{"id":6900,"date":"2022-05-20T11:01:27","date_gmt":"2022-05-20T09:01:27","guid":{"rendered":"https:\/\/xoxo.capsule.ch\/2022\/05\/20\/eine-neue-schweizer-landschaftstypologie-mit-deep-learning\/"},"modified":"2025-04-23T17:16:43","modified_gmt":"2025-04-23T15:16:43","slug":"eine-neue-schweizer-landschaftstypologie-mit-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/xoxo.capsule.ch\/fr\/2022\/05\/20\/eine-neue-schweizer-landschaftstypologie-mit-deep-learning\/","title":{"rendered":"Eine neue Schweizer Landschaftstypologie mit Deep Learning"},"content":{"rendered":"

Die Identifizierung und Definition von Landschaftstypen ist nicht nur f\u00fcr die \u00dcbertragbarkeit von Landschaftsplanungs- und Managementstrategien unerl\u00e4sslich, sondern auch eine Anforderung der von der Schweiz ratifizierten Europ\u00e4ischen Landschaftskonvention. Landschaftstypologien werden in der Regel von Expert:innen oder mit Hilfe sogenannter unsupervised clustering Techniken erstellt. Die letztgenannten Methoden haben jedoch einige Nachteile, die durch den Einsatz moderner \u00abDeep Learning\u00bb-Techniken \u00fcberwunden werden k\u00f6nnen.<\/em><\/p>\n

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Ausgangspunkt vieler Landschaftstypologien ist eine Reihe von Rastern, die die Faktoren darstellen, die f\u00fcr die Charakterisierung der Landschaft in einem Gebiet als wichtig erachtet werden (z. B. Bev\u00f6lkerungsdichte, Landnutzung, Topografie). In der Regel quantifizieren einige dieser Raster das Landschaftsmuster, das als ein wichtiges Landschaftsmerkmal gilt. Bei den derzeitigen Clustering-Techniken werden diese Landschaftsmuster aus klassifizierten Landnutzungskarten mit Landschaftsmetriken berechnet. Solche Karten k\u00f6nnen jedoch verzerrt sein und sind nicht geeignet, kleinr\u00e4umige Landschaftsmuster zu erkennen. Die Verwendung von Satelliten- oder Luftbildern und anderen kontinuierlichen Rastern (z. B. digitale H\u00f6henmodelle) w\u00fcrde die Identifizierung solcher Muster erm\u00f6glichen. Die \u00fcblicherweise verwendeten Landschaftsmetriken k\u00f6nnen jedoch nicht auf solche kontinuierlichen Datens\u00e4tze angewendet werden und quantifizieren nur eine sehr kleine Auswahl potenzieller Muster.<\/p>\n

Maschinelles Lernen zur Klassifizierung von Landschaften<\/h3>\n

Am Lehrstuhl f\u00fcr Planung von Landschafts- und Urbanen Systemen PLUS experimentieren wir daher mit neuen Techniken des maschinellen Lernens zur Klassifizierung von Landschaften auf der Grundlage von Mustern, die in kontinuierlichen r\u00e4umlichen Daten wie Satellitenbildern und digitalen H\u00f6henmodellen identifiziert werden. Dabei greifen wir nicht auf bereits existierende Landschaftsmetriken zur\u00fcck, sondern lassen Computeralgorithmen nach Mustern suchen, die Landschaften voneinander unterscheiden: ein Prozess, der als Deep Learning bezeichnet wird. Das Verfahren \u00e4hnelt der gleitenden Fensteranalyse, die bei vielen r\u00e4umlichen Analysen eingesetzt wird. Anstatt jedoch feste Gewichte im Fenster zu verwenden, werden die Gewichte vom Algorithmus gelernt.<\/p>\n

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Abb. 2: Ausgabe der maschinell erlernten Landschaftstypologie f\u00fcr den Kanton Tessin und andere Teile der S\u00fcdschweiz. Die Bilder zeigen Beispiele von Landschaften, die zu einem bestimmten Landschaftstyp geh\u00f6ren. \u00a9 PLUS, ETH Z\u00fcrich<\/figcaption><\/figure>\n

Vergleich zur bestehenden Schweizer Landschaftstypologie<\/h3>\n

Mit unserem Deep-Learning-Ansatz identifizierten wir 45 Landschaftstypen in der Schweiz aus sechs Rasterbildern mit einer Aufl\u00f6sung von 10 m (Abb. 1). Wir verglichen unsere Typologie mit der bestehenden Schweizer Landschaftstypologie des Bundesamtes f\u00fcr Raumentwicklung ARE, die aus 38 Klassen besteht. Einerseits stellten wir fest, dass die beiden Typologien signifikant miteinander korrelieren und vergleichbare grossr\u00e4umige Muster aufweisen. Andererseits zeigte unsere maschinell gelernte Landschaftstypologie eine viel kleinr\u00e4umigere Variation der Landschaftstypen. Dies ist nicht \u00fcberraschend, wenn man bedenkt, dass das Ziel der ARE-Typologie darin bestand, eine Unterteilung in grosse Landschaftsgebiete zu erstellen. K\u00fcnftige Schritte dieser Analyse werden darin bestehen, die Landschaftsmuster zu extrahieren, die der Algorithmus gelernt hat. Eine Ver\u00f6ffentlichung mit weiteren Details der Analyse ist derzeit in Arbeit.<\/p>\n

\"\"Dr. Maarten J. van Strien<\/a> ist leitender Wissenschaftler am Lehrstuhl f\u00fcr Planung von Landschaft und Urbanen Systemen (PLUS, IRL). Sein Forschungsschwerpunkt ist die Modellierung und Analyse von sozial-\u00f6kologischen Systemen, wof\u00fcr er eine Reihe von Methoden des maschinellen Lernens anwendet.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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