Distanz schafft Klarheit - Ein fernerkundlicher Blick auf die Urbanisierung unseres Planeten - GDI Sachsen
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Distanz schafft Klarheit Ein fernerkundlicher Blick auf die Urbanisierung unseres Planeten Dr. Hannes Taubenböck Earth Observation Center (EOC) Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) GIS-Forum, Dresden, 31.01.2019
„On the way to the moon we'd discovered the Earth“ (Eugene Cernan, commander Apollo 17)
Januar
August
September
Dezember
Februar2013
2014
2011
2013
2012
2012
0 0,15 0,3 0,6 0,9
Kilometer
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
Daten sind noch keine
Information
10 / 18tausende Bildmerkmale
www.DLR > Vortrag > Autor • Dokumentname > Datum .de • Chart 13 ca. 42.000 Gebäude
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
Information ist noch
keine Erkenntnis
14 / 18Urbanisierung Dynamik & Dimensionen
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
Urban Growth
Istanbul 1975
Taubenböck H, Esch T, Felbier A, Wiesner M, Roth A &
Dech S (2012): Monitoring of mega cities from space. In:
Remote Sensing of Environment, vol. 117, pp. 162-176.
16 / 18Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
Urban Growth
Istanbul 1975
Istanbul 1990
Istanbul 2000
Istanbul 2010
Taubenböck H, Esch T, Felbier A, Wiesner M, Roth A &
Dech S (2012): Monitoring of mega cities from space. In:
Remote Sensing of Environment, vol. 117, pp. 162-176.
17 / 18Urban Growth Shanghai 1975
Urban Growth Shanghai 1975 Shanghai 1990 Shanghai 2000 Shanghai 2010
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
Relative spatial growth of mega cities
~ 1975
~ 1990
~ 2000
~ 2010
Taubenböck H, Esch T, Felbier A, Wiesner M, Roth A &
Dech S (2012): Monitoring of mega cities from space. In:
Remote Sensing of Environment, vol. 117, pp. 162-176.
20 / 1815 km
Taubenböck H, Wiesner M, Felbier A, Marconcini M, Esch T & Dech S (2014): New dimensions of urban landscapes: The spatio-temporal evolution from a polynuclei area to a mega-region based on remote sensing data. Applied Geography. vol. 47, pp. 137-153.
Taubenböck H, Wiesner M, Felbier A, Marconcini M, Esch T & Dech S (2014): New dimensions of urban landscapes: The spatio-temporal evolution from a polynuclei area to a mega-region based on remote sensing data. Applied Geography. vol. 47, pp. 137-153.
Yichun Xinyu
Pingxiang
Shaoyang Hengyang
Yongzhou
Ganzhou
Chenzhou
Guilin
Shaoguan
Zhangzhou
Xiamen
Qingyuan Chaozhou
Whuzhou Jieyang
Puning
Guangzhou Shantou
Guigang Zhaoqing Dongguan Huizhou
Foshan
Yulin Jiangmen Shenzhen
Hong Kong
Macau
Maoming
ZhanjiangYichun Xinyu
Pingxiang
Shaoyang Hengyang
Yongzhou
Ganzhou
Whuzhou Zhaoqing Zhaoqing Chenzhou Foshan Foshan Guangzhou
100 100 100
MoC = 0,85 MoC = 22,37 MoC = 68,36
Guilin
Shaoguan
Zhangzhou
Xiamen
0% 0% 0%
Qingyuan Chaozhou
Whuzhou Jieyang
Puning
Guangzhou Shantou
Guigang Zhaoqing Dongguan Huizhou
Foshan
Yulin Jiangmen Shenzhen
Hong Kong
Macau
Maoming
ZhanjiangYichun Xinyu
Pingxiang
Shaoyang Hengyang
Yongzhou
Ganzhou
Chenzhou
Guilin
Shaoguan
Zhangzhou
Xiamen
Qingyuan Chaozhou
Whuzhou Jieyang
Puning
Guangzhou Shantou
Guigang Zhaoqing Dongguan Huizhou
Foshan
Yulin Jiangmen Shenzhen
Hong Kong
Macau
Maoming
ZhanjiangTaubenböck H & Wiesner M (2015): The spatial network of megaregions – Types of connectivity between cities based on settlement patterns
derived from EO-data. Computers, Environment & Urban Systems. vol. 54, pp. 165-180.
Qingyuan
Guangzhou
Zhaoqing Dongguan Huizhou
Jiangmen Shenzhen
Hong Kong
MacauGlobal Urban Footprint – Europe
Nation States – Europe
Global Urban Footprint – Europe
Urban nodes
Leeds
Liverpool Huff
Nottingham Luebeck
Oldenburg Hamburg
Norwich
Birmingham Bremen
Amsterdam Apeldoorn Hannover Brunswick
Cardiff London The Hague
Duisburg Bielefeld
Bruges
Plymouth
Bournemouth Brussels Kassel
Brighton Koeln
Lens Bonn
Chaleroi Frankfurt
Le Havre
Rouen Wiesbaden
Nuremberg
Caen Mannheim
Rheims Karlsruhe
Paris Metz Stuttgart
Rennes
Le Mans Nancy
Strassburg
Troyes Augsburg
OrleansSpatial Connectivity vs. No Spatial Connectivity
Focal connectivity in Europe
Regions and connections across Europe
Moscow
Dublin
Hamburg
Warzaw
Berlin
London
Brussels
Koeln
Cracow
Frankfurt
Paris
Vienna
Strassburg
Munich
Budapest
Settlement density
Lyon
Milan
Connectivity
Barcelona Rome
Between urban nodes with
high settlement density
Lisbon
Regions
of high settlement density
Taubenböck H, Ferstl J & Dech S (2017): Regions set in stone – Classifying and categorizing regions in Europe by
settlement patterns derived from EO-data. ISPRS Internatl. Journal of Geo-Information, 6(2), pp. 1-27.Blue Banana RECLUS (1989) Les Villes Europeennes. Report DATAR. Paris: La Documentation Francaise.
Regions and connections across Europe
Median = 28,612 Median = 19,507
Moscow
50,000
Bruttoinlandsprodukt pro Person [Euro]
Dublin
40,000
Hamburg
Warzaw
Berlin
London 30,000
Brussels
Koeln
Cracow
Frankfurt
Paris
Strassburg
Vienna 20,000
Munich
Budapest
Settlement density
Lyon 10,000
Milan
Connectivity
Regionen Andere Gebiete
Barcelona Rome
Between urban nodes with
high settlement density
Lisbon
Regions
of high settlement density
Taubenböck H, Ferstl J & Dech S (2017): Regions set in stone – Classifying and categorizing regions in Europe by
settlement patterns derived from EO-data. ISPRS Internatl. Journal of Geo-Information, 6(2), pp. 1-27.Urbane Armut Prozesse & Morphologien
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
jede Woche migrieren
1,4 Millionen
Menschen in die Städte
39 / 18Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
33%
der globalen Stadtbevölkerung leben in Slums
40 / 18Taubenböck H & Kraff N (2014): The physical face of slums – A structural comparison of slums in Mumbai, India
based on remotely sensed data. Journal of Housing & the Built Environment. vol. 29, issue 1, pp. 15-38.Median = 678 Median = 1615
5000
[brasilianische Real]
4000
3000
Einkommen
2000
1000
Morphologische Andere
Slums Siedlungstypen
Wurm M & Taubenböck H. (2018): Detecting social groups from space - Assessment of remote sensing-based
mapped morphological slums using income data. Remote Sensing Letters 9(1), 41-50.Mumbai, Indien
Siedlungsraum
Slums
0 5
km
10
¯Daten
Location-based Social
Network data
Stichprobe:
• 18-Wochen (06/2016 – 10/2016)
Geo-located Tweet
= 128 000 geolocated tweets
0 5
km
10
¯Digitale Footprints
Slums
89,5%
93,3%
62,4%
Digitale Wüste
73,0% Digitaler Durchschnitt
Digitale Zentren
51,1%
95,0%
88,1%
89,5%
Taubenböck H, Staab J, Zhu X, Geiß C, Dech S
& Wurm M (2018): Are the poor digitally left
¯
behind? Analyzing urban divides using remote 0 5 10
sensing and twitter data. ISPRS Internatl.
Journal of Geo-Information. vol. 7(8), 304, pp.
1-18. kmwww.DLR > Vortrag > Autor • Dokumentname > Datum .de • Chart 51
www.DLR. > Vortrag > Autor • Dokumentname > Datum
de •
Chart 52
Bevölkerungsschätzung
3-D Stadtmodell
Dharavi,
Dharavi,
Mumbai
Mumbai
Menschen pro GebäudeDeutsches Fernerkundungsdatenzentrum Bevölkerungsschätzung Mumbai, Dharavi
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
Bevölkerungsschätzung
für Slums in Mumbai
Taubenböck H & Wurm M (2015): Ich weiß, dass ich nichts weiß –
Bevölkerungsschätzung in einer Megacity. SpringerSpektrum. S. 171-178.Der städtische Raum und Applikationen für Deutschland
Dichte
in deutschen Großstädten Köln
Düsseldorf
Hagen
Oldenburg
Potsdam
RostockDichte
in deutschen Großstädten
Wurm M & Taubenböck H (2015): Die Morphologie deutscher Großstädte: Was die Dichte über die Struktur
der Städte verrät. SpringerSpektrum. S.127-133.MÜNCHEN STUTTGART FRANKFURT KÖLN
Untersuchungseinheit
München
Stuttgart
Riem Sindelfingen Untertürkheim
Köln
Wiesbaden Frankfurt
Bonn
Mainz Darmstadt
Taubenböck H, Standfuß I, Wurm M, Krehl A & Siedentop S (2017): Measuring morphologic polycentricity – A comparative analysis of urban
mass concentrations using remote sensing data. Computers, Environment and Urban Systems, vol. 64, pp 42-56.Schlussbetrachtungen
Urbanisierung Dynamik & Dimensionen
Urbane Armut Prozesse & Morphologien
Der städtische Raum und Applikationen für Deutschland
1. Big, Big, Big Data
Sentinel-2
2. The future will be urban
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
Urban Planet
Urbane und ländliche Bevölkerung – Vergangenheit und Zukunftsprognosen (UN, 2014)3. Ist Urbanisierung
gut für uns?Kontakt: hannes.taubenboeck@dlr.de
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