Landmodell: Ein semantisches 3D + t Datenmodell als Integrationsplattform zur Analyse der Agrarlandschaft und ihrer raumzeitlichen Veränderungsprozesse

Der landwirtschaftliche Strukturwandel und nicht zuletzt auch die Ausweitung des Anbaus nachwachsender Rohstoffe für die energetische Nutzung haben in den vergangenen Jahrzehnten zu einer deutlichen Veränderung der Agrarlandschaft beigetragen und diese nachhaltig geprägt. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die Forschungslinie '3D + t Landmodellierung' am Lehrstuhl für Geoinformatik der TU München mit der Entwicklung eines umfassenden und zunächst anwendungsneutralen Informationsmodells zur Abbildung der Agrarlandschaft als komplexes System interagierender und sich verändernder Elemente. Neben grundlegenden Objekten der Agrarlandschaft und deren Eigenschaften beschreibt das semantische Datenmodell auch Konzepte zur vollständigen Abbildung raum-zeitlicher Aspekte. Durch Kopplung des semantischen Datenmodells mit komplexen Analysemethoden dient das Datenmodell als interdisziplinäre Integrationsplattform zur umfassenden und tiefgreifenden Analyse der Agrarlandschaft. 1 Hintergrund und Zielstellung Ziel der Forschungslinie '3D + t Landmodellierung' am Lehrstuhl für Geoinformatik der TU München ist die umfassende Abbildung der Agrarlandschaft als komplexes System interagierender und sich verändernder Elemente in einem konzeptuellen Datenmodell. Durch die klare semantische Definition von Objekten und Attributen sowie der Konformität zu bestehenden Standards der ISO 19100 Serie bietet das semantische Datenmodell eine solide, formal beschriebene und maschineninterpretierbare Grundlage für die Entwicklung komplexer Werkzeuge zur umfassenden und tiefgreifenden Analyse der Agrarlandschaft. In Anlehnung an den internationalen Standard CityGML [OGC12] bietet das semantische Datenmodell zudem die Möglichkeit zur semantischen Anreicherung bzw. anwendungsspezifischen Erweiterung über sog. Application Domain Extensions (ADEs). Klarer Fokus der Datenmodellierung liegt insbesondere auf einer vollständigen Integration der Dimension Zeit sowie der expliziten Abbildung raum-zeitlicher Veränderungen im konzeptuellen Datenmodell. Dadurch ist es möglich, sowohl die Zustände der