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Due to the steadily growing flood of data, the appropriate use of visualizations for efficient data analysis is as important today as it has never been before. In many application domains, the data flood is based on processes that can be represented by node-link diagrams. Within such a diagram, nodes may represent intermediate results (or products), system states (or snapshots), milestones or real (and possibly georeferenced) objects, while links (edges) can embody transition conditions, transformation processes or real physical connections. Inspired by the engineering sciences application domain and the research project “SinOptiKom: Cross-sectoral optimization of transformation processes in municipal infrastructures in rural areas”, a platform for the analysis of transformation processes has been researched and developed based on a geographic information system (GIS). Caused by the increased amount of available and interesting data, a particular challenge is the simultaneous visualization of several visible attributes within one single diagram instead of using multiple ones. Therefore, two approaches have been developed, which utilize the available space between nodes in a diagram to display additional information.
Motivated by the necessity of appropriate result communication with various stakeholders, a concept for a universal, dashboard-based analysis platform has been developed. This web-based approach is conceptually capable of displaying data from various data sources and has been supplemented by collaboration possibilities such as sharing, annotating and presenting features.
In order to demonstrate the applicability and usability of newly developed applications, visualizations or user interfaces, extensive evaluations with human users are often inevitable. To reduce the complexity and the effort for conducting an evaluation, the browser-based evaluation framework (BREF) has been designed and implemented. Through its universal and flexible character, virtually any visualization or interaction running in the browser can be evaluated with BREF without any additional application (except for a modern web browser) on the target device. BREF has already proved itself in a wide range of application areas during the development and has since grown into a comprehensive evaluation tool.
In urban planning, both measuring and communicating sustainability are among the most recent concerns. Therefore, the primary emphasis of this thesis concerns establishing metrics and visualization techniques in order to deal with indicators of sustainability.
First, this thesis provides a novel approach for measuring and monitoring two indicators of sustainability - urban sprawl and carbon footprints – at the urban neighborhood scale. By designating different sectors of relevant carbon emissions as well as different household categories, this thesis provides detailed information about carbon emissions in order to estimate impacts of daily consumption decisions and travel behavior by household type. Regarding urban sprawl, a novel gridcell-based indicator model is established, based on different dimensions of urban sprawl.
Second, this thesis presents a three-step-based visualization method, addressing predefined requirements for geovisualizations and visualizing those indicator results, introduced above. This surface-visualization combines advantages from both common GIS representation and three-dimensional representation techniques within the field of urban planning, and is assisted by a web-based graphical user interface which allows for accessing the results by the public.
In addition, by focusing on local neighborhoods, this thesis provides an alternative approach in measuring and visualizing both indicators by utilizing a Neighborhood Relation Diagram (NRD), based on weighted Voronoi diagrams. Thus, the user is able to a) utilize original census data, b) compare direct impacts of indicator results on the neighboring cells, and c) compare both indicators of sustainability visually.
In urban planning, sophisticated simulation models are key tools to estimate future population growth for measuring the impact of planning decisions on urban developments and the environment. Simulated population projections usually result in large, macro-scale, multivariate geospatial data sets. Millions of records have to be processed, stored, and visualized to help planners explore and analyze complex population patterns. We introduce a database driven framework for visualizing geospatial multidimensional simulation data based on the output from UrbanSim, a software for the analysis and planning of urban developments. The designed framework is extendable and aims at integrating empirical-stochastic methods and urban simulation models with techniques developed for information visualization and cartography. First, we develop an empirical model for the estimation of residential building types based on demographic household characteristics. The predicted dwelling type information is important for the analysis of future material use, carbon footprint calculations, and for visualizing simultaneously the results of land usage, density, and other significant parameters in 3D space. Our model uses multinomial logistic regression to derive building types at different scales. The estimated regression coefficients are applied to UrbanSim output in order to predict residential building types. The simulation results and the estimated building types are managed in an object-relational geodatabase. From the database, density, building types, and significant demographic variables are visually encoded as scalable, georeferenced 3D geometries and displayed on top of aerial photographs in a Google Earth visual synthesis. The geodatabase can be accessed and the visualization parameters can be chosen through a web-based user interface. The geometries are encoded in KML, Google's markup language, as ready-to-visualize data sets. The goal is to enhance human cognition by displaying abstract representations of multidimensional data sets in a realistic context and thus to support decision making in planning processes.
Durch Modelle werden komplexe Zusammenhänge der Realität vereinfacht beschrieben. Die Frage, wie räumliche Objekte und Beziehungen vereinfacht werden, ist Gegenstand der Geomodellierung. Teil B der vorliegenden Arbeit gibt eine Ein-führung in Modelltypen und Methoden der Geomodellierung in den beiden Anwen-dungsdisziplinen Stadtplanung und Immobilienwirtschaft. Teil C fokussiert auf ein konkretes Anwendungsfeld der Geomodellierung: Behandelt wird die Modellierung von Angebot und Nachfrage sowie von Preisen und Leerständen auf Büroflächen-märkten. Teil D zeigt die Anwendung der Geomodellierung in der Büromarktanalyse anhand einer exemplarischen Geoinformationssystem-gestützten Fallstudie in Stuttgart. Geomodellierung greift dabei sowohl auf die Modellierung geometrischer Daten unter Rückgriff auf Städtebau, Geodäsie und Computergrafik zurück, als auch auf eine in der Tradition von Stadt- und Regionalökonomie stehende quantitative Mo-dellierung von (räumlichen) Ursache-Wirkungs-Beziehungen. Eine zentrale These der Arbeit besteht darin, dass diese beiden Modellierungsansätze sich zunehmend ineinander integrieren. Geoinformationssysteme bilden ein wichtiges Werkzeug zur parallelen Bearbeitung sowohl der graphischen als auch der alphanumerischen Datengrundlagen für Anwendungsfälle. Dabei müssen jedoch aktuelle technische Entwicklungen im geometrischen Bereich (3D-Stadtmodelle, nutzergenerierte Geodaten, Web-GIS), die umfangreiche wissenschaftliche Tradition der räumlichen-quantitativen Modelle von den systemdynamischen Modellen der sechziger Jahren bis zur Stadtsimulation von heute sowie neuere Erkenntnisse im Bereich der räumlichen Ökonometrie berücksichtigt werden. Die Bedeutung dieser Methoden und Werkzeuge der Geomodeliierung wird für verschiedene Anwendungsfelder in Stadtplanung und Immobilienwirtschaft diskutiert. Die Büromarktmodellierung als Anwendungsfeld der Geomodellierung kann sowohl auf planerisch-räumlich geprägte Ansätze zur Bedarfsprognose als auch auf öko-nometrische Ansätze zur dynamischen Modellierung von Büromarktzyklen zurückgreifen. Räumlich-ökonometrisch arbeitet das hedonische Preismodell zur regressionsanalytischen Bestimmung bspw. von Mieten, welches sich auch zur Abschätzung von Leerstandswahrscheinlichkeiten verwenden lässt. Es ist allerdings rein statisch. Um räumliche und dynamische Modelle auch in der Büromarktanalyse anwendbar zu machen, greift die Arbeit nach Darstellung der genannten Ansätze auf die Modelle der Stadtsimulation zurück und überträgt diese auf den Markt für Büroflächen. Die Anwendung der Modelle wird für private und öffentliche Akteure auf dem Büroflächenmarkt diskutiert. Die Anwendung der Modelle erfolgt exemplarisch in einer Fallstudie des Büroflächenmarktes der Stadt Stuttgart. Die Vorteile Stuttgarts liegen in der Verfügbarkeit umfangreicher Mikrodaten (Gebäudebestand, Umzugsdatensample). Zudem ist Stuttgart groß genug, um ein interessanter Büroflächenmarkt zu sein, aber wieder-um angesichts der Branchenstruktur repräsentativ genug, um auch als Vorbilduntersuchung für andere Städte gelten zu können. Als beschreibende Variable für die Schätzgleichungen werden durch den Einsatz des Geoinformationssystems Arc-View Bürogebäude und umziehende Nutzer durch Gebäude-, Lage- und Umfeld-eigenschaften beschrieben. Ein Mehrgleichungs-Marktzyklen-Modell, das hedonische Preismodell, die Übertragung des hedonischen Preismodells auf die Leer-standswahrscheinlichkeit sowie die Mikrosimulation werden abschließend für Stutt-gart ökonometrisch geschätzt und die Ergebnisse diskutiert.