{"id":53446,"date":"2026-10-23T12:52:44","date_gmt":"2026-10-23T10:52:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dbu.de\/promotionsstipendium\/06000-577\/"},"modified":"2026-10-23T12:52:44","modified_gmt":"2026-10-23T10:52:44","slug":"06000-577","status":"publish","type":"promotionsstipendium","link":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/promotionsstipendium\/06000-577\/","title":{"rendered":"Integration von H\u00c3\u00b6heninformation in digitale Situationsmodelle am Beispiel der Flie\u00c3\u0178gew\u00c3\u00a4sserplanung"},"content":{"rendered":"<p>Integration von H\u00f6heninformation in Digitale Situationsmodelle<\/p>\n<p>Autorreferat: Beim gegenw\u00c3\u00a4rtigen Stand der Entwicklung der Geobasisdaten in ATKIS werden die objektstrukturierten Vektordaten der Digitalen Situationsmodelle (DSM) in den Objektbereichen 2000-5000 und 7000 rein zweidimensional modelliert. Es herrscht eine konzeptionelle Trennung der DSM von der H\u00c3\u00b6heninformation, die zur Beschreibung der Gel\u00c3\u00a4ndeoberfl\u00c3\u00a4chenform in ATKIS im Objektbereich 6000 durch Digitale Gel\u00c3\u00a4ndemodelle (DGM) und zus\u00c3\u00a4tzliche Information modelliert wird. Daraus ergeben sich Defizite, wenn DSM-Objekte in Kombination mit H\u00c3\u00b6heninformation analysiert werden sollen (z. B. von \u00c3\u0153berflutungen betroffene Objekte bestimmen). Ziel der Arbeit ist es, einen Beitrag zur objektstrukturierten 2.5D-Modellierung von Geobasisdaten zu erarbeiten. Dabei werden im Wesentlichen zwei Ans\u00c3\u00a4tze untersucht. Der erste Ansatz basiert auf der Verkn\u00c3\u00bcpfung von fl\u00c3\u00a4chenhaften Objekten mit mathematischen Funktionen. Aufgrund der Verwendung von bivariaten Fl\u00c3\u00a4chenpolynomen werden die Objekte als Polynomfl\u00c3\u00a4chenobjekte (PFO) bezeichnet. Sie k\u00c3\u00b6nnen als Verallgemeinerung der heute \u00c3\u00bcblichen H\u00c3\u00b6henschichtobjekte aufgefasst werden, bei denen fl\u00c3\u00a4chenhafte Objekte mit einer konstanten H\u00c3\u00b6he, d. h. einem Polynom vom Grad Null, versehen werden. Durch eine sich anschlie\u00c3\u0178ende Verschneidung wird Landschaftsobjekten bzw. Teilobjekten eine konstante H\u00c3\u00b6he zugewiesen. Zur Modellierung des Reliefs mit PFO m\u00c3\u00bcssen diese geometrisch gebildet sowie ihre Polynomgrade festgelegt und die Koeffizienten der Polynome berechnet werden. Verfahren aus der Geomorphologie und der Hydrologie erweisen sich zum Zweck der Tessellation der Ebene in disjunkte Objekte f\u00c3\u00bcr PFO als nicht geeignet. Daher wird ein neues Verfahren entwickelt, das nach dem Prinzip der Gebietsvergr\u00c3\u00b6\u00c3\u0178erung (region growing) unter Einsatz von Ausgleichungs- bzw. Approximationsverfahren PFO aus DGM extrahiert. Damit kann das Relief mit einer absoluten Genauigkeit im Meterbereich und mit einer mittleren Genauigkeit von besser als 1 Meter approximiert werden. Als Testdaten wurden DGM5-Daten der Genauigkeitsstufe 2 (1 m) verwendet. Das zweite behandelte Verfahren basiert auf Triangulationen (triangulated irregular networks, TIN) und wird in der Fachliteratur auch unter dem Stichwort der Simplizialen Komplexe beschrieben. Existierende Vorgehensweisen der Integration von DGM-TIN und DSM werden hinsichtlich ihrer algorithmischen Effizienz und der morphologischen Qualit\u00c3\u00a4t der Ergebnisse untersucht. Es wird ein neues Verfahren entwickelt, das gegen\u00c3\u00bcber den bestehenden alle geometrischen Kombinationsm\u00c3\u00b6glichkeiten der Eingangsdatens\u00c3\u00a4tze explizit ber\u00c3\u00bccksichtigt und dar\u00c3\u00bcber hinaus durch konsequente Nutzung vorhandener Topologien effizienter arbeitet. Der Ansatz f\u00c3\u00bchrt, wie auch andere Methoden, zu redundanten Daten im Ergebnis. Daher wird das Datenmodell mit minimaler Anzahl von Knoten sowie ein Algorithmus zur Berechnung desselben entwickelt. Aspekte der geometrischen Modellvereinfachung werden behandelt. Eine vergleichende Beurteilung der zwei diskutierten Vorgehensweisen zeigt, dass der Ansatz mit TIN gegen\u00c3\u00bcber dem mit PFO Vorteile aufweist. Er ist weniger aufwendig in seiner Berechnung, im Gegensatz zu PFO kein approximierendes Verfahren bzw. bei Modellvereinfachungen von der Qualit\u00c3\u00a4t her gut steuerbar und f\u00c3\u00bcgt sich besser in bestehende Ans\u00c3\u00a4tze der Erfassung, Verwaltung, Analyse und Pr\u00c3\u00a4sentation von Geodaten ein. Mit dem integrierten TIN sind Anwender in der Lage, raumbezogene Indexe, welche die H\u00c3\u00b6he miteinbeziehen, f\u00c3\u00bcr Landschaftsobjekte zu erstellen und eine morphologisch qualitativ hochwertige objektstrukturierte 2.5D-Modellierung der Landschaft zu erzielen. Ebenso sind auf einfache Art parzellenscharfe landschaftsobjektbasierte (geomorphologische) Analysen hoher Qualit\u00c3\u00a4t durchf\u00c3\u00bchrbar. Die Dissertation erscheint in der Reihe der<\/p>\n<p>Wissenschaftlichen Arbeiten der Fachrichtung Vermessungswesen der Universit\u00c3\u00a4t Hannover unter der Nr. 244<\/p>\n<p>sowie bei der Deutschen Geod\u00c3\u00a4tischen Kommission bei der Bayerischen Akademie der Wissenschaften, Reihe C, Heft Nr. 546.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Integration von H\u00f6heninformation in Digitale Situationsmodelle Autorreferat: Beim gegenw\u00c3\u00a4rtigen Stand der Entwicklung der Geobasisdaten in ATKIS werden die objektstrukturierten Vektordaten der Digitalen Situationsmodelle (DSM) in den Objektbereichen 2000-5000 und 7000 rein zweidimensional modelliert. 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