Ed. commerciale de : Diss. : ? : Berlin, Freie Universität : 1999.

Universiẗat, Diss., 2003--Würzburg.

Universiẗat, Diss., 2004--Freiburg (Breisgau).

Die Straßenunterhaltung stellt in Deutschland Bund, Länder, Landkreise und Gemeinden vor eine finanzielle Herausforderung, die es zu lösen gilt. Die vorliegende Arbeit bietet dazu Landkreisen und Gemeinden eine Methode, Straßenunterhaltungskosten langfristig zu senken. Die Methode ist dabei auf einen Straßenkomplettrückbau ausgelegt. Zur Identifizierung rückbaugeeigneter Straßen werden quantitative und qualitative Kriterien vorgestellt. Zu den quantitativen Kriterien zählen die Ver-gleichsgrößen: Mehraufwandsleistung und der Mehraufwand X-Wert. Als Mehraufwand wird die zusätzliche Reisezeit bezeichnet, die ohne die Straße bewältigt werden müsste. Die Mehraufwands-leistung gibt die Mehraufwände aller Nutzer einer Straße pro Tag wieder. Je höher die Verkehrsmenge einer Straße, desto höher ist die Mehraufwandsleistung. Der Mehraufwand X-Wert beschreibt den Mehraufwand pro Person eines Ortes. Zur Bestimmung der Wichtigkeit einer Straße werden beide Größen gewichtet zusammengefasst. Zur Berechnung der Vergleichsgrößen wurden im Vorfeld Ent-scheidungen getroffen, so besteht der Mehraufwand nur aus der Fahrzeit. Die Fahrzeit wird für lokal begrenzte Verbindungen wie dem täglichen Einkauf, Erledigungen, Bildung, innerwöchentliche Frei-zeitaktivitäten und Begleitwegen ermittelt, die ungefähr innerhalb eines 30-km-Radius erreichbar sind, sowie für Arbeitswege mit Fahrzeiten bis 1:45 Stunden. Wirtschaftsverkehr wird nicht berechnet. Die Routen der betrachteten Verbindungen werden für den motorisierten Verkehr, den nichtmotorisierten Verkehr und den öffentlichen Personennahverkehr berechnet. Zur Routenermittlung werden Quelle-Ziel-Beziehungen genutzt, deren Routen über Straßen verlaufen, die für das jeweilige Verkehrsmittel zugelassen sind und die Verkehrsmenge aufnehmen können. Eine flexible Zielwahl wird berücksichtigt. Für Straßen mit geringer Wichtigkeit wird anhand der qualitativen Kriterien geprüft, ob die Straßen wirklich rückbaugeeignet sind. Dazu werden die Themen: Rettungsdienst, Nahversorgung, ganzjährige Erreichbarkeit, öffentlicher Verkehr, Dienstleister, Lärm, Sicherheit und weitere Kriterien bedacht. Nur für rückbaugeeignete Straßen wird das Einsparpotential kalkuliert. Dazu nennt die Arbeit entsprechende Kostensätze. Ziel der Arbeit war es, diese Methode zu entwickeln und deren Anwendbarkeit zu prüfen. Die Methode ist umsetzbar. Die benötigten Daten sind beschaffbar. Die Objektivität der Methode ist durch die Anpassbarkeit an die Ziele des Untersuchungsgebiets vor bewusst herbeigeführter Scheinobjektivität nicht geschützt. Weiterer Forschungsbedarf besteht zur Implementierung eines öffentlichen Verkehrs-Verbindung-Tools, welches die Fahrtmöglichkeiten pro Tag ausgibt, und zu einer vergleichenden Bewertungsmethode von Aufwandserhöhungen verschiedener Routen mit Bezug zum gegenwärtigen Aufwand kommt.

Die Straßenunterhaltung stellt in Deutschland Bund, Länder, Landkreise und Gemeinden vor eine finanzielle Herausforderung, die es zu lösen gilt. Die vorliegende Arbeit bietet dazu Landkreisen und Gemeinden eine Methode, Straßenunterhaltungskosten langfristig zu senken. Die Methode ist dabei auf einen Straßenkomplettrückbau ausgelegt. Zur Identifizierung rückbaugeeigneter Straßen werden quantitative und qualitative Kriterien vorgestellt. Zu den quantitativen Kriterien zählen die Ver-gleichsgrößen: Mehraufwandsleistung und der Mehraufwand X-Wert. Als Mehraufwand wird die zusätzliche Reisezeit bezeichnet, die ohne die Straße bewältigt werden müsste. Die Mehraufwands-leistung gibt die Mehraufwände aller Nutzer einer Straße pro Tag wieder. Je höher die Verkehrsmenge einer Straße, desto höher ist die Mehraufwandsleistung. Der Mehraufwand X-Wert beschreibt den Mehraufwand pro Person eines Ortes. Zur Bestimmung der Wichtigkeit einer Straße werden beide Größen gewichtet zusammengefasst. Zur Berechnung der Vergleichsgrößen wurden im Vorfeld Ent-scheidungen getroffen, so besteht der Mehraufwand nur aus der Fahrzeit. Die Fahrzeit wird für lokal begrenzte Verbindungen wie dem täglichen Einkauf, Erledigungen, Bildung, innerwöchentliche Frei-zeitaktivitäten und Begleitwegen ermittelt, die ungefähr innerhalb eines 30-km-Radius erreichbar sind, sowie für Arbeitswege mit Fahrzeiten bis 1:45 Stunden. Wirtschaftsverkehr wird nicht berechnet. Die Routen der betrachteten Verbindungen werden für den motorisierten Verkehr, den nichtmotorisierten Verkehr und den öffentlichen Personennahverkehr berechnet. Zur Routenermittlung werden Quelle-Ziel-Beziehungen genutzt, deren Routen über Straßen verlaufen, die für das jeweilige Verkehrsmittel zugelassen sind und die Verkehrsmenge aufnehmen können. Eine flexible Zielwahl wird berücksichtigt. Für Straßen mit geringer Wichtigkeit wird anhand der qualitativen Kriterien geprüft, ob die Straßen wirklich rückbaugeeignet sind. Dazu werden die Themen: Rettungsdienst, Nahversorgung, ganzjährige Erreichbarkeit, öffentlicher Verkehr, Dienstleister, Lärm, Sicherheit und weitere Kriterien bedacht. Nur für rückbaugeeignete Straßen wird das Einsparpotential kalkuliert. Dazu nennt die Arbeit entsprechende Kostensätze. Ziel der Arbeit war es, diese Methode zu entwickeln und deren Anwendbarkeit zu prüfen. Die Methode ist umsetzbar. Die benötigten Daten sind beschaffbar. Die Objektivität der Methode ist durch die Anpassbarkeit an die Ziele des Untersuchungsgebiets vor bewusst herbeigeführter Scheinobjektivität nicht geschützt. Weiterer Forschungsbedarf besteht zur Implementierung eines öffentlichen Verkehrs-Verbindung-Tools, welches die Fahrtmöglichkeiten pro Tag ausgibt, und zu einer vergleichenden Bewertungsmethode von Aufwandserhöhungen verschiedener Routen mit Bezug zum gegenwärtigen Aufwand kommt.

The process of performing cartographic generalization in an automatic way applied on geographic information is of highly interest in the field of cartography, both in academia and industry. Many research e↵orts have been done to implement di↵erent automatic generalization approaches. Being able to answer the research question on automatic generalization, another interesting question opens up: ”Is it possible to retrieve and visualize geographic information in any arbitrary scale?” This is the question in the field of vario-scale geoinformation. Potential research works should answer this question with solutions which provide valid and efficient representation of geoinformation in any on-demand scale. More brilliant solutions will also provide smooth transitions between these on-demand arbitrary scales. Space-Scale-Cube (Meijers and Van Oosterom 2011) is a reactive tree (Van Oosterom 1991) data structure which shows positive potential for achieving smooth automatic vario-scale generalization of area features. The topic of this research work is investigation of adaptation of this approach on an interesting class of geographic information: road networks datasets. Firstly theoretical background will be introduced and discussed and afterwards, implementing the adaptation would be described. This research work includes development of a hierarchical data structure based on road network datasets and the potential use of this data structure in vario-scale geoinformation retrieval and visualization.

Die Straßenunterhaltung stellt in Deutschland Bund, Länder, Landkreise und Gemeinden vor eine finanzielle Herausforderung, die es zu lösen gilt. Die vorliegende Arbeit bietet dazu Landkreisen und Gemeinden eine Methode, Straßenunterhaltungskosten langfristig zu senken. Die Methode ist dabei auf einen Straßenkomplettrückbau ausgelegt. Zur Identifizierung rückbaugeeigneter Straßen werden quantitative und qualitative Kriterien vorgestellt. Zu den quantitativen Kriterien zählen die Ver-gleichsgrößen: Mehraufwandsleistung und der Mehraufwand X-Wert. Als Mehraufwand wird die zusätzliche Reisezeit bezeichnet, die ohne die Straße bewältigt werden müsste. Die Mehraufwands-leistung gibt die Mehraufwände aller Nutzer einer Straße pro Tag wieder. Je höher die Verkehrsmenge einer Straße, desto höher ist die Mehraufwandsleistung. Der Mehraufwand X-Wert beschreibt den Mehraufwand pro Person eines Ortes. Zur Bestimmung der Wichtigkeit einer Straße werden beide Größen gewichtet zusammengefasst. Zur Berechnung der Vergleichsgrößen wurden im Vorfeld Ent-scheidungen getroffen, so besteht der Mehraufwand nur aus der Fahrzeit. Die Fahrzeit wird für lokal begrenzte Verbindungen wie dem täglichen Einkauf, Erledigungen, Bildung, innerwöchentliche Frei-zeitaktivitäten und Begleitwegen ermittelt, die ungefähr innerhalb eines 30-km-Radius erreichbar sind, sowie für Arbeitswege mit Fahrzeiten bis 1:45 Stunden. Wirtschaftsverkehr wird nicht berechnet. Die Routen der betrachteten Verbindungen werden für den motorisierten Verkehr, den nichtmotorisierten Verkehr und den öffentlichen Personennahverkehr berechnet. Zur Routenermittlung werden Quelle-Ziel-Beziehungen genutzt, deren Routen über Straßen verlaufen, die für das jeweilige Verkehrsmittel zugelassen sind und die Verkehrsmenge aufnehmen können. Eine flexible Zielwahl wird berücksichtigt. Für Straßen mit geringer Wichtigkeit wird anhand der qualitativen Kriterien geprüft, ob die Straßen wirklich rückbaugeeignet sind. Dazu werden die Themen: Rettungsdienst, Nahversorgung, ganzjährige Erreichbarkeit, öffentlicher Verkehr, Dienstleister, Lärm, Sicherheit und weitere Kriterien bedacht. Nur für rückbaugeeignete Straßen wird das Einsparpotential kalkuliert. Dazu nennt die Arbeit entsprechende Kostensätze. Ziel der Arbeit war es, diese Methode zu entwickeln und deren Anwendbarkeit zu prüfen. Die Methode ist umsetzbar. Die benötigten Daten sind beschaffbar. Die Objektivität der Methode ist durch die Anpassbarkeit an die Ziele des Untersuchungsgebiets vor bewusst herbeigeführter Scheinobjektivität nicht geschützt. Weiterer Forschungsbedarf besteht zur Implementierung eines öffentlichen Verkehrs-Verbindung-Tools, welches die Fahrtmöglichkeiten pro Tag ausgibt, und zu einer vergleichenden Bewertungsmethode von Aufwandserhöhungen verschiedener Routen mit Bezug zum gegenwärtigen Aufwand kommt.

Die Straßenunterhaltung stellt in Deutschland Bund, Länder, Landkreise und Gemeinden vor eine finanzielle Herausforderung, die es zu lösen gilt. Die vorliegende Arbeit bietet dazu Landkreisen und Gemeinden eine Methode, Straßenunterhaltungskosten langfristig zu senken. Die Methode ist dabei auf einen Straßenkomplettrückbau ausgelegt. Zur Identifizierung rückbaugeeigneter Straßen werden quantitative und qualitative Kriterien vorgestellt. Zu den quantitativen Kriterien zählen die Ver-gleichsgrößen: Mehraufwandsleistung und der Mehraufwand X-Wert. Als Mehraufwand wird die zusätzliche Reisezeit bezeichnet, die ohne die Straße bewältigt werden müsste. Die Mehraufwands-leistung gibt die Mehraufwände aller Nutzer einer Straße pro Tag wieder. Je höher die Verkehrsmenge einer Straße, desto höher ist die Mehraufwandsleistung. Der Mehraufwand X-Wert beschreibt den Mehraufwand pro Person eines Ortes. Zur Bestimmung der Wichtigkeit einer Straße werden beide Größen gewichtet zusammengefasst. Zur Berechnung der Vergleichsgrößen wurden im Vorfeld Ent-scheidungen getroffen, so besteht der Mehraufwand nur aus der Fahrzeit. Die Fahrzeit wird für lokal begrenzte Verbindungen wie dem täglichen Einkauf, Erledigungen, Bildung, innerwöchentliche Frei-zeitaktivitäten und Begleitwegen ermittelt, die ungefähr innerhalb eines 30-km-Radius erreichbar sind, sowie für Arbeitswege mit Fahrzeiten bis 1:45 Stunden. Wirtschaftsverkehr wird nicht berechnet. Die Routen der betrachteten Verbindungen werden für den motorisierten Verkehr, den nichtmotorisierten Verkehr und den öffentlichen Personennahverkehr berechnet. Zur Routenermittlung werden Quelle-Ziel-Beziehungen genutzt, deren Routen über Straßen verlaufen, die für das jeweilige Verkehrsmittel zugelassen sind und die Verkehrsmenge aufnehmen können. Eine flexible Zielwahl wird berücksichtigt. Für Straßen mit geringer Wichtigkeit wird anhand der qualitativen Kriterien geprüft, ob die Straßen wirklich rückbaugeeignet sind. Dazu werden die Themen: Rettungsdienst, Nahversorgung, ganzjährige Erreichbarkeit, öffentlicher Verkehr, Dienstleister, Lärm, Sicherheit und weitere Kriterien bedacht. Nur für rückbaugeeignete Straßen wird das Einsparpotential kalkuliert. Dazu nennt die Arbeit entsprechende Kostensätze. Ziel der Arbeit war es, diese Methode zu entwickeln und deren Anwendbarkeit zu prüfen. Die Methode ist umsetzbar. Die benötigten Daten sind beschaffbar. Die Objektivität der Methode ist durch die Anpassbarkeit an die Ziele des Untersuchungsgebiets vor bewusst herbeigeführter Scheinobjektivität nicht geschützt. Weiterer Forschungsbedarf besteht zur Implementierung eines öffentlichen Verkehrs-Verbindung-Tools, welches die Fahrtmöglichkeiten pro Tag ausgibt, und zu einer vergleichenden Bewertungsmethode von Aufwandserhöhungen verschiedener Routen mit Bezug zum gegenwärtigen Aufwand kommt.

The process of performing cartographic generalization in an automatic way applied on geographic information is of highly interest in the field of cartography, both in academia and industry. Many research e↵orts have been done to implement di↵erent automatic generalization approaches. Being able to answer the research question on automatic generalization, another interesting question opens up: ”Is it possible to retrieve and visualize geographic information in any arbitrary scale?” This is the question in the field of vario-scale geoinformation. Potential research works should answer this question with solutions which provide valid and efficient representation of geoinformation in any on-demand scale. More brilliant solutions will also provide smooth transitions between these on-demand arbitrary scales. Space-Scale-Cube (Meijers and Van Oosterom 2011) is a reactive tree (Van Oosterom 1991) data structure which shows positive potential for achieving smooth automatic vario-scale generalization of area features. The topic of this research work is investigation of adaptation of this approach on an interesting class of geographic information: road networks datasets. Firstly theoretical background will be introduced and discussed and afterwards, implementing the adaptation would be described. This research work includes development of a hierarchical data structure based on road network datasets and the potential use of this data structure in vario-scale geoinformation retrieval and visualization.:Declaration of Authorship i Abstract iii Acknowledgements iv List of Figures vii Abbreviations viii 1 Introduction 1 1.1 Problem Definition 2 1.1.1 Research Questions 2 1.1.2 Objectives 3 1.2 Proposed Solution 3 1.3 Structure of the Thesis 4 1.4 Notes on Terminology 4 2 Cartographic Generalization 6 2.1 Cartographic Generalization: Definitions and Classifications 6 2.2 Generalization Operators 9 2.3 Efforts on Vario-Scale Visualization of Geoinformation 10 2.4 Efforts on Generalization of Road Networks and Similar Other Networks 16 2.4.1 Geometric Generalization of Networks 17 2.4.2 Model Generalization of Networks 18 2.5 Clarification of Interest 20 3 Theory of Road Network SSC 21 3.1 Background of an SSC 21 3.1.1 tGAP 21 3.1.2 Smoothing tGAP 23 3.2 Road Network as a ’Network’ 24 3.2.1 Short Background on Graph Theory 5 3.3 Formation of Road Network SSC 26 3.3.1 Geometry 26 3.3.2 Network Topology 27 3.3.3 Building up tGAP on The Road Network 28 3.3.4 Smoothing of Road Network SSC 31 3.3.4.1 Smoothing Elimination 32 3.3.4.2 Smoothing Simplification 32 3.4 Reading from a road network SSC 34 3.4.1 Discussion on Scale 34 3.4.2 Iterating Over The Forest 35 3.4.3 Planar Slices 35 3.4.4 Non-Planar Slices 36 4 Implementation of Road Network SSC 37 4.1 General Information Regarding The Implementation 37 4.1.1 Programming Language 37 4.1.2 RDBMS 38 4.1.3 Geometry Library 39 4.1.4 Graph Library 39 4.2 Data Structure 40 4.2.1 Node 40 4.2.2 Edge 41 4.2.3 Edge-Node-Relation 41 4.3 Software Architecture 42 4.3.1 More Detail on Building The SSC 42 4.3.1.1 Initial Data Processing 42 4.3.1.2 Network Processing 43 4.3.2 More Detail on Querying The SSC 46 4.3.2.1 Database Query 46 4.3.2.2 Building Geometry 46 4.3.2.3 Interface and Visualization 47 4.4 Results 48 5 Conclusions and Outlook 49 Bibliography 51