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Laudatio
(2017)
Untersuchungen zur räumlichen Analyse und Visualisierung von Mietpreisdaten für Immobilienportale
(2015)
Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, aus geoinformatischer Sicht eine konzeptionelle Grundlage zur räumlichen Optimierung von Immobilienportalen zu schaffen. Die Arbeit geht dabei von zwei Hypothesen aus:
1. Verfahren der räumlichen Statistik und des Maschinellen Lernens zur Mietpreisschätzung sind den bisher eingesetzten Verfahren der hedonischen Regression überlegen und eignen sich zur räumlichen Optimierung von Immobilienportalen.
2. Die von Immobilienportalen publizierten webbasierten Mietpreiskarten geben nicht die tatsächlichen räumlichen Verhältnisse auf Immobilienmärkten wieder. Alternative webbasierte Darstellungsformen, wie z.B. Gridmaps, sind dem Status Quo der Immobilienpreiskarten von Immobilienportalen überlegen und visualisieren die tatsächlichen räumlichen Verhältnisse von Immobilienpreisen zweckmäßiger.
Beide Thesen können bewiesen werden.
Es erfolgt zunächst eine umfangreiche Erhebung des Forschungsbedarfs mittels Literaturstudien und technologischer Recherche. Zur Beantwortung der Forschungsfragen wird als quantitative Datenbasis ein 74.098 Mietangebote umfassender Datensatz (von Januar 2007 bis September 2013) eines Immobilienportals akquiriert. Dieser reicht jedoch nicht in vollem Umfang zur Beantwortung der Fragestellungen aus. Deshalb führt der Autor Experteninterviews zur Erhebung einer qualitativen Datenbasis. Deren Analyse ergibt in Kombination mit der Literaturstudie und der technologischen Recherche ein umfassendes, bisher so nicht verfügbares Bild. Es stellt den Status Quo der räumlichen Sicht sowie der raumanalytischen und geovisuellen Defizite von Immobilienportalen dar.
Zur Optimierung der raumanalytischen und geovisuellen Defizite werden forschungsbasierte Lösungsansätze herausgearbeitet und teilimplementiert. Methoden des Maschinellen Lernens und räumliche Schätzverfahren werden als Alternativen zu den von Immobilienportalen bisher genutzten „nicht räumlichen“ Analyseverfahren zur Preismodellierung untersucht. Auf Grundlage eines hierfür konzipierten Validierungsrahmens werden diese Methoden für die Nutzung im Kontext von Immobilienportalen adaptiert. Die prototypische Teilimplementierung zeigt die programmiertechnische Umsetzung des Konzeptes auf. Eine umfassende Analyse geeigneter Sekundärvariablensets zur Mietpreisschätzung liefert als methodisches Resultat, dass Interpolatoren, die Sekundärvariablen benötigen (Kriging with external drift, Ordinary Cokriging), kaum zu valideren Mietpreisschätzergebnissen gelangen als die Methode des Ordinary Kriging, die keine Sekundärvariablen benötigt. Die Methoden Random Forest aus dem Maschinellen Lernen und die Geographisch Gewichtete Regression hingegen bergen großes Potential zur Nutzung der räumlichen Mietpreisschätzung im Kontext von Immobilien-portalen. Die Forschungsergebnisse der räumlichen Preismodellierung werden in die räumliche Visualisierung von Mietpreisen transferiert.
Für die webbasierte Mietpreisdarstellung wird ein Set alternativer Darstellungsmethoden entwickelt, um Mietpreiskarten-Prototypen abzuleiten. Ein methodisches Ergebnis der Entwicklung der Mietpreiskarten-Prototypen ist die Entwicklung eines geeigneten Ansatzes der Loslösung des Preisbezugs von fachfremd verwendeten Bezugsgeometrien. Hierfür wird vom Autor der Begriff der zonenlosen Preiskarte geprägt. Diese werden mit Methoden des Gridmapping erstellt. Es werden optimale Rasterauflösungen zur Darstellung interpolierter Rastergrößen ermittelt. Zonenlose Preiskarten mit Methoden des Gridmapping, gepaart mit einer optionalen gebäudescharfen Darstellung in größeren Maßstäben, sind als Resultate der Forschung die bestmögliche, sich an realen Verhältnissen orientierende, räumliche Mietpreisdarstellung. Die entstandenen Prototypen sind eine Annäherung der wahren Verteilung des Mietpreises im Raum und um einiges schärfer, als die auf der hedonischen Regression basierenden Darstellungen. Somit kann die wahre „Topographie“ der Mietpreislandschaft abgebildet werden. Ein Einsatz der Karten für Nutzergruppen wie Makler, Investoren oder Kommunen zur Analyse städtischer Mietmärkte ist denkbar. Alle entstandenen Prototypen sind unter der Nutzung von Map APIs umgesetzt. Ein Ergebnis dessen ist, dass Map APIs noch an diversen „Kinderkrankheiten“ leiden und derart umgesetzte Mietpreiskarten noch einen weiten Weg vor sich haben, bis sie das Niveau thematischer Karten von Immhof oder Arnberger erreichen.
Die konzeptionellen Überlegungen und Teilimplementierungen münden in drei Prozessketten, die Umsetzungsoptionen für eine räumliche Optimierung von Immobilienportalen darstellen. Dabei werden zwei Szenarien für eine räumlich optimierte Mietpreisschätzung und ein Szenario für eine räumlich optimierte Mietpreisdarstellung herausgearbeitet.
Agricultural production worldwide has been increasing in the last decades at a very fast pace and with it the waste generation. Livestock activities are one of the largest producers of residues in the agricultural sector and contribute greatly to climate change. The present chapter gives an introduction and an in-depth analysis of the waste management of livestock for the conversion in a circular agriculture and economy based on research and experience in the sector conducted in the last decades. The conversion of animal waste into energy generation is an opportunity for farmers to obtain additional economic benefits, while contributing to the environment by preventing the release of GHGs into the atmosphere. The use of animal waste for energy generation through anaerobic digestion is a progressive technique and is being widely accepted in Europe, where Germany is the leading country in the use of biogas plants for energy production among others in the European Union. Economically speaking, the livestock industry faces the challenge of converting its production into a clean and more profitable production. The goal of this chapter is to analyze the economic benefit as well as the environmental contribution and future challenges of the use of livestock waste in the biorefineries sector from different perspectives, based on an intensive literature review. This review is accompanied by a geospatial analysis component, mapping biogas reactor hotspots and clusters in Germany, by means of methods of spatial statistics as analysis methods as kernel density estimations (KDE) and K-means clustering, based on volunteer geographic data. The applied methods easily can be transferred to other regions and allow a quick macroscopic overview over existing biogas reactors; furthermore, an identification of cluster and hotspots with a high biogas potential, that in a subsequent step can be analyzed in depth in larger scales.
With the growing size and use of night light time series from the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Day/Night Band (DNB), it is important to understand the stability of the dataset. All satellites observe differences in pixel values during repeat observations. In the case of night light data, these changes can be due to both environmental effects and changes in light emission. Here we examine the stability of individual locations of particular large scale light sources (e.g., airports and prisons) in the monthly composites of DNB data from April 2012 to September 2017. The radiances for individual pixels of most large light emitters are approximately normally distributed, with a standard deviation of typically 15-20% of the mean. Greenhouses and flares, however, are not stable sources. We observe geospatial autocorrelation in the monthly variations for nearby sites, while the correlation for sites separated by large distances is small. This suggests that local factors contribute most to the variation in the pixel radiances and furthermore that averaging radiances over large areas will reduce the total variation. A better understanding of the causes of temporal variation would improve the sensitivity of DNB to lighting changes.
With the growing size and use of night light time series from the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Day/Night Band (DNB), it is important to understand the stability of the dataset. All satellites observe differences in pixel values during repeat observations. In the case of night light data, these changes can be due to both environmental effects and changes in light emission. Here we examine the stability of individual locations of particular large scale light sources (e.g., airports and prisons) in the monthly composites of DNB data from April 2012 to September 2017. The radiances for individual pixels of most large light emitters are approximately normally distributed, with a standard deviation of typically 15-20% of the mean. Greenhouses and flares, however, are not stable sources. We observe geospatial autocorrelation in the monthly variations for nearby sites, while the correlation for sites separated by large distances is small. This suggests that local factors contribute most to the variation in the pixel radiances and furthermore that averaging radiances over large areas will reduce the total variation. A better understanding of the causes of temporal variation would improve the sensitivity of DNB to lighting changes.
Remote sensing, which is a common method to examine land-use/land-cover (LULC) changes, could be useful in the analysis of livestock ecosystem transformations. In the last two decades, before Landsat images were free, developing countries could not afford monitoring through remote sensing because of the high cost of acquiring satellite imagery and commercial software. However, Landsat time series nowadays allows the characterization of changes in vegetation across large areas over time. The aim of this study is to analyse the LULC changes affecting forest frontiers and traditional silvopastoral systems (TSPS) in a representative livestock area of Nicaragua. Nearly cloud-free Landsat scenes - a Landsat 5 Thematic Mapper (TM) scene from 1986 and a Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) scene from 2015 - have been the data sets used in the study. A process chain following a four-step definition of the remote-sensing process was conceptually developed and implemented based onfree open source software components and by applying the random forest (RF) algorithm. A conceptual LULC classification scheme representing TSPS was developed. Although the imagery shows a heterogeneous surface cover and mixed pixels, it is possible to achieve promising classification results with the RF algorithm with out-of-the-bag (OOB) errors below 13% for both images along with an overall accuracy level of 85.9% for the 2015 subset and 85.2% for the 1986 subset. The classification shows that from 1986 to 2015 (29years) the intervened secondary forest (ISF) increased 2.6 times, whereas the degraded pastures decreased by 34.5%. The livestock landscape in Matiguas is in a state of constant transformation, but the main changes head towards the positive direction of tree-cover recovery and an increased number of areas of natural regeneration.