Beispielhafte GIS-Nutzung in Zeiten der Energiewende · • GeoMedia-Produktfamilie bietet einen...

Frankfurter Forschungsinstitut für

Architektur · Bauingenieurwesen · Geomatik

Beispielhafte GIS-Nutzung in Zeiten der

Energiewende

- Sichtbarkeitsanalysen in der Standortsuche für WEA

- Analyse von durch Smart Metering gewonnen Verbrauchsdaten

- 3D-Bebauungsplan

Prof. Dr. Robert Seuß, FFin

Labor für Geoinformation



Prof. Dr.-Ing. Robert Seuß | 25.06.2014 | Seite 2

GIS-Nutzung

GEOMEDIA® 3D




Beispiel 1: Sichtbarkeitsanalysen

Sichtbarkeitsanalysen in der Regionalplanung am Beispiel der Ausweisung von Vorranggebieten für Windenergienutzung.

Quelle: HMWVL, 2011

VRG für Windenergie - Bestand

VRG für Windenergie - Planung

bestehende WEA geplante WEA




Prozesssicht für die Ermittlung von Vorranggebieten

bei der Festlegung der Vorranggebiete

bietet Sichtbarkeitsanalyse

Planungsunterstützung.




Ausgangsdaten

Zwei denkbare Ansätze:

1. ATKIS Basis-DLM + DGM

2. Laserscandaten

Datenbestände in Hessen flächendeckend vorhanden

Keine neue Datenerhebung

Geodaten vorhanden -> nutzen!

Voraussetzung für Sichtbarkeitsberechnungen: Daten mit dritter Dimension (3D-Daten)




ATKIS Basis-DLM

• bundesweit flächendeckende Vektordaten

• 2D-Daten

• Objekte erhalten dritte Dimension über Pauschalhöhen

ATKIS-Daten in 3D (Waldflächen extrudiert, Gewässer und Ortschaften drapiert)

Digitales Geländemodell




DOM

DGM

Laserscandaten

• hessenweit vorhanden

• Aktualität: 2011

• Genauigkeit: Lage ± 30cm; Höhe ± 15cm

• 1km x 1km große Kacheln im LAS-Format

• abgeleitete Produkte: DGM, DOM in unterschiedlichen Rasterauflösungen

(Quelle: Isenburg, 2012)




Workflow




Softwareprodukte




Datenaufbereitung

Laserscandaten in GeoMedia Grid

• Utilities

> LAS Files to Feature Class (für den Import und Erstellung von Footprints)

> LiDAR Workbench




Datenaufbereitung

Laserscandaten in GeoMedia Grid

• LiDAR Workbench: Verarbeitung von LAS Punkten, keine Darstellung der Punktwolke im GIS; LAS-Punkte werden im Hintergrund geladen und zu einer Rasteroberfläche modelliert

Punktwolke DGM DOM

LIDAR Workbench




Sichtbarkeitsanalyse

Sichtbarkeit

• mit Rasteroberflächen

• GeoMedia Grid > Surface > Viewshed

Standpunkt: WEA

Sichtweite: 1km

Sichthöhe 80m




Sichtbarkeitsanalyse Sichtbarkeitsberechnung von mehreren WEA aus verschiedenen Vorranggebieten mit Rasteroberflächen

• Einfluss auf das Landschaftsbild

• Alternativenvergleich

für geplante Windparks

• hilfreich für die Ermittlung

von Vorranggebieten




3D Visualisierung

• GeoMedia 3D – GeoMedia Visualisierungskomponente für 3D

• Rasteroberflächen als Oberfläche hinzufügen

• eigene Vektor- und Rasterdaten auf die 3D Oberfläche drapieren

• Vektordaten

extrudieren

• Hinzufügen von

3D Objekte




3D Visualisierung

2D und 3D Ansicht innerhalb eines Fenster: geschummertes DGM, WEA als Punktobjekte und 3D Modell




3D Visualisierung

DOM aus Laserscandaten, Orthophotos, 3D Modell „Windenergieanlage.dae“




3D Visualisierung

2D und 3D Ansicht innerhalb eines Fenster: normiertes Oberflächenmodell (nDOM)




3D Visualisierung

2D und 3D Ansicht innerhalb eines Fenster: DOM aus Laserscandaten und Orthophotos




3D Visualisierung

2D und 3D Ansicht innerhalb eines Fenster: Orthophotos und Sichtbarkeit




3D Visualisierung




3D Flüge

Flight11.avi

Flight_13.avi




Fazit

• Visualisierung: guter Umgang mit großen Datenmengen im 2D und 3D Bereich

• Verarbeitung: halbautomatisierte und effiziente Verarbeitung von Laserscandaten innerhalb des GIS

• GeoMedia Produkte für Planungszwecken

• Ergebnis: für den Ausweisungsprozess von Vorrang-gebieten unter Nutzung von 3D-Daten und den genannten Intergraph Produkten




Beispiel 2: GIS-Energiedatenmanagement

Ergänzung des traditionellen (Liegenschafts-)katasters um energetische Aspekte zu einem Energiekataster.




Smart Energy

• Energiewende als Auslöser

• Intelligente Netze

• Beziehungen zwischen den Erzeugern, Lieferanten, Netzbetreibern und Nutzern werden komplexer.

• Management und Kommunikation rücken in den Vordergrund.

-> Lösung: „Smart Grids“, d.h. neben dem Produkt wird auch Information transportiert und ausgetauscht.




Smart Metering

• „Intelligente Zähler“ liefern aktuelle Verbrauchswerte für Strom und Gas in Echtzeit.

• Seit ca. 2010 auch für Privatkunden

• Übertragungsvorgänge und die damit verbundenen Prozesse, Systemlösungen und Dienste werden unter Smart Metering zusammengefasst.




Smart Home

• Vernetzung von Haustechnik und Haushaltsgeräten

• „Intelligente Geräte“ steuern den Bezug von Strom automatisch.

• Kunde: Tageszeitbezogen „billigen“ Strom einkaufen und Erhöhung der Transparenz.

• Energieversorger: Bessere Ausnutzung der Kraftwerkeinfrastruktur; Zustand des Verbraucherverhaltens und vereinfachte Ablesung der Zähler.




GIS-Energiedatenmanagements (EDM)

• Ergänzung des traditionellen (Liegenschafts-)katasters um energetische Aspekte zu einem Energiekataster.

• Analyse und Visualisierung von raumbezogener Information.

• Verbrauchsdaten sollen aussagekräftig aufbereitet und durch Vergleiche sowie Daten zum energetischen Zustand des Gebäudes erweitert werden.




Pilotprojekt GIS-Energiekataster Langen

Kooperationspartner

• Stadtwerke Langen

• Stadt Langen

• Soluvia GmbH

• FH Frankfurt • Projektarbeit 2013

• Masterarbeit 2013/2014





Workflow:

• Smart Meter

• GIS

• LIVE





Web-Service-Schnittstelle





Anwendung Datenabruf





Datenmodell




Portal (Datensicht auf eine Abfrage)

Portal




Portal (Statusanalyse)

Portal




Portal (Detailprüfung)

Portal




Auswertung

Erste Kennzahlen

• Wochendurchschnitt

• Monatsdurchschnitt

• Tagesverläufe und deren Veränderungen

Analysen für das Liegenschaftsmanagement

• Ampel

• Vergleich mit anderen Gebäuden ähnlicher Bauweise

• Verschneidung mit weiteren GIS-Daten




Nächste Schritte

• Kontinuierliche Auslesung der Smart Meter

• Analyse des Verbraucherverhaltens

• Entwicklung von aussagekräftigen Kennzahlen

• Integration des Workflow-Managers

• Optimierung der grafischen Visualisierung

• Integration zusätzlicher Kennwerte (Baujahr, Art der Dämmung, A/V-Verhältnis, Fenster, etc.)

• Entwicklung und Nutzung von angepassten Tarifen




Ausblick

• Ausdehnung auf die Themen Wärme und Wasser

• Diskussion um den Datenschutz beachten

Quelle: Wikipedia, 2014




Zusammenfassung

Smart Energy

Smart Metering

Smart Home

Energiedatenmangement

Intelligente Zähler Verbrauchsdaten in Echtzeit

Individuelle Tarife




(Quelle: Die Zeit, 2014)




Beispiel 3: 3D-Bebauungsplan

Visualisierung der planerischen Festsetzungen in ein 3D-Darstellung.




Ziel

Visualisierung eines Bebauungsplans bei voller und mittlerer Ausnutzung der planerischen Festsetzungen.

Bplan.pdf




Datengrundlage

• DGM und DOM

• Orthophotos und ALKIS-Daten

• Bebauungsplan „Die Orscheläcker“ in Reinheim im CAD-Format (DWG) und als PDF • Gesamtlfäche: 64.600 m²

• 83 Baugrundstücke, davon 30 bebaut

• durchgehende Einzel- und Doppelhausbebauung

• Überwiegend Wohngebiet (WA)

• GRZ = 0.4, GFZ = 0.8, offene Bauweise (seitlichem Grenzabstand)




Software

• GeoMedia Professional

• GeoMedia Grid

• GeoMedia 3D

• Trimble SketchUp




Bearbeitungsschritte

• Erzeugung eines nDOM = DOM - DGM -> Objekthöhen

• Zuweisung der Objekthöhe zu den bereits bebauten Gebäuden (z.B. Median der Punkte in der Dachfläche)

• Extrusion der bestehenden Gebäude

• Modellierung der Gebäude der unbebauten Grundstücke durch Ausnutzung der Festsetzungen

• Erstellung der Modelle in einer externen Software (z.B. SketchUp, Trimble).

• Export nach GeoMedia über das Austauschformat Collada

• Modellierung weiterer Objekte, z.B. Bäume, Straßen und Garagen




Gebäudetypen

• Ausgehend von den Festlegungen im Bebauungsplan werden vier verschiedene Gebäudetypen festgelegt: • Einzelhaus

• Doppelhaus Typ A (16x11 m)

• Doppelhaus Typ B (22x11 m)

• Doppelhaus (11x8 m)

• Durchschnittliche Bebauung des Baufensters bei Einzelhäusern 80% und bei Doppelhäusern 94% (im folgenden mittlere Auslastung)

• Garagen und Carports (Nebenanlagen, Stellplätze und Garagen) mit 6x7 m und Höhe 2,50




Analysemöglichkeiten

• Schummerungskarten

(Quelle: Köster: 2013)





• Sichtachsen






• Sichtbarkeitsanalysen


Was sehe ich von meinem Badezimmerfenster aus? Sehe ich den Wald oder nur die Carportwand des Nachbarn?





• Ableitung von 3D-Darstellungen (z.B. Rundflüge) • Darstellung des Gesamtgebietes

• Einpassung in das Landschaftsbild

• Zusammenwirken mit der bisherigen Bebauung

Rundflug 1 mittlere

Bebauung

Rundflug 2 volle

Bebauung


C:/Daten/08_Vorträge/03_Intergraph Forum 2014/Orschelaecker_mittlere_Auslastung.avi

C:/Daten/08_Vorträge/03_Intergraph Forum 2014/Orschelaecker_volle_Auslastung.avi




Fazit

• GIS kann mehr als reine Dokumentation

• Mit der Verfügbarkeit von immer mehr flächendeckenden Datenbeständen, gewinnt die Analyse immer größere Bedeutung (Open Data, GDI, INSPIRE)

• Visualisierung im räumlichen Kontext schafft Anschaulichkeit (ein Bild sagt mehr als tausend Worte)

• 3D/4D- und Echtzeitvisualisierung sind die nächsten Treiber (Scanning, mobile Sensorplattformen)

Smart Cities




Abschlussfazit

• GeoMedia-Produktfamilie bietet einen umfangreichen Werkzeugkasten für viele fachliche Fragestellungen

• Workflows lassen sich im Desktop oder Web abbilden

• Kunst ist zu Wissen, was ich mit welchem Produkt machen kann

• „Ein Bild sagt mehr als tausend Worte“




Quellen

• Köster, Lisa: 3D-Visualisierung eines Bebauungsplans, Bachelorarbeit, 2013, FH Frankfurt

• Isenburg, Martin: LAStools - rapid software for LiDAR processing, 2012

• Peukert, Martin: Weiterentwicklung des Energiekatasters für die Stadtwerke Langen, Master Thesis, 2014, FH Frankfurt

• Seuß, Robert, Bock, Sandra: Pilotprojekt 3D-Daten in der Landes- und Regionalplanung, Abschlussbericht, 2012

http://www.landesplanung-hessen.de/wp- content/uploads/2012/07/Abschlussbericht.pdf




Kontakt

Prof. Dr.-Ing. Robert Seuß

Telefon: 069/1533 2358

Email: [email protected]

Fachhochschule Frankfurt a.M.

Nibelungenplatz 1

60318 Frankfurt am Main

Labor für Geoinformation Internet: http://www.fh-frankfurt.de/gis

http://www.fh-frankfurt.de/gis




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