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Datenanalyse zu potentiellen Unterschieden im Trinkwasserbedarf verschiedener Siedlungsgebiete anhand siedlungsstruktureller Kennzahlen unter Verwendung eines automatisierten FME (Feature Manipulation Engine)-Prozesses

Kip, Frederik S. (2021)
Datenanalyse zu potentiellen Unterschieden im Trinkwasserbedarf verschiedener Siedlungsgebiete anhand siedlungsstruktureller Kennzahlen unter Verwendung eines automatisierten FME (Feature Manipulation Engine)-Prozesses.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00009063
Master Thesis, Primary publication, Publisher's Version

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Item Type: Master Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Datenanalyse zu potentiellen Unterschieden im Trinkwasserbedarf verschiedener Siedlungsgebiete anhand siedlungsstruktureller Kennzahlen unter Verwendung eines automatisierten FME (Feature Manipulation Engine)-Prozesses
Language: German
Referees: Urban, Prof. Dr. Wilhelm ; Sonnenburg, Dr.-Ing. Alexander
Date: 2021
Place of Publication: Darmstadt
Collation: vi, 129 Seiten
Date of oral examination: 20 March 2018
DOI: 10.26083/tuprints-00009063
Abstract:

Für die Erstellung von exakten Trinkwasserbedarfsprognosen für einzelne Siedlungsgebiete wird eine Methode entwickelt, mit Hilfe von frei verfügbaren Daten statistische Zusammenhänge zwischen Bevölkerungsdichten und siedlungsstrukturellen Kennzahlen zu identifizieren. Mit Hilfe einer speziellen Konvertierungs- und Transformationssoftware wird eine Möglichkeit zur automatisierten Verarbeitung von im Bundesland Nordrhein-Westfalen frei verfügbaren Geodaten, wie z.B. 3D-Gebäude-, Kataster- und Zensusdaten geschaffen. Durch die EU-weite Normung dieser Daten ist diese Automatisierung auf andere Regionen übertragbar. Die siedlungsstrukturellen Kennzahlen, wie die Grundflächenzahl, die Geschossflächenzahl oder auch Kompaktheit, werden aus 3D-Gebäudedaten und Katasterdaten berechnet und in den Datensätzen für einzelne Flurstücke gespeichert. Zensusdaten werden auf einzelne Flurstücke interpoliert. Aus den Daten werden durch eine Clusteranalyse Gruppen gebildet, deren Mitglieder sich in ihren Eigenschaften stark ähneln, gegen andere Gruppen stark abgegrenzt sind. So lassen sich durch ein Geoinformationssytem Versorgungsgebiete identifizieren, bei denen ein mittlerer Wasserbedarf die geringste Abweichung von den Einzelverbräuchen darstellt.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

For the creation of exact drinking water demand forecasts for individual settlement areas, a method is being developed that uses freely available data to identify statistical relationships between population densities and structural indicators. With the help of special conversion and transformation software, a possibility is created for the automated processing of geodata freely available in Nordrhein-Westfalen, such as 3D building, cadastral and census data. Thanks to the EU-wide standardization of this data, this automation can be transferred to other regions. The settlement structural indicators, such as the area number, the floor area number or compactness, are calculated from 3D building data and cadastral data and stored in the data records for individual parcels. Census data are interpolated for individual parcels. Using a cluster analysis, groups are formed from the data, the members of which are very similar in terms of their properties, and are very different from other groups. A geographic information system can be used to identify supply areas in which an average water requirement represents the smallest deviation from the individual consumption.

English
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-90634
Classification DDC: 000 Generalities, computers, information > 004 Computer science
300 Social sciences > 310 General statistics
500 Science and mathematics > 520 Astronomy, cartography
500 Science and mathematics > 550 Earth sciences and geology
600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences > Institute IWAR > Water Supply and Groundwater Protection
Date Deposited: 22 Jun 2021 12:33
Last Modified: 22 Jun 2021 12:33
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/9063
PPN: 483225967
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