zfv 2/2012

zfv 2/2012
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Zusammenfassung

Das Geoportal.DE eröffnet den Blick auf die Inhalte der Geodateninfrastruktur Deutschland (GDI-DE). Dabei greift es auf verschiedene Dienste der GDI-DE zurück. Es bietet die Möglichkeit einer performanten Suche im Geodatenkatalog-DE und damit die Recherche in rund 80.000 dezentral gepflegten Metadatensätzen der öffentlichen Verwaltung. Viele dort beschriebene Geodatensätze können als Kartendienst per Klick im Kartenviewer betrachtet werden. Der Kartenviewer bietet drei auf den amtlichen Geobasisdaten der Vermessungsverwaltungen der Länder basierende Hintergrundkarten an: den WebAtlasDE (Farbig, Graustufen) und digitale Orthophotos. Das Angebot wird abgerundet durch eine Ortssuche und thematische Karten mit bundesweiter Abdeckung. Dieser Beitrag stellt die Architektur des Portals vor und geht auf die eingebundenen Dienste ein.

Zusammenfassung

In den letzten Jahren hat sich der Geodatenmarkt bewegt. Nach einer Periode starker Betonung des Schutzes des Urhebers und des Datenbankherstellers trat die Informationsfreiheit der Nutzer in den Mittelpunkt des Interesses. Durch neue Technologien in der Fernerkundung und Produkte wie Luftbilder mit einer Bodenauflösung von zehn Zentimetern oder besser sehen die Datenschutzbeauftragten zunehmend das Persönlichkeitsrecht bedroht. Der Verfasser geht der Frage nach, ob Geodaten personenbezogene Daten sind und muss dies nach der derzeitigen Rechtslage in Deutschland für standortbezogene Geodaten bejahen. Diese Rechtslage ist für Unternehmen und Nutzer von Geodaten unbefriedigend. Deshalb schlägt der Verfasser eine eindeutige Lösung vor: Geodaten müssen aus dem Schutzbereich der Datenschutzgesetze herausgenommen werden. Eine Verbindung von Geodaten mit Angaben zu persönlichen Verhältnissen einer natürlichen Person soll dagegen grundsätzlich nur mit Zustimmung des Betroffenen zulässig sein.

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Der Einsatz von Geoinformationssystemen (GIS) für eine heterogene, meist fachfremde Anwenderschaft erfordert eine gezielte Nutzerorientierung. Akzeptanz ist dabei der Schlüssel für den Erfolg eines GIS für Jedermann. Ein erfolgreiches Beispiel hierfür ist die Informations- und Vermarktungsplattform PHOENIX See (www.wohnen-am-phoenixsee.de). Ein besonderes Augenmerk liegt dabei im Folgenden auf den einzelnen Projektschritten, welche den Einsatz eines hochkomplexen GIS in GIS-fremden Bereichen, von der Vermarktung über die repräsentative Außendarstellung bis hin zur gesellschaftspolitischen Kommunikation möglich gemacht haben. Die einzelnen thematischen Exkurse unterstützen die Aussagen des Artikels durch fachliche Textpassagen.

Zusammenfassung

Sowohl Boomphasen mit starken Preisanstiegen als auch Rezessionsphasen mit massiven Wertverlusten führen zu schwierigen Marktverhältnissen für die Ermittlung von Verkehrswerten für Immobilien. Während im ersten Fall vor allem die Vergleichbarkeit und Vertrauenswürdigkeit der Transaktionsdaten problematisch wird, liegt die Schwierigkeit im zweiten Fall im Mangel an Vergleichsdaten durch sehr geringe Transaktionsvolumina. Vor diesem Hintergrund werden verschiedene Aspekte der Preisbildung in den unterschiedlichen Immobilienmarktzyklen und ihre Bedeutung für die Immobilienwertermittlung dargestellt.

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Die Immobilienbewertung steht immer wieder im Fokus. Verstärkt werden zuverlässige und überprüfbare Verkehrswerte gefordert. Dies ist derzeit nur in Lagen mit hinreichenden Fällen möglich, in denen das Vergleichswertverfahren in Form einer Regressionsanalyse verwendet wird. Eine Verbesserung des Ergebnisses und eine belastbarere Aussagekraft erhält das Ergebnis durch die Integration von Expertenwissen – dem gutachterlichen Sachverstand. Dieser ist in der Regressionsanalyse auf die Aufstellung des Modells beschränkt. Ein Bayesischer Ansatz ermöglicht die Integration von Expertenwissen in die Regressionsanalyse. Das Expertenwissen wird als a priori Information modelliert, während die Kauffälle in einer sogenannten Likelihood-Funktion zusammengefasst werden. Über das Bayes-Theorem werden das Expertenwissen und die Daten zusammenführt. Ergebnis ist die a posteriori Information: Regressionskoeffizienten, Konfidenzintervalle u.ä. stehen in verbesserter Form zur Verfügung.
[Siehe auch zfv 2/2012, 137. Jg., S. 103–113]

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Zur Integration von aus Interviews gewonnenem Expertenwissen wird eine Bayesische Methode für die Wertermittlung adaptiert. Hintergrund dieses Ansatzes ist die Idee, Sachverstand in datengetriebene Modelle zu integrieren. Das Expertenwissen der Sachverständigen kann als sehr gut eingestuft werden, wird aber in der Regressionsanalyse nur für die Erstellung des Modells – also für die Auswahl der Einflussgrößen, die Selektion der zu verwendenden Fälle und die Definition des funktionalen Zusammenhangs zwischen Daten und Parameter eingesetzt. Der technische Teil der Regressionsanalyse selbst wird in der Regel rein automatisiert durchgerechnet. In diesem Ansatz wird Expertenwissen in einem Experiment gewonnen. Die Sachverständigen schätzen den Verkehrswert von Objekten und den Einfluss von Variationen der Einflussgrößen auf den Verkehrswert ein. Diese Informationen werden als a priori Dichtefunktion modelliert und mit den Daten in Form einer Likelihood-Funktion in eine Posteriori-Dichtefunktion überführt. Hieraus ergeben sich präzisere Regressionskoeffizienten und sicherere Konfidenzintervalle. In einer Evaluation kann dargelegt werden, dass sich größtenteils bessere Schätzungen für die Zielgröße mit dem Bayesischen Ansatz erreichen lassen.
[Siehe auch zfv 2/2012, 137. Jg., S. 93–102]

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Im folgenden Beitrag wird die Genauigkeit optischer Indoor-Positionierungssysteme in Abhängigkeit von Bildmessdaten analysiert und die Umsetzung automatisierter Klassifikations- und Detektionsverfahren für ein mobiles, bildbasiertes Indoor Positionierungssystem, realisiert durch eine Handykamera, vorgestellt. Die Positionsbestimmung erfolgt in diesem Fall anhand einer Einzelbildaufnahme, welche die Projektion eines Objektes mit vier Referenzpunkten enthält. Die Referenzpunkte besitzen dabei bekannte Objektkoordinaten. Um die Position der Kamera relativ zum Objekt zu erhalten, muss das Objekt zuerst detektiert und klassifiziert werden. Danach müssen die Bildkoordinaten extrahiert werden, um anschließend den räumlichen Rückwärtsschnitt zur Positionsbestimmung anwenden zu können. Wenn ein Objekt korrekt klassifiziert wird, hängt die Qualität der Position zu einem großen Teil von der Genauigkeit der extrahierten Bildkoordinaten und des verwendeten Algorithmus zur Lösung des Rückwärtsschnitts ab. Daher werden drei Ansätze zur Bestimmung des räumlichen Rückwärtsschnitts verglichen und zwei Verfahren zur Klassifikation georeferenzierter Türen und die Extraktion der Bildkoordinaten der Türeckpunkte vorgestellt. Anhand statistischer Untersuchungen werden die beiden Klassifikationsverfahren bezüglich ihrer Robustheit miteinander verglichen und die Genauigkeit der Extraktion der Bildkoordinaten aufgezeigt.

Zusammenfassung

Eine zielgerichtete Landnutzung ist für die zukünftige Entwicklung ländlicher Räume unabdingbar. Die demografische Entwicklung und die Schaffung gleichwertiger Lebensverhältnisse sind große Herausforderungen für die ländlichen Räume. Mit der komplexen Anwendung der Instrumente der Landentwicklung, einer koordinierten Förderpolitik von EU, Bund und Ländern auf der Grundlage gemeindlicher Entwicklungskonzepte werden Lösungsansätze vorgestellt. Hierbei wird deutlich, dass es der Stärkung der regionalen und gemeindlichen Entwicklung, eines ressortübergreifenden Handelns und vor allem einer größeren Selbstverantwortung und aktiven Mitwirkung der Bürger bedarf.
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