High-Resolution Maps of Material Stocks in Buildings and Infrastructures in Austria and Germany.
High-Resolution Maps of Material Stocks in Buildings and Infrastructures in Austria and Germany.
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DOI：
10.1021/acs.est.0c05642
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发表时间：
2021-03-02
影响因子：
11.4
通讯作者：
Hostert P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Haberl H;Wiedenhofer D;Schug F;Frantz D;Virág D;Plutzar C;Gruhler K;Lederer J;Schiller G;Fishman T;Lanau M;Gattringer A;Kemper T;Liu G;Tanikawa H;van der Linden S;Hostert P
建筑物和基础设施等社会物质存量的动态及其空间格局推动了资源使用和排放的激增。目前主要有两类数据用于绘制种群地图，即地球观测卫星的夜间灯光和地籍信息。我们提出了一种替代方法，广泛的材料库存映射的基础上免费提供的高分辨率EO图像和OpenStreetMap数据。建筑面积、建筑物高度和建筑物类型的地图是从光学哨兵2号和雷达哨兵1号卫星数据中得出的，以绘制奥地利和德国的材料库存模式。使用材料强度因子，我们计算了不同类型的建筑物和基础设施的质量，区分了8种类型的材料，空间分辨率为10米。2018年，奥地利和德国的建筑物和基础设施总质量分别为1500万吨和13800万吨（奥地利：1540吨/人，德国：1450吨/人）。在不同尺度上与独立数据源的交叉检查表明，该方法可能比其他数据源产生更完整的结果，但不能排除可能的高估。该方法产生的专题区分不可能与NTL，避免使用昂贵的地籍数据，并适合于映射更大的地区和跟踪随着时间的推移的趋势。
The dynamics of societal material stocks such as buildings and infrastructures and their spatial patterns drive surging resource use and emissions. Two main types of data are currently used to map stocks, night-time lights (NTL) from Earth-observing (EO) satellites and cadastral information. We present an alternative approach for broad-scale material stock mapping based on freely available high-resolution EO imagery and OpenStreetMap data. Maps of built-up surface area, building height, and building types were derived from optical Sentinel-2 and radar Sentinel-1 satellite data to map patterns of material stocks for Austria and Germany. Using material intensity factors, we calculated the mass of different types of buildings and infrastructures, distinguishing eight types of materials, at 10 m spatial resolution. The total mass of buildings and infrastructures in 2018 amounted to ∼5 Gt in Austria and ∼38 Gt in Germany (AT: ∼540 t/cap, DE: ∼450 t/cap). Cross-checks with independent data sources at various scales suggested that the method may yield more complete results than other data sources but could not rule out possible overestimations. The method yields thematic differentiations not possible with NTL, avoids the use of costly cadastral data, and is suitable for mapping larger areas and tracing trends over time.
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影响因子：
13.5
作者：
Frantz D;Schug F;Okujeni A;Navacchi C;Wagner W;van der Linden S;Hostert P
通讯作者：
Hostert P
影响因子：
3.7
作者：
Bruederle A;Hodler R
通讯作者：
Hodler R
DOI：
10.1073/pnas.1606036114
发表时间：
2017-08-22
影响因子：
11.1
作者：
d'Amour, Christopher Bren;Reitsma, Femke;Seto, Karen C.
通讯作者：
Seto, Karen C.
影响因子：
6.7
作者：
Bagan, Hasi;Yamagata, Yoshiki
通讯作者：
Yamagata, Yoshiki
影响因子：
5.9
作者：
Gassner, Andreas;Lederer, Jakob;Fellner, Johann
通讯作者：
Fellner, Johann