TY  - CHAP
A1  - Geske, Mara
A1  - Benz, Alexander
A1  - Völker, Conrad
ED  - Kornadt, Oliver
ED  - Carrigan, Svenja
ED  - Hofmann, Markus
ED  - Völker, Conrad
T1  - Anwendung georeferenzierter Bilddaten bei energetischen Quartiersanalysen
T2  - Tagungsband Bauphysiktage Kaiserslautern 2022
N2  - Bei Analysen des Gebäudebestands im Quartierskontext werden zu Dokumentationszwecken viele Bilddaten erzeugt. Diese Daten sind im Nachhinein häufig keinen eindeutig genauen Standorten und Blickwinkeln auf das Bauwerk zuzuordnen. Insbesondere gilt dies für Ortsunkundige oder für Detailaufnahmen. Eine zusätzliche Herausforderung stellt die Aufnahme von Wärmebrücken- oder andersartigen Gebäudedetails durch Thermogramme dar. In der Praxis kommen hier oftmals analoge, fehleranfällige Lösungen zum Einsatz. 

Durch die Nutzung von Georeferenzierung kann diese Lücke geschlossen und eine eindeutige Kommunikation und Auswertung gewährleistet werden. Im Gegensatz zu den üblichen Kameras sind Smartphones nach Stand der Technik ausreichend ausgestattet, um neben Daten zu Standort auch die Orientierungswinkel einer Bildaufnahme zu dokumentieren. Die georefenzierten Bilder können auf Grundlage der in den sogenannten Exif-Daten mitgeschriebenen Informationen händisch in ein bestehendes Quartiersmodell integriert werden.

Anhand eines universitären Musterquartiers wird die nutzerfreundliche Realisierung beispielhaft erprobt und auf ihre Potentiale zur Automatisierung in Python untersucht. Hierfür wurde ein bestehendes Quartiersmodell als geometrische Grundlage genutzt und um RGB-Bilder sowie Thermogramme erweitert. Das beschriebene Vorgehen wird im Rahmen der Anwendung auf seinen möglichen Einsatz im Rahmen einer energetischen Quartierserfassung sowie einer Bauschadensdokumentation untersucht.

Mit dem vorliegenden Beitrag wird dem Nutzenden ein Werkzeug bereitgestellt, das die hochwertige Dokumentation einer Bestandserfassung, auch im Quartierskontext, ermöglicht.
KW  - Quartiersanalyse
KW  - Bilddaten
KW  - Bauphysik und Sanierung
Y1  - 2022
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20220617-46544
SN  - 987-3-95974-176-7
SN  - 2363-8206
PB  - Eigenverlag der Technischen Universität Kaiserslautern
CY  - Kaiserslautern
ER  -