Veranstaltungsprogramm

Eine Übersicht aller Sessions/Sitzungen dieser Tagung.
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Sitzungsübersicht
Session
F15: Landschaft und Naturschutz
Zeit:
Mittwoch, 03.07.2019:
15:00 - 16:30

Chair der Sitzung: Jürgen Schweikart
Ort: F - Dekanatsaal

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Präsentationen

Indikatorbasierte GIS-operationalisierte Landschaftsbildbewertung für den Freistaat Thüringen

Michael Roth, Caroline Fischer

Hochschule für Wirtschaft und Umwelt Nürtingen-Geislingen, Deutschland

Besonders das Landschaftsbild wird durch den Bau von Vertikalstrukturen im Rahmen der Energiewende, z.B. in Form von Windkraftanlagen und Freileitungen, erheblich beeinträchtigt. Eine landesweite Bewertungsgrundlage der Landschaftsbildqualität, die zur Bemessung der Ersatzgelder in der naturschutzfachlichen Eingriffsregelung nötig ist, fehlt allerdings oft. In diesem Beitrag wird eine Bewertungsmethode für das Landschaftsbild auf Bundeslandebene vorgestellt, die Landschaftsindikatoren mit Hilfe von GIS quantifiziert und einen Landschaftsbildgesamtwert generiert. Es wurde dabei ein rasterbasierter Ansatz in 1 km Auflösung gewähl. Das Ergebnis wurde, nach einer Validierung durch Vergleich mit einer empirischen Untersuchung, zur Abgrenzung von Landschaftsbildräumen verwendet.



Beitrag von Dachbegrünungen zu den Funktionen Biotopverbund und Wasserretention

Sina Röhner

Hochschule für Wirtschaft und Umwelt Nürtingen-Geislingen, Deutschland

Auswirkungen der zunehmenden Flächenversiegelungen in Städten können durch Dachbegrünungen wirksam gemindert werden. Die hier vorgestellte Methode arbeitet mit Ergebnissen der Inventarisierung und Potenzialanalyse von Dachbegrünungen, welche mittels der vom Deutschen Dachgärtner Verband e.V. und dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt entwickelten Software berechnet wurden. Ziel war es, unter Berücksichtigung individueller Zielsetzungen, ein optimales Dachbegrünungs-Konzept berechnen zu können. Die Berechnungen wurden beispielhaft für die Stadt Nürtingen durchgeführt, wobei der Fokus auf den Biotopverbund und den Was-serrückhalt bei Regenereignissen gelegt wurde. Für Nürtingen konnte so gezeigt werden, welches Ausbaupotenzial hier auf den ungenutzten Dachflächen liegt.



Effiziente großflächige interaktive Landschaftsvisualisierungen im Kontext des Ausbaus erneuerbarer Energie

Thomas Schauppenlehner, Konstantin Lux, Christoph Graf

Universität für Bodenkultur Wien, Österreich

Landschaftseingriffe, wie der Ausbau erneuerbarer Energie, verändern großflächig das Erscheinungsbild einer Landschaft und stehen häufig in der Kritik den Erholungswert oder die touristische Verwertbarkeit einer Landschaft negativ zu beeinflussen. In Planungsprozessen wer-den deshalb häufig Visualisierungen eingesetzt, um den visuellen Einfluss eines Vorhabens abschätzen und bewerten zu können. Das Erstellen solcher Visualisierungen ist aber zeitaufwendig und erfordert umfassende Expertise in den Bereichen GIS und 3D-Modellierung. Dieser Artikel untersucht die Frage, welche freien Geodaten für semi-automatisierte Visualisierungsprojekte herangezogen werden können, und welches Potenzial diese für die Erstellung qualitativ hochwertiger interaktiver 3D-Visualisierungen haben.



Deep Learning - basierte Baumartenklassifizierung auf Basis von multi-temporalen ALS-Daten

Sead Mustafić, Mathias Schardt

Technische Universität Graz, Österreich

In diesem Beitrag werden Methoden zur Baumartentrennung (Fichte, Kiefer und Laubbäume) auf Basis von multi-temporalen ASL-Daten mit einem Deep Learning (DL) Ansatz unter Verwendung von Convolutional Neural Network (CNN) vorgestellt. Die Baumartentrennung wurde auf Einzelbaumbasis durchgeführt. Die erreichten Genauigkeiten für einzelne Datenepochen variieren zwischen 60 % und 80 %. Durch das Zusammenführen von einzelnen Ergebnissen zu einer multi-temporalen Klassifikation konnte eine Genauigkeit von knapp 90 % erreicht werden.



 
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