Stadtclusteranalyse für Deutschland, Frankreich und Neuseeland

Betrachtet man weltweit die Entwicklung von Bevölkerung, Städten und Siedlungen, so fällt auf, dass Städte und Siedlungen immer weiter wachsen, während verhältnismäßig immer weniger Menschen auf dem Land leben. Als Folge der wachsenden urbanen Agglomerationen steigt in diesen Bereichen auch der Versiegelungsgrad. Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt hat weltweit die besiedelten Flächen im Global Urban Footprint (GUF) kartiert, der primär zwischen „Bebaut“ und „Nicht bebaut“ unterscheidet. Die Weiterentwicklung GUF-DenS gibt zusätzlich für jedes Bildelement den Grad der Versiegelung aus.

Die gemeinsam mit Kollegen des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt Oberpfaffenhofen in einer vorausgehenden Studie bereits auf einzelne Kacheln angewandte Methodik sollte in dieser Arbeit auf eine flächendeckende Anwendbarkeit erweitert werden, um ganze Nationalstaaten oder zukünftig auf Kontinente analysieren zu können. Als Beispiele wurden die Daten von Deutschland (357 T km² Fläche mit 83 Mio. Einwohnern) für die Länder Deutschland, Frankreich (552 T km² Fläche mit 65 Mio. Einwohnern) und Neuseeland (268 T km² Fläche mit 5 Mio. Einwohnern) vor. Gearbeitet wurde mit den Softwarepaketen MATLAB und QGIS. Die Vorgehensweise wurde zunächst am Beispiel von Deutschland entwickelt und im Anschluss auf Neuseeland und Frankreich übertragen. Insgesamt taten sich zwei größere Problematiken auf, wofür adäquate Lösungen gefunden wurden.

So wurden mittels der Daten Deutschlands zwei Lösungsansätze zur Darstellung der berechneten Ergebnisse getestet. Hierbei konnte festgestellt werden, dass ein vollautomatischer Lösungsweg über eine Blockprozessierung in MATLAB zwar die Problematik mit dem Überschreiten der maximalen Arraygröße an der gefundenen Stelle aufhebt, dabei jedoch neue Probleme bei der Fusion an den Blockgrenzen entstehen. Über einen zweiten Weg konnte mit Hilfe von QGIS über eine manuelle Kachelung der Bilder entlang nur dünn besiedelter Bereiche ein konsistentes Ergebnis erzielt werden. Beim Übereinanderlegen der verschiedenen Teilungen, ließ sich feststellen, dass in Ländern mit höherer Bevölkerungsdichte die Gefahr besteht, das zusammenhängende Siedlungsflächen zerteilt werden und aus diesem Grund fehlerhafte Ergebnisellipsen entstehen. Im Falle von Frankreich lag die Abweichung zwischen zwei unterschiedlichen Kachelvarianten (das sogenannte „Modifiable Areal Unit Problem“) bei lediglich 1%.

Die Detailanalyse der detektierten Stadtcluster im Vergleich zwischen Deutschland, Frankreich und Neuseeland ist der nächste Schritt unserer Forschung sowie Inhalt einer zeitnahen Veröffentlichung.

Abbildung 2: Die Besiedelungsstruktur von Deutschland als Gaussian Mixture Model: jede Ellipse entspricht einer urbanen Agglomeration, die auch aus mehreren Einzelstädten bestehen kann.