Für eine effiziente Rückgewinnung und Wiederverwendung von Rohstoffen aus dem Gebäudebestand, wie im Urban Mining beschrieben, sind flächendeckende Informationen über zukünftig zu erwartende Mengen und Qualitäten an Rohstoffen essenziell. Hochrechnungen des Ressourceninventars, über die sogenannte Bottom-up-Methode, bedürfen insbesondere der Informationen zu Gebäudetypen und Baualtersklassen. Hierzu existieren derzeit keine flächendeckenden Datenbestände. In diesem Beitrag wird ein Web-GIS zur semiautomatischen Datenerfassung der genannten Gebäudeinformationen und dessen Umsetzung beschrieben. Die Lösung hat das Potenzial, deutlich genauere Ergebnisse zu liefern als andere Ansätze und kann damit einen wertvollen Beitrag zur Etablierung des Urban Mining leisten. Sowohl die grundsätzliche Fragestellung von flächendeckenden semantischen Gebäudeinformationen am Beispiel des Urban Mining werden dargestellt, als auch die erstellte Web-GIS-Anwendung zur semiautomatischen Datenerfassung detailliert beschrieben.
For an efficient recovery and reuse of resources of the building stock, as described in urban mining, information about prospective quantities and qualities of resources is essential. For current stock projections with the so-called bottom-up-method, especially information about building types and building ages has to be known. Currently there is a lack of continuous datasets regarding detailed building information. Different individual datasets are providing parts of this information or facilitate easy interpretation of it. Because of the current heterogeneity, automatic data aggregation is not possible. Therefore, in this approach a WebGIS for the semiautomatic data capture of the mentioned building information is developed. It has the potential to provide significantly more precise results than other approaches and can make a valuable contribution to information needed to establish urban mining. The paper outlines the fundamental question of semantic building information for a wide area as exemplified in urban mining and describes the application in detail.
Autor / Author: | Schnitzer, Benjamin; Bodirsky, Eike |
Institution / Institution: | Technische Universität Darmstadt, Deutschland; Technische Universität Darmstadt, Deutschland |
Seitenzahl / Pages: | 6 |
Sprache / Language: | Deutsch |
Veröffentlichung / Publication: | AGIT ‒ Journal für Angewandte Geoinformatik, 2-2016 |
Tagung / Conference: | AGIT 2016 – Symposium und Fachmesse Angewandte Geoinformatik |
Veranstaltungsort, -datum / Venue, Date: | Salzburg, Österreich 06-07-16 - 08-07-16 |
Schlüsselwörter (de): | Urban Mining, Gebäudeinformationen, Web-GIS, Geodatenmanagement, Datenerfassung, Open Source |
Keywords (en): | Urban mining, building information, WebGIS, spatial data management, data collection, Open Source |
Paper review type: | Extended Abstract Review |
DOI: | doi:10.14627/537622074 |
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