Qualitätssicherung und Datenoptimierung im LDBV: Systematische Modellierungsfehleridentifikation und Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der Gebäudedatenbank (LoD2)

Diese Bachelorarbeit befasst sich mit Maßnahmen zur Qualitätssicherung und Verbesserung der Gebäudedatenbank des Landesamtes für Digitalisierung, Breitband und Vermessung (LDBV). In dieser Datenbank sind 9,9 Millionen Gebäude, in der Ausprägung Level of Detail (LoD)2, mit all ihren Geometrien und den dazugehörigen Attributen wie Gebäudefunktion oder Dachform erfasst. In insgesamt fünf Themenblöcken wurde der LoD2-Datenbestand auf mögliche systematische oder zufällige Fehler untersucht.

Im ersten Themenblock wurden 2577 Gebäude der Stadt Würzburg identifiziert, die einen minimalen Höhenversatz zu Nachbargebäuden aufweisen. Bei diesen 4,9% der Gebäude aus dem gesamten Stadtgebiet ist davon auszugehen, dass sie bei der Modellierung einzeln editiert wurden und somit die Höhen nicht an die Nachbargebäude angepasst wurden. Diese Inkonsistenzen in der Datenbank können zu optischen Fehlern führen (siehe Abb. 1a).

Es wurden auch Gebäude mit einer falschen Standardhöhe identifiziert. Dies ist der Fall, wenn das Gebäude ein Flachdach hat und die Gebäudehöhe exakt 3,00 m oder 9,00 m beträgt, obwohl dies nicht der Realität entspricht. Diese Gebäudeattribute wurden in der Vergangenheit durch eine fehlerhafte Software gesetzt. Durch Datenbankabfragen wurden 53 Gebäude gefunden, bei denen die tatsächliche Höhe von der vermeintlichen Standardhöhe abweicht (siehe Abb. 1b).

Der dritte Teil der Datenbankabfragen betraf fehlerhafte Attribute der Gebäudefunktion „Garage“. Da die Option „Garage“ nicht immer vorhanden war, wurden diese früher als „Wirtschaft oder Gewerbe“ deklariert. Im Testgebiet der Gemeinde Benningen (Landkreis Unterallgäu) wurden von 775 Wirtschafts- und Gewerbegebäuden aufgrund ihrer Geometrie und der anteiligen Nachbarbebauung 495 Garagen identifiziert (siehe Abb. 2).

Als vorletzte Aufgabe wurden aus 12640 versetzten Pultdächern (siehe Abb. 1c) 21 asymmetrische Satteldächer detektiert. Diese Gebäude weisen einen minimalen Höhenversatz an den Firstlinien von weniger als 20 cm auf. Es ist davon auszugehen, dass dies bei der Modellierung nicht erkannt wurde. Daher wurde die falsche Dachform in die Datenbank übernommen.

Die letzte Aufgabe beschäftigte sich ebenfalls mit falschen Dachformen. Es wurden 8946 Gebäude anhand ihrer Geometrie und der Höhe ihrer Dachflächen untersucht, um diejenigen zu identifizieren, die das Attribut „versetztes Pultdach“ haben sollten. Dies ist jedoch fälschlicherweise nicht der Fall, da dies die einzige Dachform ist, die im Zuge der Modellierung manuell gesetzt werden muss.

Darüber hinaus wurde für alle Teilaufgaben eine Handlungsempfehlung erarbeitet, die zukünftig in der Praxis angewendet werden soll, um weniger Gebäude mit Modellierungsfehlern zu produzieren.

Abschlussarbeit in Kooperatoin mit dem Landesamt für Digitalisierung, Breitband und Vermessung.