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Untersuchungen zum Einsatz biogener Ligninklebstoffe bei Massivholzverklebungen

Schwarz, Katrin Ursula. Unknown Date (has links) (PDF)
Universiẗat, Diss., 2004--Kiel.
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Die raumplanungsrechtliche Erfassung von Bauten und Anlagen im Nichtbaugebiet : unter besonderer Berücksichtigung von Nutzungsplan und Ausnahmebewilligung und ihrer Abgrenzung /

Heer, Peter. January 1996 (has links) (PDF)
Univ., Diss.--Zürich, 1995.
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Automatisierte Abgrenzung von Innenbereichen auf Grundlage von Geobasisdaten

Harig, Oliver 03 November 2014 (has links) (PDF)
Ob für das Erkennen von Innenbereichspotenzialen oder das Monitoring von Siedlungsentwicklungen, es werden flächendeckende, computerverarbeitbare und vergleichbare Abgrenzungen des Innenbereiches benötigt. Explizite Abgrenzungen des Innenbereiches erfolgen entweder über Bebauungspläne (§§ 8 bis 10 BauGB) oder Satzungen (§ 34 BauGB). Diese sind aber weder flächendeckend, noch frei verfügbar oder digital vorhanden. Mit der Einführung des ATKIS® Basis-DLM ist eine flächendeckende, computerverarbeitbare und vergleichbare Siedlungsabgrenzung gegeben. Diese Siedlungsflächen in Form von Baublöcken und Ortslagen sind jedoch nur eine Näherung. Es wurde daher erstmals untersucht, ob auf Grundlage von Geobasisdaten Innenbereichsabgrenzungen automatisiert zu erzeugen. In einem ersten Schritt wurden Vorgaben und Grenzwerte aus der aktuellen Gesetzgebung und Rechtsprechung ermittelt. Auf diesen beruhte die anschließende Konstruktion des Abgrenzungsalgorithmus. Mithilfe einer Referenzinnenbereichsabgrenzung aus der Region Hannover und einem eigens entwickelten Verfahren ist die Bewertung von Abgrenzungen möglich. Neben der Ortslage und einer „verbesserten“ Ortslage wurden fünf Varianten der mit dem Werkzeug „Delineate Built-Up Areas“ erzeugten Siedlungsabgrenzungen auf Ihre Eignung als Innenbereichsabgrenzung untersucht. Dabei hat sich gezeigt, dass mit Hilfe des entwickelten Verfahrens und geeigneter Trainingsdaten eine deutlich bessere Abgrenzung des Innenbereiches generiert werden kann als jene, die mit der Ortslage bisher zur Verfügung steht. Da lediglich Gebäudegrundrisse, wie Hausumringe oder extrahierte Gebäudegrundrisse aus topografischen Karten als Eingangsdaten notwendig sind, können auf diese Weise in Zukunft Innenentwicklungsflächen flächendeckend und in gleichbleibender Qualität - und das auch retrospektiv - abgegrenzt werden. Der Raumforschung steht damit eine lang geforderte Datengrundlage zur Verfügung.
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Automatisierte Abgrenzung von Innenbereichen auf Grundlage von Geobasisdaten

Harig, Oliver 08 August 2014 (has links)
Ob für das Erkennen von Innenbereichspotenzialen oder das Monitoring von Siedlungsentwicklungen, es werden flächendeckende, computerverarbeitbare und vergleichbare Abgrenzungen des Innenbereiches benötigt. Explizite Abgrenzungen des Innenbereiches erfolgen entweder über Bebauungspläne (§§ 8 bis 10 BauGB) oder Satzungen (§ 34 BauGB). Diese sind aber weder flächendeckend, noch frei verfügbar oder digital vorhanden. Mit der Einführung des ATKIS® Basis-DLM ist eine flächendeckende, computerverarbeitbare und vergleichbare Siedlungsabgrenzung gegeben. Diese Siedlungsflächen in Form von Baublöcken und Ortslagen sind jedoch nur eine Näherung. Es wurde daher erstmals untersucht, ob auf Grundlage von Geobasisdaten Innenbereichsabgrenzungen automatisiert zu erzeugen. In einem ersten Schritt wurden Vorgaben und Grenzwerte aus der aktuellen Gesetzgebung und Rechtsprechung ermittelt. Auf diesen beruhte die anschließende Konstruktion des Abgrenzungsalgorithmus. Mithilfe einer Referenzinnenbereichsabgrenzung aus der Region Hannover und einem eigens entwickelten Verfahren ist die Bewertung von Abgrenzungen möglich. Neben der Ortslage und einer „verbesserten“ Ortslage wurden fünf Varianten der mit dem Werkzeug „Delineate Built-Up Areas“ erzeugten Siedlungsabgrenzungen auf Ihre Eignung als Innenbereichsabgrenzung untersucht. Dabei hat sich gezeigt, dass mit Hilfe des entwickelten Verfahrens und geeigneter Trainingsdaten eine deutlich bessere Abgrenzung des Innenbereiches generiert werden kann als jene, die mit der Ortslage bisher zur Verfügung steht. Da lediglich Gebäudegrundrisse, wie Hausumringe oder extrahierte Gebäudegrundrisse aus topografischen Karten als Eingangsdaten notwendig sind, können auf diese Weise in Zukunft Innenentwicklungsflächen flächendeckend und in gleichbleibender Qualität - und das auch retrospektiv - abgegrenzt werden. Der Raumforschung steht damit eine lang geforderte Datengrundlage zur Verfügung.:Zusammenfassung v Abkürzungsverzeichnis ix Abbildungsverzeichnis xv Tabellenverzeichnis xvii 1 Einleitung 1 1.1 Problemdefinition 2 1.2 Forschungsfragen 2 1.3 Lösungsansatz und Struktur der Masterarbeit 3 2 Rechtliche Grundlagen für eine Innenbereichsabgrenzung 7 2.1 Das geltende Recht und wichtige Begriffsdefinitionen 7 2.1.1 Vorhaben 7 2.1.2 Ortsteil 8 2.1.3 Bebauungszusammenhang 9 2.1.4 Innenbereichssatzungen 10 2.1.5 Verhältnis zu Bebauungsplänen . 12 2.2 Eigenschaften des Innenbereichs in der Rechtsprechung 13 2.2.1 Objektauswahl . 13 2.2.2 Mindestanzahl Gebäude für einen Ortsteil 13 2.2.3 Größe von Baulücken und Freiflächen 14 2.2.4 Grenzziehung zum Außenbereich . 14 3 Kartographische Grundlagen für eine Siedlungsabgrenzung 17 3.1 Definitionen relevanter Begriffe 17 3.1.1 Gebäude 17 3.1.2 Siedlung 17 3.1.3 Geobasisdaten 18 3.1.4 Geoobjekt 18 3.2 Kartographische Modellbildung . 19 3.3 Digitale Modelle in der Kartographie 20 3.4 Generalisierung 21 3.4.1 Arten der Generalisierung 21 3.4.2 Entwicklung automatisierter Generalisierungsverfahren 23 3.5 Datenqualität 27 3.6 Ausschnitt bisheriger Arbeiten zur GIS-gestützten Abgrenzung von Siedlungen 28 4 Methodik 31 4.1 Ziel und Anforderungen der Modellentwicklung 31 4.1.1 Ziel der Modellentwicklung 31 4.1.2 Anforderungen an das Verfahren 32 4.1.3 Anforderungen an Eingangsdaten und mögliche Datenquellen 33 4.2 Eingangsdaten und Untersuchungsgebiet 38 4.2.1 Untersuchungsgebiet 38 4.2.2 Eingangsdaten 39 4.2.3 Referenzdaten 39 4.3 Parametrisierung des Modells 40 4.3.1 Ableitung der Parameter aus der Rechtsprechung 40 4.3.2 Übertragung der Parameter in das Modell 41 4.4 Ableitung eines methodischen Designs 41 4.4.1 Datenaufbereitung 43 4.4.2 Merkmalberechnung und Selektion 46 4.4.3 Datenvorverarbeitung 49 4.4.4 Datenverarbeitung49 4.4.5 Datennachbearbeitung 51 4.4.6 Modellselektion 51 4.5 Abgrenzungsqualität 52 4.5.1 Robustheit von Methoden zur Bestimmung der Ähnlichkeit 54 4.5.2 Die Symmetric-Difference (SD) Methode 57 4.5.3 Die Buffer-Overlay-Statistics (BOS) Methode 58 4.5.4 Berechnung der Abgrenzungsqualität 59 4.6 Untersuchungsansätze 60 4.6.1 Verwenden von vorhandenen Daten 60 4.6.2 Erzeugung von Siedlungsabgrenzungen mit dem Basismodell 62 4.6.3 Verbessern der Abgrenzungsergebnisse durch Modellerweiterungen 63 4.7 Eingesetzte Software 64 5 Ergebnisse und Diskussion 65 5.1 Qualitative Beurteilung der Abgrenzungsergebnisse 65 5.2 Ergebnisse der Modellselektion 67 5.3 Ergebnisse des Single-Feature-Validierung 71 5.4 Prüfung auf Signifikanz und Bestimmung des besten Modells 76 5.5 Fehlerdiskussion 77 5.5.1 Systembedingte Fehler 77 5.5.2 Dateninduzierte Fehler 80 6 Schlussfolgerungen und Ausblick 83 6.1 Beantwortung der Forschungsfragen 83 6.2 Praktische Bedeutung 86 6.2.1 Unterstützung für rechtskräftige Innenbereichsabgrenzungen 86 6.2.2 Grundlage zur Innenentwicklungspotenzialanalyse. 86 6.2.3 Grundlage für die Bilanzierung von Innen- zu Außenentwicklung 87 6.3 Ausblick . 87 Literaturverzeichnis 99 Anhang 99 A Skript 101 A.1 Python-Toolbox 101 A.2 Klasse ibtool . 102 A.2.1 Funktion urban 102 A.2.2 Funktion idx 103 A.2.3 Funktion buff 103 A.2.4 Funktion deli 104 A.2.5 Funktion loch 105 A.2.6 Funktion siedgr 106 A.2.7 Funktion muster_qual 107 A.2.8 Funktion qual 107 A.2.9 Funktion stat 108 A.2.10 Funktion split 109 A.3 Klasse Ansatz0 110 A.4 Klasse AnsatzX 111 A.5 Klasse QualSingle 112 A.6 Klasse Grenzen 113 A.7 Klasse Partitionen 114 B Quellcode des ibTool 117 C Ermittlung der Grenzwerte für den Shape- und Roeck-Index 149 D Ermittlung des Grenzwertes für den Urbanitätsindex 153 E Abgrenzungsbeispiele 155 F Siedlungspartitionierung 157 G Anwendung des ibTools ohne Training 161

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