Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 1 - DeCOVER Schlussbericht

DeCOVER 

EFTAS Qualitäts-Management 

Verfahrensanweisungen 

Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 1 

Status (Final/Entwurf): F 

Index: 0808_V06 

gültig ab: 28.08.2008 

Hauptphase Arbeitsdokument 

Dok.: DeCOVER_Schlussbericht Dok-Bez: DeCOVER_Schlussbericht_Gesamt_0808_V06_Nutzer 

DeCOVER Schlussbericht 

- gemäß Nr. 8.2 NKBF_98 - 

Autoren: FKZ 

Oliver Buck 

Olaf Büscher 

Peter Hofmann 

Sönke Müller 

50EE0521 

50EE0522 

Christian Weise 50EE0523 

Henning Schrader 

Thomas Schrage 

Markus Jochum 

Florian Moder 

Vanessa Heinzel 

50EE0524 

50EE0525 

Regine Richter 50EE0526 

Cornelia Storch 

Christina Hau 

Erika Höber 

50EE0527 

Sebastian Paasche 

Kathrin Weise 50EE0528 

Robert Schenkel 50EE0529 

Chris Schubert 

Rolf Lessing 

50EE0530






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Index Status: 

Datum Bemerkungen/ Durchgeführte Änderungen: 

[F]inal/[E]ntwurf 

Art, betroffene Seiten: durch: 

0808_V06 F 28.08.08 Redaktionelle Überarbeitung nach Feedback EFTAS 

- BMU (Dr. Streuff) 

- DLR (Roßner) 

- BKG (Prof. Dr. Grünreich) 

Änderungen und Ergänzungen: 

Überarbeitung Inhaltsverzeichnisstruktur und 

Kurzdarstellung, Aktualisierung 

Nutzerübersicht-Grafik, Daten-CD 

Verfügbarkeit, AG OAK Zusammenarbeit, 

Integration Produktvalidierungsergebnisse, 

Korrektur verfügbarer Bezugsdokumente, 

Austausch Grafik Change Layer Konzept, 

Überarbeitung Arbeitspaket (AP) Textbezüge, 

Grafikbezüge, Vorprozessierungs-Methoden, 

Validierungsergebnisse, Fortführungskonzept, 

Fazit und Ausblick 

EFTAS 

Überarbeitung Geodatenportal-Beschreibung DIMM 

Ergänzungen zu Kap.2.10 (Exemplarische 

Überführung in Zielsysteme), Überarbeitung 

OA-Übersicht (Kap.2.3) 

ITD 

0807_V05 F 07.07.08 Feedback DLR-Ergänzung S.24 ff DLR 

0807_V04 F 04.07.08 GAF: Korrekturen GAF 

0806_V03 E 30.06.08 ITD: S. 29-35 (AP 4190-Arbeiten) 

RSS: Input Tab.7.; Korrekturen 

ITD,RSS 

0806_V02 E 

26.06.08 IPI: S28,29 (QS amtlicher Systeme) 

DEF: S.18,19 (Redaktionelle Korrekturen) 

Kommentare durch 

RE: S.17,19,20, 22 (Ergänzungen, textliche 

Korrekturen) 

GDS: S10, Ergänzung LfUG Nutzerüberschrift 

DIMM: S.9, S12 (Ergänzung BNTK ST), S.29 

(Ergänzung Geodatenportal) 

IPI, DEF,RE, GDS, DIMM 

0806_V01 E 16.05.08 Erster Entwurf auf Basis Partner-AP-Input EFTAS






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Inhaltsverzeichnis 

Inhaltsverzeichnis ................................................................................................................................................. 3 

Abbildungsverzeichnis ......................................................................................................................................... 4 

Tabellenverzeichnis .............................................................................................................................................. 5 

Abkürzungen.......................................................................................................................................................... 6 

Bezugsdokumente................................................................................................................................................. 7 

1 Kurzdarstellung ............................................................................................................................................ 8 

1.1 Projektaufbau, Planung und Ablauf ............................................................................ 8 

1.2 Voraussetzungen, ausgehender wissenschaftlicher und technischer Stand............... 10 

1.3 Zusammenarbeit mit anderen Stellen........................................................................ 10 

2 Ergebnisse .................................................................................................................................................. 11 

2.1 Nutzereinbindung und Anforderungsanalyse............................................................ 11 

2.2 Interoperabilität durch semantische Objektarten-Modellierung................................ 15 

2.3 Entwicklung der DeCOVER Ausgangsdienst Spezifikationen................................. 18 

2.4 Entwicklung der DeCOVER Prozesskette ................................................................ 20 

2.5 Testumsetzungen des DeCOVER Ausgangsdienstes................................................ 23 

2.6 Methodenentwicklungen zur Unterstützung der Testimplementierungen ................ 25 

2.7 Aufbau eines Geodatenportals .................................................................................. 30 

2.8 Kosten-Nutzen-Analyse ............................................................................................ 32 

2.9 Das DeCOVER Fortführungskonzepts ..................................................................... 34 

2.10 Unterstützung bestehender Landbedeckungs- /-nutzungssysteme............................ 38 

3 Fazit und Ausblick ...................................................................................................................................... 46






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Abbildungsverzeichnis 

Abbildung 1: DeCOVER Workflow-Übersicht, Hauptarbeitspakete (AP) und verantwortliche 

Partner........................................................................................................................... 8 

Abbildung 2: Übersicht der projektunterstützenden Institutionen und Organisationen...........12 

Abbildung 3: Modellausschnitt Basisvokabular [blau] – Vegetation , Applikationsontologie 

[gelb].............................................................................................................................16 

Abbildung 4: Übersicht der Objektarten des DeCOVER-Ausgangsdatensatzes....................19 

Abbildung 5: Schematische Prozesskette zur AD Produktion ...............................................21 

Abbildung 6 Ablauf der sequentiellen Prozesskette im TG Remmels (von oben links nach 

unten rechts).................................................................................................................22 

Abbildung 7: Übersicht der DeCOVER Testgebiete..............................................................24 

Abbildung 8a-d: a) Bewölkte Ausgangsszene (Ikonos Jan.2006), b) wolkenfreies Ersatzbild 

(Ikonos Feb.2006) , c) Bild mit erweitert Wolkenmaske; d) wolken- und schattenfreies 

Ergebnisbild..................................................................................................................26 

Abbildung 9 Beispielkorrelation Wolkengrenzen-Schattengrenzen .......................................27 

Abbildung 10: Demonstrationsbeispiel Ko-Registrierung ......................................................27 

Abbildung 11: Beispiele korrespondierender Kreuzungsstrukturen für das lokale Matching 

Radarsat-SPOT ............................................................................................................28 

Abbildung 12: Weboberfläche des DeCOVER Datenportals (www.geoway.de/decoverportal/) 

.....................................................................................................................................31 

Abbildung 13: Beschaffungsweg für a) CORINE Land Cover 2006; b) FTS Soil Sealing .....34 

Abbildung 14: Schematische Übersicht des Change Layer Konzepts...................................35 

Abbildung 15: Bildbeispiele für Rasterderivate innerhalb der Fokussierung (von links nach 

rechts: die Kanaldifferenzen t0/t1, die normierten Kanaldifferenzen t0/t1, die spektrale 

Veränderungsintensität sowie die rasterbasierte Z-Statistik bezüglich dem 

Vektordatensatz t0).......................................................................................................35 

Abbildung 16: Ausschnitt Veränderungs-Layer Herne (schraffiert) überlagert mit der 

DeCOVER-t0-Kartierung und den Bilddaten. Je Veränderungs-Objekt werden die 

plausibelste Klasse (schwarz), der Plausibilitätswert (schwarz) und die Menge der 

indizierten Level-1-Klassen angezeigt...........................................................................37 

Abbildung 17 Beispielhafte Darstellung des Veränderungslayers im TG Dresden. Links: SPOT-Szene 

vom 22.09.2005; Mitte: SPOT-Szene vom 15.07.2007 mit überlagertem manuell erstellten 

Veränderungslayers ; Rechts: SPOT-Szene 2007 mit überlagertem automatisch detektierten 

Veränderungen ...............................................................................................................38 

Abbildung 18: Schematische Darstellung des Szenario 1 zur Unterstützung bestehender 

Systeme .......................................................................................................................39 

Abbildung 19: Ablauf der Integration in amtliche Systeme am Beispiel der Qualitätssicherung 

des ATKIS Basis-DLMs im Szenario 1..........................................................................39 

Abbildung 20: Testgebiet Dresden: a) DeCOVER AD (grün), ATKIS (rot) b) Verschneidung40 

Abbildung 21: Ablauf der Integration in amtliche Systeme am Beispiel der Qualitätssicherung 

des ATKIS Basis-DLMs im Szenario 2..........................................................................40 

Abbildung 22: Erweiterung von umweltrelevanten DLM-Objektarten (Beispiel Wald und 

Grünland) .....................................................................................................................41 

Abbildung 23: Verknüpfung der DLM-Geometrien mit den Versiegelungsinformationen zur 

Darstellung des Bebauungsattrituts durch den FTSP Sealing Layer am Beispiel der 

Stadt Potsdam. Die Darstellung zeigt auch, dass ein hoher Schwellenwert eher dem 

Verständnis des Attributtyps der ATKIS Definition entspricht. .......................................42 

Abbildung 24: Geometrische Generalisierung des DLM zu einer MKF von 25 ha. Links unten 

CORINE Land Cover 2000. ..........................................................................................44 

Abbildung 25: Vektorisierung des FTSP Soil Sealing Layers zur Bildung einer objektbasierten 

Versiegelungsmaske ....................................................................................................44 

Abbildung 26: DLM-Grenzen nach Generalisierung und Erstellung von Kernbereichen als 

Grundlage zur weiteren Segmentierung und Klassifizierung .........................................45






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Tabellenverzeichnis 

Tabelle 1: Auflistung der wichtigsten Nutzeranforderungen nach Thematischem 

Zwischenprodukt (TZP) ................................................................................................13 

Tabelle 2: Eigenschaften zur DeCOVER AD Objektarten Spezifikation ................................15 

Tabelle 3: Auszug der Überführungstabellen von DeCOVER Objektarten............................17 

Tabelle 4: Technische Spezifikationen AD............................................................................20 

Tabelle 5: Einteilung der DeCOVER Testgebiete .................................................................24 

Tabelle 6: Übersicht der in die TZP Arbeiten integrierten Methoden.....................................29 

Tabelle 7: Übersicht über die im Rahmen der Kosten-Nutzen-Analyse befragten Behörden 32 

Tabelle 8: Übersicht zur qualitativen Bewertung des Ausgangsdatensatzes.........................33






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Abkürzungen 

AAA Amtliches Festpunktinformationssystem, Amtliches 

Liegenschaftskatasterinformationssystem, Amtliches Topographisch-Kartographisches 

Informationssystem 

AD (DeCOVER-) Ausgangsdienst 

AdV Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik 

Deutschland 

AP Arbeitspaket 

ATKIS Amtliches Topographisch-Kartographisches Informationssystem 

BBR Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung 

BEB ATKIS Attributtyp Art der Bebauung 

BfN Bundesamt für Naturschutz 

BKG Bundesamt für Kartographie und Geodäsie 

BMBF Bundesministerium für Bildung und Forschung 

BMU Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit (BMU) 

BNatSchG Bundesnaturschutzgesetz 

BNTK Biotoptypen- und Nutzungstypenkartierung 

CLC CORINE Land Cover 

CORINE Coordination of Information on the Environment 

DEF Definiens AG 

DFD Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum 

DIMM Delphi IMM (DELPHI INFORMATIONSMUSTERMANAGEMENT GmbH) 

DLM Digitales Landschaftsmodell 

EFTAS Entwicklungsprojekte, Fernerkundung, Technologietransfer, Angewandte Ökologie, 

Systemberatung 

ETC-LUSI European Topic Centre Land Use and Spatial Information 

EU Europäische Union 

EUA Europäische Umweltagentur 

FE Fernerkundung 

FKZ Förderkennziffer 

FP6 Sechstes europäisches Forschungsrahmenprogramm 

FTSP Fast Track Service Precursor 

GAF Gesellschaft für angewandte Fernerkundung AG, Deutschland 

GDI-DE Geodateninfrastruktur Deutschland 

GDS Geo Data Solutions GmbH 

GIS Geo-Informationssystem 

GMES Global Monitoring for Environment and Security 

GSE GMES Service Element (Projekte zur Entwicklung von Geoinformationsdiensten im Rahmen 

des EarthWatch Programme der Europäischen Raumfahrtagentur ESA) 

ILS Institut für Landes- und Stadtentwicklungsforschung und Bauwesen NRW 

INSPIRE Infrastructure for Spatial Information in Europe 

InVeKoS Integriertes Verwaltungs- und Kontrollsystem 

IP Integriertes Projekt 

IPI Institut für Photogrammetrie und GeoInformation der Universität Hannover 

IRS Indian Remote Sensing Satellite 

ISO International Organisation for Standardisation 

ITD Info Terra Deutschland GmbH 

JOP Jena Optronik GmbH 

LB Landbedeckung 

LN Landnutzung 

LMCS Land Monitoring Core Service 

M (xxx) Meilenstein (xxx) 

MKF Mindestkartierfläche 

MKA Mindestkartierabstand 

MKB Mindestkartierbreite 

NDVI Normalized Differenced Vegetation Index 

NRW Nordrhein-Westfalen 

OA Objektart 

OAK Objektartenkatalog 

OWL Web Ontology Language 

QA Quality- Assurance 

QS Qualitätssicherung 

RE Rapid Eye AG 

RSS Remote Sensing Solutions GmbH






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RVBO Regionalverband Bodensee-Oberschwaben 

SAR Synthetic Aperture Radar 

SATUM Anforderungsanalyse der Nutzung von satellitenbasierten Erdbeobachtungssystemen für die 

Umweltpolitik 

SFE Satellitenfernerkundung 

SH Schleswig-Holstein 

SPOT Système Pour l'Observation de la Terre 

SQL Structured Query Language 

TG Testgebiet 

TLWJF Thüringer Landesanstalt für Wald, Jagd und Fischerei 

TSX TerraSar-X 

TZP Thematisches Zwischenprodukt 

UBA Umweltbundesamt 

URQ User Requirements, Nutzeranforderungen 

WiPKA-QS Wissensbasierter Photogrammetrisch-Kartographischer Arbeitsplatz 

WMS Web Map Service 

XML eXtensible Markup Language 

Bezugsdokumente 

M207a Nutzerworkshop I Validierungsbericht 

http://www.decover.info/Nutzer/Protokolle/MSL_M207a_GAFEFTAS_F_06 

11_v3.0.pdf (Letzter Besuch: 13.08.2008) 

M201b Ergebnisse Nutzeranforderungsanalyse 

http://www.decover.info/Nutzer/Sonstiges/MSL%20201b.zip (Letzter 

Besuch: 13.08.2008) 

M207b Nutzerworkshop II Validierungsbericht 

http://www.decover.info/Nutzer/Nutzerworkshop_2/MSL_M207b_GAF_F_0 

801_v1%200_Nutzer.pdf (Letzter Besuch: 13.08.2008) 

DeCOVER OAK DeCOVER Erweiterter Objektartenkatalog V3.4) 

http://www.decover.info/Nutzer/Sonstiges/0470-ITD-DeCOVER-OAK-ITD- 

F-0710-V3%204.pdf (Letzter Besuch: 13.08.2008) 

M202 Produktvalidierungsbericht 

http://www.decover.info/Nutzer/Sonstiges/MSL_M202_GAF_F_v02.zip 

(Letzter Besuch: 13.08.2008)






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1 Kurzdarstellung 

1.1 Projektaufbau, Planung und Ablauf 

In diesem Gesamtbericht wird eine Übersicht der wesentlichen Projektergebnisse der 

DeCOVER Hauptphase (2006-2008) gegeben. Hierbei soll auf die Erkenntnisse der 

einzelnen Hauptarbeitspakete eingegangen werden, um einen Gesamtkontext herzustellen. 

Die folgende Abbildung gibt die prinzipielle Entwicklungslogik wider und stellt den 

Zusammenarbeit zwischen den Hauptarbeitspaketen dar (Abbildung 1). 

Rückkopplungen 

i Nutzeranforderungen – Service Definition 

j Service Demonstration - Nutzeranforderung 

k Service Definition - Innovationsansätze 

Hauptarbeitspaket (AP) Titel/Inhalt Leitung 

AP 1000 Koordination, Öffentlichkeitsarbeit EFTAS 

AP 2000 Nutzereinbindung GAF 

AP 3000 Interoperabilität und Geodatenmanagement DIMM 

AP 4000 Innovationsansätze (Methodik) IPI 

AP 5000 Spezifizierung und Design ITD 

AP 6000 Implementierung RE 

Abbildung 1: DeCOVER Workflow-Übersicht, Hauptarbeitspakete (AP) und verantwortliche Partner 

Über die Projektkoordination wurde der Projektablauf sowie die Öffentlichkeitsarbeit des 

Projektes gesteuert (AP1000, Abbildung 1), einschließlich regelmäßiger 

Informationsbereitstellung über Newsletter, Konferenzteilnahmen und Präsentationen. Mit 

Hilfe einer Kosten-Nutzen-Analyse wurde ein Selektionsmechanismus zur Bewertung und 

Spezifikation der DeCOVER Konzeption aufgebaut und umgesetzt (Kap. 2.8). 

Die Orientierung am Bedarf der Nutzer stellte das zentrale Anliegen des DeCOVER 

Vorhabens dar. Der bestehende und nur teilweise abgedeckte Bedarf nach aktuellen






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Landbedeckungs- und –nutzungsinformationen basiert auf den Anforderungen zumeist 

europäischer Direktiven und raumpolitischer Initiativen. Diese Anforderungen und der daraus 

ableitbare Bedarf wurde intensiv innerhalb einer Nutzeranforderungsanalyse unter 

Beteiligung zahlreicher Nutzerbehörden und- institutionen erhoben und bewertet (AP2000, 

Vgl. Kap.2.1). 

Diese Anforderungen steuerten die weiteren Projektentwicklungen. Sie dienten als Basis der 

DeCOVER Spezifikationen (AP5000, Vgl. Kap. 2.3) und stellten ein Bewertungskriterium zur 

Validierung der prototypischen Testumsetzungen dar (AP6000, Vgl. Kap. 2.4). Die 

Ergebnisse der Nutzervalidierung flossen als Rückkopplung in eine optimierte zweite 

Spezifikation und Testumsetzung ein. Innerhalb der Spezifikation wurden die Objektarten 

des DeCOVER Ausgangsdienstes definiert und in einen einheitlichen Objektartenkatalog 

überführt. 

Die Arbeiten zur semantischen Interoperabilität stellten ein weiteres Selektionskriterium zur 

Konzeption der DeCOVER Dienste dar (AP3000, Kap. 2.2). Durch die semantische 

Modellierung der DeCOVER Objektarten konnte eine semantische Überführung und 

Verbindung zu weiteren Landbedeckungskatalogen und Systemen hergestellt werden. Damit 

kann eine Objektartenüberführung ermöglicht und somit die Unterstützung weiterer 

Landbedeckungssysteme ermöglicht werden (Kap. 2.10.). 

Die Spezifikationen des DeCOVER Ausgangsdienst wurden innerhalb von drei Testgebieten 

und zwei Produktionszyklen exemplarisch umgesetzt. Für die Umsetzung wurden eine neue 

Prozesskette mit sowohl zentralen als auch dezentralen Modulen entwickelt. Während die 

Steuerung, Datenintegration und Haltung zentral durchgeführt wird, erfolgt die 

Datenproduktion dezentral durch verschiedene thematische Experten (Vgl. Kap. 2.4). 

Innerhalb der ersten Testumsetzung wurde ein Landnutzungs- /-bedeckungsdatensatz (der 

DeCOVER Ausgangsdatensatz) in den Testgebieten Herne (NRW) und Dresden (SN) mit 

einer Mindestkartierfläche von 1 ha erstellt (Vgl. Kap. 2.5). Die Ergebnisse der 

Testumsetzung wurden durch Referenznutzer validiert und auf einem Nutzerworkshop 

präsentiert und diskutiert. Die Erfahrungen der Validierung flossen in die zweite 

Testumsetzung ein. Hierbei wurde der Ausgangsdatensatz innerhalb einer optimierten 

Prozesskette unter Reduktion der Mindestkartierfläche auf 0.5 ha in den Testgebieten Herne 

(NRW) und Remmels (SH) erstellt. 

Über das AP4000 wurden neue Methoden untersucht zur Unterstützung der DeCOVER 

Konzeptumsetzung. Die Methodenentwicklungen wurden so weit möglich in die 

Testumsetzungen integriert (AP4000, Vgl. Kap.2.6). Ein Schwerpunkt der 

Methodenentwicklung lag dabei in der Entwicklung des DeCOVER Fortführungskonzeptes 

(Kap. 2.9). Mit Hilfe dieses Ansatzes soll eine Fortführung und Aktualisierung von DeCOVER 

Daten nicht über eine wiederholte Vollinventur geschehen, sondern über die fokussierte 

Erkennung und Analyse tatsächlicher Veränderungen der Landbedeckung. 

Durch das Zusammenführen der Entwicklungen zur Interoperabilität (AP3000), den 

Ergebnissen der Spezifikation (AP5000) und der Testumsetzungen (AP6000) konnten 

weitere exemplarische Untersuchungen zur Unterstützung einer Aktualisierung von ATKIS- 

Daten (Basis-DLM) und Ableitung des europäischen CORINE Land Cover durchgeführt 

werden (Kap. 2.10).






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Somit wurden folgende zentralen Ergebnisse in der abgeschlossenen DeCOVER Phase 

erreicht und werden in Kap. 2 näher erläutert: 

• Erhebung und Analyse der Nutzeranforderungen zur Ausrichtung und Fokussierung 

der DeCOVER Spezifikationen (AP2000, Kap.2.1) 

• Semantische Beschreibung, Vergleich und ontologie-basierte Modellierung der 

integrierten Objektartenkataloge DeCOVER, BNTK, CLC, ATKIS, GMES (GSE Land 

M2.1 Spezifikationen) (AP3000, Kap. 2.2) 

• Entwicklung der DeCOVER Ausgangsdienst-Spezifikationen (AP5000, Kap. 2.3) 

• Entwicklung einer sequentiellen Prozesskette zur Erzeugung eines DeCOVER 

Ausgangsdienstes inkl. Qualitätssicherungsmaßnahmen (AP6000, Kap. 2.4) 

• Testimplementierung des DeCOVER Ausgangsdienst in den Testgebieten Herne, 

Remmels und Dresden (AP6000, Kap. 2.5) 

• Methodenentwicklungen zur Unterstützung des DeCOVER Konzepts (AP4000, 5000, 

6000, Kap. 2.6) 

• Aufbau eines Geodatenportals zur Visualisierung und Validierung der 

Projektergebnisse (AP3000, Kap. 2.7) 

• Kosten-Nutzen-Analyse zur bestehenden DeCOVER Spezifikation und 

Demonstration (AP1000, Kap. 2.8) 

• Entwicklung und Demonstration eines DeCOVER Fortführungskonzepts basierend 

auf Veränderungsindikationen (AP4000, Kap. 2.9) 

• Möglichkeiten zur Unterstützung bestehender Landbedeckungs- /-nutzungssysteme 

(AP4000, Kap. 2.10) 

1.2 Voraussetzungen, ausgehender wissenschaftlicher und technischer Stand 

Die Arbeiten der DeCOVER Hauptphase bauten auf den Ergebnissen der DeCOVER 

Vorphase auf (FKZ: 50EE0513, 50EE0514, 50EE0515). Dadurch konnten die geleisteten 

Vorarbeiten im Bereich der semantischen Interoperabilität, Nutzereinbindung und 

Nutzeranforderungsanalyse sowie erste Kosten-Nutzen-Analysen erfolgreich weitergeführt 

werden. 

Im Rahmen verschiedener abgeschlossener und laufender GMES (GSE Forest, GSE Urban 

Services, GSE Land) und FP6-Projekte (IP geoland) zum Thema Landbedeckung-/ -nutzung 

wurden Dienste zur Abdeckung primär europäischer bis nationaler Anforderungen spezifiziert 

und demonstriert. Unter Berücksichtigung der dort gewonnenen Erfahrungen wurde der 

DeCOVER Ausgangsdienst für nationale Anforderungen weiter konkretisiert. 

Die langjährigen Erfahrungen der verschiedenen Projektpartner bildeten zudem den 

ausgehenden technischen Stand zu thematisch angepassten Klassifikationen innerhalb der 

jeweiligen DeCOVER Schwerpunkte. Im Bereich der Datenvorverarbeitung wurde zur Ko- 

Registrierung optischer und Radardaten auf bestehende Erfahrungen des Projektes 

ENVILAND aufgebaut. Für die semantische Modellierung von Objektarten zur Unterstützung 

und Überführung in andere Objektartenkataloge wurde auf Erfahrungen des BMBF-Projektes 

Semantische Interoperabilität mittels Geodiensten (meanInGs) aufgebaut. 

1.3 Zusammenarbeit mit anderen Stellen 

Durch die starke Ausrichtung des DeCOVER Konzepts am Bedarf der Nutzer fand eine enge 

Zusammenarbeit mit ausgewählten Referenznutzern statt (Vgl. Kap. 2.1). Der






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Informationsaustausch verlief sowohl im Zuge von Vor-Ort-Konsultationen als auch über 

Informations- und Diskussionsworkshops sowie über regelmäßige Newsletter. 

Durch die als Referenznutzer eingebundenen Behörden und Institutionen fand eine 

Validierung der ersten Ausgangsdienst-Testumsetzungen statt (Vgl. Kap.2.1). Die finalen 

Ergebnisse der optimierten zweiten Testumsetzungen in Herne (NRW) und Remmels (SH) 

wurden zusammen mit weiteren Informationen zum Projektabschluss auf einer Daten-CD 

zusammengestellt und den DeCOVER Referenznutzern sowie weiteren unterstützenden 

Institutionen kostenlos zur Verfügung gestellt. Weitere CDs können bei Interesse durch die 

Projektkoordination (EFTAS GmbH) bereitgestellt werden. 

Zum Abgleich der DeCOVER Entwicklungen im Bereich Objektartenmodellierung mit den 

aktuellen ATKIS-Entwicklungen wurde ein Beratungsgremium bestehend aus Vertretern des 

AdV, BKG und DeCOVER etabliert. Dadurch konnte ein effizienter Austausch auf der 

Arbeitsebene erzielt werden, zur Entwicklung interoperabler Objektartendefinitionen und 

Überführungsmethoden. 

2 Ergebnisse 

2.1 Nutzereinbindung und Anforderungsanalyse 

Die Orientierung am Bedarf der Nutzer war das zentrale Anliegen des DeCOVER 

Vorhabens. Gemäß der konzipierten Projektlogik (Abbildung 1) stellten die Anforderungen 

der Nutzer die Ausgangsbasis für alle weiteren Entwicklungen zum Design der DeCOVER 

Dienste dar. Zur Erhebung der Nutzeranforderungen und Integration sogenannter 

Referenznutzer innerhalb DeCOVER wurde eine intensive Kontaktierung zu Beginn des 

Projektes initiiert. Über bestehende Nutzerkontakte, Vorträge, Veröffentlichungen und 

persönliche Vor-Ort-Gespräche konnte ein umfangreiches Referenznutzer-Netzwerk 

aufgebaut werden. Mit dem Ziel einer möglichst umfassenden Einbeziehung vorhandener 

Nutzeranforderungen konnte unter Berücksichtigung der Faktoren Regionalität, 

administrative Ebene (lokal bis national) und Aufgabenbereich, eine fachliche Unterstützung 

des Vorhabens durch mehr als 20 Institutionen auf lokaler bis nationaler administrativer 

Ebene erreicht werden (Abbildung 2).






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Abbildung 2: Übersicht der projektunterstützenden Institutionen und Organisationen 

Zur Analyse der Nutzeranforderungen wurden bestehende Datenerhebungen im nationalen 

Kontext (z.B: SATUM-Studie) aber auch die Angaben beteiligter Organisationen innerhalb 

des europäischen GMES Rahmens berücksichtigt und um neue Anforderungen aus 

Nutzerkonsultationen ergänzt. Alle Informationen wurden zur Analyse strukturiert in 

Objektartenanforderungen (z.B. Laubwald), Objektgruppen-Anforderungen (z.B. 

Unterstützung BNTK Aktualisierung), Indikatoren (z.B. Veränderungen Versiegelungsanteil) 

und Sekundärinformationen (nicht direkt aus FE-Daten ableitbar, z.B. Erosionsgefährdung). 

Alle Informationen wurden in einer eigens konzipierten Datenbank abgelegt. Die analysierten 

Nutzeranforderungen wiesen eine sehr große Heterogenität auf, die systematisiert werden 

musste. Dies ist zum Teil ein direktes Resultat der Einbeziehung verschiedener 

Aufgabenbereiche und administrativer Ebenen. Des Weiteren zeigten sich unterschiedliche 

Herangehensweisen der Nutzer an die Definition ihrer fachspezifischen Anforderungen. Je






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nach Fachkenntnisstand der Nutzer bezüglich technischer Möglichkeiten der Fernerkundung 

wurden unterschiedliche Maximalanforderungen an DeCOVER gestellt (rein fachlich 

begründete und/oder unter GIS/FE-technologischer Abwägung) (M201b). Als elementare 

Anforderungen innerhalb der verschiedenen DeCOVER Thematischen Objektartenbereiche 

(TZP: Thematische Zwischenprodukte) konnte folgendes festgehalten werden: 

Tabelle 1: Auflistung der wichtigsten Nutzeranforderungen nach Thematischem Zwischenprodukt (TZP) 

TZP Wesentliche Anforderungen 

Urban • Über CLC Ebene 3 hinaus gehende Differenzierung der typischen 

Bebauungsstrukturen 

• Prozentualer Versiegelungsgrades einer Fläche 

• Differenzierung der innerstädtischen Freiflächen (Städtische Grünflächen, 

Brachflächen) 

Offenland Agrar • Unterteilung der wesentlichen Hauptgruppen annueller Ackerkulturen 

(Wintergetreide, Sommergetreide, Hackfrüchte, Ölsaaten, Gemüse, ...) 

• Differenzierung spezifischer Kulturarten für einzelne Themenbereiche (Bsp. 

Hopfen, Mais) 

• Ausweisung und Berücksichtigung landschaftsprägender Elementen (Hecken, 

Baumreihen, Feldgehölzen) vor dem Hintergrund der Cross Compliance 

Verpflichtungen 

Gewässer • Prinzipielle Weiterführung der CLC Klassen Gewässerläufe und Gewässerflächen 

auf nationaler Ebene 

• Die geometrischen Anforderungen zur Aktualisierung von Gewässergeometrien 

auf Landes- und Regionalebene sind nicht durch DeCOVER zu leisten 

• Von entscheidender Bedeutung für die Belange des Gewässerschutzes ist viel 

mehr die Landbedeckungs/Nutzungssituation innerhalb der dem Gewässer 

angehörenden Wassereinzugsgebiete. 

Wald • Ausweisung Nadelwald, Laubwald, Mischwald auf Bundesebene ausreichend, 

• Differenzierung der Hauptbaumarten (Eiche, Buche, Fichte, …) sowie einzelner 

Offenland 

Naturnah 

Waldstrukturparameter auf Landesebene notwendig 

• Die Abbildung naturnaher Lebensräume sollte auf nationaler Ebene zumindest 

der Klassenaufteilung der CLC Klassen entsprechen 

• Zur Unterstützung zukünftiger Aktualisierungen landesweiter Biotopkartierungen 

sind thematisch sehr differenzierte großmaßstäbliche Informationen zur 

Unterscheidung der wichtigsten Biotoptypen (z.B. nach § 30 BNatSchG) notwendig 

Darüber hinaus zeigten sich im Verlauf des Projektes weitere nicht Objektarten-spezifische 

Anforderungen an DeCOVER. Diese betrafen vor allem die Unterstützung bestehender und 

geplanter Geodatensysteme durch DeCOVER. Hier zeigte sich, dass zur Unterstützung der 

amtlichen ATKIS Geobasisdaten der Länder neben der geplanten semantischen 

Interoperabilität auch die geometrische Vergleichbarkeit wichtig ist, z.B. durch eine stärkere 

Berücksichtigung der Geobasisgeometrien in DeCOVER. Im Bereich der amtlichen 

Geodaten des Bundes soll das Landschaftsmodell DLM-DE zur Bedarfsdeckung des Bundes 

eingesetzt werden. Hierzu sind Erweiterungen des DLM-DE geplant, um es zukünftig auch 

für Aktualisierungen des europäischen CLC einsetzen zu können. Dies beinhaltet vor allem 

eine Ergänzung um Objektarten und Attribute im Bereich Wald und naturnaher Vegetation. 

Auch hier ist eine Unterstützung durch DeCOVER möglich (Vgl. Kap. 2.10). 

Auch im Zuge der europäischen Datenharmonisierungsarbeiten ergeben sich durch die 

Umsetzung der INSPIRE Richtlinie Anforderungen an die Datenspezifikation zur 

Harmonisierung und Überführung von Landbedeckungsdaten. Diese Prozesse können vor 

allem durch die genannten Ergebnisse der Anforderungsharmonisierung, den daraus 

abgeleiteten DeCOVER Spezifikationen (Kap. 2.3), sowie den Arbeiten zur semantischen 

Objektartenmodellierung (Kap. 2.2) unterstützt werden.






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Zur Einbindung von Nutzern über den ausgewählten Referenznutzerkreis hinaus, wurde ein 

erweitertes Konzept zur Nutzereinbindung entworfen. Basierend auf den Faktoren 

Aufgabenbereich, Administrationsebene und Regionalität wurde ein Nutzerkontaktpool mit 

über 300 Mitgliedern aufgebaut, die durch eine erstmalige Informationskampagne per Mail- 

Anschreiben und Telefon über die Ziele und Möglichkeiten des Projektes unterrichtet 

wurden. Im weiteren Projektverlauf erfolgte eine kontinuierliche Informationsweitergabe an 

die Nutzer über regelmäßige Newsletter, Präsentationen auf Tagungen und Workshops, 

sowie durch die Einladung und Teilnahme an den beiden DeCOVER Nutzerworkshops: 

- Erster DeCOVER Nutzerworkshop -Das DeCOVER Konzept Chancen und 

Grenzen einheitlicher nationaler Landnutzungs-/ Landbedeckungsdaten-, 

Dessau, Umweltbundesamt, 19-20.September 2006 

- Zweiter DeCOVER Nutzerworkshop -DeCOVER. Vom Konzept zur Umsetzung-, 

Bonn, Bundesumweltministerium, 29-30.November 2007 

Primäre Ziele der genannten Nutzerworkshops stellten die Projektinformation und die 

Validierung der geleisteten Arbeiten dar. Gegenstand des ersten Nutzerworkshops war 

primär die Diskussion und Validierung des DeCOVER Gesamtkonzepts, vor allem des 

Objektartenkataloges innerhalb thematischer Arbeitsgruppen. Als Ergebnis zeigte sich ein 

weiterer Informationsbedarf bezüglich der DeCOVER Objektartendefinitionen und 

Methodenentwicklungen. Die Ergebnisse der Validierung wurden den Nutzern zur Verfügung 

gestellt und zur Steuerung der weiteren Projektarbeit genutzt (M207a, M207b). Als Reaktion 

wurde ein separates Nutzerportal über www.decover.info zum Download von 

Informationsmaterial eingerichtet, sowie die Objektartendefinitionen in einem einheitlichen 

Objektartenkatalog beschrieben und kontinuierlich angepasst (DeCOVER OAK). 

Ziel des zweiten Workshops war es, den Nutzern den aktuellen DeCOVER Projektstand zu 

vermitteln und Hintergrundinformationen zu den verwendeten Methoden sowie Informationen 

zum Einsatz zukünftiger Sensoren wie RapidEye und TerraSAR-X zu liefern. Anhand von 

Präsentationen wurden mögliche DeCOVER Ausgangsdienst Szenarien und 

Beschaffungsmodelle vorgestellt sowie das DeCOVER Fortführungskonzept präsentiert. Im 

Zentrum der Diskussion standen dabei die Ergebnisse der ersten Testumsetzung in den 

Testgebieten Herne und Dresden (Kap.2.5), die interessierten Nutzern vorab zur Validierung 

zur Verfügung gestellt worden waren. 

Wesentliche Ergebnisse und Anforderungen der Nutzer an DeCOVER ergaben sich durch 

(M207b): 

- die stärkere Verwendung bestehender und amtlich genutzter, räumlicher wie 

thematischer Information bei der Erstellung eines DeCOVER Produkts (ATKIS, 

InVeKoS, Straßenlayer, etc.). ATKIS wird als gemeinsame geometrische Datenbasis 

empfohlenen. 

- eine Reduzierung der Mindestkartierfläche und –breite. 

- verlässliche, mit dem Nutzer abgestimmte Angaben zur Genauigkeit des Datensatzes 

als Voraussetzung für eine breite Akzeptanz des Produkts. 

- eine große Nachfrage nach Versiegelungsinformationen 

- die Forderung nach stärkerer Differenzierung der Feldfrüchte. 

- den grundlegenden Anspruch der Interoperabilität (thematisch und geometrisch) zu 

bestehenden Datensätzen (CLC, ATKIS, etc.). 

- einen stärkeren Fokus auf Veränderungshinweise gegenüber tatsächlichen 

Veränderungskartierungen. 

- eine stärkere Betonung des DeCOVER Dienste-Charakters. 

- die zeitliche Harmonisierung der DeCOVER Datenbasis.






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Generell konnte auf dem zweiten Nutzerworkshop eine deutliche Akzeptanzsteigerung von 

DeCOVER zur Unterstützung der amtlichen Geobasisdatenlandschaft verzeichnet werden. 

So zeigte sich eine größere Bereitschaft zur engen Zusammenarbeit im Projekt – z.B. durch 

Bereitstellung von Zusatz- bzw. Kalibrierungsdaten oder durch eine Teilnahme an den 

Validierungen. Als wichtigste Voraussetzung für den Erfolg des Projekts wurde die 

Interoperabilität (geometrisch und semantisch) des DeCOVER Datensatzes mit bestehenden 

Daten genannt. 

Während bestimmte Anforderungen nicht im Rahmen des DeCOVER Ausgangsdienstes 

geleistet werden können (Bsp. Feldfruchterkennung auf Basis des bestehenden 

Datenmaterials), wurde als wesentliche Spezifikationsänderung eine Reduktion der 

Mindestkartierfläche auf 0,5 ha sowie der Mindestkartierbreite und –abstand auf 15 m 

beschlossen. Weitere methodische Untersuchungen zur Integration und Unterstützung des 

amtlichen ATKIS-Systems sowie CLC wurden ebenfalls durchgeführt (s. Kap. 2.10). 

2.2 Interoperabilität durch semantische Objektarten-Modellierung 

Die Anforderungen der Nutzer standen als Input für die Spezifikation der DeCOVER Dienste 

zur Verfügung und wurden um die Ergebnisse der semantischen Modellierung ergänzt. 

Innerhalb der semantischen Modellierung wurden die Objektarten der folgenden Kataloge 

über Applikationsontologien abgebildet: 

• ATKIS: alle flächenhaften Elemente aus ATKIS Basis-DLM und dem AAA-Modell 

• BNTK: gemäß der Spezifikation des BfN (BfN Heft 45: Systematik der Biotoptypen- 

und Nutzungstypenkartierung) 

• BNTK: gemäß der Spezifikation des Landes Sachsen Anhalt 

• CLC 2000: gemäß den Spezifikationen der Europäischen Umweltagentur (EUA) 

(Technical Report No 40: CORINE Land Cover Technical Guide – Addendum 2000) 

• GMES: gemäß den Spezifikationen der GSE Land M2.1 Regional Land Cover 

Spezifikationen 

Zum Aufbau der Ontologien wurde ein Basisvokabular geschaffen (Abbildung 3). Dies 

beinhaltet die wesentlichen Parameter der verschiedenen Objektartendefinitionen, die zur 

semantischen Beschreibung eingesetzt wurden (Tabelle 2). Somit können alle Objektarten 

über ein gemeinsames Vokabular beschrieben werden sowie die Objektarten anhand von 

Merkmalen wie Synonyme (verschiedene Begriffe, ein Konzept), Antonyme (konträre 

Konzepte) und Homonyme (ein Begriff, verschiedene Konzepte) untersucht werden. 

Tabelle 2: Eigenschaften zur DeCOVER AD Objektarten Spezifikation 

- Generelle textliche Beschreibung 

- Textliche Spezifikation 

- Anteil von Haupt- und Nebenbeständen bei der Landbedeckung 

- Landnutzung (beschreibt die Hauptnutzung des 

Hauptbestandteiles) 

- Länge von Elementen der Objektart 

- Breite von Elementen der Objektart 

- Höhe von Elementen der Objektart 

- Lage (z.B. Binnenland) 

- Ausschluss von spezifischer Landbedeckung für diese Objektart 

- Nachbarschaft (z.B. "am Wasser") 

- Entstehung als Trennungsparameter, Unterscheidung zwischen 

anthropogen - natürlich (z.B. Kanal vs. Fluss) 

- Objektkategorie-spezifische Zusatzinformationen 

- Benötigte Zusatzinformationen (Zusatzdaten)






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Abbildung 3: Modellausschnitt Basisvokabular [blau] – Vegetation , Applikationsontologie [gelb] 

Die technische Umsetzung der logikbasierten Beschreibung der Domain- und 

Applikationsontologie erfolgte mit der für den Bereich des "Semantic Web" konzipierten Web 

Ontology Language OWL. Für das Editieren der Ontologien in OWL wurde das Java basierte 

Opensource Werkzeug Protégé verwendet, ein Reasoning wurde über den OpenSource 

OWL Reasoner Pellet verwirklicht. 

Um eine Überführung von einem Objektartenkatalog zu einem andern Objektartenkatalog als 

Zielkatalog zu erreichen, ist es notwendig die Ähnlichkeit der Objektarten zueinander zu 

bestimmen. Basierend auf den Ontologien können die Objektarten nach der „Aussagetiefe“ 

der Eigenschaften hierarchisch zusammengestellt werden. Durch ein „Reasoning“ (logisches 

Schließen) kann gezeigt werden ob Objektarten gleich, genauer oder allgemeiner 

beschrieben worden sind. Objektarten deren Eigenschaften in der Wissensmodellierung 

nicht korrespondieren, d.h. nicht identisch sind, können nicht subsumiert werden. Hierfür 

wurde ein Ähnlichkeitsmaß entwickelt, mit dem es möglich wird jede Objektart mit jeder 

anderen über eine numerische Angabe zu vergleichen. 

Für die semantische Überführung der integrierten Objektarten wurden alle Objektarten, die 

die gleiche semantische Aussage besitzen analysiert und zusammengestellt. Das Ergebnis 

ist eine Überführungstabelle, als horizontale Gegenüberstellung der Objektarten in den 

verschiedenen Katalogen (Tabelle 3). Diese semantische Äquivalenzdarstellung der 

Objektarten wurde manuell erstellt und mit den Ergebnissen der ontologiebasierten 

Beschreibung und Inferenzabbildung ergänzt und bestätigt. Dieser manuelle Ansatz der 

Gegenüberstellung bildet die Grundlage für die Validierung der automatischen Überführung 

mit Hilfe des Ähnlichkeitsmaßes.






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Tabelle 3: Auszug der Überführungstabellen von DeCOVER Objektarten 

ATKIS_Basis DLM AAAModel 

DeCOVER AD GSE_Land_RLC CLC_2000 ATKIS_Basis DLM Attribute Objektart Werteart 

VNf Vegetation auf 4.1 Inland 4.1.1 Suempfe 4106 Sumpf, VEG 1000 Laubholz 43006 Sumpf 

Feuchtflaechen 

Wetlands 

Ried 

VNf Vegetation auf 4.2 Inland 4.1.2 Suempfe 4106 Sumpf, VEG 2000 Nadelholz 43005 Moor 


Wetlands 

Ried 

VNf Vegetation auf 4.3 Inland 4.1.3 Suempfe 4106 Sumpf, VEG 3000 Laub- und 


Wetlands 

Ried 

Nadelholz 

VNf Vegetation auf 4.4 Inland 4.1.4 Suempfe 4106 Sumpf, VEG 4000 Roehricht, 


Wetlands 

Ried 

Schilf 

VNf Vegetation auf 4.10 Inland 4.1.5 Torfmoore 4105 Moor, VEG 4000 Roehricht, 


Wetlands 

Moos 

Schilf 

VNf Vegetation auf 4.11 Inland 4.1.6 Torfmoore 4105 Moor, VEG 5000 Buesche, 


Wetlands 

Moos 

Straeuche 

VNf Vegetation auf 4.12 Inland 4.1.7 Torfmoore 4105 Moor, VEG 6000 Gras 


Wetlands 

Moos 

VNf Vegetation auf 4.13 Inland 4.1.8 Torfmoore 4102 Gruen- VEG 4000 Roehricht, 


Wetlands 

land 

Schilf 

VNg Vegetation mit 4.2 Costal 4.2.1 Salzwiesen - - 

Gezeiteneinluß 

Wetlands 

VNs Strauchvegetatio 3.2.3 

3.2.4 Wald/ 4107 Wald, VEG 1000 Laubholz 

1100_bws Hecke 

n, Wald-Strauch 

uebergangsstadien,Gehoelz- 

Transitio 

nal 

woodland 

/shrub 

Strauch 

uebergangsstadien 

Forst VEG 

VEG 

2000 

3000 

Nadelholz 

Laub- und 

Nadelholz 

strukturen 

4108 Gehoelz VEG 1000 Laubholz 43003 Gehoelz 1210_bws Baumreihe 

Laubholz 

VEG 2000 Nadelholz 1220_bws Baumreihe 

Nadelholz 

VEG 3000 Laub- und 

1230_bws Baumreihe 

Nadelholz 

Laub und 

4110 Brachla 

2400_ltp 

Nadelholz 

Heideland- 

nd 

schaft 

1050_bws Gebuesch 

3.2.2 Heiden und 

Moorheiden 

4102 Gruenland 

VEG 1000 Laubholz 

VEG 2000 Nadelholz 

VEG 3000 Laub- und 

Nadelholz 

VEG 5000 Buesche, 

Straeuche 

4104 Heide 43004 Heide 

Zur technischen Umsetzung innerhalb einer GIS Software Umgebung können die jeweiligen 

Datenkataloge als Tabellen im dbf-Format attributiv verknüpft werden. Für die weitere 

Überführung hinsichtlich ATKIS sind zudem attributive Abfragen notwendig, die per SQL- 

Anweisung umgesetzt werden können. 

Neben der semantischen Überführung spielen aber auch geometrische Aspekte der 

Überführung eine Rolle. Hierzu zählen unter anderem die Mindestkartierbreite, -abstand und 

Mindestkartierfläche, die sich in den verschiedenen Datenkatalogen unterscheiden. Der 

Umfang und die Komplexität der geometrischen Überführungsregeln hängt hierbei von den 

Spezifikationen und dem Datenmodell des jeweiligen Zielkatalogs ab. 

Bei der Überführung in BNTK-Objektarten wurden keine individuellen Generalisierungsregeln 

erstellt, da sämtliche Objektarten den BNTK-Abbildungsmaßstab überschreiten. Für ATKIS 

wurde auf Grund der Maßstabsunterschiede nur „Aggregierung“ aus BNTK-Objektarten 

betrachtet. Durch den Mangel an nutzerdefinierten und –validierten Generalisierungsregeln 

wurde hier nur eine Berücksichtigung der Mindestkartierfläche (< 0.25 ha auf 1,0 ha) in das 

Regelwerk übernommen. Für die Überführung in das CLC System wurde die EUA 

Definitionen (gemäß Technical Report No 40: CORINE Land Cover Technical Guide – 

Addendum 2000) genutzt. Diese enthalten objektartenabhängige Generalisierungsregeln, die 

extrahiert und ausgewertet wurden:






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Beispiele für die Generalisierung von Objektarten bei der Überführung in CLC 2000 

- Objekte mit ,Nicht durchgängig städtische Prägung' [112] in Nachbarschaft mit "großen" 

Gärten werden als ,Nicht durchgängig städtische Prägung' [112] als Polygon mit einem 100 m 

Buffer um die Gebäude behandelt 

- mehrere ‚Nicht durchgängig städtische Prägung‘ [112] (je < 25 ha), Abstand d < 300 m 

aggregieren zu ,Nicht durchgängig städtische Prägung‘ [112] (> 25 ha), Polygongrenzen richten 

sich an den Verbindungsstraßen aus 

- Industrie und Gewerbefläche‘ [121] (< 25ha) zwischen ‚Nicht durchgängig städtische Prägung‘ 

[112] und ‚Hafengebiete‘ [123] aggregieren zu ‚Hafengebiete‘ [123] 

- Industrie und Gewerbefläche‘ [121] (






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Abbildung 4: Übersicht der Objektarten des DeCOVER-Ausgangsdatensatzes






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Tabelle 4: Technische Spezifikationen AD 

Bezeichnung DeCOVER-Ausgangsdatensatz 

Auflösung geometrisch: 5 m 

Mindestkartierfläche 0,5 ha 

Mindestkartierabstand, -breite 15 m 

Aktualisierungszyklus 36 Monate 

Kartiermaßstab 1:25.000 

Them. Genauigkeit Min. 80% 

SFE-Datenquelle RapidEye / TerraSarX / SPOT 5 / IRS / IKONOS 

Kosten (€/km²) 28,4 € inklusive Fernerkundungsdaten 

22,9 € exklusive Fernerkundungsdaten 

Nomenklatur: 39 Objektarten zur Landnutzung/Landbedeckung aufgeteilt in folgende 

Objektkategorien: 

• Urbane Räume 

• Wald 

• Gewässer 

• Offenland Agrar 

• Offenland Naturnah 

Schwerpunkt der 

Beobachtungsthematik 

Bundesweit flächendeckender Datensatz, übergeordnete 

Beobachtungsthematik über alle Bereiche hinweg (siehe Objektkategorien 

oben) 

Weitergehende Beschreibung Aktualisierung erfolgt über Erkennung von Veränderungsflächen (Change- 

Detection) alle 36 Monate, jeweils auf Grundlage von Fernerkundungsdaten 

eines Referenzjahres 

Ableitung von Objektarten zur Unterstützung einer Aktualisierung von 

1. ATKIS Basis-DLM 

2. BNTK Systematik des BfN 

3. CORINE Land Cover 2000 

4. GMES Core Service Land Cover 

2.4 Entwicklung der DeCOVER Prozesskette 

Als Grundlage für die Produktion wurde eine Prozesskette mit sowohl zentralen als auch 

dezentral organisierten Modulen entworfen und umgesetzt (Abbildung 5). Dadurch wurde 

eine neue innovative Produktionslogik ausgewählt, indem die Datenproduktion entgegen 

gängiger Verfahren nicht zentral durch einen Produzenten erfolgt, sondern dezentral 

innerhalb thematischer Schwerpunkte (Thematische Zwischenprodukte TZP) durch mehrere 

Produzenten.






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Abbildung 5: Schematische Prozesskette zur AD Produktion 

Die Implementierung der zentralen Elemente (Prozesssteuerung, Integration, 

Vektordatenhaltung) erfolgte durch die RapidEye AG (AP6000). Die Prozesssteuerung 

fungierte als zentrales Kommunikationsorgan und übernahm so die Kontrolle über den 

Prozesskettenablauf. Für die Umsetzung der Kommunikationsfunktionalität der 

Prozesssteuerung wurde eine auf XML basierende Steuernachrichteninfrastruktur entworfen. 

Zur Erzeugung der XML-Nachrichten wurde durch RapidEye ein Web Editor 

(http://decover.rapideye.de/) bereitgestellt. Der Prozessierungsstand wurde durch 

Statusmeldungen von den TZPs wöchentlich abgerufen und in konsolidierter Form 

bereitgestellt. In Hinsicht auf den Datenaustausch und -persistenz wurde im Vorfeld der 

Testproduktionen von RapidEye 

• eine Schnittstellenspezifikation in Zusammenarbeit mit den Partnern entworfen, 

• ein Datenbankdesign zur Speicherung von Klassifikationsdaten entwickelt und 

• automatisch ablaufende Algorithmen zur Validierung, Speicherung und Export von 

Klassifikationsdaten als Software implementiert. 

Das Konzept zur Prozesskette erlaubt es, die Produktion der TZPs in flexibler Reihenfolge zu 

organisieren. Dabei wird eine Bearbeitungseinheit (z.B. eine Bildkachel) thematisch 

sequentiell bearbeitet; die Prozessierung verschiedener Bearbeitungseinheiten im Sinne der 

Produktionseffizienz verläuft dagegen parallel (Abbildung 6). Begründet durch die möglichen






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Überschneidungen von Landnutzung und Landbedeckung bei der Kartierung wurde die 

Produktion der TZPs durch folgende Partner in der definierten Sequenz organisiert: 

1. Urban: H.G.GDS GmbH 

2. Gewässer: Definiens AG 

3. Wald .GAF AG 

4. Agrar: EFTAS GmbH 

5. Naturnah: RSS GmbH 

Durch den Aufbau der modularen Prozesskette konnten somit bereits vorhandene 

spezifische Expertisen der einzelnen Projektpartner zur Erstellung des Gesamtprodukts 

optimal genutzt werden. Auf Basis der Objektarten-Definitionen und der vereinbarten 

Qualitätsstandards konnten somit unabhängige Methodenpools zur Erstellung einer qualitativ 

sehr hochwertigen DeCOVER AD Kartierung verwendet werden. Grundlage aller TZP 

Entwicklungen stellte die Verwendung von objektbasierten Klassifikationsverfahren innerhalb 

der Definiens Developer© (vormals eCognition) Software-Umgebung dar. 

In der praktischen AD-Produktion wurden die Bearbeitungseinheiten von den TZPs 

segmentiert und klassifiziert, so dass sich die unklassifizierte Fläche jeweils schrittweise 

verkleinerte (Abbildung 6). Nach jedem TZP wurden die erfassten Daten in der zentralen 

Vektordatenbank auf Konsistenz geprüft und gespeichert. Zur Weitergabe der 

Klassifikationsinformationen und Umsetzung der Mehrfachattributierungslogik (durch 

erlaubte Kombinationen von Landnutzung und Landbedeckung) wurde ein 

Attributierungskonzept zur Dokumentation von Klassifikationssicherheiten und Korrektur von 

Fehlklassifikationen eingerichtet. 

Satellitenbild (IR-Graudarstellung) 

+ Urban Klassifikation 

+ Gewässer 

+ Wald 

+ Agrar + Naturnah Integrierte Daten (Endergebnis) 

Abbildung 6 Ablauf der sequentiellen Prozesskette im TG Remmels (von oben links nach unten rechts)






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Nach Durchlauf aller thematischen Zwischenprodukte erfolgte die finale und zentral 

durchgeführte Integration der Daten. Zielstellung der finalen Integration war die 

Homogenisierung der Klassifikationsdaten anhand eines definierten Regelwerkes. 

Essentielle Funktionen wie zum Beispiel die Generalisierung von nichtspezifikationskonformen 

Segmenten (z.B. Segmente kleiner der Mindestkartierfläche) 

wurden hier mit einem hohen Automatisierungsgrad implementiert. Alle Regelansätze 

wurden mit den TZP-Partnern gemeinschaftlich erarbeitet und abgestimmt – so floss 

beispielsweise die im Zuge der Interoperabilitätarbeiten entwickelte Zuordnungsmatrix 

(Darstellung der semantischen Ähnlichkeiten zwischen den Objektarten) als Regelbasis für 

den semantischen Ähnlichkeitsvergleich der Klassen mit in die Implementierung der finalen 

Integration ein (Vgl. Kap. 2.2). 

Zur Kontrolle und Gewährleistung der definierten DeCOVER Spezifikationen, einschließlich 

Klassifikationsgenauigkeiten, wurde eine Konzept zur Qualitätssicherung entwickelt und 

angewendet. Dieses sieht zwei wesentliche Kontrollmechanismen vor: 

- Produktionskontrolle 

- Endkontrolle 

Durch die Produktionskontrolle unterliegen die einzelnen thematischen Zwischenprodukte 

einer Qualitätsprüfung. Hierbei kontrollieren die nachfolgenden TZP Produktionspartner die 

TZP-Vorergebnisse. Gegenstand der Prüfung sind sowohl formale Kriterien (Topologie, 

Vollständigkeit der Daten und Attribute, ...) als auch thematische Genauigkeiten 

(Klassifikationsgenauigkeiten der übergeordneten TZP Objektgruppe basierend auf 

stratifizierter Punktstichprobe). Die zu prüfenden Qualitätsmerkmale wurden in Anlehnung an 

internationale Standards festgelegt (v.a. ISO 19114 Geographic Information – Quality 

evaluation procedures). 

Im Zuge des zweiten Kontrollmechanismus, der Endkontrolle, werden die 

zusammengeführten und integrierten Daten einer finalen Qualitätssicherung unterworfen. 

Hierbei wird erneut über eine Stichprobenauswahl die Klassifikationsgenauigkeit des 

Ausgangsdatensatzes geprüft, jedoch im Gegensatz zur Produktionskontrolle auf der Ebene 

der einzelnen Objektarten. Die Dokumentation der QS-Ergebnisse erfolgt konform zu ISO 

900X in Prüfprotokollen. 

2.5 Testumsetzungen des DeCOVER Ausgangsdienstes 

Im Rahmen der Testumsetzungen wurden die DeCOVER Ausgangsdienst-Spezifikationen 

implementiert. Hierzu wurde auf Basis von vorhandenem Satellitenbildmaterial in drei 

Testgebieten der Ausgangsdatensatz in zwei Produktionszyklen erstellt (Abbildung 7). 

Basierend auf der Annahme das lineare Elemente (z.B. Strassen) auch potentielle Grenzen 

innerhalb der DeCOVER Objektartenauflösung darstellen, wurde für die erste 

Testumsetzung eine Methode zur Ableitung von Testgebietsgrenzen aus linearen ATKIS 

Verkehrsgeometrien entworfen (Abbildung 7, TG Herne und Dresden). Hierdurch wurde sich 

eine Reduktion des Bearbeitungsaufwandes zur Anpassung der Testgebietsränder erhofft. 

Innerhalb des zweiten Produktionszyklus wurde dieser Ansatz auf Grundlage der 

Erfahrungen der ersten Umsetzung nicht mehr weiterverfolgt, da ein verminderter 

Bearbeitungsaufwand nicht festgestellt werden konnte. Die Gebietsaufteilung erfolgte somit 

ausschließlich in Orientierung an den koregistrierten Satellitenbildgrenzen in Form von 

rechteckförmigen Kacheln.






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Abbildung 7: Übersicht der DeCOVER Testgebiete 

Tabelle 5: Einteilung der DeCOVER Testgebiete 

Testgebiet 

Klassifikationsgrundlage 

Bearbeitungseinheiten 

Erste Umsetzung 

Bearbeitungseinheiten 

Zweite Umsetzung 

Master Szene 

resampled) 

(5m 

Anzahl Größe [km²] Anzahl Größe [km²] 

Dresden SPOT5 30.09.2005 4 ca. 225 - - 

Herne IKONOS 28.05.2005 5 ca. 225 2 ca. 230 

Remmels IKONOS 15.06.2005 - - 2 ca.180






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Die erste Umsetzung fand ausschließlich in den Testgebieten Herne und Dresden statt. 

Kartiert wurde hierbei mit einer Mindestkartierfläche von 1ha und einer 

Mindestkartierbreite/Mindestabstand von 25m. Die Produktion erfolgte für alle thematischen 

Zwischenprodukte innerhalb einer objektorientierten Bildbearbeitungsumgebung (Definiens 

Developer©). 

Die Ergebnisse der ersten Testumsetzung wurden den Nutzern anschließend zur Validierung 

zur Verfügung gestellt. Als ein wesentliches Ergebnis dieser ersten Produktvalidierung wurde 

festgehalten, dass die thematische Tiefe des DeCOVER Ausgangsdienstes grundsätzlich als 

bedarfsdeckend angesehen wurde (M202). Vor allem auf Seiten der Bundesvertreter stellte 

das Produkt einen hilfreichen unterstützenden Informationsdienst zur Erfüllung bestehender 

Aufgaben und Berichtspflichten dar. Auf regionaler Ebene konnte diese Aussage nur mit 

Vorbehalt getroffen werden. Hier kommt dem Ausgangsdienst nur eine ergänzende, 

kontrollierende Funktion zu. Weitere geforderte thematische Verbesserungen konnten 

innerhalb des Ausgangsdiensts nicht realisiert werden durch die mangelnde Verfügbarkeit 

multitemporaler Bilddaten (Beispiel Fruchtartentrennung, weitere Auftrennung naturnaher 

Objekte). Hier müssen die weiteren Entwicklungen zur Datenverfügbarkeit über neue 

Sensorsysteme (v.a. RapidEYE) abgewartet werden. Als ein weiterer Hauptkritikpunkt für 

regionale Anforderungen wurde die nicht ausreichende MKF von 1ha angeführt. 

Die Erfahrungen der TZP Produzenten der ersten Testumsetzung konnten für eine 

methodisch-technische Optimierung des zweiten Produktionszyklus genutzt werden. Durch 

die pixelscharfe Koregistrierung aller Bilddaten (Vgl. Kap.2.6), sowie die Verwendung eines 

einheitlichen Generalisierungsansatzes innerhalb der Definiens Developer Umgebung 

konnte die geometrische Konsistenz der thematischen Teilprodukte zur finalen 

Datenintegration wesentlich verbessert werden. Durch eine Überarbeitung der 

Mehrfachattributierungsmatrix konnte zudem der thematische Austausch und 

Abstimmungsbedarf zwischen den thematischen Teilprodukten verbessert werden. Als 

Reaktion auf die geforderte höhere räumliche Auflösung wurde für die zweite Umsetzung 

innerhalb der TG Herne (NRW) und Remmels (SH) die Mindestkartierfläche und 

Mindestkartierbreite/abstand reduziert auf 0,5ha bzw. 15m. 

2.6 Methodenentwicklungen zur Unterstützung der Testimplementierungen 

Weitere Methoden wurden in DeCOVER untersucht und entwickelt zur Unterstützung der 

folgenden Produktionsbereiche: 

- Satellitenbild Vor-Prozessierung und Sensorintegration 

- Produktion der Thematischen Zwischenprodukte 

- Nachbearbeitung / Generalisierung 

Satellitenbild Vor-Prozessierung und Sensorintegration 

Zum Aufbau einer automatisierten Satellitenbild-Vorprozessierung wurde eine Methode zur 

Erstellung weitgehend wolkenfreie Bildmosaike entwickelt. Der Entwicklungsschwerpunkt lag 

hierbei in der Automatisierung von bis dato weitgehend manuell durchgeführter 

Bearbeitungsschritte. Zunächst werden auf Basis eines Schwellwertverfahrens die 

Wolkenbereiche einer Satellitenszene identifiziert. In Abhängigkeit von Sonnenazimut und 

Sonneneinfallswinkel, die aus den Metadaten des Satellitenbildes ausgelesen werden und 

unter Nutzung der Geländehöhe aus einem digitalen Höhenmodell werden dann die 

Bildschattenbereiche ermittelt. Die Wolken- und Schattenbereiche werden in einem nächsten 

Schritt durch geeignetes Bildmaterial ersetzt und radiometrisch angeglichen (Abbildung 8).






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a) 

c) d) 

b) 

Abbildung 8a-d: a) Bewölkte Ausgangsszene (Ikonos Jan.2006), b) wolkenfreies Ersatzbild (Ikonos 

Feb.2006) , c) Bild mit erweitert Wolkenmaske; d) wolken- und schattenfreies Ergebnisbild 

Für diese zunächst entwickelte Methode musste die Wolkenhöhe extern eingegeben werden. 

In einer Weiterentwicklung zur vollen Automatisierung des Verfahrens sollte die Wolkenhöhe 

mittels Korrelationsverfahren direkt aus dem Bild abgeleitet werden. Hierzu werden die 

sonnenabgeneigten Grenzen innerhalb der Wolken- und Schattenmaske über eine 

Kantendetektion extrahiert, vektorisiert und anschließend gegeneinander in Richtung des 

Sonneneinfallswinkels verschoben. Dabei wird eine Korrelationsanalyse durchgeführt, und 

über den Korrelationspeak die Wolkenhöhe berechnet (Abbildung 9). Die 

Methodenvalidierung zeigte ein sehr hohes Automatisierungspotential dieser Methode durch 

eine Aufwandsreduzierung um 95%. Sie ist aber derzeit nur in flachen bis hügeligen 

Gebieten einsetzbar, da Schatten durch Geländeerhebungen bislang nicht ausreichend 

berücksichtigt werden.






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Abbildung 9 Beispielkorrelation Wolkengrenzen-Schattengrenzen 

Zur Ko-Registrierung von Fernerkundungsdaten wurde auf den Entwicklungen des 

ENVILAND Projektes aufgebaut, die entsprechend den DeCOVER Anforderungen 

angepasst werden mussten. Hierzu wurden Methodenerweiterungen erarbeitet, um nicht nur 

die Überlagerung multitemporaler Zeitserien zu ermöglichen, sondern auch eine Ko- 

Registrierung von hochauflösenden optischen und Radardaten zu ermöglichen. Die 

entwickelte Methode arbeitet in zwei Phasen (Abbildung 10). Zuerst werden über ein globale 

Anpassung (globales Matching) Transformationsparameter für mehrere Bild-Layer ermittelt 

und angewendet. Im zweiten Schritt wird eine lokale Anpassung von Verschiebungen 

durchgeführt (lokales Matching). Hierzu werden automatisch Kreuzungsstrukturen 

(potentielle Passpunkte) in den einzelnen Layern ermittelt, und es erfolgt eine automatische 

Zuordnung korrespondierender Kreuzungsstrukturen (Abbildung 11). 

Abbildung 10: Demonstrationsbeispiel Ko-Registrierung






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Abbildung 11: Beispiele korrespondierender Kreuzungsstrukturen für das lokale Matching Radarsat- 

SPOT 

Die Validierung der Entwicklungsergebnisse zeigte im Vergleich zum Standardverfahren 

(Orthorektifizierung über manuell gesetzte Passpunkte) keine Zeitersparnis. Weiterer 

Entwicklungsbedarf zeigte sich dabei in der Verbesserung der lokalen Anpassungsphase. So 

konnten vor allem in Gebieten, die geringe anthropogene Strukturen aufweisen nicht 

genügend lineare Kreuzungsstrukturen gefunden werden. Auch in Gebieten mit starkem 

Relief treten, ohne eine verbesserte Höhenmodell-Integration, Verzerrungen auf, die eine 

manuelle Korrekturen notwendig machen. 

Produktion der Thematischen Zwischenprodukte 

Die thematischen Zwischenprodukte wurden entsprechend der Produktionslogik dezentral 

umgesetzt. Auch innerhalb der jeweiligen Partnerarbeiten wurden in Zusammenarbeit mit 

den zentral durchgeführten Methodenentwicklungen (AP4000) neue Methoden zur 

effizienten Kartierung der Landbedeckung untersucht (Tabelle 6).






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Tabelle 6: Übersicht der in die TZP Arbeiten integrierten Methoden 

TZP Urban 

- Methode zur Optimierung von urbanen Bildobjekten unter Berücksichtigung von 

mehreren Parametern in Definiens Developer auf Basis von Bildmaterial und 

Zusatzdaten (ATKIS): 

o Indikator für bebaute bzw. „künstliche“ Bereiche basierend auf 

Bezugsflächen-Vorwissen und Bildinformation 

o Strukturparameter „Frequenz“, 

o Strukturparameter „Durchgrünung“. 

TZP Gewässer 

- Integration einer Strategie zur merkmalsabhängigen Segmentierung. Hierbei wird die 

homogene spektrale Signatur der Gewässerobjekte im nahen Infrarot explizit bei der 

Objektbildung berücksichtigt über eine Kombination aus Quad Tree - 

Segmentierungsverfahren und Image Object Fusion Prozess. 

TZP Wald 

- Innerhalb des TZP wurde ein Ansatz zur Ausweisung und Klassifikation von 

Mischwald Objekten entwickelt. Der Ansatz basiert auf einer initialen Unterscheidung 

der reinen Waldklassen, einer anschließenden klassifikationsbasierten Texturanalyse 

sowie einer räumlichen Aggregierung von eindeutig im Klassifikationsprozess 

identifizierten Einheiten zu Mischklassensegmenten. Hierzu wurden AP4000- 

Vorschläge zur Aggregierungstechnik im objektbasierten Ansatz integriert. 

TZP Agrar 

- Die charakteristischen Bearbeitungsspuren innerhalb von Ackerschlägen sollten als 

Struktur- und Texturinformationen genutzt werden zur Klassifikation und 

Unterscheidung von Acker-Grünland. Hierbei wurde ein Ansatz zur Kantendetektion 

mit Hilfe des Canny Operators und Übertragung der Ergebnisse in einen Hough- 

Raum zur Histogramm-Analyse verfolgt. Die Ergebnisse zeigten jedoch, dass die 

untersuchten Ansätze nicht zur Unterstützung der AD Klassifikation eingesetzt 

werden können, da die relevanten Strukturen auf Basis von 5m Pixeldaten nicht 

ausreichend erkannt werden können. 

TZP Naturnah 

- Aufgrund der schlechten Datengrundlage (insbesondere nicht vorhandener TSX 

Daten) wurde eine Fokussierung auf die Trennung von Grünland und Vegetation auf 

Feuchtflächen anhand von abgeleiteten Feuchteindikatoren aus Textur und 

Spektralmerkmalen vorgenommen. Die Untersuchung fand auf Objektebene statt und 

basierte auf vorhandenen monotemporalen, optischen Daten. Verschiedene Indizes 

wurden bezüglich ihrer Eignung untersucht. Außerdem wurde eine Texturanalyse für 

Radarsat-Daten vorgenommen. 

Die Untersuchung zeigte, dass die spektrale, räumliche und zeitliche Auflösung der 

DeCOVER-Daten eine automatische/semiautomatische Differenzierung zwischen 

Grünland und Feuchtgebieten kaum zulässt. Der untersuchte Radarsensor eignet 

sich als zusätzliches Indiz für Feuchteindikation bietet jedoch keine signifikante 

Unterscheidung im Texturbereich. Lediglich das mittlere Infrarot von SPOT kann als 

ein Indiz zur Differenzierung von Vegetation auf Feuchtflächen und Grünland 

herangezogen werden.






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Zur Produktion der Thematischen Zwischenprodukte wurden auch Informationen aus dem 

ATKIS Basis-DLM benutzt: 

- Urban: Aus dem ATKIS-Verkehr Layer wurden durch automatische GIS-Routinen 

Vektoren abgeleitet und ein Bezugsflächenlayer für die Klassifikation generiert 

(Fraktionierung nach ATKIS-Verkehr). 

- Wald: ATKIS wurde verwendet für die Ausweisung der Klasse Unbestockte 

Waldflächen durch Verschneidung und Prüfung der „ehemals“ bestockten ATKIS 

Waldflächen mit dem Referenzbild. 

- Gewässer: Es erfolgte eine thematische Zuordnung der Wasserbereiche in die 

Objektarten des TZP Gewässer, d.h. eine Unterscheidung in Gewässerläufe und – 

flächen. Die Objektformen basierten auf dem Satellitenbild, die thematische 

Zuordnung erfolgte unter Verwendung von ATKIS. 

- Agrar: Zur Verortung und Verifikation von Dauerkulturflächen wurden die ATKIS 

Basis-DLM Objektarten 4013 und 4109 genutzt. 

- Naturnah: ATKIS Daten wurden im Rahmen der Postklassifikation verwendet, um bis 

dahin unklassifizierte Objekte einer Klasse zuzuweisen. Hierdurch konnten Objekte 

differenziert werden, bei denen rein auf spektraler Basis ansonsten keine 

Klassenzuordnung statt finden konnte. Zusätzlich wurden die AKTIS Daten für die 

interne Validierung und Kontrolle verwendet. 

Nachbearbeitung / Generalisierung 

Im Zuge der ersten Testumsetzung zeigte sich weiterer Entwicklungsbedarf der 

Generalisierungsprozesse innerhalb der DeCOVER Prozesskette. Zur Einhaltung und 

gegebenenfalls Korrektur von Mindestkartierfläche, Mindestkartierbreite und 

Mindestkartierabstand wurde in Zusammenarbeit mit den TZP Partnern ein Developer 

Prototyp-Prozessablauf entwickelt. Der implementierte Ablauf untergliedert sich in drei 

Prozessschritte, die über morphologische Bildalgorithmen erfolgen: 

1) Umsetzung Mindestkartierabstand (Öffnungsoperation) 

2) Umsetzung Mindestkartierabstand (Schließungsoperation) 

3) Umsetzung Mindestkartierfläche (Zuordnung Bildobjekte < MKF zu Nachbar mit 

längster gemeinsamer Grenze) 

Die Erfahrungen der zweiten Testumsetzungen zeigten in der Anwendung des Prototypen 

noch weiteren Optimierungsbedarf. So sollte die Umsetzung der Mindestkartierfläche auch 

nach Objektartentyp gesteuert werden, um die semantische Ähnlichkeit von Objektarten mit 

berücksichtigen zu können. Weiterer Optimierungsbedarf ergibt sich durch den sequentiellen 

Prozessablauf. Durch die geometrische Bindung an Vorgängerklassifikationen lassen sich 

nicht alle Bildbereiche kleiner MKF, MKB und MKA innerhalb der nachfolgenden TZP 

Produktion erfolgreich morphologisch auflösen. 

2.7 Aufbau eines Geodatenportals 

Mit dem DeCOVER Diensteportal ist eine Web-Anwendung entwickelt worden, die ein 

dynamisches mapping von Landnutzungs-/Landbedeckungsdaten bei gleichzeitiger 

Darstellung von Hintergrundinformationen (andere Datenquellen, Satellitenbilddaten) erlaubt. 

Die Entscheidung für diese Form der Lösung wurde projektintern abgestimmt, im 

wesentlichen getrieben durch die Tatsache, dass die alternative Lösung, die Nutzung von 

Google-Maps, einen Zugriffschutz auf Informationen untersagt.






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Das Portal zeichnet sich durch mehrere entscheidende Funktionalitäten aus: 

1 Ein Zugriffsschutz steuert über Rollen, welche Daten von welchem Nutzer 

eingesehen werden dürfen. Damit konnten beigestellte Informationen der Nutzer und 

Partner, die nicht öffentlich zugänglich waren, dem Projekt zugänglich gemacht 

werden. 

2 Schnittstelle WMS: Als Baustein der Geodateninfrastruktur können externe WMS 

eingebunden werden. Gleichzeitig können die Ergebnisse der Testgebiete den 

Partnern als WMS anderen Portalen zur Verfügung gestellt werden. 

3 Der Anwender hat die Möglichkeit, die Ergebnisse visuell zu validieren, in dem er die 

einzelnen Layer transparent stellen kann. Damit kann die Güte der Klassifikation 

gegenüber Referenzdatensätzen oder gegenüber Satellitenbilddaten geprüft werden. 

4 Zudem kann das Portal für den internen Datenaustausch genutzt werden. 

Wesentliche Nutzer des Portals waren während der Projektlaufzeit die Projektpartner sowie 

die in das Vorhaben eingebundenen Nutzer. 

Alle Basiskomponenten des Diensteportals sind standardkonforme Komponenten. Damit 

bietet das Portal die Grundstruktur für eine Einbindung in die Geodateninfrastruktur 

Deutschland (GDI-DE) des Bundes, der Länder und Kommunen, indem es für die Führung 

der nationalen Geo-Datenbasis (NGDB) der GDI-DE ausgewählte und validierte 

Geoinformationen zur Verfügung stellen kann. 

Abbildung 12: Weboberfläche des DeCOVER Datenportals (www.geoway.de/decoverportal/)






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2.8 Kosten-Nutzen-Analyse 

Die Erfahrungen der Testdemonstrationen sowie die Ergebnisse der vielseitigen 

Nutzerkonsultationen wurden für eine Kosten-Nutzen-Analyse des DeCOVER 

Ausgangsdienstkonzepts, d.h. im wesentlichen der erstmaligen Erstellung des DeCOVER 

Ausgangsdatensatzes genutzt. Hierzu wurden verschiedene Szenarien im Zuge einer 

Nutzenbefragung eingesetzt, sowie die Kostenabschätzungen der Testumsetzungen über 

die TZP Partner und Prozesskettensteuerung abgefragt. 

Folgende Hauptelemente waren Bestandteil der Analyse: 

1) Datenkosten 

a) SFE-Daten (Orthobild, monotemporal) 

b) SFE-Daten (Orthobild, zusätzlich multitemporal) 

c) Zusatzdaten 

d) Erstellung der Bearbeitungskacheln 

2) Produktion TZP 

Urbane Räume, Gewässer, Wald, Offenland Agrar, Offenland Naturnah 

3) Integration 

a) Integration Teilprozess-Schritte 

b) Abschließende Integration 

4) Prozess-Steuerung 

Als finales Ergebnis der Kostenanalyse für die Erstinventur des DeCOVER 

Ausgangsdienstes konnten folgende Zahlen ermittelt werden: 

• Datenkosten (FE-Daten + Zusatzdaten) 5,57 €/km² 

• Produktionskosten 22,87 €/km² 

• Gesamtkosten 28,44 €/km² 

Diese Kosten müssen im Rahmen einer ersten und einmaligen Vollinventur gesehen werden. 

Über das Fortführungskonzept kann ein voraussichtlich wesentlich preisgünstigeres Update- 

Verfahren durch Veränderungserkennung eingesetzt werden. 

Tabelle 7 führt die Nutzerinstitutionen auf, die im Rahmen der Kosten-Nutzen-Analyse zur 

Verwertbarkeit der DeCOVER auf Basis der Testdaten befragt wurden. 

Tabelle 7: Übersicht über die im Rahmen der Kosten-Nutzen-Analyse befragten Behörden 

Behörde Admin. 

Ebene 

Them. Schwerpunkte 

Bundesamt für Naturschutz (BfN) Bund Naturschutz und Biologische Vielfalt 

Bundesamt für Bauwesen und 

Raumordnung (BBR) 

Thüringer Landesanstalt für Wald, Jagd 

und Fischerei (TLWJF) 

Regionalverband 

Oberschwaben (RVBO) 

Bodensee- 

Institut für Landes- und 

Stadtentwicklungsforschung und 

Bauwesen NRW (ILS) 

Bund Nationale Raumordnung und Raumplanung 

Land Forstplanung, Naturschutz, Waldzustandsüberwachung, 

Forschung 

Region Regionalentwicklung und Regionalplanung 

Forschung Auftragsforschung für das Ministerium für Wirtschaft, Mittelstand 

und Energie (MWME) und für das Ministerium für Bauen und 

Verkehr (MBV) des Landes NRW 

Die folgende Tabelle (Tabelle 8) zeigt in einer Zusammenschau die Bewertung des 

Ausgangsdatensatzes durch die befragten Nutzer. Hierbei wurde die Verbesserung durch die






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DeCOVER-Daten gegenüber den derzeitig angewandten Methoden zur 

Informationsbeschaffung bewertet. 

Tabelle 8: Übersicht zur qualitativen Bewertung des Ausgangsdatensatzes 

Interne Auswirkungen 

1.) Qualitative Verbesserung bei der Aufgabenerfüllung 

1.1) Thematischer Informationsgehalt 

1.2) Thematische Genauigkeit 

1.3) Geometrische Genauigkeit 

1.4) Aktualisierungsfrequenz 

1.5) Maßstab 

1.6) Nutzen als Basisprodukt 

2.) Beschleunigung und Erleichterung der Arbeitsabläufe 

3.) Erweiterung der Qualifikation für zukünftige Aufgaben 

4.) Pilotcharakter für andere Ressortaufgaben 

5.) Konzept zur Qualitätssicherung 

5.1) Intern zertifizierte Produkte 

5.2) Extern zertifizierte Produkte 

5.3) Zertifizierte Anwendbarkeit der Produkte 

5.4) Zertifizierte Produktionskette 

Externe Auswirkungen 

6.) Einheitliches Verwaltungshandeln von Nutzern auf gleicher 

Verwaltungsebene 

7.) Einheitliches Verwaltungshandeln im europäischen Rahmen 

8.) Absicherung von Verwaltungs- u. politischen Entscheidungen 

9.) Akzeptanz von umweltpolitischen Entscheidungen in der Öffentlichkeit 

Wertigkeit von 1 (keine Verbesserung) bis 5 (erhebliche Verbesserung) 

BfN 

2 

2 

3 

3 

2 

3 

3 

3 

3 

- 

- 

- 

- 

3 

1 

3 

3 

BBR 

5 

4 

4 

5 

4 

5 

4 

4 

4 

- 

- 

- 

- 

2 

2 

TLWJF 

1 

1 

1 

4 

1 

1 

1 

1 

1 

1 

1 

1 

1 

1 

1 

1 

1 

RVBO 

Die Wertigkeit sollte hierbei von 1 (keine Verbesserung) bis 5 (erhebliche Verbesserung) 

angegeben werden. Die zu berücksichtigenden Voraussetzungen bei der Bewertung lauteten 

wie folgt: 

• Datensatz wird für die vom Nutzer geforderte Abdeckung bereitgestellt 

• Aktualisierung und Auslieferung des Produkts in festgelegten Abständen 

• sind Veränderungen an den Datensätzen vorgesehen, so beeinträchtigen sie den 

ursprünglichen Funktionsgehalt nicht negativ (Zeitreihen, Kompatibilität). 

Nutzerübergreifend können die Aussagen hin zu dem generellen Bedarf an einem Datensatz 

interpretiert werden, der sich hinsichtlich seiner geometrischen Genauigkeit und der 

Differenzierung der Objektarten durchaus in Richtung ATKIS bewegt. Hierzu wurde jedoch 

auch umgehend von den Nutzern klargestellt, dass ATKIS in vielen relevanten Bereichen für 

deren Belange nicht ausreicht. Gerade Behörden aus dem Umweltbereich bemängeln die 

unzureichende bzw. nicht feststellbare Aktualität der Daten sowie eine notwendige 

thematische Erweiterung der Objektarten zum einen im Siedlungsbereich (Versiegelung und 

Siedlungsdichte) als auch im „grünen Bereich“, d.h. vor allem umweltrelevante Offenland- 

Objektarten. Des Weiteren war eine grenzüberschreitende Anwendbarkeit und Kompatibilität 

ein wichtiger Ansatzpunkt für eine Verbesserung der Datensituation. 

Gleichwohl herrscht die Einsicht, dass nicht alle Anforderungen über einen noch so 

differenzierten Ausgangsdatensatz abgedeckt werden können, da dieser stets nur als 

3 

4 

2 

3 

2 

3 

2 

4 

3 

2 

3 

4 

5 

3 

3 

4 

2 

ILS 

4 

4 

3 

4 

3 

4 

4 

4 

- 

- 

- 

- 

- 

4 

1 

3 

3






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Kompromiss zwischen Nutzerwunsch und technischer Machbarkeit gelten kann. Hier 

müssen weiterhin fachspezifische Datensätze mit spezieller Ausrichtung greifen. 

Der tatsächliche Nutzen eines Datensatzes über alle Nutzer hinweg, sollte er die momentan 

genutzten Informationsgrundlagen der Behörden durch seinen Mehrwert 

ergänzen/unterstützen, ergibt sich somit aus einem einzigen integrierten Dienst und nicht 

parallelen Datensätzen mit unterschiedlicher fachlicher Ausrichtung. Dieses Produkt stellt die 

reale, aus Fernerkundungsdaten erhobene Nutzung in den Vordergrund, vermittelt aktuelle 

Informationen flächendeckend zum geforderten Stichjahr und stellt durch seine 

Interoperabilität zu bestehenden nationalen und europäischen Katalogen eine 

grenzüberschreitende Vergleichbarkeit her. 

Für die laufende Diskussion um Beschaffungsszenarien für die behördenübergreifende 

Finanzierung der DeCOVER-Daten stellen sich anhand von Beispielen folgende Modelle zur 

Umsetzung dar: 

Beschaffungsszenario CORINE Land Cover 2000 

Eine öffentliche Ausschreibung findet durch das Umweltbundesamt (UBA) im Auftrag durch 

das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit (BMU) statt 

(Abbildung 13a). Die Finanzierung erfolgt im Ko-Finanzierungsprinzip zwischen der 

Europäischen Umweltagentur (EUA) und dem BMU. Das Deutsche 

Fernerkundungsdatenzentrum (DFD) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt 

(DLR) leitet im Auftrag vom UBA die flächendeckende Kartierung. Das Gebiet der 

Bundesrepublik wird in mehrere Lose aufgeteilt, über eine Angebotserstellung wird über die 

Beteiligung einzelner Dienstleister oder Konsortien im Wettbewerb entschieden. 

a) 

Bundesministerium 

BMU 

Bundesamt 

UBA 

Technische 

Ausführung 

(DLR) 

Dienstleister 

Dienstleister 

Dienstleister 

Dienstleister 

Abbildung 13: Beschaffungsweg für a) CORINE Land Cover 2006; b) FTS Soil Sealing 

b) 

Beschaffungsszenario EUA Fast Track Service Soil Sealing 

Die Generaldirektionen beauftragen die Europäische Umweltagentur mit der Ausschreibung 

zum FTS Soil Sealing, die Finanzierung erfolgt über die Generaldirektionen, im Wesentlichen 

die Generaldirektion Agrar (Abbildung 13b). Die Definition von Datensatz und technischer 

Durchführung erfolgt mit Hilfe des European Topic Centre Land Use and Spatial Information 

(ETC-LUSI) als beratende Instanz bei technischen Fragestellungen. Die Ausschreibung 

erfolgt übergreifend für die gesamte Fläche (EU27 + Nachbarländer) und wird nicht in 

mehrere Lose aufgeteilt, einzelne Dienstleister oder Konsortien bewerben sich entsprechend 

für die Bearbeitung der Gesamtfläche. 

2.9 Das DeCOVER Fortführungskonzepts 

General- 

Direktionen 

Ministerien 

(BMU-BMI) 

Das in DeCOVER konzipierte Fortführungskonzept basiert auf Veränderungsindikatoren und 

verfolgt zwei primäre Ziele: 

1. Kosteneffiziente und fokussierte Aktualisierung einer DeCOVER AD Kartierung 

2. Möglichkeit zur Ableitung relevanter Veränderungsinformationen zur Unterstützung 

anderer Systeme 

EUA 

Technische 

Beratung 

(ETC-LUSI) 

Dienstleister 

Dienstleister 

Dienstleister 

Dienstleister






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Um einer Vollinventur entgegenzuwirken ist die Erstellung von Änderungsflächen zum 

Zeitpunkt t1 im Vergleich zur Initialkartierung zum Zeitpunkt t0 notwendig. Die 

Umsetzungslogik sieht dabei eine subtraktive Veränderungsdetektion auf Basis zweier 

rasterbasierter SFE Bilddatenzeitpunkte vor. Hierbei wurden verschiedene Teilschritte 

(Module) zur Erzeugung der Veränderungsinformationen konzipiert (Abbildung 14). 

Abbildung 14: Schematische Übersicht des Change Layer Konzepts 

Fokussierung: 

Innerhalb dieses Moduls erfolgt die Markierung der veränderten Objekte auf der Basis von 

Rasterderivaten, die sich aus den georektifizierten, koregistrierten und normalisierten 

Bilddaten vom Zeitpunkt t0 und t1 und unter Verwendung der t0 DeCOVER Klassifikation 

ableiten lassen (Abbildung 15). Hierzu wird unter Einbeziehung des t0 Vektordatensatzes 

eine Subsegmentierung auf Basis der Rasterderivate durchgeführt. 

Abbildung 15: Bildbeispiele für Rasterderivate innerhalb der Fokussierung (von links nach rechts: die 

Kanaldifferenzen t0/t1, die normierten Kanaldifferenzen t0/t1, die spektrale Veränderungsintensität sowie 

die rasterbasierte Z-Statistik bezüglich dem Vektordatensatz t0)






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Eine anschließende automatische Fokussierung ermittelt über alle Objekte hinweg 

diejenigen, welche einen globalen Signifikanzschwellwert für spektrale Änderungen 

überschreiten. In einem iterativen Prozess werden statistischer und spektraler Grenzwert auf 

Basis der nicht veränderten Objekte adaptiert. Das Ergebnis der automatischen 

Fokussierung ist ein Datensatz mit potentiellen Veränderungsobjekten, die in Verbindung mit 

der Grundbedeckung aus dem t0 Vektordatensatz in bis zu 48 komplexe Veränderungstypen 

strukturiert werden können. 

Diese Veränderungstypen müssen dann durch einen Operator bewertet werden, zur 

Trennung von relevanten Veränderungen von nicht relevanten Veränderungen (z.B. 

hervorgerufen durch phänologische Veränderungen). Wird die Hypothese, dass es sich um 

eine nicht relevante Veränderung handelt vom Operator bestätigt, werden alle gleichartigen 

Veränderungstypen aus der Fokussierung entfernt, wenn sie: 

• homogene Objekte und 

• bezüglich der Z-Statistik nicht signifikante Objekte betreffen 

Die Z-Statistik bildet dabei den Pixelkennwert eines Rasterlayers bezüglich der Statistik 

(Mittelwert, Standardabweichung) einer Menge von Umgebungspixeln des gleichen 

Rasterlayers ab. Die Bezugsmenge wird dabei über die Zugehörigkeit zum gleichen t0 

Vektor-Objekt definiert. 

Im Rahmen dieser Bewertung erfolgt somit keine individuelle, d.h. einzelobjektbezogene 

Bewertung, sondern eine Bewertung des Veränderungstyps. Auf Basis der Operator- 

Bewertung erfolgt anschließend eine Extrapolation der Veränderungen auf die 

Gesamtszene. Der Operator muss folglich maximal 48 Objektgruppen prüfen (Anhand von 

Samples). Damit ist der manuelle Aufwand unabhängig von der Größe der zu 

klassifizierenden Szene. 

Veränderungserkennung und Klassifikation 

In diesen Teilmodulen wird basierend auf einer Segmentierung und Klassifikation der 

Bilddaten zum Zeitpunkt t1 innerhalb der durch die Fokussierung als verändert markierten 

Objekte bestimmt, ob: 

• eine rein attributive Veränderung 

• eine Veränderung der Geometrie der betroffenen Objekte 

• eine attributive Veränderung und eine Veränderung der Geometrie stattgefunden hat. 

Ziel des Moduls ist somit eine automatisierte Bewertung der detektierten Veränderungen 

(mögliche, wahrscheinliche, plausible Veränderung) als Entscheidungshilfe für die 

Aktualisierung des DeCOVER AD. Die Klassifikation und Bewertung erfolgt auf Basis von 

• a priori Übergangswahrscheinlichkeiten 

• Indikationen aus den Bilddaten 

Bestimmte Veränderungen der Landbedeckung innerhalb der Landschaft sind 

wahrscheinlicher als andere (Bsp. Acker ->Versiegelung vs. Versiegelung ->Acker). Dieses 

Expertenwissen bezogen auf die spezifischen DeCOVER Objektarten wurde mit Hilfe einer 

Übergangswahrscheinlichkeits-Matrix (Pü-Matrix) über Pü-Vektoren formalisiert zur 

Abbildung globaler Veränderungswahrscheinlichkeiten. Die Pü-Matrix beinhaltet die 

angenommenen Wahrscheinlichkeiten einer Veränderung einer DeCOVER-Objektart in eine 

andere für den Zeitraum von zwei Jahren, ausgedrückt in einem Intervall von 0,0 (nicht 

wahrscheinlich) bis 1,0 (sehr wahrscheinlich). 

Zur Beschreibung der durch die Bilddaten indizierten Veränderung können verschiedene 

Veränderungsindikatoren (Merkmale basierend auf den Farb-, Form-, Textur- und






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Nachbarschaftseigenschaften der Segmente (fuzzy-) logisch miteinander verknüpft werden, 

so dass dadurch entsprechende Fuzzy-Sets als indizierte Arten von Veränderungen gebildet 

werden. Die Ergebnisse dieser Bildindikation werden mit der a-priori 

Veränderungswahrscheinlichkeit (Pü-Wert) arithmetisch verknüpft zur Abbildung einer 

Veränderungsplausibilität (Abbildung 16). Der Plausibilitätswert ist nicht normiert und liegt 

prinzipiell zwischen 0 und 1, so dass selbst kleine Werte die für den Zeitpunkt t1 

wahrscheinlichste Klasse angeben können. 

Abbildung 16: Ausschnitt Veränderungs-Layer Herne (schraffiert) überlagert mit der DeCOVER-t0- 

Kartierung und den Bilddaten. Je Veränderungs-Objekt werden die plausibelste Klasse (schwarz), der 

Plausibilitätswert (schwarz) und die Menge der indizierten Level-1-Klassen angezeigt. 

Erstellung Veränderungslayer: 

Durch die Erstellung des Veränderungslayers werden die automatisch detektierten 

Veränderungsflächen, bei Bedarf ergänzt um manuell detektierte Veränderungen, 

zusammen mit den oben beschriebenen Attributen (Bildindikation, Wahrscheinlichkeiten) als 

geometrisch konsistenter Datensatz (MKF,MKA und MKB) innerhalb der DeCOVER- 

Nomenklatur den TZP-Partnern zur Verfügung gestellt. 

Dieser Layer wird in die sequentielle Prozesskette eingespeist und dient den TZP Partnern 

somit zur Fokussierung der AD Aktualisierung. Durch die TZP Partner erfolgt gemäß den 

vereinbarten Prozesskettenspezifikationen (z.B. Mehrfachattributierung, Markierung 

Klassifikationssicherheit) anschließend die finale Klassifikation der Veränderungen auf Basis 

der DeCOVER Objektarten. 

Auf Grundlage des modularen Aufbaus des Fortführungskonzepts können 

Veränderungsinformationen mit unterschiedlichem Informationsgehalt abgerufen werden. 

Diese Informationen können so z.B. zur Unterstützung der Fortführung bestehender Systeme 

genutzt werden: 

- Binäre Veränderungsmaske (Veränderung ja/nein) als Ergebnis des 

Fokussierungsmoduls 

- Neusegmentierung und Klassifikation der Veränderung, inkl. Bewertung der 

Veränderungsrichtung






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Eine interne Validierung der Methoden des Fortführungskonzeptes zeigte, dass die 

automatisierte Methode nicht die thematische Genauigkeit einer manuell erzeugten 

Veränderungsklassifikation (durch visuellen Bildvergleich zweier Aufnahmezeitpunkte) 

erreichen kann (Bsp: Overall Accuracy TG Dresden: Manuelle Kartierung = 97,9%, 

DeCOVER Methode = 67,0 %). Das DeCOVER Verfahren weist derzeit zu viele nicht reale 

Veränderungen fehlerhaft aus. Größte Fehlerquelle im TG Dresden stellten hier Ackerflächen 

dar. Aufgrund ihrer unterschiedlichen phänologischen Ausprägungen in dem für die 

Validierung zur Verfügung stehenden Bilddatensätzen (Mai 2005, April 2007) wurden sie 

häufig fälschlicherweise als Veränderungen ausgewiesen, wodurch eine User Accuracy von 

nur 31,5% erreicht wurde. Mit einer Producer Accuracy von 81,2% wurde hingegen ein 

durchaus zufriedenstellendes Ergebnis erreicht, das darüber Auskunft gibt, wie viel Prozent 

der tatsächlichen Änderungen auch erfasst wurden (Abbildung 17). 

Abbildung 17 Beispielhafte Darstellung des Veränderungslayers im TG Dresden. Links: SPOT- 

Szene vom 22.09.2005; Mitte: SPOT-Szene vom 15.07.2007 mit überlagertem manuell erstellten 

Veränderungslayers ; Rechts: SPOT-Szene 2007 mit überlagertem automatisch detektierten 

Veränderungen 

Zusammenfassend läst sich feststellen, dass mit Ausnahme der Segmentierung, immer 

wieder manuelle Eingriffe in den Prozess notwendig waren. Insbesondere im 

landwirtschaftlichen Bereich kam es aufgrund der hohen spektralen Dynamik und bei 

Verwendung von nur zwei Beobachtungszeitpunkten zu häufigeren Fehleinschätzungen der 

Veränderung. Hier sind weitere Verbesserungen durch die Einbeziehung multitemporaler 

Indikatoren notwendig, um die Verlässlichkeit und Robustheit des Verfahrens zu erhöhen. 

2.10 Unterstützung bestehender Landbedeckungs- /-nutzungssysteme 

Zur Unterstützung bestehender Landbedeckungs- /-nutzungssysteme wurden zwei 

grundlegende Vorgehensweisen auf dem zweiten DeCOVER Nutzerworkshop in Bonn 

vorgeschlagen und diskutiert: 

- Szenario 1: Qualitätssicherung amtlicher Systeme 

- Szenario 2: Update amtlicher Systeme 

Ziel des Szenarios 1 „Qualitätssicherung amtlicher Systeme“ ist die automatisierte inhaltliche 

Überprüfung der Daten des amtlichen Systems unter Verwendung des DeCOVER-ADs als 

Referenzinformation. Für die Untersuchung wurde als amtliches System das ATKIS-Basis- 

DLM verwendet. Das Ergebnis der Qualitätsanalyse ist eine objektweise Bewertung der 

Objekte des zu überprüfenden amtlichen Systems. Der DeCOVER-Dienst dient dabei als 

korrekt anzunehmende Referenzinformation. Es wird ein semi-automatischer Arbeitsablauf






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verwendet, bestehend aus einer automatischen Komponente und einer manuellen 

Nachkontrolle verworfener Objekte der amtlichen Daten (Abbildung 18). 

Die Eingangsdaten werden einer automatischen Komponente zugeführt, in der mittels 

Bildanalyse die Fernerkundungsdaten, die in diesem Fall als Referenzinformation dienen, 

interpretiert werden. Das Ergebnis der automatischen Bildanalyse der Fernerkundungsdaten 

ist ein Klassifikationsergebnis, das aus für die Qualitätssicherung relevanten Bildklassen 

besteht. Da die Bildklassen nicht mit den Objektarten der zu überprüfenden Vektordaten 

übereinstimmen, folgt ein Schritt der Bewertung aller Objekte der Vektordaten unter 

Verwendung eines Bewertungskatalogs. Das Ergebnis der automatischen Komponente ist 

eine Bewertung für jedes berücksichtigte Objekt der Vektordaten als verifiziert bzw. 

verworfen, was einer sogenannten Ampelentscheidung entspricht. Alle automatisch 

verifizierten Objekte werden im Folgenden nicht weiter untersucht, sondern als korrekt 

angenommen. Die verworfenen und mit rot markierten Objekte werden einem Operateur 

visualisiert dargestellt und dahingehend bewertet, ob die automatische Rückweisung richtig 

war, oder ob das Objekt fälschlicherweise verworfen wurde. 

Der für das Szenario 1 umgesetzte Arbeitsablauf ist in Abbildung 19 dargestellt. Die 

Eingangsdaten bestehen aus dem zu überprüfendem Vektordatensatz (wiederum das ATKIS 

Basis-DLM), dem DeCOVER-AD als Referenzinformation und einem Bewertungskatalog. 

Abbildung 18: Schematische Darstellung des Szenario 1 zur Unterstützung bestehender Systeme 

Abbildung 19: Ablauf der Integration in amtliche Systeme am Beispiel der Qualitätssicherung des ATKIS 

Basis-DLMs im Szenario 1.






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Nach der Verschneidung der Eingangsdaten (Abbildung 20) werden alle Objekte des ATKIS 

Basis-DLMs aufgrund der im DeCOVER-AD enthaltenen Objektart bewertet und 

entsprechend dem WiPKA-QS Ansatz verifiziert bzw. verworfen. 

Abbildung 20: Testgebiet Dresden: a) DeCOVER AD (grün), ATKIS (rot) b) Verschneidung 

Das zweite vorgestellte Szenario „Update amtlicher Systeme“ verfolgt den gleichen Ansatz 

wie das Szenario1, nur das hier nicht der DeCOVER AD eingesetzt wird, sondern eine 

Fokussierung über die Ergebnisse des DeCOVER Fortführungskonzepts erfolgt. Somit 

werden nur die Objekte des Zielkatalogs betrachtet, die von einer erkannten Veränderung im 

DeCOVER Veränderungslayer überlagert werden (Abbildung 21). 

Abbildung 21: Ablauf der Integration in amtliche Systeme am Beispiel der Qualitätssicherung des ATKIS 

Basis-DLMs im Szenario 2. 

Exemplarische Überführung von DeCOVER Daten in Zielkataloge 

Über eine technische Analyse wurden Veränderungen und Unterschiede flächenhafter 

Landschaftselemente zwischen ATKIS, DeCOVER und weiteren kompatiblen 

Landbedeckungs- / Landnutzungsdaten wie CORINE Land Cover sowie die gegenseitige 

Ergänzung und Erweiterung der genannten Daten auf Basis der 

Interoperabilitätsbeschreibung untersucht. Weitere Grundlage und zugleich Ziel im Laufe der 

Phase I war die Diskussion der Ergebnisse mit entsprechenden Nutzern 

(Landesvermessung, BKG sowie Umweltbehörden).






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Weitere Untersuchungen liefen zur Verknüpfung bestehender ATKIS-Geometrien mit den in 

DeCOVER erstellten Daten zur Generierung eines hybriden Datensatzes, der die Vorteile 

der Vermessungsdaten (Auflösung, Aktualität in Siedlungs- und Verkehrsbereichen) mit 

denen von DeCOVER (Zeitschnitt, stärkere Differenzierung und größere Aktualität außerhalb 

der urbanen Bereiche) verbinden soll. 

Grundsätzlich wurden hier zwei Richtungen verfolgt. Zum einen wurde die Möglichkeit 

untersucht, das DLM durch die Einbindung der LN/LB-Daten in thematischer und 

geometrischer Form als Unterstützung der nationalen Umweltbehörden in Richtung 

umweltrelevanter Klassen zu erweitern. Neben der Erweiterung des DLM als zentralem 

Datensatz ist die Ableitung eines CORINE- oder LMCS-Layers aus den Daten der 

Vermessungsämter ein zweites Thema. Dieser Ansatz erfolgt lediglich in einer Richtung, 

verknüpfte Vermessungs- und Fernerkundungsdaten werden nicht in die DLM-Topologien 

zurückgeführt, was es erlaubt, die Geometrien skalenunabhängig zusammenzulegen und so 

unterschiedliche Zielgrößen zu bedienen (CLC mit 25 ha oder LMCS mit 1-5 ha). Die 

Kombination mit den Klassifizierungen aus der Fernerkundung erfolgt im Anschluss auf den 

zusammengelegten Flächen. 

• Erweiterung des DLM mit Fernerkundungsdaten 

Ergebnis soll ein zentral vorgehaltener Datensatz sein, der nachhaltig mit Aktualisierungen 

aus Vermessung und Fernerkundung aktuell gehalten werden kann. Hierbei werden 

zumindest für sämtliche umweltrelevanten Objektarten Zeitmarken mitgeführt, thematische 

und geometrische Ergänzungen finden in „grünen“ Objektklassen statt, die mit 

Fernerkundung detektiert werden können. Dies betrifft etwa die Unterteilung von Waldtypen 

nach Laub-/ Nadel- und Mischwald, die im DLM erst ab einer Objektgröße von 10 ha 

vorgenommen wird und darüber hinaus auf einer von Bestandsparametern wie 

Kronenabdeckung unabhängigen Walddefinition vom Bearbeiter abgegrenzt werden. Ein 

weiteres Beispiel ist die Unterteilung von Grasland als DLM-Objektart in die bis dato nicht 

vorhandene Differenzierung von Wirtschaftsgrünland und natürliches Grasland (Abbildung 

22). Auch im Siedlungsbereich ergeben sich Möglichkeiten für die Ergänzung und 

Differenzierung, etwa im bislang nicht konsequent erhobenen Bebauungsgrad der 

Wohnbauflächen oder in einer Erweiterung um die Objektart Baustelle. 

Wichtige Voraussetzung bei diesem Vorgehen ist die eindeutige Kennzeichnung von 

Objekten, die derartig ergänzt werden. Neben dem Erhebungsdatum muss die Art der 

Ergänzung (thematisch, geometrisch) sowie die Datenquelle im Datenmodell spezifiziert 

sein. Dies ermöglicht schlussendlich einen integrierten, zentral vorgehaltenen Datensatz. 

VEG Vegetationsmerkmal 

CLC Jahr Waldflächen – Übernahme der Belegung 

1000 

2000 

3000 

Laubholz 

Nadelholz 

Laub- und Nadelholz 

311 

312 

313 

2006 

2006 

2006 

(Thematik, Geometrie) 

Außengeometrie: DLM 

Innengeometrie: LN/LB 

Thematik: LN/LB 

Außengeometrie: DLM 

Innengeometrie: DLM 

Thematik: LN/LB 

Natürliches Grasland (CLC) – 

Übernahme der Belegung (Thematik) 

Objektart 4102 Grünland 

VEG 

1000 

2000 

3000 

4000 

5000 

8000 

9997 

9999 

Vegetationsmerkmal 

Laubholz 

Nadelholz 

Laub- und Nadelholz 

Röhricht, Schilf 

Büsche, Sträucher 

Streuobst 

Attribut trifft nicht zu 

Abbildung 22: Erweiterung von umweltrelevanten DLM-Objektarten (Beispiel Wald und Grünland) 

Objektgeometrien werden bei diesem Vorgehen nur dort verändert, wo sie sinnhafterweise 

durch neue Geometrien ersetzt werden können. Dies betrifft etwa die Abgrenzung der 

sonstiges 

CLC 

321 

Jahr 

2006






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Waldtypen wie im oben genannten Beispiel zueinander. In beiden Beispielen ist nun die 

Vergabe eines Zeitattributs anhand der genutzten Satellitendaten möglich. 

Neben der Erweiterung von Objektarten wurde auch die Beitragsfähigkeit von 

Fernerkundungsdaten zur Nachführung einzelner Attribute untersucht. Im genannten Beispiel 

gilt dies für Objektarten der baulich geprägten Flächen im Basis-DLM, die mittels der 

DeCOVER-Klassifizierung nach Überprägungsarten (Bebaute Bereiche starker bis geringer 

Überprägung) oder dem europäischen FTSP Soil Sealing Layer als pixelbasiertem Datensatz 

(Versiegelungswerte von 1-100 %) unterstützt werden können (Abbildung 23). Das umfasst 

insbesondere eine Erweiterung und Ergänzung des ATKIS Attributtyps ‚BEB‘ (Art der 

Bebauung) für die Objektarten 

• 2111 Wohnbaufläche, 

• 2113 Fläche gemischter Nutzung und 

• 2114 Fläche besonderer funktionaler Prägung. 

Abbildung 23: Verknüpfung der DLM-Geometrien mit den Versiegelungsinformationen zur Darstellung 

des Bebauungsattrituts durch den FTSP Sealing Layer am Beispiel der Stadt Potsdam. Die Darstellung 

zeigt auch, dass ein hoher Schwellenwert eher dem Verständnis des Attributtyps der ATKIS Definition 

entspricht. 

Die Wahl der genannten Schwellenwerte und ihre Ausprägung auf die Attributierung soll 

durch die Expertise der Landesvermessung hinsichtlich ihres Nutzens für die Ausweisung 

des Bebauungs-Attributs bewertet werden. Dies ist besonders unter dem Gesichtspunkt der 

landesweiten Verfügbarkeit des Versiegelungslayers als homogenen Datensatz zu 

betrachten, dessen Aktualisierung darüber hinaus im Rahmen von GMES






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Demonstrationsvorhaben für das Jahr 2009 anvisiert ist. Eine endgültige Entscheidung dazu 

soll noch bis Ende 2008 fallen. 

• Ableitung des DLM für umweltrelevante Fragestellungen 

Der erste Schritt ist hierbei die Generalisierung der Objekte in die Richtung der 44 CLC- 

Klassen. Dies geschieht durch die Zuordnung von Objektarten mittels der 

Interoperabilitätsanalyse und einer Auflösung der redundanten Flächen nach Prioritätsstufen. 

Für die große Mehrheit der Objekte ist eine eindeutige Zuordnung möglich. Der Anteil wird 

noch gesteigert, wenn Attribute mit einbezogen werden, die bislang nur teilweise in den 

DLM-Erhebungen mitgeführt worden sind (wie das erwähnte Bebauungs-Attribut). 

Sind alle Einzelobjekte einer CLC-Klasse zugeordnet, findet eine Generalisierung der 

Objekte mittels eines Regeldatensatzes statt. Wichtiger Input ist hier die Zuordnungstabelle 

der CORINE Kartieranleitung für Flächen unterhalb der Mindestkartierfläche. Als 

problematisch stellt sich hier bislang die Berücksichtigung von Generalisierungsregeln dar, 

die der manuellen Auswertung entliehen sind. Dies betrifft beispielsweise die Bildung von 

schlauchartigen Verbindungen zwischen Flächen ab der Unterschreitung eines gewissen 

Abstandes. Ebenso davon betroffen ist die Ausweisung von komplexen Klassen (CLC 

Klassen 24x), die als Konglomerat verschiedenster Landbedeckungen und Landnutzungen 

definiert sind. 

Abbildung 24 zeigt die verschiedenen Stufen der Generalisierung ausgehend von den 

ursprünglichen Geometrien über 5 ha Mindestfläche bis hin zu 25 ha. Die Auflösung erfolgt 

regelbasiert nach dem Nachbarobjekt mit der längsten Grenze und den Wertigkeiten der 

Klassen zueinander (entnommen aus den Kartierregeln zu CLC2000). Wie der vergrößerte 

Bildausschnitt veranschaulicht, fallen durch die Generalisierung zu 25 ha schlussendlich 

Flächen weg (Siedlungsbereich um hellgrüne Fläche), die nach einer vollständigen 

Beachtung der Kartierregeln durch eine künstliche Verbindung bestehen bleiben würden. Um 

diesem Problem zu begegnen, existieren konzeptionelle Ansätze mit Hilfe wachsender 

Pufferflächen, die diese manuell durchgeführten Verbindungen ersetzen. 

Nach der thematischen Ableitung und der geometrischen Generalisierung kann im Anschluss 

die Ergänzung der fehlenden bzw. unzureichend differenzierten Objektarten durch aktuelle 

Daten erfolgen. Dazu können LN/LB-Datensätze wie DeCOVER oder der EUA Fast Track 

Service Soil Sealing herangezogen werden. Das Vorgehen ist ähnlich wie bei der gezeigten 

Erweiterung des DLM. Vorteilhaft für die Integration stellen sich hier die vergrößerten 

Mindestflächen der Objekte dar. Im Falle von DeCOVER können die Objektarten mittels der 

Interoperabilitätsanalyse in direkten Bezug miteinander gebracht werden. Soll der 

pixelbasierte FTSP Soil Sealing Layer beispielsweise für die Unterteilung der 

Bebauungsdichte nach den CLC-Klassen genutzt werden, muss hier erst eine Umwandlung 

in Polygonflächen mit einer Mittelwertsbildung der Versieglungswerte stattfinden (Abbildung 

25).






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Abbildung 24: Geometrische Generalisierung des DLM zu einer MKF von 25 ha. Links unten CORINE Land 

Cover 2000. 

Abbildung 25: Vektorisierung des FTSP Soil Sealing Layers zur Bildung einer objektbasierten 

Versiegelungsmaske 

Fehlen thematische Information zur Ergänzung, bildet die Neuklassifizierung der 

Fernerkundungsdaten auf der geometrischen Grundlage der DLM-Grenzen eine weitere 

Möglichkeit. Wie z.B. auch bei dem Vorgehen zur Erstellung der UK Land Cover Map 2007 in 

England angewendet, können generalisierte Basisgeometrien als Vektorobjekte eine 

Vorsegmentierung für die Klassifizierung aufgrund spektraler Bildeigenschaften bilden. 

Innerhalb dieser Basisgeometrien werden Pufferbereiche gebildet, um die Klassifizierung 

heterogener Randbereiche zu vermeiden (Abbildung 26). Überschreiten die 

Durchschnittswerte der entstehenden Kernsegmente eine gewisse Homogenitätsgrenze, die






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klassenabhängig definiert werden kann, so werden Subsegmente gebildet. Diese werden 

dann aufgrund der spektralen Bildeigenschaften klassifiziert und mit den Objektarten aus 

dem generalisierten DLM-Datensatz abgeglichen. Auf einer höheren Objektartenebene 

(bspw. CLC Level 2: 3.1 Wald zu 3.2. Strauch- und Krautvegetation) können so Differenzen 

automatisiert herausgearbeitet werden. 

Abbildung 26: DLM-Grenzen nach Generalisierung und Erstellung von Kernbereichen als Grundlage zur 

weiteren Segmentierung und Klassifizierung 

Die wesentliche Herausforderung bei dem gezeigten Vorgehen ist bislang vor allem die 

geeignete Methodik zur Generalisierung des DLM hin zu CORINE. Hier müssen weitere 

Untersuchungen hinsichtlich der Umsetzung der CLC-Kartierregeln erfolgen. Als komplex 

erweist sich insbesondere die Umsetzung von Generalisierungsregeln, die ursprünglich für 

eine rein manuelle Digitalisierung erstellt worden sind. Als gutes Beispiel kann die 

Verbindung von Objekten durch Korridore dienen. Diese schmalen Verbindungen werden 

nicht durch die üblicherweise zugrundeliegenden Bildinformationen klassifiziert, sondern 

unabhängig von der Landbedeckung ausgewiesen, um für benachbarte Objekte die 

geforderte Mindestkartierfläche herzustellen. Um die Fortführung und Vergleichbarkeit mit 

älteren CLC-Daten zu gewährleisten, ist die Nachbildung dieses Vorgehens mittels 

automatisierter Prozesse notwendig. Dies betrifft sämtliche Generalisierungsprozesse, für 

die eine rein nach Fläche und Thematik durchgeführte Zusammenlegung nicht ausreichend 

ist, wie sie etwa in Abbildung 24 dargestellt wird. Sollte dies jedoch umsetzbar sein, ist eine 

Herstellung des CLC-Datensatzes oder CLC-Change Layers mit einer maximalen 

Automatisierung und entsprechend günstigen Produktionskosten möglich. 

Die thematische und geometrische Verknüpfung von amtlichen Vermessungsdaten und den 

aus Fernerkundung gewonnenen Landnutzung - / Landbedeckungsdatensätzen wie 

DeCOVER im nationalen Umfeld sowie CORINE Land Cover und FTSP auf europäischer 

Ebene wurde im Rahmen des DeCOVER-Nutzerworkshops intensiv diskutiert und in den 

laufenden Gesprächen um eine mögliche CLC-Aktualisierung mittels des DLM50-Bund 

angesprochen. 

• Daneben zeigen sich die Vermessungsämter der einzelnen Bundesländer nach 

ursprünglich reservierter Haltung zunehmend interessiert daran, fernerkundlich 

gewonnene Informationen zur Aktualisierung ihrer Basisdaten, insbesondere dem 

Basis-DLM (ATKIS), heranzuziehen. Dies ist neben dem zunehmenden 

Rationalisierungsdruck und dem damit verbundenen Einsparmaßnahmen bei der 

Basisdatenerhebung auch den intensiven Gesprächen zwischen DeCOVER und den 

entsprechenden Behörden geschuldet. Hierbei zeigt sich ein je nach Bundesland 

differenziertes Bild bei der Beurteilung des Nutzens der Datensätze. Dies ist zum






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einen durch unterschiedliche Verfahren zur Fortführung bedingt, beispielsweise der 

Erhebung des angesprochenen Bebauungsattributes nach einer länderspezifischen 

Verfahrensanweisung. Zum anderen sind regionale landschaftliche Gegebenheiten 

der Grund für eine Fokussierung auf unterschiedliche Themenbereiche, wie etwa der 

Verifizierung und Fortführung von Sonderkulturen wie Hopfen und Wein aus dem 

DeCOVER-Ausgangsdatensatz. 

• Im Zuge der Migration in das AAA-Modell bestehen weiterhin Überlegungen seitens 

der Vermessungsverwaltungen, die Unterscheidung von Basis-DLM-Objektarten im 

Offenland-Bereich in einer einfacheren Form als bisher vorgesehen ausfallen zu 

lassen und für die Unterteilungen die jeweiligen Fachbehörden heranzuziehen. Dies 

betrifft etwa die im Unterschied zur vorherigen Aktualisierungsstufe des Basis-DLMs 

reduzierte Unterscheidung nach verschiedenen Sonderkulturen, wie sie derzeit in 

Brandenburg bereits angewendet wird. Diese verminderte Objektarten- 

Differenzierung über Attribute ist zwar fakultativ, jedoch ist eine konsequente 

Weiterführung nicht in allen Bundesländern zu erwarten. Dies würde für eine 

Fragmentierung der potentiellen DeCOVER-Nutzer dieser Anwendungen sorgen, 

durch die Neuzuweisung der Verantwortlichkeiten zur Abbildung bestimmter Klassen 

allerdings auch neue Chancen für Unterstützungsmöglichkeiten schaffen. Ebenso 

Bestandteil der momentanen Diskussionen zur AAA-Migration ist die Schaffung und 

Fortführung eines Zeitattributes für die Basis-DLM-Objektarten. Auch hier wird ein 

deutlicher Nutzen für die Verwendung von DeCOVER und anderen Datensätzen für 

die Erzeugung erwartet. 

• Die Ableitung von CLC-Daten aus den Katalogen der Vermessungsverwaltungen 

nimmt im Zuge des CLC2006-Updates an Bedeutung zu. Die herkömmliche Methode 

der manuellen Change-Kartierung soll mittelfristig durch eine weitestgehend 

automatisierte Ableitung und Generalisierung eines CLC-ähnlichen Datensatzes 

ersetzt werden. Dies kann nicht ohne eine notwendige Ergänzung mit fernerkundlich 

erzeugten Informationen geschehen, die gerade im Bereich der umweltrelevanten 

Objektgruppen die ATKIS-Objektarten ergänzen. Dies gilt zum einen für Objektarten, 

die nicht über den Objektartenkatalog des Basis-DLMs abgedeckt werden, wie etwa 

die Klasse Natürliches Grünland (CLC 321). Diese wird in der momentanen Fassung 

zusammen mit Wirtschaftsgrünland (CLC 231) unter der Objektart 4102 Grünland 

geführt. Die Differenzierung der Agrarklassen (Bsp. Sonderkulturen) ist ein weiteres 

Beispiel für eine fernerkundliche Ergänzung. Neben der thematischen Erweiterung 

betrifft das Thema auch die generelle Aktualisierungsrate der Offenland-Klassen, die 

sich bislang, zwar von Bundesland zu Bundesland in unterschiedlichen zeitlichen 

Abständen, aber immer mit einer geringeren Priorisierung darstellten. Dies ist nicht 

zuletzt durch die nötige flächenhafte Durchsicht der Landesbefliegungen bei 

gleichzeitig großem Anteil an der Gesamtfläche eines Landes bedingt. Auch hier ist 

eine Unterstützung der Aktualisierung durch die Satellitenfernerkundung zu erwarten. 

3 Fazit und Ausblick 

Mit DeCOVER wurden die laufenden europäischen GMES Entwicklungen erfolgreich um 

eine nationale Komponente erweitert. Mit Hilfe innovativer Geoinformationsdienste auf Basis 

aktueller Satelliteninformationen konnte eine Unterstützung und Erweiterung der nationalen 

Geodatenlandschaft konzeptionell erarbeitet werden. Durch die praxisrelevante Ausrichtung 

am Nutzerbedarf und unter Verwendung aktueller Methoden der Interoperabilität wurden 

Verfahren entwickelt, die sich den kommenden Anforderungen wachsender Berichtspflichten 

und dem Aufbau nationaler und internationaler Geodateninfrastrukturen stellen können. 

Über die semantische Modellierung der Objektarten kann eine Unterstützung der integrierten 

Zielkataloge ATKIS, BNTK, CLC und GMES (GSE Land M2.1) ermöglicht werden. Hierzu




Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 47 


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wurden erste prototypische Überführungen durchgeführt zur a) Potentialanalyse einer DLM 

Erweiterung durch umweltrelevante DeCOVER Informationen sowie b) der Ableitung 

umweltrelevanter Datenlayer unter Nutzung von Basis-DLM und DeCOVER. Weiterer 

Entwicklungsbedarf ist hierbei in der Umsetzung der geometrischen Interoperabilität 

notwendig zur Umsetzung von Maßstababhängigkeiten und Generalisierungsvorschriften. 

Zur Erstellung des DeCOVER Ausgangsdatensatzes wurde eine modulare Prozesskette mit 

dezentraler Produktion und zentraler Steuerung entworfen. Die durchgeführten 

Nutzervalidierungen der ersten Testimplementierungen zeigten ein generell positives 

Feedback auf Bundesebene zur Verwendbarkeit der DeCOVER Daten. Auf regionaler und 

lokaler Ebene wurde der Ausgangsdatensatz als nur eingeschränkt nutzbar bewertet. 

Hauptkritikpunkte waren hier die geometrische Auflösung der Daten sowie die 

eingeschränkte thematische Auflösung einzelnen Zielklassen (Bsp. Ackerland). Als Reaktion 

konnte die Mindestkartierfläche in der zweiten Testumsetzung auf 0,5 ha reduziert werden. 

Die Forderungen nach höherer thematischer Auflösung konnten jedoch nicht in der 

gesamten Bandbreite bedient werden. Vor allem für Fragestellungen zu landwirtschaftlichen 

Anbaukulissen und naturnahen Lebensräumen ist eine multitemporale Bilddatenbasis (wie 

sie z.B. durch das geplante RE System zur Verfügung gestellt werden können) unabdingbar 

für weitere Entwicklungen. 

Viele geplante zentrale Methodenentwicklungen im Bereich der Radaranwendung und der 

gemeinsamen Nutzung von Optischen und Radarinformationen konnten aufgrund 

mangelnder Dateneignung und Verfügbarkeit nicht durchgeführt werden. Hier musste eine 

Fokussierung der Methodenarbeiten auf Basis des bestehenden optischen Datenmaterials 

durchgeführt werden. Somit beruhten zum Einen die Methodenentwicklungen innerhalb der 

Thematischen Zwischenprodukte rein auf Basis optischer Daten. Zum Anderen wurde der 

Schwerpunkt der zentralen Methodenentwicklung auf das DeCOVER Fortführungskonzept 

gelegt. Eine prototypische zentrale Umsetzung des Konzepts zur Erstellung des DeCOVER 

Veränderungslayers wurde in einem Teilausschnitt des Testgebietes Herne durchgeführt. 

Eine vollständige Testimplementierung innerhalb der sequentiellen Prozesskettenlogik mit 

dem Ziel der Aktualisierung des DeCOVER Ausgangsdatensatzes wurde nicht innerhalb der 

abgeschlossenen Projektphase durchgeführt und Bedarf weiterer Entwicklung und 

Anpassung. 

Die Nutzergespräche und Diskussionen vor allem auch während des zweiten DeCOVER 

Nutzerworkshops spiegelten das steigende Interesse an den DeCOVER Entwicklungen 

wider. Als eine wesentliche Forderung stellte sich hierbei die verstärkte Nutzung 

bestehender Geobasis- und Geofachdaten in der Erzeugung der DeCOVER Produkte dar. 

Zukünftige Entwicklungen sollten somit stärker als bisher die Integration von bestehenden 

Basisinformationen als Referenz nutzen. Diese Entwicklungen gewinnen auch unter dem 

Gesichtspunkt der laufenden Harmonisierungsbestrebungen durch INSPIRE sowie dem 

Aufbau nationaler und internationaler Geodateninfrastrukturen an Bedeutung, die eine 

Mehrfachnutzung und Durchgängigkeit existierenden Geodatensysteme anstreben. 

Zur Harmonisierung und Vergleichbarkeit von Geodaten gehören auch vereinbarte und 

akzeptierte Qualitätsstandards. Die geleisteten Arbeiten zur Objektartenspezifikation und 

Qualitätssicherung können für eine Weiterentwicklung hin zu DeCOVER Standards genutzt 

werden. Hierzu können Standardisierungen der Produktspezifikationen, Qualitätssicherung 

als auch die Erarbeitung von Methodenstandards angestrebt werden.

Seitenanzahl: 47; Seitennummer: 1 - DeCOVER Schlussbericht

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