Ausgabe 01/2012 - infas GEOdaten

STORY
Dazu dient zum einen die eigene
exklusive „Schober Hausbewertung“.
Sie steht für eine systematische bundesweite
Einzelhausbegehung, welche
ca. 20 Millionen Gebäude vor Ort nach
neun Kriterien Haus für Haus bewertet.
Diese durch Sichtung gewonne -
nen Kriterien umfassen sowohl ge -
bäude spezifische als auch umgebungsbezogene
Merkmale, wie z. B.
die Wohngegend und die Straßencharakteristik.
Zum anderen – und diese Kombination
ist neu – werden die vorhande -
nen Begehungsdaten durch Verk nüpfung
mit hochgenauen amtlichen Ge -
bäude grundrissen validiert und hoch
ausdifferenziert. Diese Daten bestechen
durch ihre Aktualität und den hohen
geometrischen Detaillierungsgrad.
Genau letztere Komponente liefert die
essentiellen Parameter, um eine höhere
Differenzierung der bestehenden
Gebäudetypen zu gewinnen.
Dies geschieht dadurch, dass
Begehungsdaten und amtliche Gebäudeumrisse
sowie weitere wohn -
verhältnisrelevante Daten mit ein -
ander verknüpft werden. Aus den
Gebäudeumrissen werden durch
räumliche Analysen für jedes spezi -
fische Gebäude und seine Umgebung
geometrische Merkmale wie z. B.
Gebäudefläche, Bebauungsdichte,
Bauwerkkomplexität und Entfernungs
parameter abgeleitet. Die
Begehungsdaten bieten neben dem
bestehenden Gebäudetyp auch charakteristische
Informationen zu Alter,
Bauweise, Gestaltung, etc. Außerdem
hat infas geodaten den exklusiven
Zugriff auf eine deutschlandweit umfassende
Firmendatenbank, die für die
Typisierung aller gewerblich genutz -
ten Objekte detaillierte Informationen
beinhaltet. In die neuen Gebäu -
debasistypen fließen schließlich
Informationen aus allen genannten
Quellen ein. Handelt es sich beispielsweise
bei einem Gebäude gemäß
Begehungsdaten um ein Mehrfamilienhaus,
so liefern die Merkmale
aus dem amtlichen Gebäudeumrisse-
Datensatz Informa tionen darüber,
ob dieses Objekt in geschlossener
Bauweise, in Zeile oder freistehend
vorliegt. Das Alter wie auch der
Komplexitätsfaktor, welcher ein Maß
für die Individualität der Baustruktur
eines Gebäudes ist, ermöglichen eine
weitere Differenzierung. Schließlich
kann mit den Firmendaten bestimmt
werden, ob das Gebäude gewerblich
genutzt wird und welcher Art die
gewerbliche Nutzung ist.
Im Ergebnis liefert die Verknüpfung
einer Vielzahl von Merkmalen aus
unabhängigen Datenquellen einzelhausbezogen
hochdifferenzierte Ge -
bäu debasistypen.
Im nächsten Schritt werden die
so gewonnenen Gebäudebasistypen
auch in den Raum übertragen, sodass
Siedlungen gleichen Baustils zusammengefasst
und als Nachbarschaften
durch ein umgebenes Polygon abgebildet
werden. Eine solche Gruppierung
gleicher Siedlungstypen wurde im
Rahmen eines Prototyps zunächst
für den vereinfachten Datensatz
„Wohnen“, „Gewerbe“ und „unbebaut“
getestet. Das Resultat übertraf alle
Erwartungen. Es entstand das Produkt
eines Gewerbelayers mit den folgenden
Charakteristika:
• Gewerbeareale flächenhaft und
kompakt erfasst
• lagegenau (Abweichungen < 50m)
• deutschlandweiter Datensatz
• vollständig
• Gewerbeflächen mit einer Mindestdimension
müssen erfasst werden
• Differenzierung der Gewerbeflächen
durch Attribute
• vorherrschender Branchentyp
• Anzahl Firmen pro Gewerbegebiet
• Ø Betriebsgröße pro Gewerbe -
gebiet
• Σ Mitarbeiter pro Gewerbegebiet
Darstellung der Bebauungsstruktur am Beispiel Wesseling:
Rot = Gewerbegebiet, Gelb = Wohngebiet
18 Geomarketing-Journal . Das Magazin für Markt und Raum . 1/2012