Uber uns
Der Autor
Lorenzo Becchi ist ein italienischer Ingenieur mit Hintergrund in Agrartechnik fur tropische Lander. Nach seiner Arbeit in landlicher Entwicklung und humanitarer Hilfe in Brasilien, Ecuador, Kolumbien, Kuba und Marokko wechselte er zur Geospatial-Technologie und arbeitete mit der FAO an Web-Mapping-Systemen.
Derzeit in Barcelona ansassig, konzentriert sich Lorenzo auf Hochleistungsrechnen, Geospatial-Software und Fernerkundungsanwendungen. Zuvor arbeitete er am Josep Carreras Leukamie-Forschungsinstitut an der Entwicklung von HPC-Schnittstellen.
Methodik
Der Green City Index misst die stadtische Vegetationsbedeckung mithilfe von Satellitenbildern der Sentinel-2-Mission der Europaischen Weltraumorganisation. Wir berechnen den Normalisierten Differenz-Vegetationsindex (NDVI) fur jede Stadt und bestimmen, welcher Prozentsatz der stadtischen Flache gesunde Vegetation aufweist.
Datenquelle: Sentinel-2
Wir verwenden Sentinel-2 Level-2A (L2A) Produkte, die atmospharisch korrigierte Oberflachenreflexionsbilder sind. Wichtige Spezifikationen:
- Raumliche Auflosung: 10 Meter (fur Rot- und NIR-Bander)
- Wiederholrate: 5 Tage (mit Sentinel-2A und 2B)
- Abdeckung: Alle Landflachen zwischen 56°S und 84°N
Data is accessed through the Copernicus Data Space Ecosystem.
Verarbeitungspipeline
1. Granulat-Auswahl
Fur jede Stadt identifizieren wir, welche Sentinel-2-Kacheln (MGRS-Raster) ihre Grenzen abdecken. Dann suchen wir alle verfugbaren Granulate wahrend der Sommersaison (Juni-August) mit weniger als 10% Wolkenbedeckung.
2. NDVI-Berechnung
Der Normalisierte Differenz-Vegetationsindex wird fur jedes Pixel berechnet:
Wobei NIR das Nahinfrarot-Band (B8) und Rot das sichtbare Rotband (B4) ist. NDVI-Werte reichen von -1 bis +1, wobei hohere Werte gesundere Vegetation anzeigen.
3. Wolkenmaskierung
Wir verwenden die Szenenklassifizierungsschicht (SCL) aus Sentinel-2 L2A-Produkten, um Folgendes zu maskieren:
- Wolken (hohe, mittlere und niedrige Wahrscheinlichkeit)
- Wolkenschatten
- Wasserkorper
- Schnee/Eis
4. Zeitliche Kompositerstellung
Um Rauschen zu reduzieren und Wolkenlucken zu fullen, erstellen wir ein Median-Komposit aus allen gultigen Beobachtungen wahrend der Saison. Dies bietet eine reprasentative Ansicht der Vegetation wahrend der Hauptwachstumszeit.
5. Stadt-Zuschnitt
Das Komposit wird auf offizielle Stadtgrenzen aus GADM (Global Administrative Areas Database) Version 4.1 zugeschnitten.
6. Vegetationsklassifizierung
Wir klassifizieren Pixel als "begrunt", wenn ihr NDVI-Wert 0,40 ubersteigt. Dieser Schwellenwert erfasst gesunde, aktiv photosynthetisierende Vegetation und schliesst aus:
- Nackter Boden (typischerweise NDVI 0,1-0,2)
- Bebaute Flachen (typischerweise NDVI < 0,1)
- Sparsame oder gestresste Vegetation (NDVI 0,2-0,4)
Berechnete Metriken
| Metric | Description |
|---|---|
| Vegetationsindex | Prozentsatz der Stadtflache, die als begrunt klassifiziert ist (NDVI > 0,40). Dies zeigt Ihnen, wie viel der Stadt grun ist. |
| Durchschnittliches Grun | Mittlerer NDVI-Wert uber alle Pixel in der Stadt (0-1 Skala). Dies zeigt Ihnen, wie grun die Stadt insgesamt ist, einschliesslich nicht begruner Bereiche. Hohere Werte zeigen dichtere oder gesundere Vegetation an. |
| Grunflache (km²) | Gesamte begrune Flache in Quadratkilometern |
| Gesamtflache (km²) | Gesamte Verwaltungsflache der Stadt |
Beispiel: Zwei Stadte konnten beide 10% Vegetationsindex haben (gleiche Menge an Grunflache), aber unterschiedliches durchschnittliches Grun, wenn eine dichtere Parks hat, wahrend die andere sparsame Rasenflachen besitzt.
Einschrankungen
- Saisonale Variation: Ergebnisse spiegeln nur Sommerbedingungen wider. Laubbaume und saisonale Vegetation konnen in anderen Jahreszeiten andere Muster zeigen.
- Stadtisches Baumdach: Baume in engen Strassen konnen aufgrund des Blickwinkels des Satelliten teilweise von Gebauden verdeckt sein.
- Gemischte Pixel: Bei 10m Auflosung enthalten Pixel oft eine Mischung aus Vegetation und bebauten Flachen, was zu mittleren NDVI-Werten fuhrt.
- Schwellenwert-Sensitivitat: Der NDVI-Schwellenwert von 0,40 ist etwas willkurlich; unterschiedliche Schwellenwerte wurden unterschiedliche Prozentsatze ergeben.
Comparison with Morgenpost (2016)
| Aspect | Morgenpost | Green City Index |
|---|---|---|
| Satellite | Landsat 5/7/8 | Sentinel-2 |
| Resolution | 30 meters | 10 meters |
| NDVI Threshold | 0.45 | 0.40 |
| Time Period | 2005-2015 composite | Annual (2024+) |
| Coverage | 79 German cities | European cities (expanding) |
Datennennung & Lizenz
Ausgabedaten-Lizenz
Alle Datenausgaben dieses Projekts (Statistiken, GeoJSON, Karten, Berichte) sind lizenziert unter CC BY 4.0. Sie durfen die Daten fur jeden Zweck teilen und anpassen, einschliesslich kommerzieller Nutzung, solange Sie die Quelle angeben:
Quelldaten
Satellitenbilder: Enthalt modifizierte Copernicus Sentinel-Daten 2024. Die Copernicus Sentinel-2-Mission wird von der Europaischen Weltraumorganisation (ESA) im Auftrag der Europaischen Kommission betrieben.
Verwaltungsgrenzen: GADM Version 4.1 (gadm.org), lizenziert unter CC BY 4.0.
Stadtdaten: GeoNames (geonames.org), lizenziert unter CC BY 4.0.
