<> "The repository administrator has not yet configured an RDF license."^^ . <> . . "Remote Sensing for Urban Sprawl Detection on Istanbul : Quantification and Detection of Key-Actions with Integrated GIS"^^ . "Die vorliegende Arbeit basiert auf dem Projekt MOLAND für Istanbul, welches in den Jahren\r\n2001 und 2002 für den Joint Research Centre der Europäischen Kommission in Ispra/Italien\r\ndurchgeführt wurde. Zunächst wird in einem Hintergrund-Kapitel eine Einführung zum Projekt\r\nMOLAND (Monitoring Land-Use Dynamics) und seinen Zielen selbst gegeben, danach werden\r\ndie weiteren Ziele der vorliegenden Arbeit definiert. Um die rasch wachsende Metropole\r\nIstanbul im Kontext zu begreifen, werden die wichtigsten geographischen und\r\nsozioökonomische Gegebenheiten zunächst für die Türkei dann auch speziell für die Marmara-\r\nRegion und Istanbul skizziert. Neben der naturräumlichen Ausstattung werden auch Aspekte\r\nwie Migration, Wirtschaft, Industrialisierung, Tourismus und anderes angesprochen um Istanbul\r\nmit seinem Hinterland in Wechselwirkung zu verstehen. Ein kurzer geschichtlicher Abriss und\r\neine Aufstellung der aktuellen Probleme schließt dieses Kapitel ab.\r\nEin methodisches Kapitel ist der eigentlichen Analyse vorangestellt. Hier wird zunächst auf die\r\nProblematik der Landnutzungserfassung eingegangen, da jede Form einer solchen\r\nKlassifizierung ein Einpressen individueller Strukturen in ein festes Schema darstellt. Dies ist\r\naber hinsichtlich von Vergleichen eine Notwendigkeit. Es werden dahingehend auch die\r\nCORINE und MOLAND Legenden mit Beispielen erläutert und die in dieser Studie genutzten\r\nhäufigen Klassen dargestellt. Danach wird auf die Nutzungsmöglichkeiten von Geographischen\r\nInformationssystemen eingegangen, welche für solche räumlichen Analysen von großer\r\nBedeutung sind. Datenmodelle, Formate und die Kombination unterschiedlichster Quellen in\r\neinem „Daten-Warenhaus“ werden vorgestellt.\r\nSchließlich wird auf die Datenbeschaffung und die genutzten Quellen eingegangen. Basierend\r\nauf deren Verfügbarkeit ergaben sich schließlich so die untersuchten Jahre 1945, 1968, 1988\r\nund 2000. Neben topographischen Karten, die als Georeferenz dienten, wurden für die 1940er\r\nJahre und 1968 Luftbilder beschafft, für 1987/88 KFA und KVR Satellitenphotos gekauft und für\r\ndas Referenzjahr 2000 IKONOS und IRS Satellitenszenen vom JRC zur Verfügung gestellt. Auf\r\nweiterführende Daten und deren Nutzungsmöglichkeiten, z.B. Geologie, Geländemodelle,\r\nThematische Karten, Statistiken usw. wird ebenfalls eingegangen. Detailliert werden die\r\nmethodischen Schritte der Satellitenbild-Georeferenzierung, der photogrammetrischen\r\nAuswertung und Orthorektifizierung der Luftbilder und auch die weiteren vorbereitenden\r\nArbeitsschritte vorgestellt. Die Methodik zur eigentliche Auswertung bzw. Interpretation der\r\nDaten erfolgt ebenfalls in diesem Kapitel, da Vektorisierung und Zuweisung der Nutzung in\r\neinem Prozess erfolgten. Neben Versuchen der automatischen Klassifizierung mittels\r\nClusteranalyse wird auch diese manuelle Methode kritisch hinterfragt und Probleme aber auch\r\nhäufig genutzte Klassen vorgestellt. Ein weiterer wichtiger methodischer Schritt ist die\r\nRückdatierung (down-dating) der Referenz-Daten zur Erzeugung der historischen\r\nLandnutzungsdaten. Kurz wird auch auf die gemischte Datenverarbeitung eingegangen, welche\r\nin der späteren Analyse eine Rolle spielt. Da bei der manuellen Bearbeitung der Daten auch\r\nDritte im Rahmen des Projektes beteiligt waren, wird auf eine Definition der notwendigen\r\nArbeitsschritte besonderer Wert gelegt.\r\nIm drittel Kapitel wird zunächst das genaue Untersuchungsgebiet definiert und eine Betrachtung\r\nder geometrischen und thematischen Genauigkeit durchgeführt. Dann werden für alle Jahre die\r\nextrahierten Landnutzungsklassen in ihrer Lage, Größe und Nutzung präsentiert und auch das\r\nebenfalls erfasste Verkehrsnetz betrachtet. Dies erfolgt sowohl in Form von Karten als auch\r\nkumulativer Statistiken für die gewählten Untersuchungsjahre.\r\nIm vierten Kapitel werden dann die Daten zunächst im Überblick analysiert und Entwicklungen\r\nanhand von Flächenzuwächsen oder Verlusten bilanziert. Anhand von Beispielen mit Luft- und\r\nSatellitenbildern und der entsprechenden Auswertungen wird der Landschaftswandel vom\r\nländlichen Raum zur Grosstadt verdeutlicht. Bereits hier wird der enorme Zuwachs städtischer\r\nStrukturen vorwiegend zu Lasten der Landwirtschaftsflächen deutlich. Auch die Küstenlinie und\r\nLagunen werden überplant und besondere infrastrukturelle Einrichtungen wie der Flughafen\r\ntragen zur Urbanisierung bei.\r\n11\r\nRäumliche Statistiken und kombinierte Analysen vertiefen in Kapitel 5 die vorangegangenen\r\nFeststellungen indem direkt die umgewidmeten Flächen extrahiert werden und auch\r\nStrukturänderungen innerhalb von Gruppen, z.B. der Wohngebiete festgestellt werden.\r\nDetaillierter werden nun einzelne Klassen analysiert und so z.B. der Trend zu dichterer\r\nWohnbebauung herausgestellt. In Verbindung mit demographischen Daten werden unter\r\nZuhilfenahme von Modellansätzen Analysen der Wohndichte durchgeführt, die den Trend zu\r\n„weniger Personen auf gleicher Wohnfläche“ herausstellen. Ein Vergleich der Entwicklung der\r\nAsiatischen und der Europäischen Seite Istanbuls stellt die Schlüsselfunktion der\r\nBosporusbrücken heraus. Diese infrastrukturelle Maßnahme initiierte ein urbanes Wachstum\r\nenormer Dimension auf der Asiatischen Seite Istanbuls, vor allem bei der Wohnbebauung.\r\nFerner werden in diesem Kapitel auch Entwicklungstrends sowohl statistisch als auch\r\nkartographisch dargestellt und Achsen der möglichen künftigen Ausdehnung Istanbuls\r\naufgezeigt.\r\nIn Kapitel 6 wird Istanbul zunächst mit den weltgrößten Agglomerationen verglichen und die\r\nEntwicklung von 1950 bis in die nahe Zukunft (2015) prognostiziert. Mit einer heute moderaten\r\njährlichen Wachstumsrate von 2% steht Istanbul deutlich hinter anderen Agglomerationen in\r\nSüdamerika, Indien und China zurück, jedoch auch noch deutlich über den niedrigen oder sogar\r\nnegativen Raten westeuropäischer Großstädte. In einem zweiten Schritt wird Istanbul auch mit\r\nden bereits untersuchten 24 MOLAND-Städten verglichen und deren zeit-räumliche Entwicklung\r\ngegenübergestellt. Dabei ist nicht in allen Aspekten die Entwicklung Istanbuls als dramatisch\r\nanzusehen wenngleich der Verstädterungsprozess den der anderen Agglomerationen weit\r\nübertrifft. Istanbul wird schließlich auch mit benachbarten Metropolen und anderen türkischen\r\nStädten in Vergleich gesetzt. Dabei wird die Ähnlichkeit der westmediterranen, nicht\r\neuropäischen Ballungszentren festgestellt. Bezogen auf die Türkei ist Istanbul nicht mehr die\r\nwachstumsstärkste Stadt. Andere Städte profitieren weiter von der Industrialisierung, dem\r\nTourismus und der Migration aus dem Hinterland, besonders Ost- und Nordanatolien, welche\r\nnach wie vor anhält.\r\nNeben einer zusammenfassenden Interpretation wird auf Nutzungsmöglichkeiten der Daten\r\neingegangen. Vor allem auf wissenschaftlicher Seite bestehen mögliche Kooperationen auch\r\nmit Interesse weiterführender finanziell unterstützter Projekte. Endnutzer, z.B. kommunale\r\nOrganisationen. Ämter, Behörden sowie Dienstleistungsbetriebe wie die Wasserversorgung\r\nsind grundsätzlich an den Daten interessiert, an eine Datenintegration und Entwicklung von\r\nStrategien hierfür müsste aber noch gearbeitet werden. Als Beispiel für Nutzung im\r\nKrisenmanagement wird basierend auf den gewonnenen Daten eine Tsunami-\r\nGefährdungskarte entwickelt, welche Geländemodell und aktuelle Küstenlinie nutzt um\r\nplanungsrelevante Hinweise zu geben.\r\nAbschließend werden die methodischen Schritte kritisch hinsichtlich Kosten-Nutzen-\r\nZeitaufwand diskutiert und offene Probleme angesprochen. Möglichkeiten aber auch Limits zur\r\nweiteren Nutzung der Daten werden offen diskutiert und auch zu gering berücksichtigte\r\nMethoden, welche es in Zukunft stärker zu integrieren gilt, erwähnt."^^ . "2017" . . . . . . . "Gerhard"^^ . "Kemper"^^ . "Gerhard Kemper"^^ . . . . . . "Remote Sensing for Urban Sprawl Detection on Istanbul : Quantification and Detection of Key-Actions with Integrated GIS (PDF)"^^ . . . "Gerhard Kemper Thesis V2017.pdf"^^ . . . "Remote Sensing for Urban Sprawl Detection on Istanbul : Quantification and Detection of Key-Actions with Integrated GIS (Other)"^^ . . . . . . "indexcodes.txt"^^ . . . "Remote Sensing for Urban Sprawl Detection on Istanbul : Quantification and Detection of Key-Actions with Integrated GIS (Other)"^^ . . . . . . "lightbox.jpg"^^ . . . "Remote Sensing for Urban Sprawl Detection on Istanbul : Quantification and Detection of Key-Actions with Integrated GIS (Other)"^^ . . . . . . "preview.jpg"^^ . . . "Remote Sensing for Urban Sprawl Detection on Istanbul : Quantification and Detection of Key-Actions with Integrated GIS (Other)"^^ . . . . . . "medium.jpg"^^ . . . "Remote Sensing for Urban Sprawl Detection on Istanbul : Quantification and Detection of Key-Actions with Integrated GIS (Other)"^^ . . . . . . "small.jpg"^^ . . "HTML Summary of #22783 \n\nRemote Sensing for Urban Sprawl Detection on Istanbul : Quantification and Detection of Key-Actions with Integrated GIS\n\n" . "text/html" . .