»Digitale Oberflächenmodelle (DOM) auswerten und analysieren am Beispiel einer Sichtbarkeitsanalyse für Windenergieanlagen«
2019-03-14, 15:30–17:00, Workshop LM

Dieser Workshop bietet einen Einstieg in das Arbeiten mit Rasterdaten in QGIS und GRASS GIS. An einem praktischen Beispiel wird gezeigt, wie frei verfügbare Laserscandaten des Landes NRW über QGIS in GRASS GIS aufbereitet und analysiert werden können. Das Ergebnis ist eine Sichbarkeitsanalyse für eine Windenergieanlage.

Das DOM beschreiben die Höhe und Form der Erdoberfläche inklusive Bauwerke und Vegetation. Hieraus ergeben sich vielfältige Nutzungsmöglichkeiten zur Datenanalyse, wie z.B. Funknetzplanung oder Simulation und Prognose im Hochwasserschutz. Wir möchten die Daten für eine Sichtbarkeitsanalyse für Windenergieanlagen verwenden, wie sie z.B. auch für Umweltverträglichkeitsstudien benötigt wird.

Dieser Workshop bietet einen Einstieg in das Arbeiten mit Rasterdaten in QGIS und GRASS GIS. Als Datengrundlage dienen frei verfügbarer DOM des Landes Nordrhein-Westfalen (https://www.opengeodata.nrw.de/produkte/). Das DOM1l, welches Geobasis NRW online hier bereitstellt, besteht aus den originär erfassten First-Pulse-Punktwolken aus dem flugzeuggestützten Laserscanning. Die Punktdichte liegt bei mindestens vier Punkten pro Quadratmeter.

Die Integration und Analyse der Daten erfolgt über GRASS GIS aus QGIS heraus über das GRASS Plugin. Es wird eine GRASS Datenbank erstellt und erläutert, wie mit GRASS Werkzeugen aus den Punktdaten Daten im regelmäßigen Rasterformat erzeugt werden können. In dem Zusammenhang werden Methoden zur Interpolation und zum Resamping der Daten vorgestellt und diskutiert. Am Beispiel von Windenergieanlagen wird im Anschluss gezeigt, wie diese Daten für eine Sichtbarkeitsanalyse mit GRASS GIS Werkzeugen ausgewertet werden können. Die Ergebnisse werden im Anschluss in QGIS 2D und 3D visualisiert und aus GRASS GIS exportiert.

• Einführung in GRASS GIS
• Arbeiten mit dem GRASS Plugin in QGIS
• Datenaufbereitung und Import
• Erstellung eines regelmäßigen Raster durch Interpolation
• GRASS Werkzeuge zum Resampling von Rasterdaten
• Sichrtbarkeitsanalyse in GRASS GIS
• Skript zur Automatisierung mit Python
• Datenexport aus GRASS GIS
• Ergebnisvisualisierung in QGIS 2D und 2D