Nach Darstellung der Anforderungen an ein zeitgemäßes Flächennutzungsmonitoring werden aktuelle Ergebnisse des Monitors der Siedlungs- und Freiraumentwicklung (IÖR-Monitor) vorgestellt. Diese beruhen insbesondere auf der Analyse topographischen Geobasisdaten von 2012 (mittlere Grundaktualität 2010). Die Siedlungs- und Verkehrsfläche steigt danach weiter ungemindert, sodass keine Entwarnung bzgl. des Erreichens der Flächensparziele gegeben werden kann. Da sich der IÖR-Monitor insbesondere auf die Auswertung des ATKIS Basis-DLM stützt, werden dessen jüngste Entwicklungen mit den Aspekten Aktualität und AAA-Migration vorgestellt. Erstmals werden die Ergebnisse des IÖR-Monitors durch Migrationseffekte geringfügig beeinflusst, die im Detail dargestellt werden. Anschließend werden neue Indikatoren der Kategorie Siedlung (Bodenversiegelungsgrad), Gebäude (Gebäudedichte und -überbauungsgrad) sowie Landschaftsqualität (Anteil naturbetonter Flächen und Hemerobieindex) erläutert. Inzwischen ist auch die kleinräumige Indikatordarstellung in Form von Rasterkarten bis 100-m-Rasterweite in einem integrierten Detailviewer mit GIS-Funktionalität möglich. Die technische Realisierung und die verfügbaren Indikatorkarten werden kurz vorgestellt. Der Beitrag schließt mit einem Ausblick auf die nächsten Arbeiten im IÖR-Monitor ab.

Die zunehmende Verfügbarkeit adressbezogener Daten im Zusammenhang mit der Nutzung geometrischer Raster zur Raumuntergliederung haben die Voraussetzungen für kleinräumige Analysen deutlich verbessert. Bei der Verwendung personenbezogener Daten müssen datenschutzrechtliche Vorgaben eingehalten werden, falls die Rasterzellen zu wenig Fallzahlen enthalten. Vielfach werden diese Rasterzellen ausgeblendet, wodurch Informationen in der Karte verloren gehen. Eine datenschutzkonforme Alternative stellt die Aggregation von Rasterzellen dar, bis die Fallzahlen einen vorgegebenen Grenzwert überschreiten. In diesem Beitrag werden Möglichkeiten vorgestellt und bewertet, nach denen sich datenschutzkonforme Mischrasterkarten erzeugen lassen. Besonderes Augenmerk wird auf die Auflösungsverluste der erzeugten Mischrasterkarten gelegt, um geeignete Datengrundlagen für kleinräumige Analysen zu schaffen.

Für die kleinräumige Modellierung und Analyse von Prozessen im Siedlungsraum spielen gebäudebasierte Informationen eine zentrale Rolle. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung werden die Gebäude in ihrem Grundriss modelliert. Semantische Informationen zur Gebäudefunktion, der Wohnform oder dem Baualter sind in den Geobasisdaten nur selten gegeben. In diesem Beitrag wird eine Methode zur automatischen Klassifizierung von Gebäudegrundrissen vorgestellt mit dem Ziel, diese für die Ableitung kleinräumiger Informationen zur Siedlungsstruktur zu nutzen. Dabei kommen Methoden der Mustererkennung und des maschinellen Lernens zum Einsatz. Im Kern werden Gebäudetypologie, Eingangsdaten, Merkmalsgewinnung sowie verschiedene Klassifikationsverfahren hinsichtlich ihrer Genauigkeit und Generalisierungsfähigkeit untersucht. Der Ensemble-basierte Random-Forest-Algorithmus zeigt im Vergleich zu 15 weiteren Lernverfahren die höchste Generalisierungsfähigkeit und Effizienz und wurde als bester Klassifikator zur Lösung der Aufgabenstellung identifiziert. Für Gebäudegrundrisse im Vektormodell, speziell den Gebäuden aus der ALK, dem ALKIS® oder dem ATKIS® Basis-DLM sowie den amtlichen Hausumringen und 3D-Gebäudemodellen, kann mit dem Klassifikator für alle städtischen Gebiete eine Klassifikationsgenauigkeit zwischen 90 % und 95 % erreicht werden. Die Genauigkeit bei Nutzung von Gebäudegrundrissen extrahiert aus digitalen topographischen Rasterkarten ist mit 76 % bis 88 % deutlich geringer. Die automatische Klassifizierung von Gebäudegrundrissen leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung von Informationen für die kleinräumige Beschreibung der Siedlungsstruktur. Neben der Relevanz in den Forschungs- und Anwendungsfeldern der Stadtgeographie und Stadtplanung sind die Ergebnisse auch für die kartographischen Arbeitsfelder der Kartengeneralisierung, der automatisierten Kartenerstellung sowie verschiedenen Arbeitsfeldern der Geovisualisierung relevant.

Der Bestand an analysierbaren, digitalen Daten vergangener Zeitstände zur Siedungsflächenausdehnung, die für eine kleinräumige Analyse der Siedlungsdynamik notwendig sind, steht in einem klaren Widerspruch zu seiner Nachfrage. Topographische Karten im Maßstab 1:25 000 enthalten implizit Grundrissinformationen zu den Elementarobjekten der Siedlungsstruktur – Baublock, Straße und Gebäude – und stellen dafür eine geeignete Datenquelle dar. Das hier vorgestellte automatisierte Verfahren zeigt, wie diese Information für Baublöcke mittels Methoden der digitalen Bildanalyse explizit verfügbar gemacht werden kann.

Der Beitrag stellt aktuelle Entwicklungen und Ergebnisse im Monitor der Siedlungs- und Freiraumentwicklung (IÖR-Monitor) vor. Da die Umstellung des ATKIS Basis-DLM als wichtigste Datengrundlage des Monitors auf das neue AAA-Modell inzwischen weit fortgeschritten ist, wurde das Flächenschema des Monitors angepasst, sodass nun ein weitestgehend konsistenter räumlicher und zeitlicher Vergleich alter und neuer ATKIS-Modelldaten möglich ist. Der neue Indikator „Bebauter Siedlungs- und Verkehrsflächenanteil“ ermöglicht eine Abschätzung der urbanen Entwicklung unabhängig von Sport-, Freizeit- und Erholungsflächen, wie es u. a. die Ministerkonferenz für Raumordnung (MKRO) fordert. Inzwischen werden die Indikatoren im IÖR-Monitor zusätzlich kleinräumig als Rasterkarten dargestellt und ermöglichen damit auch innergemeindliche Aussagen zur Flächennutzungsstruktur und ihrer Entwicklung. Es deutet sich an, dass die Flächennutzungsentwicklung mithilfe der Monitor-Indikatoren verlässlicher als mit den Daten der amtlichen Flächenerhebung bewertet werden kann. Das amtliche Liegenschaftsbuch (in Zukunft ALKIS) als deren Datengrundlage weist beim Flächennutzungseintrag und seiner Aktualisierung deutliche Schwächen gegenüber den zyklisch aktualisierten geotopographischen Basisdaten (ATKIS Basis-DLM) des IÖR-Monitors auf.

Bisher sind Indikatoren für die Landschaftsvielfalt auf bundesweiter Ebene trotz vorhandener früherer Ansätze, beispielsweise zur Umweltökonomischen Gesamtrechnung, noch unterrepräsentiert. Auch auf EU-Ebene existieren dazu nur erste Ansätze. Die Vielfalt der Nutzung einer Landschaft kann auf der Basis von Flächennutzungsinformationen mittels geeigneter Maßzahlen beschrieben werden. Dabei dienen Indizes der Landschaftsstruktur („Landschaftsstrukturmaße“) zur Beschreibung der Zusammensetzung und räumlichen Ordnung einer Landschaft. Aus der flächendeckenden Datengrundlage des Monitors der Siedlungs- und Freiraumentwicklung (IÖR-Monitor) lassen sich räumliche Maßzahlen zu Größe, Form, Anzahl, Art und Anordnung der Landschaftselemente ableiten und mit weiteren Fachdaten verknüpfen. Der Beitrag gibt einen Überblick über bisher vorhandene Ansätze und Indikatoren in Deutschland sowie der Europäischen Union. Abschließend werden Überlegungen für Indikatoren zur Landschaftsvielfalt im IÖR-Monitor sowie erste Ergebnisse vorgestellt.

Die zunehmende Verfügbarkeit adressbezogener Daten im Zusammenhang mit der Nutzung geometrischer Raster zur Raumuntergliederung haben die Voraussetzungen für kleinräumige Analysen deutlich verbessert. Bei der Verwendung personenbezogener Daten müssen datenschutzrechtliche Vorgaben eingehalten werden, falls die Rasterzellen zu wenig Fallzahlen enthalten. Vielfach werden diese Rasterzellen ausgeblendet, wodurch Informationen in der Karte verloren gehen. Eine datenschutzkonforme Alternative stellt die Aggregation von Rasterzellen dar, bis die Fallzahlen einen vorgegebenen Grenzwert überschreiten. In diesem Beitrag werden Möglichkeiten vorgestellt und bewertet, nach denen sich datenschutzkonforme Mischrasterkarten erzeugen lassen. Besonderes Augenmerk wird auf die Auflösungsverluste der erzeugten Mischrasterkarten gelegt, um geeignete Datengrundlagen für kleinräumige Analysen zu schaffen.

The development of spatio–temporal geoscience information systems (TGSIS) as the next generation of geographic information systems (GIS) and geoscience information systems (GSIS) was investigated with respect to the following four aspects: concepts, data models, software, and applications. These systems are capable of capturing, storing, managing, and querying data of geo–objects subject to dynamic processes, thereby causing the evolution of their geometry, topology and geoscience properties. In this study, five data models were proposed. The first data model represents static geo–objects whose geometries are in the 3–dimensional space. The second and third data models represent geological surfaces evolving in a discrete and continuous manner, respectively. The fourth data model is a general model that represents geo–objects whose geometries are n–dimensional embedding in the m–dimensional space R^m, m >= 3. The topology and the properties of these geo–objects are also represented in the data model. In this model, time is represented as one dimension (valid time). Moreover, the valid time is an independent variable, whereas geometry, topology, and the properties are dependent (on time) variables. The fifth data model represents multiple indexed geoscience data in which time and other non–spatial dimensions are interpreted as larger spatial dimensions. To capture data in space and time, morphological interpolation methods were reviewed, and a new morphological interpolation method was proposed to model geological surfaces evolving continuously in a time interval. This algorithm is based on parameterisation techniques to locate the cross–reference and then compute the trajectories complying with geometrical constraints. In addition, the long transaction feature was studied, and the data schema, functions, triggers, and views were proposed to implement the long transaction feature and the database versioning in PostgreSQL. To implement database versioning tailored to geoscience applications, an algorithm comparing two triangulated meshes was also proposed. Therefore, TGSIS enable geologists to manage different versions of geoscience data for different geological paradigms, data, and authors. Finally, a prototype software system was built. This system uses the client/server architecture in which the server side uses the PostgreSQL database management system and the client side uses the gOcad geomodeling system. The system was also applied to certain sample applications.

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Das seit dem Jahr 2013 entwickelte Virtuelle Kartenforum 2.0 bietet Nutzern einen standardisierten, offenen und dienstebasierten Zugriff auf das georeferenzierte Altkartenmaterial der Sächsischen Landesbibliothek – Staats- und Universitätsbibliothek Dresden (SLUB) an. Mithilfe verschiedener Werkzeuge kann der Nutzer in dem Portal Altkarten raumzeitlich recherchieren, visualisieren und in sein lokales GIS einbinden. Außerdem bietet das Portal Crowdsourcing-Werkzeuge für die Georeferenzierung von Altkarten an. Der Beitrag diskutiert insbesondere die raumzeitlichen Recherche- und Visualisierungsmöglichkeiten des Virtuellen Kartenforums. Zunächst wird die Systemarchitektur kurz vorgestellt und wesentliche Standards und Diensteschnittstellen für den Datenaustausch werden erläutert. Im Anschluss geht der Beitrag auf Aspekte der Implementierung mit freier und quelloffener Software ein. Abschließend stellt der Artikel das darauf aufsetzende Webportal vor.