DE102022125423B3

DE102022125423B3 - Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung eines Entwicklungspotenzials

Info

Publication number: DE102022125423B3
Application number: DE102022125423.2A
Authority: DE
Inventors: Julian Bauer; Tolga Babacan; Leif Nader Buchmann
Original assignee: Modoplus GmbH
Current assignee: Modoplus GmbH
Priority date: 2022-09-30
Filing date: 2022-09-30
Publication date: 2024-01-25
Anticipated expiration: 2042-10-01

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung eines Entwicklungspotenzials, wie zum Beispiel eines Baupotenzials, eines Solarpotenzials oder eines Nachverdichtungspotenzials, für ein Zielgebiet aus einer Menge von mehreren Gebieten, wobei das Verfahren in einem Computersystem implementiert und insbesondere mehrere Datenquellen in vorteilhafter Weise einsetzt.

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung eines Entwicklungspotenzials, wie zum Beispiel eines Baupotenzials, eines Solarpotenzials oder eines Nachverdichtungspotenzials, für ein Zielgebiet aus einer Menge von mehreren Gebieten, wobei das Verfahren in einem Computersystem implementiert und insbesondere mehrere Datenquellen in vorteilhafter Weise einsetzt.
Technischer Hintergrund
Im Bereich der Bau- und Stadtplanung sind teilautomatisierte geoinformationsbasierte (GISbasierte) Verfahren bekannt, mit denen etwa Entwicklungspotenzial unter Bezugnahme zumindest einer Datenquelle durch maschinelle Prozesse bestimmt und anschließend über eine grafische Benutzeroberfläche visualisiert werden.
Ein Entwicklungspotenzial kann beispielsweise ein Baupotenzial, ein Solarpotenzial oder ein Nachverdichtungspotenzial betreffen, aber ist hierauf nicht beschränkt.
Beispiele für ein Nachverdichtungspotenzial sind der Ersatzneubau („Bestandsersatz“), die vertikale Nachverdichtung („Aufstockung“), die horizontale Nachverdichtung in Form neuer Gebäude oder Anbauten auf bestehenden Flurstücken und zuletzt noch die Umnutzung, wobei hier Konversionsflächen, die zuvor eine andere Nutzung aufwiesen, beispielswiese in Wohnraum umgewandelt werden.
Das Nachverdichtungspotenzial wird unter anderem durch drei bauliche Dichtekennzahlen bestimmt: Grundflächenzahl (GRZ), Geschossflächenzahl (GFZ), Baumassenzahl (BMZ). Regional können für diese Dichtekennzahlen Obergrenzen, also Höchstwerte für die unterschiedlichen Baugebiete, wie zum Beispiel für ein reines Wohngebiet oder Gewerbegebiet, mittels eines Bebauungsplans festgelegt sein, die nur unter bestimmten Bedingungen überschritten werden dürfen. Es kann auch noch weitere Anforderungen geben, die bei der Bestimmung des Nachverdichtungspotenzials zu beachten sind.
Die bisherigen Verfahren zur Bestimmung von Entwicklungspotenzialen erfordern allerdings die manuelle Durchführung von Zwischenschritten, wie z.B. die Eingabe und Aufbereitung von Daten. Das Auffinden von Grundstücken mit Entwicklungspotenzialen gestaltet sich daher selbst unter Zuhilfenahme von herkömmlichen geoinformationsbasierten Verfahren als ein langwieriger und aufwendiger Prozess.
Problematisch an bisherigen Verfahren zur Bestimmung von Entwicklungspotenzialen ist zudem die Auswahl und Beschaffung geeigneter Datenquellen. Einerseits gibt es Datenquellen, welche sich durch hohe Genauigkeit und Verlässlichkeit auszeichnen. Zumeist handelt es sich dabei um behördliche Datenquellen. Diese Datenquellen werden allerdings nur selten aktualisiert. Demgegenüber gibt es Datenquellen, welche beispielsweise auf aktuellen Messungen beruhen, z.B. Lidar-Daten, welche von Flugzeugen erfasst werden. Letztere Datenquellen sind hochaktuell, aber weisen häufig keine besonders hohe Genauigkeit und Verlässlichkeit auf.
Messungenauigkeiten in GIS-Daten können indes eine große Auswirkung auf die Abschätzung des Nachverdichtungspotenzials haben. So kann eine Ungenauigkeit in der gemessenen Gebäudehöhe von bis zu 2 Metern zu einer Fehleinschätzung des vertikalen Nachverdichtungspotenzials von - 20% bis +40% führen.
Das Stand der Technik Dokument DE 10 2007 017 901 A1 betrifft ein Verfahren zur systematischen Optimierung, Planung und/oder Entwicklungskontrolle eines Systems, welches mindestens aus Elementen der Bereiche Gebäude und Gebäudetechnik, Energieerzeugung, Versorgungsnetze sowie Stadtplanung besteht.
DE 10 2019 133 718 A1 offenbart ein Verfahren zum Bereitstellen von Handlungsempfehlungen für einen kommunalen Bauhof, wobei die Handlungsempfehlungen die Bewirtschaftung einer kommunalen Infrastruktur betreffen.
Die Offenbarung der DE 10 2020 206 751 A1 enthält ein Verfahren zur Prognose eines Transportbedarfs in einer vorbestimmten Region zu einer vorbestimmten Zeit, bei dem wenigstens ein historischer Datensatz für eine bestimmte Zeit erstellt wird, bei dem wenigstens ein Datenmodell unter Verwendung des historischen Datensatzes erstellt wird und bei dem der Transportbedarf in der vorbestimmten Region mittels Auswertung des Datenmodells prognostiziert wird.
Zusammenfassung der Erfindung
Ausgehend von dem bekannten Stand der Technik ist es eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein verbessertes Verfahren zur Ermittlung eines Entwicklungspotenzials sowie ein entsprechendes Computersystem bereitzustellen.
Die Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 sowie durch ein Computersystem mit den Merkmalen des Anspruchs 14 gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen ergeben sich aus den Unteransprüchen, der Beschreibung und den Figuren.
Kurze Beschreibung der Figuren
Bevorzugte Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nachfolgend unter Bezugnahme auf die Figuren beispielhaft näher erläutert:

1 zeigt schematisch ein Verfahren zur Ermittlung eines Entwicklungspotenzials;
2 zeigt eine beispielhafte Erzeugung von einem Datensatz für ein Gebiet auf Grundlage zweier Datenquellen;
3 zeigt eine weitere beispielhafte Erzeugung von einem Datensatz für ein Gebiet auf Grundlage von vier Datenquellen;
4 zeigt schematisch eine Erzeugung eines Umgebungsmerkmals für den Datensatz eines Zielgebiets;
5 zeigt eine grafische Benutzeroberfläche mit einem Umgebungsbereich, der sich aus einen oder mehreren Polygonen zusammensetzt;
6 zeigt die beispielhafte Anwendung eines Regressionsmodels auf zumindest ein Umgebungsmerkmal, wobei das erzeugte Baupotential überprüft wird;
7 zeigt schematisch ein Trainieren des Regressionsmodells unter Verwendung von Trainingsdaten;
8 zeigt ein beispielhaftes Erzeugen eines Suchergebnisses für ein Entwicklungspotenzial gemäß einem von einem Benutzer vorgegebenen Suchkriteriums;
9 zeigt eine beispielhafte Erzeugung einer Benachrichtigung zu einem Zeitpunkt, wenn ein Entwicklungspotenzial für ein Gebiet erzeugt wird, welches einem von einem Benutzer vorgegebenen Benachrichtigungskriterien entspricht;
10 zeigt ein Ausführungsbeispiel einer grafischen Benutzeroberfläche zur Visualisierung des Entwicklungspotenzials;
11 zeigt ein Ausführungsbeispiel, in dem der Benutzer einen Umgebungsbereich über die grafische Benutzeroberfläche ausgewählt hat, um sich das Nachverdichtungspotenzial für das Zielgebiet ausgeben zu lassen;
12 zeigt ein Ausführungsbeispiel zur Erzeugung des Solarpotenzials;

Darstellung der Erfindung
Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung eines Entwicklungspotenzials S1 für ein Zielgebiet ZG von mehreren Gebieten G, welches schematisch in 1 dargestellt ist.
Bei einem Entwicklungspotenzial kann es sich um zumindest eine Kennziffer handeln, welche einen Benutzer, wie zum Beispiel einem Architekten oder einem Projektentwickler, dabei unterstützt, die vorzugsweise eine Situation auf dem Gebiet und dessen Umgebungsbereich zu bewerten. Beispielsweise kann ein Entwicklungspotenzial als Differenz aus einer tatsächlich oder rechtlich möglichen Nutzbarkeit eines Grundstücks und dem derzeit bestehenden Bestand berechnet werden. Das Entwicklungspotenzial kann insbesondere ein Baupotenzial wie etwa ein Nachverdichtungspotenzial sein. In diesem Fall kann es sich bei dem Nachverdichtungspotenzial um eine zulässige Erhöhung einer Grundflächenzahl (GRZ), einer Geschossflächenzahl (GFZ) oder einer Baumassenzahl (BMZ) handeln. Das Entwicklungspotenzial kann zusätzlich oder alternativ ein Solarpotenzial betreffen. Das Solarpotenzial bezeichnet beispielsweise den in kWh/m² einfallende kurzwelligen solaren Strahlungsgenuss auf einer Fläche. Dabei können Exposition, Neigung und Verschattung im Fernbereich (Relief) und Nahbereich (Vegetation, Bebauung) berücksichtigt werden. Das Entwicklungspotenzial kann beispielsweise auch ein Überflutungspotenzial betreffen. In diesem Fall kann das Entwicklungspotenzial einen Kennwert zur Gefahr einer Überflutung in einer Region angeben. Das Entwicklungspotenzial kann auch ein Lärmbelastungspotenzial, wie ein Kennwert zur Umgebungslärmbelastung in einer Region, angeben. Das erfindungsgemäße Verfahren kann zusätzlich oder alternativ auch weitere Entwicklungspotenziale ermitteln. Vorteilhafterweise kann das Entwicklungspotenzial auch anzeigen, ob ein unzulässiger Zustand vorliegt, beispielsweise mittels eines negativen Werts. Dann kann das erfindungsmäße Verfahren verwendet werden, um beispielsweise Verstöße gegen Bauvorschriften aufzudecken.
Bei einem Gebiet kann es sich um einen begrenzten Teil der Erdoberfläche handeln. Beispielsweise kann es sich um ein Flurstück handeln mit dem Vorteil, dass es sich dann um einen begrenzten Teil der Erdoberfläche handelt, der amtlich festgelegt ist und in einem Liegenschaftskataster als Buchungseinheit verwendet wird. Bei einem Gebiet kann es sich auch um einen Teil eines Flurstücks oder um eine Zusammenfassung von Flurstücken handeln. Ein weiteres Beispiel für ein Gebiet ist ein Grundstück.
Vorzugsweise ist das Verfahren in einem Computersystem implementiert. Bei dem Computersystem kann es sich um ein verteiltes System handeln. Das bedeutet, dass verschiedene Verfahrensschritte von verschiedenen Komponenten des Computersystems durchgeführt werden. Es ist aber nicht ausgeschlossen, dass alle Verfahrensschritte von nur einer Komponente des Computersystems durchgeführt werden. Allerdings ist es vorteilhaft, wenn rechenintensive Verfahrensschritte von einem zentralen Server durchgeführt werden und die Benutzereingaben und Benutzerausgaben über einen Client (z.B. einem Webbrowser) auf einem Heimrechner oder Smartphone des Nutzers erfolgen.
Das Computersystem kann auch eine grafische Benutzeroberfläche umfassen. Die grafische Benutzeroberfläche dient unter anderem der Visualisierung der Entwicklungspotenziale. Beispielsweise kann das Entwicklungspotenzials in Form einer dreidimensionalen Modellierung visualisiert werden. Die Benutzeroberfläche kann auch zumindest ein Eingabefeld enthalten, um eine Suchanfrage beispielsweise betreffend ein Gebiet oder Begriff zu initiieren. Der Benutzer kann über das zumindest eine Eingabefeld oder durch über die Auswahl eines Gebiets auf der grafischen Benutzeroberfläche ein Gebiet, für das ein Entwicklungspotenzial ermittelt werden soll, festlegen, sog. Zielgebiet. Diese Benutzereingabe über die grafische Benutzeroberfläche kann zudem das Verfahren zur Erzeugung des Entwicklungspotenzials steuern. So kann beispielsweise die benutzerdefinierte Festlegung eines Zielgebiets und/oder eines Entwicklungspotenzials die Anzahl und Zusammensetzung der zu Grunde liegenden mehreren Datenquellen, die zur Ermittlung des Entwicklungspotenzials verwendet werden, ändern.
Vorzugsweise umfasst das Verfahren einen Schritt des Erzeugens von einem Datensatz S2 für jedes der mehreren Gebiete G auf Grundlage mehrerer Datenquellen Q. Dabei enthält vorzugsweise zumindest einer der erzeugten Datensätze Objektmerkmale, welche zumindest ein Objekt auf dem entsprechenden Gebiet G betreffen. Die Verwendung mehrerer Datenquellen Q ist vorteilhaft. Beispielsweise lassen sich hierdurch Datensätze mit mehr Merkmalen erzeugen. Ein und dasselbe Merkmal kann aber auch mehrfach aus mehreren Datenquellen Q ermittelbar sein. Hierdurch lassen sich beispielsweise die Werte für die Merkmale genauer bestimmen. Dies führt zu einer verlässlicheren Ermittlung des Entwicklungspotenzials S1. Die Erzeugung der Datensätze, die zur Ermittlung des Entwicklungspotenzials S1 benötigt werden, geht vorzugsweise mit einer Selektion bezüglich für das Entwicklungspotenzial relevanten Parametern und Objektmerkmalen zu Objekten einher. Der benötigte Speicherbedarf für die Gesamtheit aller Datensätze kann vorzugsweise deutlich geringer sein als der Speicherbedarf, den die Datenquellen Q benötigen.
Die Datenquellen können verschiedenste Daten enthalten. Insbesondere können je nach Art des zu ermittelnden Entwicklungspotenzials jeweils andere Datenquellen zum Einsatz kommen. Handelt es sich bei dem Entwicklungspotenzial um ein Überflutungspotenzial, kann eine der Datenquellen Hochwasserdaten z.B. vom Hochwassernachrichtendienst umfassen. Handelt es sich bei dem Entwicklungspotenzial um ein Lärmbelastungspotenzial, kann eine Datenquelle Lärmkarten z.B. vom Landesamt für Umwelt umfassen. Handelt es sich bei dem Entwicklungspotenzial um ein Solarpotenzial, kann eine Datenquelle z.B. ganzjährige Wetterdaten, geografische Daten zu örtlichen Topografien, Daten aus dem amtlichen Liegenschaftskatasterinformationssystem (z.B. ALKIS-Daten) und/oder ein Solarkataster umfassen. Im Solarkataster können Daten betreffend die Nutzbarkeit von Sonnenenergie für die mehreren Gebiete hinterlegt sein.
Vorzugsweise kann jedenfalls eine der mehreren Datenquellen Q auf einem oder mehreren Servern verteilt sein. Dies ermöglicht die Speicherung von umfangreichen Datenquellen Q, wie zum Beispiel sogenannten ALKIS-Daten.
Das Objekt ist eine Entität, welche für die Bestimmung des Entwicklungspotenzials relevant oder möglicherweise relevant ist. Soll beispielsweise ein Entwicklungspotenzial betreffend das Baupotenzial ermittelt werden, dann kann es sich bei dem Objekt um des Typs Bauwerk, Gebäude, Bepflanzung, Grünfläche oder Baum handeln. Ein Gebiet kann mehrere Objekte desselben Typs oder verschiedener Typen aufweisen.
Bei einem Datensatz handelt es sich um eine Zusammenfassung von Datenelementen. Beispielsweise kann es sich bei einem Datensatz um ein oder mehrere Datentupel handeln, wobei jedes Datentupel seinerseits aus Datentupel bestehen kann.
Vorzugsweise enthält zumindest einer der erzeugten Datensätze als Datenelemente Objektmerkmale. Bei einem Objektmerkmal handelt es sich um einen Parameter, welcher eine Eigenschaft eines Objekts auf dem Gebiet betrifft, dem der Datensatz zugeordnet ist. Beispielsweise kann es sich bei einem Objekt um ein Bauwerk handeln. Die korrespondierenden Objektmerkmale können dann Angaben zu dessen Position und Ausdehnung sein (x, y, z). Nach einem weiteren Beispiel kann es sich bei dem Objekt um einen Baum handeln. Die korrespondierenden Objektmerkmale können dann Angaben zu dessen Typ (z.B. Tanne, Birke etc.), dessen Position und dessen Ausdehnung sein. Falls eine Eigenschaft eines Objekts durch nur zwei Werte beschrieben ist, kann das dazugehörige Objektmerkmal durch Werte vom Typ Boolean gegeben sein, wie zum Beispiel ob ein Gebäude denkmalgeschützt ist oder nicht.
Vorzugsweise ist jeder erzeugte Datensatz einem Gebiet G der mehreren Gebiete G zugeordnet. Weiter vorzugsweise ist umgekehrt jedem der mehreren Gebiete G ein erzeugter Datensatz zugeordnet. Die mehreren Gebiete G (z.B. Flurstücke oder Grundstücke) können zusammen einen Teil oder die Gesamtheit einer Erdoberfläche einer Gemeinde, einer Stadt, eines Landkreises, einer Region oder eines Landes bilden. Die mehreren Gebiete können eine zusammenhängende Erdoberfläche bilden. Die mehreren Gebiete können aber auch mehrere nicht zusammenhängende Erdoberflächen bilden.
Vorzugsweise umfasst das erfindungsgemäße Verfahren einen Schritt des Erzeugens (S3) zumindest eines Umgebungsmerkmals für den Datensatz des Zielgebiets O unter Berücksichtigung der Objektmerkmale der Datensätze von Gebieten G aus der Menge von mehreren Gebieten G, welche in einem Umgebungsbereich des Gebiets G liegen. Vorzugsweise wird der Datensatz des Zielgebiets O um das erzeugte Umgebungsmerkmal ergänzt.
Vorzugsweise umfasst das erfindungsgemäße Verfahren einen Schritt des Erzeugens (S4) des Entwicklungspotenzials für das Zielgebiet ZG auf Grundlage zumindest des erzeugten Umgebungsmerkmals für das Zielgebiet ZG. Werden mehrere Umgebungsmerkmale erzeugt, so kann für das zu erzeugende Entwicklungspotenzial nur ein Teil dieser mehreren Umgebungsmerkmale relevant sein und die restlichen Umgebungsmerkmale keinen oder nur einen geringen Einfluss auf das zu bestimmende Entwicklungspotenzial haben. Bei dem Erzeugen (S4) des Entwicklungspotenzials kann das Verfahren auch weitere Merkmale berücksichtigen, die in dem Datensatz des Zielgebiets O enthalten sind. Insbesondere kann das Verfahren Objektmerkmale, die in dem Datensatz des Zielgebiets O enthalten sind, berücksichtigen. Das Verfahren kann auch Objektmerkmale der Datensätze der Gebiete im Umgebungsbereich berücksichtigen.
Nach einem weiteren Ausführungsbeispiel ist das erfindungsgemäße Verfahren darüber hinaus dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt des Erzeugens (S2) von Datensätzen mehrere Unterschritte umfassen kann, welche in 2 schematisch dargestellt sind:

- Erfassen (S5a) eines ersten Werts für ein Objektmerkmal, welches das Objekt auf dem Gebiet G betrifft, aus einer ersten Datenquelle, vorzugsweise aus einer amtlichen Datenquelle wie etwa ALKIS.
- Erfassen (S5b) eines zweiten Werts für das Objektmerkmal, welches das Objekt auf dem Gebiet G betrifft, aus einer zweiten Datenquelle.
- Feststellen (S6), ob sich das Objekt auf dem Gebiet G geändert hat, auf Grundlage des erfassten ersten Werts und des erfassten zweiten Werts.
- Verwenden des zweiten Werts für das Objektmerkmal in dem Datensatz des Gebiets, für dessen Objekt eine Änderung festgestellt wurde.

Diese Vorgehensweise ist vorteilhaft, wenn aus unterschiedlichen Datenquellen Q Werte für dasselbe Objektmerkmal erfasst werden können. Dann nämlich soll der zweite Wert, welcher aus einer zweiten Datenquelle D2 erfasst wird, als Wert für das Objektmerkmal verwendet werden, wenn für dessen Objekt eine Änderung festgestellt wurde. Vorzugsweise findet ein anderer Wert Verwendung, wenn keine Änderung am Objekt festgestellt wurde. Besonders vorzugsweise handelt es sich bei diesem anderen Wert um den ersten Wert, welcher aus der ersten Datenquelle D1 erfasst wurde.
Ein Beispiel soll die Vorteile dieses Ausführungsbeispiels verdeutlichen. Die erste Datenquelle D1 kann beispielsweise dreidimensionale Objektmodelle von Gebäuden aus einer amtlichen Datenquelle umfassen. Diese Datenquelle ist grundsätzlich sehr genau und verlässlich. Allerdings kann diese Datenquelle veraltet sein. Eine zweite Datenquelle D2 kann beispielsweise Messdaten umfassen, die aktueller sind oder mit einer höheren Rate aktualisiert werden als die Daten in der ersten Datenquelle D1. Bei diesen Messdaten kann es sich um optische Messdaten wie zum Beispiel Lidar-Daten oder Satellitenbilder handeln. Aus dieser zweiten Datenquellen D2 lassen sich dieselben Objektmerkmale erfassen, wie aus der ersten Datenquelle D1. Allerdings ist die zweite Datenquelle D2 weniger präzise. Deswegen soll der zweite Wert aus der zweiten Datenquelle D2 nur dann zum Einsatz kommen, wenn sich eine tatsächliche Änderung an dem Objekt (jedenfalls mit hinreichender Wahrscheinlichkeit) feststellen lässt, welches das Objektmerkmal betrifft. Beispielsweise könnte sich eine bauliche Änderung an einem Objekt in Form eines Gebäudes ergeben haben. Lässt sich keine Änderung feststellen, dann kommt vorzugsweise der erste Wert aus der ersten Datenquelle D1 zum Einsatz.
Vorzugsweise handelte es sich bei der zweiten Datenquelle D2 um eine Messquelle, welche Messdaten umfasst. Die Messdaten können optische Messdaten sein, wie zum Beispiel Lidar-Daten oder Satellitendaten. Lidar-Daten beschreiben dreidimensionale Punktwolken, die durch ein Laserscanning bei einer Befliegung eines Gebiets G entstanden sind. Bei den Messdaten kann es sich auch um andere Luftbilder, wie zum Beispiel Aufnahmen aus Drohnenflügen, handeln.
Vorzugsweise kann der Schritt des Erfassens (S5a) des ersten Werts für ein Objektmerkmal und der Schritt des Erfassens (S5b) des zweiten Werts für ein Objektmerkmal kann vorzugsweise Bestandteile eines Datenaufbereitungsschritts sein, welcher den Inhalt der zweiten Datenquelle in das einheitliche Datenformat umwandelt.
Vorzugsweise umfasst die erste Datenquelle D1 Objektmodelle, insbesondere dreidimensionale Objektmodelle aus einer amtlichen Datenquelle. Die erste Datenquelle D1 kann auch Messdaten umfassen. Beispielsweise kann ein erster Wert aus einer ersten Datenquelle D1 aus Messdaten stammen, wie zum Beispiel auf Grundlage von empfangenen GPS-Signalen, wobei der erste Wert aufgrund des GPS-Empfängers unpräziser ist als ein zweiter Wert für dasselbe Objektmerkmal aus einer zweiten Datenquelle D2 mit Messdaten, wie zum Beispiel Lidar-Daten, die eine Auflösung in der Größenordnung von Zentimetern haben.
Der erste Wert des Objektmerkmals kann vorzugsweise aus mehreren ersten Datenquellen Q erfasst werden. Die mehreren ersten Datenquellen können eine amtliche Datenquelle und eine von einem Unternehmen bereitgestellte Datenbank umfassen.
Nach einem weiteren Ausführungsbeispiel erfolgt die Feststellung (S6) der Änderung des Objekts unter Berücksichtigung eines Unterschieds zwischen dem erfassten ersten Wert und dem erfassten zweiten Wert und/oder eines Vergleichs des ersten Werts, des zweiten Werts und/oder des Unterschieds mit jeweils einem Schwellwert. Alternativ kann auch ein Regressionsmodell eingesetzt werden, welches jedenfalls den erfassten ersten und den erfassten zweiten Wert als Eingabeparameter umfasst.
Nach einem weiteren Ausführungsbeispiel umfasst der Schritt des Erfassens (S5b) des zweiten Werts für das Objektmerkmal einen Objekterkennungsschritt. In diesem Fall handelt es sich bei der zweiten Datenquelle D2 um eine Messquelle, welche Messdaten, vorzugsweise optische Messdaten, in Rohform umfasst. Besonders vorzugsweise lassen sich aus diesen mittels eines Objekterkennungsschritts zumindest ein dreidimensionales Objektmodell erzeugen. Aus dem zumindest ein dreidimensionales Objektmodell wiederum lässt sich zumindest ein Objektmerkmal ermitteln. Beispielsweise lassen sich Objektmerkmale zur Position, zur Ausdehnung und zum Typ des erkannten Objekts ermitteln. Weiter vorzugsweise lässt sich zur Klassifizierung von Objekten auf Satellitenbildern ein auf künstlicher Intelligenz beruhendes Bilderkennungsverfahren verwenden, welches zum Beispiel eine semantische Segmentierung einsetzt.
Um Objekte auf Luftbildern zu erkennen, kann beispielsweise ein neuronales Netz wie etwa ein faltendes neuronales Netz („Convolutional Neural Networks“ oder „CNN“) verwendet werden. Das CNN kann Bilder, vorzugsweise multispektrale Bilder, als Eingabe aufnehmen und eine Konfidenzkarte ausgeben, welche die Positionen von erkannten Objekten, zum Beispiel von Bäumen oder Gebäuden, abgebildet sind. Die einzelnen Objektstandorte können durch Auffinden von lokalen Spitzenwerten in Daten identifiziert und georeferenziert werden. Besonders vorteilhaft ist die Verwendung eines sogenannten „Mask Region-Based CNN“ („MASK R-CNN“) umfassen. Durch die Verwendung eines Mask R-CNN kann vorzugsweise eine erhöhte Geschwindigkeit in der Implementierung erreicht werden.
3 zeigt ein weiteres Ausführungsbeispiel für das erfindungsgemäße Verfahren, in welchem der Schritt des Erzeugens von Datensätzen S2 mehrere Unterschritte umfasst. Dabei werden die Datensätze aus einer Vielzahl von Datenquellen erzeugt, beispielsweise aus einer Datenquelle mit aktuellen Sattelitenbildern, einer Datenquelle mit ALKIS-Daten, einer Datenquelle mit LoD2-Daten und einer Datenquelle mit LIDAR-Daten. In dem Ausführungsbeispiel in 3 kann mit einer erhöhten Wahrscheinlichkeit unter Verwendung von vier Datenquellen eine noch höhere Präzision und Aktualität der erzeugten Datensätze gewährleistet sein. Beispielsweise können die vier Datenquellen in unterschiedlichen zeitlichen Abständen jeweils aktualisiert werden, wobei hierdurch die Wahrscheinlichkeit zu einem beliebigen Zeitpunkt möglichst aktuelle Datensätze zu haben, erhöht wird. Auch können die vier Datenquellen unterschiedliche Genauigkeiten haben. In diesem Fall kann die Feststellung der Änderung des Objekts in den Verfahrensschritten S6a, S6b, S6c und S6d auf Grundlage der Genauigkeit und Aktualität der jeweiligen Datenquellen realisiert sein. Vorzugsweise umfasst das erfindungsgemäße Verfahren Unterschritte S5a, S5b, S5c und S5d, welche beispielsweise Bestandteil eines Datenaufbereitungsschritts sind, der den Inhalt der jeweiligen Datenquelle in ein einheitliches Datenformat umwandelt.
Vorzugsweise umfasst das erfindungsgemäße Verfahren den Unterschritt der Verarbeitung von Satellitenbildern aus der ersten Datenquelle D1. Dabei wird zumindest ein Wert für Objektmarkmal betreffend eine Vegetation auf dem Gebiet G und zumindest ein erster Wert für ein Objektmerkmal betreffend ein Gebäude auf dem Gebiet G erfasst (S5a). Ein Objektmerkmal kann ein Score. Ein Score kann zum Beispiel die durchschnittliche Bewuchshöhe auf dem Gebiet G oder die mittlere Bewuchsdichte angeben. Das Objektmerkmal kann auch eine Angabe zur Vegetation auf dem Gebiet G, wie zum Beispiel der Art eines Baums sein. Weiter vorzugsweise umfasst das erfindungsgemäße Verfahren den Unterschritt der Verarbeitung von ALKIS-Daten aus der zweiten Datenquelle D2. Dabei wird zumindest ein zweiter Wert für das Objektmerkmal betreffend ein Gebäude auf dem Gebiet G erfasst (S5b). Hinsichtlich des ersten und des zweiten Werts für das Gebäude auf dem Gebiet G erfolgt eine Unterschritt S6a, welcher prüft, ob der grundsätzlich vorrangige zweite Wert, welcher aus den ALKIS-Daten hergeleitet wurde, verwendet werden soll oder der erste Wert. Letzteres ist der Fall, wenn eine Änderung des betreffenden Gebäudes festgestellt wird. Diese Feststellung der Änderung kann beispielsweise wie im Schritt S6 erfolgen. Vorzugsweise umfasst der Unterschritt S6a auch einen Qualitätskontrollschritt. Weiter vorzugsweise umfasst das erfindungsgemäße Verfahren den Unterschritt S5c der Verarbeitung von LoD2-Daten (3D-Objektmodelle, welche der zweiten Ausbaustufe entsprechen, sog. „Level of Detail 2“) aus der dritten Datenquelle D3. Dabei wird zumindest ein erster Wert für zumindest ein Objektmerkmal betreffend ein Objekt auf dem Gebiet G erfasst. Weiter vorzugsweise umfasst das erfindungsgemäße Verfahren den Unterschritt S5d der Verarbeitung von LIDAR-Daten aus der vierten Datenquelle D4. Dabei wird zumindest ein zweiter Wert für das zumindest eine Objektmerkmal betreffend eine Vegetation auf dem Gebiet G und zumindest ein zweiter Wert für ein Objektmerkmal betreffend ein Gebäude auf dem Gebiet G erfasst. In Unterschritt S6b erfolgt vorzugsweise eine Vorprüfung hinsichtlich des in Unterschritt S5c ermittelten ersten Werts und des in Unterschritt S5d ermittelten zweiten Werts für das zumindest eine Objektmerkmal und auf deren Grundlage ein konsolidierter Wert ermittelt.
Im Unterschritt S6c wird zur Qualitätskontrolle festgestellt, ob eine Änderung zwischen dem Wert aus dem Unterschritt S6a und dem Wert aus dem Unterschritt S6b vorliegt. Falls eine Änderung zwischen den Werten aus den Unterschritten S6a und S6b festgestellt wird, kann anhand zumindest eines Kriteriums, das beispielsweise die Aktualität der Datenquellen D1, D2, D3 und D4 betrifft, einer der beiden Werte aus den Unterschritten S6a und S6b in den Datensatz für das Gebiet G übernommen werden.
Darüber hinaus kann vorzugsweise eine Qualitätskontrolle zwischen dem ersten Wert für die Vegetation auf dem Gebiet G aus dem Unterschritt S5a und dem zweiten Wert für die Vegetation auf dem Gebiet G aus dem Unterschritt S5d erfolgen, wobei die Qualitätskontrolle eine Feststellung (S6d) einer Änderung auf Grundlage von Datenquellen D1 und D4 umfasst. Auf Grundlage von Kriterien kann bei Feststellung einer Änderung vorzugsweise einer der beiden Werte Eingang in den Datensatz für das Gebiet G finden.
Lediglich beispielhaft und schematisch zeigt die 4 den Schritt der Erzeugung eines Umgebungsmerkmals S3 für den Datensatz mit Objektmerkmalen eines Zielgebiets ZG auf Grundlage der Datensätze von Gebieten aus der Menge von mehreren Gebieten, welche in einem Umgebungsbereich liegen OU.
Das Umgebungsmerkmal kann sich beispielsweise durch die Verknüpfung zumindest zweier Werte für ein Objektmerkmal in dem Umgebungsbereich ergeben. Bei dem Umgebungsmerkmal kann es sich beispielsweise um den Durchschnittswert oder um den Maximalwert für ein Objektmerkmal in dem Umgebungsbereich handeln. Das bedeutet, dass das Computersystem für alle Gebiete G im Umgebungsbereich die Werte des Objektmerkmals ermittelt, soweit sie in den korrespondierenden Datensätzen vorhanden sind, und ein Durchschnittswert beziehungsweise einen Maximalwert bestimmt. Auch kann es sich beim Umgebungsmerkmal um eine Kennzahl zur Klassifizierung von Dachtypen und deren Häufigkeit im Umgebungsbereich handeln. Falls die Werte des Objektmerkmals vom Typ Boolean sind, so kann sich das Umgebungsmerkmal auch aus einer logischen Verknüpfung dieser Werte ergeben. Ganz allgemein kann sich das Umgebungsmerkmal auch durch eine vom Benutzer vorgegebene Verknüpfung der Werte des Objektmerkmals ergeben. Zum Beispiel bei einem Objektmerkmal zur Kennzeichnung ob ein Objekt Gebäude denkmalgeschützt ist oder nicht, kann ein Umgebungsmerkmal die Anzahl der denkmalgeschützten Gebäude im Umgebungsbereich beziffern. Liegen die Werte des Objektmerkmals als Datentupel vor, so kann zum Beispiel das Umgebungsmerkmal wiederum ein Datentupel sein, wobei dessen Einträge sich aus einer separaten Verknüpfung der Einträge der Werte der Objektmerkmale im Umgebungsbereich ergeben.
4 zeigt schematisch ein weiteres Ausführungsbeispiel, welches das Erzeugens zumindest des Umgebungsmerkmals den Unterschritt wie folgt umfasst: Ermitteln des Umgebungsbereichs und der darin befindlichen Gebiete G auf Grundlage von zumindest einem von: (i) einer vorgegebenen Struktur, insbesondere einer baulichen Struktur oder einer topografischen Struktur, welche durch das Zielgebiet (ZG) oder unmittelbar neben dem Zielgebiet (ZG) verläuft,, (ii) einer Umgebung um das Zielgebiet (ZG) und (iii) einer Benutzereingabe, insbesondere betreffend der baulichen oder der topografischen Struktur oder dem Umkreis. Der Umgebungsbereich ist vorteilhafterweise derjenige Bereich, der für die Beurteilung des Entwicklungspotenzials zu berücksichtigen ist. Dabei kann der Umgebungsbereich maßgeblich durch eine bauliche Struktur, wie zum Beispiel dem Verlauf einer Straße vorgegeben sein. Der Umgebungsbereich kann aber auch eine Umgebung, beispielsweise ein Kreis, sein. Der Umgebungsbereich kann durch eine Benutzereingabe vorgegeben werden. Alternativ kann der Umgebungsbereich auch durch ein Regressionsmodell ermittelt werden.
Der Umgebungsbereich kann beispielsweise durch den baulichen Verlauf einer Straße oder eines Straßenblocks vorgegeben sein oder ermittelt werden. Beispielsweise kann der Straßenverlauf oder Straßenblock die Trennlinie zwischen Umgebungsbereich und Gebieten, die außerhalb des Umgebungsbereichs liegen, festlegen. Wiederum ist es auch möglich, einen Umgebungsbereich durch Benutzereingabe eines Umkreises um einen Punkt im Zielgebiet festzulegen. Zum Beispiel kann ein Umgebungsbereich durch topografische Strukturen, wie zum Beispiel dem Verlauf eines Gewässers oder einer landschaftlichen Erhebung im und/oder beim Zielgebiet ZG festgelegt sein. Die Ermittlung eines Umgebungsbereichs eines Zielgebiets ZG kann beispielsweise auch durch eine Umgebungsanalyse durchgeführt werden, wobei auf Grundlage von GIS-Daten im Abgleich mit abgeschlossen Bauverfahren ein geeigneter Umgebungsbereich des Zielgebiets bestimmt wird. Die Umgebungsanalyse kann unter anderem auf topografischen Eigenschaften der Gebiete angrenzend an das Zielgebiet beruhen. Die Umgebungsanalyse kann auch auf einer künstlichen Intelligenz, das auf Grundlage von Expertenwissen oder abgeschlossenen Bauplanungen trainiert ist, beruhen. Die künstliche Intelligenz kann vorzugsweise darauf trainiert sein, einen Umgebungsbereich festzulegen, wobei Gebiete G innerhalb des Umgebungsbereichs eine sich ähnelnde Struktur, wie zum Beispiel eine Baustruktur, aufweisen. Diese Ähnlichkeit kann zum Beispiel beim Nachverdichtungspotenzial durch eine bauliche Einheit und dem Charakter der Struktur gegeben sein. Auch möglich ist eine Bestimmung von einzelnen Gebieten, die zwar im Umgebungsbereich liegen, jedoch teilweise diese Ähnlichkeit nicht aufweisen.
Nach einer bevorzugten Ausführungsform wie in 5 gezeigt, kann sich ein Umgebungsbereich K1 aus einem oder mehreren Polygonen (wobei es sich bei den Polygonen beispielsweise um Rechtecke oder Hexagone handeln kann) zusammensetzen. Der Umgebungsbereich aus einem oder mehreren Polygonen kann in einer grafischen Benutzeroberfläche G1 angezeigt werden, wobei der Umgebungsbereich K1 aus einem oder mehreren Polygonen in einer Kartenansicht M1 eingeblendet ist. Diese Quantisierung hat den Vorteil, dass die künstliche Intelligenz mit weniger Aufwand für den Nutzer und das Computersystem trainiert werden kann. Um Trainingsdaten zu erzeugen kann dann nämlich der Experte diejenigen Polygone über die grafische Benutzerschnittstelle auswählen, die für ein konkretes Zielgebiet ZG den Umgebungsbereich bilden. Vorzugsweise kann ein Experte auch die von der künstlichen Intelligenz festgelegten Umgebungsbereich manuell durch Hinzufügen oder Entfernen von Polygonen verändern, um Trainingsdaten zu erzeugen. Die erzeugten Trainingsdaten werden vorzugsweise verwendet, um die künstliche Intelligenz zu trainieren.
6 zeigt ein weiteres Ausführungsbeispiel, wobei der Schritt des Erzeugens des Entwicklungspotenzials S4 den Unterschritt umfasst: Anwenden (S7) eines Regressionsmodells auf Grundlage zumindest eines Teils der Merkmale, welche in den Datensätzen der in dem Umgebungsbereich befindlichen Gebiete G einschließlich des Zielgebiets ZG enthaltenen sind, um das Entwicklungspotenzial ermittelt. Diese Vorgehensweise hat den Vorteil, dass zahlreiche Merkmale, welche in den Datensätzen der in dem Umgebungsbereich befindlichen Gebiete G einschließlich des Zielgebiets enthaltenen sind, bei der Ermittlung des Entwicklungspotenzials S1 berücksichtigt werden können. Vorteilhafterweise kommt ein neuronales Netz zur Implementierung des Regressionsmodells zur Anwendung. Das vorgenannte Regressionsmodell kann vorzugsweise eine Beziehung zwischen Ausgangs- und Eingangsvariablen herstellen. Wenn ein solches Regressionsmodell durch ein neuronales Netz (NN) implementiert ist, entspricht die Anzahl der Eingangswerte an der Eingangsschicht des NN der Anzahl der Eingangsvariablen, sowie die Anzahl der Ausgangswerte an der Ausgangsschicht des NN der Anzahl der Ausgangsvariablen. Die Eingangswerte können aus einem Teil der Merkmale, welche in den Datensätzen der Gebiete im Umgebungsbereich einschließlich des Zielgebiets enthalten sind, bestehen. Beispielsweise können die Eingangswerte auch das Umgebungsmerkmal oder mehrere Umgebungsmerkmale (u1, ..., uN) umfassen. Der Datentupel kann möglicherweise zu jedem auftretenden Objekt, in diesem Fall N unterschiedlichen Objekten, im Umgebungsbereich des Zielgebiets einen Eintrag haben. In diesem Beispiel kann das Regressionsmodell dazu dienen ein Potenzial des Zielgebiets ZG, das sich zum Beispiel aus M Kennzahlen (p1, ..., pM) zusammensetzt, zu erzeugen. Bei Betrachtung des Nachverdichtungspotenzials können zum Beispiel die Kennzahlen GRZ, GFZ, BMZ, Anzahl Vollgeschosse, Traufhöhe und Firsthöhe berücksichtigt werden. Auch können Kennzahlen der umliegenden Gebiete ermittelt werden, wie zum Beispiel betreffend der durchschnittlichen, kleinsten oder größten Gebäudebreite und Gebäudetiefe. Die Topologie des NN kann dann entsprechend so gewählt werden, dass N Eingangswerten und M Ausgangswerten vorhanden sind. Eingangswerte und M Ausgangswerte vorhanden sind. Durch die Anwendung des Regressionsmodells S7 auf den Eingangswert (u1, ..., uN) wird der Ausgangswert (p1, ..., pM) erzeugt.
6 zeigt auch schematisch die folgenden weiteren Schritte: (i) Prüfen (S8a), ob das erzeugte Entwicklungspotenzial in einem vorgegebenen Bereich liegt und (ii) Erzeugen (S9a) einer Benachrichtigung, falls das erzeugte Entwicklungspotenzial nicht in dem vorgegebenen Bereich liegt. Das Erzeugen des Entwicklungspotenzials S4 kann grundsätzlich automatisch durch das Computersystem ablaufen. Treten dabei Anomalien auf, werden diese mittels des vorgenannten Prüfschritts erkannt und ein Benutzer darüber benachrichtigt. Der Benutzer, zum Beispiel ein Experte, kann dann überprüfen, ob eine fehlerhafte Erzeugung des Entwicklungspotenzials vorliegt und das Entwicklungspotenzial manuell ermitteln. Das sodann manuell ermittelte Entwicklungspotenzial kann zum Training des Regressionsmodells verwendet werden. Der Schritt des Prüfens kann dadurch stattfinden, dass für ein erzeugtes Entwicklungspotenzial beispielsweise mit einem Schwellwert verglichen wird oder ins Verhältnis zu einem Merkmal des Grundstücks gesetzt wird.
Ein Beispiel für eine Anomalieprüfung ist in 6 gezeigt. Danach wird ein Entwicklungspotenzial für das Zielgebiet ZG auf Grundlage zumindest des erzeugten Umgebungsmerkmals des Zielgebiets ZG ermittelt. Vorzugsweise kommt dabei ein Regressionsmodell zum Einsatz. Das so erzeugte Entwicklungspotenzial des Zielgebiets ZG kann überprüft (S8a) werden. Falls das erzeugte Entwicklungspotenzial nicht in einem vorgegebenen Bereich liegt, kann der Schritt S9a ausgeführt werden, wobei eine Benachrichtigung ausgesendet werden, welche beispielsweise den Benutzer dazu auffordern kann, das erzeugte Entwicklungspotenzial manuell zu überprüfen und gegebenenfalls zu korrigieren. Diese Benachrichtigung kann zum Beispiel durch die Zustellung einer elektronischen Nachricht erfolgen oder gleichzeitig mit dem Entwicklungspotenzial ausgegeben werden. Zum Beispiel kann die Ausgabe durch die Anzeige einer Textnachricht oder einer Visualisierung auf einer grafischen Benutzeroberfläche stattfinden. Vorzugsweise kann der erwartete Bereich zum Beispiel durch den Benutzer vorgegeben sein oder sich aus der historischen Verteilung des Entwicklungspotenzials für bereits andere Gebiete ergeben. Korrigiert der Nutzer infolge einer Benachrichtigung das ermittelte Entwicklungspotenzial, so kann dies in die Trainingsdaten T einfließen, welche zum Training des Regressionsmodells verwendet werden.
Das vorgenannte neuronale Netz (NN) kann trainiert werden, um eine möglichst präzise Ermittlung des Entwicklungspotenzials S1 zu ermöglichen. 7 zeigt schematisch ein Verfahren zum Trainieren des Regressionsmodells zur Ermittlung des Entwicklungspotenzials unter Verwendung von Trainingsdaten T aus Gebieten G. Ein solches Regressionsmodell kann durch überwachtes Lernen auf Grundlage annotierter Daten trainiert werden. Annotierte Daten bestehen beispielsweise aus Eingangswerten für das Regressionsmodell und dazugehörigen Ausgangswerten, dem tatsächlichen Entwicklungspotenzial des Gebiets.
Das Training für ein Regressionsmodell zur Erzeugung eines Nachverdichtungspotenzials, kann zum Beispiel auf Grundlage von Expertenwissen, wozu beispielsweise auch abgeschlossene und dokumentierte Bauverfahren gehören, sowie amtlichen Datenbanken gehören, erfolgen. Die entsprechenden Trainingsdaten T können sich möglicherweise auch aus in Auftrag gegebenen Gutachten von Experten ergeben. Die Trainingsdaten können auch auf Grundlage von amtlichen Datenbanken, wie zum Beispiel auf Grundlage der amtlichen Datenquelle XPlan, erstellt werden. XPlan bezeichnet eine Datenquelle mit Flächennutzungsplänen, Bebauungsplänen, Regionalplänen und Landschaftsplänen, wobei diese Daten gemäß „Xplanung“, einem gesetzlich verbindlichen Datenstandard und Datenaustauschformat, erfasst, ausgetauscht und internetgestützt bereitgestellt werden. Vorzugsweise kann ergänzend hierzu durch ein Clusteringverfahren eine Ähnlichkeitsanalsye auf nicht annotierten Daten, also Daten mit nur dem Teil der Merkmale und keinem dazugehörigen Entwicklungspotenzial, durchgeführt werden, um Strukturen in den Daten festzustellen und so die Anzahl der annotierten Daten zu erhöhen. Das Training des Regressionsmodells kann aus einzelnen Teilschritten bestehen, sogenannten Trainingsschritten. In einem Trainingsschritt S7 kann das Regressionsmodell auf die Eingangsvariablen eines Trainingsdatensatzes, also dem Teil der Merkmale, angewendet werden um ein erzeugtes Entwicklungspotenzial zu bestimmen. Das erzeugte Entwicklungspotenzial wird dann mit der Ausgangsvariable des Trainingsdatensatzes, also dem tatsächlichen Entwicklungspotenzial, verglichen. Ein Vergleich kann die Berechnung eines Abstandmaß, zum Beispiel gegeben durch eine mathematische Norm, bezüglich des erzeugten und tatsächlichen Entwicklungspotenzials umfassen. Nach jedem Trainingsschritt wird das Regressionsmodell durch das Anwenden eines Optimierungsverfahren S10 adaptiert um das Abstandsmaß während dem Training zu verkleinern. Ein solches Regressionsmodell kann auch ständig aktualisiert werden. Falls neuen Trainingsdaten T für ein Gebiet G, zum Beispiel aufgrund einer Aktualisierung des XPlans für ein Gebiet G, vorliegen, können die neuen Trainingsdaten verwendet werden um das bereits trainierte Regressionsmodell zu aktualisieren. Trainingsdaten T können sich auch aus Nutzereingaben zu einem erzeugten Entwicklungspotenzial ergeben, welches nicht ein einem erwarteten Bereich liegen (dazu sogleich).
Ein weiteres Ausführungsbeispiel für das erfindungsgemäße Verfahren weist die folgenden Schritte auf: Erzeugen (S4) eines Entwicklungspotenzials für jedes einer Vielzahl von Zielgebieten, Prüfen, ob das Entwicklungspotenzial durch einen Benutzer vorgegebene Suchkriterien S8b entspricht, Erzeugen eines Suchergebnisses, in welchem angegeben ist, ob und welches der erzeugten Entwicklungspotenziale den Suchkriterien entspricht S9b. 8 zeigt das Ausführungsbeispiel. Vorzugsweise umfasst das Suchergebnis eine Karten-, Listen- oder Textansicht, in welcher diejenigen Gebiete angezeigt und/oder hervorgehoben sind, für welche ein erzeugtes Entwicklungspotenzial den Suchkriterien entspricht. Ein Anwendungsbeispiel ist der Benutzer, welcher auf der Suche nach einem bestimmten Nachverdichtungspotenzial ist. Dieser kann als Suchkriterien etwa vorgeben, dass nach Gebieten mit einem Nachverdichtungspotenzial von einer x % zusätzlichen Geschossfläche oder nach Gebieten, auf denen ein weiteres Geschoss möglich ist, oder nach Gebieten in einer Region (z.B. eine Stadt, eine Gemeinde, ein Bundesland oder ähnliches), welche nur zu y % ausgelastet sind, gesucht werden soll.
Es kann durch das wiederholte Anwenden des Verfahrens zur Ermittlung eines Entwicklungspotenzial S1, Entwicklungspotenziale für unterschiedliche Gebiete erzeugt und in einer Datenbank B für Entwicklungspotenziale abgespeichert. Die Datenbank B für Entwicklungspotenziale kann ein spezielles Datenformat verwenden, wie zum Beispiel die Abspeicherung von Entwicklungspotenzialen geordnet nach Fluren. Nach dem Empfang E der durch den Benutzer vorgegebenen Suchkriterien S8b, kann eine Abfrage der Datenbank S11 für Entwicklungspotenziale ausgelöst werden. Zum Beispiel kann ein Suchkriterium die Kennzahlen für ein Entwicklungspotenzial umfassen. Die Abfrage der Datenbank S11 kann zur Erzeugung eines Suchergebnisses unter Angabe von einem oder mehreren Gebieten G führen, die ein Entwicklungspotenzial mit den gleichen Kennzahlen haben.
9 zeigt schematisch ein weiteres Ausführungsbeispiel, wobei das erfindungsgemäße Verfahren die weiteren Schritte umfasst: Empfangen E von durch einen Benutzer vorgegebenen Benachrichtigungskriterien S8c; und Erzeugen einer Benachrichtigung zu dem Zeitpunkt, wenn ein Entwicklungspotenzial für ein Gebiet G erzeugt wird, welches den Benachrichtigungskriterien entspricht S9c. Vorteilhaft hieran ist, dass der Benutzer zeitnah dann über ein neu erzeugtes Entwicklungspotenzial für ein Gebiet G benachrichtigt wird, wenn dieses zuvor vom Benutzer vorgegebene Benachrichtigungskriterien S8c erfüllt. Anwendungsbeispiel ist der Benutzer, welcher zum Beispiel auf der Suche nach einem Grundstück mit einem bestimmten Nachverdichtungspotenzial oder Solarpotenzial ist. Sobald mittels das erfindungsgemäßen Verfahrens ein derartiges Entwicklungspotenzial ermittelt wird, wird der Benutzer hierüber benachrichtigt. Zum Beispiel kann nach dem Empfang von durch den Benutzer vorgegebenen Benachrichtigungskriterien S8c, eine regelmäßige Abfrage einer Datenbank S11 für Entwicklungspotenziale initialisiert werden. Die Datenbank B für Entwicklungspotenziale kann möglicherweise beim Auftreten eines Auslösesignals aktualisiert werden. Die regelmäßige Abfrage der Datenbank S11 für Entwicklungspotenziale umfasst hierbei den Abgleich der Benachrichtigungskriterien mit der Änderung der Datenbank B für Entwicklungspotenziale seit der letzten Aktualisierung. Zum Beispiel ein Benutzer ist auf der Suche nach einem Grundstück mit einem bestimmten Nachverdichtungspotenzial oder Solarpotenzial, so wird die Datenbank B für Entwicklungspotenziale, die beim Auftreten des Auslösesignals aktualisiert wird, nach neuen Nachverdichtungspotenzialen oder Solarpotenzialen durchsucht. Sobald bei dem Abgleich eines oder mehrere Nachverdichtungspotenziale oder Solarpotenziale in der Datenbank B für Entwicklungspotenziale gleich dem durch den Benutzer vorgegebenen Nachverdichtungspotenzial oder Solarpotenzial ist, wird der Benutzer hierüber benachrichtigt.
Das Auslösesignal zur Aktualisierung der Datenbank B kann beispielsweise in regelmäßigen Zeitabständen auftreten, wobei alle Entwicklungspotenziale für die mehreren Gebiete beim Auftreten des Auslösesignals neu erzeugt und auf der Datenbank B für Entwicklungspotenziale abgespeichert werden. Alternativ ist es auch möglich, dass die Datenbank B für Entwicklungspotenziale einen Datensatz für jedes der mehreren Gebiete gespeichert hat, wobei die Datensätze als Grundlage zur Ermittlung des Entwicklungspotenzials S1 für das Zielgebiet ZG verwendet werden. Das Auslösesignal könnte hierbei stets auftreten, sobald eine Änderung der Datensätze auf der Datenbank B für Entwicklungspotenziale festgestellt wird. Ein Verfahren zur Feststellung der Änderung könnte regelmäßig die Datenbank B für Entwicklungspotenziale nach Änderungen abtasten.
So kann zum Beispiel durch Anwendung eines fernerkundlichen Verfahrens eine Veränderung des Zustandes auf der Erdoberfläche zwischen zwei oder mehr aufeinanderfolgenden Luftbildern erfasst und georeferenziert werden. Auch kann die Veränderung auch auf Grundlage von Bildern aus verschiedenen Datenquellen, wie zum Beispiel Satellitenbildern und Drohnenaufnahmen, stattfinden. Ein solches fernerkundliches Verfahren kann vorzugsweise auf Grundlage von entsprechend vorher trainierten Modellen aus der künstlichen Intelligenz durchgeführt werden, die eine hohe Recheneffizienz und Genauigkeit bei der Feststellung einer Veränderung des Zustandes auf der Erdoberfläche aufweisen. Sobald eine Veränderung des Zustandes auf der Erdoberfläche festgestellt ist, kann eine Aktualisierung der Datenbank ausgelöst werden und Datensätze der Gebiete, in denen eine Veränderung des Zustandes auf der Erdoberfläche festgestellt wurde, neu erzeugt werden. Auch kann die Feststellung der Veränderung des Zustandes auf der Erdoberfläche in einem Gebiet, die Aktualisierung der Datensätze anderer Gebiete, wie zum Bespiel der umliegenden Gebiete, auslösen.
Das ist vor allem dann vorteilhaft, wenn sich ein Objekt auf einem Gebiet geändert hat und dies von dem Computersystem wie oben dargelegt festgestellt wird und gerade diese Änderung dazu führt, dass ein Entwicklungspotenzial neu erzeugt wird, welches den Benachrichtigungskriterien entspricht.
Nach einem weiteren Ausführungsbeispiel weist das Computersystem eine Datenbank B auf, in welcher die erzeugten Datensätze gespeichert werden. Die Datensätze können vorzugsweise bereits im Vorfeld erzeugt werden, bevor ein Benutzer mit dem Computersystem interagiert. Dies beschleunigt die Berechnung von Suchergebnissen und Benachrichtigungen, weil die Datensätze schon vorberechnet sind.
10 zeigt ein Ausführungsbeispiel für eine grafische Benutzeroberfläche G2, wobei das Nachverdichtungspotenzial für ein Gebiet, hier für ein Gebäude, in einer Textansicht, zum Beispiel unter Angabe der Kennzahlen GRZ und GFZ, gegeben ist. Weitere Kennzahlen, die bei der Ermittlung des Entwicklungspotenzials S1 berücksichtigt werden, können Grundfläche (GR), Geschossfläche (GF), Baumasse (Volumen), GRZ, GFZ, Anzahl Vollgeschosse, Traufhöhe und Firsthöhe sein. Auch können Kennzahlen der umliegenden Gebiete ermittelt werden, wie zum Beispiel betreffend der durchschnittlichen, kleinsten oder größten Gebäudebreite und Gebäudetiefe. Durch eine dreidimensionale Modellierung kann das Nachverdichtungspotenzial M2 visualisiert werden. Über eine Eingabefeld I kann der Benutzer Suchbegriffe, wie zum Beispiel eine Adresse zu einem Gebäude oder Einstellungsoptionen, angeben. Es kann auch die Kartenansicht K2 geändert werden, damit eine benutzerdefinierte Visualisierung, wie zum Beispiel durch Einbinden der Vegetation, möglich ist. Hierzu können sogenannte Layer, wie zum Beispiel ein Straßenlayer, auf der grafischen Benutzeroberfläche G2 ein- oder ausgeblendet werden. Eine Änderung der Kartenansicht K2 löst hierbei eine interne Datenverarbeitung und Datenbereitstellung aus, die zur benutzerdefinierte Visualisierung benötigt werden. Weitere Auswahlmöglichkeiten, die bei der Kartenansicht bereitstehen, sind unter anderem Anzeigen von denkmalgeschützten Gebäuden, Einblenden von Grünflächen. Es gibt auch die Möglichkeit sich die Anzeige statisch in einem passenden Dateiformat, wie zum Beispiel als pdf, herunterzuladen.
11 zeigt ein Ausführungsbeispiel für eine grafische Benutzeroberfläche G3, wobei links Kennziffern zu einem Nachverdichtungspotenzial angegeben sind und rechts eine Draufsicht M3 des betreffenden Zielgebiets und Umgebungsbereich angezeigt wird. Der Benutzer kann durch Einstellen eines Umgebungsbereichs S12a den in diesem Fall kreisförmigen Umgebungsbereich K3 adaptieren. Der Umgebungsbereich kann auch eine durch den Benutzer festgelegte beliebige andere Form haben. Bei Adaption des kreisförmigen Umgebungsbereichs wird eine Ermittlung des dazugehörigen Entwicklungspotenzials ausgelöst. Dies kann zum Beispiel durch Abfrage einer Datenbank B erfolgen, sowie durch Anwendung des Verfahrens zur Ermittlung eines Entwicklungspotenzials. Auch kann zunächst eine Datenbankabfrage stattfinden und falls die Daten auf der Datenbank nicht aktuell sind, das Entwicklungspotenzial neu ermittelt werden. Auch ist es möglich sich einen Umgebungsbereich anzeigen zu lassen, der vorab zum Beispiel durch ein Regressionsmodell oder eine Umgebungsanalyse bestimmt worden ist.
12 zeigt als Ausführungsbeispiel einen Ausschnitt einer grafischen Benutzeroberfläche mit der Darstellung eines Solarpotenzials G4. Hierbei sind unter anderem der Solarstromertrag in kWh/Jahr angegeben. Eigenschaften wie Dachfläche und Dachneigung lassen sich durch den Benutzer einstellen. Der Benutzer kann auch durch Einstellen eines Dachtypus S12b, welches schemenhaft dargestellt ist, wobei in dem Ausführungsbeispiel fünf Dachtypen zur Auswahl bereitgestellt sind, eine Abfrage der Datenbank auslösen oder das Solarpotenzial unter Betrachtung der benutzerdefinierten Einstellungen ermitteln lassen. Der Benutzer kann sich den Status eines Solarpotenzials, wie auch eines möglichen Solarpotenzials nach beispielswiese einem Bauvorhaben, auf Grundlage mehrerer Datenquellen ausgeben und anzeigen lassen. Hierbei kann auch die Ausrichtung der Dachfläche, das verwendete PV Module und um welches Bestandsgebäude es sich handelt, in eine Ermittlung des Solarpotenzials berücksichtigt werden.

Claims

Verfahren zur Benachrichtigung eines Benutzers über ein Grundstück mit einem bestimmten Entwicklungspotenzial unter Anwendung eines fernerkundlichen Verfahrens, wobei es sich bei dem Entwicklungspotenzial um ein Nachverdichtungspotenzial, Solarpotenzial oder Lärmbelastungspotenzial handelt, wobei das Nachverdichtungspotenzial unter anderem durch Dichtekennzahlen bestimmt ist, die eine Grundflächenzahl (GRZ), eine Geschossflächenzahl (GFZ) und eine Baumassenzahl (BMZ) umfassen, das Solarpotenzial einen in kWh/m² einfallenden kurzwelligen solaren Strahlengenuss auf einer Fläche bezeichnet und das Lärmbelastungspotenzial einen Kennwert zur Umgebungslärmbelastung einer Region angibt, wobei das Verfahren in einem Computersystem implementiert ist und das Verfahren die folgenden Schritte umfasst: Empfangen (E) von durch den Benutzer vorgegebenen Benachrichtigungskriterien (S8c); und Abfragen einer Datenbank (B) für Entwicklungspotenziale, wobei das Abfragen der Datenbank (B) für Entwicklungspotenziale einen Abgleich der Benachrichtigungskriterien mit der Änderung der Datenbank (B) für Entwicklungspotenziale seit einer letzten Aktualisierung umfasst; Aktualisieren der Datenbank (B) für Entwicklungspotenziale beim Auftreten eines Auslösesignals, wobei das Auslösesignal auftritt, wenn durch Anwendung des fernerkundlichen Verfahrens eine Veränderung auf einer Erdoberfläche zwischen zwei oder mehr aufeinanderfolgenden Luftbildern erfasst und georeferenziert werden; wobei das Aktualisieren der Datenbank (B) die Ermittlung (S1) zumindest eines Entwicklungspotenzials für ein Zielgrundstück (ZG) aus einer Menge von mehreren Grundstücken durch folgende Schritte umfasst: - Erzeugen (S2) von einem Datensatz für jedes der mehreren Grundstücke auf Grundlage mehrerer Datenquellen (Q), wobei zumindest einer der erzeugten Datensätze Objektmerkmale enthält, welche zumindest ein Objekt auf dem entsprechenden Grundstück (G) betreffen und zumindest eine Angabe zu einer Position und Ausdehnung des Objekts umfassen; - Erzeugen (S3) eines Umgebungsmerkmals für den Datensatz des Zielgrundstücks (O) auf Grundlage der Objektmerkmale der Datensätze von Grundstücken aus der Menge von mehreren Grundstücken, welche in einem Umgebungsbereich des Zielgrundstücks liegen und - Erzeugen (S4) des Entwicklungspotenzials für das Zielgrundstück (ZG) auf Grundlage zumindest des erzeugten Umgebungsmerkmals für das Zielgrundstück (ZG); wobei das Erzeugen zumindest eines Datensatzes für ein Grundstück die folgenden Unterschritte umfasst: - Erfassen (S5a) eines ersten Werts aus einer ersten Datenquelle (D1) für ein Objektmerkmal (x1, y1, z1), wobei die erste Datenquelle (D1) eine amtliche Datenquelle ist und Objektmodelle, insbesondere dreidimensionale Objektmodelle aus einer amtlichen Datenquelle, umfasst; - Erfassen (S5b) eines zweiten Werts aus einer zweiten Datenquelle, welche aktuelle optische Messdaten enthält, für das Objektmerkmal (x2, y2, z2); - Feststellen (S6), ob sich ein Objekt auf dem Gebiet geändert hat, auf Grundlage des erfassten ersten Werts und des erfassten zweiten Werts, wobei die Feststellung (S6) der Änderung des Objekts unter Berücksichtigung eines Unterschieds zwischen dem erfassten ersten Wert und dem erfassten zweiten Wert und/oder eines Vergleichs des ersten Werts, des zweiten Werts und des Unterschieds mit jeweils einem Schwellwert erfolgt; - Verwenden des zweiten Werts für das Objektmerkmal in dem Datensatz des Gebiets, für dessen Objekt eine Änderung festgestellt wurde; - Erzeugen einer Benachrichtigung zu dem Zeitpunkt, wenn ein Entwicklungspotenzial für ein Grundstück (G) erzeugt wird, welches den Benachrichtigungskriterien entspricht (S9c).
Verfahren nach Anspruch 1, wobei es sich bei dem zumindest einem Objekt auf dem Gebiet um ein Bauwerk, ein Gebäude, eine Vegetation, eine Bepflanzung, ein Baum oder eine Grünfläche handelt.
Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei der Schritt des Erfassens des zweiten Werts für das Objektmerkmal einen Objekterkennungsschritt umfasst.
Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei das Erzeugen (S3) zumindest des Umgebungsmerkmals den Unterschritt umfasst: Ermitteln des Umgebungsbereichs und der darin befindlichen Gebiete unter Berücksichtigung von zumindest einem von: - einer Struktur, insbesondere einer baulichen Struktur oder einer topografischen Struktur, welche durch das Zielgebiet (ZG) oder unmittelbar neben dem Zielgebiet (ZG) verläuft, - einer Umgebung um das Zielgebiet und - einer Benutzereingabe, insbesondere betreffend der baulichen oder der topografischen Struktur oder dem Umkreis.
Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei der Schritt des Erzeugens (S4) des Entwicklungspotenzials den Unterschritt umfasst: Anwenden (S7) eines Regressionsmodells, welches auf Grundlage zumindest eines Teils der Merkmale, welche in den Datensätzen der in dem Umgebungsbereich befindlichen Gebiete einschließlich des Zielgebiets enthaltenen sind, das Entwicklungspotenzial ermittelt.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei das Regressionsmodell zuvor trainiert wurde unter Verwendung von Trainingsdaten (T) zumindest einem von: Bebauungspläne und Expertenwissen.
Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, welches die weiteren Schritte umfasst: - Prüfen, ob das erzeugte Entwicklungspotenzial in einem vorgegebenen Bereich liegt (S8a), - Erzeugen einer Benachrichtigung, falls das erzeugte Entwicklungspotenzial nicht in dem vorgegebenen Bereich liegt (S9a).
Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei das Verfahren die weiteren Schritte umfasst: - Erzeugen eines Entwicklungspotenzials für jedes einer Vielzahl von Zielgebieten, - Prüfen, ob das Entwicklungspotenzial durch einen Benutzer vorgegebenen Suchkriterien (S8b) erfüllt, - Erzeugen eines Suchergebnisses, in welchem angegeben ist, ob und welches der erzeugten Entwicklungspotenziale den Suchkriterien entspricht (S9b).
Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei das Verfahren die weiteren Schritte umfasst: - Empfangen (E) von durch einen Benutzer vorgegebenen Benachrichtigungskriterien (S8c) - Erzeugen einer Benachrichtigung zu dem Zeitpunkt, wenn ein Entwicklungspotenzial für ein Gebiet erzeugt wird, welches den Benachrichtigungskriterien entspricht (S9c).
Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei es sich bei dem Entwicklungspotenzial um zumindest eines von einem Solarpotenzial und einem Nachverdichtungspotenzial handelt.
Computersystem, welches eingerichtet ist, das Verfahren nach einem der vorangegangenen Schritten durchzuführen.