Karlsruher Geowissenscha� liche Schri� en

Reihe B · Band 9

Geomatik aktuell 2016

Seminar zum Thema:

Geodaten in der Cloud?

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KGS B 9

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KarlSruher GeowiSSenSchaftliche Schriftenreihe B: Vermessungswesen und Photogrammetrie

Band 9

herausgegeben von Bernhard Bürg, Klaus Dürrschnabel, Peter freckmann, Detlef Günther-Diringer, reiner Jäger,

ulrike Klein, tilman Müller, heinz Saler, Gertrud Schaab, rainer Schwäble, Mark Vetter

hochschule Karlsruhe – technik und wirtschaft fakultät für informationsmanagement und Medien

Karlsruhe

2016

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Geomatik aktuell 2016»Geodaten in der cloud?«

von

Bastian ellmenreich, Martin Grünheid, thomas heimhalt, Klaus Manny, reiner Jäger, Matthias Jöst,

alexandru nichersu & Jochen wendel, Jens uwe Pipka, frederik ramm,

Markus reutemann & Sarah fritz, andreas walter

hochschule Karlsruhe – technik und wirtschaft fakultät für informationsmanagement und Medien

Karlsruhe

2016

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Druck und weiterverarbeitung: heinz w. holler Druck und Verlag Gmbh Killisfeldstraße 51 76227 Karlsruhe tel. 0721 / 94049-0 ·fax -99 e-Mail info@holler-druck.de www. holler-druck.de

Produktion und Vertrieb: hochschule Karlsruhe – technik und wirtschaft fakultät für informationsmanagement und Medien Moltkestraße 30 D-76133 Karlsruhe tel. 0721 / 925-2911,-2590 und -2595

iSBn 978-3-89063-108-0

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inhaltSVerzeichniS

Vorwort Geodaten in der cloud? ........................................................................................ 7

Datenschutz und -sicherheit in der Cloud rechtsfragen bei Geodaten in der cloud .............................................................. 9

Datenschutz in der Cloud cloud computing – Mehr als nur eine wolke .................................................... 11

OpenStreetMap-Daten im Web Die Daten sind frei – aber wo? ........................................................................... 17

Erprobung cloudbasierter GIS-Lösungen im Umwelt informationssystem Baden-Württemberg ......................................... 25

Meine Daten in der Cloud – Bing Maps ganz individuell flexible Datenintegration in Bing Maps mit der Geocockpit-toolbox ............. 31

Nahtlose Out-/Indoornavigation für Personen, Fahrzeuge und Güter Status Quo und Potenziale .................................................................................. 35

Car Services und Mobility Management in der Cloud NutzungflexiblerSoftwarearchitekturenzurPilotierunginnovativerServices .... 39

Smart Farming – Cloud-basiertes voll automatisiertes Fahren bei John Deere .. 47

Open-source solutions for 3D geodata visualization web services ............... 53

Stuttgart3D im Web Vom cityGMl-Stadtmodell zum webGl-basierten auskunftssystem im internet .. 61

GIS meets CAD ortsbasierte Dienste in Gebäuden und für Gebäude .......................................... 67

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Geodaten in der Cloud?Die it-cloud ist ein Segen, sie erleichtert uns so sehr unsere tägliche arbeit. unsere arbeitswelt ist sehr mobil geworden und wird immer mobiler. Das gilt insbesondere für Kolleginnen und Kollegen, die in der Geowelt fachlich und räumlich unterwegs sind. Der berühmte „raumwiderstand“ – wie dies in der Geographie formuliert wurde – wird auch bezüglich der Datenverfügbarkeit immer geringer. nicht nur die neue arbeitswelt, auch die klassischen und die künftigen expertinnen und experten aus dem Geoinforma-tionsbereich, wir alle, werden in der arbeitswelt immer mobiler! und das ist gut so, denn die wirtschaft und die realität in den Behörden verlangt dies, alle (oder viele) (Geo)-informationen immer oder so gut wie immer parat zu haben! wir können uns diesen he-rausforderungen stellen und wir werden dies tun! wir tun in ausbildung und forschung das, was die wirtschaft erfordert, das ist unsere aufgabe als hochschullehrerinnen und -lehrer, einmal mehr an einer university of applied Sciences, einer hochschule für ange-wandte wissenschaften.

Dennoch haben Sie sich vielleicht die frage gestellt, warum wir – fast skeptisch – ein fragezeichen hinter den titel des Seminars gesetzt haben? Geodaten in der cloud – fra-gezeichen?

Ja, ganz bewusst! und wir haben im Kollegium wegen eines Satzzeichens lange disku-tiert! Ganz bewusst, wollten wir uns absetzten, gegenüber ähnlichen Veranstaltungen zu dem thema in den letzten wochen und Monaten an anderen hochschulen und instituti-onen. wir wollen nicht unkritisch aufspringen auf den zug des La PLace‘ schen Dämon mit seiner „normativen Kraft des faktischem“. Dies entspricht nicht einer wissenschaft-lich-kritischen Kultur einer hochschule, schon gar nicht der hSKa. Bei aller notwen-digkeit, wirtschaftlichen und technologischen entwicklungen als hochschule für technik und wirtschaft Vorschub zu leisten, erlauben wir es uns, ein fragezeichen zu setzten! wir fragen, ist es der richtige weg, der hier eingeschlagen wurde? welche leitplanken benö-tigtdieserWeg,damitetwaigeUnfälleseltensindodermöglichstglimpflichausgehen?ist es richtig, dass wir in zukunft auch amtliche Geodaten in der cloud bereitstellen? ist es richtig, dass wir Geodaten mit personenbezogener Datenschutzrelevanz verfügbar bereitstellen?

wir werden in diesem Band natürlich nicht alle diese fragen beantworten können, aber wir hoffen, dass wir einen Beitrag zur Diskussion zum thema leisten können.

Die Veranstalter wünschen ihnen viel freude beim lesen!

Stellvertretend,

Prof. Dr. Mark Vetter organisationsteam Geomatik aktuell 2016 Karlsruhe university of applied Sciences

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thoMaS heiMhalt – DatenSchutz perfect Gbr, Karlsruhe

Datenschutz und -sicherheit in der CloudRechtsfragen bei Geodaten in der CloudGerade durch facebook, whatsapp und co. wurde das Thema Datenschutz und Daten-sicherheitindenvergangenenMonatenimmerhäufigerindenMedienerwähnt.Nichtimmer ganz „freiwillig“, denn die Menschen waren zwischenzeitlich aufmerksam ge-worden und verlangten allgemein nach mehr informationen, nach mehr Details. oft war dann bezogen auf wirtschaftsunternehmen, Behörden, … in den Medien die rede von Daten, die gehackt wurden, von Daten die „einfach so“ verloren gingen, von Daten, die durch apps gesammelt und zweckentfremdet verwendet wurden. auch wurde darüber berichtet, wie mit Daten und den damit verbundenen werbemaßnahmen umsätze erzielt werden können.

Beispiele die mit entsprechendem hintergrund-wissen erkennen lassen, wie wichtig es ist, diese Daten zu schützen.

Bei den oben genannten Daten handelt es sich konkret um personenbezogene Daten, also um Daten, die zu einer ganz bestimmten Person gehören. und diese Person gilt es davor zu schützen, dass mit ihren personenbezogenen Daten unbefugtes geschieht.

Die Rolle des BundesdatenschutzgesetzesDieser Schutz kann bzw. soll erreicht werden durch die gesetzeskonforme anwendung des Bundesdatenschutzgesetzes (BDSG) – sowie durch die anwendung weiterer Gesetze mit entsprechendem textinhalt. Das BDSG zeigt auf, dass sein zweck ist, den Einzelnen davor zu schützen, dass er durch den umgang mit seinen personenbezogenen Daten in seinem Persönlichkeitsrecht beeinträchtigt wird. Personenbezogene Daten sind dabei einzelangaben über persönliche oder sachliche Verhältnisse einer bestimmten oder be-stimmbaren natürlichen Person.

Das BDSG gilt für die erhebung, Verarbeitung und nutzung personenbezogener Daten in der im Gesetz aufgeführten form und ist anzuwenden u.a. durch öffentliche Stellen des Bundes und der länder sowie durch nicht-öffentliche Stellen wie z.B. unternehmen.

im Gesetz wird auch aufgezeigt, dass die Datenerhebung, -verarbeitung und -nutzung nur unter ganz bestimmten Voraussetzungen zulässig ist und, dass die personenbezoge-nen Daten idealerweise bei der Person zu erheben sind, zu der sie gehören. nur mit ihrer einwilligung darf mit den erhobenen personenbezogenen Daten dann etwas zuvor Be-stimmtes getan werden.

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Die hier nur kurz skizzierten Vorgaben des BDSG stellen einen auszug aus den insgesamt 48 Paragrafen dar. um mit nachdruck auf deren anwendung und umsetzung des BDSG hinzuwirken, gibt es Bußgeldvorschriften die aufzeigen, dass dann, wenn vorsätzlich oder fahrlässig gegen die Vorgaben des BDSG verstoßen wird, das Bußgeld z.B. zwi-schen 50.000 € und 300.000 € liegen kann. erweitert werden die Bußgeldvorschriften durch ergänzende Strafvorschriften – unter bestimmten umständen kann z.B. eine frei-heitsstrafe von bis zu zwei Jahren verhängt werden.

Das Gesetz und die Cloudtrotz der letztgenannten Vorschriften gibt es immer wieder Menschen, unternehmen, letztendlich Unbefugte, die mit personenbezogenen Daten das tun, was sie wollen. Sie haben ihren Vorteil bei der erhebung, Verarbeitung und nutzung der Daten im focus undorientierensichhäufignichtdaran,wasdiePerson,zuderdieDatengehören,ihnentatsächlich genehmigt hat.

Diese nicht genehmigte erhebung, Verarbeitung und nutzung wird immer mehr dadurch erleichtert, dass personenbezogene Daten heute nicht mehr ausschließlich z.B. im unter-nehmen vorhanden sind, sondern gerne nach „außen“ gegeben werden – nach „außen“ in die cloud.

was dort dann mit den personenbezogenen Daten geschieht, ist teilweise nicht mehr op-timal nachvollziehbar, da die Vorgänge beim Cloud-Anbieter oft nicht transparent, nicht bekannt genug sind.

TrotzdemwirddieCloudimmerhäufigergenutzt,fürunterschiedlicheZweckeundNot-wendigkeiten. Sie erlaubt kosten- und zeitsparend die Datenspeicherung und den Da-tenaustausch und wird schon alleine dadurch die zukunft bestimmend sein. Mit allen rechtlichen Vor- und Nachteilen.

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KlauS MannY

Datenschutz in der Cloud

Cloud Computing - Mehr als nur eine Wolkewas ist das Besondere an cloud computing? Die in herkömmlichen rechenzentren zur Verfügung gestellten rechenleistungen und Speicherkapazitäten können nur sehr be-grenzt an den zuweilen stark schwankenden Bedarf der Kunden angepasst werden. Mit neuartigen technologien wie der Virtualisierung von rechnern und Speichern lassen sich auch sehr kurzfristig anpassungen an unterschiedliche lastsituationen erreichen.

cloud computing zeichnet sich durch die massive Konzentration von (virtualisierter) re-chenleistung und Speicherkapazität aus, sodass cloud-anwender1dieseflexibelundbe-darfsgerecht über ein rechnernetz in einfacher Weise nutzen können. wesentlich dabei ist, dass die technischen und organisatorischen Details des Betriebs dem cloud-anbieter2 überlassen werden. und: der cloud-anwender zahlt nur für in anspruch genommene leistungen, seine fixkosten reduzieren sich dadurch.

Der cloud-anbieter wiederum kann durch die zentrale Steuerung seine ressourcen besser auslasten und somit seine Kosten senken. Drohenden engpässen bei rechner- oder Speicherkapazitäten kann er durch Verlagerung der Prozesse und Daten zwischen seinen rechenzentren begegnen, die vielfach in verschiedenen Ländern mit unter-schiedlichen rechtlichen Regelungen angesiedelt sind. Dazu bedient er sich beson-ders leistungsfähiger und hochverfügbarer rechnernetze, vornehmlich mit hilfe des internets.

Cloud Computing - die rechtliche HerausforderungBeim thema cloud computing tritt sehr deutlich hervor, dass die regelungen des Bundesdatenschutzgesetzes (BDSG) ursprünglich nicht auf eine derartige technik aus- gerichtet sind und deshalb hier nicht mehr umfassend greifen (können). Denn das Bundes- -datenschutzgesetz stammt konzeptionell aus der zeit der Großrechner, als die zuordnungvon Verantwortlichkeiten noch einfach und Speicherplatz und Datenleitungen noch

1 cloud-anwender ist jede natürliche oder juristische Person, die von Betroffenen personenbezogene Daten erhebt, verarbeitet oder nutzt und hierfür von anderen Stellen it-Dienstleistungen für cloud-Services in an-spruch nimmt [arBeitSKreiSe techniK unD MeDien, 2014: orientierungshilfe cloud computing].

2 cloud-anbieter ist jede natürliche oder juristische Person, die einem cloud-anwender it-Dienstleistungen für cloud-Services bereitstellt. fehlen dem cloud-anbieter hierfür die ressourcen, so kann dieser zur er-füllungseinerVerpflichtungengegenüberdemCloud-Anwenderu.U.weitereUnter-Anbietereinbeziehen[arBeitSKreiSe techniK unD MeDien, 2014: orientierungshilfe cloud computing].

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knappundteuerwaren.DieVirtualisierungbedingtdieAuflösungderzeitlich-räumlichenBindung der Daten und deren Verarbeitung. Der cloud-anwender erfährt in der regel nicht, wo seine Daten gerade verarbeitet werden. eine wirksame Kontrolle ist ihm damit praktisch nicht mehr möglich.

andererseits ist der cloud-anwender im datenschutzrechtlichen Sinne verantwortliche Stelle und nach § 11 absatz 1 BDSG für die einhaltung sämtlicher datenschutzrechtlicher Bestimmungen der Auftragsdatenverarbeitung verantwortlich. er muss sich beispiels-weise als auftraggeber vor Beginn der Datenverarbeitung und sodann regelmäßig von der einhaltung der beim cloud-anbieter als auftragnehmer getroffenen technischen und organisatorischen Maßnahmen überzeugen.

faktisch hat der cloud-anwender allerdings nur einen sehr eingeschränkten administra-tiven, operativen und kontrollierenden zugriff auf die infrastruktur des cloud-anbieters, was durch die Besonderheiten des cloud computing bedingt ist. Die Datenschutzbeauf-tragten des Bundes und der länder haben daher in einer entschließung (DÜSSelDor-fer KreiS, 2011) „offene, transparente und detaillierte informationen der cloud-an-bieter über die technischen, organisatorischen und rechtlichen rahmenbedingungen der von ihnen angebotenen Dienstleistungen“ gefordert. zudem werden transparente, detail-lierte und eindeutige vertragliche regelungen der cloud-gestützten Datenverarbeitung, insbesondere zum Ort der Datenverarbeitung und zur Benachrichtigung über eventu-elle ortswechsel, verlangt.

wenn der cloud-anwender nicht die Mittel und Möglichkeiten hat, die ordnungsgemä-ße Verarbeitung seiner Daten beim cloud-anbieter zu überprüfen, könnten aktuelle und aussagekräftige Nachweise, beispielsweise Zertifikate von anerkannten und unabhän-gigen Prüfungsorganisationen, herangezogen werden. für die auftragserfüllung sind die Prüfergebnisse der genutzten infrastruktur, insbesondere im hinblick auf die informati-onssicherheit, die Portabilität und die interoperabilität, vorzulegen.

Transnationales Cloud ComputingBefindet sich derCloud-Anbieter nicht imEuropäischenWirtschaftsraum oder in dereuropäischen union, ist eine auftragsdatenverarbeitung dann nicht möglich, wenn eine Übermittlung personenbezogener Daten in Staaten ohne ausreichendes Datenschutzni-veau erfolgt. ausnahmen sieht das Bundesdatenschutzgesetz vor, falls zum Beispiel die sogenannten Standardvertragsklauseln zur anwendung kommen.

Die angemessenheit des Datenschutzniveaus wird unter Berücksichtigung aller umstän-de beurteilt, die bei einer Datenübermittlung oder einer Kategorie von Datenübermittlun-gen von Bedeutung sind; insbesondere können die art der Daten, die zweckbestimmung, die Dauer der geplanten Verarbeitung, das herkunfts- und das endbestimmungsland, die für den betreffenden empfänger geltenden rechtsnormen sowie die für ihn geltenden Standesregeln und Sicherheitsmaßnahmen herangezogen werden (§ 4b absatz 3 BDSG).

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für das cloud computing besonders entscheidend ist, dass die Verantwortung für die zu-lässigkeit der Übermittlung die übermittelnde Stelle trägt, also hier der cloud-anwender.

aber selbst bei nutzung von rechenzentren in europa sollten cloud-anwender im hin-terkopf behalten, was im Sommer 2011 für Schlagzeilen in einschlägigen fachmagazinen sorgte: Soweit diese rechenzentren von uS-amerikanischen- firmen betrieben werden, besteht das risiko, dass uS-Sicherheitsbehörden aufgrund entsprechender uS-Bestim-mungen wie etwa dem uSa Patriot act auch auf die Daten europäischer cloud-anwen-der zugreifen dürfen. Dabei können die Kunden nicht einmal sicher sein, von dem zugriff zu erfahren, denn schließlich kann das fBi gegebenenfalls mit einem national Security letter dem amerikanischen cloud-anbieter ein „redeverbot“ auferlegen. Diese mögli-che Datenweitergabe aus dem eu-Gebiet heraus stellt die inanspruchnahme derartiger transnationaler cloud-angebote grundsätzlich in frage.

Mit dem urteil des europäischen Gerichtshofs (euGh) vom 6. oktober 2015 hat zudem die bisherige hauptrechtsgrundlage - das sogenannte Safe-Harbor-Abkommen - für den transfer personenbezogener Daten aus der eu und dem europäischen wirtschaftsraum in die uSa ein abruptes ende gefunden. Das Gericht hat den transfer personenbezoge-ner Daten in die uSa auf dieser rechtsgrundlage gerade wegen der zugriffsrechte von uS-Sicherheitsbehörden für unzulässig erklärt. es gilt nun zu prüfen, ob für den Daten-transfer eu-Standardvertragsklauseln oder sogenannte Binding corporate rules (Bcr) rechtlich noch zulässig alternativen sein könnten.

welche auswirkungen das euGh-urteil auf die Übermittlung personenbezogener Daten in die uSa und andere Drittstaaten haben wird, lässt sich zum jetzigen zeitpunkt nicht vorhersagen. fest steht jedenfalls, dass die europäische Kommission ihre Verhandlungen mitdenUSAübereineNeuauflagedesSafe-Habor-Abkommensintensivierenwird(undmuss).

allgemein ist die Datenübermittlung in einen Drittstaat, also einen Staat außerhalb des europäischen wirtschaftsraums, rechtlich intensiv zu prüfen. Die Prüfung erfolgt in zwei Stufen: auf der ersten Stufe ist es erforderlich, dass die Datenübermittlung durch eine in-formierte einwilligung der betroffenen Person oder eine rechtsvorschrift, wie zum Bei-spiel zulässigkeit wegen geschäftlicher zwecke, gerechtfertigt ist. auf der zweiten Stufe ist zu prüfen, ob im ausland ein angemessenes Datenschutzniveau besteht oder rechtlich zulässige ausnahmen vorliegen. wichtig: Die Datenübermittlung ist nur zulässig, wenn auf beiden Stufen die Prüfungen zu jeweils positiven ergebnissen führen.

Verschlüsselung - die Lösung?Der Datenschutz ist nur auf personenbezogene Daten anwendbar. Personenbezogene Daten sind einzelangaben über persönliche oder sachliche Verhältnisse einer bestimmten oderbestimmbarennatürlichenPerson,sodiegesetzlicheDefinitionim§3Absatz1desBundesdatenschutzgesetzes.

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Gelingt es, personenbezogene Daten derart zu verändern, dass die einzelangaben über die persönlichen oder sachlichen Verhältnisse nicht mehr oder nur mit einem unverhältnismä-ßigen großen aufwand an zeit, Kosten und arbeitskraft einer bestimmten oder bestimm-baren natürlichen Person zugeordnet werden können, so liegen anonymisierte Daten vor (§ 3 absatz 6 BDSG).

ein weg zur anonymisierung ist die Verschlüsselung. hierbei ist zu beachten, dass der zugriff auf den geheimen Schlüssel bei symmetrischer Verschlüsselung oder auf den pri-vaten Schlüssel bei asymmetrischer Verschlüsselung nur die verantwortliche Stelle hat. InderPraxisvergibtaberderCloud-AnbieterhäufigdengeheimenoderprivatenSchlüs-sel in eigenregie, zuweilen sogar unabhängig vom cloud-anwender. Dann sind die ver-schlüsselten Daten nicht anonym und in der folge sind die vermeintlich anonymisierten Daten doch wieder personenbezogen.

richtig greifen kann die Verschlüsselung zum zweck der anonymisierung auch nur bei der Datenspeicherung in der Cloud, vornehmlich beim Betriebsmodell „infrastructure as a Service (iaaS)“. wenn der cloud-anwender die personenbezogenen Daten vor der Übermittlung in die cloud mit seinem Schlüssel verschlüsselt und anschließend dort speichert, kann er bei wahl eines geeigneten Schlüssels (länge, Komplexität) und eines Verschlüsselungsverfahrens nach dem Stand der technik davon ausgehen, dass Dritte keinen zugriff auf die in den verschlüsselten Daten enthaltenen personenbezogenen Da-ten haben.

werden beim cloud-anbieter die übermittelten verschlüsselten Daten aber für die Verar-beitung in der Cloud entschlüsselt, ist die anonymisierung hinfällig. Der ansatz der ho-momorphen Verschlüsselung versucht dieses Manko zu umgehen: Die idee dabei ist, alle wesentlichen datenverarbeitenden operationen (Vergleiche, arithmetische Berechnungen usw.) auf den verschlüsselten Daten auszuführen. allerdings sind noch keine wesentli-chen fortschritte in der entwicklung derartiger Verfahren zu erkennen.

Das cloud computing wird sich wegen der eingangs erwähnten wirtschaftlichen und konzeptionellen Vorteile zukünftig noch weiter verbreiten. neben den technischen Berei-chen wie industrie 4.0 werden z. B. durch telemedizinische anwendungen auch die per-sönlichen lebensbereiche vom cloud computing durchdrungen. Die herausforderungen an den Datenschutz und an dessen Kern - das informationelle Selbstbestimmungsrecht - werden zweifelsohne in dem gleichen Maße wachsen.

auf die zuvor knapp aufgezeigten datenschutzrechtlichen Probleme wird in der „Orien-tierungshilfe Cloud Computing“ der arbeitskreise technik und Medien der Konferenz der Datenschutzbeauftragten des Bundes und der länder sowie der arbeitsgruppe inter-nationaler Datenverkehr des Düsseldorfer Kreises [arBeitSKreiSe techniK unD MeDien, 2014] ausführlich eingegangen. Gerade für cloud-anwender, aber auch für cloud-anbieter, ist diese handreichung, eine wertvolle hilfe, um die Bestimmungen des Datenschutzes rechtskonform umzusetzen.

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LiteraturverzeichnisarBeitSKreiSe techniK unD MeDien der Konferenz der Datenschutz-

beauftragten des Bundes und der länder sowie der arbeitsgruppe internationaler Datenverkehr des Düsseldorfer Kreises, 2014: orientierungshilfe – cloud computing (Version 2.0, 09.10.2014).www.bfdi.bund.de/De/infothek/orientierungshilfen/artikel/ohcloudcomputing.pdf?__blob=publicationfile&v=7.

DÜSSelDorfer KreiS, 2011: Beschluss des Düsseldorfer Kreises vom 22./ 23. november 2011 - Datenschutzkonforme Gestaltung und nutzung von cloud-computing.www.bfdi.bund.de/SharedDocs/Publikationen/entschliessungssammlung/Duessel dorferKreis/23112011cloudcomputing.pdf?__blob=publicationfile&v=1.

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freDeriK raMM

OpenStreetMap-Daten im WebDie Daten sind frei – aber wo?Der Siegeszug von openStreetMap als Quelle für „Gebrauchs-Geodaten“ ist nicht auf-zuhalten. Von brasilianischen Slums bis zu englischen freizeitparks, von amerikanischen Golfplätzen bis zu deutschen rangierbahnhöfen – in openStreetMap ist für alles Platz, undeinestetigwachsendeZahlanMenschenfindetSpaßdaran,dieDatenweiterzuver-vollständigen. openStreetMap ist nicht nur reich an Details, sondern auch aktueller als viele andere Datenquellen. Die naheliegenden Schwachpunkte einer „crowdsourcing“-lösung – keine Qualitäts- oder Vollständigkeitsgarantien – sind für viele anwendungs-fälle offensichtlich vernachlässigbar.

Der primäre Distributionskanal für openStreetMap-Daten ist das sogenannte „Planet file“, eine wöchentlich herausgegebene Datei von rund 30 GB, in der sämtliche aktuellen Geodaten des Projekts enthalten sind. Bei Bedarf können zu dieser Datenbasis tägliche, stündliche, oder sogar minütliche updates bezogen werden, um eine eigene Kopie der Daten aktuell zu halten.

Verschiedene Dienstleister bieten regelmäßig aktualisierte Datenauszüge an; so kann man beispielsweise auf dem Download-Server der Geofabrik* (s. webseitenverzeichnis) ausschnitte für verschiedene Kontinente, länder oder Bundesländer herunterladen, bei Mapzen* gibt es vorgefertigte ausschnitte für Stadtgebiete, und bei BBBike* lassen sich ausschnitte für beliebige rechteckige oder polygonale Bereiche anfordern.

all diese Dienste richten sich jedoch an anwender, die die Daten selbst in eine Da-tenbank laden und weiterverarbeiten möchten; für den direkten zugriff beispielsweise aus einer webseite oder einer app auf dem Mobiltelefon sind diese Dienste wegen der eher großen Datenmenge nicht geeignet. in diesem Vortrag sollen einige Möglichkeiten

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Abb. 1: OpenStreetMap-Karte von Abb. 2: Zuwachs der Beitragenden beiKarlsruhe OpenStreetMap seit 2005

behandelt werden, aus dem web direkt auf oSM-Daten zuzugreifen, um sie anzuzeigen oder zu verarbeiten.

OpenStreetMap Editing APIDie originale openStreetMap aPi ist eine reSt-Schnittstelle, über die kleinere Bereiche oder einzelne objekte direkt aus der zentralen oSM-Datenbank im XMl-format abgerufen werden können. Diese Schnittstelle wird heute auch die „editing aPi“ genannt, weil sie hauptsächlich für editoren gedacht ist. Beim editieren von Daten ist es zur Vermeidung von Konfliktenbesonderswichtig,immermitdenaktuellstenDatenzuarbeiten.FrühereVersio-nen der oSM aPi (aktuell ist die Version 0.6) hatten auch beschränkte Suchmöglichkeiten, dieeinenZugriffnichtnurnachgeografischemBereich,sondernauchnachObjekttypund-eigenschaften erlaubten, aber diese funktionen sind inzwischen weitgehend abgeschafft worden. Die zentrale aPi ist nicht leistungsfähig genug, um neben den anfragen von edi-toren auch noch solche von reinen „nutzern“ zu beantworten.

Rasterkachelnzur interaktiven Kartenanzeige im web sind derzeit rasterkacheln die beliebteste Me-thode. hierbei hält ein sogenannter „tile-Server“ meist vorberechnete Kartenausschnitte von 256x256 Pixel Größe bereit, und eine Javascript-Bibliothek wie z.B. openlayers oderLeafletsetztaussolchenBildernwiedereineKartezusammen.PrinzipbedingtkanneinTile-ServernureineProjektion,nureineAuflösung,undnurdiskreteMaßstäbeunter-stützen. Die meisten tile-Server setzen die als „Google Mercator“ bekannte Projektion ePSG:3857 ein. auf zoomstufe 0 wird dabei die ganze welt (von 85° Süd bis 85° nord) auf einer quadratischen Kachel abgebildet; in der Praxis kommen zoomstufen bis 18 oder 19 zum einsatz, wobei eine Kachel auf zoomstufe 19 etwa einen häuserblock abbildet.

natürlich kann der Betreiber eines tile-Servers selbst entscheiden, welcher Kartenstil für dieErstellungderKachelnzurAnwendungkommensoll.OpenStreetMapselbstpflegt

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Abb. 3: Verschiedene OSM-Proxy-Server Abb. 4: Die Zentrale liefert pro Sekundebedienen die Länder der Welt bis zu 2000 Tiles aus

einen „openStreetMap carto“ genannten Kartenstil und bietet auf tile.openstreetmap.org einen tile-Server an. Dabei handelt es sich sogar um ein waschechtes „cDn“ mit Proxy-Servern an verschiedenen orten auf der welt. trotz Proxy-Servern liefert der zentrale Server in london in der Spitze 2.000 Kacheln pro Sekunde aus. Diese openStreetMap-tile-Server-infrastruktur steht zur freien nutzung für jedermann, auch im gewerblichen umfeld, bereit, allerdings wird gewerblichen nutzern mit größerem abrufvolumen nahe-gelegt,stattderspendenfinanziertenInfrastrukturdocheigeneodervoneinemgewerbli-chen anbieter bereitgestellte tile-Server einzusetzen.

EsgibteineVielzahlvonAnbieternkostenpflichtigerTile-Server;nennenswertekosten-lose angebote sind der „humanitarian Map Style“ (auf der oSM-Startseite verlinkt) oder die„Light“und„Dark“-VariantenderFirmaCartoDB*;einelängereListefindetsichimopenStreetMap-wiki*.

WMS-Serverim Gegensatz zu einem tile-Server besitzt ein wMS-Server grundsätzlich die fähig-keit, Kartenbilder in beliebigen Projektionen und Maßstäben zu berechnen. wMS-Server haben daher einen wesentlich höheren rechenbedarf und werden nur selten kostenlos angeboten. Das oSM-Projekt hatte in seiner Gründungszeit vorübergehend einen eige-nen wMS im angebot, musste davon aber schnell abstand nehmen, da nicht genügend rechenleistung zur Verfügung stand, um für jeden Besucher eigene Bilder auszurechnen.

heute werden einige wMS-Server von Dritten kostenlos angeboten (z.B. terrestris, om-niscale, uni heidelberg – Details im openStreetMap-wiki*), allerdings ist die nutzung in der regel auf nichtgewerbliche zwecke und auch im Volumen beschränkt – intensivere nutzung muss bezahlt werden. wMS-Server können auch zusätzliche Parameter unter-stützen,mitdenensichdieBildauflösungsteuernlässt,sodasshochauflösendeKarten-drucke generiert werden können.

einige wMS-Server synthetisieren ein Kartenbild auch aus vorberechneten Kacheln und bieten so die Geschwindigkeit eines tile-Servers in wMS-Verpackung an, allerdings müssen hier abstriche bei der Bildqualität gemacht werden, wenn das rasterbild proji-ziert oder skaliert wird.

Static Mapsein zwitter aus wMS und tile-Servern sind „Static Map“-Dienste, bei denen auf dem ServereinKartenbildmiteinemdefiniertenMittelpunktundMaßstabineinerdefiniertenGröße generiert und auf einer webseite eingebettet wird. Diese art von Diensten wird gern eingesetzt, wenn auf webseiten kleine, statische Karten ohne interaktionsmöglich-keit angeboten werden sollen. im Gegensatz zum standardisierten wMS-Protokoll ver-wendet jeder „Static Map“-Dienst seine eigene aufrufsyntax. Viele solche Dienste setzen auf einem tile-Server auf und fügen lediglich einige Kacheln zu einem statischen Bild

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zusammen; so können sogar Browser unterstützt werden, die nicht in der lage sind, eine Javascript-Bibliothek wie openlayers auszuführen. einige „Static Map“-angebote kön-nen auch Markierungen in die Karte einblenden.

ein kostenloser „Static Map“-Dienst steht, für gemäßigte aufrufzahlen, auf dem deut-schen openStreetMap-Server bereit:

Overpass APIDie „overpass aPi“ ist die eierlegende wollmichsau unter den openStreetMap-Daten-banken. im Kern handelt es sich dabei um eine speziell für oSM entwickelte Datenbank (es wird also nicht auf eine bestehende SQl-engine oder ähnliches aufgesetzt); aus dem web ist die overpass aPi über zwei verschiedene abfragesprachen ansteuerbar. Sie tritt in die fußstapfen eines früheren, heute nicht mehr betriebenen Dienstes namens „XaPi“, der seinerseits die zentrale oSM editing aPi entlasten sollte.

Die overpass-abfragesprache ermöglicht die Suche von oSM-objekten anhand ihrer Geometrie („alles in diesem Bereich“) oder ihrer eigenschaften („alle Bäume“), oder auch anhand von Kombinationen hieraus oder anhand von Beziehungen zwischen objek-ten. Die Daten werden im oSM-üblichen XMl-format zurückgegeben.

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Abb. 5: Beispielhafte Static Map-Anfrage Abb. 6: Beispielhafte Static Map-Antwort

http://staticmap.open-streetmap.de/staticmap.php?center=40.7147,-73.9986& zoom=14&size=865x512&maptype=mapnik&markers=40.702147,-74.0157,lightblue1|40.7116,-74.0123,lightblue2|40.7182,-73.9982,lightblue3

Abb. 7: Anfrage zum Abruf aller „Amenities“ im Umkreis von 100m um den Bahnhof Leipzig.mit Overpass API

http://staticmap.openstreetmap.de/staticmap.node[„name“=“Leipzig Hbf“];

node

(around:100)

[“amenity”];

out body;

zum Durchbruch verhalf der overpass aPi ein zusatzdienst namens overpass turbo*, mit dem sich auf einer webseite overpass-anfragen formulieren lassen und die ergebnis-se direkt auf einer Karte angezeigt werden können. overpass turbo ist auch in der lage, die ausgabe einer overpass-abfrage in GeoJSon oder KMl umzuformulieren, so dass die Daten leicht in dritten anwendungen zur anzeige gebracht werden können.

Der overpass aPi-Dienst wird derzeit von zwei unabhängigen Servern bereitgestellt (ei-ner in Deutschland, einer in russland) und kann zu beliebigen zwecken eingesetzt wer-den. eine reihe einfacher interaktiver webseiten zur anzeige spezieller Pois bauen auf dem overpass-aPi auf, indem einfach eine openlayers-Karte angezeigt und bei jeder ausschnittsänderung eine neue feature-anfrage an die overpass-aPi gestellt wird.

Vektor-Kachelneine relative junge entwicklung im oSM-umfeld sind die Vektor-Kacheln. hierbei wird der weltweite Datensatz, ebenso wie bei den raster-Kacheln, in rechtecke auf verschie-denen zoomstufen aufgeteilt, allerdings werden direkt die Datenbankinhalte in diese Ka-chelngeschriebenundnichtihregrafischeRepräsentation.HierdurchkanndieSoftware,diedieKarteanzeigt,diekartographischeGestaltunginweitenTeilenbeeinflussen,undist nicht auf im Server getroffene entscheidungen festgelegt.

es gibt jedoch nicht etwa nur genau eine Möglichkeit, Vektor-Kacheln zu erstellen; auch hier legt der Serverprozess natürlich fest, was genau in das Datenpaket hineinkommt. Vektor-Kacheln, die zum zeichnen von Karten gedacht sind, könnten beispielsweise nur eine auswahl von Geometrien enthalten oder generalisierte Daten. Vektor-Kacheln hin-gegen, die zu zwecken der Datenauswertung erstellt werden, müssen eine größere Da-tenmenge enthalten. auch das Übertragungsformat kann bei Vektor-Kacheln unterschied-lich gewählt werden; oft kommen das bei oSM verbreitete binäre PBf-format oder aber GeoJSon zum einsatz.

Mapbox* bietet kostenlose „Qa tiles“ an, das sind Vektor-Kacheln, die den kompletten oSM-Datenbestand enthalten. Mapzen* bietet (nach anmeldung eines aPi-Keys) kos-tenlose Vektor-Kacheln zum zeichnen von Karten an.

Geocodereine reihe von kostenlosen Diensten existieren auch für das Geocoding bzw. reverse Geocoding mit oSM, also für die Suche einer Koordinate zu einer adresse oder ortsbe-zeichnung bzw. für die Suche einer ortsbezeichnung zu einer adresse. Populär ist hier der von openStreetMap selbst betriebene Dienst „nominatim“, der innerhalb gewisser Schranken kostenlos, auch gewerblich, nutzbar ist. (allerdings kommt es gerade bei die-

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sem Dienst oft dazu, dass bestimmte anwendungen von der nutzung ausgeschlossen werden, weil irgendein schlauer app-entwickler jede Sekunde einen request zu no-minatim schickt, um den namen der gerade befahrenen Straße zu erfahren – und wenn dann erstmal einige tausend leute mit so einer app unterwegs sind, kommt der Server schnell an seine Grenzen.)

eine alternative zu nominatim* ist der Photon-Geocoder von Komoot*, der ebenfalls fürmaßvolleNutzung kostenlos ist. Photon ist etwas unempfindlicher inBezug auftippfehler bei der Suche und beherrscht auch die Vervollständigung unvollständiger Suchbegriffe.

Routing-Engineszuletzt seien noch routing-engines erwähnt, mit denen sich die länge oder auch der genaue Verlauf der Straßenstrecke zwischen zwei Punkten ermitteln lässt. hier existieren die kostenlosen angebote oSrM* (von Mapbox) und Graphhopper* (von der Graph-hopper Gmbh). auch diese Dienste können in gewissen Grenzen kostenlos und ohne registrierung in eigenen Programmen eingesetzt werden.

Gewerbliche Angebote und eigene Serverprozessealle in diesem Beitrag erwähnte Software ist open Source; das bedeutet, dass man, ge-eignete hardware vorausgesetzt, alle genannten Serverdienste auch selbst betreiben kann und sich so von Dritten unabhängig macht. ebenso können die meisten der hier genann-ten Dienste auch von gewerblichen Dienstleistern eingekauft werden und verfügen dann natürlich über andere Volumengrenzen und Service level agreements.

Über den AutorDipl. wi-ing. frederik ramm ist langjähriger openStreetMap-aktivist und Geschäfts-führer der Geofabrik Gmbh in Karlsruhe, die Dienstleistungen rund um openStreetMap anbietet.

Webseiten-VerzeichnisBBBiKe Daten-Download

http://extract.bbbike.org/

cartoDB kostenlose tiles https://cartodb.com/basemaps

GeofaBriK Downloadserver http://download.geofabrik.de/

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GraPhhoPPer routing-engine http://graphhopper.com/

KoMoot Photon Geocoder https://photon.komoot.de/

linKeD GeoData http://www.linkedgeodata.org/

MaPBoX Qa-tiles https://www.mapbox.com/blog/osm-qa-tiles/

MaPzen Metro-extrakte https://mapzen.com/data/metro-extracts/

MaPzen Vector tiles https://mapzen.com/projects/vector-tiles/

noMinatiM Geocoder http://nominatim.openstreetmap.org/

oPenStreetMaP-wiKi tileserver http://wiki.openstreetmap.org/wiki/tile_servers

oPenStreetMaP-wiKi wMS http://wiki.openstreetmap.org/wiki/wMS

oSrM routing-engine http://project-osrm.org/

oVerPaSS turBo http://overpass-turbo.eu/

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BaStian ellMenreich – Ministerium für umwelt, Klima und energiewirtschaft BaDen-wÜrtteMBerG

Erprobung cloudbasierter GIS-Lösungen im Umwelt informationssystem Baden-Württemberg

Umweltinformationssystem Baden-Württemberg (UIS BW)Das uiS Bw ist für die landespolitik das strategische instrument zur umsetzung eines vorsorgenden, effektiven und nachhaltigen umwelt- und Klimaschutzes. Von besonderer BedeutungistdieBewahrung,AktualisierungundPflegedesimLaufederJahreaufge-bauten umweltdatenbestandes als hauptvermögen des uiS Bw, der sich auf die Daten-bestände der zuständigen fachverwaltungen des landes und auf Daten des Bundes und der Kommunalverwaltung stützt.

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Abb. 1: Zusammenspiel und übergreifender Ansatz der Komponenten des UIS BW

Mit dem uiS Bw koordiniert das Ministerium für umwelt, Klima und energiewirtschaft den gesamten Datenzyklus von umweltinformationen in Baden-württemberg, begin-nend bei der erhebung über die Verarbeitung bis hin zur Bereitstellung an verschiedene nutzergruppen über die ressortbereiche hinweg. informationen zu wasser, Boden, luft und lärm, aber auch zu natur- und landschaftsschutz, Klimaveränderungen und energie werden von vielen Stellen erfasst und verwaltet. im uiS Bw werden diese verteilten Datenbestände zusammengeführt (abb. 1: zusammenspiel und übergreifender ansatz der Komponenten des uiS Bw1). Das Projektmanagement für entwicklung, Betrieb und Steuerung liegt derzeit bei der landesanstalt für umwelt, Messungen und naturschutz Baden-württemberg (luBw). Die vielfältigen aufgaben des uiS Bw lassen sich fol-gendermaßen zusammenfassen (MiniSteriuM fÜr uMwelt, KliMa unD ener-GiewirtSchaft BaDen-wÜrtt. 2016a):

Planung und Verwaltungsvollzug: Die hauptaufgabe des uiS besteht darin, die erledi-gung von Verwaltungsaufgaben mit umweltbezug durch den einsatz moderner informa-tions- und Kommunikationstechnologie effektiv zu unterstützen.

Umweltbeobachtung und Monitoring: Das uiS hat weiterhin die aufgabe, zur ermitt-lung, analyse und Prognose der punktuellen, örtlichen und landesweiten umweltsituati-on beizutragen.

Notfall und Vorsorgefall: Mit dem uiS Bw werden zur Bewältigung von not-, Stör- und Vorsorgefällen im zuständigkeitsbereich der umweltverwaltung Systeme für das Krisenmanagement, leistungsfähige Simulationsverfahren und/oder die benötigte infor-mations- und kommunikationstechnische infrastruktur bereitgestellt.

Information: Das uiS Bw erfüllt die aufgabe, informationen zur umwelt für die Öf-fentlichkeit möglichst umfassend und aktuell bereitzustellen. es leistet damit auf der Grundlage des umweltverwaltungsgesetzes Baden-württemberg einen wesentlichen Beitrag, um den freien zugang zu umweltinformationen zu gewährleisten. außerdem ermöglicht das uiS Bw für die fachdaten der umweltverwaltung auch den Daten- und informationsaustausch innerhalb und zwischen Behörden verschiedener ebenen.

Das uiS Bw zeichnet sich durch vier Grundprinzipien aus:

• Kundenorientierung,• kooperatives Vorgehen,• wirtschaftlichkeit und• innovation.

Kundenorientierung: Das uiS Bw umfasst, um den unterschiedlichen nutzeransprü-chen und der zu verarbeitenden Datenvielfalt gerecht werden zu können, zahlreiche einzelsysteme, wie z.B. fachanwendungen und internetportale, die auf die potentiellen nutzer zugeschnitten sind. Deshalb erfolgt die Kunden-/entwickler zusammenarbeit me-thodisch nach den Grundsätzen der umweltinformatik interdisziplinär.

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Kooperatives Vorgehen: Kooperationen auf verschiedenen ebenen prägen die heutige leistungsfähigkeit des uiS Bw maßgeblich.

Wirtschaftlichkeit: einheitliche Standards und formate stellen den zugang und die Ver-wendbarkeit der Daten für verschiedene Stellen sicher. wichtiges Prinzip ist ein modu-larer aufbau, der auf wieder-/Mehrfach verwend bar keit softwaretechnischer Bausteine sowie Durchgängigkeit der Datengrundlagen unter Vermeidung von redundanzen setzt.

Innovation: Die heutige technische architektur des uiS Bw ist ganz wesentlich auch das resultat langjähriger entwicklungskooperationen im rahmen von f+e-Vorhaben der umweltverwaltung mit forschungseinrichtungen und Softwarehäusern. hauptziele sind erforschung und entwicklung neuer lösungen zur informationsverarbeitung und infor-mationsbereitstellung in umweltrelevanten Bereichen für Verwaltung und Öffentlichkeit beieffizientemRessourceneinsatz.

Erprobung von cloudbasierten Geodatendiensten und deren Einsatz in den Komponenten Umwelt- portale und Geodateninfrastruktur Die mobile nutzung des internets gewinnt für die Portalentwicklung zunehmend an Be-deutung. Moderne umweltportale müssen so konzipiert werden, dass die ausgabe gleich-zeitig für unterschiedliche endgeräte optimiert ist und die funktionalitäten sowohl auf großen wie auf kleinen Displays ergonomisch nutzbar sind (responsive Design). Diese technische frontend-entwicklung fällt zeitlich mit der einführung eines neuen webde-signs für das land Baden-württemberg zusammen, sodass diese Schritte gekoppelt ab-laufen und eine grundlegende technische neuorientierung sinnvoll machen.

Das sogenannte cloud-computing ist ausdruck des wachsenden Dienstleistungscharak-ters des internets, das bedarfsorientiert it-ressourcen verschiedenster art zur Verfügung stellt. Beim cloud-computing handelt es sich um Dienstleistungen zur Bereitstellung von virtuellen rechnerinfrastrukturen, Programmier-, test- und laufzeit umgebungen für an-wendungen bis zu produktionsreifen internet-basierten Dienstleistungen und anwendun-gen. Mit der Verlagerung in für endanwender kaum mehr fassbare, entfernte Strukturen (cloud = „wolke“) versprechen cloud-Dienstleister mehr flexibilität, hohe Skalierbar-keit und Kostenersparnis.

Die ansprüche an die webangebote (umweltportale und Geodateninfrastruktur) des uiS Bw sind im laufe der zeit gewachsen. Sie sollen z.B. auf unterschiedlichsten Plattfor-menundEndgerätennutzbarseinundflexibelaufschwankendeNutzerzahlenreagieren.anwender erwarten intuitiv nutzbare funktionalitäten mit durchgehender angebotsver-fügbarkeit. technisch oder durch aktualisierungen bedingte ausfallzeiten werden immer weniger akzeptiert. teilweise ist eine nahezu ständige Verfügbarkeit bereits gesetzlich vorgegeben.

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Grundsätzlich müssen im uiS Bw verschiedene nutzergruppen mit stark unterschied-lichen Bedürfnissen versorgt werden. Beim aufbau der angestrebten, möglichst durchge-henden Serviceorientierung des uiS Bw erscheint für bestimmte Bereiche die nutzung externer, cloudbasierter Dienste vielversprechend und zielführend. Da Öffentlichkeit bzw. fachöffentlichkeit geringere ansprüche an die Komplexität der information stellen als fachanwender, ist zumindest derzeit hier der eindeutige Schwerpunkt ihres einsatzes zu sehen. cloud-Dienste bieten zudem Möglichkeiten, Datenschnittstellen zwischen Por-talen und fachsystemen verstärkt zu normieren und zu vereinfachen, was längerfristig Kosteneinsparungen verspricht.

Konkreter anlass für eingehendere evaluierungen war die tatsache, dass für verschie-dene Portale und web-angebote im uiS Bw leichtgewichtige Visualisierungsdienste für Karten und Diagramme sowie eine leistungsstarke adresssuche mit automatischer Vervollständigungs-funktion benötigt werden. Mit möglichst geringem aufwand und Komplexitätsgrad sollten einfache Übersichtskarten und zeitreihendiagramme integriert werden können.

wichtiges Kriterium bei der entscheidung, schwerpunktmäßig Google-Dienste für den uiS-einsatz zu untersuchen, war die tatsache, dass die kostenfreien Dienste ausführli-che Voraustests als entscheidungshilfe gestatten; vergleichbare kostenlose Dienste stel-len andere cloud-anbieter in diesem umfang nicht bereit. Da die kostenlosen Google-Dienste jedoch einschränkungen aufweisen, etwa hinsichtlich anzahl täglich zulässiger adress- und Kartenaufrufe, Mandantenfähigkeit und zudem keine werbefreiheit garan-tieren, wurden ab 2012 kommerzielle Google-Business-Dienste erprobt, um Daten ver-schiedenster fachsysteme, z.B. luftmessnetz und hochwasservorhersagezentrale, über eineCloudabrufbarbereitzustellen,aufzubereitenundkartografischoder inFormein-facher Diagramme und tabellen zugleich auch mobiloptimiert darzustellen. ziel ist eine wirtschaftliche erweiterung des „uiS-Baukastens“ unter den aspekten funktionalität, Verfügbarkeit, integrierbarkeit und Mobilfähigkeit.

Die Google-Business-Dienste umfassen ein leistungsfähiges Paket cloudbasier-ter Dienstleistungen für unternehmen, das durch aufsätze wie „Google Maps“ oder „cloudSQl“ zahlreiche anwendungsfälle bedienen kann, die leichtgewichtige aus-kunftslösungen für Karten und tabellendaten mit hoher Verfügbar- und Skalierbar-keit erfordern, etwa in unvermittelten Krisenszenarien wie hochwasser. wesentlich bei einem Produktivbetrieb im uiS Bw sind u.a. verlässliche leistungszusagen und Verfügbarkeit, was für kostenlose Dienste, die jederzeit beliebig geändert oder abge-schaltet werden können, nicht gilt. evaluierungsschwerpunkt bildete die Verarbeitung, Bereitstellung und Darstellung von Geodaten über Google-cloud-Dienste. im rahmen des aufbaus der Geodateninfrastruktur und damit des Vollzugs des landesgeodatenzu-gangsgesetzes sowie der inSPire-richtlinie evaluiert die Konzeption riPS die beste-hende Bereitstellungspraxis und prüft hierbei auch den einsatz cloudbasierter lösun-gen bzw. die Bereitstellung von Geodatendiensten außerhalb der auf die Bedürfnisse

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der landesverwaltung ausgelegten internen it-infrastruktur, aber auch die Möglichkeit zur Kooperation mit anderen fachverwaltungen (MiniSteriuM fÜr uMwelt, KliMa unD enerGiewirtSchaft BaDen-wÜrtt. 2016b).

FazitSkalierbarkeit und geringe einstiegskosten sprechen für einen einsatz von cloudlösun-gen in ergänzung der weiterhin notwendigen internen infrastruktur der Verwaltung. Vor jedemProjektmüssendabeidieZieleunddieAnforderungenklardefiniertwerden.Spe-zifischeLizenzbedingungenundVorgabendesDatenschutzessindzubeachten.Indengenannten Beispielen werden nur datenschutzrechtlich unkritische Daten, welche für die Veröffentlichung entsprechend verschiedener normen vorgesehen sind, bereitgestellt. Beim einsatz von cloudbasierten lösungen in der öffentlichen Verwaltung sind zudem die abhängigkeit und die langlebigkeit sehr wichtige Kriterien insbesondere dann, wenn es wenige alternativen gibt. Private clouds im Bereich der landes-it sind in Planung und könnten mittelfristig für mehr Stabilität auch für lösungen im Bereich der Geoinfor-matik sorgen.

LiteraturverzeichnisMiniSteriuM fÜr uMwelt, KliMa unD enerGiewirtSchaft

BaDen-wÜrtteMBerG (hrsg.) 2016a: umweltinformationssystem Baden-württemberg, rK uiS 2015 – rahmenkonzeption 2015. im Druck.

MiniSteriuM fÜr uMwelt, KliMa unD enerGiewirtSchaft BaDen-wÜrtteMBerG (hrsg.) 2016b: umweltinformationssystem Baden-württemberg, Konzeption riPS 2016 – räumliches informations- und Planungssystem. im Druck.

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anDreaS walter

Meine Daten in der Cloud – Bing Maps ganz individuellFlexible Datenintegration in Bing Maps mit der GeoCockpit-Toolbox

Motivationim privaten umfeld werden Dienste aus der cloud längst ganz selbstverständlich genutzt, sei es bei der klassischen Kommunikation, in sozialen netzwerken oder einfach nur der Speicherung von urlaubsfotos. Mobile Geräte und cloud sind eng verwoben. auch Geo-datenundGeodatendienstefindenz.B.zurNavigationVerwendung.

auch im professionellen umfeld stehen wir vor der herausforderung, Daten, Dienste und anwendungen neuen nutzergruppen anzubieten. lokal verfügbare ressourcen und cloud können mit der Geocockpit toolbox integriert werden.

UmfeldDrei entwicklungen drängen die Verwendung von Geodaten in der cloud geradezu auf:

Entwicklungen bei Geodaten der öffentlichen HandDie INSPIRE-Richtlinie verpflichtet zum Aufbau einer europäischen Geodateninfra-struktur bis 2020. es sind alle Verwaltungsebenen bis hin zur kleinsten Gemeinde be-troffen. Sobald Geodaten bestimmte Kriterien erfüllen, ist ihre Bereitstellung gesetzlich verpflichtend.

Gleichzeitig stellen viele Behörden im rahmen der open Data initiative Daten zur freien nutzung zur Verfügung.

Damit kann der nutzer aus einem großen Datenangebot in der cloud, sowohl der öffent-lichen hand als auch privaten anbietern, auswählen.

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Entwicklung bei Plattformenfrüher konnten Geodaten nur von wenigen Spezialisten in komplexen Strukturen und anwendungen genutzt werden. Seit ca. 15 Jahren werden einfache auskunftslösungen im web über Mapservertechnik eingesetzt. heute wollen anwender Geodaten mit ihrem Mobilgerat an jedem ort nutzen.

Erwartungen von NutzernBürger erwarten von der Verwaltung mehr information, mehr transparenz und mehr Be-teiligung. Da z.B. im kommunalpolitischen alltag viele entscheidungen eine räumliche Komponente haben, werden werkzeuge benötigt, mit denen Verwaltungen Geodaten ein-fach veröffentlichen und Bürger einfach zugreifen können.

im unternehmen erwarten Mitarbeiter besser verfügbare informationen zur Vereinfa-chung und Beschleunigung von Prozessen.

Architektur einer Toolbox für Bing Mapseine zeitgemäße „GiS“-architektur sollte die oben genannten entwicklungen aufgreifen. wir haben uns entschieden, eine toolbox auf Basis von Microsoft Bing Maps zu entwi-ckeln, da sie sich im etablierten it umfeld (Server, entwicklungsumgebungen) problem-los einfügt. neben der unterstützung verschiedener endgeräte sollten die wesentlichen Komponenten Karte bzw. Daten und anwendung wahlweise „hausintern“ auf lokalen Servern als auch in der cloud betrieben werden können. weitere fähigkeiten werden über Dienste aus der cloud ergänzt.

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Abb. 1: Die 34 Themenbereiche in den 3 Anhängen (Annexe) von INSPIRE. (Quelle: Kommunale Betroffenheit von INSPIRE und GDI-BW, V 1.0)

Fähigkeiten

DatenquellenDie architektur sollte in der lage sein, Schätze, die in Datenbanken aus der alten GiS-welt vergraben liegen, zu heben. Sowohl „hausinterne“ Daten als auch clouddienste kön-nen eingebunden werden. als Datenquellen kommen zum einsatz:

• relationale Datenbank MS SQl Server (lokal betrieben oder cloud) für Vektorebenen und Poi

• oGc Dienste (wMS, wMtS) für rasterebenen• Microsoft Bing Maps (hintergrundkarten, Poi)• Dateien (Poi und Vektorebenen, rasterebenen)• Über ein einfach zu bedienendes etl-werkzeug können weitere

Geodatenquellen geladen und die Kartengestaltung angepasst werden.

Dienste aus der CloudClouddienstewerdenhäufigübereineGrundgebührmitzusätzlichernutzungsabhängigerGebühr abgerechnet. Dieses Modell kann auch für „kleine“ anwendungen attraktiv sein bzw.mancheAnwendungüberhaupterstwirtschaftlichermöglichen.Zudenamhäufigs-ten verwendeten Diensten gehören:

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Abb. 2: Fähigkeiten der GeoCockpit Toolbox

• Basiskarten (Straße, orthofoto)• fachthemen über wMS-Dienste• Poi• adresscodierung• navigation• echtzeit Verkehrsdaten• Geländemodell,Höhenprofil

Praxisbeispieleeine kurze Demo von Praxisbeispielen erfolgt im Vortrag über:

Drei kommunale AnwendungenBürgerinformation, Statistik, wartung und unterhaltung

Technische Dienstenetzinformationssystem mit über sieben Mio. Geodatensätzen

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reiner JäGer

Nahtlose Out-/Indoornavigation für Personen, Fahrzeuge und Güter Status Quo und Potenziale

Extended AbstractMit dem ausbau von GnSS (Global navigation Satellite Systems), wie der gegenwärti-gen installation des europäischen GnSS Galileo, sowie global operierender Positio-nierungsdienste, ist die präzise Satelliten-Positionierung treibender Motor für innovative navigationstechnologien. aber erst die algorithmische fusion der Daten verteilter GnSS, MeMS und MoeMS Sensoren und die ermittlung des damit über die 3D-Positionierung hinausreichenden allgemeinen 15-parametrigen navigationszustandsvektors y(t) im out- und indoorbereich erschließt das volle Spektrum an entwicklungspotenzialen in wissen-schaft und wirtschaft.

ein entsprechend weitreichendes Konzept zur entwicklung von GnSS/ MeMS sowie auf optischen Sensoren (MoeMS) basierendenen navigationstechnologien für verteilte Sensoren wird am institut für angewandte forschung (iaf) der hochschule Karlsruhe unter der Bezeichnung naVKa (navigationstechnologien Karlsruhe, www.navka.de) vorangetrieben.

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Abb. 1: Nahtlose 3D-Trajektorie (grün) einer out- und indoor (Tunnel Karlsruher Schloss) Fahrt mit multisensorischer GNSS/MEMS/MOEMS NAVKA Navigationsbox

Die naVKa navigationsalgorithmen, hard- und Software wurden wegen ihrer nachhal-tigen Potenziale bei der europäischen Satellitennavigation competition (eSnc) in 2014 international prämiert. Die entwicklungen basieren – hinsichtlich der Schätzung des o.g. 15-parametrigen navigationszustandsvektors y(t), als:

,zum einen auf verschiedenen allgemeinen Vorhersagemodellen, , zum navigationszustandsvektor y(t). zum anderen auf den GnSS/MeMS/MoeMS-Sensor-daten l=l(y(t)). Der navigationszustandsvektor y(t) umfasst dabei in obiger reihenfolge die Parameter der 3D-Position, -Geschwindigkeit, -orientierung, -Beschleunigung und Drehraten des sich in allgemeinerBewegung, imSonderfall inRuhe, befindlichen zunavigierenden objekts („Body (b)“). zusätzlich treten Sensorkalibrierungsparameter s auf. Der umfangreiche navigationszustandsvektor y(t) ist dabei als „kleinster gemein-samer nenner“ notwendig, um alle maßgeblichen Sensoren algorithmisch fusionieren zu können. er liefert aber auch die information für viele anwendungen, wie z.B. Virtual und augmented reality oder Gereferenzierung von objekten, die allein positionsbezogen nicht möglich wären.

zu den MeMS (Micro-electro-Mechani-cal-Systems) Sensoren zählen als typische Vertreter Beschleunigungsmesser, Kreisel, Magnetometer und Barometer, wie sie derzeit in fast jedem Smartphone verbaut sind. Mit MoeMS (Micro-opto-electro-Mechanical-Systems) treten optische Sen-soren wie Mono-, Stereo- und in jüngster zeit auch miniaturisierte plenoptische Ka-meras hinzu.

Die mathematische Modellierung der Da-ten verteilter Sensoren und Plattformen und die entsprechenden Modelle zur Para-meterschätzung sowie konkrete naVKa-realisierungen multisensorischer navi-gationssysteme zur nahtlosen out-/indoor navigation von Personen, fahrzeugen und Gütern werden im rahmen des Vortrags vorgestellt.

wie die abb. 1 anhand einer autofahrt in Karlsruhe zeigt, ist es im automotive-Bereich zum einen in durch Bebauung und Bewuchs bzgl. GnSS-Signalen abge-

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Abb. 2: 3D-Indoornavigation in Ge-bäuden, hier im B-Gebäude der HS Karls-ruhe. Autonom (gelb) per Schuhsensorik. Allgemein (grün gerahmtes Smartphone) unter Stützung mit physikalischen oder virtuellen Markern in LOD4 Gebäude-modellen

schatteten Bereichen, als auch über Kurzstrecken (tunnel) hinweg, mit den naVKa-algorithmen möglich nahtlos und hochgenau out-/indoor zu navigieren.

Je nach anwendungs- und Genauigkeitsbereich sowie Sensorausstattung kann die navi-gation hier allein auf der fusion der GnSS/MeMS und optischen (MoeMS) Sensordaten beruhen. oder sie kann auch durch mitgeführte oder cloud-basierte (PaaS) Geodaten („Mapmatching“) zusätzlich gestützt werden.

im indoorbereich (abb. 2) fehlt das positionsgebende GnSS-Signal, so dass es allein MeMS-basiert, ohne spezielle algorithmen und technologien zu raschen Driften im na-vigationszustandsvektor y(t) kommt. Daher wurden bis dato spezielle Verfahren entwi-ckelt, um autonom durch Gebäude navigieren zu können. Die abb. 2 zeigt, wie anhand des gelben 3D-Pfades dargestellt, die vonseiten naVKa im rahmen eines dreijährigen Verbundforschungsprojekts entwickelte Schuhsensor-basierte autonome Gebäudenaviga-tion für rettungsdienste (Sar). Die Visualisierung des Gebäudes und der trajektorie erfolgt hier cloud-basiert über einen entsprechenden Server.

Darüber hinaus steht aber auch die navigation mit ubiquitären Systemen wie Smartphones und tablets im fokus aktueller entwicklungen zur 3D-indoornavigation. Diese kann hier in naher zukunft zum einen durch neue MoeMS Sensoren und algorithmische Verfahren, wie visuelle odometrie (Vo) verbessert werden. zum anderen kann eine Stützung durch unterschiedliche reale physikalische Marker erfolgen. optische Marker (siehe Smartpho-ne, abb. 2) kommen derzeit in proprietären Bereichen zum einsatz. weit verbreitet aber auch teuer und anfällig bezüglich verschiedener Störungen im Messprinzip feldstärke selbst, ist derzeit die Positionsstützung durch Bluetooth (Bt) Sensoren („fingerprinting-Verfahren“). abhilfe kann hier die fusion der Bt-Position mit den MeMS-Sensoren des Smartphones schaffen. eine reine Positionsnavigation kann auch durch rfiD-Sensoren erfolgen, wenn Gebäude mit dieser infrastruktur versehen sind.

ein erster neuer trend in der indoornavigation, der im rahmen des Vortrags vorgestellt wird, umfasst unterschiedliche konkurrierende auf leD Sensoren basierte technologien. Diese weiteren „realen Marker“ senden für das menschliche auge nicht sichtbares aber z.B. für die Smartphonekamera sensitives codiertes licht aus. Die Georeferenzierung dieser Marker erfolgt über die codes der lichtquellen. auch hier erfolgt die zurverfü-gungstellung des Gebäudemodells cloud-basiert. ein zweiter neuer trend besteht dar-in, das Gebäudemodell (ecken, Kanten, etc.) oder die wiederum darin georeferenzierten lichtquellen - ohne weitere codierung dieser Marker - durch Verfahren der digitalen Bildverarbeitung (feature-erkennung) zu detektieren und geometrisch informativ - als „virtuelle Marker“ – in den navigationsalgorithmen auszuschöpfen.

ein weiterer innovativer Schwerpunkt von naVKa bilden zustandsschätzungen, die - anstelle auf Kleinster-Quadrate Methoden und klassischem Kalman-filter - auf einer SiMPleX-algorithmen-basierten echtzeitnavigation beruhen. Diese implizieren nicht nur robustheitsgewinn bzgl. Sensordatenfehlern, sondern sie ermöglichen darüber

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hinaus auch eine generalisierte und umfassende einbeziehung unterschiedlicher infor-mationen zum Parameterzustandsraum y(t). Sie implizieren innovative und machhaltige entwicklungspotentiale für die nahtlose out- und indoornavigation in vielen Bereichen. Speziell auch in der indoornavigation in Gebäuden aber z.B. auch in zügen („digitaler Bahnhof“) erschließen diese algorithmen in Verbindung mit cloud-basierter objektin-formation (z.B. loD4 Gebäudemodelle) vollkommen neue Möglichkeiten.

abschließend wird das fue-Projekt „Multisensorielles selbstreferenzierendes 3D-Map-pingsystem (MSM)“ vorgestellt, welches im rahmen des förderprogramms „innovative Projekte“ des Ministeriums für wissenschaft und Kunst (MwK) Baden-württemberg als „Kooperationsprojekt“ gefördert wird. hier wird seitens naVKa u.a. eine uaV-basierte GnSS/MeMS/MoeMS- und laserscanner-basierte Plattform für die automatisierte out-/indoor erfassung und Bestandsdokumentation von infrastrukturen und loD4 Gebäude-modellen entwickelt.

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toBiaS StuBenVoll, JenS uwe PiPKa, ShaMiMul iSlaM

Car Services und Mobility Management in der CloudNutzung flexibler Softwarearchitekturen zur Pilotierung innovativer ServicesIm Rahmen eines Innovationsprojekts wird die Architektur einer Plattform für Services rund um das Thema Fahrzeug und Mobilität entworfen, auf der bereits ein erster Mobili-tätsservice beispielhaft umgesetzt wurde. Dabei werden Positionsdaten von registrierten Fahrzeugen genutzt, um eine möglichst komfortable Servicenutzung zu ermöglichen. Um kurze Entwicklungszyklen zu unterstützen, wird das Backend in einer Cloud-Umgebung als Platform-as-a-Service (PaaS) gehostet und mittels einer Continuous Integration / Continuous Delivery-Kette (CI/CD) ausgerollt.

Zielsetzungein wesentlicher aspekt bei der Konzep-tion neuer fahrzeugservices ist es, diese kurzfristig pilotieren zu können. So kann in der Praxis getestet werden, wie sich ein neuer fahrzeugservice gestalten lässt. Dazu werden unterschiedliche rollen wie Nutzer von Firmenflotten oder Anbietervon Dienstleistungen rund um das auto-mobil benötigt, die innerhalb eines Service miteinander interagieren.

für einen potenziellen nutzer ist vor allem der einfache zugang zu einer Dienstleis-tung wichtig, so dass neben der Service-funktionalität auch die passenden front-ends zur Verfügung stehen müssen.

Durch die nutzung von Positionsdaten für registrierte fahrzeuge innerhalb der Platt-formfunktionalität kann die Servicenut-zung weiter vereinfacht werden und ein auftrag nach dem „heinzelmännchenprinzip“ durchgeführt werden: ein fahrzeug muss weder zu einem bestimmten ort gebracht wer-den, nochmuss eineSchlüsselübergabe stattfinden.DerNutzer des Fahrzeugs erstellteinfach auf seinem Smartphone einen neuen auftrag, für den das fahrzeug benötigt wird; dieser kann dann völlig unabhängig von ihm durchgeführt werden (siehe abbildung 1).

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Abb. 1: Schematische Darstellung des Use Cases

als Pilotprojekt wurde ein Service umgesetzt, der die individuelle reinigung von autos inFirmenflottenermöglicht.

Aus Sicht des FahrzeugnutzersDem nutzer eines flottenfahrzeugs wird für seinen teil eine bewusst einfach gehal-tene, intuitive app zur Verfügung gestellt (siehe abbildung 2). So ist ohne große einarbeitung die einfache Servicenutzung möglich. abgesehen von der anzeige und der Verwaltung bereits vorhandener auf-träge ist das erstellen eines neuen termins die wichtigste funktionalität dieser app. Der nutzer kann hier genau drei Parameter festlegen: Die art der reinigung, den zeit-raum und der voraussichtliche ort, an dem der auftrag ausgeführt werden soll.

Aus Sicht des Dienstleistersnachdem ein neuer auftrag angelegt wur-de, wird ein Dienstleister mit der reini-gung des wagens beauftragt. Dazu be-kommt er ebenfalls eine app an die hand. Diese ist im Vergleich zur Kunden app sehr funktional ausgerichtet, da sie in ers-ter linie den arbeitsablauf abbildet. Dazu erhält der Dienstleister eine Übersicht über die ihm zugewiesenen aufträge, die sich in einer zeitlich geordneten liste und auf einer Karte befinden. Von dort aus kannsich der Dienstleister jeweils den nächsten auftrag auswählen und ihn durch die app geführt abarbeiten.

Nutzung von Geo- und Telemetriedatenzur Durchführung der reinigung ist es entscheidend zu wissen, wo das auto steht. Dazu wird auf die Positionsdaten des fahrzeugs zurückgegriffen, die innerhalb der Plattform zur Verfügung stehen. aus Kundensicht erhöht dies den nutzungskomfort, indem ein auftrag zu einer bestimmten zeit an einem bestimmten ort durchgeführt werden kann. Durch Verwendung der Positionsdaten kann dabei der tatsächliche Standort genutzt wer-den,sodassderDienstleisterdenWagenz.B.aufeinergroßenParkflächeeinfachauf-

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Abb. 2: Die Oberfläche für den Fahrzeugnutzer

findenkann.FüreineInnenreinigungkannderKundezudemdieTürverriegelungfreige-ben, damit der reinigungsservice zugang zum fahrzeug hat.

Workflow für den DienstleisterDem Dienstleister ermöglicht dieses System eine besonders flexibleAbwicklung derAufträge.DaszentraleElementfürdieBenutzeroberflächedesDienstleistersisteinein-teraktive Karte, auf der die eigene Position sowie alle anstehenden aufträge des tages eingezeichnet. auch hier kommen wiederum die Geodaten der fahrzeuge zum einsatz:

Blau markierte Standorte bedeuten, dass sich die fahrzeuge seiner Kunden schon am ort desAuftragsbefindenunddamitbereitfürdieReinigungsind.RotgezeichnetePunktemar-kiereneinenAuftragsortandemsichdasentsprechendeAutonochnichtbefindet.GrauePunkte wiederum stehen für einen auftrag, der so weit in der zukunft liegt, dass der Dienst-leister noch keine genaueren informationen erhalten soll. alle für die aufbereitung notwen-digen informationen können dabei über die Plattformfunktionalität ermittelt werden.

Optimierung der Arbeitsabläufeim rahmen einer Masterarbeit wurde eine erweiterung hinsichtlich der optimierung der arbeitsabläufe des Dienstleisters umgesetzt. Basierend auf den Geopositionen aller

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Abb. 3: Die Oberfläche für den Dienstleister

anstehenden aufträge kann der Dienstleister nicht nur die fahrtroute ermitteln, sondern auch die Kosten und den zeitaufwand für die Servicekraft optimieren.

Die in der abbildung 3 gezeigte expandierte ansicht der auftragsliste zeigt zusätzlich Pausen und fahrtzeiten an. letztere können durch den durch den aufruf von Drittanbie-ter-aPis ermittelt werden und stellen einen wichtigen aspekt dar, um einen realistischen zeitplan für den Dienstleister zu berechnen.

ebenfalls ist es möglich, die optimale Strecke zwischen den einzelnen aufträgen über web-Services berechnen zu lassen und dem Dienstleister so einen rudimentären routen-planer zu liefern. Darüber hinaus lässt sich zusätzlich zu den einzelnen fahrtzeiten auch der zeitplan als Gesamtes optimieren (siehe abbildung 4). Dies beinhaltet dann nicht nur einen einzelnen termin, sondern den tagesablauf als Ganzes und berücksichtigt somit auch aspekte wie die festgelegten timeslots pro auftrag, während gleichzeitig die fahrt-zeiten und der Benzinverbrach niedrig gehalten werden sollten.

Generell ist die Plattform durch ihren modularen aufbau dahingehend ausgelegt, dass informationen aus Drittsystemen einfach eingebunden werden können, um zusätzliche funktionalität zu integrieren.

ArchitekturDie von uns entworfene Plattform für fahrzeugservices und Mobilität verwendet das Mi-croservice-architekturmuster (siehe abbildung 5). Dies bedeutet, dass das die Software auf dem Server nicht aus einem sog. Monolithen besteht, der jegliche funktionalität be-inhaltet und in der regel auf eine einzige Datenbankinstanz zugreift, sondern in mehrere Services aufgeteilt ist. Diese können für sich unabhängig deployt, gestartet oder gestoppt werden und verwalten jeweils ihre eigenen Daten in einer eigenen Datenbank. unterein-

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Abb. 4: Grundmodell der Optimierung

ander sind die Services nur lose gekoppelt und stellen in der regel reSt-Schnittstellen zur Verfügung, die von den anderen Services per http verwendet werden können.

Dieses Pattern bietet für die entwicklung und den Betrieb der anwendung verschiedene Vorteile. So wird zunächst das risiko beim Deployment gesenkt, da nicht das gesamte Backend neu ausgerollt werden muss. wenn sich keine Schnittstellen ändern genügt es, einen einzelnen Service auf eine neue Version zu aktualisieren, um neue funktionalität zu erhalten oder fehler zu beben. zusätzlich hat ein ausfall einzelner Module norma-lerweise geringere auswirkungen auf die funktionalität der Gesamtapplikation. Sollte zum Beispiel der Service für die flottenverwaltung aufgrund einer inkonsistenten Da-tenbank ausfallen, können trotzdem weiterhin aufträge abgewickelt werden, die nicht direkt damit verbunden sind. Darüber hinaus zwingt die lose Kopplung des Systems den entwickler dazu, klare Schnittstellen einzuhalten. Dies verhindert, dass sich im laufe der zeit immer größere abhängigkeiten zwischen den einzelnen Modulen einschleichen und eine monolithische architektur entsteht. Der Preis, den der entwickler dafür bezahlen muss, ist eine höhere Komplexität, die sich aus dem zusammenspiel der Services ergibt. So ist es beispielsweise oft kompliziert einen fehler zu reproduzieren, wenn dieser nur im zusammenspiel zwischen verschiedenen Services auftreten.

um kurzfristig Prototypen erstellen zu können, werden die frontends zunächst als web-app in htMl, Javascript und cSS geschrieben und dann in einem wrapper auf dem Mobiltelefon ausgeführt. wegen der besseren user experience bei nativen apps ist es

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Abb. 3: Die Microservice-Architektur der Service Plattform

jedoch geplant, vor einem möglichen Produktiveinsatz die frontends als native android- bzw. ioS-apps umzusetzen.

Cloud Aspekteum schnellstmöglich sichtbare ergebnisse zu produzieren wird das Backend auf einer Platform-as-a-Service-lösung (PaaS) gehostet. Dies ermöglichte uns, die notwendige Plattformfunktionalität als node.js-Services direkt als lauffähige einheiten zur Verfügung zu stellen, ohne vorher einen größeren aufwand für die einrichtung der Maschinen oder dasKonfigurierendesServersaufzuwenden.Hinzukommt,dassdieSkalierbarkeitdesSystems ohne zusatzaufwand sichergestellt ist, da die anzahl der instanzen pro Service frei gewählt und je nach last auch automatisch angepasst werden kann. zur Datenhaltung werden mehrere instanzen einer Dokumentendatenbank verwendet, die ebenfalls als ein zuschaltbarer Service innerhalb der PaaS-lösung zur Verfügung steht. Die gespeicherten GeodatenliegenhierimJSON-Formatvor,sindaberindexiert,umeffizientdurchsuchtwerden zu können. auch bei der Datenbank wird die Skalierung von der Plattform über-nommen und muss nicht vom entwickler selbst implementiert werden. im hinblick auf die Sicherheit des Systems ist eine PaaS-lösung ebenfalls sinnvoll, da man davon ausge-henkann,dassdieServerundDatenbankensehrgutgepflegtundimmeraufdemaktuel-len Stand gehalten werden. So verringert sich die wahrscheinlichkeit, dass versehentlich ein Port auf der Datenbank fälschlicherweise im netz offen zur Verfügung steht oder dass durchveralteteSoftwareeineAngriffsflächeentsteht.

um auf die für die Dienstleistungen notwendigen Geodaten zuzugreifen, wurde ein wei-terer Microservice geschrieben, der als ein wrapper für ein bereits existierendes System fungiert. Dieses liefert neben der aktuellen Position alle weiteren statischen und dynami-schen Daten, die die registrierten fahrzeuge betreffen als webservice. auf unserer Seite werden diese Daten dann nur noch leicht aufbereitet und wiederum in einer einfachen Schnittstelle zur Verfügung gestellt.

Continuous Integration / Continuous Deploymentwährend es vor einigen Jahren noch üblich war, neue Versionen einer Software in gro-ßen updates z.B. halbjährlich oder jährlich zu veröffentlichen, ist dieses schwerfällige Vorgehen insbesondere bei der Verprobung neuer lösungen nicht mehr passend. in der schnelllebigen it-welt ist „time to Market“ ein entscheidender faktor. Sie beschreibt, wie lange es braucht, um aus einer idee ein fertiges Produkt oder feature zu machen und dem Kunden zur Verfügung zu stellen. um ein neues feature möglichst schnell in den Markt zu bringen und gleichzeitig eine hohe Qualität sicherzustellen wurde das Prin-zip der kontinuierlichen integration und des kontinuierlichen Deployments umgesetzt. Dabei handelt es sich um eine Kette von Systemen, die die Software bis zum produkti-ven einsatz möglichst automatisiert durchläuft. Sie beginnt bereits bei der auswahl des

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Versionsverwaltungssystems, aktuell wird Git verwendet. Jedes neue feature wird dabei auf einem eigenen Branch entwickelt. Dabei ist durch einen Push-hook sichergestellt, das vor jedem Push die integrationstests automatisiert durchlaufen werden. ist das fea-ture fertiggestellt kann mit hilfe eines externen werkzeugs ein sog. Pull-request erstellt werden. Dies bedeutet, dass eine bestimmte anzahl von entwicklern die codeänderungen begutachten und freigeben müssen. Verlangt keiner der Gutachter mehr nachbesserungen kann ebenfalls über dieses tool der feature-Branch in den Master-Branch gemerget wer-den. ist dies geschehen wird der neue codestand automatisch auf einer testumgebung ausgerollt. wenn entwicklungsstände genauer betrachtet werden sollen, kann eine Build von dieser umgebung auf die integrationsumgebung weitergeschoben werden. Vor dem release passiert die Software dann noch die Pre-Produktionsumgebung, wo z.B. die Qa-Prüfungstattfindenkann.WerdendortkeineFehlermehrgefunden,stehtderVeröffentli-chung nichts mehr im wege.

FazitUnserPilotprojekthatgezeigt,dassmiteinerflexiblenITInfrastrukturdieEntwicklungprototypischer Services rund um Vernetzung und Mobilität sehr schnell möglich sind. Dazu werden die Vorteile einer Plattform-as-a-cloud-lösung ausgenutzt und neue fea-tures können mittels einer ci/cD-Kette schnell und dennoch gut getestet zur Verfügung gestellt werden. Durch die innerhalb der Plattform verwendete Microservice-architektur wird darüber hinaus die entkopplung der Backendmodule verstärkt und die fehlertole-ranz erhöht.

aufgrund des Pilotcharakters sind weitere anpassungen hinsichtlich Skalierbarkeit, ro-bustheit und usability notwendig, bevor ein Produktiveinsatz möglich wäre. Der beste-hende Stand kann aber bereits als ausgangpunkt dienen, um auf Basis der bereits vor-handenen Plattformfunktionalität weitere Services prototypisch zu implementieren und vorab in der Praxis zu erproben.

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M. reuteMann, S. fritz, G. KorMann

Smart Farming – Cloud-basiertes voll automatisiertes Fahren bei John Deere

Einführung Smart FarmingVerschiedene entwicklungen, wie zum Beispiel immer weniger, aber dafür größere land-wirtschaftliche Betriebe mit einem höheren anteil an gepachteten flächen und die tatsa-che, dass immer weniger Beschäftigte mit größeren Maschinen in der landwirtschaft tätig sind, resultieren in modernen Produktionsmethoden. Diese Produktionsmethoden der Prä-zisionslandwirtschaftstrebeneineteilflächenspezifischeBewirtschaftungan,dieanStand-ortgegebenheitenundPflanzenbestandangepasstistunddazusatellitengestützteLenk-undDokumentationssysteme, sowie Sensortechnologien zur Datenerfassung einsetzt.

Bei den satellitengestützten lenksystemen gibt es visuelle lenkhilfen oder vollautoma-tisierte lenksysteme (autopilotsysteme), die aktiv die Spurführung der Maschine über-nehmen und so den fahrer entlasten und gleichzeitig eine Kostenreduktion (durch zum Beispiel: Vermeidung von Überlappungen und fehlstellen, einsparung von Betriebskos-ten) bewirken.

Die Produktionsmethode der Präzisionslandwirtschaft beinhaltet folgende arbeitsschritte (rÖSch 2007):

• Datenerfassung• Datenmanagement- und Bearbeitungssysteme auf der Basis von

entscheidungsregeln und –modellen• informationsumsetzung im Sinne von Daten- und entscheidungsanwendung

in der applikationstechnik

John Deere Cloud Systemfür eine verbesserte Planung und Kontrolle der arbeitsabläufe werden Daten aus ver-schiedenen Quellen benötigt. John Deere bietet seinen Kunden mit dem internetportal MyJohnDeere eine sogenannte einsatzzentrale an, mit der der Kunde alle seine an-wendungen einsehen und, zum Beispiel die optimierung von Maschinen-einsatzzeiten, durchführen kann.

technisch gelöst wird die zusammenführung der Daten in einem cloud basierten System. Das bedeutet der Kunde muss keine Software installieren sondern meldet sich in einem internetportal an und hat dann zugriff auf verschiedene anwendungen und Dienste. Diese

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form wird als SaaS (Software as a Service) bezeichnet. Die Daten und anwendungen werden in einer Server-infrastruktur verwaltet und geschützt.

Damit ist es möglich Daten sicher mit einem Vertriebspartner oder anderen Beratern aus-zutauschen,wasfürdieagronomischeEntscheidungsfindungnotwendigist.

ein wichtiger Punkt in diesem zusammenhang ist der Datenschutz. um informations-basierte landwirtschaft erfolgreich zu betreiben, ist es zwingend notwendig, die eu-Datenschutzrichtlinien sowie die örtlich geltenden Gesetze einzuhalten. Die verwendeten personalisierten Daten dürfen nur mit der zustimmung des Kunden und für die lieferung des vereinbarten Service verwendet werden (Braun 2011).

Systemaufbau auf der MaschineGrundlage zur zusammenführung von Spurführungssystemen und Datenmanagement-systemen ist die hardware. neben dem Satellitenempfänger zur Positionsbestimmung werden weitere Sensoren und Kommunikationsmodule benötigt, um die notwendigen Daten zu generieren und zu übertragen. Die meisten landmaschinenhersteller bieten Spurführungssysteme in unterschiedlichen integrationsgraden an. wie oben schon er-wähnt, werden von voll integrierten lösungen, die direkt in die lenkhydraulik eingreifen bis hin zu einfachen optischen Systemen die anzeigen in welche richtung der fahrer lenken muss, angeboten.

um die notwendigen einstellungen für diese lenkautomatisierung vornehmen zu kön-nen, wird meist ein Display verwendet, das für die Gegebenheiten auf der landmaschine ausgelegt ist.

Die Verbindung mit der cloud wird mit einem telematik-Modul realisiert. Dieses Modul beinhaltet eine SiM-Karte (eng. subscriber identity module) die sich über das lokale Mo-bilfunk-netz mit dem internet verbinden kann. zudem dient dieses telematik-Modul als Schnittstelle zu den Maschi-nen- und Sensordaten. Durch den direkten zugriff auf diese Daten können unter anderem zustandsparameter abgefragt, fehler diagnostiziert und felddaten übertragen werden. Sind diese Daten erst einmal in der cloud übertragen, kön-nen diese über Mobilgeräte oder Bürocomputer abgeru-fen werden. Abbildung 1 zeigt eine Übersicht der benötigten Komponenten.

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Abb. 1: Übersicht der Komponenten für integrierte Spurführungssysteme auf dem Traktor

Datengewinnung Die Planung und ausführung der feldarbeit basiert auf den Daten, die während eines vor-angegangen Bearbeitungszyklus aufgezeichnet wurden, wie zum Beispiel: feldgrenzen, ausbringmengen und erntedaten. in Kombination mit externen Daten die aktuell verfüg-bar sind, wie Maschinendaten, Sensordaten und wetterdaten, können entscheidungshil-fen und applikationskarten generiert werden. Durch den austausch zwischen anwendun-gen zu cloud, und cloud zu Maschine können diese Daten von überall in nahezu echtzeit abgerufen werden und bilden die Grundlage für die nächsten Bearbeitungsschritte. eine entsprechende Übersicht dieser genannten Verknüpfungen zeigt Abbildung 2.

Anwendungenheutzutage wird in der Präzisionslandwirtschaft durch die nutzung modernster tech-nologien eine Vielzahl von Daten generiert, die auf verschiedenste weise genutzt wer-den können. Die herausforderung ist es, diese Daten wirtschaftlich einzusetzen und zu verwalten. Mit cloud-basierten Diensten ist es möglich, diesen Datenstrom einfach und transparent zu kontrollieren.

Durch die anbindung von telematik-Modulen ist eine drahtlose Datenübertragung mög-lich, uSB-Sticks und Datenkarten sind daher nicht mehr erforderlich. Über einen com-puter oder Mobilgerät mit internetverbindung können nutzer von drahtloser Datenüber-tragung einrichtungsdateien, Pfadplanungen und ausbringkarten drahtlos an das Display senden. Dort werden sie im Übertragungsprotokoll gespeichert, bis der fahrer die Datei zur anwendung auf dem Display auswählt.

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Abb. 2: Cloud-basierter Datenaustausch in der Landwirtschaft

Mit der drahtlosen Datenübertragung gelangen Dateien schneller und mit weniger ar-beitsaufwand auf die Maschinen. Die Vorteile, die bei einem solchen System vorliegen, werden im folgenden aufgeführt:

• weniger zeitaufwand zur Verwaltung von uSB-Sticks und dem zuweisen von Daten zu feldern

• flexibles, rechtzeitiges Management

• einfacher, automatisierter Datenaustausch. informationen sind jederzeit und überall nahezu in echtzeit verfügbar

• Vermeidung des austauschs falscher Daten sowie der erstellung nicht autorisierter Kopien

• Schnellere rechnungsstellung bei lohnunternehmen

Beispiel: Düngemittel-AusbringungDas Manure Sensing System von John Deere dient als ideales Beispiel dafür, wie informa-tionsbasierte landwirtschaft sowohl lohnunternehmern als auch Betriebsleitern innerhalb der wertschöpfungskette der agrarproduktion nutzt. unterstützt durch nahinfrarot-technik (nir), erfasst John Deere Manure Sensing wichtige nährwertgehalte von Düngemittel wie Stickstoff (n), ammonium-n, Phosphat (P), Kalium (K) und trockensubstanz 17 Mal pro Sekunde und ermöglicht eine gezielte und präzise Verteilung auf dem feld. außerdem kann dieAusbringrateteilflächenspezifischdurcheineKombinationausFahrgeschwindigkeits-Automatisierung(beiNutzungmiteinemkompatiblenJohnDeereTraktor)undDurchfluss-mengensteuerung kontrolliert werden. Dadurch werden schnellere reaktionen und eine breitere Möglichkeit an einstellungen für wechselnde Betriebsbedingungen sichergestellt ohne dass die ausbringqualität auf der gesamten arbeitsbreite beeinträchtigt wird. Das ent-sprechende Komponenten-Diagramm ist in Abbildung 3 dargestellt.

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Abb. 3: Übersicht „Manure Sensing System“ von John Deere

nach Messung und Dokumentation der inhaltsstoffausbringung von n-P-K, kann der lohnunternehmer eine inhaltsstoffkarte für ein bestimmtes feld erstellen und diese Da-ten seinem Kunden über die internetbasierte MyJohnDeere-einsatzzentrale zugänglich machen.DieKundenkönnendanndieKarteneinsetzen,umfeldspezifischeMengenanMineraldünger zu berechnen, um die zielwerte zu erreichen (neuMann 2015).

Wetterdaten zur Entscheidungshilfeein weiteres Beispiel für cloud-basierte anwendungen ist die optimierung von logis-tik und Produktivität durch die Kombination von Maschinenstandort, arbeitsauftrag und wetterdaten. Dafür ist es notwendig, dass die Maschinen an ein zentrales Betriebsma-nagement System wie z. B. MyJohnDeere angebunden sind. Durch diese zentrale auf-gabensteuerung hat der Betriebsleiter eine Übersicht über alle aufgaben und Standorte seinerMaschinenflotteimFeld.

Durch Kombination dieser informationen mit aktuellen wetterdaten (5 Minuten aktuali-sierungszyklus) können je nach wettervorhersage die ressourcen umdisponiert, aufga-ben anders geplant und entscheidungen getroffen werden, um die zeit produktiv zu nut-zenunddieBetriebszeitenwährendentscheidenderPhasenwiederPflanz-,Spritz-odererntesaison zu maximieren.

Fazitzusammenfassend ist zu sagen, dass cloud-basierte Systeme auch in der landwirtschaft immer mehr an Bedeutung gewinnen. Durch die weiterentwicklung von technologien, applikationen und Services wird das handhaben und effektive nutzen von „Big Data“ eine zentrale rolle spielen.

Diese Daten bieten die Möglichkeit, landwirten eine effektive entscheidungshilfe zur Verfügung zu stellen. Genauer gesagt diese Daten können genutzt werden um Kosten zu überwachen, für die Verwaltung von arbeitskräften und Maschinen, für die erstellung von Berichten und nachweisen, Planung zukünftiger arbeiten und Überwachung des ertrags (euroPean GnSS aGencY 2015). Des weiteren wird der Datenaustausch erheblich vereinfacht. Die Daten können dadurch Kunden, Partnern und Service-Stellen schneller und sicherer zur Verfügung gestellt werden.

Darüber hinaus ist es wichtig, diese personalisierten Daten zu schützen und die notwen-digen Gesetze und richtlinien einzuhalten.

LiteraturverzeichnisrÖSch, christine; DuSSelDorP, Marc; MeYer, rolf 2007:

Precision agriculture landwirtschaft mit Satellit und Sensor, Deutscher fachverlag.

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Braun, christian; Kunze, Marcel; niMiS, Jens; tai, Stefan 2011: cloud computing: web-basierte dynamische it-Services (informatik im fokus).

neuMann, oliver 2015: Vernetzte felder, Pressemitteilung 31. Juli 2015 (https://www.deere.de/de_De/our_company/news_and_media/press_releases/2015/agriculture/farmsight_vernetzte_felder.page).

euroPPean GnSS aGencY 2015: GnSS Market report – issue 4, March 2015 (http://www.gsa.europa.eu/system/files/reports/GNSS-Market-Report-2015-is-sue4_0.pdf).

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aleXanDru nicherSu anD Jochen wenDel

Open-source solutions for 3D geodata visuali-zation web services

Introductiontoday, most of the research and spatial analysis at the urban scale is conducted in 2D. however, the complexity of the city environment, where our research group focuses its attention, requires amore complex spatial descriptionwhichwe canfind available insemantical city models that are described with open standards. furthermore, semantic building information is needed as results are usually not aggregated by the building object itselfbutatafinerscalesuchasbuildingsurfaces.Thisrequiresahighergradeofvisua-lization and therefore 3D becomes a necessity (nouvel et al. 2014).

Asthecomplexityof theenergy toolswedevelopatEIFERisexpanding,wedefinedworking principles that allow our work to be easily integrated and used by multiple users with different application cases as well as to follow common standards from the oGc (open Geospatial consortium). the working principles are:

• common infrastructure• reusability of development• open-Source

a common infrastructure is important because of the costs associated with adapting it from use case to use case, while the reusability of the tools we develop is crucial. Being able to redeploy the pallet of solutions eifer possesses while moving from city to city saves costs and creates more value for our institute. the last principle allows our tools to communicate with other developments from local and external projects.

Open-source data infrastructureForourinfrastructuretofulfilltherequiredworkingestablishedprinciplesweneedto:fullyunderstandthestandards,beabletomanipulateandfinetunethecodeofthesoftware,torun with our energy related models, enable the use of certain communication gateways and protocols and be able to fully open the architecture description to other researchers.

in the geospatial working group at eifer, we are working with very diverse software ranging from proprietary software such as eSri arcGiS, to open source solutions such as Quantum GiS (QGiS) and PostgreSQl with a PostGiS extension. Different skills (ad-vanced programmers, geospatial specialists, standardization experts) are required and a central hub that allows for all their different environments to be connected is needed.

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for this central hub we adopted the open source data structure of the 3DcityDB. this isasimplifiedCityGMLstructure,onlycontainingaround10%ofthedatastructureincityGMl (the size varies according to the version, for example v2.0 has 45 tables, v3 has 60 tables).

as both our energy models and the spatial visualization of those models require most of our focus on buildings, we only have focused on the building class of this standard (figure 1). the level of Detail (loD) concept is used to allow for different levels of information present in the description where loD1 presents the coarsest resolution, only showingtheextrusionofthebuildingfootprintwithaflatroofandLoD4presentingthefinestresolution,includingdetailexteriorandinteriorfeaturesofabuilding(GrögerandPlümer 2012).

3DcityDB serves as the central storage of information from our energy models and spa-tial analysis tools. we developed extensions to the current schema, that allow the storage of information such as the u-values for surfaces, solar radiation, material type on the

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Fig. 1: UML diagram showing a simplified excerpt from the CityGML building model (Kolbe 2009)

external envelope, inhabitants behavior, heating demand curves, etc. currently, eifer and a number of external partners are involved in an oGc working group on the de-velopment of an aDe (application Domain extension) to the cityGMl standard. this extension will allow the storage of the building energy related information natively in the standard data structure.

figure 2 depicts the infrastructure currently in use at eifer. as the majority of input datadoesnotcomeintheCityGMLformat,weareforcedtoconvertESRIshapefilesorSketchUpfiles.ThisisdoneeitherbyusingPythonscripts,FMEortheSketchUpplugincityeditor from 3DiS. the software choice depends mostly on the quality of the input data, for example Sketchup being mostly used by architects or designers which have very different expectations from the software such as generating very impressive visualisa-tions at the expense of the data structure itself.

Energy modelsto access our energy models directly we created a backbone Python library for the energy models, called aeneas (energy assessment) (figure 3).

aeneas includes multiple components, all the components use the same backbone to connect to the DB and call on other functions for their analysis (e.g. volume calculation and shading).

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Fig. 2: Infrastructure and workflow (Simons and Nichersu 2014)

Open-data 3D city modelsfor showcasing our developed open-source energy models we have developed a cityGMl model in loD1 for the city of Karlsruhe consisting of 86.000 buildings by using building footprints from openStreetMap (oSM). we estimated the height of each building by the numberoffloorsofeachbuilding.Foreachfloorweassignedastandardheightvalueinmeters, depending on the building type, and estimate the total height of a building. we validatedtheaccuracyleveloftheestimatedbuildingheightbyastratifiedrandomspatialsamplingmethodthatresultedin92.4%withina95%confidencelevel.Inafurtherstepwe enriched the city model be additional variables from oSM, demographic data from the German census 2011, and socioeconomic user behavior data from infaS (institute for applied Social Science) at the building level (Saed and wendel 2015).

Visualization of 3D building informationrecently, numerous 3D web application Programming interfaces (aPi) ranging from Googleearth to unity’s Game engine have evolved, but most of the web mapping servi-ces that visualize 3D data are either based on browser plug-ins and require the users to install one or more programs locally on their computing devices. the installation of those plug-ins is often cumbersome and raises compatibility issues with different web browsers. furthermore, browser plug-ins, especially those that do graphically represent information

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Fig. 3: Infrastructure and workflow (Simons and Nichersu 2014)

such as adobe flash or Java are prone to security issues (Barth et al. 2010, Soltani et al. 2010). furthermore, new releases of major web browsers from apple, Google, Mozilla and Microsoft will no longer support any plug-ins. for visualization of the model outputs we developed a 3D web visualization interface focusing on the usage of free and open software libraries that can be natively run in any web browser. a major requirement of the developed interface is the connectivity to our PostgreSQl data-bases, described earlier, and the usage of open-source Geographic information Systems (GiS) functionality with PostGiS directly from the interface (Sriramulu et al. 2015).

Technological requirementsMany 3D web mapping aPis, such as cesium.js, did not exist at the start of this project in 2014. therefore, we have developed our own native browser implementation, including data retrieval, geographic coordinate transformations, and rendering of 3D object in the web browser. table 1 summarizes the resources, technologies, software libraries and data formats utilized in this study.

while we used htMl and cSS to control the functional aspect of the front end, JavaS-cript was used to control and manipulate all elements in the interface though the JSon data format that cconstitutes the client-side processing in this application. for 3D data handing and visualization we used multiple JavaScript libraries such as D3.js, and d3-three.js functions. d3-threeD.js a small library of functions that aims to link three.js with D3.js (Sutherland 2012). the ability to transform SVG path from D3.js to three.js object is offered by one of the functions provided by this library.

our proposed interface does not only allow cartographic visualization of the 3D fea-tures, but also supports the exploration of the results from energy simulation with several

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TechnologiesWebGL 3D web standardHTML Functional control of web pageJavaScript Control of elements and data conversionPython Database and server connection Structured Query Language (SQL) Data base queries Software libraries/APIsEXT JS Interactive web applicationsThree.js 3D visualizationD3.js Conversion of geographic coordinatesD3-ThreeD.js Link Three.js with D3.jsData exchange formatGeoJSON Data transfer to WebGL

Table 1: Resources used in interface development (Sriramulu et al. 2015)

functionalities such as layer navigation, feature selection, information retrieval, visibility control,dataclassificationandspatialbuffer functions.These functionalitiesaremadeaccessible through a toolbar available at the top of the browser window (figure 4). in this way,wecanassurescientificcartographicvisualizationsuchaswell-definedsymbols,and harmonious use of color through colorBrewer.org (harrower and Brewer 2003). Moreover, we have integrated several case studies consisting of the outcomes of energy modelling and simulations, as described earlier, in the interface as a proof of concept.

Discussionthe infrastructure eifer tested and integrated allowed us to implement a whole range of applications that in the past where running in separate environments. the current deve-lop-ment runs through web services and allows our spatial analysis to be run in parallel to the energy simulations. the presentation will cover a demonstration of the open 3D web interface and the integration of energy simulations in the cloud.

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Fig. 4: A 3D web interface layout consisting of Viewer window (1), Navigation controls (2), Toolbar (3), Action panel (4), and Information windows (5) (Sriramulu et al. 2015)

LiteratureBarth, adam, felt, adrinne P., Saxena, Prateek, Boodman, aaron 2010: Protecting

Browsers from extension Vulnerabilities. in: nDSS 2010 feb.

GrÖGer, Gerhard, and Plümer, lutz 2012: cityGMl - interoperable semantic 3D city Models. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 2012(71): 12-33.

harrower, Mark. and Brewer, cynthia 2003: colorBrewer.org: an online tool for selecting colour schemes for maps. The Cartographic Journal 40(1): 27-37.

KolBe thomas, 3D Geo-information Science, 2009.

nouVel romain, zirak Maryam, Dastageeri, habiburrahman, coors, Volker, eicker, ursual 2014: urban energy analysis based on 3D city Model for national Scale applications. in: iBPSa Germany conference. 83-90.

SaeD Muhammad and wendel, Jochen 2015: estimating heating energy consumption and co2 production - a novel modeling approach. Proceedings of the 14th inter-national conference on computers in urban Planning and urban Management. cambridge, Ma uSa. 7th -10th July 2015.

SiMonS, alexander and nichersu, alexandru 2014: Development of a cityGMl infrastructure for the implementation of an energy demand method with different data sources. GiScience 2014. Vienena, austria, 25th September 2014.

Soltani, ashkan, canty, Shannon, Mayo, Quentin, thomas, lauren, hoofnagle, chris J.2010: flash cookies and Privacy. in AAAI Spring Symposium: Intelligent Information Privacy Management (Vol. 2010): 158-163.

SriraMulu. akila, wendel, Jochen, Murshed, Syed Monjur, nichersu, alexandru 2015: web-based interface Development for 3D Geo-spatial Data Visualisation – an open-source and plug-in free approach. Proceedings of the 1st ica european Symposium on cartography, Vienna 10th-12th november 2015. 104-105.

SutherlanD a 2012: asutherland/d3. Github. https://github.com/asutherland/d3-threeD. accessed 7 December 2015.

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Martin GrÜnheiD

Stuttgart3D im WebVom CityGML-Stadtmodell zum WebGL-basierten Auskunfts- system im Internet

EinführungDie Visualisierung komplexer 3D-Modelle im client/Server-Bereich gewinnt immer mehr an Bedeutung. Dies gilt auch für öffentlich zugängliche Daten im internet sowie Daten für fachanwendungen der kommunalen Verwaltung im intranet. Den durch die ak-tuellen entwicklungen in Politik und Gesellschaft veränderten anforderungen an Geoda-ten und deren Präsentation innerhalb der Stadtverwaltung stellt sich auch das Stuttgarter 3D-Stadtmodell.

um fachanwendern und Bürgern ein frei zugängliches werkzeug für Planungsaufgaben undtransparenteVisualisierungenzuThemenwieLärmkartierung,Energieeffizienzana-lysen, Solarpotenzial und Stadtmarketing zur Verfügung zu stellen, bietet die Stadtver-waltung Stuttgart ein webbasiertes auskunfts- und Planungssystem an. Über diesen weg wird der nutzer mit einer breiten Palette an ortsbezogenen, dreidimensionalen informa-tionen versorgt, die das gesamte Stadtgebiet oder einzelne projektbezogene ausschnitte des Geodatenbestands umfassen.

Die erstellung des 3D-webGiS „Stuttgart in 3D“ wurde zusammen mit der firma Geo-plex auf Grundlage ihrer Software „PlexMap 3D“ (GeoPleX 2016) entwickelt und bie-tet den nutzern die Möglichkeit ohne installation von Plug-ins im Browser schnell und performant auf dreidimensionale Geodaten der Stadt Stuttgart zu zugreifen.

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Abb. 1: Ansicht von „Stuttgart in 3D“ Abb. 2: Beauskunftung von kulturellen Einrichtungen und Haltestellen in „Stuttgart in 3D“

GrundlagenDie Stadt Stuttgart besitzt seit 2006 ein dreidimensionales Stadtmodell basierend auf nor-men und Standards der oGc (OGc 2012) und der international organization for Stan-dardization (iSo). Der zentrale, standardisierte Datenbestand besteht aus einem Digitalen Geländemodell(DGM),welchesaufeinerLaserscanbefliegungbasiert,sowieeinem3D-Gebäudemodell inunterschiedlichenDetaillierungsgraden.Aktuellkanneinflächende-ckender Gebäudebestand von ca. 190.000 Gebäuden im loD 1 (Klötzchenmodell) sowie im loD 2 (Modell der außenhülle und Dachstrukturen) für das Stuttgarter Stadtgebiet von ca. 207 km2 bereitgestellt werden. zusätzlich liegt der komplette Gebäudebestand in durch Schrägluftbilder texturierter form vor. ergänzt wird der Bestand durch Sonderbau-werke, wie Brücken und tunnel. Die Daten werden im cityGMl2.0-Schema abgelegt (cityGML 2012). alle Gebäude besitzen einen individuellen Gebäudeschlüssel. Über dieseneindeutigenIdentifikatorkönnenweitereSachdatenausderStadtverwaltungein-gebunden werden. als Datenbankmanagementsystem dient eine PostgreSQl-Datenbank mit der PostGiS-erweiterung.

um eine hohe aktualität der Gebäudedaten zu gewährleisten wird der Bestand wöchent-lich fortgeführt. Die ableitung der Veränderungen im loD 1-Gebäudedaten bestand wird automatisch aus Daten des amtlichen liegenschaftskatasterinformationssystem (alKiS) realisiert. Über stichtagbezogene nBa-Datensätze werden Verän derungen in relevanten Bereichen wie Grundriss, höhenangaben, Gebäudenutzung, Dachform usw. ausgegeben. Via transaktionsfähigem web feature Service (wfS-t) werden die Differenzdaten über einengemeinsamen,eindeutigenIdentifikator inder3D-Datenhaltungautomatischge-neriert und modelliert. im loD2-Datenbestand werden Veränderungen und neue Bebau-ungen auf Grundlage von Bauakten innerhalb der Software Sketchup (SketchuP 2016) modelliert.

Aufbau des Auskunftssystemseine hauptanforderung beim aufbau des dreidimensionalen auskunftssystems bestand darin, die vorhandene Geodateninfrastruktur (GDi) der Stadt Stuttgart zu nutzen und mit den Gebäudedaten des vorhandenen 3D-Stadtmodell zu kombinieren und sinnvoll zu beauskunften. So können vorhandene georeferenzierte Daten aus den Bereichen umwelt, Stadtplanung, energie, Kultur, freizeit und Stadtmarketing mit dreidimensionalen Daten verschnitten und zweckentsprechend den nutzer zugänglich gemacht werden. Die anbin-dung an die bestehende GDi wird durch eine wMS/wfS-Schnittstelle realisiert. Dabei werden über einen arcGiS Server die gewünschten Daten per wfS (Vektordaten) bzw. wMS (rasterdaten) für das webGiS zur Verfügung gestellt. zusätzlich werden weitere Geodaten, wie z.B. das Baumkataster, über einen fMe-Serverprozess (fMe 2016) regel-mäßig im Shape-format zur Verfügung gestellt und können so auf dem neusten Stand mit 3D-Symbolen verschnitten werden.

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UmdieverschiedenenDateneffizientimBrowserdarzustellen,müssenSieeinenImport-und exportprozess durchlaufen, bei dem die Datenkontrolle, aufbereitung (u.a. triangu-alisierung)undanschließendeKomprimierungstattfinden.HierzuwerdendieDateninSammlungen homogener Geometriedaten (wie z.B. 3D-Geometrien, 2D-features oder wMS-adressen), sogenannte Depots, importiert. um die Daten letztendlich sichtbar zu machen, werden ein oder mehrere Depots in ebenen, für den endnutzer sichtbare Samm-lungen, kombiniert.

um mit hilfe der Software „PlexMap3D“ die Daten zur Verfügung zu stellen, besteht das auskunftssystem aus einem applikationsserver (webserver) und einem Datenbank-server. Der webserver stellt über einen apache (aPache 2016) dem nutzer die anwen-dung zur Verfügung. Da diese auf webGl-technologien basiert, können die inhalte dem nutzer über eine direkte Darstellung in allen gängigen Browsern ohne die clientseitge installation von Plug-ins angeboten werden. Somit wurde eine weitere zentrale anforde-rung an das System „Stuttgart in 3D“ erfüllt.

Über ein im Browser aufrufbares Backend kann der administrator neue Geodaten ein-pflegenundaktualisieren,sowieViews(thematische3D-Karten)erstellen.Diedazube-nötigten Geometrien und Sachdaten werden auf einer PostgreSQl-Datenbank mit Post-GiS-erweiterung gehalten und wöchentlich skriptgesteuert aktualisiert.

Inhalte des AuskunftssystemsDas 3D-webGiS „Stuttgart in 3D“ besteht aus mehreren thematischen Views (3D-Kar-ten). zurzeit kann der nutzer auf den Bestandsviewer „Stuttgart3D“ zugreifen. er bil-det das herzstück der anwendung und beauskunftet den aktuellen Gebäudebestand und die geplanten Gebäude (Bauantragsgebäude) der Stadt Stuttgart basierend auf einem Geländemodell. es besteht die Möglichkeit adressen und informationen aus dem lie-genschaftskataster,wieGrundfläche,BaujahrundGebäudenutzung,bezogenaufdasGebäude abzufragen. zur orientierung werden per wMS die Stadtkarte oder aktuelle luftbilder als Bodentextur angeboten. angereichert wird das auskunftssystem unter

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Abb. 3: Aufbau von „PlexMap3D“ Abb. 4: Architektur von „Stuttgart in 3D“ in Verbindung mit der GDI

anderem durch haltestellen des nahverkehrs und kulturelle einrichtungen der Stadt Stuttgart. Diese werden als Symbole dargestellt und bieten abfragbare informationen und weiterführende links.

Der View „umwelt3D“ bietet neben dem Gebäudebestand weitere thematische inhalte an. Beispielhaft wurden die Kaltluft-Volumenstromdichte und -Geschwindigkeit drei-dimensional visualisiert. Dem nutzer stehen außerdem thematische inhalte zu lärmkar-tierung und lärmpegelmessungen zur Verfügung.

für die Darstellung von Planungsvarianten im urbanen raum wurde der View „Planung 3D“ erstellt. hier kann der anwender, im Kontext der bestehenden Bebauung, aktuelle Planungsvarianten zuschalten.

Das Stuttgarter 3D-webGiS bietet neben der Visualisierung von Bestand und Planung verschiedene werkzeuge und Komponenten zum effektiven arbeiten an. neben einem WerkzeugzurVerschattungsanalysebietetdieOberflächemehrereMessfunktionensowiedie Möglichkeit, den aktuellen ausschnitt als PDf auszugeben oder per link oder Qr-Codeweiterzuempfehlen.ÜberdieEinbindungdesLocationfinderdesStadtmessungs-amtes Stuttgart kann über eine adresssuche zu jedem beliebigen Gebäude oder land-marks navigiert werden. Die abgabe von 3D-Gebäudedaten in den formaten cityGMl, DXf und Shape wird in zukunft ebenfalls über „Stuttgart in 3D“ abrufbar sein. hierzu wählt der nutzer im Browser den gewünschten Bereich aus. Über eine anbindung an verschiedene fMe-Serverprozesse wird die gewünschte Datei erzeugt und kann per Mail versendet werden.

FazitMit dem browserbasierten auskunftssystem „Stuttgart in 3D“ stellt das Stadtmessungs-amt dem nutzer ein leicht bedienbares und interoperables werkzeug zur Verfügung. Durch die integration in die GDi der Stadt Stuttgart ist es möglich, schnell verschiedens-te thematische inhalte dreidimensional zu visualisieren, um so entscheidungsprozesse zu unterstützen und aufgaben der Stadtverwaltung zu erleichtern.

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Abb. 5: Umweltviewer mit Lärmkartierung Abb. 6: Bestandsviewer mit Verschattungund Lärmpegelmessungen

für die fachanwender und interessierten innerhalb der Stadtverwaltung steht das System ab februar 2016 im intranet der Stadt Stuttgart zur Verfügung. Durch die wachsenden anforderungen der verschiedenen aufgabenbereiche der Stadtverwaltung werden suk-zessive weitere inhalte im 3D-webGiS visualisiert werden.

für den Bürger werden ausgesuchte thematische inhalte ab dem zweiten Quartal 2016 im internet frei verfügbar sein.

LiteraturverzeichnisaPache 2016: apache httP Server,

https://httpd.apache.org

citYGMl 2012: city Geography Markup language, http://www.citygml.org

fMe 2016: feature Manipulation engine, http://www.safe.com

GeoPleX 2016: PlexMap 3D, http://www.geoplex.de

oGc 2012: open Geospatial consortium, www.opengeospatial.org

SKetchuP 2016: Sketchup, www.sketchup.com/de

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MatthiaS JÖSt, DirK DorSch, BirGit rÜGer,BenJaMin StaDin, toMMaSo Di Bucchianico,Martin Schott, carSten GÜnther

GIS meets CADOrtsbasierte Dienste in Gebäuden und für Gebäudeflughäfen, Messe- und werkgelände, firmengebäude, universitätsbibliotheken oder ShoppingCenter – es gibt vieleOrte, an denen eine effizienteOrientierungnicht nurnerven, sondern vor allem zeit und Geld sparen kann. ob der Servicetechniker zu sei-nem einsatz auf dem werkgelände geführt werden soll, der Messebesucher zum nächsten event in der weit entfernten halle kommen möchte oder der weihnachtseinkäufer vor Ladenschluss noch schnell die richtigenGeschäftefindenwill – kurzeWege sinddasziel. analoge orientierungshilfen sind unter freiem himmel nur noch selten anzutreffen. Das Bild ist geprägt von digitalen navigationsanwendungen im auto, auf dem Smartpho-ne oder der richtungsweisenden Smartwatch. im zeitalter der Digitalisierung wirkt der Übersichtsplan an der rolltreppe des Kaufhauses oder im treppenhaus des Bürokomple-xes fast schon wie ein relikt aus vergangenen zeiten. Doch mit dem Betreten geschlosse-ner Gebäude verliert der Besucher Konnektivität und orientierung. letztere kann besten-falls noch über den Medienbruch hin zu analogen wandtafeln aufrechterhalten werden.

WogibtesSkisockenzukaufen?AufwelchemStockwerkbefindetsichdasGeschäft?Wielangehatesnochauf?UndbefindetsichaufdemWegdorthineinWickelraum?Sovielfältig die räumlichen Bedürfnisse des Kunden sind, so verschieden auch die anfor-derungen des Shopping center Betreibers an ortsbasierte informationen. Von der opti-mierung der anlieferungswege über die bedarfsgerechte einteilung der reinigungskräfte bishinzurAusweisunggeeigneterAktionsflächen,dieSzenariensinddenkbarvielfältig.ebenso vielfältig wie die indoor-Szenarien ist auch die Datengrundlage der abzubilden-den Gebäude eine herausforderung für die Softwaresysteme, die diese unterschiedlichen Datenformate und -qualitäten zum Vorteil ihrer nutzer systematisch verarbeiten und nahtlos integrieren sollen.

Anforderungen an ortsbasierte Systemeortsbasierte lösungen wie navigation, orts- und kontextsensitive Suchabfragen, orts-bezogene Benachrichtigungen oder analytische auswertungen von (menschlichen) Be-wegungsdaten stellen hohe technische anforderungen an Softwaresysteme. Der Betrieb solcher Systeme soll aus betriebswirtschaftlicher Sichtmöglichst kosteneffizient, alsowartungsarm sein. Dies impliziert eine möglichst geringe notwendigkeit von manuel-len eingriffen in das System. Die heterogenität der zu erwartenden nutzergruppen er-fordert optimierte Bedienkonzepte und reichweiten der Systeme. Situative aspekte des

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Nutzers beeinflussen seine Interaktionmit demSystem, insbesondere hinsichtlich dereingesetzten Geräte. Die daraus resultierende Gerätevielfalt erfordert es eine Vielzahl von Betriebssystemen und deren restriktionen zu berücksichtigen. ebenso müssen die unterschiedlichen situativen Bedürfnisse in unterschiedlichen anzeigeformen und einga-be-beziehungsweiseInteraktionsmöglichkeitenreflektiertwerden.

Bereits grundlegende funktionen wie eine zuverlässige Positionierung innerhalb von Ge-bäuden, sindwenigerausgereift,geschweigedenn trivial,als landläufigangenommen.TrotzhöchstmöglicherGenauigkeitmussdasSystemkosteneffizient,beispielsweisehin-sichtlich des energieverbrauchs, betrieben werden können. insbesondere die anwendung in einem echtzeit-umfeld erfordert ein höchstmaß an robustheit und eine Minimierung des time-to-fix – sprich der zeit bis eine Position ermittelt wurde.

Grundlage ortsbasierter Dienste sind fachlich-inhaltliche sowie ortsinformative Daten. auch diese müssen den anforderungen an echtzeitsysteme genügen, und unterliegen re-gelmäßigen aktualisierungszyklen. um heterogene anwendungsfälle abdecken zu kön-nen, müssen die Daten in unterschiedlicher tiefe vorliegen. Davon unabhängig bestehen die grundlegenden Bedingungen an die Daten in einer dauerhaften Verfügbarkeit und einer bestmöglichen Genauigkeit.

ein wichtiger Baustein, um in vielfältigen Bereichen des urbanen lebens ein kontinuier-lich positives nutzererlebnis zu schaffen, ist eine durchgängige Digitalisierung der ori-entierungssysteme. Diese ist nur mit einem höchstmaß an automatisierung der Prozesse undmiteinerwohldefinierten,feinenVerzahnungdereinzelnenSystembestandteilezuerreichen.

CAD meets GISDie Geomatik folgt seit jeher Standardisierungsprozessen. in den vergangenen Jahren haben sich mit KMl oder GMl XMl-basierte formate zur Beschreibung geographi-scherGegebenheitenetabliert.ESRIShapefilessindeinproprietärer,teil-offenerDe-Fac-to-Standard, der von zahlreichen GiS-werkzeugen unterstützt wird. als Standards sind die so beschriebenen Daten portabel und maschinell interpretierbar. Die anforderungen an diese formate fokussieren überwiegend auf die geographischen aspekte. ortsbasierte Dienste in Gebäuden benötigen darüber hinaus informationen über die lage der Geo-metrien entlang der dritten Dimension, mindestens jedoch eine aussage über die Stock-werkszugehörigkeit. Diese informationen sind in den genannten formaten nur indirekt abgebildet. cityMl, 2008 in einer ersten Version als oGc Standard verabschiedet [oGc 2016a], sowie indoorGMl im Jahr 2015 [oGc 2016b], adressieren diese lücke und er-möglichen die beschreibende dreidimensionale Darstellung urbaner objekte.

zu Gebäuden im urbanen raum liegen im allgemeinen Pläne in digitaler form - üblicher-weise caD-Pläne - vor. Motiviert ist caD jedoch aus der architektonischen Sicht, dient als Planungsgrundlage für das Bau- und immobiliengewerbe. aus diesen anforderungen

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heraus bilden caD-Daten weit mehr informationen ab als für eine GiS anwendung be-nötigt werden. formate unterliegen auch im Bereich des caD De-facto-industriestan-dards. allerdings zielen diese Standards verstärkt auf die Portabilität der Daten zwischen Softwarewerkzeugen,nichtaberzwischenAnwendungsfällenab.DXFoderDWGdefi-nieren zwar das syntaktische format der Beschreibungen, machen aber keine (validier-baren) Vorgaben an die Semantik oder den abgebildeten inhalt. während XMl-basierte formate aus der GiS strukturellen, validierbaren Vorgaben folgen, ist die maschinelle interpretation von caD-Daten mit einer Bildinterpretation zu vergleichen. während für eine GiS-anwendung ein einzelner raum in einem Gebäude als geschlossenes Polygon mitassoziierterBeschriftungerwartetwird,wirddiesesinCAD-Datenhäufigdurcheineüber unterschiedliche layer verteilte anhäufung einfacher linien dargestellt. Die Menge der linien führt nicht zwingend zu einem geschlossenen Polygon, ebenso ist eine auto-matisierte zuordnung einer Beschriftung zu einem Polygon nicht immer möglich.

Vergleichbar mit dem Medienbruch von der nutzung digitaler ortsbasierter Dienste auf demSmartphonehinzueinerWandtafel,findethiereinBruchinderDigitalisierungstatt.DaCAD-Pläne,obwohlsiedigitalvorliegen,häufigmanuelldigitalisiertwerdenmüssen,erleidet der automatisierungsprozess hier einen Bruch. auf der anderen Seite stellt ein ständigflexiblerwerdendesLebeninGebäuden,wiebeispielsweisemobileArbeitsplätzeoder Pop-up-Shops in einkaufszentren, hohe anforderungen an die aktualisierungszy-klen der den ortsbasierten Diensten zu Grunde liegenden Datenbasis.

in diesem Kontext könnte sich der international schon vielfach zur anwendung gebrachte Prozess- und Datenstandard BiM – Building information Modeling – zu einer Brücken-technologie entwickeln [BiM 2016]. in dessen Standard zum austausch von Konstruk-tions- und facility-Management-Daten – industry foundation classes [ifc 2016] wird einstrukturellerAustauschvonstrukturiertenGebäudedatenspezifiziert.Zwarliegtdes-sen inhaltlicher fokus auf der zusammenführung aller an einem Bauprojekt beteiligten Parteien im Sinne einer einheitlichen Datenbasis, jedoch ist gerade hier der Schulter-

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Abb. 1: Beispiel eines CAD-Planes Abb. 2: Beispiel einer bereinigten, navi gierbaren Repräsentation

schluss von Geoinformation und informationen zur baulichen Struktur eines Gebäudes notwendig. Bundesminister Dobrindt verkündete am 15.12.2015 beim zukunftsforum Digitales Planen und Bauen in Berlin den Beschluss des Bundesministeriums für Verkehr und digitale infrastrukturen, ab 2020 alle infrastrukturprojekte des Bundes auf Grundla-ge von 5D-BiM-Modellen realisieren zu lassen. Vor diesem hintergrund wird der BiM-ansatz zukünftig sicher ein größeres Momentum bekommen.

CAD goes GISDer wunsch nach einer medienbruchfreien orientierung im öffentlichen raum wie auch in privaten Gebäudekomplexen beginnt bei der digitalen, kartographischen Visualisierung der geographischen Gegebenheiten. abbildungen 1 und 2 zeigen die sich aus den unterschied-lichen anforderungen ergebende Darstellung von GiS-Systemen und caD-Daten.

neben der reduktion der Details eines caD-Planes müssen die relevanten geometrischen informationen über eine Geo-referenzierung in den geographischen Kontext eingefasst werden. hierbei müssen geometrische abweichungen und abstraktionen der caD-Pläne auf die geographische realität projiziert werden. zusätzlich werden die räumlichen Daten mit fachdaten aggregiert, um so zu einem ortsbasierten System orchestriert zu werden. Das ergebnis der aggregationen kann letztlich unterschiedlichen Visualisierungsformen zugeführt werden. Vereinfacht besteht der aggregationsprozess aus den in abbildung 3 skizzierten Schritten. ein diesen Prozess unterstützendes Software-System muss sich der

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Abb. 3: Geodaten-Integration und Fusion

Aufgabeverpflichten,dieeinzelnenProzessschrittevoneinanderzuentkoppeln,undsoinunterschiedlichenKontextenwiederverwertbarzumachen.DieDefinitioneineseinheitli-chen Modells ermöglicht es, die ausgabe- und Darstellungsoptionen unabhängig von den Datenquellen zu halten. ebenso lassen sich durch entkoppelte aggregationsschritte be-liebige fachdaten mit beliebigen caD-/Geo-Datenquellen verschneiden. Systemerweite-rungen sind so nur bei neu zu integrierenden Datenquellen notwendig, und sind inhärent mit den anderen Systemteilen kompatibel.

abbildung 4 verfeinert den komplexesten Sub-Prozess, die transformation von caD-Daten in eine kartographische Visualisierung. zunächst wird die caD-Datei analysiert und enthaltene layer extrahiert. aus der Menge der enthaltenen layer müssen in einem manuellen Schritt die relevanten layer selektiert werden.

HierzuwerdenanhandeinerVisualisierungdereinzelnenLayerdieIdentifikatorenderLay-er bestimmt und hinsichtlich des inhaltes typisiert. Die typisierung macht die layer bezüg-lich des inhaltes von Geometrien und Beschriftungen unterscheidbar. Die selektierten layer werden in der Polygon-extraktion berücksichtigt. um möglichst vollständige geometrische informationen zu erhalten, müssen zunächst sämtliche Polygone aus allen layern extrahiert und zusammengeführt werden. Die zusammengeführten Geometrien werden hinsichtlich

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Abb. 4: Prozess der Feature-Extraktion und Aufbereitung der CAD Pläne

ihrer geometrischen eigenschaften überprüft. linien werden verworfen, Polygone werden beibehalten. Die Polygonkorrektur verwendet heuristische Methoden, um aus Plan-unge-nauigkeitenoderFehlernnichtgeschlossenePolygonezuidentifizierenundzuschließen.Die label-extraktion analysiert die entsprechend typisierten layer nach Beschriftungen. ein Verfahren zur label-zuordnung versucht Beschriftungen und Polygone zusammenzu-führen. ähnlich der Polygon-Korrektur kommt ein distanzbasiertes, heuristisches Verfahren zum einsatz. entsprechend wird dieser Schritt mit einer Validierung der label-zuordnung abgeschlossen. Die abschließende transformation produziert ein visualisierbares Modell, das in weiteren Prozessschritten angereichert werden kann.

Die Sub-Prozesse des Stylings und das anreichern um 3D-informationen sind optionale Schritte. im Styling werden die Geometrien um Design- und layout-informationen er-weitert. in den 3D-informationen können Polygone mit einer einfachen höhe oder aber einer komplexen dreidimensionalen Struktur versehen werden.

DieEin- undAusgabe-Formate der einzelnenProzessschritte sindwohldefiniert.Diesermöglicht vielfältige, entkoppelte implementierungen der einzelnen Prozessschritte. auf diese art kann das Grundsystem hinsichtlich der Gegebenheiten einer konkreten Daten-lage angepasst und optimiert werden. einzelne Schritte, wie beispielsweise die Polygon-Korrektur, können entfallen oder um weitere Schritte erweitert werden.

Durch weitere automatisierung der Prozesse kann der aktualisierungszyklus weiter op-timiertwerden. Sofern das lieferantenspezifischeFormat stabil bleibt, ist dermanuel-le Schritt der layer-Selektion nur einmal notwendig. aktualisierungen der caD-Daten können diesen Schritt überspringen und so den automatisierungsgrad erhöhen. analog kann auch der Styling-Prozess einmalig durchgeführt werden, sofern ein allgemeingül-tigesStylingfürallekünftigenthaltenenPolygonedefiniertwerdenkann.DeroptionaleProzess der anreicherung um 3D-informationen kann, je nach anforderung, ebenso stan-dardisiert werden, indem eine einheitliche abbildungsvorschrift für die höhe der Geo-metriendefiniertwird.

ZusammenfassungDie Bereitstellung von ortsbasierten Diensten innerhalb von Gebäuden stellt nach wie vor große herausforderungen an technische lösungen. Dies gilt insbesondere für die Bereitstel-lung von akkuraten Positionsinformationen und aktuellen Gebäudeplänen. Mit hilfe von Schnittstellen und einer heuristischen Datenfusion können Geodaten aus beiden welten zusammengefügt werden, um damit navigierbare Gebäudepläne zu erzeugen. neben die-sentechnischenHerausforderungengiltesallerdingsauchimHinblickaufdiePflegederGebäudedatenneueWegezufinden.SowiemobileDienstezueiner„Demokratisierung“der erzeugung und nutzung von Geodaten geführt haben, wird dies wahrscheinlich auch zumindestteilweisefürdieErstellungundPflegevonGebäudeplänenderFallsein.Ersteansätze in der openStreetMap community weisen in diese richtung [oSM 2016].

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LiteraturverzeichnisoGc 2016a: indoor GMl Standard, gefunden am 01.01.2016 unter:

http://www.opengeospatial.org/standards/indoorgml

oGc 20156: city GMl Standard, gefunden am 01.01.2016 unter: http://www.opengeospatial.org/standards/citygml

BiM 2016: Building information Modelling und industry foundation classes, gefunden am 01.01.2016 unter: http://www.buildingsmart.de/

ifc 2016: ifc-Standard (iSo 16739), gefunden am 15.01.2016 unter: http://www.iso.org/iso/catalogue_detail.htm?csnumber=51622

oSM 2016: openStreetMap indoor, gefunden am 20.01.2016 unter: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/indoor_Mapping

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KARLSRUHER GEOWISSENSCHAFTLICHE SCHRIFTENReihe A Kartographie und GeographieBand 1 Beiträge zur Kartographie. Von Eduard Imhof, Heinz Bosse, Werner Böser, Dietrich O. Müller, Heinz Musall. 86 S., 14 Abb., 2 Beilagen. Karlsruhe 1983. ISBN 3-89063-000-6. Euro 12.-

Band 2 Festschrift zum 60. Geburtstag von Werner Böser. Mit 52 Beiträgen. Textband und Beilagenband. 670 S., 252 Abb., 27 Tab. Karlsruhe 1986. ISBN 3-89063-001-4. Euro 49.-

Band 3 Landkarten aus vier Jahrhunderten. Katalog zur Ausstellung des Generallandesarchivs Karlsruhe im Mai 1986. 264 S., 152 Abb. 1. Aufl. vergr., 2., unveränd. Auflage. Karlsruhe 1986. ISBN 3-89063-006-5. Euro 19.-

Band 4 Kartenverwandte Darstellungen - Werkstattberichte. Mit 18 Beiträgen. 206 S., 103 Abbildungen, Karlsruhe 1986. ISBN 3-89063-003-0. Euro 24.-

Band 6 Krüger, Joachim: Perspektivische Darstellungen von Erdoberflächenformen. Gezeigt am Wutach-Überlauf im Südlichen Schwarzwald. 61 S., 37 meist farbige Abb. Karlsruhe 1994. ISBN 3-89063-007-3. Euro 14.-

Band 7 Enderle, Christiane: Europa 1937-1989. Die territorialen Besitzveränderungen infolge des Zweiten Weltkrieges. 1 farbige Kartenbeilage. Karlsruhe. ISBN 978-3-89063-012-0. Euro 14.-

Band 8 Wolf, Armin: Hatte Homer eine Karte ? Beobachtungen über die Anfänge der europäischen Kartographie. Mit einem Exkurs: Gab es beim Landweg des Odysseus im Phaiakenland eine Schleppstrecke? Gerd Schefcik: Homers Lokalisation der Fahrten des Odysseus nach Armin und Hans-Helmut Wolf (1968 und 1983/90). 72 S., 30 Abb., 1 farbige Beilage. Karlsruhe 1997. ISBN 3-89063-009-X. Euro 14.-

Band 9 Aus Kartographie und Geographie. Festschrift für Emil Meynen. 175 S., 37 Abb. Karlsruhe 1992. ISBN 3-89063-010-3. Euro 14.-

Band 12 Rhenus Superior et Germania. Die Oberrheinlande in bedeutenden Deutschland- und Regional- karten aus der Collection Niewodniczanski. Katalog zur Ausstellung in der Bad. Beamtenbank Karlsruhe am 4.11. bis 3.12.1999, 96 S. Karlsruhe 2000. ISBN 3-89063-014-6. Euro 10.-

Band 13 Mundle, Heiko: Kartographische Online-3D-Plattformen. Methana 3D: eine kartographische Online-3D-Plattform mit Datenbankanbindung der Halbinsel Methana (Griechenland). 75 S. und 124 S. Anhang. Karlsruhe 2000. ISBN 3-89063-015-4. Euro 10.-

Band 15 Lung, Tobias: Landbedeckungsänderungen im Gebiet „Kakamega Forest und assoziierte Wald- gebiete“(Westkenia).MultispektraleKlassifikationvonLandsat-SatellitenbilddatenundAuswertung

mittels Methoden im Raster-GIS [ = BIOTA-Eastafrica Report No. 3 ]. 114 S. u. 27 S. Anhang. Karlsruhe 2004. ISBN 3-89063-017-0. Euro 18.50

Band 16 Festschrift 50 Jahre Sektion Karlsruhe der Deutschen Gesellschaft für Kartographie e.V. Mit 29 Beiträgen. 280 S. Karlsruhe 2004. ISBN 3-89063-018-9. Euro 15.-

Band 17 Mitchell, Nick, Schaab, Gertrud & Wägele, J. Wolfgang (Eds.): Kakamega Forest ecosystem: An Introduction to the natural history and the human context. [ = BIOTA-Eastafrica Report No. 5 ]. 56 S. Karlsruhe 2009. ISBN 978-3-89063-019-9.

Reihe B Vermessung und PhotogrammetrieBand 1 Geodätische, Photogrammetrische und Kartographische Berichte I. 155 Seiten, 67 Abbildungen, 6 Tabellen. Karlsruhe 1985. ISBN 3-89063-101-0. Euro 14.-

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Band 2 Festschrift zum 60 Geburtstag von Werner Böser. Text- und Beilagenband. Insgesamt 630 Seiten, 252 Abbildungen (davon 40 mehrfarbig), 27 Tabellen. Karlsruhe 1986. ISBN 3-89063-001-4. Euro 49.-

Band 3 Geodätische, Photogrammetrische und Kartographische Berichte II. 212 Seiten, 71 Abbildungen, 9 Tabellen. Karlsruhe 1997. ISBN 3-89063-102-9. Euro 14.-

Band 4 Vermessung und Geomatik aktuell. Hrsg. von Werner Böser und Rainer Schwäble.133 Seiten. Karlsruhe 2003. ISBN 3-89063-103-7. Euro 14.-

Band 5 Geomatik aktuell 2010 »Geoinformationsmanagement«. 65 Seiten, 45 Abbildungen. Karlsruhe 2010. ISBN 978-3-89063-104-2.

Band 6 Untersuchungen zur automatisierten Triangulation und zum Systemverhalten des Messsystems iGPS 121 Seiten, 74 Abbildungen. Karlsruhe 2011. ISBN 978-3-89063-105-9.

Band 7 Geomatik aktuell 2012 »Präzise Navigation und mobile Geodatenerfassung – Out- und Indoor«. 165 Seiten, 79 Abbildungen. Karlsruhe 2012. ISBN 978-3-89063-106-6.

Band 8 Geomatik aktuell 2013 »3D-Geodatenerfassung« und 75 Jahre Vermessung | 35 Jahre Karto- graphie | 20 Jahre Freundeskreis Geomatik – an der Hochschule Karlsruhe. 96 Seiten, 67 Abbildungen, 7 Tabellen. Karlsruhe 2013. ISBN 978-3-89063-107-3.

Band 9 Geomatik aktuell 2016 »Geodaten in der Cloud?«. 72 Seiten, 35 Abbildungen, 1 Tabelle. Karls- ruhe 2016. ISBN 978-3-89063-108-0.

Reihe C Alte KartenBand 1 Mesenburg, Peter: Kartographie im Mittelalter - eine analytische Betrachtung zum Informationgehalt der Portulankarte des Petrus Roselli aus dem Jahre 1449. 16 S., 3 Abb. und 1 farbige Kartenbeilage 64 cm x 100 cm. Karlsruhe 1989. ISBN 3-89063-600-4. Euro 7.-

Band 2 Dörflinger, Johannes: Die Landesaufnahme des österreichischen Generalquartiermeister- stabes 1749-1854. 14 S., 1 farbige Kartenbeilage 60 cm x 49,5 cm. Karlsruhe 1989. ISBN 3-89063-601-2. Euro 7.-

Band 3 Oehme, Ruthard (†): Bernhard Cantzler und seine Karte der Grafschaft Erbach von 1628. 26 S., 2 Abb. u 1 farbige Kartenbeilage 36,5 cm x 45 cm. Karlsruhe 1991. ISBN 3-89063-602-0. Euro 7.-

Band 4 Sperling, Walter: Comenius‘ Karte von Mähren 1627. 48 S., 12 Abb. und 1 farbige Kartenbeilage 46,5 cm x 57 cm. Karlsruhe 1994. ISBN 3-89063-603-9. Euro 8.-

Band 5 Neumann, Joachim: Johann Morells Karte von Baden 1670. 16 S., 1 Abb. und eine Karten- beilage 38 cm x 68 cm. Karlsruhe 1997. ISBN 3-89063-604-7. Euro 6.-

Band 6 Musall, Heinz: Französische Karte der Rheinlande im Maßstab 1 : 100 000. Blatt Karlsruhe- Landau 1819 und 1848. Karlsruhe 2009. ISBN 978-3-89063-605-4.

Band 7 Musall, Heinz: Französische Karte der Rheinlande im Maßstab 1 : 100 000. Blatt Rastatt 1818. Karlsruhe 2009. ISBN 978-3-89063-606-1.

Band 8 Musall, Heinz: Weltkarte von Nicolas de Fer 1694. Karlsruhe 2009. ISBN 978-3-89063-607-8.

Band 9 Martin Helwigs Karte von Schlesien aus dem Jahre 1561. Herausgegeben von Kurt Brunner und Heinz Musall. Mit den Beiträgen: Manfred Spata: Die Schlesienkarte von Martin Helwig aus dem Jahre 1561 und Dieter Beineke & Kurt Brunner: Genauigkeitsuntersuchung zur Schlesienkarte von Martin Helwig aus dem Jahre 1561. 24 S., 4 Abb. und 1 farbige Kartenbeilage 41 cm x 50 cm. Karlsruhe 1996. ISBN 3-89063-608-X. Euro 9.-

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Band 11 Musall, Heinz: Französische Karte der Rheinlande im Maßstab 1 : 100 000. Blatt Worms-Mann- heim 1848. Karlsruhe 2009. ISBN 978-3-89063-610-8.

Band 12 Musall, Heinz: Französische Karte der Rheinlande im Maßstab 1 : 100 000. Blatt Mainz 1848. Karlsruhe 2009. ISBN 978-3-89063-611-5.

Band 13 Salaba, Marie: Peter Dewarat und die Kurpfälzische Landesaufnahme der zweiten Hälfte des 18. Jahrhunderts. 51 S., 11 Abb. u. 1 Kartenbeilage. Karlsruhe 2001. ISBN 3-89063-612-8. Euro 8.-

Band 14 Reich, Ulrich: Johann Scheubel und die älteste Landkarte von Württemberg 1559. 60 S., 19 Abb. und 1 Kartenbeilage 48 cm x 35 cm. Karlsruhe 2001. ISBN 3-89063-613-6. Euro 8.-

Band 15 Neumann, Joachim: Die deutsch-französischen Beziehungen im Spiegel deutscher Schulatlanten. Katalog zur Ausstellung im Hauptstaatsarchiv Stuttgart vom 6. Oktober bis 17. Dezember 2004. 48 S., 8 farbige Abb. Karlsruhe 2004. ISBN 3-89063-614-4.

Band 16 Musall, Heinz & Sperling, Walter: Cyriak Blödners „Theatrum Belli Rhenani“ vom Anfang des 18. Jahrhunderts. 78 S., 20 Abb. und 3 Kartenbeilagen. Karlsruhe 2009. ISBN 978-3-89063-615-3

Band 17 Neumann, Joachim: Germaniae Parerga. Alte Deutschlandkarten mit prächtigem Randschmuck aus der Sammlung Niewodniczanski. 50 S. Karlsruhe 2009. ISBN 978-3-89063-616-0

Sonderveröffentlichung:Hauber, Eberhard David: Versuch einer umständlichen Historie der Landkarten. Reprint der Originalausgabe von 1724. 460 S. Karlsruhe 1988. ISBN 3-89063-404-4. Euro 24.-

Günther-Diringer, Detlef: Karlsruhe im Wandel der Zeiten. Das digitale 3D-Stadtmodell der Jahre 1739 – 1834 – 1915 – 1945 und 2015. DVD (Systemvoraussetzung: Windows-PC mit 2 GB freier Festplattenkapazität). Karlsruhe 2015. ISBN 978-3-89063-407-4. Euro 10.-

Reihe D Topographische und thematische EinzelkartenBand 2 Nill, Monika: Karte der Vegetation und geschützter Tierarten des North Cascades National Park Service. Complex im Bundesstaat Washington, U.S.A., im Maßstab 1 : 175 000. Mit farbiger Kartenbeilage 46,5 cm x 48 cm. Karlsruhe 2006. ISBN 978-3-89063-710-8. Euro 7.-

Band 5 Pflug,Michael:TouristischeStraßenkartedesAlaskaHighway imMaßstab1 :2000000.Mit farbiger Kartenbeilage 25 cm x 65 cm. Karlsruhe 1996. ISBN 3-89063-704-3. Euro 7.-

Band 8 Mustererkennung in der Kartographie. Mit den Beiträgen: Bettina Kreutzmann: Herstellung von Forstkarten. Luftbildinterpretation und GIS-Erfassung. - György Hudra: Interpretation of Hungarian Cadastral Maps. 57 Seiten, 48 Abbildungen und 1 farbige Kartenbeilage. Karlsruhe 2001. ISBN 3-89063-707-8. Euro 7.-

Band 9 Lung, Tobias & Schaab, Gertrud: Land cover change for Mabira Forest and Budongo Forest in Uganda. Results of processing Landsat satellite imagery time series, 1972 to 2003. [ = BIOTA East Africa Report No. 4] Mit zwei farbigen Kartenbeilagen. Karlsruhe 2008. ISBN 978-3-89063-706-8. Euro 12.-

Alle Veröffentlichungen sind zu beziehen durch die Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft, Fakultät für Informationsmanagement und Medien, Studiengang Geoinformationsmanagement Moltkestraße 30, D-76133 Karlsruhe, Tel. 0721/925-2911, -2590 und -2595

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Reihe B · Band 9

Geomatik aktuell 2016

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