Nicolas Johannes Kraff

• Die städtische Umwelt ist in steter Veränderung, vor allem durch den Bau, aber auch durch die Zerstörung von städtischen Elementen. Die formelle Entwicklung ist ein Prozess mit langen Planungszeiträumen und die bebaute Landschaft wirkt daher statisch. Dagegen unterliegen informelle oder spontane Siedlungen aufgrund ihrer stets unvollendeten städtischen Form einer hohen Dynamik – so wird in der Literatur berichtet. Allerdings sind Dynamik und die morphologischen Merkmale der physischen Transformation in solchen Siedlungen, die städtische ArmutDie städtische Umwelt ist in steter Veränderung, vor allem durch den Bau, aber auch durch die Zerstörung von städtischen Elementen. Die formelle Entwicklung ist ein Prozess mit langen Planungszeiträumen und die bebaute Landschaft wirkt daher statisch. Dagegen unterliegen informelle oder spontane Siedlungen aufgrund ihrer stets unvollendeten städtischen Form einer hohen Dynamik – so wird in der Literatur berichtet. Allerdings sind Dynamik und die morphologischen Merkmale der physischen Transformation in solchen Siedlungen, die städtische Armut morphologisch repräsentieren, 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 ausfällt, 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 Süden‘ assoziiert, insbesondere durch die Darstellung von Slums. Tatsächlich ist Europa sogar die Wiege der Begriffe ‚Slum‘ und ‚Ghetto‘, die vor Jahrhunderten zur Beschreibung von Missständen und Unterdrückung 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 über diese genannten Aspekte Aufschluss zu erlangen, bedarf es u.a. der Bildanalyse durch Satellitenbilder. Diese Arbeit wird daher mittels Fernerkundung bzw. Erdbeobachtung (EO) sowie zusätzlicher 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 übergeordnete Ziel dieser Arbeit ist eine bessere Wissensbasis über Armut zu schaffen, um Maßnahmen zur Reduzierung von Armut entwickeln zu können. Die Arbeit dient dabei als eine Antwort auf die Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen. Es wird Grundlagenforschung betrieben, indem Wissenslücken in der Erdbeobachtung zu physisch-baulichen bzw. morphologischen Erscheinungen von Armut auf Gebäude-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 Anknüpfung an bisherige Kategorisierungen von Armutsgebieten. Die bisherige Wissenslücke soll gefüllt werden, indem über einen Zeitraum von etwa sieben Jahren in 16 dokumentierten Manifestationen städtischer Armut anhand von Erdbeobachtungsdaten eine zeitliche Analyse der bebauten Umwelt durchgeführt wird. Neben einer global verteilten Gebietsauswahl wird die visuelle Bildinterpretation (MVII) unter Verwendung von hochauflösenden 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 räumlichen morphologischen Variablen gemessen: Anzahl, Größe, Höhe, Ausrichtung und Dichte der Gebäude sowie Heterogenität der Bebauung. Diese ‚temporale Analyse‘ zeigt zunächst sowohl inter- als auch intra-urbane Unterschiede. Es lassen sich unterschiedliche, aber generell hohe morphologische Dynamiken zwischen den Untersuchungsgebieten finden. Dies drückt sich in vielfältiger Weise aus: von abgerissenen und rekonstruierten Gebieten bis hin zu solchen, wo Veränderungen innerhalb der gegebenen Strukturen auftreten. Geographisch gesehen resultiert in der Stichprobe eine fortgeschrittene Dynamik, insbesondere in Gebieten des Globalen Südens. Gleichzeitig lässt sich eine hohe räumliche Variabilität der morphologischen Transformationen innerhalb der untersuchten Gebiete beobachten. Trotz dieser teilweise hohen morphologischen Dynamik sind die räumlichen Muster von Gebäudefluchten, Straßen und Freiflächen überwiegend konstant. Diese ersten Ergebnisse deuten auf einen geringen Wandel in Europa hin, weshalb diese europäischen Armutsgebiete im folgenden Studienteil von Grund auf erhoben und kategorisiert werden. Ziel des zweiten Studienteils ist die Erschaffung einer neuen Kategorisierung, speziell für das in der Wissenschaft unterrepräsentierte Europa. Die verschiedenen Formen nicht indizierter Wohnungsmorphologien werden erforscht und kategorisiert, um das bisherige globale wissenschaftliche ontologische Portfolio für Europa zu erweitern. Hinsichtlich dieses zweiten Studienteils bietet eine Literaturrecherche mit mehr als 1.000 gesichteten Artikeln die weitere Grundlage für 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. Darüber hinaus werden gesellschaftliche Hintergründe, die durch Begriffe wie ‚Ghetto‘, ‚Wohnwagenpark‘, ‚ethnische Enklave‘ oder ‚Flüchtlingslager‘ beschrieben werden, recherchiert und implementiert. Sie sollen als Erklärungsansatz für Armutsviertel in Europa dienen. Die Stichprobe der europäischen, insgesamt aber unbekannten Grundgesamtheit verdeutlicht eine große Vielfalt an physischen Formen: Es wird für Europa eine neue Kategorisierung von sechs Hauptklassen entwickelt, die von ‚einfachsten Wohnstätten‘ (z. B. Zelten) über ‚behelfsmäßige Unterkünfte ‘ (z. B. Baracken, Container) bis hin zu ‚mehrstöckigen 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. Über 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 ärmlichen Wohnformen sowohl in städtischen als auch in ländlichen Gebieten finden, mit einer Konzentration in Südeuropa. Der Hintergrund bei der Mehrheit der Morphologien betrifft Flüchtlinge, ethnische Minderheiten und sozioökonomisch 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 für Machine-Learning-Algorithmen zu generieren oder für Validierungszwecke. In bestimmten städtischen Umgebungen jedoch, z.B. solchen mit höchster Dichte und struktureller Komplexität, fordern spektrale und textur-basierte Verflechtungen von überlappenden Dachstrukturen den menschlichen Interpreten immer noch heraus, wenn es darum geht einzelne Gebäudestrukturen zu erfassen. Die kognitive Wahrnehmung und die Erfahrung aus der realen Welt sind nach wie vor unumgänglich. Vor diesem Hintergrund zielt die Arbeit methodisch darauf ab, Unsicherheiten speziell bei der Kartierung zu quantifizieren und zu interpretieren. Kartiert werden Dachflächen als ‚Fußabdrücke‘ solcher Gebiete. Der Fokus liegt dabei auf der Übereinstimmung 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 über räumliche Variablen von Gebäuden erzielt, um systematisch die Konsistenz und Kongruenz der Ergebnisse zu überprüfen. Ein zusätzlicher Fragebogen liefert subjektive qualitative Informationen über weitere Schwierigkeiten. Da die Grundlage der hierfür bisher genutzten Kategorisierungen auf der subjektiven Bildinterpretation durch den Menschen beruht, müssen etwaige Unsicherheiten und damit Fehleranfälligkeiten 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) Komplexität. Ein hoher Grad an Individualität bei den Probanden äußert 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 Wissenslücke gefüllt werden. Die bisherige Forschung komplexer urbaner Areale unter Nutzung der manuellen Bildinterpretation implementiert oftmals keine Unsicherheitsanalyse oder Quantifizierung von Kartierungsfehlern. Fernerkundungsstudien sollten künftig zur Validierung nicht nur zweifelsfrei auf MVII zurückgreifen können, sondern vielmehr sind Daten und Methoden notwendig, um Unsicherheiten auszuschließen. Zusammenfassend trägt diese Arbeit zur bisher wenig erforschten morphologischen Dynamik von Armutsgebieten bei. Es werden inter- wie auch intra-urbane Unterschiede auf globaler Ebene präsentiert. 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 angeknüpft wird. Eine über 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 müssen 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 Beständigkeit.…
• Through construction as well as destruction of urban elements, the morphological manifestation of cities is in constant change. As reported in literature, there is a difference between formal and informal development: Whereas formal planning periods lead to a built landscape that appears static, unfinished informal urban forms reflect high dynamics leading to informal or spontaneous settlements. With respect to data base and scale, these kinds of settlements, which morphologically represent urban poverty, have hardly been subject to empiricalThrough construction as well as destruction of urban elements, the morphological manifestation of cities is in constant change. As reported in literature, there is a difference between formal and informal development: Whereas formal planning periods lead to a built landscape that appears static, unfinished informal urban forms reflect high dynamics leading to informal or spontaneous settlements. With respect to data base and scale, these kinds of settlements, which morphologically represent urban poverty, have hardly been subject to empirical studies that analyze their dynamics and morphological characteristics of physical transformation consistently. This is where the present work begins. Assuming that the temporal dynamics explored are less pronounced in Europe, the general question of indexing physical housing forms of poverty arises specifically in Europe. This is because housing forms of poverty are often exclusively associated with the 'Global South', especially through the representation of slums. In fact, Europe is even the cradle of the terms 'slum' and 'ghetto', which emerged centuries ago to describe grievances and oppression. To this day, this multifaceted continent exhibits a tremendous variety of physical housing forms of poverty that have their roots in different histories, cultures, policies and lifestyles. To gain insight into these aforementioned aspects requires, among other things, image analysis through satellite imagery. Therefore, this work is done through remote sensing or Earth Observation (EO) as well as additional literature review and an empirical survey. In order to reveal uncertainties conceptually and in the coverage, the method of manual image interpretation of poverty areas has to be critically questioned. The overall goal of this work is to create a better knowledge base about poverty in order to be able to develop measures to reduce poverty. The work serves as a response to the United Nations Sustainable Development Goals. Basic research is carried out by exploratively analyzing knowledge gaps in Earth observation on physical-structural or morphological manifestations of poverty at the building level. The work is divided into three research themes or study parts: The aim of the first part of the study is to capture global spatiotemporal dynamics by linking to established categorizations of poverty areas. The knowledge gap will be filled by conducting a temporal analysis of the built environment over a period of seven years, in 16 documented manifestations of urban poverty using earth observation data. In addition to a globally distributed area selection, visual image interpretation (MVII) and very high-resolution optical satellite data are used. In order to derive 3D city models, MVII is applied combining in-situ and Google Street View imagery. Six spatial morphological variables are applied: number, size, height, orientation and density of buildings as well as heterogeneity of the built-up pattern. In this way, physical spatial structures are measured. Inter-urban and intra-urban differences are demonstrated in the temporal analysis. Findings show different, yet generally high morphological dynamics across the study areas. The variety comprises demolished and reconstructed areas as well as such, where changes occur within the given structures. Results demonstrate increased dynamics, especially in areas of the Global South. At the intra-urban scale, morphological transformations show a high spatial variability simultaneously. However, in spite of these findings of high dynamics, the spatial patterns are mostly constant, including building alignments, streets and open spaces. These initial results indicate little change in Europe, which is why these European poverty areas are surveyed and categorized from scratch in the following part of the study. The aim of the second part of the study is to create a new categorization, specifically for Europe, which is underrepresented in science. In order to expand the existing global scientific ontological inventory for Europe, different forms of non-indexed residential morphologies are detected and categorized. Regarding this second part of the study, a literature search with more than 1,000 articles reviewed provides the further basis for the following focus on Europe. Based on the research, satellite data are again used by means of manual visual image interpretation (MVII) to obtain the physical morphologies of housing types. Furthermore, self-defined geographical indicators of location, structure and formal status are used. Additionally, social backgrounds described by terms like 'ghetto', 'trailer park', 'ethnic enclave' or 'refugee camp' are researched and implemented. They are intended to serve as an explanatory approach to poverty neighborhoods in Europe. The sample for Europe, however is an overall unknown basic population and illustrates a wide variety of physical forms: A new categorization of six main classes is developed for Europe, ranging from 'simplest dwellings' (e.g., tents) to 'makeshift shelters ' (e.g., shacks, containers) to 'multi-story structures' - as a general taxonomy of housing deprivation in Europe. The study discloses different housing types such as underground or mobile types, dilapidated dwellings or large housing estates that reflect poverty in 21st century Europe. Next to housing morphology, these classes are described by structural settlement patterns and their legal status - either as planned or organic-grown, or further as formal, informal or hybrid (semi-legal) forms. From a geographic point of view, a concentration of these poor housing forms can be found in Southern Europe and all across Europe in urban and rural areas. The societal background of the most morphologies concern the 'underprivileged' who are represented, by refugees, ethnic minorities and socioeconomically disadvantaged people. The aim of the third part of the study is a critical analysis of the method. To capture all these settlements and due to the advances in image classification methods, satellite images are typically analyzed automatically nowadays. Still, MVII is important, e.g., for the purpose of validation or to generate training data for machine learning algorithms. Thus, cognitive perception and real-world experience are still unavoidable. Nevertheless, such urban environments with highest density and structural complexity challenge the human interpreter, when it comes to detecting individual building structures because spectral and texture-based restrictions of overlapping roof structures encounter building delineation. Considering that, the aim of this work is to quantify and interpret uncertainties methodologically specifically in mapping. Roof areas are mapped as 'footprints' of such areas. One focus is the agreement between multiple image interpreters. The other focus explores influences by interpreter perception and different elements of image interpretation. Finally, to reflect self-critically on the method of MVII as a third goal, experiments are created as a so-called 'uncertainty analysis'. In these experiments, ten test persons respectively interpreters map six complex areas and produce quantitative data of spatial variables of buildings. This data allows to assess the consistency and congruence of the results in a systematical way. Additionally, a questionnaire provides subjective qualitative information about further difficulties. Since the basis of the categorizations used for this purpose so far is based on subjective image interpretation by humans, any uncertainties and thus error-proneness have to be revealed. The experiments for this uncertainty analysis are quantified and qualified. On the one hand results show remarkable differences between the mapping results of the interpreters. On the other hand, the results for one and the same interpreter reveal high consistency. Another finding demonstrates a correlation between increasing deviations among interpreters and increasing structural (morphological) complexity of the selected areas. Considering the qualitative responses, aspects such as time spent for mapping, prior in-situ knowledge, or prior knowledge of using Geographic Information Systems (GIS) reveal a high degree of individuality among the interpreters. It is noteworthy that particularly ‘data source’ usually influences the mapping procedure. Thus, this study also aims to fill another knowledge gap at the point of applied methodology. Uncertainty analyses often are neither part of research studies of complex urban areas using MVII, nor quantification of mapping errors. In future, remote sensing studies should not only be able to rely on MVII without doubt for validation, but rather data and methods are needed to rule out uncertainty. In summary, this work contributes to the hitherto little researched morphological dynamics of poverty areas. Inter- as well as intra-urban differences on a global scale are presented. Generally, high morphological transformations between the selected areas can be observed. The results indicate a fundamental lack of knowledge in Europe, which is why this work continues at this point. A sample distributed all across Europe allows a new morphological categorization of the large variety of physical forms found. The number of areas opens up in an unknown basic population. For data preparation of previous analyses, satellite images have to be interpreted manually. The procedure involves uncertainties. As a critical self-reflection, a series of experiments reveal significant differences between interpreters’ results, but illustrates consistency in the same subject.…