4.3 Fernerkundungsbasierte Aktualisierung des dauerhaften Anschriftenregisters (DLR) Dieser Abschnitt beschreibt zunächst die aktuellen und zukünftigen Satellitenmissionen, welche für die Aktualisierung des Anschriftenregisters geeignet sein können. Im zweiten Teil des Abschnittes wird konkret auf die Möglichkeiten der Detektion von Änderungen in der Bebauungsstruktur im Zeitraum der Stichprobenziehung für den Zensus 2021 (November 2020) und der Befragung (Mai 2021) eingegangen. 4.3.1 Fernerkundung und Eigenschaften von Sensoren Unter Fernerkundung versteht man Verfahren bei denen sich das Messgerät in einiger Entfernung zu dem zu messenden Objekt befindet. Im Falle der Erdbeobachtung wird die von der Erdoberfläche reflektierte oder emittierte elektromagnetische Strahlung von Sensoren auf Flugzeugen oder Satelliten gemessen und auf Datenträger gespeichert. Die so gesammelten Daten werden auf unterschiedliche Art und Weise interpretiert und analysiert. Aufgrund des Aufnahmeverfahrens gibt es gewisse Vorteile aber auch Einschränkungen im Vergleich zu anderen Erdbeobachtungsverfahren wie direkte Messungen oder Erhebungen. Ein wesentlicher Vorteil bei der satellitengestützten Fernerkundung ist die Möglichkeit für große Gebiete flächendeckend konsistente Geodaten zu erheben. Dabei spielen administrative Grenzen keinerlei Rolle und aufwendige und kostenintensive Geländearbeit können auf ein Minimum reduziert werden. Darüber hinaus können auch in schwer zugänglichen oder sehr großen Gebieten damit hilfreiche Daten gesammelt werden. Mit Hilfe multitemporaler Datensätze lassen sich Veränderungen über die Zeit analysieren und dokumentieren und der Informationsgehalt eines Datensatzes kann häufig für verschiedene Anwendungen genutzt werden. Gewisse Sensoren sind darüber hinaus auch wetterunabhängig einsetzbar (z. Bsp. Radarsysteme), da sie atmosphärische Elemente durchdringen. Dabei können sie auch Oberflächenobjekte teilweise oder sogar ganz durchdringen und so zusätzliche Informationen sammeln (z. Bsp. Kantenreflektoren in städtischen Gebieten). Bei Landbedeckungskartierungen werden vor allem optische Systeme genutzt, die im visuellen und nahen infraroten Bereich der Wellenlängenspektrum Daten aufnehmen. Diese Daten entsprechen oder kommen dem natürlichen Sehen zumindest sehr nahe und lassen sich daher sowohl durch visuelle Interpretation, aber auch durch computergestützte Verfahren analysieren. Sie werden auch von Landesvermessungsämtern als Informationsquelle genutzt. Ein wesentlicher Nachteil der optischen Fernerkundung ist, dass sie als physikalisches Messverfahren einen direkten Zusammenhang zwischen Landbedeckung und spektraler Signatur herstellen kann, jedoch nur in wenigen Fällen auch indirekt die Landnutzung erfassen kann. Die Landbedeckung beschreibt den bio- physikalischen Zustand der Erdoberfläche (z. Bsp. Vegetationsdecke). Die Landnutzung gibt einen darüber hinaus Informationen wie Flächen und Objekte genutzte werden (z. B. Krankenhaus, Wohngebäude). Gewisse landschaftliche Strukturen geben allerdings einen indirekten Hinweis auf die Landnutzung, der dann wahrscheinlichkeitsbasiert indirekt abgeleitet werden kann. So können mit Hilfe hoch aufgelöster Satellitenbilder zum Beispiel Golfplätze und Schwimmbäder auf Grund ihrer charakteristischen räumlichen Anordnung erkannt werden. Darüber hinaus können mit optischen Systemen nur Objekte erfasst werden, die sich oberhalb der Erdoberfläche befinden und somit nicht physisch überdeckt werden. Daher lassen sich beispielweise keine von Bäumen überdeckten Wege oder unterirdische Strukturen wie Bunker erfassen. Optische Sensoren sind darüber hinaus nicht wetterunabhängig, so dass bei Wolkenbedeckung keine 18

Datenaufnahme möglich ist. Die Größe der mit Hilfe von Fernerkundungssensoren erfassbaren Objekte hängt von der Pixelauflösung ab, das heißt der Größe der Fläche die die am Sensor eintreffende Strahlung integriert. Mit Hilfe von Satellitendaten werden derzeit Auflösung von bis zu 30 cm erreicht (WorldView-3), mit Luftbildern sogar Auflösungen unter 10cm. Die Vor- und Nachteile der optischen Fernerkundung sind in Tabelle 1 im Überblick zusammen gestellt: Tabelle 4: Vor- und Nachteile optischer Fernerkundungssysteme Abdeckung großer Gebiete Erhebung konsistenter Daten für große Gebiete Vorteile der optischen Datenerhebung in schwer zugänglichen und gefährlichen Gebieten möglich Fernerkundung Veränderungsanalyse möglich bei multitemporalen Aufnahmen Informationsgehalt für verschiedene Anwendung nutzbar Kartierung von Landbedeckung möglich, von Landnutzung nur sehr eingeschränkt Nachteile der optischen Witterungsabhängig Fernerkundung Auflösung abhängig von Sensoreigenschaften Bei der Betrachtung der Eignung von Fernerkundungsdaten für die Anwendung im Kontext des Zensus 2021 sind vor allem die folgenden Eigenschaften der Satelliten von Relevanz: Missionsdauer: die Gesamtlaufzeit der Satellitenmission. Erdbeobachtungssatelliten weisen meist eine Einsatzdauer von einigen Jahren (in der Regel 5-10) auf. Die längste dauernde zivile Erdbeobachtungssatellitenmission ist die von der NASA betriebene Mission „Landsat“ mit einer Flotte an 7 Erdbeobachungssatelliten seit dem Jahr 1972. Der Satellit mit der längsten Einsatzdauer dabei war Landsat 5 mit einer außergewöhnlich langen Missionsdauer von knapp 30 Jahren (1984- 2013). Abbildung 6: Zeitleiste der Landsatmission. © NASA Missionsbetreiber: Erdbeobachtungssatelliten werden von unterschiedlichen Betreibern mit unterschiedlichen Spezifikationen und Zielen betrieben. So gibt es Satelliten für die rein militärische Nutzung (z.B. SAR Lupe) deren Daten auch nicht der Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt werden, oder Satelliten für wissenschaftliche Experimente, kommerzielle Satellitenbetreiber und öffentliche 19

Satellitenmissionen deren Daten kostenfrei für die Nutzung bereitgestellt werden (z.B. NASA: Landsat, ESA: Sentinel). Datenkosten/-verfügbarkeit: Je nach Ausrichtung des Betreibers können die Satellitenaufnahmen kostenfrei (s.o.) bereitgestellt werden oder pro Quadratkilometer oder Szene zu bestimmten, teilweise sehr hohen Kosten verkauft werden. Genauigkeit/Pixelauflösung: Die Genauigkeit einer Aufnahme wird durch die Kantenlänge eines Bildpunktes in der Natur in der Fernerkundungsaufnahme beschrieben. Durch die geometrische Auflösung wird auch der zu beschreibende Bildinhalt bestimmt. Die Pixelauflösung reicht von mehreren Kilometern (z.B. bei Meteosat für kontinentale Anwendungen) über mehrere 10er Meter (z. B Landsat, Sentinel) bis zu Auflösungen unter einem Meter (z.B. WorldView-3 mit 30cm). Abbildung 7: Unterschiedliche Pixelauflösungen und Auswirkung auf die Interpretierbarkeit von Objekten (vlonru: 1km - 5cm). Räumliche Abdeckung pro Aufnahme: Die Größe des Gebietes auf der Erdoberfläche, welches mit einer einzelnen Aufnahme abgedeckt werden kann variiert sehr stark und ist auch Abhängig von der geometrischen Auflösung. Es gilt in der Regel: hohe Pixelauflösung = geringe räumliche Abdeckung pro Aufnahme und umgekehrt. Für flächendeckende, also nationale bzw. regionale Anwendungen sind große räumliche Abdeckungen von Vorteil da sie mit einer einzigen Aufnahme unter denselben atmosphärischen Aufnahmebedingungen große Gebiete erfassen können. Sonstige Eigenschaften (z.B. Kanäle, Sensortyp): Neben optischen Erdbeobachtungssatelliten sind in den vergangenen Jahren verstärkt aktive Aufnahmesysteme in die Entwicklung und Anwendung gekommen. Dazu zählen vor allem die RADAR Sensoren welche für das menschliche Auge ungewohnte Rückstreueigenschaften abbilden. Sie werden u.a. für die Messung von Strukturen verwendet. Daneben stehen Sensoren in der Entwicklung, welche das elektromagnetische Spektrum mit mehreren Hundert Kanälen abtasten können und somit eine detaillierte spektrale Signatur von Oberflächenmaterialien erstellen können. 20

4.3.2 Aktuelle und zukünftige Satellitenmissionen In diesem Abschnitt werden relevante, auf Grund ihrer Spezifikationen grundsätzlich geeignete Satellitenmissionen vorgestellt. Vor dem Hintergrund der Nutzbarkeit der Satellitendaten im Kontext von amtlicher Statistik, liegt der Fokus hauptsächlich auf deutsche bzw. europäische Missionen, welche nicht rein privatwirtschaftlicher Natur sind sondern eine öffentliche Komponente beinhalten. 4.3.2.1 Copernicus / Sentinel Gegenwärtig werden fünf neue Missionen, die den Namen „Sentinels“ tragen, von der europäischen Welttraumorganisation (ESA) betrieben und entwickelt. Der erste Satellit dieser Serie wurde im Jahr 2013 gestartet. Allgemein wurden sie speziell für die Betriebsanforderungen des „Global Monitoring for Environment and Security“ (GMES) Programmes designt. Da die Satelliten eine breite Palette an Sensor-Systemen wie Radar oder multispektrale Bildinstrumente haben, ermöglichen sie eine ständige Überwachung mit großflächigen Beobachtungen und eine hohe Leistungsfähigkeit. Für die Anwendungen im Kontext der Aktualisierung des Anschriftenregisters kommen vor allem die beiden Missionen Sentinel-1 und Sentinel 2 in Betracht. Eine besondere Eigenschaft der beiden Missionen ist, dass beide Missionen von einem Satellitenzwillingspaar betrieben werden, wodurch eine sehr hohe zeitliche Wiederholungsrate über Europa erzielt werden kann. Die Satelliten (Sentinel-1A und 1B sowie Sentinel 2A und 2B) sind in einem Abstand von 180° im Orbit, wodurch eine globale Abdeckung alle zwei Wochen erfolgt und europäische Küstengebiete auf einer täglichen Basis kartiert werden können. Sentinel-1 Die Sentinel-1 Mission wurde designt um eine hohe Wiederholungsrate, räumliche Abdeckung und Aktualität als auch Zuverlässigkeit zu gewährleisten um in operationellen Services eingesetzt werden zu können welche auch über längere Zeiträume Daten bereitstellen können. Auf den Sentinel-1 Satelliten sind RADAR Systeme mit synthetischer Apertur (SAR) angebracht, welche im C-Band mit dualer Polarisation operieren. Die Aufnahmen können in unterschiedlichen Aufnahmemodi gemacht werden: Stripmap mit 5x5m Pixelauflösung und einer Schwadbreite von 80km, Interferometric Wide Swath Mode mit 250km Schwadbreite und einer Pixelauflösung von 5 x 20m, Extra Wide Swath mit einer Pixelauflösung von 20x40m und dem Wave Mode. Sentinel-2 Die Sentinel-2 Satelliten können Bildmaterial mit globaler Abdeckung und hoher bis mittlerer räumlicher Auflösung liefern. Es ist eine Fortführung früherer optischer Missionen wie Landsat (USA) und Spot (Frankreich). Allerdings verfügt das System über verbesserte geometrische und spektrale Fähigkeiten. Sentinel-2A, der erste Satellit dieser Serie, wurde im Juni 2015 gestartet. Die Plattform wird sensible Sensoren bei Wellenlängen im sichtbaren (4 Bänder mit 10m Auflösung), im nahen infrarot (6 Bänder mit 20m Auflösung) und im kurzwelligen infrarot Bereich (3 Bänder bei 60m Auflösung), tragen. So können Bilder bei einer großen Streifenbreite von 290km erfasst werden. Das superspektrale System ermöglicht eine konsistente multitemporale Erfassung von Objekten auf der Landoberfläche. Das finale Satellitenpaar Sentinel-2A und -2B wird die Erde in einer Höhe von ungefähr 800km umkreisen. Die hohe räumliche Auflösung in Kombination mit einer sehr hohen spektralen Auflösung und einer großen Aufnahmekapazität ermöglicht es große urbane Regionen wie 21

Megacities bei einem einzigen Überflug umfassend zu charakterisieren. Folglich stellt Setinel-2 ein großes Potential zur Verfügung, um expositionszentrierte Fernerkundung durchzuführen. Mit der Nutzung der Sentinel-2 Mission können bisherige Beobachtungen nicht nur fortgeführt sondern auch thematisch verfeinert werden. Darüber hinaus werden auch Bilddaten von Naturgefahren wie beispielsweise Erdrutschen und Vulkanausbrüchen erhoben, um die Orte der Ereignisse sowie die räumliche Ausdehnung zu untersuchen. Die Fähigkeit zeitkritische Daten zu liefern kann durch den sehr kurzen Wiederholungszyklus des Systems, das aus zwei nahezu baugleichen Satelliten besteht, garantiert werden. Deshalb stellen Bilddaten der Sentinel-2 Satelliten eine verlässliche Datenbasis sowohl für thematisch detaillierte Landbedeckungsklassifizierungen als auch für die Ableitung von Produkten, die die zahlreichen Landveränderungen nachweisen, dar. Im Wesentlichen vereint Sentinel-2 eine große Datenaufnahmefähigkeit, häufige Wiederholrate und eine systematische Erfassung aller Landoberflächen bei einer hohen räumlichen Auflösung und mit einer großen Zahl an Spektralbändern - vergangene Missionen werden von Sentinel-2 bezüglich aller eben genannten Systemcharakteristika und Fähigkeiten übertroffen. 4.3.2.2   RapidEye RapidEye ist ein kommerzielles Satellitenprogramm der Firma BlackBridge, das aus einer Konstellation mit insgesamt 5 Satelliten besteht. Diese sind mit optischen Sensoren ausgestattet, die in den fünf Kanalbereichen blau (440-510 nm), grün (520-590 nm), rot (630-685 nm), red edge (690- 730 nm) und nahem Infrarot (760-850 nm) Daten aufnehmen. Mit etwa 6,5 m Bodenauflösung und 5 m Pixelauflösung können mit Hilfe dieser hochaufgelösten Sensoren 77 km breite Streifen auf der Erdoberfläche abgedeckt werden. Die Länge des in Flugrichtung aufgenommen Streifens variiert dabei zwischen 50 km und 300 km. Das gleiche Gebiet auf der Erdoberfläche kann im Nadir, also direkt von oben, etwa alle 5,5 Tage aufgenommen werden. Durch die Möglichkeit des Schwenkens des Sensors auf dem Satelliten, kann die Wiederholungsrate erhöht werden, wodurch tägliche Aufnahmen möglich sind (Rapid Eye, 2015). Aufgrund der hohen Überflugsrate der Satellitenkonstellation stellt sie eine geeignete Datenbasis für die Identifikation von Veränderungen auf der Erdoberfläche dar, da die hohe temporale Abdeckung die Erfolgsquote für störungsfreie (also wolkenfreie bzw. frei von atmosphärischen Einflüssen) Aufnahmen für den relevanten Zeitraum erhöht. Für die Auswertung wurden RapidEye-Szenen der Jahre 2009 und 2012 untersucht. Die Daten für das Jahr 2009 wurden am 21.04.2009 aufgezeichnet. Das gesamte Testgebiet wird für das Referenzjahr von einer einzelnen Aufnahme abgedeckt. Für das Jahr 2012, welches zur Darstellung der Veränderung herangezogen wird, wurden die Daten vom BKG bereitgestellt. Das Testgebiet wird für das Veränderungsjahr von 4 Satellitenbildkacheln abgedeckt, welche an drei Tagen, nämlich am 25.05.2012, am 23.07.2012 und am 01.08.2012 aufgenommen wurden. Einen Eindruck der Daten vermittelt Abbildung 8, bei der sowohl das ganze Gebiet für 2009 als auch Detailansichten eines kleineren Gebietes mit Veränderungen für beide Jahre dargestellt sind. 22

Abbildung 8: RapidEye-Aufnahme von Krefeld aus dem Jahr 2009 mit dem Testgebiet (rote Markierung) auf der linken Seite der Grafik. Detailansichten einer veränderten Fläche im Süden der Stadt (grüne Markierung) mit RapidEye- Aufnahmen von 2009 (A) und 2012 (B) befinden sich rechts 4.4 Identifikation von Gebäuden mit Wohnraum und Validierung (IÖR) In diesem Aufgabenteil geht es um die geodatenbasierte Identifizierung aller Gebäude mit Wohnraum für den möglichen Aufbau und Fortschreibung des Anschriftenregisters im Rahmen einer Zensuserhebung. Die wichtigste Information ist die Gebäudefunktion aus dem Liegenschaftskataster. Diese ist auch Teil des deutschlandweiten Gebäudemodells LoD1-DE. In einer ersten Untersuchung wurde zunächst deutschlandweit die Gebäudefunktion im Gebäudemodell LoD1-DE untersucht (3.6.1). In einer weiteren vertiefenden Untersuchung am Testgebiet (3.6.2) wird anschließend das Potenzial der Daten, in dem die geodatenbasierten Ergebnisse mit dem Anschriftenregisters von 2011 des Statistischen Bundesamtes abgeglichen und validiert werden. 4.4.1 Deutschlandweite Analyse der Gebäudefunktion im LoD1-DE Anhand der LoD1-Daten wurde deutschlandweit untersucht, wie sich die aktuelle Verteilung in den Klassen in den einzelnen Bundesländern darstellt um somit den derzeitigen Stand zu veranschaulichen und auf regionale Unterschiede hinzuweisen. Die Analyse hat Überschlagscharakter und versteht sich keinesfalls in der Detailschärfe, wie die Analyse im Testgebiet, bietet jedoch eine grobe Orientierung. In Zukunft ist aufgrund der Verbesserungen der LoD1-Daten und der aufkommenden LoD2-Daten, wie beschrieben, mit einer erheblichen Qualitätssteigerung der Daten zu rechnen, sodass diese sich dem Niveau der Daten des Testgebiets angleichen. Auf Grundlage einer Analyse des Attributs zur Gebäudefunktion wurde zunächst eine Transformation (Reklassifizierung) vorgenommen. Jede Gebäudefunktion wurde eine der folgenden drei Klassen zugeordnet. 23

1 - „Anschrift mit Wohnraum“, 2 - „Anschrift ohne Wohnraum“, 3 - „keine verwertbare Information im Kataster“ Nachstehend ist ein Auszug der Transformationstabelle abgebildet, in der die Zuordnung am Beispiel nachvollzogen werden kann. Bei einer Zuordnung in die Kategorie 3 ist eine Schätzung der Wahrscheinlichkeit mit welcher die Geometrie Wohnraum beinhaltet theoretisch möglich und könnte, falls dies als hilfreich erachtet wird, in weiteren Untersuchungen weiter erforscht werden. Gebäudenutzungsinformation                                             GEB21Kategorie Wohngebäude                                                                                        1 Gebäude (allgemein)                                                                                3 Wohnhaus                                                                                           1 Wohnheim                                                                                           1 Kinderheim                                                                                         1 Kinderheim                                                                                         1 Seniorenheim                                                                                       1 Seniorenheim                                                                                       1 Schwesternwohnheim                                                                                 1 Schullandheim                                                                                      2 Parlament                                                                                          2 Rathaus                                                                                            2 Postamt                                                                                            2 Zollamt                                                                                            2 Gericht                                                                                            2 24

Brandenburg Verteilung der                Berlin Verteilung der GEB21 GEB21 Kategorien                               Kategorien 11%                                               0% 32% 43% 57% 57% Mit Wohnraum                              Mit Wohnraum Ohne Wohnraum                             Ohne Wohnraum Keine Katasterinformation/ungewiss        Keine Katasterinformation/ungewiss Baden-Württemberg                    Bayern Verteilung der GEB21 Verteilung der GEB21                              Kategorien Kategorien 2%                                                  17% 43%      48% 55% 35% Mit Wohnraum                              Mit Wohnraum Ohne Wohnraum                             Ohne Wohnraum Keine Katasterinformation/ungewiss        Keine Katasterinformation/ungewiss 25

Bremen Verteilung der GEB21               Hessen Verteilung der GEB21 Kategorien                               Kategorien 7%                                         3% 19% 78% 93% Mit Wohnraum                             Mit Wohnraum Ohne Wohnraum                            Ohne Wohnraum Keine Katasterinformation/ungewiss       Keine Katasterinformation/ungewiss HamburgVerteilung der                   Mecklenburg-Vorpommern GEB21 Kategorien                      Verteilung der GEB21 Kategorien 1% 13% 28% 39% 60% 59% Mit Wohnraum                             Mit Wohnraum Ohne Wohnraum                            Ohne Wohnraum Keine Katasterinformation/ungewiss       Keine Katasterinformation/ungewiss 26

Niedersachsen Verteilung der                  Nordrhein-Westfalen GEB21 Kategorien                       Verteilung der GEB21 Kategorien 2% 8% 43% 43% 55% 49% Mit Wohnraum                              Mit Wohnraum Ohne Wohnraum                             Ohne Wohnraum Keine Katasterinformation/ungewiss        Keine Katasterinformation/ungewiss Rheinland-Pfalz Verteilung der            Schleswig-Holstein Verteilung GEB21 Kategorien                       der GEB21 Kategorien 3% 15% 44%                                      41% 53% 44% Mit Wohnraum                              Mit Wohnraum Ohne Wohnraum                             Ohne Wohnraum Keine Katasterinformation/ungewiss        Keine Katasterinformation/ungewiss 27