Different Approaches for Urban Habitat Type Mapping – the Case Study of Berlin and Seoul

(221Wörter) Satellite remote-sensing data for urban land-cover and land-use mapping has been investigated over a long time using increasingly more powerful data and more sophisticated techniques. Well-established methods for surveying urban habitats such as aerial photography have to be replaced now for updating previous results. At present additional benefits result from high resolution airborne scanner and satellite data. In this study primarily HRSC-AX and satellite data (QuickBird, IKONOS) are compared. Both visual and automatic interpretation using ERDAS Imagine and eCognition were tested. Study areas offering particular challenges concerning urban green and classification of sealing have been selected in Berlin and Seoul, representing different starting positions according to existing data, mapping methods and urban structures. For the purpose of updating the urban habitats in the study area Berlin the HRSC -AX imagery were classified by a combined approach of visual and automatic pixel-based classification. In Seoul, QuickBird and IKONOS images were classified by a stepwise pixel and segment-based method. As a result of these two case studies potentials of new remote sensing techniques and sensors for mapping urban habitats could be show n. Advantages and disadvantages e.g. colour shift, shadows or inclined recording of the available new data sets are discussed. Over all the visual interpretation of both aerial scanner and satellite data was best suited for habitat type mapping in the two study areas. KURZFASSUNG: (180 Wörter) Seit langem wird die Nutzung der Satellitenfernerkundung für Landnutzungskarten in Stadtgebieten erforscht, wobei immer bessere Daten und leistungsfähige Auswertungsmethoden zum Einsatz kommen. Bewährte Methoden der Neukartierung von Stadtbiotopen, meist auf der Basis von CIR-Luftbildern, müssen durch Fort schreibungsmethoden ersetzt werden. Gegenwärtig gelten höchstauflösende Daten, vom Flugzeug oder von Satelliten aufgenommen, als viel versprechend. In der hier vorgestellten Untersuchung werden HRSC-AX-, QuickBirdund IKONOS-Daten verglichen, wobei ERDAS Imagine und eCognition in Verbindung mit visueller und automatischer Auswertung zum Einsatz kommen. Die Untersuchungsgebiete in Berlin und Seoul bieten besondere Herausforderungen bezüglich der Kartierung von Stadtgrün und Versiegelung sowie Stadtstrukturen und Auswertungsmethodik. Zur Aktualisierung der Biotoptypen wurden in Berlin die HRSC -AX Daten mit Hilfe einer Kombination aus visueller Interpretation und pixel-basiertem Verfahren klassifiziert. In dem Untersuchungsgebiet Seoul kamen zur Klassifikation der IKONOSund QuickBirdDaten ein mehrstufiges pixelund segment-basiertes Verfahren zum Einsatz. Als Ergebnis der Studien werden die Potentiale der angewandten Methoden und eingesetzten Sensoren gezeigt. Neben den Vorteilen werden die Probleme wie Farbversätze, Schrägaufnahme und Schlagschatten diskutiert. Insgesamt zeigt die Studie, dass z. Z. die visuelle Interpretation der automatischen Klassifikation noch überlegen ist.