Gebäude sind mehr als ihr Grundriss – deutschlandweit lassen sie

Gebäude sind mehr als ihr Grundriss –
deutschlandweit lassen sie sich nun
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Für die Planung von Städten, Infrastruktur oder
Energieversorgung werden kleinräumige Informationen zur Siedlungsstruktur benötigt. Der
Gebäudebestand spielt dabei eine besondere
Rolle, da dieser die physische Siedlungsstruktur prägt und sich durch dessen Nutzung Verteilungsmuster von Wohnungen, Arbeitsstätten
und Infrastrukturen ergeben. Trotz der großen
Bedeutung stehen der Wissenschaft und Praxis jedoch oftmals nur wenig aktuelle, räumlich
stark aggregierte oder nur schwer zugängliche
Informationen zur Verfügung. Die Stadt- und
Regionalplanung oder das Risikomanagement
verlangen heute aber weitaus detaillierte Informationen über den Gebäudebestand und dessen Struktur bis hin zum einzelnen Haus.
In den amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung sind die Gebäude in ihrem Grundriss zwei- oder dreidimensional modelliert. Der
erfasste Gebäudegrundriss besitzt allerdings
nur selten explizite semantische Informationen
zur Gebäudefunktion, Wohnform, zum Baualter
oder der Stockwerkszahl. Bundesweit einheitliche Festlegungen der Arbeitsgemeinschaft
der Vermessungsverwaltungen der Länder
der Bundesrepublik Deutschland (AdV) sehen
im Liegenschaftskataster lediglich eine funktionale Unterscheidung von „Wohngebäuden“,
„öffentlichen Gebäuden“ und „Gebäuden für
Industrie und Gewerbe“ zwingend vor. Gebäudedatensätze wie die amtlichen Hausumringe
(HU-DE) sowie aus Luft-/Satellitenbildern, Laserscannerdaten, Karten und Plänen gewonnene Gebäudeobjekte besitzen hingegen gar
keine attributive Beschreibung. Potenzielle
'DWHQQXW]HU VLQG GHVKDOE KlX¿J PLW GHU UHLnen Gebäudegeometrie konfrontiert, auf deren
Grundlage zunächst nur wenige Erkenntnisse
über die Siedlungsstruktur gewonnen werden
N|QQHQ (UVW HLQ ]ZHFNPlLJ NODVVL¿]LHUWHV
Gebäudemodell erlaubt es hingegen, verschiedene siedlungsstrukturelle Indikatoren zu der
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sowie der Anzahl an Wohnungen und Bewohnern unter Nutzung moderner GIS-Technologie
abzuleiten und in thematischen Karten zu visualisieren.
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9ermessung Brandenburg 2/2014
Im Rahmen einer Dissertation wurde untersucht,
ob und wie genau eine automatische Erkennung
von Gebäudetypen in den Geodaten möglich ist.
Die Arbeit entstand am Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung (IÖR) in Kooperation
mit dem Institut für Kartographie der TU Dresden.
Es wurden Methoden zur automatischen Klassi¿]LHUXQJ YRQ *HElXGHJUXQGULVVHQ HUDUEHLWHW
analysiert und bewertet. Die automatische KlasVL¿]LHUXQJGHU*HElXGHJUXQGULVVHHUIROJWLP6LQne eines datengetriebenen Mustererkennungsansatzes auf Grundlage von Trainingsdaten mit
bekannter Klassenzugehörigkeit und objektbeschreibender Merkmale. Im Kern werden methodische Fragen der Datenintegration, der Datenvorverarbeitung, der Merkmalsextraktion und
VHOHNWLRQHU|UWHUWVRZLHYHUVFKLHGHQH.ODVVL¿NDtionsverfahren hinsichtlich ihrer Genauigkeit unWHUVXFKW %LVKHULJH$QVlW]H VWW]WHQ VLFK KlX¿J
DXI ZLVVHQVEDVLHUWH 0RGHOOH GLH ZHQLJ ÀH[LEHO
bzgl. einer Änderung der Datengrundlage oder
der Gebäudezielklassen sind. Bei dem neuen
Ansatz wurde deshalb besonderer Wert auf eine
hohe Flexibilität, Automation sowie eine zuverlässige Validierung gelegt. Die Praxistauglichkeit
des Ansatzes wurde an verschiedenen GeobaVLVGDWHQ QDFKJHZLHVHQ (LQH ÀlFKHQGHFNHQGH
Anwendbarkeit in Deutschland und Ländern mit
vergleichbarer Datenlage ist damit gewährleistet.
Für die Entwicklung wurde eine Referenzdatenbank mit über 800 000 Gebäudegrundrissen aufgebaut, für die jeweils der Gebäudetyp entsprechend einer Gebäudetypologie bekannt ist. In der
Datenbank sind die Gebäude nach 11 städtebaulichen Typen (Einfamilienhäuser, Reihenhäuser,
Plattenbauten etc.) differenziert. Dabei werden
diverse Siedlungstypen (Stadt, Kleinstadt, Dörfer) und verschiedene Eingangsdaten (DTK25-V,
DTK25, ATKIS, ALK/ALKIS, 3D-Gebäudemodelle) untersucht. In einer Modellselektion wurden 16
YHUVFKLHGHQH EHUZDFKWH .ODVVL¿NDWLRQVYHUIDKren getestet. Der Random-Forest-Algorithmus,
ein maschinelles Lernverfahren, zeigte bei der
Untersuchung die höchste GeneralisierungsfähigNHLWXQG(I¿]LHQ]XQGZXUGHDOVEHVWHV9HUIDKUHQ
ausgewählt. Anschließend erfolgte eine detaillierte Genauigkeitsuntersuchung auf Grundlage aller
Datensätze in der Referenzdatenbank. Für Ge-
$EE(UJHEQLVGHUDXWRPDWLVFKHQ.ODVVL¿]LHUXQJDQ
einem Ausschnitt von Dresden (Quelle: R. Hecht/IÖR)
Abb. 2: Titel der Broschüre
bäudegrundrisse im Vektormodell, speziell den
Gebäuden aus der ALK, dem ALKIS oder dem
ATKIS Basis-DLM sowie den amtlichen Hausumringen und 3D-Gebäudemodellen, konnte für alle
VWlGWLVFKHQ *HELHWH HLQH .ODVVL¿NDWLRQVJHQDXigkeit zwischen 90 % und 95 % erreicht werden.
Die Genauigkeit bei Nutzung von Gebäudegrundrissen extrahiert aus digitalen topographischen
Rasterkarten, die eine geringere Qualität aufweisen, war mit 76 % bis 88 % niedriger.
Kombination mit Gefahrenkarten lassen sich
auch Informationen für den Katastrophenschutz
und die Gefahrenabwehr ableiten. Die ErgebQLVVHGHU$UEHLWÀLHHQDXFKLQGHQ0RQLWRUGHU
Siedlungs- und Freiraumentwicklung ein. Dieser
informiert deutschlandweit über die Flächennutzungsstruktur und deren Entwicklung sowie
die Landschaftsqualität und unterstützt Städte
und Regionen in ihrem Bemühen in einer resVRXUFHQ XQG ÀlFKHQVFKRQHQGHQ (QWZLFNOXQJ
Diese wissenschaftliche Dienstleistung des IÖR
Bei der Entwicklung wurde auf amtliche Geoba- steht Interessierten im Internet unter www.ioerVLVGDWHQ JHVHW]W GLH IRUWVFKUHLEXQJVSÀLFKWLJ monitor.de kostenfrei zur Verfügung.
sind und damit auch in der Zukunft zur Verfügung stehen. Somit ist eine zuverlässige Da- Nachzulesen ist die Arbeit im neuen Band der
tenbasis gesichert und das Verfahren prinzipiell Schriftenreihe des IÖR (Hecht, Robert: Automain ganz Deutschland anwendbar. Die Übertrag- WLVFKH.ODVVL¿]LHUXQJYRQ*HElXGHJUXQGULVVHQ
barkeit zwischen verschiedenen Regionen ist – Ein Beitrag zur kleinräumigen Beschreibung
allerdings begrenzt. Differenzen in der Baukul- der Siedlungsstruktur, Band 63, IÖR Schriften,
tur machen es erforderlich, dass zur Gebäu- Berlin: Rhombos-Verlag; ISBN: 978-3-944101GHNODVVL¿]LHUXQJ 'DWHQEDQNHQ PLW UHJLRQDO- 63-7). Die Entwicklung von Methoden zur auVSH]L¿VFKHQ7UDLQLQJVGDWHQDXIJHEDXWZHUGHQ tomatisierten Erfassung der Siedlungsstruktur
sollten.
ist ein wichtiger Aspekt der Arbeiten des Forschungsbereichs Monitoring der Siedlungs- und
Die entwickelte Methodik ermöglicht ein breites Freiraumentwicklung am IÖR.
Anwendungsspektrum in Wissenschaft, Planung
(Stadt-, Regional- und Infrastrukturplanung), Po(Dr.-Ing. Robert Hecht,
litik und Wirtschaft (u. a. Immobilienwirtschaft,
Leibniz-Institut für
Energiebedarfsplanung, Geomarketing). Durch
ökologische Raumentwicklung)
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