Kommunen stehen vor einer wachsenden Herausforderung: Wie können wir die Lebensqualität in den Städten erhalten, während Verkehr, Wohnungsbau und Mobilität weiter zunehmen? Lärmbelästigung ist dabei ein wichtiger Faktor. Um fundierte raumplanerische Entscheidungen treffen zu können, möchten Kommunen nicht nur wissen, wo Lärm entsteht, sondern auch, wie er sich in der Stadt ausbreitet, beispielsweise entlang von Fassaden und auf verschiedenen Stockwerken von Gebäuden.
Innerhalb der Gemeinden erweist es sich jedoch oft als schwierig, Lärmdaten mit anderen Abteilungen zu teilen, während gerade in der Stadtentwicklung ein Bedarf an bereichsübergreifenden Einblicken besteht. Lärmdaten werden nämlich erst dann wirklich wertvoll, wenn sie mit anderen städtischen Datensätzen kombiniert werden können, wie beispielsweise Daten zu Bäumen, Gebäuden, Verkehrsmodellen, BAG und BGT.
Im Rahmen eines Pilotprojekts für die Gemeinde Almere haben wir untersucht, ob sich die Lärmbelastung an Fassaden besser aufschlüsseln und visualisieren lässt. Mithilfe von remote sensing die Lärmdaten angereichert und anschließend in einem digital twin visualisiert. Dadurch entsteht ein räumliches Bild, das nicht nur Aufschluss über die Lärmbelastung gibt, sondern sich auch leicht mit anderen städtischen Daten kombinieren lässt.
Von der Verkehrszählung zum Lärmmodell
Remote sensing oft mit Drohnen, Satelliten und modernster Radartechnologie in Verbindung gebracht. Doch auch ein einfacher Sensor, wie beispielsweise ein Verkehrszähler, der die Anzahl der Autos pro Stunde erfasst, kann die Grundlage für ein räumliches Modell mit großer Tragweite bilden.
In Almere werden Verkehrsdaten mit akustischen Modellen verknüpft, die berechnen, wie sich Schall in der Umgebung ausbreitet. So entsteht eine Simulation der Lärmbelastung in verschiedenen Höhen entlang von Gebäuden.
3D-Integration mit Gebäudedaten
Durch die Kombination der Lärmdaten mit den Gebäudehöhen entsteht ein dreidimensionales Modell der Lärmbelastung. Dieses Modell zeigt für jedes Gebäude und jede Höhenklasse an, wie viele Dezibel dort auftreten.
Für jeden Höhenmeter – von 1 bis 10 Metern – wurde eine eigene Lärmschicht erstellt. Diese Schichten wurden anschließend mit dem Basisregister für großräumige Topografie ( BGT) verknüpft. Dadurch wird sichtbar, wie viel Lärm an jeder Fassade und auf jeder Etage eines Gebäudes auftritt.
Von Daten zu Erkenntnissen
Die Ergebnisse wurden in eine interaktive Kartenumgebung integriert, in der Nutzer Lärmklassen auswählen und analysieren können. Das Dashboard bietet Einblicke in:
- Lärmbelastung pro Gebäude
- Schallpegel nach Höhenklasse
- Wechselwirkungen mit Lärmzonen und Dezibelwerten
Dadurch können politische Entscheidungsträger und Planer schnell erkennen, wo Lärmbelästigungen auftreten und welche Standorte besondere Aufmerksamkeit erfordern.
Warum es remote sensing
Dieser Fall zeigt, dass remote sensing nicht immer mit Drohnen oder Satelliten beginnt. Es geht um die Erfassung von Sensorinformationen, die Modellierung räumlicher Muster und die Visualisierung der Auswirkungen auf die Lebensumgebung. Durch die Anreicherung relativ einfacher Daten mit räumlichem Kontext entsteht ein leistungsstarkes Instrument für die Stadtanalyse und Entscheidungsfindung.
Anwendungen remote sensing
Raumordnung
Einblick in die Lärmbelastung bei Neubauten und Gebietsentwicklung
Umweltanalyse
Überwachung und Analyse von Lärmbelästigung
Beteiligung
Überwachung und Analyse von Lärmbelästigung
IMAGEM – Von Daten zu gemeinsamen Erkenntnissen
Innerhalb der Gemeinden ist es von entscheidender Bedeutung, dass Daten nicht nur verfügbar sind, sondern auch zwischen den Abteilungen ausgetauscht werden können. Gerade wenn Informationen aus verschiedenen Bereichen zusammenfließen, ergeben sich neue Erkenntnisse für die Gebietsentwicklung, die Mobilität und die Lebensqualität.
Visualisierung spielt dabei eine wichtige Rolle. Indem komplexe Daten verständlich gemacht werden, beispielsweise in einem digital twin, können politische Entscheidungsträger, Fachleute und Führungskräfte schneller erkennen, was vor sich geht, und fundiertere Entscheidungen treffen.
Genau an solchen Fragestellungen arbeiten wir bei IMAGEM . Wir gehen nicht von der Technologie aus, sondern von der Frage der Organisation: Welche Erkenntnisse sind notwendig, um bessere Entscheidungen zu treffen? Indem wir Daten verknüpfen, Analysen durchführen und Ergebnisse anschaulich visualisieren, helfen wir Kommunen, ihr Lebensumfeld besser zu verstehen und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen.
Weitere Informationen
Niels ist Marktmanager für den öffentlichen Sektor bei IMAGEM. Er unterstützt die Behörden dabei, ihre Arbeitsweise kontinuierlich zu optimieren, und erfüllt seine Aufgabe, indem er Organisationen bei der Lösung ihrer Probleme begleitet. Möchten Sie mehr erfahren? Schicken Sie Niels eine E-Mail oder senden Sie ihm eine Nachricht über unser Kontaktformular.
Niels van de Graaf
Marktmanager für den öffentlichen Sektor
