FE4KB
Die Bevölkerungsentwicklung in Deutschland unabhängig von administrativen Gebietseinheiten auf kleinräumiger Ebene zu untersuchen und daraus resultierende Trends der Urbanisierung und Suburbanisierung zu identifizieren, war das Ziel des FE4KB - Projektes (Projektlaufzeit 01/2023-12/2023). Die Bearbeitung erfolgte durch das DLR, das Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (BIB) und das Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR). Hierbei flossen bereits entwickelte Modelle des gemeinsamen IF-Bund Vorgänger Projektes FE4ErSiGG ein.
Zur Zielerreichung wurden Fernerkundungs- und Geobasisdatensätze verknüpft und automatisiert, im Hinblick auf ihre morphologischen Merkmale zur Bebauungsstruktur analysiert sowie anschließend in verschiedene Siedlungslandschaftsklassen unterteilt. Ergänzend wurden diese Ergebnisse mit demographischen Daten kombiniert, wodurch die Bevölkerungsentwicklung erstmals auf einem neuen, bisher nicht verfügbaren, räumlichen und semantischen Detaillevel untersucht werden konnte. Somit konnte ein räumlich differenzierter Einblick in die Bevölkerungsentwicklung und -struktur in städtischen und ländlichen Regionen erzielt werden.
Mit der neuen Unterteilung der Siedlungslandschaft konnte erstmals auch die Bevölkerung in solchen Regionen quantifiziert werden, die weder eindeutig als ländlich noch als städtisch identifiziert werden können und daher in konventionellen Stadt-Land-Abgrenzungen nur unpräzise erfasst werden. Hierunter fallen viele suburbane Regionen, die in den letzten Jahren vor allem aufgrund gestiegener Fortzüge aus den Großstädten in das Umland ein Bevölkerungswachstum erfahren haben. Trotz des Erfolges haben sich im Projektverlauf auch Grenzen der Anwendbarkeit eines rein auf der Gebäudemorphologie gestützten Verfahrens zur Siedlungstypisierung gezeigt. Auffällig sind beispielsweise die sehr unterschiedlichen Gebietsabgrenzungen suburbaner oder disperser Räume durch das Ringmodell. In einem initiierten IF-Bund Nachfolgeprojekt soll daher ein aufbauender Ansatz rasterbasiert mit multimodalen Informationen entwickelt und getestet werden.