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Geoinformationssysteme (GIS) in der Wohnungs- und Immobilienwirtschaft

Diplomarbeit 2009 245 Seiten

BWL - Sonstiges

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung

2 Geografische Informationssysteme und deren Abgrenzung zum Begriff Geomarketing
2.1 Definition Marketing
2.2 Definition Geografische Informationssysteme
2.3 Definition Geomarketing
2.4 Abgrenzung GIS vom Geomarketing
2.5 Mikromarketing
2.6 GIS Typen
2.6.1 Business Mapping
2.6.2 Desktop Mapping
2.6.3 Web Mapping

3 Grundlagen der GIS
3.1 Grundlagen von GIS-Datentypen
3.1.1 Vektordaten (Zeichnungen)
3.1.2 Rasterdaten (Bilder)
3.1.3 Sachdaten (Attribute)
3.1.4 Weitere Datentypen
3.1.5 Wahl des Datentyps
3.2 Koordinatensysteme
3.3 Arbeitsablauf eines GIS - Das Vierkomponenten-Modell
3.3.1 Daten- und Informationserfassung
3.3.2 Datenverwaltung
3.3.3 Datenanalyse
3.3.4 Präsentation
3.3.5 Geocodierung
3.4 Kartografie und deren Bedeutung im GIS
3.4.1 Thematische Kartografie im Geomarketing
3.4.2 Kartografische Grundregeln im Geomarketing
3.4.3 Klassifikation durch Farbpaletten

4 Das GIS Microsoft MapPoint 2006
4.1 Einleitung von MapPoint 2006
4.2 Daten- und Informationserfassung
4.3 Datenverwaltung
4.3.1 Nachbearbeitung der Ursprungsdaten
4.3.2 Vergleich der Ursprungsdaten 2005/2006 und 2006/2007
4.4 Datenanalyse
4.4.1 Datenimport
4.4.2 Datenanalyse
4.4.3 Datenexport
4.4.4 Weitere Optionen
4.5 Präsentation
4.5.1 Auswertung
4.5.2 Grenzen des GIS MapPoint 2006
4.5.3 Anmerkung

5 Das GIS RegioGraph 10
5.1 Einleitung von RegioGraph 10
5.2 Daten- und Informationserfassung
5.3 Datenverwaltung
5.4 Datenanalyse
5.4.1 Datenimport
5.4.2 Datenanalyse
5.4.3 Datenexport
5.4.4 Weitere Optionen
5.5 Präsentation
5.5.1 Auswertung
5.5.2 Grenzen des GIS RegioGraph 10
5.5.3 Anmerkung

6 Das GIS Internet
6.1 Einleitung von Internet
6.2 Daten- und Informationserfassung
6.3 Datenverwaltung
6.4 Datenanalyse
6.4.1 Datenimport
6.4.2 Datenanalyse
6.4.3 Datenexport
6.4.4 Weitere Optionen
6.5 Präsentation
6.5.1 Auswertung
6.5.2 Grenzen des GIS Google Earth
6.5.3 Anmerkung

7 Bewertung der GIS
7.1 MapPoint 2006
7.2 RegioGraph 10
7.3 Google Earth
7.4 Vergleich der drei GIS

8 Empirische Untersuchung der Genauigkeit der Geodaten
8.1 Problemdarstellung
8.2 Arbeitsablauf
8.3 Durchführung
8.4 Auswertung
8.4.1 Auswertung der Messergebnisse
8.4.2 Anmerkung

9 Datenanbieter für das GIS
9.1 Datenanbieter
9.2 Kosten

10 Zusammenfassung und Ausblick

Anhang A: Informationsergänzungen der GIS-Programme
A.1 Geoschlüssel
A.2 Marktdaten
A.3 Demografische Daten des MapPoint 2006
A.4 Weltweite Länderstatistik des MapPoint 2006
A.5 Marktdaten des RegioGraph 10
A.6 Datenimport, Datenverknüpfung und Datenzuordnungs-Assistent
A.7 Kartentypen der GIS-Programme
A.8 Bereichstypen bei MapPoint 2006

Anhang B: Ergebnisse des Monitorings Zittau 2005/2006 und 2006/2007
B.1 Fehlerbetrachtung der Wohnungsbegehung 2005/2006 und 2006/2007 Zittau
B.2 Ergebnisse der Leerstandsbetrachtung des Monitoring Zittau 2005/2006 und 2006/2007
B.3 Vergleich der Ergebnisse der Leerstandsbetrachtung des Monitoring Zittau 2005/2006 und 2006/2007

Anhang C: MapPoint 2006
C.1 Darstellungen der Datenanalyse der Untersuchung des Wohnungsleerstandes Zittaus 2005/2006
C.2 Vergleich der Monitoring 2005/2006 und 2006/2007

Anhang D: RegioGraph 10
D.1 Darstellungen der Datenanalyse der Untersuchung des Wohnungsleerstandes Zittaus 2005/2006
D.2 Vergleich der Monitoring 2005/2006 und 2006/2007

Anhang E: Google Earth
E.1 Darstellungen der Datenanalyse der Untersuchung des Wohnungsleerstandes Zittaus
E.2 Vergleich der Monitoring 2005/2006 und 2006/2007

Anhang F: Funktionsweise des GPS Data Logger von iBT

Anhang G: Datenanbieter für das GIS
G.1 Fragen
G.2 Anbieter

Glossar

Quellenverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abb. 2.1: Kernbausteine des Geomarketings

Abb. 3.1: Darstellung Polylinien

Abb. 3.2: Darstellung Polygone

Abb. 3.3: Rasterwerte zweier Flächen

Abb. 3.4: Eigenschaften von Sachdaten

Abb. 3.5: Attributiver Join

Abb. 3.6: Vierkomponentenmodell eines GIS

Abb. 3.7: Datenquellen für GIS

Abb. 3.8: Geoschlüsselvarianten von Adressen

Abb. 3.9: Interpolation von Geokoordinaten verschiedener Anbieter

Abb. 3.10: infas Geodaten: Geocodierungsdatenbank

Abb. 3.11: Kartesische Koordinaten Bezeichnung

Abb. 3.12: Ellipsoidische Koordinaten Bezeichnung

Abb. 3.13: Kaufkraftkarten

Abb. 4.1: Geocodierung und Routing

Abb. 4.2: Unstimmigkeit des Belegungsstandes

Abb. 4.3: Unstimmigkeit der Geschossanzahl

Abb. 4.4: Abweichende Bewertungen beim Gebäudetyp des Monitoring 2005/2006

Abb. 4.5: Abweichende Bewertungen beim Fassadentyp des Monitoring 2005/2006

Abb. 4.6: Importieren einer Datei

Abb. 4.7: Auswahl des Excel-Blattes

Abb. 4.8: Zuordnung der Spaltenüberschriften

Abb. 4.9: Auswahl des Kartentyps

Abb. 4.10: Dialogfeld Datenfelder

Abb. 4.11: Dialogfeld Legende

Abb. 4.12: Fertiges Kartenbild des Zittauer Belegungsgrades 2005/2006

Abb. 4.13: Zuordnung der nicht zugeordneten Datensätze

Abb. 4.14: Eigenschafts-Dialogfeld für Abspeicherung als Webseite

Abb. 4.15: Options-Dialogfeld

Abb. 4.16: Anpassung der Legende für die Darstellung die Wohnungsleerstandes Zittaus 2005/2006

Abb. 4.17: Kartenausschnitt Belegungsgrad der Stadt Zittau

Abb. 4.18: Kartenausschnitt Belegungsgrad der Stadtgebiete Eichengraben und Hartau

Abb. 4.19: Kartenausschnitt Wohnungsanzahl im Haus und belegte Wohnungen im Haus

Abb. 5.1: Wahl des Projektes

Abb. 5.2: Import-Assistent bei Regiograph 10

Abb. 5.3: Wahl der zu importierenden Datei

Abb. 5.4: Wahl des Tabellenblattes der zu importierenden Datei

Abb. 5.5: Wahl der Positionierung

Abb. 5.6: Wahl der zu importierenden Daten der Quelldatei

Abb. 5.7: Wahl bei fehlerhafter bzw. falscher Zuordnung der Datensätze

Abb. 5.8: Abschluss des Importvorganges

Abb. 5.9: Kartenbild nach erfolgtem Import der Quelldatei

Abb. 5.10: Korrektur fehlerhafter bzw. falsch zugeordneter Datensätze

Abb. 5.11: Starten des Analyse-Assistenten

Abb. 5.12: Wahl des Aufbaus der Daten

Abb. 5.13: Darzustellende Datenwahl

Abb. 5.14: Wahl der Analysedarstellung

Abb. 5.15: Eigenschaftsänderung einer Analyse

Abb. 5.16: Fertiges Kartenbild Gebäudealter Zittau 2005/2006

Abb. 5.17: Wahl der Speicherform

Abb. 5.18: Formatierung der Abspeicherung einer Grafik

Abb. 5.19: Formatierung der Abspeicherung eines HTML-Dokuments

Abb. 5.20: Interaktionsmöglichkeiten eines HTML-Dokuments

Abb. 5.21: Formatierung der Abspeicherung einer Layertabelle

Abb. 5.22: Fertiges Kartenbild des Zittauer Belegungsgrades 2005/2006

Abb. 5.23: Dialogfeld Symbol-Portfolio

Abb. 5.24: Kartenausschnitt einer Symbol-Portfolio-Darstellung

Abb. 5.25: Dialogfeld Multidimensionale Symbole

Abb. 5.26: Kartenausschnitt einer Multidimensionale-Symbole-Darstellung

Abb. 6.1: Auszug der Monitoring_Zittau_05-06_Bsp_Baualter_excel2kml.kml- Datei

Abb. 6.2: Dialogfeld Makro

Abb. 6.3: Fertiges Kartenbild Monitoring Zittau 2005/2006

Abb. 6.4: Umbenennung der importieren Datei im Google Earth

Abb. 6.5: Adressauflistung im Ortsfenster

Abb. 6.6: Dialogfeld Ortsmarke bearbeiten

Abb. 6.7: San Diego (USA): San Diego Night (Foto mit Zusatzinformationen)

Abb. 6.8: San Diego (USA): San Diego Night im Fotomodus

Abb. 6.9: Blick zum Central Park New York von der Kreuzzug W 110th St - Malcom X Blvd - East Dr (USA)

Abb. 7.1: WorkFlow eines GIS am Bsp. des Wohnungsmonitorings Zittau 2005/2006

Abb. 8.1: Fehlerhafte Geokoordinaten

Abb. 8.2: Bereitgestellte und gemessene Geokoordinaten der Grünen Straße

Abb. 8.3: Bereitgestellte und gemessene Geokoordinaten des Hermann-Theodor- Schubert-Wegs

Abb. 8.4: Einzelmessung am Haus II Schliebenstraße 21

Abb. 10.1: Eigenschaften eines Geoinformationssystem für die Wohnungs- und Immobilienbranche

Abb. A.3.1: Länderkürzel

Abb. A.3.2: MS MapPoint 2006 - Demografische Daten I

Abb. A.3.3: MS MapPoint 2006 - Demografische Daten II

Abb. A.3.4: MS MapPoint 2006 - Demografische Daten III

Abb. A.3.5: MS MapPoint 2006 - Demografische Daten IV

Abb. A.3.6: MS MapPoint 2006 - Demografische Daten V

Abb. A.3.7: MS MapPoint 2006 - Demografische Daten VI

Abb. A.3.8: Verfügbare administrative Gebietseinheiten für die Darstellung demografischer Daten

Abb. A.4.1: MS MapPoint 2006 - Weltweite Länderstatistik I

Abb. A.4.2: MS MapPoint 2006 - Weltweite Länderstatistik II

Abb. B.1.1: Auszug Fehlerbetrachtung bei der Wohnungsbegehung am Bsp. Äußere Weberstraße

Abb. B.2.1: Leerstandsbetrachtung der Gebäude in Zittau

Abb. B.2.2: Leerstandsbetrachtung der Wohnungen in Zittau

Abb. B.2.3: Wohnungsbelegungsgrad in Zittau

Abb. B.2.4: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. der Geschäfte

Abb. B.2.5: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. der Geschossanzahl der Gebäude

Abb. B.2.6: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. der Wohnungsanzahl (bis 20) der Gebäude

Abb. B.2.7: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. der Wohnungsanzahl (über 20) der Gebäude

Abb. B.2.8: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. des Gebäudetyps

Abb. B.2.9: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. des Gebäudealters

Abb. B.2.10: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. des Bauzustandes der Gebäude

Abb. B.2.11: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. der Fassadentype der Gebäude

Abb. B.2.12: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. des Außenanstriches der Gebäude

Abb. B.3.1: Leerstandsbetrachtung der Gebäude in Zittau

Abb. B.3.2: Leerstandsbetrachtung der Wohnungen in Zittau

Abb. B.3.3: Wohnungsbelegungsgrad in Zittau

Abb. B.3.4: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. der Geschäfte

Abb. B.3.5: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. der Geschossanzahl der Gebäude

Abb. B.3.6: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. der Wohnungsanzahl (bis 20) der Gebäude

Abb. B.3.7: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. der Wohnungsanzahl (über 20) der Gebäude

Abb. B.3.8: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. des Gebäudetyps

Abb. B.3.9: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. des Gebäudealters

Abb. B.3.10: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. des Bauzustandes der Gebäude

Abb. B.3.11: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. der Fassadentype der Gebäude

Abb. B.3.12: Wohnungsbelegungsgrad in Abh. des Außenanstriches der Gebäude

Abb. C.1.1: Wohnungsbelegungsgrad Zittau 2005/2006

Abb. C.1.2: Adressen des Monitorings 2005/2006

Abb. C.1.3: Bsp. Pineigenschaften anhand des Zittauer Zentrums 2005/2006

Abb. C.1.4: Bsp. Wohnungsbegehung nach Martrikelnummer 2005/2006

Abb. C.1.5: Belegungsgrad bzgl. Geschäftsstandorte 2005/2006

Abb. C.1.6: Belegungsgrad bzgl. Geschossanzahl 2005/2006

Abb. C.1.7: Belegungsgrad bzgl. Wohnungsanzahl 2005/2006

Abb. C.1.8: Wohnungsanzahl im Haus 2005/2006

Abb. C.1.9: Belegungsgrad bzgl. Gebäudetypen 2005/2006

Abb. C.1.10: Belegungsgrad bzgl. Baualter der Gebäude 2005/2006

Abb. C.1.11: Belegungsgrad bzgl. Bebauungstyp der Gebäude 2005/2006

Abb. C.1.12: Belegungsgrad bzgl. Bauzustand der Gebäude 2005/2006

Abb. C.1.13: Belegungsgrad bzgl. Fassadentypen der Gebäude 2005/2006

Abb. C.1.14: Belegungsgrad bzgl. Außenanstriche der Gebäude 2005/2006

Abb. C.2.1: Belegungsgrad Zittau der Jahre 2005/2006 und 2006/2007

Abb. C.2.2: Vgl. Geschäftsstandsorte Zittau der Jahre 2005/2006 und 2006/2007

Abb. C.2.3: Geschäftsstandorte Zittau 2005/2006 und 2006/2007

Abb. D.1.1: Belegungsgrad Zittau 2005/2006

Abb. D.1.2: Adressdarstellung Zittau 2005/2006

Abb. D.1.3: Beispiel Wohnungsbegehung nach Martrikelnummer 2005/2006

Abb. D.1.4: Belegungsgrad bzgl. Geschossanzahl 2005/2006

Abb. D.1.5: Wohnungsanzahl bzgl. Geschossanzahl 2005/2006

Abb. D.1.6: Belegte Wohnungen bzgl. Wohnungsanzahl im Haus 2005/2006

Abb. D.1.7: Belegungsgrad bzgl. Baualter der Gebäude 2005/2006

Abb. D.2.1: Belegungsgrad Zittau der Jahre 2005/2006 und 2006/2007

Abb. D.2.2: Übereinstimmende Adressen bei der Wohnungsbegehung 2005/2006 und 2006/2007

Abb. D.2.3: Geschossanzahl Zittau der Jahre 2005/2006 und 2006/2007

Abb. D.2.4: Wohnungsanzahl im Haus der Jahre 2005/2006 und 2006/2007

Abb. D.2.5: Belegte Wohnungen im Haus der Jahre 2005/2006 und 2006/2007

Abb. D.2.6: Baualter der Gebäude der Jahre 2005/2006 und 2006/2007

Abb. E.1.1: Adressen des Monitorings 2005/2006

Abb. E.1.2: Kartenausschnitt des Monitorings 2005/2006

Abb. E.2.1: Import des Monitorings 2005/2006 und Monitorings 2006/2007

Abb. F.1: GPS-Empfänger

Abb. F.2: Log In Fenster für GPS-Empfänger

Abb. F.3: Konfigurationsfenster des LOG Formates

Abb. F.4: Datenimportfenster

Tabellenverzeichnis

Tab. 3.1: Vektordatentabelle

Tab. 3.2: Lageinformation in Tabellenform

Tab. 3.3: Verschiedene Adressschlüssel inkl. Daten/Geokoordinaten

Tab. 7.1: Übersicht der Merkmale der GIS

Tab. 9.1: Kostenübersicht der GIS (inkl. 19% MwSt.) - Stand 03.12.2008

Tab. 9.2: Kostenübersicht der Geodaten (inkl. 19% MwSt.) - Stand 03.12.2008

Tab. A.1.1: Administrative Strukturen

Tab. A.1.2: Postalische Strukturen

Tab. A.1.3: Branchenspezifische Strukturen

Tab. A.1.4: Geometrische Koordinatensysteme, Bsp. Punkt in Dresden

Tab. A.2.1: Markdaten

Tab. A.2.2: Mikrografische Daten

Tab. A.2.3: Adressen

Tab. A.7.1: Erklärung der Kartentypen der GIS-Programme

Tab. A.8.1: Erklärung der Bereichstypen bei MapPoint 2006

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Ziel dieser Diplomarbeit ist es, die Einsatzfähigkeit und Funktionalität von Geoin- formationssystemen (GIS) in der Wohnungs- und Immobilienwirtschaft zu prüfen. Dabei stehen die Software-GIS MapPoint 2006 und RegioGraph 10 sowie das Inter- net-GIS Google Earth Basisversion zur Verfügung. Diese Arbeit soll dabei helfen, die GIS so anschaulich darzustellen, dass diese in betreffenden Institutionen genutzt werden können.

In Zeiten des weltweiten, explosionsartigen Anwachsens der von Unternehmen gesammelten Daten gewinnt der Einsatz von GIS im Marketingbereich immer mehr an Bedeutung. Mittels des sogenannten Geomarketing sollen bei der Entscheidungsfindung im Marketing die raumbezogenen Sachverhalte der Unternehmen strategisch, taktisch und operativ analysiert und mit Hilfe eines GIS diese Daten in einer thematischen Landkarte visualisiert werden.

Diese Arbeit untersucht die Einsatzfähigkeit und Funktionalität der GIS MapPoint 2006, RegioGraph 10 und Google Earth Basisversion anhand des Wohnungsleer- standes der Stadt Zittau. Zunächst soll ein Einblick auf das Geomarketing und dessen Abgrenzung zum GIS gegeben werden. Anschließend wird der Aufbau eines GIS erläutert. Hauptteil der Arbeit ist die Beschreibung, wie die drei oben genannten GIS in Bezug auf den Untersuchungspunkt anzuwenden sind, um deren Einsatzfähigkei- ten aber auch Grenzen zu untersuchen. Dabei liegt ein Schwerpunkt auf der Aufbe- reitung der bereits vorhandenen Daten des Zittauers Monitorings 2005/2006 des Stu- dienjahrganges BW05 sowie des Zittauers Monitorings 2006/2007 des Studienjahr- ganges BW06 der FH Zittau/Görlitz. Des Weiteren soll die Genauigkeit der Geoda- ten mittels empirischer Untersuchung überprüft werden, um die Exaktheit der GIS darzulegen. Zum Abschluss werden die Präsentationen der GIS dargestellt und die Systeme miteinander verglichen, um den Nutzen dieser für die Wohnungs- und Im- mobilienwirtschaft darzustellen.

2 Geografische Informationssysteme und deren Abgrenzung zum Begriff Geomarketing

2.1 Definition Marketing

„Marketing ist der Planungsprozess der Konzeption, Preispolitik, Promotion und Distribution von Produkten und Dienstleistungen, um Austauschprozesse zu erreichen, die individuelle und organisationale Ziele erfüllen.“1

2.2 Definition Geografische Informationssysteme

„Ein Geo-Informationssystem (kurz: GIS) ist ein rechnergestütztes System, das aus Hardware, Software, Daten und den Anwendungen besteht. Mit ihm können raumbezogene Daten digital erfasst und redigiert, gespeichert und reorganisiert, modelliert und analysiert sowie alphanumerisch und grafisch präsentiert werden.“2

GIS kommt aus dem anglo-amerikanischen Sprachgebrauch und steht für Ge- ographic Informationssystem, eingedeutscht Geografisches Informationssystem. Hierbei steht das IS für „eine Sammlung von Informationen oder Daten zu einer vor- gegebenen Thematik, die aufgrund eines eindeutigen Ordnungsschemas dem Benut- zer einen schnellen und gezielten Zugriff gestattet.“3 Die zugrundeliegenden Infor- mationen sollten vollständig und aktuell sein und eine einfache Nachbearbeitung zulassen. Zudem ist bei dem Ordnungsschema zu beachten, dass unterschiedliche, aber auch kombinierte Abfragen bezüglich der unterschiedlichen Suchkriterien er- möglicht werden.4

Wenn diese Informationen zusätzlich mit Koordinaten versehen werden und somit eine räumliche Abfrage gestatten, spricht man von einem Geo-Informationssystem.

Das Geo (abgeleitet von geos = Erde) bezieht sich auf die räumliche Zuordnung eines Objektes zu einem bestimmten Punkt auf der Erde.5

Mit Hilfe eines GIS werden demnach raumbezogene Daten, sogenannte Geodaten, verarbeitet und verwaltet.

2.3 Definition Geomarketing

SCHÜSSLER, F. (1997, S. 2) definierte Geomarketing noch vor der Etablierung der Desktop-Mapping-Systeme wie folgt: „Geomarketing bezeichnet die Planung, Koordination und Kontrolle kundenorientierter Marktaktivitäten mittels geografischer Informationssysteme; somit werden Methoden angewendet, welche den Raumbezug der untersuchten Daten herstellen, analysieren und darstellen können.“6 Ein GIS ist demnach ein Instrument des Geomarketings.7

Letztere definieren den Begriff unter Berücksichtigung des vorangegangen Problems: „Geomarketing analysiert aktuelle wie potenzielle Märkte nach räumlichen Strukturen, um den Absatz von Produkten effektiver planen und messbar steuern zu können. … Die mögliche Umsetzung der räumlichen Betrachtungsweise mittels geografischer Informationssysteme (GIS) und feinräumiger Geodaten ist lediglich ein Instrument des Geomarketing.“8

2.4 Abgrenzung GIS vom Geomarketing

Ziel ist es den (Wohnungs-) Markt transparenter zu gestalten, das Verständnis von Marktzusammenhängen klarer zu veranschaulichen und folglich das unternehmeri- sche Handeln zielgerichteter zu steuern. Immer häufiger wird bei dem klassischen Marketing-Mix (Produkt, Preis, Distribution und Kommunikation) die räumliche Betrachtungsweise ergänzt. Aus diesem Grund wird dem Begriff Marketing ein Geo voran gestellt. Für den gesamten Marketing-Mix lassen sich Geomarketing- Anwendungen finden:

- produktspezifische Versorgung und Absatz nach Gebieten
- Betrachtung räumlich unterschiedlicher Preisniveaus
- Optimierung des stationären Distributionsnetzes
- zielgruppengenaue Steuerung des Kommunikations-Mixes9

Unter Betrachtung der vorangegangen Punkte lassen sich die unternehmerischen Kennzahlen, welche sich regional unterscheiden, anschaulicher darstellen und minimieren letztendlich unternehmerische Risiken.10

Da Geomarketing neben BWL, Geografie, Informatik und Statistik auch den Raumbezug umfasst, ist eine Darstellung der Kernbausteine des Geomarketings mittels GIS unabdingbar.

Abb. 2.1: Kernbausteine des Geomarketings [nach Vorlage von HERTER, M. und MÜHLBAUER, K.-H. (2008), S. 12]

Somit ist Geomarketing ebenfalls ein:

- Analyseinstrument der Ist-Situation der gegenwärtigen Marktlage
- Planungsinstrument zur Neustrukturierung von Gebieten oder Standorten
- Kontrollinstrument zur Festlegung der Auswirkungen durchgeführter Maß- nahmen im Raum
- Steuerungsinstrument zur permanenten Anpassung der Marktstrategien an die aktuellen Marktgegebenheiten11

Alle diese Punkte beziehen sich direkt und indirekt auf einen Raumbezug. Die Um- setzung der Ziele erfolgt mittels Geomarketing, die Bearbeitung jedoch durch ein GIS.

GIS ist ein Instrument des Geomarketing. Laut MEFFERT, H., BURMANN, C. und KIRCHGEORG, M. (2008, S.11) schlägt sich marktorientierte Führung eines Unter- nehmens auf die: „ … Planung, Koordination und Kontrolle aller auf die aktuellen und potenziellen Märkte ausgerichteten Unternehmensaktivitäten“ nieder.12 Das heißt, durch ein Ineinandergreifen der unternehmerischen Bereiche, wie Produktent- wicklung, Werbung, Vertrieb und Planung, soll eine planmäßige Umsetzung der vor- gegeben Ziele eines Unternehmens erreicht werden. Hinzu kommt, dass die Betrach- tung räumlich erfolgt. Immer häufiger stellt sich für Unternehmen nicht mehr die Frage „Wer ist mein Kunde?“ sondern „Wo ist mein Kunde?“13

Das GIS dient also der Aufnahme sowie Abspeicherung der Daten mittels Hardware und Software und deren Bearbeitung, Auswertung sowie grafischen Darstellung. Mit den neu enthaltenen Daten werden anschließend unternehmerische Vorgaben konzipiert um die angestrebten Ziele zu erreichen, welche im Vorfeld im Geomarketing erarbeitet und beschlossen wurden.

Um die Problematik zu veranschaulichen, wird dies an einem vereinfachten Beispiel dargestellt:

Es ist ein Neubau eines Kindergartens in der Nachbarschaft geplant. Im Vorfeld ist zu klären, ob die Anzahl der Kindergärten im Umfeld ausreicht bzw. ob eine entsprechende Anzahl an Kindern vorhanden ist.

Mit Hilfe des Geomarketings soll der optimale Standort erarbeitet werden: Ermitt- lung der Anzahl der Einwohner; die Zahl Kinder, welche sich nach Fertigstellung des Projektes im Kindergartenalter befinden; zukünftige Prognosen, wie viele Neugebo- rene in den kommenden Jahren zu erwarten sind; wie groß die Kapazitäten der anlie- genden Kindergärten sind etc. Diese Daten werden mittels eines GIS analysiert und bearbeitet. Z. B. kann das Einzugsgebiet des neuen Kindergartens dargestellt werden, wodurch erkennbar wird, in wie weit sich Einzugsgebiete anderer Kindergärten überschneiden und wie groß der Bedarf an Kindergartenplätzen ist. Das Geomarketing kann mittels der Modellierung oder grafischen Darstellung auf diese Daten zugreifen und durch Planung, Koordination und Kontrolle eine Notwendigkeit herausfiltern, um eine optimale Umsetzung des Projektes zu erzielen.

2.5 Mikromarketing

Mit Hilfe der Entwicklung computergestützte mikrogeografische Marktsegmentie- rung, dem Mikromarketing (Präzisionsmarketing), Ende der 80er Jahre im 20. Jahr- hundert können Käufertypologien entwickelt werden. Diese beschreiben Gruppen von Konsumenten, welche sich hinsichtlich ihres Lebensstils (lifestyle) unterschei- den, wie z. B. Einkaufsverhalten, Interessen, Einstellungen, Meinungen, Werte und Persönlichkeitsmerkmale. Je nach Anforderung lassen sich somit Kundentypen nach demografischen Kriterien (Alter, Beruf, Einkommen), nach ihrem Einkaufsverhalten (Wechsel- oder Gelegenheitskäufer) oder nach sozialen Milieus (bürgerlich, intellek- tuell) bilden.14

Gleich und Gleich gesellt sich gern. Menschen mit ähnlichen Interessen, Bildung, Einkommen und Konsumgewohnheiten siedeln sich oft in räumlicher Nachbarschaft an. Der Gesamtmarkt wird bei mikrogeografischen Systemen in kleinräumige Gebiete unterteilt, sogenannte Marktzellen bzw. Mikromarktzellen (engl.: lifestyle cluster). Somit wird der heterogene (Wohnungs-) Markt in homogenen Zellen gegliedert, die sich gegenseitig voneinander abgrenzen.15 Aus datenrechtlichen Gründen muss die kleinste Zelle aus mindestens fünf Haushalten bestehen.16 Im Durchschnitt sind es sieben. Mittels der Adressen sind diese Marktzellen geografisch in Koordinaten lokalisierbar und somit auf der Landkarte darstellbar.17

Die Begriffe Geomarketing und Mikromarketing lassen sich heute oft gleichbedeu- tend verwenden. Mit der Vorsilbe Mikro bei Mikromarketing wird lediglich Nach- druck verliehen, dass es sich um eine sehr feinräumige Betrachtung des Marktes handelt.18

2.6 GIS Typen

GIS werden in unterschiedliche Mapping-Systeme eingeteilt. Mapping steht im allgemeinen deutschen Sprachgebrauch für Abbild, Kartierung, Kartenzeichnung, Kartografie etc. Von Mapping-Systemen wird gesprochen, wenn der Einsatz von Software hinzukommt. Diese können Daten räumlich einordnen, selektieren, umrechnen und die Ergebnisse in Karten darstellen.19

2.6.1 Business Mapping

„Von Business Mapping spricht man in dem Moment, in dem Mapping-Aufgaben für Unternehmen durchgeführt, also thematische Karten aufgrund von firmenrelevanten Daten erstellt werden. Es geht hier also nicht um die Analyse von Wirtschaftsdaten mittels GIS-Funktionen. Anders herum ist Business Mapping wohl aber ein Teil des Geomarketing bzw. von Business Geographics.“20

2.6.2 Desktop Mapping

„Hierunter versteht man das Erstellen einer Karte von der Dateneingabe bis zur Aus- gabe als fertige thematische Karte an einem Computerarbeitsplatz (Standart-PC) mit einer eher leicht zu bedienenden Software, die im Allgemeinen über umfangreichere Präsentationsfunktionen verfügt, allerdings nur eingeschränkte Analysemöglichkei- ten bietet.“21

2.6.3 Web Mapping

Web Mapping ist die Verbindung von GIS- und kartografischen Funktionalitäten mit dem Internet. Es umfasst unterschiedliche Leistungsstufen, wobei aufgrund der schnellen Internetverbindungen wie DSL statische Visualisierungen bis hin zum Online-GIS durchführbar sind.22 Somit ermöglicht Web Mapping neben der Kartendarstellung auch Analysefunktionen aus dem Bereich des GIS.23

3 Grundlagen der GIS

3.1 Grundlagen von GIS-Datentypen

Im vorangegangen Kapitel wurde dargelegt, dass im GIS raumbezogene Daten bear- beitet werden. Für die geometrische Modellierung der zu untersuchenden Gebiete werden Koordinaten benötigt. Zu unterscheiden ist hierbei die räumliche (horizonta- le) und sachliche (vertikale) Lage. Dies führt zu spezifischen Formen der Speiche- rung.

Relevante Daten für ein GIS sind:

- Flächenhaft-kontinuierliche Informationen: Geländehöhen, Temperatur- und Niederschlagswerte, Bodendaten (z. B. Grundwasserflurabstand) etc.; existieren für jeden Punkt der Erde und verhalten sich mathematisch gesehen stetig oder kontinuierlich
- Flächenhaft-diskontinuierliche Informationen: demografische, ökonomi- sche und statistische Daten aus Basis administrativer Einheiten; gelten für jeweilige Region und sind weitestgehend unabhängig voneinander
- Punkthafte Informationen: Standortangaben (reine Existenzdaten oder Da- ten mit zugeordneten Informationen)
- Linienhafte Informationen: Politische Grenzen, Verkehrswegenetz, Ver- und Entsorgungsleitungen etc.
- Zwischentypen: Pendlerbewegungen etc. (Vergleich zwischen mehreren Kreisen)24

3.1.1 Vektordaten (Zeichnungen)

Vektordaten beschreiben grafische Objekte anhand von geometrischen Objekten, wie Punkte, Linien und Polygone. Punkte und deren Beziehung zueinander beschreiben die Form des geometrischen Objektes. Die Punkte werden über Koordinaten definiert, somit steht das Bezugssystem und damit die Metrik bereits fest.25

Für die Beschreibung werden meist die Bezeichnungen Knoten für einen Punkt und Kante für die Verbindung zwischen zwei Knoten verwendet. Inzidenz bedeutet, dass eine Kante im Knoten beginnt und endet, und Adjazenz, dass zwei Knoten durch eine Kante verbunden sind.26

Ein Punkt lässt sich über ein Koordinatenpaar x und y beschreiben. Der Punkt selbst ist 0-dimensional, lässt sich aber nur in einem 2-dimensionalen Kartenraum darstel- len. Jede Entität kann je nach Maßstab als Punktobjekt abgebildet werden. Neben den allgemeinen Informationen wie Einwohnerzahl und Infrastruktur kann die Lage einer Stadt durch ein Koordinatenpaar beschrieben werden. Jedoch liegt x und y als weiteres beschreibendes Attribut vor, nicht als ein grafisches Element. Wenn die Koordinaten in einem einheitlichen metrischen Bezugssystem liegen, dann ist eine Berechnung der Luftliniendistanz zwischen den Städten möglich. Problematisch wird es jedoch, wenn ein zu großer Maßstab (z. B. 1:20.000) gewählt wird. Hier würde eine punktuelle Betrachtung nicht mehr ausreichen, da Städte fest definierte Flächen und Stadtgrenzen besitzen. Straßen müssten durch eine Vielzahl von Linien darge- stellt werden.27

Tab. 3.1: Vektordatentabelle

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Distanz XXX - YYY = √((x2-x1)²+(y2-y1)²)

Wenn Entitäten über eine oder mehrere Linien dargestellt werden, wird von Polyli- nien gesprochen. Mindestens zwei Koordinatenpaare (Anfang- und Endpunkt) bilden eine Polylinie. Werden mehrere Liniensegmente miteinander verbunden, werden komplexere Linienobjekte gebildet. Je präziser der Verlauf z. B. einer Kurve darge- stellt werden soll, umso mehr Liniensegmente müssen verwendet werden. Damit steigt ebenfalls die Anzahl der Koordinatenpaare.28

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3.1: Darstellung Polylinien

Eine flächenhafte Darstellung von Entitäten wird mittels Polygone erreicht. Ein Po- lygon besteht aus mindestens drei Liniensegmenten, wobei das letzte im Anfangs- punkt endet. Somit entsteht eine geschlossene Fläche in einer 2-dimensionalen Ebe- ne.29

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3.2: Darstellung Polygone

Üblicherweise werden Vektordaten in Dateien gespeichert, deren Aufbau wie folgt aussehen könnte:

Tab. 3.2: Lageinformation in Tabellenform [nach Vorlage von LINDER, Dr. Dr.-Ing. W. (1999), S. 8]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Es wird über die Schlüsselnummer zwischen Punkten und Linien unterschieden, aber auch einzelne Charakteristiken zugeordnet (z. B. Punktsignatur, Linienbreite, inhaltliche Bedeutung etc.). Die gebildeten Punkte aus Einzelpunkten, Linien oder Polygone liegen mit ihren vollständigen Koordinaten vor, d. h. Änderungen bzw. Festlegungen des Ausgabemaßstabes sind theoretisch ohne Probleme möglich. Des Weiteren liegen die Inhalte zusammenhängend vor, so dass sie als komplette Objekte zur Verfügung stehen. Koordinaten einer Straße werden beispielsweise hintereinander weg mit einem eindeutigen Schlüssel versehen und gespeichert. Somit kann die Straße zu jedem Zeitpunkt aus der Datei ausgewählt werden.30

Ihre Hauptanwendungsgebiete sind:

- Liegenschaftskataster
- Flurbereinigung
- Leitungsdokumentation sowie Planung
- Digitalisierung von analoger Karteninformation
- Konstruktion am grafischen Arbeitsplatz31

Es gelten zusammenfassend für Vektordaten folgende Eigenschaften:

- Punkt und Linien als grafische Grundstrukturen, Fläche als geschlossener Li- nienzug
- Daten sind nach Objektlinien geordnet, dadurch linienhafte Betrachtungswei- se
- logische Datenstrukturierung und Objektbezug leicht möglich
- geringe Datenmenge, kurze Rechenzeiten
- punktuelle Datenerfassung durch den Einsatz von bewährten Methoden, je- doch hohe Erfassungszeiten32

3.1.2 Rasterdaten (Bilder)

Die geometrischen Grundstrukturen der zu modellierenden Entitäten werden bei dem rasterorientierten Ansatz in einzelne Rasterdaten (Pixel, Bildelemente) zerlegt. Die Rasterelemente sind vorwiegend quadratisch geformt und von identischer Größe. Dabei stellt ein Rasterpunkt eine Punkt-Entität dar, eine Folge von Rasterpunkten eine linienförmige Entität und eine Fläche eine Menge von Rasterelementen. Durch Volumenelemente können Entitäten mit einer volumenhaften Ausprägung abgebildet werden. Kontinuierliche Werteverläufe, wie Geländehöhe und Lärmimmission, kön- nen als Rastermatrix approximiert werden. In der Regel werden logisch zusammen- hängende Informationen, wie Flächennutzung und Geländehöhe, in einer Rastermat- rix abgelegt, andere Daten werden wiederum in weiteren Datenebenen zugewiesen.33

Zu berücksichtigen ist, dass Rasterdaten keine Unterscheidung nach Punkt, Linie oder Fläche kennen. Es existieren somit keine logischen Verbindungen zwischen den einzelnen Bildelementen. Die Rasterdaten enthalten nur Werte über Eigenschaften der Pixel, wie Grau- oder Farbwerte, Höhen, Emmissionswerte etc.34

Im nachfolgenden Beispiel ist veranschaulicht, dass die Repräsentation grafischer Objekte von der Auflösung des Rasters abhängig ist. Die Abbildung wird umso präziser, je höher die Auflösung ist.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3.3: Rasterwerte zweier Flächen35

Das Raster verfügt über eine Auflösung von 100 Pixel (10 Reihen x 10 Spalten). Die zwei angrenzenden Flächenobjekte A und B unterscheiden sich inhaltlich durch die Wertigkeit (1) und (2). Um die Objekte identifizieren zu können, besitzt jedes Pixel die Eigenschaft des zugehörigen Zahlenwertes (z. B. eine Klassennummer). Bei der Überlagerung des Rasters mit den grafischen Objekten wird ersichtlich, dass ein Pi- xel nicht vollständig innerhalb eines Flächenobjektes fallen muss. Ein Pixel, welches zu >50 % seiner Fläche mit der eines grafischen Objektes übereinstimmt, wird der jeweiligen Klassennummer des Objektes zugeordnet. Pixel, welche keiner Objekt- klasse zugeordnet werden, erhalten die Wertigkeit Null, um die Vollständigkeit der thematischen Ebene zu gewährleisten.36

Ihre Hauptanwendungsgebiete liegen im:

- mittleren Maßstabbereich (1:10.000 bis 1:1.000.000) (u. a. Luftbilder, Or- thophotos und Karten)
- in der Bodenkunde und Landwirtschaft (um Bodengüte und Ertragsfähigkeit festzustellen)37

Für die Rasterdaten gelten die nachfolgenden Eigenschaften:

- Pixel als grafische Grundstruktur
- flächenhafte Betrachtungsweise, dadurch Vorzüge in diesem Bereich erkenn- bar
- einfache Datenerfassung, kurze Erfassungszeiten
- Ordnung nur nach der Position der Pixel
- logische Datenstrukturierung und Objektbezug sehr eingeschränkt
- große Datenmenge, dadurch hoher Rechenaufwand38

Auf Grund des unmittelbaren räumlichen/koordinatenbezogenen Charakters werden Vektor- und Rasterdaten auch als Geometriedaten bezeichnet.39

3.1.3 Sachdaten (Attribute)

Informationen, welche nicht geometrischer Art sind, aber trotzdem noch einen Raumbezug haben, werden durch Sachdaten dargestellt. Beispielsweise ist die An- zahl, Dauer und das Ziel von Telefongesprächen den Standorten der Telefonzellen zugeordnet. Diese Art von Daten werden in einer sogenannten relationalen Daten- bank eingegeben, die ebenfalls statistische Auswertungen etc. ermöglichen. Die Sachdaten können dann innerhalb eines Datenbankprogramms mit geometrischen Daten versehen werden und sind anschließend verfügbar für das GIS.40

Entitäten werden erst durch eine Beschreibung ihrer Eigenschaften charakterisiert. Diese beschreibenden Daten werden auch Attributdaten genannt, welche die Identifizierungen, Klassifizierungen und Charakterisierungen von Objekten erst ermöglichen.41 Attribute repräsentieren alle nichtgeometrischen Elemente wie Texte, Messwerte, Zahlensammlung, Nummern, Namen etc.42

Der Bereich umfasst u. a.:

- im Umweltbereich Größen wie Schadstoffwerte, Baumschadenklassen etc.
- im Energieversorgungsbereich Daten wie Leistungsdurchmesser, Material, Kunde etc.
- in Land-Informationssystemen Größen wie Hausnummer, Parzellennummer, Eigentümer etc.43

Deren Eigenschaften, wie Abb. 3.4: Eigenschaften von Sachdaten zeigt, sind:

- identifizierend
- klassifizierend
- charakterisierend44

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3.4: Eigenschaften von Sachdaten45

Eine Relation zwischen geometrischen Objekten und attributiven Daten wird mittels Attributiver Join (Verbindung) oder Spatial Join (räumliche Verbindung) hergestellt.

Der Attributive Join lässt die Relation zwischen Geometrie und Sachdaten über ein gemeinsames Attribut erfolgen. Das geometrische Objekt besitzt einen eindeutigen Schlüssel (ID). Die Sachdaten, abgespeichert als Tabelle in einer Datei oder in einer Datenbank (kurz: DB), besitzen ebenfalls das Feld mit dem dazugehörigen ID. Wenn über diese Schlüssel ein Join aufgebaut wird, dann können alle anderen Felder als beschreibende Informationen der Geometrie genutzt werden.46

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3.5: Attributiver Join47

Mittels dem Spatial Join wird eine Relation über die Lage von Objekten zueinander aufgebaut. Die geometrischen Objekte werden dabei miteinander verschnitten. Als Beispiel dienen hier Häuser eines Wohnblocks. Der Wohnblock ist über ein Polygon definiert und wird sachlich mit den Attributen der Kaufkraft und dem sozialen Status beschrieben. Mit Hilfe einer Point-in-Polygon-Analyse können alle Häuser, die innerhalb des Wohnblocks liegen, zusätzlich sozio-ökonomische Informationen des Wohnblocks erhalten. Der Join wird erst vollzogen, sofern die räumliche Bedingung der Verschneidung mit true (wahr) beantwortet wird.48

3.1.4 Weitere Datentypen

Auf die nachfolgenden spezifischen Datentypen soll der Vollständigkeit wegen nur kurz eingegangen werden.

Hybride Verarbeitung hebt die Trennung der beiden Modellierungsansätze, vektorielle und rasterbasierte Informationen, auf. Rasterdaten können hierbei als Zusatzinformationen (die Rasterdaten haben den räumlichen Bezug nur über das Objekt), als Hintergrundinformationen (Kartenhintergrund für die räumliche Zuordnung der Fachinformationen) angehängt oder vollständig integriert werden (Rasterdaten als Hintergrundinformation oder als eigenständige Dateien).49

Wenn über die Attributdaten hinaus noch weitere Daten verarbeitet werden, wie un- strukturierte Texte und Grafiken, gescannte, bildliche Informationen, Ton und Vide- os, wird von Multimedia Daten gesprochen. Hierbei entstehen jedoch Mehrkosten für die zusätzliche Informationsverarbeitung.50

Es entstehen zwischen den Bereichen mit einheitlichen Klassennummern deutliche Grenzlinien. Natürliche Phänomene lassen sich aber durch graduelle Übergänge zwi- schen den Klassen realistischer beschreiben, die sogenannte Unschärfe.51 „Anstatt mit Mengen, in denen die Elemente entweder vollständig enthalten sind oder nicht, wird mit Funktionen operiert, die jedem in der unscharfen Menge enthaltenen Ele- ment eine graduelle Zugehörigkeit zuweist. Somit wird es möglich, dass ein und das- selbe Element zu unterschiedlich hohen Wahrscheinlichkeiten in mehreren Mengen enthalten ist. Eine Aussage kann genähert erfolgen oder ein Attributwert subjektiv geprägt sein.“52

Bei Daten mit Raumbezug können räumliche Ausdehnung oder deren Attributwerte sich mit der Zeit ändern. Z. B. ändern sich die Größe und der Druck eines Sees in Abhängigkeit vom Niederschlag. Eine mögliche Rahmenbedingung einer Datenmo- dellierung ist, dass zusätzliche Angaben zur Historie des Objekts (Datum der Entste- hung des Objekts) vorgenommen werden. Letztendlich ist zum heutigen Zeitpunkt ein zeitlicher Verlauf in einem GIS noch unzureichend berücksichtigt.53

3.1.5 Wahl des Datentyps

Je nach Anwendung ist eine Wahl des Datentyps und somit der Software (vektoroder rasterorientiert) zu treffen.

Vektordaten sind zu bevorzugen, wenn eine Darstellung mit Hilfe von Linien ausreicht. Diese benötigen weniger Speicherkapazität, da sie einen geringeren Aufwand der grafischen Darstellung verursachen. Als Beispiel würde eine Darstellung von politischen Grenzen, Gewässer- oder Straßennetze dienen.54

Rasterdaten werden dann benötigt, wenn man sehr viele Daten in Form von Bild- punkten (z. B. Satellitenbilder) vorliegen hat. Jeder Bildpunkt (Flächeneinheit) be- sitzt nur einen einzigen Wert (Farbton) bzw. jede x-y-Position eine z-Wert. Hierzu gehören u. a. Geländemodelle oder sonstige kontinuierliche Flächendaten.55

Wenn man demografische Daten in einer relationalen DB bzw. einem Tabellenkalku- lationsprogramm verarbeiten möchte und der räumliche Aspekt im Hintergrund steht, werden diese als Sachdaten verwaltet. Beispielsweise liegen demografische Daten für das gleiche Gebiet mit dessen zehn größten Ortschaften vor. Es werden also zehn Punkte (Koordinatenpaare der Ortzentren) mit jeweils mehreren Daten (Bevölke- rungszahl, Einwohnerdichte, Altersaufbau, soziale Schichtung, Einkommen etc.) verarbeitet, ohne dabei auf den räumlichen Aspekt eingehen zu müssen.56

Bei den anschließend vorgestellten GIS handelt es sich um vektororientierte GIS, da sich die Daten aus Vektor-, Raster- und Sachdaten zusammensetzen.

3.2 Koordinatensysteme

Bei der Datengewinnung und deren Aufbereitung wird unter Umständen mit unter- schiedlichen Koordinatensystemen gearbeitet. Hierbei unterscheidet man zwischen:

Geländekoordinaten: liegen der Landesvermessung zugrunde; finden sich auf topografischen Karten; z. B. Geografische Koordinaten, Landeskoordinaten und DreiDimensionskoordinaten

Lokale Koordinaten: willkürlich festgelegter Ursprung, zumeist rechtwinklig, gleichmäßig geteilt, nordorientiert, Einheit Meter; z. B. bei einzelnem Gebiet ohne notwendigen Bezug zu amtlichen Karten

Gerätekoordinaten: Digitalisiertablett (Tablett verfügt über ein internes Koordinatensystem)

Bilderkoordinaten: Position eines Punktes im digitalen Bild wird durch Nummer der Bildzeile und -spalte angegeben.57

Weitere Informationen unter LINDER, DR. DR.-ING. W. (1999), GeoInformationssysteme. Ein Studien- und Arbeitsbuch, S. 12ff.

Den anschließenden GIS-Programmen liegen Geländekoordinaten zugrunde.

3.3 Arbeitsablauf eines GIS - Das Vierkomponenten-Modell

Der Aufbau sowie die Aufgaben lassen sich in jeweils vier Säulen darstellen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3.6: Vierkomponentenmodell eines GIS

Die strukturellen Aspekte befassen sich mit der Art und Beschaffenheit des Systems und der Speichermedien, den Verarbeitungsmöglichkeiten der Informationen oder Daten sowie mit der Unterscheidung der Anwendungen, Einsatzbereiche und Nutzer:

- Hardware: Computersystem inkl. Peripheriegeräte und Vernetzung
- Software: Programmsystem inkl. Softwarewerkzeug zur Erfassung, Verwal- tung, Analyse und Präsentation der Informationen (z. B. MS MapPoint 2006, Re-gioGraph 10, Google Earth etc.)
- Daten: quantitative und qualitative Informationen, die einen Ausschnitt der realen Welt darstellen (z. B. eines Wohnungsmonotorings)
- Anwender: Benutzer mit ihren Anforderungen und Fragestellungen bzw. Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten (z. B. Wohnungsleerstand in Zit- tau)58

Die funktionalen Aspekte sind ebenfalls in vier Komponenten untergliedert:

- Erfassung: Daten- oder Informationserfassung und -speicherung (Input)
- Verwaltung: Datenverwaltung (Management)
- Analyse: Datenauswertung und Datenanalyse (Analysis)
- Präsentation: Wiedergabe der Informationen (Output)59

Die einzelnen Funktionsgruppen sind nicht zwangsläufig streng voneinander zu trennen. Beispielsweise kann das Sortieren und Selektieren von Informationen und Daten als Verwaltungs- aber auch als Auswertfunktion angesehen werden.60

3.3.1 Daten- und Informationserfassung

Unter Daten- und Informationserfassung ist die Eingabe der Daten am Rechner sowie die Erfassung raumbezogener Daten zu verstehen. Neben den allgemeinen im Ver- messungswesen bekannten Techniken (Punktaufnahmen, Fotogrammetrie, Digitali- sierung und Scannen vorhandener analoger Karten etc.) zur Erfassung geometrischer Daten sind in erster Linie die meisten Informationen bei den statistischen Landesäm- tern, Vermessungsämtern und weiteren Behörden hinterlegt. In der folgenden Abb. 3.7: Datenquellen für GIS [nach Vorlage von BILL, R. (1999), S. 27] sind die wichtigsten Datenlieferanten dargestellt.61

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3.7: Datenquellen für GIS [nach Vorlage von BILL, R. (1999), S. 27]

Wesentliche Zusammentragung der Informationen:

- Kauf: Satellitenbilder, digitale Daten von den Landesvermessungsämtern, Daten von privaten Anbietern, Übernahme mit CD-ROM/Internet
- Digitalisieren von Kartenvorlagen: Karteninhalte werden am Digitalbrett nach Einpassen der Karte mit dem Fadenkreuz abgefahren. Als Ergebnis ent- stehen Vektordaten mit Koordinaten im Landessystem.
- Scannen: Es werden Rasterdaten ohne geometrische Informationen erzielt, diese sind mit Hilfe von Passpunkten zu geocodieren.
- Geländeaufnahmen: Eingabe von Daten von Hand, welche aus Literatur und amtlichen Statistiken hervorgehen; oder Übernahme aus Feldkartierungen mit Digitalisiertablett
- Fotogrammetrische Auswertungen: Orientierte Stereobildpaare, es entste- hen Vektordaten mit Koordinaten im Landessystem
- Geländevermessung: Bestimmung von Passpunkten mittels Global Positio- ning System (GPS)62

3.3.2 Datenverwaltung

Die Verwaltung der Daten erfolgt beim GIS in digitaler Form. So werden interaktive Manipulationen und weitere Verarbeitungsschritte zugelassen. Geeignete Datenstrukturen müssen festgelegt werden, um sie in ein passendes Datenbankmodell abzubilden. Datenvolumen und die Zugriffsgeschwindigkeit entscheiden hierbei, welcher Datentyp (Vektor-, Raster- und Sachdaten) geeignet ist.

Die DB sowie das zugehörige Datenbankmanagementsystem (kurz: DBMS) bilden den Kern der Verwaltung, deren Datenbankmodell hierarchisch, objektorientiert, netzwerkartig oder relational sein kann. Die Ordnung der Daten ist somit nach ihrer Geometrie und Thematik möglich.63 Die Grundorganisation erfolgt oft in Projekten. So können mehrere Untersuchungs- oder Sachgebiete bearbeitet werden.64

Da der Datenbestand als „Herz“ des GIS betrachtet werden kann, ist aus Sicherheits- gründen festzulegen, welche Zugriffsrechte die jeweiligen Nutzer bekommen. Es muss die Gefahr versehentlicher Überschreibungen oder Zerstörungen minimiert werden sowie im Falle eines Diebstahles oder Brandes die Sicherung der Daten ge- währleistet sein:

- Wer bekommt das Recht zu lesen, zu schreiben, zu löschen oder zu kopieren?
- Wer darf auf welches Projekt, Ebene oder Gebiet zugreifen?
- Wann und wie oft sind Sicherheitskopien anzulegen?
- Soll eine zentrale oder dezentrale Lagerung der Sicherheitskopien erfolgen?65 Das Datenerhaltungssystem umfasst Daten, welche durch eine sehr lange Lebens- dauer sowie durch einen hohen Wert gekennzeichnet sind, welche über die Zeit von vielen Datennutzern mit verschiedensten Anforderungen genutzt werden. Dabei muss stets die Konsistenz und Persistenz gesichert und konkurrierende Zugriffe synchroni- siert werden.66

Kongruenz und Konsistenz: „Eine Datenbasis muss zu jedem Zeitpunkt den Konsistenzregeln für ein Modell der Realwelt folgen. Ein Datenhaltungssystem gewährleistet Konsistenz, wenn seine Dienstfunktion stets einen konsistenten Zustand seiner Datenbasis wieder in einen konsistenten Zustand überführt.“67

Die Übereinstimmung, ihre Kongruenz, der gespeicherten Daten mit der Wirklichkeit, ist Voraussetzung für deren Nutzbarkeit. Das Erreichen einer vollständigen Übereinstimmung zwischen Datenbasis und Wirklichkeit ist jedoch kaum zu erreichen. Es entstehen allein durch die Zeiträume, welche zwischen Aufnahme und Eingabe der Daten vergehen, eventuelle Abweichungen. Des Weiteren passieren auch Fehler bei der Eingabe bzw. es werden Fehler durch das System selbst verursacht. Die Forderung der Kongruenz muss daher durch eine Reihe von Konsistenzbedingungen ersetzt werden. Konsistenzbedingungen können sein:

- definierter Wertebereich für Attributdaten
- Pflichtfelder
- Abhängigkeit zwischen verschiedenen Daten68

Die Gesamtheit der Strukturierungs- und Verarbeitungsregeln wird als Datenmodell bezeichnet.69

Persistenz: Abgesehen von der Einhaltung der im Datenmodell definierten Regeln muss auch bei weiteren Störungen, wie dem Ausfall von Speicherkomponenten, das Datenerhaltungssystem sicher gestellt werden. Dazu zählen:

- Störung auf Grund Software- oder Hardwarefehler
- Störung auf Grund externer, schädigender Ereignisse (Feuer oder Wasser)
- Störung auf Grund unbeabsichtigter Wechselwirkungen von Dienstleistungen für verschiedene Nutzer70

Nach einer Störung muss das Datenerhaltungssystem in der Lage sein, einen konsi- stenten Zustand anzunehmen. Es werden alle abgeschlossenen Ergebnisse aller Dienstleistungen zu einem bestimmten Zeitpunkt wieder zurückgesetzt. Vergleichbar mit der Funktion „Systemwiederherstellung“ bei Windows. Notwendig ist auch ein periodisches Kopieren des Datenbasisabzugs, um im Falle eines Verlustes der Da- tenbasis auf einen außerhalb des Datenhaltungssystems gespeicherten Bezugsstand zurückzugreifen. Von Persistenz (Dauerhaftigkeit) wird gesprochen, da gewisse Zu- stände der Datenbasis somit nicht verloren gehen. Es wird eine Unverletzlichkeit erreicht.71 „Ein Datenhaltungssystem gewährleistet Unverletzlichkeit, wenn bei ei- nem Fehlverhalten die Datenbasis einen konsistenten Zustand annimmt, der die Er- gebnisse aller bis zu einem bestimmten Zeitpunkt abgeschlossenen Dienstleistungen widerspiegelt.“72

Konkurrenzkontrolle: „Gleichzeitig ablaufende (nebenläufige) Datenbanktransak- tionen sind dann korrekt synchronisiert, wenn jede so abläuft, als ob die ohne Kon- kurrenz wäre, insbesondere keinen inkonsistenten Datenbasiszustand präsentiert und bei Abschluss einen konsistenten und persistenten Datenbasiszustand erreicht.“73

Sofern mehrere Anwender auf das gleiche Objekt, auf topologisch verknüpfte Objek- te oder sich überlappende räumliche Bereiche zeitgleich zugreifen und bearbeiten wollen, behindern sich die nebenläufigen Transaktionen gegenseitig. Sogenannte dead locks (wechselseitige Verklemmungen) sind die Folge. Zur Synchronisierung der konkurrierten Zugriffe gibt es präventive/pessimistische oder optimistische Lösungsansätze.74

Beim präventiven Ansatz werden Zugriffskonflikte durch einen Sperrmechanismus gelöst. Wenn eine Transaktion ausgeführt wird, ist diese für andere Nutzer gesperrt. Eine Bearbeitung anderer Anwender ist erst möglich, wenn die Sperre wieder durch das Beenden der Transaktion aufgelöst wird. Bei Langzeittransaktionen kann es zu Einschränkungen bei der Fortführung der Bearbeitung kommen. Daher muss die Granularität der Sperrung im Vorfeld beachtet werden, bis in welche Ebene gesperrt werden soll. Je feiner die Granularität, desto weniger werden andere Nutzer in ihren Tätigkeiten eingeschränkt.75

Bei der optimistischen Synchronisierung wird gänzlich auf Sperren verzichtet. Die Transaktionen besitzen einen dreiphasigen Aufbau:

- Lesephase: Bei Änderungen werden diese ohne Beachtung anderer Trans- aktionen in eigenen Arbeitsbereichen durchgeführt (Kopien).
- Validierungsphase: Überprüfung, ob Ergebnisse der Transaktionen gültig sind.
- Schreibphase: Änderungen werden aus dem Arbeitsbereich in die Datenbasis eingebracht.76

Ein Problem dieser Synchronisierung ist, dass die vor der Transaktion gelesenen Daten nicht mehr gültig sein könnten. Diese können zu dem Zeitpunkt schon wieder verändert worden sein. Gegebenenfalls müssen die Transaktionen entsprechend zurückgesetzt, also der Inhalt des Arbeitsbereiches gelöscht werden.77

3.3.3 Datenanalyse

Mittels einer Analyse der Daten werden neue Informationen zur Entscheidungs- grundlage gewonnen. Analysemethoden sind geometrische, logische und relationale Verknüpfungen der Daten sowie statische Verfahren. Bei der Wahl der richtigen Me- thode ist die Aussagekraft des Nutzers ausschlaggebend, welche konkrete Aussage letztendlich mit den Daten getätigt werden soll.78

Zu den Analysemethoden gehören u. a.:

- Anzeige von Geometriedaten am Bildschirm: interaktiver Abfrage- und Messmöglichkeiten
- Anzeige von Sachdaten: gezielte Auswahl und Verschneidung
- Verschneidung von Rasterdaten: gezielte Gewinnung neuer Informationen
- Kombination von Geometrie- und Sachdaten
- Auswahl anzuzeigender bzw. zu verschneidender Daten aus verschiede- nen Ebenen: durch Logikoperationen bzw. Maskierungsfunktionen
- Analysen: Entfernung/Erreichbarkeit von vorgegebenen Zielen, Nächster- Nachbar-Zuordnung, Thiessen-Polygone
- Statistiken: Höhen-, Hangneigungs- oder Expositionsstatistiken von Gelän- demodellen79

3.3.4 Präsentation

Die Visualisierung der Ergebnisse mittels der Methodik der Kartografie ist nach der Analyse der wichtigste Teilaspekt des GIS. Hier werden große Vorteile gegenüber der Darstellung reiner Zahlenkolonnen deutlich.80

Zu den Möglichkeiten der Datenpräsentation gehören:

- (Karto-) Grafische Aufbereitung der Geometriedaten: Farbpalette, Le- gende, Beschriftung, Flächenfüllungen, -signaturen
- Ausgabe auf Drucker, Plotter, Dia- oder Filmbelichter
- Umwandlung in Fremdformate: gewährt Austausch mit Partnern, Einbin- dung tabellarischer Daten in Textverarbeitungssysteme etc.
- Übergabe in Tabellenkalkulations- oder Präsentationsprogramme81

3.3.5 Geocodierung

„Geocodierung ist die Zuordnung raumbezogener Daten (z. B. Tabellen mit Adressen), die keine mathematischen Koordinaten haben zu einem Thema, das in einem GIS darstellbar ist.82 Herter und Mühlbauer sprechen von Geocodierung, wenn „jede Adresse nicht nur mit Lage-Koordinaten, sondern neben der postalischen Bereinigung auch mit Geoschlüsseln“ versehen wird.83

Ziel ist es, Abfragen von georeferenzierten Daten durchzuführen. Dafür werden raumbezogene Referenzinformationen wie eines geodätische Referenzsystems (El- lipsoid, Daten, Projektionsart) oder Koordinatensystems (geografisch, lokal) benö- tigt.84

Die nachfolgende Abb. 3.8: Geoschlüsselvarianten von Adressen zeigt die verschiedenen geografischen Ebenen, welche als Geoschlüssel einer Adresse zugeordnet werden können:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3.8: Geoschlüsselvarianten von Adressen85

Während infas GEOdaten neben Gemeinden und Postleitzahlen ca. 75.000 Wohn- quartiere, 1,6 Millionen Straßenabschnitte und ca. 19 Millionen bewertete Einzelhäu- ser als feinräumige Mikrostruktur aufbietet, offerieren andere Anbieter (z. B. Deut- sche Post AG) zusätzliche Informationen wie Zustellbarkeitsprüfung oder Telefon- nummern an.86 Eine Übersicht der einzelnen Geoschlüssel befindet sich im Anhang A.1 Geoschlüssel.

Wenn eine Adresse verschlüsselt wurde, können diesem Schlüssel beliebig viele Sach- und Potenzialdaten zugeordnet werden. In nachfolgender Tab. 3.3: Verschie- dene Adressschlüssel inkl. Daten/Geokoordinaten sind ausgewählte Beispiele darge- stellt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 3.3: Verschiedene Adressschlüssel inkl. Daten/Geokoordinaten87

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

In einem GIS können aber nur Daten dargestellt werden, wenn die Beschreibung der Gebäude und deren Adressen Koordinaten zugeordnet wurden. Neben der Option, eine Datei mit den Daten plus den Koordinaten anzulegen, ist es möglich, eine Ad- resstabelle (Adressen mit Eigenschaften/Merkmalen) mit einer Referenztabelle (Ad- ressen mit Koordinaten), die Adressattribute enthält, zu verknüpfen. Mit diesen bei- den Tabellen wird eine neue Tabelle erstellt, die den Adressen in der Adresstabelle Koordinaten zuordnet. Letztendlich werden bei einem Geocodierungsprozess Über- einstimmungen von Adressen in der Adressen- und der Referenztabelle gesucht.88

Ein Problem der Geocodierung ist, dass die Geokoordinaten von verschiedenen Anbietern unterschiedlich interpoliert werden und somit eine Adresse abweichende Koordinaten der Anbieter vorweisen könnte.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3.9: Interpolation von Geokoordinaten verschiedener Anbieter89

Die Abb. 3.9: Interpolation von Geokoordinaten verschiedener Anbieter verdeutlicht, dass die Kataster- und Telekomdaten die tatsächlich hausgenauen Koordinaten vorlegen, während die TeleAtlas-Daten die Hausnummerkoordinaten per Interpolation von Hausnummernbereichen an Polylinien errechnet werden. Diese erreichen dadurch nur eine Annäherung der korrekten Koordinaten.

Die unterschiedliche Lagegenauigkeit wird letztendlich auf den Preis umgeschlagen. Katasterdaten aus den Beständen der Landesvermessung werden oft nur in lokal begrenzten Regionen eingesetzt (z. B. Zeitungen, Verlagen oder Energieversorgern). Daten von Navigationsdatenanbietern, wie TeleAtlas oder NAVTEQ, kommen häufig zum Einsatz aufgrund ihrer deutlich geringeren Kosten und der europaweit vorliegenden einheitlichen Datenbasis. Deutschlandweit ist aber eine Abweichung der interpolierten Hausnummerkoordinaten von 25 Metern (Medianwert) zu erwarten. Dabei ist eine geringere Abweichung in Gebieten höherer Baudichte und eine höhere Abweichung in Gebieten geringerer Baudichte zu erwarten.90

Der Aufbau einer Geocodierungsdatenbasis kann durch einen direkten Zugriff auf die Vektorsubstanz oder auf eine tabellarische Datenbasis beruhen. Im ersteren Fall wird während des Geocodierungsprozesses direkt auf die Straßenvektoren, welche mit Hausnummern versehen sind, zugegriffen. Per Interpolation wird die Lage einer bestimmten Hausnummer ermittelt. Aufwändige Präprozessierungen werden hierbei vermieden, dagegen wird eine relativ schlechte Performance erreicht, da Interpolationsprozesse zur Laufzeit nötig sind. Beim Zugriff auf die tabellarische Datenbasis wird die Datenbasis vorprozessiert und in tabellarischen Strukturen dargestellt. Dieses Verfahren wird genutzt, wenn größere Mengen von Adressen verarbeitet werden oder eine Anreicherung von Geoschlüsseln gefordert ist.91

Eine Kombination zwischen Interpolation und Katasterkoordinaten ist möglich. Infas GEOdaten verwenden zur Adressvalidierung das KGS-System, die Geokoordinaten hingegen werden mittels Standartversion der Tele Atlas-Koordinaten ausgegeben.

[...]


1 Graselamp, D./Frech, I./Frech, K. (2007): Geomarketing mit MS MapPoint. Ein praxisorientierter Einstieg in Business Geographics mit MapPoint und Office, S. 75

2 Bill, R. (1999, 4., völlig neubearb. und erw. Aufl.): Grundlagen der Geo-Informationssysteme. Band 1 Hardware, Software und Daten, S. 5

3 Wilfried Linder, Dr. Dr. Ing. W. (1999): Geo-Informationssysteme. Ein Studien- und Arbeitsbuch, S. 2

4 Vgl. ebenda

5 Vgl. Linder, Dr. Dr. Ing. W. (1999): Geo-Informationssysteme. Ein Studien- und Arbeitsbuch

6 Schüssler, F. (1997): GIS als Instrument der unternehmerischen Entscheidungsfindung, S. 2

7 Vgl. Herter, M./Mühlbauer, K.-H. (Hrsg.) (2008): Handbuch Geomarketing

8 Vgl. ebenda, S. 7

9 Vgl. Herter, M./Mühlbauer, K.-H. (Hrsg.) (2008): Handbuch Geomarketing

10 Vgl. ebenda

11 Vgl. Herter, M./Mühlbauer, K.-H. (Hrsg.) (2008): Handbuch Geomarketing

12 Meffert, H./Burmann, C./Kirchgeorg, M. (2008, 10., vollständig überarb. und erw. Aufl.): Marke- ting. Grundlage marktorientierter Unternehmensführung. Konzepte - Instrumente - Praxisbeispie- le, S.11

13 Vgl. Herter, M.l/Mühlbauer, K.-H. (Hrsg.) (2008): Handbuch Geomarketing

14 Vgl. Graselamp, D./Frech, I./Frech, K. (2007): Geomarketing mit MS MapPoint. Ein praxisorien- tierter Einstieg in Business Geographics mit MapPoint und Office

15 Vgl. ebenda

16 Vgl. Nitsche, M. (1998): Micromarketing. Daten - Methoden - Praxis, S. 49f

17 Vgl. Graselamp, D./Frech, I./Frech, K. (2007): Geomarketing mit MS MapPoint. Ein praxisorien- tierter Einstieg in Business Geographics mit MapPoint und Office

18 Vgl. Graselamp, D./Frech, I./Frech, K. (2007): Geomarketing mit MS MapPoint. Ein praxisorien- tierter Einstieg in Business Geographics mit MapPoint und Office

19 Vgl. Leiberich, P. (Hrsg.) (1997): Business Mapping im Marketing

20 Graselamp, D./Frech, I./Frech, K. (2007): Geomarketing mit MS MapPoint. Ein praxisorientierter Einstieg in Business Geographics mit MapPoint und Office, S. 80

21 Ebenda, S. 80

22 Vgl. Herrmann, C./Asche, H. (2001): Web.Mapping 1. Raumbezogene Information und Kommuni- kation im Internet

23 Vgl. Graselamp, D./Frech, I./Frech, K. (2007): Geomarketing mit MS MapPoint. Ein praxisorien- tierter Einstieg in Business Geographics mit MapPoint und Office

24 Vgl. Linder, Dr. Dr. Ing. W. (1999): Geo-Informationssysteme. Ein Studien- und Arbeitsbuch

25 Vgl. Herter, M./Kroos, B. (2006): Java und GIS. Programierung - Beispiele - Lösungen

26 Vgl. Behr, F.-J. (2000, 2., überarb. Aufl.): Strategisches GIS-Management. Grundlagen und Schritte zur Systemeinführung

27 Vgl. Herter, M.l/Kroos, B. (2006): Java und GIS. Programierung - Beispiele - Lösungen

28 Vgl. ebenda

29 Vgl. ebenda

30 Vgl. Linder, Dr. Dr. Ing. W. (1999): Geo-Informationssysteme. Ein Studien- und Arbeitsbuch

31 Vgl. Bill, R. (1999, 4., völlig neubearb. und erw. Aufl.): Grundlagen der Geo-Informationssysteme. Band 1 Hardware, Software und Daten

32 Vgl. Bill, R. (1999, 4., völlig neubearb. und erw. Aufl.): Grundlagen der Geo-Informationssysteme. Band 1 Hardware, Software und Daten

33 Vgl. Behr, F.-J. (2000, 2., überarb. Aufl.): Strategisches GIS-Management. Grundlagen und Schritte zur Systemeinführung

34 Vgl. Bill, R. (1999, 4., völlig neubearb. und erw. Aufl.): Grundlagen der Geo-Informationssysteme. Band 1 Hardware, Software und Daten

35 Herter, M./Kroos, B. (2006): Java und GIS. Programierung - Beispiele - Lösungen, S. 24

36 Vgl. ebenda

37 Vgl. Bill, R. (1999, 4., völlig neubearb. und erw. Aufl.): Grundlagen der Geo-Informationssysteme. Band 1 Hardware, Software und Daten

38 Vgl. Bill, Ralf (1999, 4., völlig neubearb. und erw. Aufl.): Grundlagen der Geo- Informationssysteme. Band 1 Hardware, Software und Daten

39 Vgl. Linder, Dr. Dr.-Ing. W. (1999): Geo-Informationssysteme. Ein Studien- und Arbeitsbuch

40 Vgl. ebenda

41 Vgl. Behr, F.-J. (2000, 2., überarb. Aufl.): Strategisches GIS-Management. Grundlagen und Schritte zur Systemeinführung

42 Vgl. Bill, Ralf (1999, 4., völlig neubearb. und erw. Aufl.): Grundlagen der Geo- Informationssysteme. Band 1 Hardware, Software und Daten

43 Vgl. Bill, Ralf (1999, 4., völlig neubearb. und erw. Aufl.): Grundlagen der Geo- Informationssysteme. Band 1 Hardware, Software und Daten

44 Vgl. Behr, F.-J. (2000, 2., überarb. Aufl.): Strategisches GIS-Management. Grundlagen und Schritte zur Systemeinführung

45 Ebenda, S. 30

46 Herter, M./Kroos, B. (2006): Java und GIS. Programierung - Beispiele - Lösungen

47 Herter, M./Kroos, B. (2006): Java und GIS. Programierung - Beispiele - Lösungen, S. 36

48 Vgl. Herter, M./Kroos, B. (2006): Java und GIS. Programierung - Beispiele - Lösungen

49 Vgl. Behr, F.-J. (2000, 2., überarb. Aufl.): Strategisches GIS-Management. Grundlagen und Schritte zur Systemeinführung

50 Vgl. Behr, F.-J. (2000, 2., überarb. Aufl.): Strategisches GIS-Management. Grundlagen und Schritte zur Systemeinführung

51 Vgl. ebenda

52 Ebenda, S. 31; zitiert bei Bouillé, F. (1994): Fuzziness structuring and processing in an object- oriented GIS

53 Vgl. ebenda

54 Vgl. Linder, Dr. Dr.-Ing. W. (1999): Geo-Informationssysteme. Ein Studien- und Arbeitsbuch

55 Vgl. Linder, Dr. Dr.-Ing. W. (1999): Geo-Informationssysteme. Ein Studien- und Arbeitsbuch

56 Vgl. ebenda

57 Vgl. ebenda

58 Vgl. de Lange, N. (2002): Geoinformatik. In Theorie und Praxis

59 Vgl. de Lange, N. (2002): Geoinformatik. In Theorie und Praxis

60 Vgl. ebenda

61 Vgl. Bill, R. (1999, 4., völlig neubearb. und erw. Aufl.): Grundlagen der Geo-Informationssysteme

62 Vgl. Linder, Dr. Dr.-Ing. W. (1999): Geo-Informationssysteme. Ein Studien- und Arbeitsbuch

63 Vgl. Bill, R. (1999, 4., völlig neubearb. und erw. Aufl.): Grundlagen der Geo-Informationssysteme

64 Vgl. ebenda

65 Vgl. Linder, Dr. Dr.-Ing. W. (1999): Geo-Informationssysteme. Ein Studien- und Arbeitsbuch

66 Vgl. Behr, F.-J. (2000, 2., überarb. Aufl.): Strategisches GIS-Management. Grundlagen und Schritte zur Systemeinführung

67 Ebenda, S. 34

68 Vgl. ebenda

69 Vgl. ebenda

70 Vgl. Behr, F.-J. (2000, 2., überarb. Aufl.): Strategisches GIS-Management. Grundlagen und Schritte zur Systemeinführung

71 Vgl. ebenda

72 Ebenda, S. 34

73 Ebenda, S. 34

74 Vgl. Behr, F.-J. (2000, 2., überarb. Aufl.): Strategisches GIS-Management. Grundlagen und Schritte zur Systemeinführung

75 Vgl. ebenda

76 Vgl. ebenda

77 Vgl. ebenda

78 Vgl. Bill, R. (1999, 4., völlig neubearb. und erw. Aufl.): Grundlagen der Geo-Informationssysteme

79 Vgl. Linder, Dr. Dr.-Ing. W. (1999): Geo-Informationssysteme. Ein Studien- und Arbeitsbuch

80 Vgl. Bill, R. (1999, 4., völlig neubearb. und erw. Aufl.): Grundlagen der Geo-Informationssysteme

81 Vgl. Linder, Dr. Dr.-Ing. W. (1999): Geo-Informationssysteme. Ein Studien- und Arbeitsbuch

82 Liebig, W. (1999, 2., neubearb. Und erw. Auflage): Desktop-GIS mit ArcView GIS. Leitfaden für Anwender, S. 175

83 Herter, M./Mühlbauer, K.-H. (Hrsg.) (2008): Handbuch Geomarketing, S. 127

84 Vgl. Bill, R. (1999, 4., völlig neubearb. und erw. Aufl.): Grundlagen der Geo-Informationssysteme

85 infas GEOdaten (2006): Marktführer Geomarketing. Marktführer, Geodaten, Analysen, Geosyste- me, Services, Karten, Mikromarketing, Absatzplanung, Vertriebs- und Außendienststeuerung, Standort-/Filialplanung, Markt- und Potenzialanalyse, Verteil- und Werbesteuerung, S. 119

86 Vgl. Herter, M./Mühlbauer, K.-H. (Hrsg.) (2008): Handbuch Geomarketing

87 Ebenda, S. 129

88 Vgl. Liebig, W. (1999, 2., neubearb. Und erw. Auflage): Desktop-GIS mit ArcView GIS. Leitfaden für Anwender

89 Herter, M./Mühlbauer, K.-H. (Hrsg.) (2008): Handbuch Geomarketing, S. 130

90 Vgl. ebenda

91 Vgl. Herter, M./Mühlbauer, K.-H. (Hrsg.) (2008): Handbuch Geomarketing

Details

Seiten
245
Jahr
2009
ISBN (eBook)
9783640513826
ISBN (Buch)
9783640511501
Dateigröße
28 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v141662
Institution / Hochschule
Hochschule Zittau/Görlitz; Standort Zittau
Note
1
Schlagworte
Geoinformationssystem GIS Wohnungswirtschaft Immobilienwirtschaft Wohnung Immobilie Geomarketing Mapping MapPoint 2006 RegioGraph 10 Google Earth Datenanbieter

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Titel: Geoinformationssysteme (GIS) in der Wohnungs- und Immobilienwirtschaft