Um das Wasser in einer ganzen Stadt effektiv zu verwalten, muss man die Umgebung, in der es sich befindet, richtig verstehen und vor allem wissen, wohin das Wasser in Zeiten des Überflusses fließt. Vor diesem Hintergrund hat das Büro für Umweltplanung und -analyse (BEPA) des New Yorker Umweltministeriums (DEP) unser Fachwissen in Anspruch genommen, um ein stadtweites geografisches Informationssystem (GIS) für die undurchlässige Fläche zu entwickeln.

Vereinfacht ausgedrückt war dies eine Studie, die dazu beitragen sollte, die Beschaffenheit des Bodens in der gesamten Stadt zu verstehen, um festzustellen, welche Flächen überschüssiges Wasser aufsaugen und speichern und welche Flächen undurchlässig sind, so dass das Wasser einfach abläuft und Probleme verursachen kann.

New York City wird aufgrund der Tausende von Quadratkilometern undurchlässiger Flächen (Dächer, Bürgersteige, Gehwege usw.) gemeinhin als "Betondschungel" bezeichnet. Die Stadt hat jedoch erhebliche Anstrengungen unternommen, um diese Flächen, die erhebliche Überschwemmungen verursachen, zu reduzieren. Ein solches Programm ist der NYC Green Infrastructure Plan aus dem Jahr 2010, der die Weichen für eine wesentlich effektivere und nachhaltigere Regenwasserbewirtschaftung stellt.

Nutzung von Daten zur Steuerung des Regenwassermanagements

Zwar wurde bereits vor über einem Jahrzehnt eine Karte der Wasserundurchlässigkeit erstellt, doch haben sich die Daten, die Kartenauflösung und die Fernerkundungstechniken erheblich weiterentwickelt. Unsere Arbeit bestand darin, ihnen diese Informationen im Detail zur Verfügung zu stellen, um sicherzustellen, dass DEP diese wichtigen Wasserbewirtschaftungsdaten in Zukunft kontinuierlich aktualisieren kann. Auf diese Weise kann die DEP ihr Programm validieren und eine Datenquelle zur Verfügung stellen, die die DEP nutzen kann, um die Regenwasserpolitik voranzutreiben, um die Qualität der städtischen Wasserwege zu verbessern und gleichzeitig die Auswirkungen von Überschwemmungen in den Stadtvierteln zu verringern.

NYC Citywide Impervious area study map
Unsere Arbeit bietet der lokalen Umweltbehörde einen klaren Einblick in die Arten der Bodenbedeckung der Stadt, um die stadtweiten Planungsbemühungen, Projekte, Strategien und Programme zu informieren und zu unterstützen.

Automatisierung und maschinelles Lernen durch digitale Planung

Die Aufgabe bestand aus vier Phasen: Recherche, Kartierung, Überprüfung der gesammelten Informationen und schließlich die Sicherstellung, dass das DEP den Prozess in Zukunft aktualisieren und aufrechterhalten kann. Die Suche und Sammlung von Informationen über die Bodendurchlässigkeit war alles andere als einfach, aber durch den Einsatz von Automatisierung und digitalen Ansätzen während des gesamten Projekts konnten wir die Produktionszeit verkürzen und die größte GIS- und Fernerkundungsstudie, die Arup je durchgeführt hat, fertigstellen.

Die physische Durchführung eines solchen Projekts hätte viele Jahre gedauert, weshalb ein digitaler Ansatz mit maschinellem Lernen erforderlich war. Selbst mit dem neuesten digitalen Ansatz war die Entwicklung des Automatisierungsprozesses immer noch mit einer großen Menge an Datenerfassung und manuellen Arbeitsstunden verbunden.

Ein strategischer Einsatz von Datenerfassungstechniken

Wir verwendeten Luftbilder, LiDAR-Daten, Planimetrie- und Katasterdaten, um eine einzige Bodenbedeckungskarte zu erstellen. Wir waren in der Lage, 17 verschiedene Flächenelemente zu identifizieren, von Straßen und Gebäudegrundrissen bis hin zu Flüssen, Seen, landwirtschaftlichen Flächen und Grünflächen. Die Technologie musste auch so programmiert werden, dass sie Fahrzeuge von oben erkennt und den festen Boden darunter quantifiziert sowie andere Elemente wie Baumkronen und Schatten, die zu bestimmten Tageszeiten fallen, berücksichtigt.

Das Projektteam klassifizierte 1 % der Bodenbedeckung der Stadt und trainierte damit den Algorithmus für maschinelles Lernen, um automatisch eine vollständige Karte zur Klassifizierung der Bodenbedeckung in New York zu erstellen. Um die Genauigkeit unserer Technologie zu gewährleisten, wurden die Ergebnisse mit unabhängigen hydrologischen Abgrenzungen von 25 zufällig ausgewählten Parzellen verglichen, wobei wir nachweisen konnten, dass die Technologie in allen Bereichen eine Genauigkeit von über 90 %, in vielen sogar von 99 % erreichte.

Dadurch konnten wir diese Methode stadtweit einsetzen und mehr als 3 TB an Multispektralbildern, LiDAR-Daten (Light Detection and Ranging) und anderen GIS-Daten zusammenstellen, um eine Analyse von 345 Quadratmeilen und 857.589 Parzellen zu erstellen.

Gemeinsame Nutzung von Daten mit dem DEP

Wir waren in der Lage, dem DEP genaue, hochauflösende GIS-Datensätze zusammen mit einem vergleichenden Trendanalysebericht über die Position der letzten 10 Jahre zur Verfügung zu stellen.

Diese Informationen sind seither auf einem offenen Datenportal in New York veröffentlicht worden und stehen der Öffentlichkeit zur Verfügung, so dass das Verständnis von Grundstücken in der gesamten Stadt völlig transparent ist. Darüber hinaus wurde ein Bild der Auswirkungen der in den letzten zehn Jahren durchgeführten Umweltprogramme erstellt, das die bereits geleistete Arbeit bestätigt. Vor allem aber bietet es der lokalen Umweltbehörde einen klaren Einblick in die Arten der Bodenbedeckung in der Stadt, um stadtweite Planungsbemühungen, Projekte, Strategien und Programme zu informieren und zu unterstützen.