Thesis (doctoral)--Universität, Göttingen, 2000.

Anhand der CORINE-Daten 1990, 2000 und 2006 werden raumstrukturelle Eigenschaften der Flächennutzungsänderungen von 100 europäischen Großstädten untersucht. Die Städte werden so ausgewählt, dass ein repräsentativer Überblick über die europäischen Verhältnisse möglich ist. Wir quantifizieren, vergleichen und diskutieren die Veränderungen der Siedlungs- und Verkehrsflächen (SuV) in den Zeiträumen von 1990 über 2000 bis 2006 und für die drei Zeitpunkte die physische Kompaktheit, die Nutzungsmischung sowie die Entfernung der Siedlungs- und Verkehrsflächen zum Stadtzentrum. Insbesondere soll dabei auf den Zerklüftungsgrad der SuV als ein Maß für die Kompaktheit und den Vernetzungsgrad zur Charakterisierung der horizontalen räumlichen Verflechtung zwischen den Funktionen Wohnen und Arbeiten innerhalb von Siedlungsstrukturen fokussiert werden. Diese Indikatoren messen Teilaspekte der Ressourceneffizienz von Städten. Die Untersuchung erfolgt jeweils für die Stadtregion (geometrischer Kreis mit Mittelpunkt im Stadtzentrum und Radius von 20 km). Unterschiede in Quantität und Struktur der Flächennutzung der Stadtregionen werden diskutiert.

Trotz des kontinuierlichen Anstiegs der Nachfrage nach kleinräumiger Information zur Siedlungsstruktur stehen Wissenschaft, Planung, Politik und Wirtschaft nur wenige Daten zur Verfügung, die den Gebäudebestand und dessen physische Struktur beschreiben. Insbesondere auf der Ebene von Parzellen oder Baublöcken fehlt es an genauen, differenzierten und aktuellen raumbezogenen Informationen. Mit dem durch die AdV standardisierten Geobasisdatenprodukt 3D-Gebäudemodelle in den Detaillierungsstufen 1 (LoD1) und 2 (LoD2) stehen nun neue Daten seitens der Bundesländer zur Verfügung, die siedlungsstrukturelle Analysen (u. a. Überbauungsgrad, Kompaktheit, Gebäudevolumen- und Geschossflächendichte) von neuer Qualität ermöglichen. GIS-basierte Auswertungen erlauben beispielsweise die Ableitung planungsrelevanter Dichtekenngrößen, wie die Geschossflächendichte oder das Oberflächen-Volumen-Verhältnis (A/VVerhältnis) und stellen der Planung wichtige Informationen bereit, um beispielsweise Innenentwicklungspotenziale zu identifizieren oder Sanierungsprogramme zu konzipieren. In diesem Beitrag wird ein automatisiertes, GIS-basiertes Verfahren vorgestellt, das die Ableitung von Gebäudekennwerten sowie die Berechnung aggregierter Gebäudeindikatoren zur baulichen Dichte und Kompaktheit ermöglicht. Das Verfahren wurde am Beispiel des 3D-Gebäudemodells von Sachsen in der Ausprägung LoD1 entwickelt und erlaubt die Ableitung von Gebäudevolumen, der Geschossfläche oder dem mittleren A/V-Verhältnis auf Baublockebene. Die Modellentwicklung erfolgte unter Berücksichtigung des einheitlichen Produktstandards der AdV, um eine bundesweite Anwendbarkeit sicher zu stellen. Mittels Visualisierungen werden die Ergebnisse am Beispiel der kreisfreien sächsischen Großstädte Dresden, Leipzig und Chemnitz im Detail vorgestellt und das Anwendungspotenzial des entwickelten Verfahrens diskutiert.

Die amtliche Flächenstatistik in Deutschland erweist sich aus verschiedenen Gründen als ergänzungsbedürftig. Die Auswertung von topographischen Geobasisdaten kann hier einen wesentlichen Beitrag zur Qualifizierung der jetzigen flächenstatistischen Berichtssysteme leisten. Daraus resultiert die Motivation für den Aufbau eines Monitors der Siedlungs- und Freiraumentwicklung (IÖR-Monitor). Der Beitrag stellt nach Darstellung der Ziele, Grundlagen und Funktionen dieses Monitors erste exemplarische Ergebnisse einer Flächennutzungsanalyse Deutschlands auf Grundlage der genauesten topographischen Geobasisdaten (ATKIS Basis-DLM) vor. Dazu wurden die Siedlungs- und Verkehrsstruktur zu den Zeitschnitten 2006 und 2008 erfasst und in Form von Indikatoren auf Landes-, Kreis- und Gemeindeebene ausgewertet. Die zugrunde liegenden bundesweiten Flächennutzungsinformationen ermöglichen prinzipiell auch Indikatorberechnungen für nichtadministrative Bezugseinheiten wie Überschwemmungs- und Flusseinzugsgebiete oder quadratische Rasterzellen unterschiedlicher Größe. Die Vorteile der Nutzung topographischer Geobasisdaten für die Analyse der Flächennutzung und ihrer Entwicklung werden gegenüber der katasterorientierten Sicht der amtlichen Flächenstatistik herausgestellt. Ein Schwerpunkt des Beitrages liegt auf indikatorbasierten Siedlungs- und Verkehrsflächenanalysen. Darüber hinaus ermöglicht die Einbeziehung von Bevölkerungszahlen die Ermittlung von Dichte- bzw. Ausstattungsindikatoren (ausgewählte Flächennutzungsarten pro Einwohner). Straßen- und Schienennetzdichten können sowohl in Bezug auf die Gebietsfläche als auch nur den Siedlungsraum ausgewertet werden. Durch die georäumliche Verortung neuer Bauflächen wird zukünftig erstmals auch die Bestimmung der Relation städtebaulicher Innen- zur Außenentwicklung möglich. Wegen des aufwändigen Fortführungsprozesses topographischer Geobasisdaten nach Kartenblattschnitten und der damit verbundenen Laufendhaltungszyklen ergeben sich teilweise größere Zeitintervalle für deren Grundaktualität. Deshalb wird beim IÖR-Monitor für jeden Indikator eine mittlere Aktualität zu jeder Gebietseinheit berechnet und in Karten- bzw. Tabellenform angezeigt. In den letzten Jahren gibt es deutliche Verbesserungen der Grundaktualität des ATKIS Basis-DLM in Deutschland, die auch aus diesem Grund die Nutzung dieser Daten für ein Monitoring der Flächennutzung nahelegen.

In diesem Beitrag werden Methoden der gebäudebasierten Erfassung der Siedlungsstruktur, deren Veränderung und Visualisierung vorgestellt. Die Analyse der Siedlungsentwicklung mit SEMENTA®-CHANGE basiert auf der automatisierten Auswertung topographischer Kartenwerke verschiedenster Zeitstände im Maßstab 1:25 000. Der Verfahrensansatz leistet einen wichtigen Beitrag für die Planung, da er für große Flächen eine Verortung der Gebäude-, Siedlungsflächen- und Siedlungsstrukturentwicklung der vergangenen Jahrzehnte erlaubt und sich daraus auch wertvolle Aussagen über die Wirksamkeit von raumplanerischen Instrumenten (z. B. Verhältnis der Innen- zur Außenentwicklung) ableiten lassen. Beispielhaft werden an ausgewählten Projektergebnissen das Anwendungspotenzial sowie die Grenzen des Verfahrens diskutiert.

The future operation of public low voltage networks has to consider increased decentralised generation using photovoltaic systems for residential application. For utilities it is necessary to determine the maximum permissible installed power of residential photovoltaic systems in sections of the low-voltage network. For this purpose a method based on modelling low-voltage network structures, occurring loads and insolation situations is presented and demonstrated. The maximum permissible installed power of residential photovoltaic systems is fundamentally determined by the structure of the settlement of the affected low-voltage network section. By modifying the generator model the method can be applied too for other types of decentralized generators in the low-voltage network such as fuel cell systems. / Für den Betrieb des öffentlichen Niederspannungsnetzes in Wohnsiedlungsgebieten ist zukünftig mit einem verstärkten Einsatz dezentraler photovoltaischer Energiewandlungsanlagen zu rechnen. Für Netzbetreiber ist es erforderlich, die maximal zulässige Netzanschlussleistung derartiger Anlagen für Niederspannungs-Netzbezirke zu bestimmen. Dazu wird ein Verfahren auf der Grundlage der Modellierung der Struktur von Netzbezirken, der dort auftretenden Belastungen und Einstrahlungssituationen vorgestellt und demonstriert. Die maximal zulässige Netzanschlussleistung dezentraler photovoltaischer Energiewandlungsanlagen wird wesentlich durch die Siedlungsstruktur des betreffenden Niederspannungs-Netzbezirkes bestimmt. Durch Modifikation des Erzeugermodelles kann das Verfahren auch für andere dezentrale Kleinerzeuger im Niederspannungsnetz angewandt werden.

Der Monitor der Siedlungs- und Freiraumentwicklung, kurz: „IÖR-Monitor“ informiert seit 2010 im Internet über die Entwicklung der Siedlungs- und Freiraumstruktur in Deutschland. Dabei befindet er sich in stetiger Weiterentwicklung, sowohl was das Indikatorenset betrifft, als auch die Visualisierungs- und die Analysemöglichkeiten. Der Beitrag beschreibt die neuesten Entwicklungen des Übersichts-Viewers und gibt einen Einblick in den entstehenden Detail-Viewer.

Für die Beantwortung verschiedener Fragestellungen im Siedlungsraum werden kleinräumige Informationen zur Siedlungsstruktur (funktional, morphologisch und sozio-ökonomisch) benötigt. Der Gebäudebestand spielt eine besondere Rolle, da dieser die physische Struktur prägt und sich durch dessen Nutzung Verteilungsmuster von Wohnungen, Arbeitsstätten und Infrastrukturen ergeben. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung sind die Gebäude in ihrem Grundriss modelliert. Diese besitzen allerdings nur selten explizite semantische Informationen zum Gebäudetyp. Es stellt sich die Frage, ob und wie genau eine automatische Erkennung von Gebäudetypen unter Nutzung von Methoden der Geoinformatik, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens möglich ist. In diesem Buch werden methodische Bausteine zur automatischen Klassifizierung von Gebäudegrundrissen vorgestellt. Im Kern werden Fragen beantwortet zu den Datenanforderungen, der Gebäudetypologie, der Merkmalsgewinnung sowie zu geeigneten Klassifikationsverfahren und den Klassifikationsgenauigkeiten, die abhängig von Eingangsdaten, Siedlungstyp und Trainingsdatenmenge erzielt werden können. Der Random-Forest-Algorithmus zeigte die höchste Flexibilität, Generalisierungsfähigkeit und Effizienz und wurde als bestes Klassifikationsverfahren identifiziert. Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung kleinräumiger Informationen zur Siedlungsstruktur. Die entwickelte Methodik ermöglicht ein breites Anwendungsspektrum in der Wissenschaft, Planung, Politik und Wirtschaft (u. a. Stadt- und Regionalplanung, Infrastrukturplanung, Risikomanagement, Energiebedarfsplanung oder dem Geomarketing). / Building data are highly relevant for the small-scale description of settlement structures. Spatial base data from National Mapping and Cadastral Agencies describe the buildings in terms of the geometry but often lack semantic information on the building type. Here, methods for the automatic classification of building footprints are presented and discussed. The work addresses issues of data integration, data processing, feature extraction, feature selection, and investigates the accuracy of various classification methods. The results are of scientific, planning, policy and business interest at various spatial levels.

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.