Applications of new information technologies for the preparation and efficient transmission of geographic information - the example of map-based systems on the Internet

Für die Bearbeitung sowohl praktischer als auch wissenschaftlicher Fragestellungen gewinnt der Einsatz kartengestützter Online-Systeme heute zunehmend an Bedeutung und führt zu einer außerordentlich großen Aufwertung der klassischen Funktion der Kartendarstellung in raumbezogenen Arbeits- und Forschungsprozessen. Dies bezieht sich nicht nur auf das Fach Geographie, sondern auch auf andere geowissenschaftliche Disziplinen. Alle Raumwissenschaften greifen auf räumliche Modelle in Form von Karten oder kartenverwandten Darstellungen zurück, um Zugang zur räumlichen Realität zu erhalten und theoriegeleitet arbeiten zu können.Wie bei Fernerkundungstechniken oder statistischen Analyseverfahren, die in zahlreichen geographischen Forschungsprozessen oder praktischen Auswertungstätigkeiten angewandt werden, ist es auch im Bereich der Online-Informationsvermittlung heute erforderlich, über hinreichende Kenntnisse der Wirkungsweise der eingesetzten Techniken (Verfahren) zu verfügen. Gerade im Hinblick auf die optische Perfektion, die mittlerweile kennzeichnend für die digitalen Produkte raumbezogener Visualisierungstechniken ist, erscheint es notwendig, technische Zusammenhänge und Grundlagen aufzuzeigen.Die Analyse der Konstruktions- und Distributionsweisen und die Herausstellung der informationstheoretischen Vorzüge kartengestützter Online-Systeme wurde dabei um eine empirische Überprüfung ergänzt, um eine umfassendere Bewertung des tatsächlichen Vermittlungserfolges von geographischen Informationen erreichen zu können. Mit diesem Ansatz wurde der Versuch unternommen, die These von der größeren Effizienz von Webkarten zu überprüfen und aufzuzeigen, ob und ggfs. in welchem Umfang sich die mit einer Web-Karte verfolgte Intention, einen Raumausschnitt thematisch oder topographisch wiederzugeben, im Vergleich zu konventionellen Printkarten unterschiedlich umsetzen lässt. Die Datenerhebung erfolgte über eine Befragung von zwei unterschiedlichen Versuchsgruppen, deren Wahrnehmungsleistungen als Indikator für die Wirkung der unterschiedlich codierten Rauminformationen gewertet wurden.Insgesamt belegen die Ergebnisse des kartographischen Experiments die Annahme, dass der Vermittlungserfolg von kartengestützten Rauminformationen, die über das Internet übertragen werden, größer ist als bei konventionellen Printkarten. Der Anteil an korrekten Antworten, der bei der vergleichenden Befragung erzielt wurde, ist bei den mit der Web-Technologie visualisierten Karten durchschnittlich um rund 15% größer als bei den normalen Printkarten. Insbesondere bei komplexeren Rauminformationen, bei denen es um vergleichende Betrachtungen oder das Erfassen von kausalen Zusammenhängen geht, besitzen interaktive und multimedial unterstützte Raumdarstellungen, wie sie das World Wide Web ermöglicht, eindeutig Vorteile. Die Möglichkeiten zum räumlich, zeitlich und inhaltlich nahezu unbegrenzten Informationsabruf und zur Variation der Datenwiedergabe von Webkarten kommen dem jeweils unterschiedlich ausgeprägten Wahrnehmungsvermögen der Kartennutzer zugute und verbessern offensichtlich die individuelle Informationsaufnahme

Web-basierte Atlanten als Instrumente zur Lösung raumbezogener Problemstellungen. Ein generisches Informationsmodell als semantische Brücke zwischen Daten und Diensten

Die Arbeit beschreibt Konzeption, Entwicklung, Aufbau und Betrieb eines generischen Informationsmodells in der Verwaltung der Stadt Köln. Das Modell ist praxiserprobt und in der Fachwelt bekannt. Einige Komponenten beginnen, sich als Standard für Geoinformationssysteme durchzusetzen. In seiner Gesamtheit ist das Modell einzigartig. Über Lizenzen findet es Verbreitung in Städten und Unternehmen. Teile waren immer wieder Richtungsgeber und Schrittmacher der technologischen Entwicklung. Der Verfasser, nach Konzeption, Entwicklung und Aufbau des Modells nun mit den nicht minder schwierigen Alltäglichkeiten des Betriebs befasst, schaut visionär voraus. Er sieht zusätzlich zur technischen Weiterentwicklung die Öffnung des bisher verwaltungsinternen Informationsmodells nach außen als erstrebenswert an. Informationsbeteiligung wäre nicht nur ein auch politikwirksames Zeichen modernen Verwaltungsmanagements, sondern sicherlich auch ein willkommener Beitrag zur wohlverstandenen Informationsgesellschaft. Ein generisches Informationsmodell kann flexibel auf raumbezogene Informations-wünsche reagieren. Allein Geodaten reichen dazu aber nicht aus; sie sind um Sach-daten aus den Verwaltungsverfahren zu ergänzen. Erst dadurch ist es möglich, die umfangreichen Datenschätze einer Kommunalverwaltung in Werte umzusetzen und für vielfältige geographische Fragestellungen zu nutzen. Als Grundlage des als Semantic Data Dictionary bezeichneten Informationsmodells war ein raumbezogenes Data Warehouse zu konzipieren, zu realisieren und aufzu-bauen. Das Besondere daran ist die Verbindung eines Spatial Data Warehouse mit einem Business Data Warehouse. Das bedeutet nicht nur die Verknüpfung von Geo- und Sachdaten für Raumanalysen, sondern auch die Zusammenführung komplexer Wertschöpfungsprozesse für eine integrierte Informationsproduktion. Der Nutzer hat dadurch Zugriff auf laufend aktuelle Sachdaten für beliebige räumliche Strukturen. Die aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführten und verdichteten Informationen werden auf der Basis einer modernen IT-Architektur als raum-bezogene Dienste im Sinne von Spatial Business Intelligence bereitgestellt. Das dahinter stehende Content Management System ermöglicht den Aufbau und die Pflege von raumbezogenen Diensten, aber auch die schnelle Reaktion auf neue Informationszusammenstellungen und unterstützt dabei Verfahren zur Informations-gewinnung. Die als Web Services angebotenen Atlanten ermöglichen dem Nutzer unterschiedliche Sichten auf Struktur, Inhalt, Funktionalität und Sprache und damit eine neue Dimension sachbezogener Raumanalysen. Am Beispiel ausgewählter Indikatoren wird der gesamte innovative Produktions-prozess von den Verwaltungsdaten über die Datenmodellierung im Data Warehouse und die Informationsmodellierung bis zu interaktiven Atlanten im Web aufgezeigt. Dazu werden Sachdaten aus unterschiedlichen Quellen kleinräumig aufbereitet und analysiert. Die Grundlagendaten und die daraus abgeleiteten Ergebnisse sind in verschiedenen Planungsatlanten nutzbar. Dieses Wertschöpfungsnetzwerk ist auf andere raumbezogene Problemstellungen übertragbar

Web3D und dessen Potenzial zur Visualisierung geologischer Daten

Die schnelle Entwicklung der Computertechnologie erlaubt heute mehr denn je die weit gestreute Verwendung von 3D-Grafiken in der Geoinformation. In der Geologie spielen 3D-Darstellungen eine besonders wichtige Rolle für das intuitive Begreifen der Daten, da sie eine synoptische Darstellung bieten und vom Nutzer interaktiv erkundet werden können. Die Wiener Gewässer Management Gesellschaft mbH (WGM) sucht nach Möglichkeiten, geologische Daten einem breiten Publikum aus sowohl Experten als auch Laien zugänglich zu machen. Im Rahmen dieser Arbeit wurde dementsprechend untersucht, in wie weit der aktuelle Stand der Technik dies zulässt. Dazu wurde zuerst die Beschaffenheit von 3D-Daten im Allgemeinen betrachtet. Es wurde untersucht, wie Objekte am Computer modelliert und dargestellt werden, und was der derzeitige Forschungsbedarf ist. Verschiedene Ansätze, geologische Daten dreidimensional umzusetzen, werden beschrieben, um einen Überblick über die Anforderungen an solche 3D-Darstellungen zu gewinnen. Für die Frage der Verbreitung und Visualisierung der 3D-Daten wurde das Internet untersucht, und die wichtigsten der vielen Möglichkeiten, die es bietet, werden erläutert. Aufgrund dieser Vorüberlegungen wurde als geeignete Lösung X3D identifiziert. Es wurde unter anderem wegen der Interoperabilität, des offenen ISO-Standards und der X3D-Earth-Komponente ausgewählt. Das gewählte Mittel wurde dann durch die Konstruktion einer geologischen 3D-Karte unter Verwendung von Daten der WGM getestet. Nach der Bewertung der Probleme und Möglichkeiten, die bei der Umsetzung der Visualisierung auftraten, konnte festgestellt werden, dass die Verwendung von X3D zu zufrieden stellenden Ergebnissen führte, die mit anderen Lösungen wahrscheinlich nicht hätten erreicht werden können, auch wenn nicht alle Erwartungen an das Format eingehalten wurden. X3D wird daher für das Vorhaben der WGM empfohlen.Rapid development of computer technology allows the widespread use of 3D graphics in Geoinformation now more than ever. Especially important for geological data, 3D rendering enhances the intuitive grasp of the data and enables the user to interactively explore it. The Wiener Gewässer Management Gesellschaft mbH (WGM) is looking for a solution to distribute their data to a wide range of interested parties, experts and non-experts alike. The first step of this thesis is to examine the nature of 3D data in general, how it is displayed, how objects can be modelled and what the unsolved issues are. Different approaches from the field of geology are introduced to get an overview of the needs and practices that play a role in creating geological 3D models. Then, the internet was taken into consideration for the public distribution and visualization of 3D data and it was found that it offers numerous ways and formats to meet the purpose. Based on these preparational thoughts the second part of the thesis deals with the test of the most promising solution by actually creating a 3D geological map with WGM’s data. X3D was chosen for several reasons, among them interoperability, the status of the ISO-standard and the X3D Earth component. After a discripion of the challenges and possibilities that were encountered during the realization of the visualization it was found that the use of X3D – although not fulfilling all the promises – lead to satisfactory results, that could probably not have been achieved with another technology. Additionally taking into consideration the current developments of X3D the use of this technology was recommended for the purposes of WGM

Das CampusGIS der Universität zu Köln - webgestützte Geodatendienste für raumbezogene Anwendungen

Das CampusGIS der Universität zu Köln kann als Pilotprojekt für raumbezogene Anwendungen im universitären Umfeld verstanden werden. Es ist ein webgestütztes Geographisches Informationssystem (GIS), das die Online-Suche nach Personen, Gebäuden und Einrichtungen ermöglicht und die Abfrageergebnisse um raumbezogene Informationen erweitert. Mittels Geodatendiensten verbessert es die Orientierung auf dem Universitätsgelände. Neben Standard-GIS-Anwendungen wie der Attributabfrage und sowohl inhaltlicher als auch räumlicher Selektion bietet das CampusGIS Routenberechnungen für Fußgänger und Gehbehinderte. In Kombination mit Ortsbestimmungsmethoden kann das CampusGIS-Mobil ortsbezogene Dienste, location-based services (LBS), bereitstellen. Für das CampusGIS ist dies, insbesondere in Hinblick auf die steigende Mobilität unserer Gesellschaft und der Affinität der jüngeren Generation für mobile Endgeräte unverzichtbar. Als ortsbezogenes Dienstleistungsinstrument stellt das CampusGIS außerdem technische Gebäudepläne bereit. Die Anwendung CampusGIS-3D visualisiert die Universitätsgebäude dreidimensional. Das Modul CampusRundgänge präsentiert virtuelle Rundgänge. Sie zeigen an jeweils etwa sieben bis zehn Standorten Hintergrundinformationen zu verschiedenen Themen über die Universität zu Köln. Um die zahlreichen raumbezogenen Anwendungen anbieten zu können, wurden campusrelevante Geodaten erfasst. Sie ergänzen die amtlichen Geobasisdaten. Zusammen werden sie in einer Geodatenbank verwaltet und gepflegt. Seitens der Universitätsverwaltung werden alphanumerische Daten über Personen, Gebäude und Einrichtungen in relationalen Datenbanken vorgehalten. Das CampusGIS verknüpft diese Daten mit den Geodaten. Das System ist modular konzipiert, um die bestehenden Anwendungen jederzeit erweitern zu können. Die vorliegende Arbeit beschreibt die Konzeption und Entwicklung des CampusGIS. Diese Dokumentation ist eingebettet in den wissenschaftlichen Kontext webgestützter Geographischer Informationssysteme. Nach einer Einführung werden die Grundlagen von GIS, Internet und des daraus entstehenden WebGIS aufgezeigt. Darauf aufbauend werden die mithilfe von WebGIS angebotenen raumbezogenen Dienste betrachtet. Schwerpunkte sind dabei die Einsatzmöglichkeiten raumbezogener Anwendungen im universitären Umfeld. Es folgen Informationen zur Erfassung, Speicherung und Verwaltung von campusrelevanten Geodaten. Anschließend werden die analytischen Methoden und mathematischen Algorithmen diskutiert, die zur Beantwortung der raumbezogenen Fragestellungen herangezogen werden. Außerdem wird aufgezeigt, wie die Ergebnisse visualisiert und webgestützt präsentiert werden. Nach der detaillierten Darstellung der CampusGIS-Entwicklung wird das System mit ähnlichen WebGIS anderer Universitäten verglichen und die inhaltlichen sowie methodischen Ansätze diskutiert. Abschließend erfolgt eine Bewertung des CampusGIS auf Grundlage der Diskussion

Visualisierungsmethoden in der Hydrologie

Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick über die Charakteristik hydrologischer Daten, erörtert deren Auswirkungen auf die topographische Grundkarte und untersucht Detailfragen der Fachdatenvisualisierung. Die Fragestellungen werden hauptsächlich mittels Produktanalyse moderner Kartenbeispiele und durch experimentelle Kartographie gelöst

Automatisierte Erzeugung personalisierter ad-hoc-Karten in einem Service-basierten GIS (Mapping on Demand)

In den letzten Jahren wurden mehr und mehr raumbezogene Daten über das World Wide Web zur Verfügung gestellt. Karten und Luftbilder bekannter Anwendungen (z.B. Google Maps) lassen sich direkt nutzen oder mit Daten anderer Angebote verknüpfen und in ihrem Informationsgehalt erweitern. Ein Nutzer hat so die Möglichkeit, unabhängig von Ort und Zeit, zu einer aktuellen Fragestellung beliebige Daten zu integrieren und eigene Karten zu erstellen (Mapping on demand). Benötigte Daten werden zunehmend im Zusammenhang mit Diensten - Funktionen, die den Zugriff auf Daten und deren sachgerechte Verwendung unterstützen - zur Verfügung gestellt. Dies entspricht dem allgemeinen Trend des Internets hin zu einer Service-orientierten Architektur; deren Implementierung durch Web Services löst Daten aus dem Kontext spezifischer Anwendungen und macht sie über definierte Schnittstellen verfügbar. Herausforderung in einer Service-orientierten Architektur ist zunächst, dass die genutzten Daten weltweit verteilt sind, zu verschiedensten Zwecken erhoben wurden und in unterschiedlichen Formaten vorliegen. Diese Heterogenität wird durch den Einsatz standardisierter Dienste und Formate überwunden. In der vorliegenden Arbeit wird gezeigt, dass im World Wide Web Technologien verfügbar sind, die das notwendige Potential für ein Mapping on demand besitzen. Beim Auffinden geeigneter Dienste und der Nutzung verfügbarer Technologien wird ein Nutzer durch Webportale unterstützt. Diese bündeln Dienste, machen sie strukturiert zugänglich und ermöglichen die Erschließung durch geeignete Werkzeuge. Eine konkrete Umsetzung von Webportalen wird in dieser Arbeit anhand dreier Beispiele aus dem Bereich der Freizeitplanung gezeigt. Für das Mapping on demand ist von Bedeutung, dass Daten verfügbarer Dienste nicht nur als fertige Karten vorliegen, sondern auch als Kartenbausteine in Form raumbezogener Objekte oder thematischer Layer. Bei der Integration der graphischen Ausgaben dieser Dienste wird offensichtlich, dass die graphische Repräsentation, die jedes Angebot von sich aus mitbringt, isoliert von anderen Angeboten festgelegt ist. Die Kombination beliebiger Quellen führt damit häufig zu Darstellungen, die schon den Mindestanforderungen graphischer Gestaltungsregeln und erst recht den Erfordernissen der Prägnanz nicht genügen, so dass der Inhalt schwer erfassbar ist. Nur eine prägnante Darstellung gibt dem Nutzer die Möglichkeit, Objekte visuell zu differenzieren und effektiv Wesentliches von Unwesentlichem zu unterscheiden. Eine Voraussetzung hierfür ist der Einsatz visuell gut unterscheidbarer Farben. Kern dieser Arbeit ist der Nachweis, dass die Bestimmung gut unterscheidbarer Farben als Optimierungsproblem formuliert und mit mathematischen Methoden on demand gelöst werden kann. Dies erfordert eine objektivierte Beschreibung des subjektiven Vorgangs der Farbwahrnehmung in einem Bezugssystem (Farbraum), auf dem eine geeignete, der menschlichen Wahrnehmung entsprechende, Metrik definiert ist. Ein solches System steht bspw. mit dem CIELUV-Farbraum zur Verfügung: Wenn darin der Abstand zweier Farben ein gewisses Minimum überschreitet, ist die Verschiedenheit dieser Farben für einen (normalsichtigen) Menschen klar erkennbar. Das Optimierungsproblem besteht dann darin, die minimale Distanz in einem dreidimensionalen Raum zu maximieren. Es handelt sich dabei um ein nichtlineares Problem, das durch eine Vielzahl lokal optimaler Lösungen gekennzeichnet ist. Klassische gradientenbasierte Verfahren berechnen zwar eine lokale, in der Regel aber nicht die global optimale Lösung. Probleme der globalen Optimierung sind im Allgemeinen schwer lösbar (NP-vollständig). Effiziente Verfahren wurden für diskrete Problemstellungen entwickelt, sind aber wegen der spezifischen Randbedingungen auf das vorliegende Problem nicht übertragbar. In dieser Arbeit wird eine Methode entwickelt, die mehrere Standardverfahren und Lösungsparadigmen integriert. Ausgangspunkt ist ein randomisierter Algorithmus zur Bestimmung geeigneter Startpunkte. Dieser Algorithmus basiert auf der Beobachtung, dass sich Punkte auf dem Rand der konvexen Hülle des Farbraums in besonderer Weise als Startpunkte eignen. Die Lage dieser Punkte wird durch Anwendung eines Verfahrens der lokalen Optimierung verbessert. Ein dreidimensionales Voronoi-Diagramm wird genutzt, um eine suboptimale Nutzung des verfügbaren Farbraums zu identifizieren und Verbesserungsmöglichkeiten herzuleiten. Das skizzierte Szenario geht zunächst von einem Standardnutzer und Standardbedingungen aus. Die Methode kann aber ohne weiteres auch auf davon abweichende Randbedingungen, z.B. Farbsehschwächen eines Nutzers, Qualität der Farbwiedergabe eines Anzeigegeräts oder Umgebungsbedingungen (abgedunkelter Raum oder helles Sonnenlicht), angepasst werden. In ihrer Auswirkung führen diese Bedingungen zu einer Einschränkung des verfügbaren Farbraums.Automated Creation of personalised ad-hoc-Maps in a Service-based GIS (Mapping on Demand) Providing geospatial data over the World Wide Web has developed rapidly in recent years. Maps and aerial photographs offered by popular applications (e.g. Google Maps) can either be used directly or may be linked to data of other providers to broaden information content. Hence, a user who demands a map to answer a current question is enabled to create his own map by overlaying arbitrary data - regardless of location and time (Mapping on demand). Data is increasingly provided in connection with services - functions, which support access and appropriate use of data. Services correspond to a general trend of realising a service-oriented architecture in the internet. Web services, which implement this architecture, dissolve data from specific applications and provide them by defined interfaces. The challenge in using services consists in the worldwide distribution of data, different intentions of data collection and the large variety of available formats. This heterogeneity is overcome by applying standardised formats and services. This thesis demonstrates the potential of technologies which are available for a mapping on demand. In finding suitable services and using technologies, a user is supported by web portals. These portals make services accessible in a structured manner and support their exploration by suitable tools. This thesis presents three examples of real implementations of web portals from the domain of recreation planning. In the scope of mapping on demand it is important to note that data provided by services are not only available as complete maps but also as components (thematic layers or features). Integrating their graphical output shows that graphical representation of data from each source is defined independently and that graphical representations of different sources may conflict. Thus, the ad hoc combination of sources may lead to maps, which do not satisfy basic rules of graphical design or even requirements of a concise cartographic product. But only conciseness enables a user to identify features visually and to distinguish between essential and nonessential contents. This requires the choice of colours which are well distinguishable by human visual perception. The main contribution of this thesis is the proof that the determination of well distinguishable colours can be formulated as an optimization problem, which can be solved on demand by mathematical methods. This approach requires an objectified description of the subjective process of colour vision in a reference system (colour space), which provides an appropriate metric according to human perception. Particularly the CIELUV colour space satisfies the requirement: If the distance between two colours exceeds a certain minimum, a human with full colour vision is able to distinguish these colours clearly. Thus the optimization problem is to maximise the minimal distance in a three-dimensional space. This is a nonlinear problem, which is characterized by a large number of locally optimal solutions. Classical descend methods find a locally, but usually not the globally optimal solution. In general, global optimization problems are computationally hard to solve (NP-complete). Efficient methods have been developed for solving discrete problems. Due to specific constraints these methods are not applicable to the problem at hand. This thesis presents a method which integrates several standard methods and solution paradigms. It is based on a randomized algorithm to determine appropriate starting points. The essential observation is that points on the boundary of the convex hull of the colour space are well suited as starting points. Afterwards the location of these points is improved by a method of local optimization. A three-dimensional Voronoi-diagram is used to detect suboptimal solutions and to identify possible improvements. Initially the scenario outlined above acts on a standard user and standard conditions. The method is adaptable to incorporate further constraints, e.g. user's colour-defective vision, device-specific colour reproduction and ambient conditions (darkened room or sunlight). These constraints result in clipping the available colour space

Generation of Objects for 3D Urban Models

Der Bedarf an 3D-Stadtmodellen wächst stetig. Sie werden für unterschiedlichste Anwendungen benötigt. Darunter fallen beispielsweise Funknetzplanungen, Simulationen für die Raumplanung aber auch als Hintergrund für Spielumgebungen und andere Anwendungen. Die Verfahren und die darauf beruhende Software, die bisher für die Erzeugung von Objekten für 3D-Stadtmodellen verwendet werden, haben überwiegend photogrammetrischen Bezug. Sie müssen von Fachleuten bedient werden, benötigen hochwertige Eingangsdaten und verursachen relativ hohe Kosten mit einem ansprechendem Ergebnis. Zudem rechnen sich die Verfahren nur, wenn relativ große Gebiete bearbeitet werden, da bereits in der Verfahrensvorbereitung hohe Fixkosten entstehen. Mit dem in dieser Arbeit entwickelten Verfahren wird versucht, Kosten zu reduzieren, indem auf ein photogrammetrisches Verfahren verzichtet wird und als Eingangsdaten bereits bestehende Datensätze verwendet werden. Die Daten, beispielsweise Grundrissdaten, Bebauungspläne, Katasterunterlagen, wurden also eigentlich zu anderen Zwecken ermittelt und erhalten so eine Mehrfachnutzung. Die Mehrfachnutzung der Daten, macht diese besonders kosteneffizient. Basis für das Verfahren ist eine umfassende Definition der Objektklassen, die in 3D-Stadtmodellen häufig vorkommen. Als Objektklassen wurden Gebäude und Vegetation ausgewählt. Die Klasse der Vegetationsobjekte wird beschrieben, indem Attributwerte zu Objekthöhe und Kronendurchmesser, sowie Alter und Baumart gemacht werden. Daraus werden die drei Modellrichtungen Kugelform, L-System und Kreuztextur entwickelt. Kugelbaum-Modelle vereinfachen die Umrissform der Baumkrone zu einem in alle Richtungen skalierbaren Sphäroid. Der Baumstamm wird als Zylinder dargestellt. Mit L-Systemen wird versucht, den Wachstumsprozess von Pflanzen nachzuvollziehen. Es entsteht je Baum ein Baumstamm, sowie Äste und Blätter als Baumteile. Je nach Baumalter entstehen weitere Verästelungen. Kreuztafelmodelle verwenden ebene bildliche Projektionen der jeweiligen Baumart. Mit dem Bild werden zwei Flächen texturiert, welche dann kreuzweise zueinander aufgestellt werden. Texturen für Vegetationsobjekte können aus Fotografien aber auch aus Abbildungen künstlich erstellter Baumvisualisierungen, hervorgegangen aus L-Systemen, gewonnen werden. Die vorgestellten Modelle können mit unterschiedlichem Detaillierungsgrad realisiert werden, um die Vereinfachungsmöglichkeiten bei zunehmendem Abstand vom Betrachter (Level of Detail) nutzen zu können. Zur Modellierung der Gebäude sind unterschiedliche Dachformen bereitgestellt worden. Insgesamt werden 16 Dachformen unterstützt. Die in Europa üblichen Dachformen werden gebildet aus Kombinationen von traufeseitige Formen (Giebel, Walm, Krüppelwalm) und giebelseitigen Formen (Sattel, Mansarde, Pult). Hinzu kommen noch Sonderformen wie das Flachdach. Auf das Mauerwerk werden Fenster aufgebracht. Das Gebäudemodell wird durch ein Texturmodell verfeinert. Es sind unterschiedliche Texturen für Mauerwerk, Fenster, Dachunterseite und Dachoberseite möglich. Die Speicherung der Daten erfolgt im XML-Format

Interaktives, webbasiertes 3D-Informationssystem für den Heidelberger Universitätscampus

Die Arbeit thematisiert das bauliche Abbild und die Entwicklung des Heidelberger Universitätscampus. Im Mittelpunkt stehen zum einen die Schaffung eines virtuellen, dreidimensionalen Computermodells des Untersuchungsgebiets und zum anderen die Konzeption und Implementierung eines raum-zeitlichen Informationssystems, das den Universitätscampus zum Inhalt hat. Neben den drei Dimensionen des Raums wird als vierte Dimension die Zeit integriert. Dies erlaubt die Abbildung zukünftiger und historischer Planungen. Das 3D-Modell basiert auf aktuellen digitalen und historischen analogen Quellen sowie auf umfangreichen eigenen Erhebungen. Die digitale Prozesskette zur Erfassung, Verarbeitung und Verwaltung der Daten ist so konzipiert, dass eine möglichst breite Verwendung der Inhalte gewährleistet ist. Für die Schaffung des 3D-Modells wird ein Konzept verfolgt, welches dessen Einsatz für unterschiedlichste Anwendungszwecke gestattet. Das raum-zeitliche Informationssystem ist so gestaltet, dass dem Nutzer ein ubiquitärer, interaktiver Zugriff auf das 3D-Modell und den damit verknüpften thematischen Daten ermöglicht wird. Das Informationssystem wird über das Internet bereitgestellt und besitzt den immersiven Charakter einer Virtual Reality Umgebung. Der funktionale und inhaltliche Umfang des Systems bezieht formell in den städtebaulichen Planungsprozess involvierte Akteure wie Stadtplaner und Architekten ebenso ein wie die an Planungspartizipation und allgemeinen, raumbezogenen Informationen interessierte breite Öffentlichkeit. Die Implementierung des interaktiven, webbasierten 3D-Informationssystems basiert auf international standardisierten, nicht-proprietären Softwaretechnologien

Nutzung semantischer Informationen aus OSM zur Beschreibung des Nichtwohnnutzungsanteils in Gebäudebeständen

Im Bereich der städtebasierten siedlungsstrukturellen Analysen spielen Gebäudedaten mit Informationen zur Gebäudenutzung und dem Gebäudetyp eine wichtige Rolle. Auf diesen Daten basiert die Modellierung von demografischen und sozioökonomischen Kenngrößen, welche bei Aufgaben der Siedlungsentwicklung oder in der Infrastrukturplanung zum Einsatz kommen. Vonseiten der amtlichen Vermessungsanstalten stehen kleinräumige und flächendeckende Daten zur Gebäudenutzung nur in begrenztem Umfang zur Verfügung. Eine darauf aufbauende Bevölkerungsabschätzung ist aus diesem Grund nur eingeschränkt möglich. Das Ziel dieser Arbeit war es, die Integration von nutzergenerierten Geodaten aus dem OpenStreetMap (OSM) Projekt für den Einsatz zur Abschätzung gebäudebasierter Bevölkerungs- und Wohnungszahlen zu untersuchen. Der Fokus liegt dabei besonders auf der Abgrenzung von Wohn- und Nichtwohnnutzung innerhalb von Gebäuden. Diese Informationen sind in den amtlichen Geobasisdaten nicht zu finden, können jedoch aus OSM Punkt- und Polygondaten extrahiert werden. Hauptgegenstand der Untersuchung ist die Entwicklung eines Modells zur Integration der Nichtwohnnutzungsinformationen aus OSM, welches Gewerbeinformationen anhand der OSM-Tags analysiert. Dazu war neben einer geeigneten Typologie, die Festlegung von Regeln zur Verarbeitung mehrerer Gewerbe in einem amtlichen Gebäude notwendig. Über räumliche Verschneidungen der Datensätze erfolgt die eigentliche Datenintegration. Zur Umsetzung des Modells wurden drei Python-Skripte erarbeitet, welche alle notwendigen Vorverarbeitungsschritte und anschließenden Modellberechnungen automatisiert durchführen. Zusätzlich zur Bestimmung des Nichtwohnnutzungsanteiles in den Gebäuden, fand eine Wohnung- und Bevölkerungsabschätzung mittels gebäudetypischer Kenngrößen auf Gebäudebasis statt. Mittels der Abschätzungsergebnisse ohne und mit OSM-Gewerbeinformationen, konnte eine Bewertung dieser Methode erfolgen. Eine Beurteilung der Qualität des Modells im Vergleich zur Realität benötigt geeignete Validierungsdaten. Diese wurden in Form von baublockbezogenen statistischen Einwohner- und Wohnungszahlen von der Stadt Dresden bereitgestellt und zur Ergebnisdiskussion herangezogen. Regionale Unterschiede konnten anhand von Übersichts- und Detailkarten sowie statistischen Analysen herausgearbeitet werden.:Inhaltsverzeichnis ............................................................................. I Abkürzungsverzeichnis ..................................................................... V Abbildungsverzeichnis ...................................................................... VII Tabellenverzeichnis .......................................................................... IX 1 Einleitung ...................................................................................... 11 1.1 Motivation ................................................................................... 11 1.2 Zielstellung und Aufbau der Arbeit ............................................. 12 2 Theoretische und praktische Grundlagen ...................................... 15 2.1 Räumliche Modellierung der Siedlungsstruktur ........................... 15 2.1.1 Siedlungsstrukturelle Begriffe ................................................. 15 2.1.2 Räumliche Daten ..................................................................... 18 2.2 Semantische Integration ............................................................ 23 2.2.1 Interoperabilität ...................................................................... 24 2.2.2 Datenintegration ..................................................................... 25 2.3 Semantik in Geodaten ................................................................ 28 2.3.1 Attributierung in OpenStreetMap ............................................. 28 2.3.2 Nutzungsinformationen in amtlichen Geobasisdaten ............... 31 3 Modellierung sozioökonomischer Kenngrößen ............................... 33 3.1 Bedarf an kleinräumigen Nutzungsinformationen ....................... 33 3.2 Modellierungsansätze ................................................................. 35 3.2.1 Ableitung sozioökonomischer Daten aus der Fernerkundung .. 35 3.2.2 Modellierung mit Hilfe von Geobasisdaten ............................... 36 3.3 Vorteile und Mängel der vorgestellten Ansätze .......................... 40 3.4 Möglichkeiten von OSM zur Verbesserung der Modellierung ....... 42 4 Methodik ........................................................................................ 43 4.1 Herangehensweise ..................................................................... 43 4.2 Flächen- und Gebäudenutzungen in amtlichen und OSM-Daten .. 44 4.2.1 Typologie der Flächen- und Gebäudenutzung .......................... 44 4.2.2 Typologie der Flächenbeanspruchung von Gewerben .............. 47 4.3 Modell zur Abschätzung des Nichtwohnnutzungsanteils ............. 50 4.3.1 Gebäudetypische Kenngrößen ................................................. 51 4.3.2 Vorgehensweise ...................................................................... 52 5 Daten ............................................................................................. 55 5.1 Untersuchungsgebiet .................................................................. 55 5.2 OpenStreetMap ........................................................................... 56 5.3 Amtliche Geobasisdaten .............................................................. 57 6 Praktische Umsetzung .................................................................... 59 6.1 Datenmanagement ...................................................................... 59 6.1.1 Eingesetzte Software ............................................................... 59 6.1.2 OSM-Import .............................................................................. 60 6.1.3 Datenorganisation ................................................................... 64 6.2 Praktische Umsetzung des Modell zur Abschätzung des Nichtwohnnutzungsanteils ................................................................ 65 6.2.1 Vorverarbeitung ....................................................................... 65 6.2.2 Modellberechnungen und Bevölkerungsabschätzung .............. 74 6.3 Validierung des Modells .............................................................. 79 6.3.1 Validierungsdaten .................................................................... 79 6.3.2 Durchführung ........................................................................... 80 7 Ergebnisse ..................................................................................... 83 7.1 Untersuchung zur Vollständigkeit der semantischen Informationen anhand der Gewerbe POI .......................................................................................................... 83 7.1.1 Datengrundlagen ..................................................................... 84 7.1.2 Gewerbevergleich durch zufällige Straßenwahl ........................ 84 7.1.3 Gezielter Gewerbevergleich durch Ortsbegehung .................... 86 7.2 Charakterisierung des Ergebnisdatensatzes .............................. 88 7.3 Validierung .................................................................................. 91 7.4 Ergebnisvisualisierung ................................................................ 93 8 Ergebnisdiskussion ........................................................................ 97 8.1 Kleinräumige Betrachtung ........................................................... 97 8.2 Dateninkonsistenz ...................................................................... 101 8.3 Methodische Schwächen und Stärken ........................................ 103 8.4 Weitere Analysemöglichkeiten .................................................... 104 9 Zusammenfassung ........................................................................ 105 9.1 Fazit ........................................................................................... 105 9.2 Ausblick ...................................................................................... 106 Literaturverzeichnis .......................................................................... 109 A Anhang .......................................................................................... 115 Anhang 1: IÖR Flächenschema ......................................................... 115 Anhang 2: Flächen- und Gebäudenutzungstypologie........................ 116 Anhang 3: Klassifikationsschema nach (Burckhardt, 2012) .............. 118 Anhang 4: Skript-Auszug 1 - Datenverarbeitung in der OSM-Punktdatei ................................................................................ 120 Anhang 5: Skript-Auszug 2 - Die Funktion „calculateGWTotal“ .......... 121 Anhang 6: Karten - Untersuchungsgebiet Dresden in 1:100.000 ..... 122 Anhang 7: CD-Inhalt ......................................................................... 122Building data with information of building uses and building types play an important role for city-based settlement structure analyses. The estimation of demographic and socio-economic parameters is based on this data. They were used in the field of settlement development or in infrastructure planning. The availability of area-wide and small-scale data of building uses from surveying authorities is limited. For this reason, the estimation of population based on this data cannot be realised sufficiently. Therefore, it was the aim of this research paper to analyse the integration of user-generated geodata from OpenStreetMap (OSM)-project for estimating building-based population and housing units. The research focuses on the separation of residential and non-residential usage within buildings. Not being detected in official geodatasets, the information can be retrieved from OSM-point and polygondata. The development of a model for the integration of non-residential information from OSM is the main subject of this research. It contains the analyses of commercial information out of the OSM Tags. Besides an appropriate typology specifications are necessary to process multiple businesses within one official building. The actual data integration occurs with the help of spatial intersections between the datasets. The implementation of the model is based on three Python-scripts, executing all pre-processing and following calculation steps automatically. In addition to the identification of non-residential building-parts, an estimation of population and housing units per building, based on typical building parameters took place. By means of the estimation results with and without OSM-information it was possible to valuate this method. Validation data is necessary to measure the quality of the model in comparison to reality. This datasets was provided by the City of Dresden, consisting of statistical population and building unit numbers based on building blocks, and used for the discussion of the results. To describe regional differences, maps with overview and detailed scales as well as statistical schemata where used.:Inhaltsverzeichnis ............................................................................. I Abkürzungsverzeichnis ..................................................................... V Abbildungsverzeichnis ...................................................................... VII Tabellenverzeichnis .......................................................................... IX 1 Einleitung ...................................................................................... 11 1.1 Motivation ................................................................................... 11 1.2 Zielstellung und Aufbau der Arbeit ............................................. 12 2 Theoretische und praktische Grundlagen ...................................... 15 2.1 Räumliche Modellierung der Siedlungsstruktur ........................... 15 2.1.1 Siedlungsstrukturelle Begriffe ................................................. 15 2.1.2 Räumliche Daten ..................................................................... 18 2.2 Semantische Integration ............................................................ 23 2.2.1 Interoperabilität ...................................................................... 24 2.2.2 Datenintegration ..................................................................... 25 2.3 Semantik in Geodaten ................................................................ 28 2.3.1 Attributierung in OpenStreetMap ............................................. 28 2.3.2 Nutzungsinformationen in amtlichen Geobasisdaten ............... 31 3 Modellierung sozioökonomischer Kenngrößen ............................... 33 3.1 Bedarf an kleinräumigen Nutzungsinformationen ....................... 33 3.2 Modellierungsansätze ................................................................. 35 3.2.1 Ableitung sozioökonomischer Daten aus der Fernerkundung .. 35 3.2.2 Modellierung mit Hilfe von Geobasisdaten ............................... 36 3.3 Vorteile und Mängel der vorgestellten Ansätze .......................... 40 3.4 Möglichkeiten von OSM zur Verbesserung der Modellierung ....... 42 4 Methodik ........................................................................................ 43 4.1 Herangehensweise ..................................................................... 43 4.2 Flächen- und Gebäudenutzungen in amtlichen und OSM-Daten .. 44 4.2.1 Typologie der Flächen- und Gebäudenutzung .......................... 44 4.2.2 Typologie der Flächenbeanspruchung von Gewerben .............. 47 4.3 Modell zur Abschätzung des Nichtwohnnutzungsanteils ............. 50 4.3.1 Gebäudetypische Kenngrößen ................................................. 51 4.3.2 Vorgehensweise ...................................................................... 52 5 Daten ............................................................................................. 55 5.1 Untersuchungsgebiet .................................................................. 55 5.2 OpenStreetMap ........................................................................... 56 5.3 Amtliche Geobasisdaten .............................................................. 57 6 Praktische Umsetzung .................................................................... 59 6.1 Datenmanagement ...................................................................... 59 6.1.1 Eingesetzte Software ............................................................... 59 6.1.2 OSM-Import .............................................................................. 60 6.1.3 Datenorganisation ................................................................... 64 6.2 Praktische Umsetzung des Modell zur Abschätzung des Nichtwohnnutzungsanteils ................................................................ 65 6.2.1 Vorverarbeitung ....................................................................... 65 6.2.2 Modellberechnungen und Bevölkerungsabschätzung .............. 74 6.3 Validierung des Modells .............................................................. 79 6.3.1 Validierungsdaten .................................................................... 79 6.3.2 Durchführung ........................................................................... 80 7 Ergebnisse ..................................................................................... 83 7.1 Untersuchung zur Vollständigkeit der semantischen Informationen anhand der Gewerbe POI .......................................................................................................... 83 7.1.1 Datengrundlagen ..................................................................... 84 7.1.2 Gewerbevergleich durch zufällige Straßenwahl ........................ 84 7.1.3 Gezielter Gewerbevergleich durch Ortsbegehung .................... 86 7.2 Charakterisierung des Ergebnisdatensatzes .............................. 88 7.3 Validierung .................................................................................. 91 7.4 Ergebnisvisualisierung ................................................................ 93 8 Ergebnisdiskussion ........................................................................ 97 8.1 Kleinräumige Betrachtung ........................................................... 97 8.2 Dateninkonsistenz ...................................................................... 101 8.3 Methodische Schwächen und Stärken ........................................ 103 8.4 Weitere Analysemöglichkeiten .................................................... 104 9 Zusammenfassung ........................................................................ 105 9.1 Fazit ........................................................................................... 105 9.2 Ausblick ...................................................................................... 106 Literaturverzeichnis .......................................................................... 109 A Anhang .......................................................................................... 115 Anhang 1: IÖR Flächenschema ......................................................... 115 Anhang 2: Flächen- und Gebäudenutzungstypologie........................ 116 Anhang 3: Klassifikationsschema nach (Burckhardt, 2012) .............. 118 Anhang 4: Skript-Auszug 1 - Datenverarbeitung in der OSM-Punktdatei ................................................................................ 120 Anhang 5: Skript-Auszug 2 - Die Funktion „calculateGWTotal“ .......... 121 Anhang 6: Karten - Untersuchungsgebiet Dresden in 1:100.000 ..... 122 Anhang 7: CD-Inhalt ......................................................................... 12