Innovative Ansätze zur Datensynthese - Big Data im Landmanagement

Dr.-Ing. Matthias Soot

Verbesserung der Datenqualität

Entscheidungen im Kontext des Landmanagements bedürfen einer fundierten Datenbasis. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung neuer Methoden zur Verbesserung der Datenbasis auf Grundlage der Verknüpfung bereits vorhandener Daten. Aus unterschiedlichsten öffentlichen Quellen stehen verschiedenste Daten zur Verfügung. Ein wesentliches Merkmal dieser Daten ist jedoch, dass in vielen Quellen die Daten nur lückenbehaftet erhoben werden können. Durch geeignete Modellierungen von bereits vorhandenen Daten anderer Quellen sollen diese Datenlücken geschlossen werden. Hierzu werden weitere vorhandene (Geo-)Daten genutzt, um modellhaft Näherungswerte abzuleiten. Hierzu kommen parametrische und nicht-parametrische Modellierungsverfahren zum Einsatz. So können beispielsweise Wohnflächen aus abstrakten (LOD2) Gebäudemodellen abgeleitet werden. Ebenso können Bilder von Gebäuden genutzt werden, um durch Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) automatisiert Aussagen über die Qualität und das Alter der Gebäude abzuleiten.

Ableitung von Gebäudegrößen aus Gebäudemodellen

Verknüpfung inhomogener Daten

Neben Verbesserung der einzelnen Datenbestände sollen bspw. durch Methoden der Multisensorfusion verschiedene Daten verknüpft werden. Hierzu ist es zunächst notwendig, Standards zum Speichern und Austauschen der Daten im Kontext des Landmanagements zu schaffen, bzw. die bereits bestehenden Standards auf ihre Eignung hin zu untersuchen. Ebenso sind geeignete Methoden zu untersuchen bzw. zu entwickeln, die mit der sehr inhomogenen Streuung in den Daten sowie den systematischen Abweichungen zu „Wahren Werten“ umgehen können. Darüber hinaus sind im Kontext der Verknüpfung von Daten auch Abhängigkeiten zu äußeren Einflüssen (z. B. sozio-ökonomische oder ökologische Aspekte) näher zu untersuchen, um optimale Modelle zu entwickeln und Zusammenhänge aufzudecken.

Detektion von Klimaaspekte im Landmanagement

Die erfassten und verknüpften Daten sollen für das Anwendungsfeld der Klimaaspekte im Landmanagement näher untersucht. Hierzu werden insbesondere die Werteinflüsse energetischer Sanierungen auf der Grundlage großräumig erfasster Daten untersucht. Ziel ist es, die Wertsteigerung zu messen und bei etwaigen Förderprogrammen bspw. im Rahmen der Städtebauförderung die Förderhöhe auf die Kosten der Sanierungsmaßnahme abzüglich der dadurch hervorgerufenen Wertsteigerung zu begrenzen. Ebenso sollen mit den erhobenen Daten Effekte der Überhitzung der Städte auf die Maßnahmen der Stadtentwicklung und die Einflüsse auf die Immobilienwerte beobachtet werden.

Thermalbilder von Gebäuden und Gebäudemodellen

Publikationen:

Artikel (Begutachtet):

Soot, M., Zaddach, S., Teuber, A., Homes, M., Schweden, C., & Weitkamp, A. (Angenommen/Im Druck). Standards für die Bereitstellung von amtlichen Wertermittlungsdaten – eine Analyse mit Handlungsempfehlungen. zfv - Zeitschrift für Geodäsie, Geoinformation und Landmanagement, 148(5).
Ortner, A., Soot, M., Krause, N., & Weitkamp, A. (2023). Lage! Lage. Lage? – Weiterentwicklung der Operationalisierung räumlicher Lagen im Landmanagement. in S. Henn, B. Braunschweig, & T. Zimmermann (Hrsg.), Stadtregionales Flächenmanagement (S. 1-22). SPRINGER VS/SPRINGER FACHMEDIEN. https://doi.org/10.1007/978-3-662-63295-6_33-1
Soot, M., Dingerdissen, U., Eltner, A., Fast, H., Flatt, H., Loges, S., Paffenholz, J-A., & Weitkamp, A. (2022). Vorstudie zu wertbeeinflussenden Parametern hinsichtlich der Klimaeffizienz von Wohngebäuden. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten : AVN ; Zeitschrift für alle Bereiche der Geodäsie und Geoinformation, 129(5), 163-180. https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-816071

Vorträge:

Matthias Soot (Redner:in), Sabine Horvath (Beteiligte Person), Hans-Berndt Neuner (Beteiligte Person), Alexandra Weitkamp (Beteiligte Person) (2023). Benefits and limitations of machine learning methods in the inhomogeneous real estate market of mixed-use asset class 2023, European Real Estate Society (ERES): 29th Annual Conference 12 Juli 2023 → 15 Juli 2023, London, Großbritannien/Vereinigtes Königreich
Matthias Soot (Redner:in), Alexandra Weitkamp (Beteiligte Person) (2022). Climate change mitigation in building sector – a case study on potential. EALD Symposium 2022: Symposium of European Academy of Land Use and Development: Ecological, Social and Spatial Justice, 1. September → 3. September 2022, Frankfurt am Main.
Matthias Soot (Redner:in), Alexandra Weitkamp (Beteiligte Person) (2022). Deriving Real Estate Meta Data from CityGML LOD2 Modells, 25 Juni 2022, European Real Estate Society (ERES): 28th Annual Conference 22 Juni 2022 → 25 Juni 2022, Mailand, Italien

Weitere Veröffentlichungen:

Paffenholz, J-A., Eltner, A., Dingerdissen, U., Flatt, H., Fast, H., Loges, S., Ostrau, S., Soot, M., & Weitkamp, A. (2022). 3D-Punktwolkenbasierte Umgebungserfassung für die Detektion klimarelevanter Immobilienparameter. in Terrestrisches Laserscanning 2022 (TLS 2022): Beiträge zum 214. DVW-Seminar am 8. und 9. Dezember 2022 in Fulda (Band 104, S. 187-197). DVW e.V. – Gesellschaft für Geodäsie, Geoinformation und Landmanagement. https://geodaesie.info/images/schriftenreihe/downloads/DVW_104_2022_TLS_2022_FINAL_221122.pdf