Nutzung von GIS-basierten Open-Source-Daten und GIS-Funktionen zur Bereitstellung datengestützter Analysen für die Optimierung des Designs dezentraler Energiesysteme und der Stadtplanung unter Entwicklung eines webbasierten Ansatzes.

Hintergrund

• Die Open-Source-Software QGIS software bietet erweiterte GIS-Funktionen und direkten Zugang zu Open-Source-Plugins, die die Nutzung von Open-Source-Datensätzen ermöglichen. QGIS bietet jedoch nur ein begrenztes Potenzial für fortgeschrittene Berechnungen und Optimierungsprozesse innerhalb der QGIS-Umgebung von Python.

• Die Entwicklung eines Open-Source-Pakets, das die Nutzung fortgeschrittener GIS-Funktionen und die Abfrage von GIS-basierten Open-Source-Daten (Energieinfrastruktur, Gebäude, Netze usw.) über eine webbasierte Benutzeroberfläche ermöglicht, ist der Schlüssel zur Bereitstellung eines vollständigen Satzes von Werkzeugen, die in ein Open-Source-Planungstool integriert werden können (z. B.: energydata.info/apps).

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Umfang der Arbeiten (2 bis 3 Projekte)

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• Das Ziel des Projekts ist es, das bestehende Open-Source-Webpaket für QGIS(https://github.com/qgis/qwc2-demo-app) zu nutzen und die webbasierten GIS-Funktionen mit OSM-Abfrage-APIs zu integrieren. Es umfasst Funktionen zur automatisierten Abfrage von Open-Source-Daten zur städtischen Infrastruktur, um frei zugängliche Daten für die Stadtplanung zu nutzen (Infrastruktur-, Gebäude-, Energie-, Netzwerkdaten usw.). Das webbasierte Framework beinhaltet eine fortschrittliche Datenvisualisierung auf der Basis der abgefragten Daten.

• Entwicklung einer vereinfachten Benutzeroberfläche für die Interaktion mit den Funktionen der Plattform.

• Integration von GIS-Funktionalitäten (Netzbeschränkungen, Selektionslinien, Punkte, Polygone, Overlay .shp/geojson) aus dem Web unter Verwendung offener Ebenendienste.

• Integration von Open-Source-Datenabfragefunktionen, die den Funktionen von Overpass oder quickOSM ähneln.
  

• Ein zweites Projekt nutzt die GIS-Daten aus einer Python-basierten Anwendung, um datengesteuertes Wissen auf der Grundlage der abgefragten Daten (Netzbeschränkung, Infrastrukturbeschränkung) und zusätzlicher GIS-Analysen zu erstellen und mit fortgeschrittenem Data Mining (Clustering) und Optimierungspaketen zu kombinieren, die den Studenten zur Verfügung gestellt werden. Das generierte Wissen wird mit Hilfe von postgre SQL / postGIS in eine ER-Datenbank integriert.  

• Entwicklung der Anwendungsprogrammierschnittstelle in Verbindung mit der in 1) entwickelten Visualisierungsplattform

• Entwicklung der ER-Datenbank zur Verbesserung der Verwaltung der abgefragten und analysierten GIS-Daten

• Nutzung des Datenwissens im Zusammenhang mit der Lösung stadtplanerischer Probleme, wie z. B. Netzbeschränkungen, Optimierung der Verteilung/Standortwahl von Ladestationen für Elektrofahrzeuge in Abhängigkeit von der Ausstattung, usw.

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