Vorlesungsverzeichnis Sommersemester 2013 : Stand 10. Januar 2013

Dieses Dokument enthält einen Auszug der im Onlineinformationssystem QIS-LSF (https://qis.server.uni-frankfurt.de) gespeicherten Daten zu den Lehrveranstaltungen des Sommersemesters 201

Automatische Klassifizierung von Gebäudegrundrissen: Ein Beitrag zur kleinräumigen Beschreibung der Siedlungsstruktur

Für die Beantwortung verschiedener Fragestellungen im Siedlungsraum werden kleinräumige Informationen zur Siedlungsstruktur (funktional, morphologisch und sozio-ökonomisch) benötigt. Der Gebäudebestand spielt eine besondere Rolle, da dieser die physische Struktur prägt und sich durch dessen Nutzung Verteilungsmuster von Wohnungen, Arbeitsstätten und Infrastrukturen ergeben. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung sind die Gebäude in ihrem Grundriss modelliert. Diese besitzen allerdings nur selten explizite semantische Informationen zum Gebäudetyp. Es stellt sich die Frage, ob und wie genau eine automatische Erkennung von Gebäudetypen unter Nutzung von Methoden der Geoinformatik, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens möglich ist. In diesem Buch werden methodische Bausteine zur automatischen Klassifizierung von Gebäudegrundrissen vorgestellt. Im Kern werden Fragen beantwortet zu den Datenanforderungen, der Gebäudetypologie, der Merkmalsgewinnung sowie zu geeigneten Klassifikationsverfahren und den Klassifikationsgenauigkeiten, die abhängig von Eingangsdaten, Siedlungstyp und Trainingsdatenmenge erzielt werden können. Der Random-Forest-Algorithmus zeigte die höchste Flexibilität, Generalisierungsfähigkeit und Effizienz und wurde als bestes Klassifikationsverfahren identifiziert. Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung kleinräumiger Informationen zur Siedlungsstruktur. Die entwickelte Methodik ermöglicht ein breites Anwendungsspektrum in der Wissenschaft, Planung, Politik und Wirtschaft (u. a. Stadt- und Regionalplanung, Infrastrukturplanung, Risikomanagement, Energiebedarfsplanung oder dem Geomarketing).:Vorwort .................................................................................................. I Danksagung ......................................................................................... III Kurzfassung und Thesen ....................................................................... V Abstract and Theses ............................................................................. IX Inhaltsverzeichnis ................................................................................ XV 1 Einleitung ............................................................................................ 1 2 Grundlagen zur Siedlungsstruktur .................................................... 11 3 Methodische Grundlagen der Mustererkennung .............................. 57 4 Forschungsstand .............................................................................. 95 5 Konzeptionelle Vorüberlegungen .................................................... 113 6 Mögliche Datenquellen zum Gebäudegrundriss .............................. 127 7 Entwicklung des Verfahrens ........................................................... 143 8 Ergebnisse und Diskussion ............................................................. 201 9 Schlussfolgerungen und Ausblick .................................................... 259 Literatur ............................................................................................. 275 Abkürzungsverzeichnis ...................................................................... 311 Abbildungsverzeichnis ....................................................................... 320 Tabellenverzeichnis ........................................................................... 323 Anhang A Datengrundlagen zur Siedlungsstruktur ......................................... 327 B Gebäudetypologie .......................................................................... 343 C Merkmale ........................................................................................ 349 D Entwicklung des Klassifikators ........................................................ 365 E Genauigkeitsuntersuchung ............................................................. 375 F Exemplarische Anwendung von BFClassTool ................................... 395Building data are highly relevant for the small-scale description of settlement structures. Spatial base data from National Mapping and Cadastral Agencies describe the buildings in terms of the geometry but often lack semantic information on the building type. Here, methods for the automatic classification of building footprints are presented and discussed. The work addresses issues of data integration, data processing, feature extraction, feature selection, and investigates the accuracy of various classification methods. The results are of scientific, planning, policy and business interest at various spatial levels.:Vorwort .................................................................................................. I Danksagung ......................................................................................... III Kurzfassung und Thesen ....................................................................... V Abstract and Theses ............................................................................. IX Inhaltsverzeichnis ................................................................................ XV 1 Einleitung ............................................................................................ 1 2 Grundlagen zur Siedlungsstruktur .................................................... 11 3 Methodische Grundlagen der Mustererkennung .............................. 57 4 Forschungsstand .............................................................................. 95 5 Konzeptionelle Vorüberlegungen .................................................... 113 6 Mögliche Datenquellen zum Gebäudegrundriss .............................. 127 7 Entwicklung des Verfahrens ........................................................... 143 8 Ergebnisse und Diskussion ............................................................. 201 9 Schlussfolgerungen und Ausblick .................................................... 259 Literatur ............................................................................................. 275 Abkürzungsverzeichnis ...................................................................... 311 Abbildungsverzeichnis ....................................................................... 320 Tabellenverzeichnis ........................................................................... 323 Anhang A Datengrundlagen zur Siedlungsstruktur ......................................... 327 B Gebäudetypologie .......................................................................... 343 C Merkmale ........................................................................................ 349 D Entwicklung des Klassifikators ........................................................ 365 E Genauigkeitsuntersuchung ............................................................. 375 F Exemplarische Anwendung von BFClassTool ................................... 39

Automatische Klassifizierung von Gebäudegrundrissen: ein Beitrag zur kleinräumigen Beschreibung der Siedlungsstruktur

Für die Beantwortung verschiedener Fragestellungen im Siedlungsraum werden kleinräumige Informationen zur Siedlungsstruktur (funktional, morphologisch und sozio-ökonomisch) benötigt. Der Gebäudebestand spielt eine besondere Rolle, da dieser die physische Struktur prägt und sich durch dessen Nutzung Verteilungsmuster von Wohnungen, Arbeitsstätten und Infrastrukturen ergeben. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung sind die Gebäude in ihrem Grundriss modelliert. Diese besitzen allerdings nur selten explizite semantische Informationen zum Gebäudetyp. Es stellt sich die Frage, ob und wie genau eine automatische Erkennung von Gebäudetypen unter Nutzung von Methoden der Geoinformatik, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens möglich ist. In diesem Buch werden methodische Bausteine zur automatischen Klassifizierung von Gebäudegrundrissen vorgestellt. Im Kern werden Fragen beantwortet zu den Datenanforderungen, der Gebäudetypologie, der Merkmalsgewinnung sowie zu geeigneten Klassifikationsverfahren und den Klassifikationsgenauigkeiten, die abhängig von Eingangsdaten, Siedlungstyp und Trainingsdatenmenge erzielt werden können. Der Random-Forest-Algorithmus zeigte die höchste Flexibilität, Generalisierungsfähigkeit und Effizienz und wurde als bestes Klassifikationsverfahren identifiziert. Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung kleinräumiger Informationen zur Siedlungsstruktur. Die entwickelte Methodik ermöglicht ein breites Anwendungsspektrum in der Wissenschaft, Planung, Politik und Wirtschaft (u.a. Stadt- und Regionalplanung, Infrastrukturplanung, Risikomanagement, Energiebedarfsplanung oder dem Geomarketing).Building data are highly relevant for the small-scale description of settlement structures. Spatial base data from National Mapping and Cadastral Agencies describe the buildings in terms of the geometry but often lack semantic information on the building type. Here, methods for the automatic classification of building footprints are presented and discussed. The work addresses issues of data integration, data processing, feature extraction, feature selection, and investigates the accuracy of various classification methods. The results are of scientific, planning, policy and business interest at various spatial levels

Artefakte des Entwerfens

The conference proceedings are a collection of contributions from the 4th Forum Architekturwissenschaft on architectural design and its artifacts. The Conference was held in November, 2017 at the TU Berlin. Contributors to the present publication are interested in the epistemic potential of sketches, renderings, models, photographs and drawings in architectural design. All follow the thesis that media in the draft not only depict, but in turn are the basis of further acts of knowledge. Using case studies ranging from the Middle Ages to the present, the texts trace the particular qualitative influence that "making" a design has on the artifact for this design. The structure for both the conference and this publication came out of the attempt to bring together theoretical positions and the results of practical work - artifacts: The conference was associated with an exhibition at the Museum of Architecture of the TU Berlin and in the present volume, theoretical contributions alternate with textual descriptions of the shown artifacts

Schwerpunkt Entwerfen

Entwerfen ist ein äusserst unscharfer Begriff. Mit ihm kann je nach Kontext ebenso Zeichnen, Planen, Modellieren, Projektieren oder Darstellen gemeint sein wie Erfi nden, Entwickeln, Konzipieren, Komponieren und ähnliches. Wenn Architekten vom Entwurf reden, verwenden sie das Wort meist in einer Bedeutung, die auf den kunsttheoretischen Diskurs zurückgeht, der im Florenz des 16. Jahrhunderts entstanden ist: Entwurf als disegno. Dementsprechend konnte Entwerfen in der kunsthermeneutischen Rezeption schließlich mit dem ›künstlerischen Schaff ensprozess‹ selbst synonym werden. Im Entwerfen meint man der geistigen Vermögen und Prozesse im künstlerischen Subjekt habhaft zu werden. An diese Tradition soll hier bewusst nicht angeknüpft werden. Um das Entwerfen als Kulturtechnik in seiner historischen Bedingtheit zu beschreiben, muss es aus dem anthropozentrischen Ursprung herausgerückt werden, an den es der florentinische kunsttheoretische Diskurs versetzt hat. Statt das Entwerfen als fundamentalen Akt künstlerischen Schaff ens zu begreifen und als anthropologische Konstante der Geschichte zu entziehen, wäre eben diese Konzeption als historisches Resultat von diskursiven, technischen und institutionellen Praktiken zu befragen

gewohnt: un/common

Neue Konzepte für unser Zusammenleben sind dringend erforderlich, um auf die wachsende gesellschaftliche Ungleichheit, die Auflösung klassischer Arbeits- und Familienstrukturen oder die Ausprägung vielfältiger sozialer Beziehungsmuster zu antworten. GAM.16 versteht Raumbildungen als durchlässigen Rahmen für sozialräumliche Strukturen in architektonischer, soziologischer und kultureller Hinsicht und möchte das Bewusstsein für gemeinschaftliche Ressourcen wieder stärker ins Zentrum des gesellschaftspolitischen Diskurses rücken. Unter dem Titel „gewohnt: un/common" plädiert GAM.16 für gemeinschaftlich orientiertes Wohnen und stellt kollaborative und koproduktive Organisationskonzepte für das Wohnen als räumliche Praxis vor