Unter Stadtstrukturtypen (SSTs) versteht man ein ökologisches Konzept, um Städte in räumliche Einheiten homogener Umweltbedingungen zu gliedern. Sie stellen ein nützliches Mittel dar, um effiziente Strategien für eine nachhaltige Stadtentwicklung zu entwerfen. Modernste Fernerkundungsdaten und -methoden ermöglichen die Automatisierung des SST-Klassifikationsprozesses. Die vorliegende Studie zielt darauf ab, die Robustheit eines kürzlich entwickelten Ansatzes zur flächendeckenden Kartierung von SSTs aufzuzeigen. Zu diesem Zweck umfasst der experimentelle Aufbau dieser Arbeit drei Großstädte in Deutschland, verschiedene, räumlich hoch aufgelöste Multispektral-, 3D-Punktwolken- und Vektordatensätze sowie statistische Maße zur Beurteilung methodischer Genauigkeit und Übertragbarkeit. Die Ergebnisse dieser Studie unterstreichen die Eignung des vorgestellten Ansatzes im Hinblick auf Klassifikationsgenauigkeit, Prozessautomatisierung und damit Betriebsbereitschaft für zukünftige SST-Kartierungs- und Monitoringaufgaben.

Schlüsselwörter:Genauigkeit, Klassifikation, Datenfusion, hoch aufgelöst, objektbasiert, Übertragbarkeit, Stadtstrukturtypen