AGIT 9-2023

Journal für Angewandte Geoinformatik

Diese Publikation zitieren

Josef Strobl (Hg.), Bernhard Zagel (Hg.), Gerald Griesebner (Hg.), Thomas Blaschke (Hg.), AGIT 9-2023 (2023), Wichmann Verlag, Berlin, ISBN: 9783879077434

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Accesses

Beschreibung / Abstract

Das Journal für Angewandte Geoinformatik 9-2023 beinhaltet Beiträge zur GI_Salzburg23
(4. bis 6. Juli 2023), die vom Fachbereich Geoinformatik – Z_GIS (www.zgis.at)
an der Universität Salzburg veranstaltet wird.

Die ‚GI_Salzburg‘ ist ein Forum für Anwender von geoinformatischen und verwandten
Methoden und Technologien und dokumentiert als zentrale Informationsdrehscheibe
jährlich den „Stand des Wissens und der Praxis". Dies zeigt sich in
der breiten Palette vorgestellter Methoden, Anwendungen und Theorien.

In dieser Ausgabe werden folgende Themenfelder behandelt:
• Offene Geodaten: Integration und Anwendung
• Energiewende und Klimawandel
• Mobilität

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

  • AGIT 9-2023
  • Titelseite
  • Impressum
  • Editorial
  • Inhaltsverzeichnis
  • Offene Geodaten: Integration und Anwendung
  • Geodatenintegration in 3D-Spielewelten
  • Möglichkeiten und Grenzen zur Bewertung der Wohnlage mittels offener Daten
  • Herausforderungen und Chancen einer Parkraumanalyse auf Basis offener Daten
  • Über den wechselseitigen Einfluss von offenen Geodaten bezogen auf ihre Qualität – ein Fallbeispiel mit Standorten der Landespolizei in Deutschland
  • Energiewende und Klimawandel
  • Ein Konzept für eine GIS-gestützte Visualisierung der spezifischen Anforderungen von regionalen Akteuren der Energiewende an die Landnutzung
  • Die Entwicklung eines GIS-Tools zur Planung von Solaranlagen auf Hausdächern
  • Gemeindeumfassung beim kommenden Ausbau der Windenergie – ein Ansatz zur Berechnung der potenziellen und bestehenden Umfassung
  • GeoVisual Analytics zur intuitiven Szenarioplanung im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung
  • Modellierung des Waldbrandrisikos im Zuge des Klimawandels am Beispiel des Nationalpark Harz
  • Mobilität
  • Mehrwert kombinierter 5G-Daten in der Mobilitätsplanung
  • Automatisiertes E-Ticketing für den ÖPNV auf Grundlage von GNSS-Bewegungsdaten
  • Automatische Erfassung und Analyse der Oberflächenbeschaffenheit von Radwegen mittels Machine Learning – ein mehrstufiger Ansatz
  • Microservice-basierte Analyse und Web-Visualisierung zur Fahrradtauglichkeit für die innerstädtische Verkehrsplanung
  • Ein Open-Source-Workflow zur Ermittlung des Verkehrsaufkommens mittels des Internet of Things
  • Emotionswahrnehmung für Fahrradsicherheit und Mobilitätskomfort
  • Danksagung
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