Mentoren: Markus Schaffert 

Urbaner Komfort gewinnt im Kontext von nachhaltiger Stadtentwicklung und Gesundheitsförderung zunehmend an Bedeutung. Kommunen arbeiten daran, die Aufenthaltsqualität zu verbessern und die Bevölkerung vor Umweltstressoren wie Lärm und Verkehrsbelastung zu schützen. Gleichzeitig entstehen durch Projekte wie PACE (Personalized Assessment of Comfort for Explainable Routing; pace-routing.com) völlig neue, menschenzentrierte Datensätze, die objektive Umweltsensorik (wie Luftqualität oder Lärmpegel) mit dem subjektiven Wohlbefinden von Fußgängerinnen und Fußgängern kombinieren.

Diese hyperlokalen Sensordaten liegen naturgemäß isoliert von den klassischen, flächendeckenden Geodaten der öffentlichen Verwaltung vor. Eine integrierte Nutzung mit Beständen der GDI-DE – beispielsweise 3D-Gebäudemodellen, digitalen Geländemodellen zur Steigungserfassung, Lärmkartierungen oder Points of Interest (POI) der sozialen Infrastruktur – ist bislang nur begrenzt erfolgt. Insbesondere fehlt es an Ansätzen, diese heterogenen Datenbestände zu verschneiden, um konkrete Anwendungsfälle im Bereich der nachhaltigen Stadtentwicklung und Alltagsmobilität nutzbar zu machen.

Ziel der Challenge ist es, einen prototypischen Ansatz zu entwickeln, der aufzeigt, wie hyperlokale Sensor- und Wahrnehmungsdaten (PACE) effizient mit Strukturdaten der GDI-DE integriert und für Plausibilitätsanalysen genutzt werden können. Im Mittelpunkt stehen datenbasierte, anwendungsorientierte Lösungen mit klarem Praxisbezug, wie etwa ein "Komfort-Routing" für vulnerable Gruppen (z.B. lärmgeschützt, straßenmeidend), Erreichbarkeitsanalysen oder Tools zur Identifikation und Verifizierung von urbanen Stresszonen/Komfortzonen.


Zielgruppe

  • Kommunale Verwaltungen 
  • Stadt- und RaumplanerInnen

Herausforderung

  • Im Rahmen der Challenge ist ein funktionaler Prototyp zu entwickeln, der:

    • einen konkreten Anwendungsfall für komfortbasiertes Routing (z.B. lärmgeschützt, abgasarm) oder städtische Plausibilitätsanalysen adressiert
    • dynamische, punktuelle Sensordaten sowie subjektives Feedback (PACE) mit statischen GDI-DE Flächendaten integriert und verschneidet
    • relevante Umweltfaktoren (wie Lärm, Verkehrsaufkommen, Steigung oder POIs) strukturiert verknüpft
    • komplexe räumliche Zusammenhänge und Stressfaktoren nutzerfreundlich aufbereitet (z.B. via App oder Dashboard)

Bedarf

  • verbesserte Nutzbarkeit und Integration hochauflösender Citizen-Science-Daten mit amtlichen Geodaten für Plausibilitätsprüfungen
  • anwendungsorientierte Algorithmen für das Routing jenseits des "kürzesten Weges" (z. B. Lärm- oder Steigungsvermeidung, Bevorzugung von Grünachsen)
  • transparente Darstellung von städtischen Stressfaktoren und Erholungsräumen
  • Ansätze zur räumlichen Interpolation, um lokale Messungen und Wahrnehmungen auf größere Stadtgebiete zu übertragen

Mehrwert

  • Schaffung von gesundheitsfördernden und komfortablen Mobilitätsangeboten im urbanen Raum
  • Unterstützung kommunaler Entscheidungen bei der nachhaltigen Stadtentwicklung (z. B. Verkehrsberuhigung, Lärmschutzmaßnahmen)
  • Demonstration der Synergien zwischen quantitativen Sensormessungen, subjektivem Feedback und Open Data der Verwaltung (GDI-DE)
  • Erhöhung der urbanen Aufenthaltsqualität durch gezielte Reduktion von identifizierten Umweltstressoren

Technische Aspekte

  • Datenquellen: 
    • PACE-Datensatz: Hyperlokale Sensordaten, subjektive Feedback-Scores und 360-Grad-Bilder
    • 3D-Gebäudemodelle (LoD2) der GDI-DE zur Ableitung von Lärmausbreitung und städtebaulichen Strukturen; Ableitung eines Schattenkatasters
    • Baumkataster zur Analyse der stadtgestalterischen und lufthygienischen Funktion
    • Digitale Geländemodelle (DGM) der GDI-DE zur Analyse von Topografie, Gefälle und Steigungen (physische Anstrengung)
    • strukturierte Wissensdaten/POIs zu sozialer Infrastruktur (Kitas, Kliniken, Pflegeheime) sowie städtischen Erholungsorten (Parks, Bänke)
    • Geodaten zur Lärmkartierung und verkehrlichen Belastung (z.B. Straßenkategorien)
    • weitere Geodaten bereitgestellt über das Geoportal.de
  • Technische Lösungen:
    • ....
  • Diese Challenge setzt technisches Verständnis im Umgang mit Geodaten und entsprechenden Technologien voraus, ....

Tutorials


Daten und Datenquellen