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arcAKTUELL 2.2015 - Städte und Dörfer

Ein Verfahren auf Grundlage amtlicher Geobasisdaten Die automatische Klassifikation von Gebäuden ist in den letzten Jahren wieder in den Mittelpunkt der Raum- und Stadtforschung gerückt. Ziel der Klassifikation ist es, den einzelnen Gebäuden einen Gebäudetyp zuzuweisen. Gebäude beeinflussen die Struktur von Siedlungen. Somit sind gebäudebasierte Informationen für ein breites Anwendungsspek- trum im Bereich der Planung von Interesse. Sie können beispielsweise in der Stadt- und Regionalplanung oder auch im Bereich des Klima- schutzes genutzt werden. Trotz des offensichtlichen Nutzens liegen in der Praxis meist jedoch keine Informationen über den Gebäudetyp vor. Aus diesem Grund wurde ein Verfahren entwickelt, um die Klassifikation von Gebäuden, die Wohnzwecken dienen, zu realisieren. Hierbei werden amtlicheGeobasisdaten,ALKIS-undATKIS-Daten,alsEingangsdatenver- wendet. Der Vorteil amtlicher Geobasisdaten besteht in ihrer bundeswei- tenVereinheitlichungvonStrukturundInhalten.Somitkanndasentwickelte Verfahren auf alle Gebiete Deutschlands angewendet werden, für die amtliche Geobasisdaten vorhanden sind. Das Klassifikationsverfahren gliedert sich in mehrere aufeinander fol- gende Schritte. Im ersten Schritt kann der Anwender eine Kommune auswählen, deren Gebäude klassifiziert werden sollen. Daraufhin wird die Datengrundlage für die ausgewählte Kommune geschaffen. Die be- nötigten Daten, wie beispielsweise Flurstücke und Gebäude, werden in ­einer temporären Datenbank abgespeichert. Somit kann die Perfor- mance des Verfahrens erhöht werden. Anschließend wird die Gebäu- degrundlage geschaffen. Hierbei werden die Gebäude anhand ihrer Attribute in drei Gruppen unterteilt: Hauptgebäude mit Wohnfunktion, Nebengebäude mit Wohnfunktion und Sonstige Gebäude. Die letztge- nannte Gruppe umfasst unter anderem Industriegebäude und Gebäude mit öffentlichen Funktionen, wie beispielsweise Schulen. Die Gebäudegrundlage wird durch verschiedene GIS-Operationen mit zusätzlichen Informationen angereichert. Unter anderem sind dies Infor­ mationen über die Nachbarschaftsbeziehungen zu anderen Gebäuden, die Größe des Flurstücks, auf der das Gebäude errichtet ist, und den Anteil der bebauten Flurstücksfläche. Um einem Gebäudetyp zugeordnet werden zu können, muss das je- weilige Gebäude sämtliche vorgegebene Kriterien erfüllen. So sollte ein Einfamilienhaus unter anderem eine maximale Gebäudegröße von 200 Quadratmetern aufweisen und auf einem Flurstück mit einer Größe von unter 850 Quadratmetern erbaut sein. Kann ein Gebäude nicht klassifiziert werden, so durchläuft es den nächsten Iterationsschritt, bei welchem die Kriterien gelockert werden. Somit können auch Gebäu- de, die nicht der Norm entsprechen, einem Häusertyp zugeordnet wer- den. Die Gruppe der Nebengebäude wird in „freistehend“ und „ange- schlossen“ differenziert. Nach der Klassifikation folgt die Berechnung weiterer Faktoren, wie die Bebauungsdichte, die für die Analyse der Siedlungsstruktur herange- zogen werden können. Abschließend werden die Ergebnisse in Form von Feature Classes und einem Report bereitgestellt. Um das Verfahren ausgiebig zu testen, wurde das Gebiet des Regional­ verbands FrankfurtRheinMain, das 75 Kommunen umfasst, herange­ zogen. Insgesamt konnten hier 98 Prozent aller Gebäude klassifiziert werden. Die erzielte Klassifikationsgenauigkeit beträgt über 86 Prozent. Das entwickelte Klassifikationsverfahren ist als Tool umgesetzt, das in ArcGIS eingebunden werden kann und den Namen Siedlungsklassifi- kations-Software (SiKlaS) trägt. Fazit: Gebäudebasierte Informationen werden auch in Zukunft von gro- ßem Interesse sein. Mit SiKlaS steht ein Werkzeug zur Verfügung, dass diese Informationen flächendeckend erzeugen kann. Durch die Verwen- dung von amtlichen Geobasisdaten kann das Verfahren für viele Gebiete Deutschlands genutzt werden. Tobias Neumetzger ++ Automatische Siedlungsstrukturanalyse s c h w e r p u n k t 15

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