Stuttgart, Universiẗat, Diss., 1996.

Zugl.: Hannover, Universiẗat, Diss., 2001.

Stuttgart, Univ., Diss., 1996.

Stuttgart, Univ., Diss., 2000.

Nutzergenerierte Geodaten werden für viele Anwendungen auch als alternative Quelle zu den amtlichen Daten genutzt. Das wohl populäreste Projekt, das solche Daten sammelt, ist OpenStreetMap (OSM), dessen umfangreiche Datenbank viele Typen geographischer Informationen abdeckt. Mit zunehmender Vollständigkeit werden diese Daten neben praktischen Anwendungen (Visualisierung, Routing, etc.) auch für die Beantwortung raumwissenschaftlicher Fragestellungen interessant. Das Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung (IÖR) beschäftigt sich beispielsweise seit Jahren mit der Erfassung und Analyse der gebäudebasierten Siedlungsstruktur. Inwiefern der Gebäudedatenbestand von OSM für kleinräumige Analysen der Siedlungsstruktur genutzt werden kann, war bisher offen und wird mit dieser Studienarbeit, gemeinsam betreut von IÖR und dem Institut für Kartographie (TU-Dresden), beantwortet. In der Arbeit erfolgt ein quantitativer Vergleich der Gebäudedaten aus der OSM-Datenbank der mit Gebäudedaten der amtlichen Vermessung, im speziellen der Amtlichen Liegenschaftskarte (ALK) und des Amtlichen Topographisch-Kartographischen Informationssystems (ATKIS). Das Hauptaugenmerk liegt hierbei auf der Untersuchung von Gebäudepolygonen hinsichtlich der Vollständigkeit und Qualität der Gebäudepolygone. Im Rahmen einer Vollständigkeitsanalyse werden verschiedene Bezugsflächen verwendet, auf denen die vergleichenden Ergebnisse visualisiert werden. Für den objektbezogenen Vergleich zwischen den amtlichen und den freien Geodaten werden verschiedene Verschneidungsmethoden herausgearbeitet und hinsichtlich ihrer Aussagekraft bewertet. Stellvertretend für den Gesamtdatenbestand von Deutschland, wurde die Analyse auf ausgewählte Untersuchungsgebiete angewendet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Gebäudedaten des OSM-Projektes noch starke Defizite aufweisen, was die Vollständigkeit und die Lagegenauigkeit anbelangt. Unterschiede zeigen sich vor allem hinsichtlich der Gebäudevollständigkeit zwischen Agglomerationsräumen und ländlichen Regionen, die hauptsächlich auf unterschiedlich ausgeprägte Kartieraktivitäten der OSM-Datenerfasser zurückzuführen ist. / User-generated geodata is used in various applications as an alternative solution to the authorative data source. The most popular project, collecting this kind of data, is OpenStreetMap (OSM). A lot of different types of geographical information are covered in this database. In fact of the increasing level of completeness, this data becomes besides practical cases (visualization, routing, etc.) more and more important for answering questions in spatial science. For many years the Leibniz Institute of Ecological Urban and Regional Development (IOER) deals with the analysis of the building related settlement structure. In what way the building data from OSM could be used for small-scale settlement structure analyses is open. This research paper, supervised by the IOER and the Institut of Cartography (TU Dresden), will answer this questions. This student research paper deals with the quantitative comparison between building data from the OSM-database and the authorative building data from the surveying authorities, especially the automated real estate map (ALK) and the Authorative Topographic-Cartographic Information System (ATKIS). The focus of this work is on the analysis of the polygons of buildings. They are examined according to their completeness and their positional consistency. As part of the analysis of completeness, several reference planes are used to visualize the comparative results. Within the geometrical comparison of buildings between authoritative and free geological data different intersection methods are applied and compared according to their significance. The anaylsis was implemented in selected investigation areas, representative for the german nationwide data set. The results illustrate a deficit in the field of building data from OSM, regarding to completeness and positional correctness. Main differences appear especially between urban agglomeration and rural areas. This could be explained by the different mapping behaviour of the members or the therefore required underlying data.

Nutzergenerierte Geodaten werden für viele Anwendungen auch als alternative Quelle zu den amtlichen Daten genutzt. Das wohl populäreste Projekt, das solche Daten sammelt, ist OpenStreetMap (OSM), dessen umfangreiche Datenbank viele Typen geographischer Informationen abdeckt. Mit zunehmender Vollständigkeit werden diese Daten neben praktischen Anwendungen (Visualisierung, Routing, etc.) auch für die Beantwortung raumwissenschaftlicher Fragestellungen interessant. Das Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung (IÖR) beschäftigt sich beispielsweise seit Jahren mit der Erfassung und Analyse der gebäudebasierten Siedlungsstruktur. Inwiefern der Gebäudedatenbestand von OSM für kleinräumige Analysen der Siedlungsstruktur genutzt werden kann, war bisher offen und wird mit dieser Studienarbeit, gemeinsam betreut von IÖR und dem Institut für Kartographie (TU-Dresden), beantwortet. In der Arbeit erfolgt ein quantitativer Vergleich der Gebäudedaten aus der OSM-Datenbank der mit Gebäudedaten der amtlichen Vermessung, im speziellen der Amtlichen Liegenschaftskarte (ALK) und des Amtlichen Topographisch-Kartographischen Informationssystems (ATKIS). Das Hauptaugenmerk liegt hierbei auf der Untersuchung von Gebäudepolygonen hinsichtlich der Vollständigkeit und Qualität der Gebäudepolygone. Im Rahmen einer Vollständigkeitsanalyse werden verschiedene Bezugsflächen verwendet, auf denen die vergleichenden Ergebnisse visualisiert werden. Für den objektbezogenen Vergleich zwischen den amtlichen und den freien Geodaten werden verschiedene Verschneidungsmethoden herausgearbeitet und hinsichtlich ihrer Aussagekraft bewertet. Stellvertretend für den Gesamtdatenbestand von Deutschland, wurde die Analyse auf ausgewählte Untersuchungsgebiete angewendet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Gebäudedaten des OSM-Projektes noch starke Defizite aufweisen, was die Vollständigkeit und die Lagegenauigkeit anbelangt. Unterschiede zeigen sich vor allem hinsichtlich der Gebäudevollständigkeit zwischen Agglomerationsräumen und ländlichen Regionen, die hauptsächlich auf unterschiedlich ausgeprägte Kartieraktivitäten der OSM-Datenerfasser zurückzuführen ist.:Zusammenfassung ............................................................................ i Abstract ............................................................................................ ii Abbildungsverzeichnis ...................................................................... v Tabellenverzeichnis .......................................................................... vi Abkürzungsverzeichnis ..................................................................... vii 1. Einleitung ...................................................................................... 1 1.1. Motivation der Arbeit .................................................................. 1 1.2. Aufbau der Arbeit ....................................................................... 2 2. Theoretischer Teil .......................................................................... 3 2.1. Web 2.0 und nutzergenerierte (Geo)Daten ................................ 3 2.2. OpenStreetMap Projekt .............................................................. 5 2.3. Qualitäts- und Vollständigkeitsuntersuchungen ......................... 8 3. Methodischer Teil ........................................................................... 14 3.1. Daten, deren Formate und Aufbau ............................................. 14 3.1.1. Amtliche Geodaten – Gebäudedaten aus ATKIS und ALKIS ..... 14 3.1.2. Nutzergenerierte Geodaten – OSM .......................................... 16 3.2. Eingesetzte Software für die Datenaufbereitung ........................ 20 3.3. Konzept der Vollständigkeitsanalyse .......................................... 22 3.3.1. Bezugsflächen ......................................................................... 22 3.3.2. Ansätze auf Basis von Bezugsflächen ...................................... 26 3.3.2.1. Gebäudeanzahl ..................................................................... 26 3.3.2.2. Flächenbilanz ........................................................................ 27 3.3.3. Objektbezogener Vergleich zweier Datensätze ....................... 27 3.3.3.1. Centroid-Methode ................................................................. 29 3.3.3.2. Überdeckungsgrad-Methode ................................................. 30 3.4. Nutzungsinformationen ............................................................... 31 3.4.1. Attributinformationen aus OSM ................................................ 31 3.4.2. Attributinformationen aus amtlichen Daten .............................. 32 3.4.3. Möglichkeit zur Analyse von Attributinformationen ................... 33 4. Praktischer Teil ............................................................................... 35 4.1. Untersuchungsgebiete ................................................................ 35 4.2. Benutzte Datensätze .................................................................. 38 4.2.1. Referenzdatensatz Nordrhein-Westfalen ................................. 38 4.2.2. Referenzdatensatz Sachsen .................................................... 39 4.2.3. Vergleichsdatensatz OSM ......................................................... 39 4.2.4. Bezugsflächen .......................................................................... 41 4.3. Vorverarbeitung .......................................................................... 42 4.4. Bearbeitungsschritte der Vollständigkeitsanalyse ....................... 44 4.4.1. Auf Basis von Bezugsflächen..................................................... 44 4.4.2. Objektbezogen ......................................................................... 50 4.5. Ergebnisse .................................................................................. 54 4.5.1. Überblicklicher Vergleich ........................................................... 54 4.5.2. Vergleich von Anzahl und Fläche auf Basis von Bezugsflächen 57 4.5.3. Objektbezogener Vergleich ...................................................... 59 4.5.3.1. Centroid-Methode ................................................................. 60 4.5.3.2. Überdeckungsgrad-Methode ................................................. 61 4.5.4. Zusammenfassender Vergleich nach Untersuchungsgebieten ..63 4.5.5. Visualisierungsoptionen ........................................................... 64 4.6. Auswertung und Ergebnisse der Attributanalyse ........................ 66 5. Zusammenfassung ......................................................................... 69 5.1. Fazit ............................................................................................ 69 5.2. Ausblick ....................................................................................... 71 Literaturverzeichnis ............................................................................ ix Anhang ............................................................................................... xv / User-generated geodata is used in various applications as an alternative solution to the authorative data source. The most popular project, collecting this kind of data, is OpenStreetMap (OSM). A lot of different types of geographical information are covered in this database. In fact of the increasing level of completeness, this data becomes besides practical cases (visualization, routing, etc.) more and more important for answering questions in spatial science. For many years the Leibniz Institute of Ecological Urban and Regional Development (IOER) deals with the analysis of the building related settlement structure. In what way the building data from OSM could be used for small-scale settlement structure analyses is open. This research paper, supervised by the IOER and the Institut of Cartography (TU Dresden), will answer this questions. This student research paper deals with the quantitative comparison between building data from the OSM-database and the authorative building data from the surveying authorities, especially the automated real estate map (ALK) and the Authorative Topographic-Cartographic Information System (ATKIS). The focus of this work is on the analysis of the polygons of buildings. They are examined according to their completeness and their positional consistency. As part of the analysis of completeness, several reference planes are used to visualize the comparative results. Within the geometrical comparison of buildings between authoritative and free geological data different intersection methods are applied and compared according to their significance. The anaylsis was implemented in selected investigation areas, representative for the german nationwide data set. The results illustrate a deficit in the field of building data from OSM, regarding to completeness and positional correctness. Main differences appear especially between urban agglomeration and rural areas. This could be explained by the different mapping behaviour of the members or the therefore required underlying data.:Zusammenfassung ............................................................................ i Abstract ............................................................................................ ii Abbildungsverzeichnis ...................................................................... v Tabellenverzeichnis .......................................................................... vi Abkürzungsverzeichnis ..................................................................... vii 1. Einleitung ...................................................................................... 1 1.1. Motivation der Arbeit .................................................................. 1 1.2. Aufbau der Arbeit ....................................................................... 2 2. Theoretischer Teil .......................................................................... 3 2.1. Web 2.0 und nutzergenerierte (Geo)Daten ................................ 3 2.2. OpenStreetMap Projekt .............................................................. 5 2.3. Qualitäts- und Vollständigkeitsuntersuchungen ......................... 8 3. Methodischer Teil ........................................................................... 14 3.1. Daten, deren Formate und Aufbau ............................................. 14 3.1.1. Amtliche Geodaten – Gebäudedaten aus ATKIS und ALKIS ..... 14 3.1.2. Nutzergenerierte Geodaten – OSM .......................................... 16 3.2. Eingesetzte Software für die Datenaufbereitung ........................ 20 3.3. Konzept der Vollständigkeitsanalyse .......................................... 22 3.3.1. Bezugsflächen ......................................................................... 22 3.3.2. Ansätze auf Basis von Bezugsflächen ...................................... 26 3.3.2.1. Gebäudeanzahl ..................................................................... 26 3.3.2.2. Flächenbilanz ........................................................................ 27 3.3.3. Objektbezogener Vergleich zweier Datensätze ....................... 27 3.3.3.1. Centroid-Methode ................................................................. 29 3.3.3.2. Überdeckungsgrad-Methode ................................................. 30 3.4. Nutzungsinformationen ............................................................... 31 3.4.1. Attributinformationen aus OSM ................................................ 31 3.4.2. Attributinformationen aus amtlichen Daten .............................. 32 3.4.3. Möglichkeit zur Analyse von Attributinformationen ................... 33 4. Praktischer Teil ............................................................................... 35 4.1. Untersuchungsgebiete ................................................................ 35 4.2. Benutzte Datensätze .................................................................. 38 4.2.1. Referenzdatensatz Nordrhein-Westfalen ................................. 38 4.2.2. Referenzdatensatz Sachsen .................................................... 39 4.2.3. Vergleichsdatensatz OSM ......................................................... 39 4.2.4. Bezugsflächen .......................................................................... 41 4.3. Vorverarbeitung .......................................................................... 42 4.4. Bearbeitungsschritte der Vollständigkeitsanalyse ....................... 44 4.4.1. Auf Basis von Bezugsflächen..................................................... 44 4.4.2. Objektbezogen ......................................................................... 50 4.5. Ergebnisse .................................................................................. 54 4.5.1. Überblicklicher Vergleich ........................................................... 54 4.5.2. Vergleich von Anzahl und Fläche auf Basis von Bezugsflächen 57 4.5.3. Objektbezogener Vergleich ...................................................... 59 4.5.3.1. Centroid-Methode ................................................................. 60 4.5.3.2. Überdeckungsgrad-Methode ................................................. 61 4.5.4. Zusammenfassender Vergleich nach Untersuchungsgebieten ..63 4.5.5. Visualisierungsoptionen ........................................................... 64 4.6. Auswertung und Ergebnisse der Attributanalyse ........................ 66 5. Zusammenfassung ......................................................................... 69 5.1. Fazit ............................................................................................ 69 5.2. Ausblick ....................................................................................... 71 Literaturverzeichnis ............................................................................ ix Anhang ............................................................................................... xv

Für eine effiziente ATKIS-Implementation ist aufgrund des sehr komplexen ATKIS-Datenmodells der unkomplizierte Zugriff auf gewisse Struktur- und Hintergrundinformationen (Metainformationen) über die DLM-Datenstruktur (Digitales Landschaftsmodell) unerläßlich. Diese Metainformationen werden in dem speziell für diesen Zweck entwickelten Metainformationssystem Datenstrukturtabellen (DST) abgelegt und verwaltet. Dieser Report setzt sich mit konzeptionellen und praktischen Fragen der DST auseinander.

Das Amtliche Topographisch-Kartographische Informationssystem (ATKIS) ist ein Vorhaben der Landesvermessungsverwaltungen der Bundesrepublik Deutschland zum Aufbau digitaler Landschaftmodelle (DLM) und digitaler Kartenmodelle (DKM). In der Arbeit werden zunächst die Grundideen von ATKIS und von temporalen Datenmodellen dargestellt. Auf Grund einer Analyse des ATKIS-Objektartenkatalogs wurde ein Metainformationssystem DST entwickelt und mit Unterstützung des Instituts für Angewandte Geodäsie / Außenstelle Leipzig (IfAG) praktisch eingeführt. Weiterhin wurden Vorschläge für temporale Erweiterungen des DLM unterbreitet, die insbesondere die Gewinnung inkrementeller Fortführungsinformationen unterstützen.

Das Amtliche Topographisch-Kartographische Informationssystem ATKIS ist das Vorhaben der Landesvermessungsverwaltungen zum Aufbau eines einheitlichen digitalen Datenbestand für das Gebiet der Bundesrepublik Deutschland. Für die im Rahmen des Verfahrens zur Datenabgabe an die Nutzer bereitzustellende inkrementelle Fortführungsinformation ist die ATKIS-Datenbank um Informationen über neu erzeugte, veränderte oder gelöschte Datensäatze zu erweitern. Neben dieser existieren von Seiten des IfAG weitere Anforderungen, die so nicht in [ATKIS] festgehalten sind, wie zum Beispiel die Rekonstruktion des ATKIS-Datenbank-Zustandes zu einem früheren Zeitpunkt und die Unterscheidung von korrekten und erfaßten Daten bezüglich eines bestimmten Zeitpunktes. Diese Anforderungen sind beim Entwurf der Datenbank zu berücksichtigen. Nach einer Diskussion prinzipieller Lösungswege werden in den folgenden Abschnitten verschiedene Ansätze, Modelle und Lösungsvorschläge für temporale Datenmodelle und Versionenverwaltungen vorgestellt und besonders im Hinblick auf eine Implementation in einem relationalen DBMS und den speziellen Anforderungen von ATKIS diskutiert.

Die amtliche Flächenstatistik steht in Deutschland bundesweit nicht flächendeckend mit derselben Inhaltstiefe zur Verfügung. Die jährlich ausgewiesene Siedlungs- und Verkehrsfläche (SuV) steht als Schlüsselindikator in der Kritik, weil sie die tatsächliche Flächeninanspruchnahme durch Siedlungstätigkeit nicht adäquat widerspiegelt. Das Indikatorkonzept des Monitors der Siedlungs- und Freiraumentwicklung (IÖR-Monitor), das auf dem umfangreichen Objektartenkatalog des ATKIS-Basis-DLMs aufbaut, ermöglicht die Bestimmung von Flächenanteilen verschiedener Nutzungsarten. ATKISDaten werden in allen Bundesländern nach einheitlichen Kriterien erfasst und regelmäßig fortgeführt, so dass die beiden wichtigsten Voraussetzungen für ein Flächenmonitoring erfüllt sind: Datenkonsistenz und -aktualität. Mit dem aktualisierten ATKIS-Datensatz von 2010 wurde eine Vielzahl von Indikatoren für administrative Gebietsebenen (ca. 12 000 Gemeinden, 412 Kreise, 16 Länder und das Bundesgebiet) und für die 96 Raumordnungsregionen berechnet. Damit liegt für diese Gebietsabgrenzungen bereits der dritte Zeitschnitt nach 2006 und 2008 vor, und es lassen sich erste Zeitreihenuntersuchungen bzgl. einzelner Indikatoren und Gebietseinheiten realisieren. Anhand von Beispielen wird das Potenzial des IÖR-Monitors verdeutlicht, was er nach Abschluss der ATKIS-Migration in allen Bundesländern beim Flächenmonitoring entfalten kann. Des Weiteren werden einzelne Indikatoren mit ihren korrespondierenden Werten aus der amtlichen Flächenstatistik verglichen.