND 41.004 24.512 2.877 30.036 24.375
CROPLAND 106.164 0 !! 117.788 127.688 118.128
WOODLAND 107.521 107.534 13.809 107.452 120.897
SHRUBLAND 620 620 0 963 2.087
GRASSLAND 71 0 !! 49.071 69.181 81.368
BARE LAND AND LICHENS 1.814 1.656 0 366 2.367
WATER 5.452 5.452 0 5.422 6.248
WETLAND 1.099 1.099 0 1.889 1.664
CROPLAND / GRASSLAND 53.064 0 0 0 0
CROPLAND & GRASSLAND 159299 0 166859 197349 199496
CROPLAND & nat VEGETATION 0 0 0 94 0
SHRUBLAND/GRASSLAND 0 0 0 7.172 0
Non-forest VEGETATION 26.470 185.741 327 0 0
Any VEGETATION 953 356 0 1.201 0
UNKNOWN 12.894 30.156 173.266 5.815 0
Total Area data source 357.125 357.125 357.138 357.665 357.134
Share of unique assigned areas 73,85% 39,45% 51,39% 96,04% 100,00%
Delta A
Delta B
59 %
110 % 111 %
99,9% 112 %
114 %
124 % 125 %
90 %
Cop4Stat_2015plus
2015-2018 [BKG u. StBA]
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COP4STAT_2015plus
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» Projektziel:
» Einsatzmöglichkeiten von Copernicus-Produkten für Informationsbedarf der
Statistik zur LB und LN
» Erfüllung der Anforderungen auf europäischer Ebene
(Eurostat: LUCAS): Trennung LB & LN, Ackerland/Grünland, Nutzungsintensität,
saisonale Muster
» Aufgreifen der LUCAS-Pilotstudie 2014: Welche existierenden nat. Quelldaten
eignen sich zur Füllung der LUCAS-Klassen
COP4STAT_2015plus
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» Projektpartner des Verbundvorhabens:
» Statistisches Bundesamt, Wiesbaden (StBA) [Konzept, Stat. Analyse]
» Bundesamt für Kartographie und Geodäsie, Frankfurt (BKG) [Prozessierung, Cal./Val.]
» Zeitplan:
» Projektskizze eingereicht 31.01.2014
» Förderantrag eingereicht 31.10.2014
» Projektlaufzeit Mai 2015 – September 2018
» Finanzierung:
» 2 x 3 Personenjahre (StBA, BKG)
» Copernicus Förderprogramm des BMVBS/BMVI & DLR
CLC/
EEA
ATKIS ALB/
ALKIS
Flächen
Stat
Eurostat Europ.
Ebene
Länder-
Ebene
Testen einer ergänzenden Datenquelle: Fernerkundung
LBM-
DE
Flächen
Stat
Bundes-
Ebene Agrar
Stat
Copernicus
LC/LU
Stat BWI
LUCAS | Forest Agrar |
Datenfluss von nationaler zur europäischen Ebene
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Vereinfachter Workflow Cop4Stat
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Semantische Transformation ATKIS -> LUCAS
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Vector data Artificial Land
Cropland Woodland Shrubland Grassland Bare Land
Water Surface Wetlands UNKOWN
Land Cover Info from Sat-imagery
Standardisierter Vergleich zwischen Datenquellen Thema: Waldflächen
HRL Forest 2012 (100x100m Raster cells)
Wald Nicht-Wald
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Standardisierter Vergleich zwischen Datenquellen Thema: Waldflächen
LBM-DE 2012 (1 ha MMU Polygons)
Wald Nicht-Wald
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Standardisierter Vergleich zwischen Datenquellen Thema: Waldflächen
Comparison grid 1 x 1 km (LBM-DE vs HRL)
Relativ weniger
Relativ mehr
Ähnlich
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Random Forest
/Decision Tree
Classification
Workflow
ATKIS Basis-
DLM
Training/
validation data
Transformation
to LUCAS
Sentinel-1,
Sentinel-2,
RapidEye
normalized Digital
Surface Model
(nDSM)
Vegetation
indices
Landcover
map
Digital Surface
Model (DSM)
Digital Terrain
Model (DTM)
Segmentation Leaf Area
Index
Validation
LBM-DE
2015 Input
Prepro-
cessing
Classifikation
Results
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Classification of buildings in Southern Hesse (Germany) with RapidEye and 3D-data Workflow (simplified)
RapidEye ( 6 timesteps 2015)
Vector Dataset 3D-data (LoD1)
Urban segments
Segmentation (eCognition)
LUCAS A11, A12
Spatial combination Extraction of height information
A11 Buildings with one to three floors A12 Buildings with more than three floors
(Source: https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home, mosaick of Sentinel-2 data, modified by BKG)
Study Area: Southern Hesse
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RapidEye tile
ID: 3262113
Area:
LoD1:
27,57 km²
RapidEye
segmentation:
34,28km²
Overestimation of area with segmentation: 24,3 %
Classification of buildings in Southern Hesse (Germany) with RapidEye and 3D-data
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Cropland (B00):
NDVI of one time step: <0.5
Woodland (C00):
nDSM > 5m
Shrubland (D00):
nDSM < 5 m
Grassland (E00):
nDSM < 1.5 m
NDVI of all time steps > 0.5
Water bodies (G00):
NDVI of one time step < 0.3
Skeleton Basis-DLM Imagery Segmentation
Labelling of segments based
on Basis-DLM
Training polygons
Segmentation and nDSM
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Analysis of Training Data
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Classification Results
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a) ATKIS-LUCAS-Transformation
Artificial Land
Cropland
Woodland
Shrubland
Grassland
Bare Soils
Water
Wetlands
Unknown
Classification Results
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b) Random Forest Classification
Artificial Land
Cropland
Woodland
Shrubland
Grassland
Bare Soils
Water
Wetlands
Unknown
Clasification Results
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Clasification Results
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b) ATKIS-LUCAS-Transformation
Clasification Results
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c) Random Forest Classification
Basis
-DL
M /
LB
M-D
E
Land Cover Classification, Results from RapidEye
Validation – Accuracy Assessment
a) without nDSM Artificial land Crop-land
Wood-land
Shrub-land
Grass-land
Water
bodies Total number
Producer’s
accuracy
Artificial land 39 2 9 1 3 0 54 0.72
Cropland 3 33 5 1 5 0 47 0.70
Woodland 0 0 1200 2 2 1 1205 1.00
Shrubland 1 0 31 4 5 0 41 0.10
Grassland 0 7 3 5 41 0 56 0.73
Water bodies 0 0 0 0 0 13 13 1.00
Total number 43 42 1248 13 56 14 1416
User’s accuracy 0.91 0.79 0.96 0.31 0.73 0.93
Overall accuracy 0.94
b) with nDSM Artificial land Crop-land Wood-land Shrub-land Grass-land Water
bodies
Total number
Producer’s
accuracy
Artificial land 42 2 4 4 0 0 54 0.83
Cropland 1 44 2 0 0 0 47 0.94
Woodland 0 0 1205 0 0 0 1205 1.00
Shrubland 4 1 0 31 5 0 41 0.78
Grassland 0 4 0 4 38 0 46 0.85
Water bodies 0 0 1 0 0 12 13 0.92
Total number 49 50 1212 39 44 12 1406
User’s accuracy 0.92 0.88 0.99 0.80 0.89 1.00
Overall accuracy 0.98
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Basis
-DL
M /
LB
M-D
E
Land Cover Classification, Results from Sentinel-1& -2
Validation – Accuracy Assessment
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A00 B10 B80 C10 C20 D00 E00 G00 Summe Prod. Acc.
A00 216675 1883 385 744 209 2568 6466 6 228936 0.95 B10 563 34522 137 24 14 70 1560 0 36890 0.94 B80 11 21 768 1 0 1 26 0 828 0.93 C10 383 81 37 64005 1191 1841 1713 2 69253 0.92 C20 222 34 2 2492 21053 480 1237 1 25521 0.82 D00 1441 144 62 2094 220 6070 3643 0 13674 0.44 E00 2039 1282 113 1533 236 1728 26720 2 33653 0.79 G00 67 16 3 0 0 204 372 1904 2566 0.74 Summe 221401 37983 1507 70893 22923 12962 41737 1915 411321 User Acc. 0.98 0.91 0.51 0.90 0.92 0.47 0.64 0.99 Overall Acc. 0.90
Statistische Analyse – Ergebnisvergleich
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0
100
200
300
400
500
600
700
800
ATKIS_2015 ALKIS_2016 LBM-DE_2015 LANDSAT_2015 SENTINEL-2_2015 SENTINEL-2_2016
Taus
ende
[ha]
Zusammenschau der Datenquellen und Bezugsjahre für Südhessen, Flächengrößen nach LUCAS-Klassen Level1 A00 ARTIFICIAL LAND
B00 CROPLAND
C00 WOODLAND
D00 SHRUBLAND
E00 GRASSLAND
F00 BARE LAND ANDLICHENS/MOSSG00 WATER AREAS
H00 WETLANDS
Z00 UNKOWN
TOTAL AREA
X
Statistische Analyse – Ergebnisvergleich (II)
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0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
ATKIS_2015 ALKIS_2016 LBM-DE_2015 LANDSAT_2015 SENTINEL-2_2015 SENTINEL-2_2016
Summenbalken der Flächenanteile in Südhessen nach LUCAS-Klassen Level1 je Datenquelle und Bezugsjahr
Z00 UNKOWN
H00 WETLANDS
G00 WATER AREAS
F00 BARE LAND ANDLICHENS/MOSSE00 GRASSLAND
D00 SHRUBLAND
C00 WOODLAND
B00 CROPLAND
A00 ARTIFICIAL LAND
X
Sentinel-2: Einfluss von Mischpixeln größer als bei RapidEye
Verbesserung durch Integration von zusätzl. Daten (Digital surface models)
RapidEye (5x5m) zeigt insgesamt leicht bessere Ergebnisse als Sentinel (10x10m)
Topographische Daten als Trainingsdaten führten zu unerwartet guten
Ergebnissen trotz Variationen des spektralen Signals innerhalb z.T. generalisierter
Polygone des Basis-DLM
Sentinel-2 Daten eignen sich prinzipiell, um LUCAS-Klassen daraus herzuleiten,
Genauigkeiten können noch verbessert werden, z.B. durch Verfeinerung der
semantischen Zuordnungen und der Trainingsdaten
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Technische Zusammenfassung Cop4Stat_2015plus
Exkurs: Globale Nachhaltigkeitsziele SDG
[BKG u. StBA]
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Folie 41
Inter-agency and Expert Group on Sustainable Development Goal
Indicators (IAEG-SDGs)
Working Group on Geo-spatial
Information (WGGI)
Working Group on Inter-linkages of SDG Statistics to
allow for Integrated Analyses in the Monitoring
Working Group on SDMX
Work stream Disaggregation
Drafting Group for the development of the
guidelines on data flow and global data reporting
Gremienstruktur unterhalb der IAEG SDG
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Kooperation/Testberechnung BKG u. StBA bei SDG-Indikatoren
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» 15.4.2 Green Mountain Cover Index
» Aufgabe: Anteil der begrünten Flächen in Bergregionen
» Testberechnung für Deutschland entsprechend den Definitionen der FAO (Unterteilung in
Höhenstufen, Landnutzungsklassen) durch BKG
» Eingangsdaten: LBM-DE, digitale Höhenmodelle, Geobasisdaten
» 11.7.1 Öffentlich zugänglicher Raum in Städten
» Testberechnung für Südhessen durch BKG entsprechend der UN-Habitat-Definitionen
» Eingangstestdaten BKG: Sentinel-2, LBM-DE2015, HRL Imperviousness
» Vergleich mit amtlicher Flächenstatistik als Eingangsdaten
Ausblick und Rundschau
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» Cop4Stat:
» Fernerkundung kann amtliche Statistik unterstützen
» Möglichkeiten des Abgleich und ins Verhältnis setzen zwischen Datenquellen
» Anpassung an Europäische Ebene und im Vergleich zu anderen EU-Staaten
» Mitarbeit in AdV PG LB/LN: Entwurf Neu-Strukturierung GeoInfoDok, Trennung
LB/LN
» Synergien mit Schwesterprojekt für Agrar-Statistik zur Ernteertragsschätzungen
» Fortführung der Erkenntnisse Cop4Stat, Ausrollen für gesamte Fläche DE
Ausblick und Rundschau
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» SDG:
» Nationalen Ebene: Memorandum of Understanding StBA & BKG
u.a. zur Kooperation bei einzelnen SDG-Indikatoren
» Internationale Ebene: Engagement innerhalb IAEG Working Group on GI,
Wissenstransfer zwischen UN-Mitgliedstaaten
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Stephan Arnold Telefon: 0228 / 99 643 - 8612 [email protected] www.destatis.de Sylvia Seissiger [Cop4Stat] Telefon: 069/ 6333 481 [email protected] www.bkg.bund.de
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Patrick Knöfel [SDG] Telefon: 069/ 6333 207 patrick.knö[email protected]