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Anwendung georeferenzierter Bilddaten bei energetischen Quartiersanalysen
- 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 GebäudedetailsBei 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.…
Document Type: | Conference Proceeding |
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Author: | M.Eng. Mara GeskeORCiD, M.Sc. Alexander BenzORCiD, Prof. Dr.-Ing. Conrad VölkerORCiDGND |
DOI (Cite-Link): | https://doi.org/10.25643/bauhaus-universitaet.4654Cite-Link |
URN (Cite-Link): | https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:wim2-20220617-46544Cite-Link |
ISBN: | 987-3-95974-176-7 |
ISSN: | 2363-8206 |
Parent Title (German): | Tagungsband Bauphysiktage Kaiserslautern 2022 |
Publisher: | Eigenverlag der Technischen Universität Kaiserslautern |
Place of publication: | Kaiserslautern |
Editor: | Oliver KornadtGND, Svenja CarriganGND, Markus Hofmann, Conrad VölkerORCiDGND |
Language: | German |
Date of Publication (online): | 2022/06/10 |
Date of first Publication: | 2022/03/29 |
Release Date: | 2022/06/17 |
Publishing Institution: | Bauhaus-Universität Weimar |
Institutes and partner institutions: | Fakultät Bauingenieurwesen / Professur Bauphysik |
Pagenumber: | 127-129 |
Tag: | Bauphysik und Sanierung |
GND Keyword: | Quartiersanalyse; Bilddaten |
Dewey Decimal Classification: | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 620 Ingenieurwissenschaften |
BKL-Classification: | 56 Bauwesen / 56.55 Bauphysik, Bautenschutz |
Licence (German): | Creative Commons 4.0 - Namensnennung-Nicht kommerziell-Keine Bearbeitung (CC BY-NC-ND 4.0) |