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Geodateninfrastrukturen als Datenvehikel für ein ‚Urban Mining Kataster‘

Schnitzer, Benjamin Christopher (2022)
Geodateninfrastrukturen als Datenvehikel für ein ‚Urban Mining Kataster‘.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00021206
Ph.D. Thesis, Primary publication, Publisher's Version

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Geodateninfrastrukturen als Datenvehikel für ein ‚Urban Mining Kataster‘
Language: German
Referees: Linke, Prof. Dr. Hans-Joachim ; Seuss, Prof. Dr. Robert
Date: 2022
Place of Publication: Darmstadt
Collation: v, 206, 34 Seiten
Date of oral examination: 17 March 2022
DOI: 10.26083/tuprints-00021206
Abstract:

- Mehrwerte durch INSPIRE, GDI und OpenData - Die vorliegende Arbeit stellt einen Ansatz zur interdisziplinären Verknüpfung verschiedener Forschungsthemen dar. Im Gesamtrahmen des Nachhaltigkeitsdiskurses, mit übergeordneten Themenfeldern wie dem Klimawandel und der Ressourcenknappheit, arbeiten unterschiedliche Fachdisziplinen an Lösungsmöglichkeiten um die teils tiefgreifenden technologischen, ökonomischen, ökologischen und sozialen Veränderungen zukunftsfähig und nachhaltig zu gestalten. Im Bereich der Ressourcenwirtschaft sind Ansätze zur Wiederverwendung von Rohstoffen, um ein Beispiel zu nennen, bereits etablierte Mechanismen, im Bereich der Bauwirtschaft sind Optimierungen im Rückbau und der Wiederverwendung von Baumaterialien keine Randerscheinung und letztendlich ist die Modellierung und Erfassung von Gebäudeinformationen auf unterschiedlichen Skalenebenen schon lange eine Kernaufgabe der Geodäsie bzw. neuerdings der Geomatik. Der Forschungsgegenstand ‚Urban Mining und Geodateninfrastrukturen‘ bringt naturgemäß eine Vielschichtigkeit an Themen mit sich. Diese werden in einer einführenden Analyse dargestellt und umfassend beschrieben. Darauf aufbauend zeigt die Arbeit mögliche Umsetzungen und fasst deren Anforderungen sowie Probleme, mit dem Fokus auf benötige Geodaten und deren Detaillierungsgrade (geometrisch und semantisch) zusammen. Im besonderen Fokus steht dabei die Anwendbarkeit von auf EU-Ebene standardisierten und harmonisierten Geodatenmodellen (INSPIRE).

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

The present work represents an approach to the interdisciplinary linking of different research topics. Within the overall framework of the sustainability discourse, with overarching topics such as climate change and resource scarcity, various disciplines are working on possible solutions to make the sometimes far-reaching technological, economic, ecological and social changes sustainable for the future. In the field of resource management, approaches to the reuse of raw materials, to name one example, are already established mechanisms; in the field of construction, optimizations in deconstruction and the reuse of building materials are not a marginal phenomenon; and finally, the modeling and recording of building information on different scale levels has long been a core task of geodesy and, more recently, geomatics. The research topic of 'Urban Mining and Spatial Data Infrastructures' naturally brings with it a complexity of issues. These are presented and comprehensively described in an introductory analysis. Based on this, the thesis shows possible implementations and summarizes their requirements as well as problems, with a focus on required spatial data and their levels of detail (geometric and semantic). Special focus is put on the applicability of standardized and harmonized spatial data models (INSPIRE) at EU level.

English
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-212064
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences > Institute of Geodesy
13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences > Institute of Geodesy > Land Management
Date Deposited: 21 Jun 2022 12:06
Last Modified: 05 Aug 2022 13:44
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/21206
PPN: 496568655
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