Inhaltsverzeichnis

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1. Einleitung

Kommunale Mobilitäts- und Umweltdaten dienen aufgrund ihrer hohen kleinräumigen Aussage-kraft als fundamentale Grundlage regionaler, intermodaler Mobilitätskonzepte sowie der Umsetzung der umweltpolitischen Nachhaltigkeitsziele. Momentan gibt es allerdings keine Plattform, die eine vernetzte Bereitstellung sowohl kommunaler als auch länder- und bundesbezogener Mobilitäts- und Umweltdaten ermöglicht. Die betroffenen Daten sind im Zuge des INSPIRE-Umsetzungsprozesses in den Bundesländern je nach gesetzlicher Vorgabe und Betroffenheit von den Kommunen selbst oder von den dafür zuständigen Landesfachverwaltungen standardisiert aufzubereiten. Jedoch müssen Kommunen derzeit große personelle und materielle Aufwände leisten, um ihre umfang-reichen und vielschichtigen Geodaten nach den aktuell gültigen Standards (u. a. INSPIRE) anzubieten. Diese Aufwände können oft nicht erbracht werden, sodass kommunale Daten für potenzielle Nutzer nicht verfügbar oder Daten nur mit erhöhtem Aufwand für die Integration in IT-Systeme zu beschaffen sind. Dadurch wird auch der Digitalisierungsprozess in Deutschland maßgeblich behindert.

Zudem stellt die Mobilität eines der vorrangigen Themen sowohl der Städte als auch der Landkreise dar. Die in der Straßenbaulast der deutschen Landkreise stehenden Kreisstraßen beispielsweise machen ca. 40 % des überörtlichen Straßennetzes aus und leisten damit einen unverzichtbaren Beitrag zur verkehrlichen Erschließung der ländlich geprägten Regionen zur Aufrechterhaltung gleichwertiger Lebens- und Arbeitsbedingungen. Demgegenüber stehen insbesondere die Städte vor der Herausforderung, den drohenden Verkehrskollaps und die daraus resultierenden inner-städtischen Umweltschäden zu reduzieren.

Angesichts dieser Ausgangssituation sind viele Kommunen momentan dabei, multimodale Verkehrskonzepte zu erarbeiten und umzusetzen. Mögliche Teillösungen sind dabei die Bündelung der Verkehrsangebote unter Einsatz vernetzter digitaler Fahrplanauskünfte, innovative intermodale Mobilitätsangebote (Vernetzung verschiedener Verkehrsträger), digitale Bezahlsysteme (z. B. elektronisches Ticket für OWL, Handyticket, mobile Apps und Online - Plattformen), intelligentes Parkraummanagement sowie eine intelligente Verkehrssteuerung mittels Echtzeitdaten der Verkehrsträger dar. Der Deutsche Landkreistag erarbeitet in dem Zusammenhang derzeit eine Handreichung zu „Digitalisierung und Mobilität“.

Die Vielzahl mobilitätsbezogener Infrastrukturdaten bilden dabei die fundamentale Grundlage zur Erarbeitung vernetzter Mobilitätskonzepte. Die erforderlichen Mobilitätsdaten sind allerdings momentan nicht zentral verfügbar, liegen aufgrund der unterschiedlichen Zuständigkeiten an verschiedenen Stellen vor und werden in uneinheitlichen Datenformaten erhoben.

Die zentrale Herausforderung besteht folglich darin, diese Daten Ebenen übergreifend zu vernetzen, harmonisieren und zu nutzen. Im Kern geht es um den weiteren Ausbau der föderalen Geodateninfrastruktur (GDI) im Hinblick auf die Flut von zur Verfügung stehenden Mobilitätsdaten (Kommunal-, Landes, Bundesdaten), in die auch die Daten des BMVI eingebunden werden sollen.

1.1 Bezug zum Förderaufruf „mFund“ des BMVI [FHE]

1.2 Zielstellung [FHE, S4D]

Kernziel des Projekts ist die Erstellung von Werkzeugen zur Aufbereitung, Speicherung, Ver-netzung und Bereitstellung relevanter kommunaler Mobilitäts- und Umweltdaten. Derzeit existiert keine digitale Plattform vernetzter Mobilitäts- und Umweltdaten, in die auch entsprechende Daten des Bundes und der Länder einbezogen werden können. Diese wiederum dienen u.a. als fundamen-tale Grundlage regionaler intermodaler Mobilitätskonzepte sowie der Umsetzung umweltpolitischer Nachhaltigkeitsziele. Mittel- bis langfristig trägt das Projekt dazu bei, die Mobilität im ländlichen Raum zu sichern, eine bessere Planbarkeit der Verkehre und des ÖPNV-Netzes zu erreichen sowie einen wichtigen Beitrag zum Klimaschutz zu leisten.

Weitere Zielsetzung des Projektes ist es die Kommunen bei der Umsetzung von Berichtspflichten und Erfüllung relevanter Anforderungen von Bedarfsträgern subsubstanziell zu unterstützen. In diesem Zusammenhang ist vorgesehen, im Zuge der Projektumsetzung eine umfangreiche Doku-mentation, bestehend aus Leitfäden, Abläufen, (Teil-)Konzepten und Methoden zu erstellen.

Im Hinblick auf die technische Umsetzung geht es um die Weiterentwicklung der Modellansätze für einfache Geodatenbereitstellungen mit Hilfe der envVisio-Methode [6]. Das Projekt greift sowohl aktuelle und zukünftige Herausforderungen der Mikromobilität im urbanen Raum als auch das Thema BIM und die INSPIRE-Umsetzung (Annex-3-Themen) auf.

Im Rahmen des Projektes ist die Erarbeitung einer Konzeption sowie die Bereitstellung und der Testbetrieb einer Plattform für kommunale Geodaten vorgesehen, um diese themenübergreifend verschneiden und weiterverarbeiten zu können.

Mit einem speziellen Kommunikations- und Datenverarbeitungssystem werden die Daten standar-disiert ausgewertet und entsprechenden Nutzergruppen zur Verfügung gestellt. Erst durch die Ver-netzung über eine technische Plattform können effiziente Datenbereitstellungen gelingen und Betriebskosten für die einzelnen Kommunen reduziert werden.

Wesentlich ist auch die Verwertung der Ergebnisse:

• Dokumentation von Leitfäden, Abläufen, Konzepten, Methodik auf verschiedenen Abstraktionsebenen für eine breite Anwendung in den Kommunen (technische Umsetzung des beschriebenen Anwendungsfalles, fachspezifische Umsetzungen aus den Bereichen Klima und Mobilität, allgemeine Vorgehensweisen für die Bereitstellung von Daten und Diensten innerhalb der GDI-DE)
• Standardisierung der Ergebnisse für die Übertragung auf möglichst viele Kommunen.

Es wird für Kommunen eine für sie adäquate, finanzier- und realisierbare Datenbereitstellung organisiert. Die Kommunen werden so befähigt, einerseits die gesetzlich verpflichtenden Daten-bereitstellungen (v. a. INSPIRE) in ihrer ganzen Breite überhaupt umzusetzen und andererseits mit sehr einfachen Mitteln ihre Fachdaten weiterverarbeitbar für die Öffentlichkeit und themen-übergreifende Zusammenarbeiten anzubieten.

Die Lösungen werden den Bereitstellungsaufwand kommunaler Daten deutlich reduzieren und damit die bessere Inwertsetzung öffentlicher Daten befördern. Die Dokumentation des Projekts wird zu diesem Zweck auch die Abläufe und Methoden des Datenmanagements beschreiben.

Basierend auf den konzeptionellen Vorarbeiten, wird eine offen zugreifbare Plattform aufgebaut und betrieben: Die Geodaten werden qualifiziert importiert, nach dem einheitlich strukturierten Ökosystemmodell verwaltet und dann entsprechend geltender Bestimmungen bzw. Standards und für Berichterstattungen bereitgestellt – INSPIRE und BIM eingeschlossen.

D. h. praktisch: Kommunen fokussieren sich auf die Datenimporte. Nach dem Einspielen stehen die Daten unmittelbar für Visualisierungen, Weiterverarbeitungen in einheitlichen Strukturen und auch für INSPIRE oder BIM bereit, ohne noch irgendetwas implementieren zu müssen.

In verschiedenen Anwendungsfällen werden die Chancen und Möglichkeiten dieses themen-übergreifend interoperablen Datenmanagements exemplarisch ausgelotet und präsentiert.

1.3 Stand von Forschung und Technik [FHE, S4D]

1.4 Projektorganisation [FHE]

1.4.1 Projektteilnehmer

1.4.2 Aufteilung Arbeitspakete

Die AP 1 und 8 umrahmen die konkreten Entwicklungen. Alles setzt auf den Anwendungsfall in AP7 auf:

• Im AP1 werden die zukünftigen Datenstrukturen mit der envVisio-Methode als UML-Klassendiagramme entworfen und darauf aufsetzend die Funktionalitäten der einzelnen Komponenten konzipiert. Hier steckt ein Kern der wissenschaftlichen Arbeiten.
• AP8 sichert die Qualität und kümmert sich um die Verwertung, Verbreitung auf weitere Kommunen und Standardisierung. Zum Abschluss des Projekts ist ein Hackathon geplant.
• Im AP7 stellen insbesondere die Kommunen ihre Daten und Anforderungen zusammen. Sie zeigen auf, welche Daten wie zu verarbeiten und bereitzustellen sind, und weisen damit den Mehrwert für die Kommunen aus.

Die in der Abb. in der Mitte dargestellten AP setzen die Konzeptionen um und sind ineinander verzahnt (in den folgenden Tabellen sind Schnittmengen und Rückwirkungen zwischen den AP aufgezeigt).

• AP3 umfasst das Aufsetzen und Betreiben der Datenhaltungskomponente.
• Im AP2 werden die Daten bereitgestellt, indem gemeinsam mit den Kommunen ihre Daten auf die Zielstrukturen gemappt und anschließend importiert werden.
• AP4 setzt die Datenmanagement-Tools um: Importgenerator und Modell-Compiler.
• Im AP5 werden die gewünschten standardisierten Dienste und APIs bereitgestellt, und es wird eine Web-Applikation zur Datenrecherche aufgebaut.
• Im AP6 werden die Sichten für INSPIRE und BIM und entsprechend der Anforderungen der Kommunen zum Anwendungsfall. Das Zusammenspiel des Datenmanagements mit der Scopeland-Technologie wird umgesetzt. Von den Kommunen konzipierte Fachanwen-dungen werden prototypisch mit Scopeland bereitgestellt.

Die Ergebnisse der einzelnen Arbeitspakete werden im Kapitel 2 Sachbericht genauer beleuchtet.

1.4.3 Einhaltung Zeitplanung

1.5 Darstellung der wichtigsten Positionen des Zahlenmäßigen Nachweises

2. Sachbericht

2.1 Projektkoordination [FHE, S4D]

2.1.1 Fachliche Anforderungen

2.1.2 Systemspezifikation und -architektur

2.2 Importmodul [S4D, BKG, LIP]

2.2.1 Datenmapping auf envVisio-Strukturen

2.2.2 Durchführung der Datenimporte

2.3 Datenhaltungskomponente [S4D]

2.3.1 Detailkonzeption der envVisio Datenhaltung

2.3.2 Technische Beschreibung der Datenhaltung

2.4 Datenmanagementtools [SCL]

2.4.1 Analyse der Daten und envVisio-Strukturen

2.4.2 Beschreibung vorhandener Schnittstellen

2.4.3 Funktionsumfang der Datenmanagementtools

2.5 Services und API’s [S4D, MOSS]

2.5.1 envVisio Service

2.5.2 Datenviewer

2.6 Sichten und Datenverarbeitung [S4D, SCL]

2.6.1 Anwendungsspezifische Datenszenarien und -sichten

2.6.2 INSPIRE und weitere unterstütze Datenstandards

2.7 Anwendungsfälle [BKG, LIP, FHE]

Beteiligte Kommunalpartner waren der Landkreis Lippe, die Stadt Dresden, die Stadt Leipzig und der Vogelsbergkreis. Die Anwendungsfälle wurden von den Partnern so gewählt, dass sie die Verwaltungsrealität möglichst realistisch mit einbeziehen.

2.7.1 Kreis Lippe

Das Projekt envVisio-GI ist Bestandteil des Zukunftskonzeptes 2025 (ZK2025) des Kreises Lippe im Leitziel Digitalisierung. Es gehört zur Maßnahme Ausbau der Geodienste für den Kreis Lippe. Langfristig sollte das envVisio-GI an vielen Stellen der Verwaltung durch die Integration Nutzen bringen. In dem Förderprojekt des mFund sind die Schwerpunkte zunächst in den Bereichen Klima und Mobilität gesetzt. Das mFund envVisio-GI Projekt soll in der Verwaltung implementiert und integriert werden. Ein  in der Verwaltung nutzbares envVisio-GI Projekt soll in die im Kreis Lippe bestehenden Projekte oder Anwendungsfälle und deren Verwaltungsprozessen eingebunden werden. 

Mobilität und Umwelt, zu der auch der Bereich Klima dieses Förderprojektes gehört, sind ebenfalls Leitziele im ZK 2025 des Kreises Lippe. In jedem dieser Leitziele sind Maßnahmen und Projekte zugeordnet, die im Rahmen der digitalen Transformation der Kreisverwaltung umgesetzt werden sollen. Der Anwendungsfall aus dem Projekt envVisioGI für den Kreis Lippe soll an konkreten, unten näher beschriebenen Maßnahmen/Projekten der im Rahmen des Zukunftskonzepts erstellten Digitalstrategie des Kreises Lippe erfolgen. Diese sollen in das envVisio-GI eingebunden werden.

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Das größte Vorhaben formulierte der Kreis Lippe, welcher envVisio als Bestandteil des eigenen Zukunftskonzeptes 2025 mit dem Leitziel der Digitalisierung sah. Ziel des Kreis Lippe ist es, Pendlern außerhalb des Nahbereiches die Nutzung von klimafreundlichen, multimodalen Verkehren zu ermöglichen, hierüber eine Minderung des Treibhausgas-Ausstoßes zu erreichen und den innerstädtischen Individualverkehr zu reduzieren. Erreicht werden soll dies durch das Finden sog. „Klimahäfen“, die als Knotenpunkte eines multimodalen Verkehrsmanagement fungieren und den Pendlern Umsteigpunkte auf verschiedene Verkehrsmittel zur zügigen Erreichung ihrer Ziele bieten.

Im Detail soll im Bereich Klima die Infrastruktur der "Klimahäfen" laufend optimiert und erweitert werden. Hierzu muss ermittelt werden, wo sich die sinnvollen Standorte für weitere Klimahäfen befinden. Um die Standorte festzulegen, benötigt man eine Vielzahl an Daten, die mithilfe von envVisio-GI über einen einheitlichen Datenpool nutzbar gemacht werden sollen.

Im Bereich der Mobilität nutzt die Kommunale Verkehrsgesellschaft (KVG) Sollfahrplandaten und Haltestellen aus einer gemeinsam mit anderen Verkehrsverbünden betriebenen Quelle. Für die Kontrolle und gegebenenfalls Optimierung des Verkehrsablaufs werden weitere Daten benötigt. Neuen Datenquellen sollen mit dem vorhandenen Datenbestand zusammengeführt werden, um so z.B. durch neue Wegführung, neue Haltestellen oder Anpassung des Fahrplanes bessere Nahverkehrsangebote zu ermitteln.

2.7.2 Vogelsbergkreis

Der Vogelsbergkreis verfolgt ähnliche Ziele. Geprüft wird die Konvertierung der bereits für INSPIRE vorbereiteten und teil-vektoriell aufbereiteten Plandaten des Vogelsbergkreises (Umringe als Shape, Pläne als georef. Rasterplan) ins XPlanGML-Format, um mit diesem Standard eine zukünftige Weiterverarbeitung dieser Geodaten im Bauantrags- und Baugenehmigungsverfahren und weiteren OZG-Prozessen zu ermöglichen. Zusätzliches Vorhaben ist die Aufbereitung weitere kommunaler Geodaten des Vogelsbergkreises (Schulstandorte, Schuleinzugsgebiete, Naturdenkmale, Schutzgebiete) für die Bereitstellung entsprechend der INSPIRE-Spezifikationen und ggf. zur Weiterverarbeitung in digitalen Fachverfahren.

2.7.3 Leipzig

Für die Stadt Leipzig wurde ein Szenario gewählt, bei dem die vorhandenen Prozesse beim Erzeugen von Lärmkarten nach § 47c Bundes-Immissionsschutzgesetz optimiert werden sollen. Datengrundlage für diesen Prozess bilden u.a. Gebäudedaten mit Höhe und Gebäudetyp, Adresskoordinaten, Einwohnerdaten, ein Straßenkanten-Knotenmodell sowie Straßendaten (u.a. Straßenzustand, Kapazität, Geschwindigkeit, Verkehrszeichen, Straßentyp, Kfz-Anteil).

Der Prozess zur Erzeugung von Lärmkarten wird zurzeit durch die manuelle Beschaffung und Aufbereitung der Geodaten erschwert. Neben der Datenbeschaffung aus verschieden Quellen erschweren insbesondere zeitaufwändig und kostenintensiv Arbeitsprozesse wie Aktualisierungen, Digitalisierungen, Verknüpfungen, Verschneidungen und Berechnungen die Umsetzung.

Ziel ist die Entwicklung eines (teil)automatisierten Prozesses, der sowohl eine effizientere Datenaufbereitung, Fortführung und Aktualisierung der Daten unterstützt, als auch die Bereitstellung der veredelten Daten in einer effizienteren Datenstruktur für die Nachnutzung der Daten für weitergehende Analysen und Anwendungen. Eine Optimierung hätte nicht nur Vorteile für die Stadt Leipzig, sondern für alle, die selbständig Lärmkarten erstellen.

2.7.4 Dresden

In Dresden wurde geprüft, ob sich der Aufwand einer zusätzlichen envVisio-Datenhaltung im Gegensatz zur klassischen Bereitstellung von Daten via OGC-konformen Diensten oder der FME-gestützten Datenabgabe lohnt. Betrachtet wurde die Bereitstellung in verschiedenen Formaten oder Modellen (z.B. INSPIRE). Außerdem wurde eruiert, ob sich durch die Verbindung der Daten Mehrwerte generieren lassen, die bisher nicht oder nur mit großem Aufwand möglich waren. Grundlage der Prüfung bildet das OpenData Portal Dresden.

2.8 Qualitätssicherung [BKG, LIP, FHE]

Im Zuge der Entwicklung der o.g. Szenarien wurden Anforderungsmatrizen erstellt, welche die grundlegenden Bedürfnisse der Kommunen in dem Projekt beschreiben.

Ausschnitt der Anforderungsmatrix im Vogelsbergkreis: Zu sehen sind verschiedene Bereiche in denen die Kommunen ihre Anforderungen eintragen und gewichten konnten. Die Auswertung soll eine bessere Beurteilung ermöglichen, inwieweit der Einsatz der envVisio-Methode die Projektziele befördern konnte.

Grundlage aller Szenarien ist eine Vielzahl an Geodaten aus unterschiedlichsten Quellen. Neben eigenen kommunalen Geodaten und Daten aus OpenData Portalen werden auch Daten aus externen Quellen wie Erhebungen des Zensus zur Bevölkerungsdichte genutzt. Außerdem werden Geobasisdaten des BKG-Dienstleistungszentrum, wie die Verwaltungsgebiete oder kommunale Teilgebiete genutzt.

Schwierigkeiten gab es teilweise hinsichtlich der Nutzbarkeit der Geodaten für die gewählten Szenarien. So sind die Daten des Zensus z.B. von 2011 und somit für die aktuellen Anwendungsfälle zu alt. Dazu kommen die verschiedensten Formate von einfachen CSV-Formaten über GTFS Formate (Fahrplansolldaten) bis hin zu formatlosen PDF-Daten, welche erst re-digitalisiert werden müssen (Pendlerströme).

Die Begutachtung der Eingangsdaten spielt bei der Qualitätssicherung eine große Rolle. So werden Daten, welche zum Import bereitgestellt werden vorher überprüft. Dabei liegt das Augenmerk auf klassischen Qualitätsmerkmalen wie der Aktualität, Genauigkeit (zeitlich, räumlich), dem Format, Standardkonformität und wie auf die Daten zugegriffen werden kann. Dienste wie WFS oder WMS werden mithilfe der GDI-DE Testsuite überprüft. Zusätzlich werden die Anforderungen der Kommunalpartner, also ob Daten für den Anwendungsfall geeignet sind, berücksichtigt. Zur Qualitätssicherung gehört daneben noch die Überprüfung der Dokumentation. Allgemein beinhaltet dies das Gegenüberstellen von Zielen und Anforderungen mit den Ergebnissen aber auch die Beschreibung der Abläufe bei fachspezifischen Umsetzungen, ob Änderungen der Semantik und Strukturen (Importprozesse) stattfinden, die Beschreibung der Transformationsprozesse von originären Daten in ein standardkonformes Datenmodell und deren Abgabe über standardisierte Schnittstellen.

Der envVisio Service soll dieses Datenkonglomerat bündeln und über eine zentrale Anlaufstelle verfügbar machen. Es gibt mehrere Wege, um auf den zentralisierten Datenpool zuzugreifen. Zum einen, einen Webzugriff, über den die verschiedenen Datensammlungen angesteuert werden können, in denen sich die harmonisierten Geodaten nun befinden. Hier können die Daten als JSON, GeoJSON oder Shapefile heruntergeladen werden. Außerdem bietet der Service an, über eine OGC-API Features Schnittstelle den Zugriff direkt über QGIS zu wählen.

Einbindung des envVisio Service mit Hilfe der OGC API Schnittstelle in QGIS. Aufgeklappt sind die Informationen, die der Dienst zu bieten hat. Beispielhaft eingebunden sind Gebäudeflächen, Straßenknoten und Verkehrsflächen der Stadt Leipzig.

2.8.1 Funktionale Systemanalyse

2.8.2 Inhaltliche Datenanalyse in den Anwendungsfällen

3. Öffentlichkeitsarbeit

3.1 Präsentationen in Fachkongressen [S4D, FHE]

3.2 Wissenschaftliche Veröffentlichungen [FHE]

3.3 Hackathon [BKG, S4D]

Am Ende der Projektlaufzeit soll das Konzept envVisio mittels eines Hackathons noch einmal auf die Probe gestellt werden. Hier wird die Bedienung durch mit der Materie nicht vertraute Studenten getestet sowie neue Mehrwerte herausgearbeitet. Dies soll über das Bearbeiten von Challenges ablaufen, welche vom Kreis Lippe und dem Vogelsbergkreis in den Hackathon eingebracht werden. Der Kreis Lippe hat die Herausforderung des Etablierens von oben beschriebenen „Klimahäfen“ gewählt, während der Vogelsbergkreis eine Aufgabe zur Flächennutzungsanalyse formuliert hat. Mit dieser sollen neue Potentialflächen für Windenergieanlagen ermittelt werden.

3.4 Interaktionen mit dem mFund Netzwerk

4. Verwertung von Projektergebnissen

4.1 Wissenschaftliche Verwertung [ FHE ]

4.2 Datenbezogene Verwertung [ LIP, BKG ]

4.3 Wirtschaftliche Verwertung [ S4D, SCL, MOSS ]

5. Zusammenfassung

5.1 Erreichte Projektziele

5.2 Nicht erreichte Ziele und Ausblick