Automatische Erkennung von Dachbegrünung, Deckungsfläche und Vegetationstypen
Mit der globalen Erwärmung leiden die Stadtzentren zunehmend unter den Auswirkungen von Hitzeinseln. Die Vegetation ist als Bestandteil der städtischen Umwelt anerkannt und trägt zur Abkühlung bei. Daher trägt die Untersuchung von Dachbegrünungen dazu bei, die Grünkapazität einer Stadt zu ermitteln und zukünftige Massnahmen zur Gestaltung des städtischen Raums zu planen. Um Dachbegrünung in grossem Massstab genau zu identifizieren und zu quantifizieren, muss eine (halb-)automatische Verarbeitung entwickelt werden.
In Zusammenarbeit mit den Fachexperten des AWEL (Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft - Luft, Klima und Strahlung) des Kantons Zürich und des OCAN (Office cantonal de l'agriculture et de la nature) des Kantons Genf wurden drei progressive Schritte der Lösung identifiziert: die Erkennung von Dachbegrünungen, die Quantifizierung der Deckungsflächen und die Bestimmung des Vegetationstyps.
In einigen oder allen dieser Kantone wurden bereits Arbeiten in diese Richtung durchgeführt. Eine von der Stadt Zürich zwischen 2013 und 2015 durchgeführte Studie untersuchte über 140 Dächer und deren Vegetation. In Genf existiert GIS-Layer der Dachbedeckung seit 2009 und wurde kürzlich aktualisiert (2019 und 2021). Allerdings sind diese Prozesse noch nicht automatisiert und/oder nicht umfassend. Aus diesem Grund wandten sich die Kantone an das STDL, um gemeinsam nach einer innovativen Methodologie zu suchen.
In diesem Projekt wird das STDL Data Science Technologien verwenden, um aus Luftbildern und LiDAR-Punktwolken Informationen über Dachbegrünung, Dachbedeckung und Vegetationstyp abzuleiten. Von klassischen Ansätzen der Bildanalyse bis hin zu neueren Deep-Learning-Methoden werden verschiedene Strategien nach den neuesten Erkenntnissen des Stands der Technik in Betracht gezogen.
Allerdings kann keine (halb-)automatisierte Vorhersage ohne einen Kontrolldatensatz, die sogenannte Feldwahrheit, verifiziert werden. Die vorhandenen Daten müssen vorher aufgelistet, aufbereitet und eventuell durch zusätzliche Beispiele ergänzt werden.
Das Ziel ist es, am Ende drei GIS-Layers zu liefern, die den drei Phasen des Projekts entsprechen. Die Qualität der Daten wird überprüft werden und der Detaillierungsgrad wird den Anforderungen des Fachgebiets entsprechen.