@phdthesis{Kraff2023,
  author    = {Kraff, Nicolas Johannes},
  title     = {Analyse raumzeitlicher Ver{\"a}nderungen und ontologische Kategorisierung morphologischer Armutserscheinungen - Eine globale Betrachtung mithilfe von Satellitenbildern und manueller Bildinterpretation},
  doi       = {10.25972/OPUS-32026},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-320264},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2023},
  abstract  = {Die st{\"a}dtische Umwelt ist in steter Ver{\"a}nderung, vor allem durch den Bau, aber auch durch die Zerst{\"o}rung von st{\"a}dtischen Elementen. Die formelle Entwicklung ist ein Prozess mit langen Planungszeitr{\"a}umen und die bebaute Landschaft wirkt daher statisch. Dagegen unterliegen informelle oder spontane Siedlungen aufgrund ihrer stets unvollendeten st{\"a}dtischen Form einer hohen Dynamik - so wird in der Literatur berichtet. Allerdings sind Dynamik und die morphologischen Merkmale der physischen Transformation in solchen Siedlungen, die st{\"a}dtische Armut morphologisch repr{\"a}sentieren, auf globaler Ebene bisher kaum mit einer konsistenten Datengrundlage empirisch untersucht worden. Hier setzt die vorliegende Arbeit an. Unter der Annahme, dass die erforschte zeitliche Dynamik in Europa geringer ausf{\"a}llt, stellt sich die generelle Frage nach einer katalogisierten Erfassung physischer Wohnformen von Armut speziell in Europa. Denn Wohnformen der Armut werden oft ausschließlich mit dem ‚Globalen S{\"u}den' assoziiert, insbesondere durch die Darstellung von Slums. Tats{\"a}chlich ist Europa sogar die Wiege der Begriffe ‚Slum' und ‚Ghetto', die vor Jahrhunderten zur Beschreibung von Missst{\"a}nden und Unterdr{\"u}ckung auftauchten. Bis heute weist dieser facettenreiche Kontinent eine enorme Vielfalt an physischen Wohnformen der Armut auf, die ihre Wurzeln in unterschiedlichen Politiken, Kulturen, Geschichten und Lebensstilen haben. Um {\"u}ber diese genannten Aspekte Aufschluss zu erlangen, bedarf es u.a. der Bildanalyse durch Satellitenbilder. Diese Arbeit wird daher mittels Fernerkundung bzw. Erdbeobachtung (EO) sowie zus{\"a}tzlicher Literaturrecherchen und einer empirischen Erhebung erstellt. Um Unsicherheiten konzeptionell und in der Erfassung offenzulegen, ist die Methode der manuellen Bildinterpretation von Armutsgebieten kritisch zu hinterfragen. Das {\"u}bergeordnete Ziel dieser Arbeit ist eine bessere Wissensbasis {\"u}ber Armut zu schaffen, um Maßnahmen zur Reduzierung von Armut entwickeln zu k{\"o}nnen. Die Arbeit dient dabei als eine Antwort auf die Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen. Es wird Grundlagenforschung betrieben, indem Wissensl{\"u}cken in der Erdbeobachtung zu physisch-baulichen bzw. morphologischen Erscheinungen von Armut auf Geb{\"a}ude-Ebene explorativ analysiert werden. Die Arbeit wird in drei Forschungsthemen bzw. Studienteile untergliedert: Ziel des ersten Studienteils ist die globale raumzeitliche Erfassung von Dynamiken durch Ankn{\"u}pfung an bisherige Kategorisierungen von Armutsgebieten. Die bisherige Wissensl{\"u}cke soll gef{\"u}llt werden, indem {\"u}ber einen Zeitraum von etwa sieben Jahren in 16 dokumentierten Manifestationen st{\"a}dtischer Armut anhand von Erdbeobachtungsdaten eine zeitliche Analyse der bebauten Umwelt durchgef{\"u}hrt wird. Neben einer global verteilten Gebietsauswahl wird die visuelle Bildinterpretation (MVII) unter Verwendung von hochaufl{\"o}senden optischen Satellitendaten genutzt. Dies geschieht in Kombination mit in-situ- und Google Street View-Bildern zur Ableitung von 3D-Stadtmodellen. Es werden physische Raumstrukturen anhand von sechs r{\"a}umlichen morphologischen Variablen gemessen: Anzahl, Gr{\"o}ße, H{\"o}he, Ausrichtung und Dichte der Geb{\"a}ude sowie Heterogenit{\"a}t der Bebauung. Diese ‚temporale Analyse' zeigt zun{\"a}chst sowohl inter- als auch intra-urbane Unterschiede. Es lassen sich unterschiedliche, aber generell hohe morphologische Dynamiken zwischen den Untersuchungsgebieten finden. Dies dr{\"u}ckt sich in vielf{\"a}ltiger Weise aus: von abgerissenen und rekonstruierten Gebieten bis hin zu solchen, wo Ver{\"a}nderungen innerhalb der gegebenen Strukturen auftreten. Geographisch gesehen resultiert in der Stichprobe eine fortgeschrittene Dynamik, insbesondere in Gebieten des Globalen S{\"u}dens. Gleichzeitig l{\"a}sst sich eine hohe r{\"a}umliche Variabilit{\"a}t der morphologischen Transformationen innerhalb der untersuchten Gebiete beobachten. Trotz dieser teilweise hohen morphologischen Dynamik sind die r{\"a}umlichen Muster von Geb{\"a}udefluchten, Straßen und Freifl{\"a}chen {\"u}berwiegend konstant. Diese ersten Ergebnisse deuten auf einen geringen Wandel in Europa hin, weshalb diese europ{\"a}ischen Armutsgebiete im folgenden Studienteil von Grund auf erhoben und kategorisiert werden. Ziel des zweiten Studienteils ist die Erschaffung einer neuen Kategorisierung, speziell f{\"u}r das in der Wissenschaft unterrepr{\"a}sentierte Europa. Die verschiedenen Formen nicht indizierter Wohnungsmorphologien werden erforscht und kategorisiert, um das bisherige globale wissenschaftliche ontologische Portfolio f{\"u}r Europa zu erweitern. Hinsichtlich dieses zweiten Studienteils bietet eine Literaturrecherche mit mehr als 1.000 gesichteten Artikeln die weitere Grundlage f{\"u}r den folgenden Fokus auf Europa. Auf der Recherche basierend werden mittels der manuellen visuellen Bildinterpretation (engl.: MVII) erneut Satellitendaten zur Erfassung der physischen Morphologien von Wohnformen genutzt. Weiterhin kommen selbst definierte geographische Indikatoren zu Lage, Struktur und formellem Status zum Einsatz. Dar{\"u}ber hinaus werden gesellschaftliche Hintergr{\"u}nde, die durch Begriffe wie ‚Ghetto', ‚Wohnwagenpark', ‚ethnische Enklave' oder ‚Fl{\"u}chtlingslager' beschrieben werden, recherchiert und implementiert. Sie sollen als Erkl{\"a}rungsansatz f{\"u}r Armutsviertel in Europa dienen. Die Stichprobe der europ{\"a}ischen, insgesamt aber unbekannten Grundgesamtheit verdeutlicht eine große Vielfalt an physischen Formen: Es wird f{\"u}r Europa eine neue Kategorisierung von sechs Hauptklassen entwickelt, die von ‚einfachsten Wohnst{\"a}tten' (z. B. Zelten) {\"u}ber ‚behelfsm{\"a}ßige Unterk{\"u}nfte ' (z. B. Baracken, Container) bis hin zu ‚mehrst{\"o}ckigen Bauten' - als allgemeine Taxonomie der Wohnungsnot in Europa - reicht. Die Untersuchung zeigt verschiedene Wohnformen wie z. B. unterirdische oder mobile Typen, verfallene Wohnungen oder große Wohnsiedlungen, die die Armut im Europa des 21. Jahrhunderts widerspiegeln. {\"U}ber die Wohnungsmorphologie hinaus werden diese Klassen durch die Struktur und ihren rechtlichen Status beschrieben - entweder als geplante oder als organisch-gewachsene bzw. weiterhin als formelle, informelle oder hybride (halblegale) Formen. Geographisch lassen sich diese {\"a}rmlichen Wohnformen sowohl in st{\"a}dtischen als auch in l{\"a}ndlichen Gebieten finden, mit einer Konzentration in S{\"u}deuropa. Der Hintergrund bei der Mehrheit der Morphologien betrifft Fl{\"u}chtlinge, ethnische Minderheiten und sozio{\"o}konomisch benachteiligte Menschen - die ‚Unterprivilegierten'. Ziel des dritten Studienteils ist eine kritische Analyse der Methode. Zur Erfassung all dieser Siedlungen werden heutzutage Satellitenbilder aufgrund der Fortschritte bei den Bildklassifizierungsmethoden meist automatisch ausgewertet. Dennoch spielt die MVII noch immer eine wichtige Rolle, z.B. um Trainingsdaten f{\"u}r Machine-Learning-Algorithmen zu generieren oder f{\"u}r Validierungszwecke. In bestimmten st{\"a}dtischen Umgebungen jedoch, z.B. solchen mit h{\"o}chster Dichte und struktureller Komplexit{\"a}t, fordern spektrale und textur-basierte Verflechtungen von {\"u}berlappenden Dachstrukturen den menschlichen Interpreten immer noch heraus, wenn es darum geht einzelne Geb{\"a}udestrukturen zu erfassen. Die kognitive Wahrnehmung und die Erfahrung aus der realen Welt sind nach wie vor unumg{\"a}nglich. Vor diesem Hintergrund zielt die Arbeit methodisch darauf ab, Unsicherheiten speziell bei der Kartierung zu quantifizieren und zu interpretieren. Kartiert werden Dachfl{\"a}chen als ‚Fußabdr{\"u}cke' solcher Gebiete. Der Fokus liegt dabei auf der {\"U}bereinstimmung zwischen mehreren Bildinterpreten und welche Aspekte der Wahrnehmung und Elemente der Bildinterpretation die Kartierung beeinflussen. Um letztlich die Methode der MVII als drittes Ziel selbstkritisch zu reflektieren, werden Experimente als sogenannte ‚Unsicherheitsanalyse' geschaffen. Dabei digitalisieren zehn Testpersonen bzw. Probanden/Interpreten sechs komplexe Gebiete. Hierdurch werden quantitative Informationen {\"u}ber r{\"a}umliche Variablen von Geb{\"a}uden erzielt, um systematisch die Konsistenz und Kongruenz der Ergebnisse zu {\"u}berpr{\"u}fen. Ein zus{\"a}tzlicher Fragebogen liefert subjektive qualitative Informationen {\"u}ber weitere Schwierigkeiten. Da die Grundlage der hierf{\"u}r bisher genutzten Kategorisierungen auf der subjektiven Bildinterpretation durch den Menschen beruht, m{\"u}ssen etwaige Unsicherheiten und damit Fehleranf{\"a}lligkeiten offengelegt werden. Die Experimente zu dieser Unsicherheitsanalyse erfolgen quantifiziert und qualifiziert. Es lassen sich generell große Unterschiede zwischen den Kartierungsergebnissen der Probanden, aber eine hohe Konsistenz der Ergebnisse bei ein und demselben Probanden feststellen. Steigende Abweichungen korrelieren mit einer steigenden baustrukturellen (morphologischen) Komplexit{\"a}t. Ein hoher Grad an Individualit{\"a}t bei den Probanden {\"a}ußert sich in Aspekten wie z.B. Zeitaufwand beim Kartieren, in-situ Vorkenntnissen oder Vorkenntnissen beim Umgang mit Geographischen Informationssystemen (GIS). Nennenswert ist hierbei, dass die jeweilige Datenquelle das Kartierungsverfahren meist beeinflusst. Mit dieser Studie soll also auch an der Stelle der angewandten Methodik eine weitere Wissensl{\"u}cke gef{\"u}llt werden. Die bisherige Forschung komplexer urbaner Areale unter Nutzung der manuellen Bildinterpretation implementiert oftmals keine Unsicherheitsanalyse oder Quantifizierung von Kartierungsfehlern. Fernerkundungsstudien sollten k{\"u}nftig zur Validierung nicht nur zweifelsfrei auf MVII zur{\"u}ckgreifen k{\"o}nnen, sondern vielmehr sind Daten und Methoden notwendig, um Unsicherheiten auszuschließen. Zusammenfassend tr{\"a}gt diese Arbeit zur bisher wenig erforschten morphologischen Dynamik von Armutsgebieten bei. Es werden inter- wie auch intra-urbane Unterschiede auf globaler Ebene pr{\"a}sentiert. Dabei sind allgemein hohe morphologische Transformationen zwischen den selektierten Gebieten festzustellen. Die Ergebnisse deuten auf einen grundlegenden Kenntnismangel in Europa hin, weshalb an dieser Stelle angekn{\"u}pft wird. Eine {\"u}ber Europa verteilte Stichprobe erlaubt eine neue morphologische Kategorisierung der großen Vielfalt an gefundenen physischen Formen. Die Menge an Gebieten erschließt sich in einer unbekannten Grundgesamtheit. Zur Datenaufbereitung bisheriger Analysen m{\"u}ssen Satellitenbilder manuell interpretiert werden. Das Verfahren birgt Unsicherheiten. Als kritische Selbstreflexion zeigt eine Reihe von Experimenten signifikante Unterschiede zwischen den Ergebnissen der Probanden auf, verdeutlicht jedoch bei ein und derselben Person Best{\"a}ndigkeit.},
  subject      = {Slum},
  language  = {de}
}