Freie GIS Software oder Der Wert eines GIS

Neben den kommerziellen Produkten sind in den letzten Jahren auch freie GIS Systeme entwickelt worden. Diese stehen im allgemeinen als Open Source zur Verfügung. Manch einer mag jetzt schon denken: „Ach, lieber nicht!“.

Das aber ein System wie GRASS vom amerikanischen Militär entwickelt wurde, spielt hier eine wichtige Rolle. Man merkt GRASS zwar an, dass es nicht auf eine schöne Oberfläche abzielt, dafür ist die Funktionalität in der Auswertung rasterhafter Daten nahezu unschlagbar. GRASS wird erfolgreich für die Simulation von Hochwasser und Waldbränden eingesetzt. Schon der Beispieldatensatz (Spearfish) bringt dem testenden Anwender einen guten Einblick, was sich mit dem System alles anfangen lässt.

Für meine Zwecke besser geeignet sind die Systeme Jump/OpenJump und Quantum GIS, da sie Vektororientiert sind. Die Sachdaten einzelner oder einer Menge von Objekten werden tabellarisch angezeit. Jump/OpenJump hat eine Java-basierte Oberfläche, welche entweder mit einem eigenen Format für die einzelnen Layer arbeitet, oder aber bequem ESRI Shape-Files– um ein gängiges Format zu nennen– lesen kann. Quantum GIS hat eine Qt-basierte Oberfläche und besitzt ansonsten sehr ähnliche Funktionen wie Jump/OpenJump. Beide Systeme lassen sich auf den meisten gängigen Betriebssystemen installieren. Ebenso können von beiden Systemen (das gilt auch für das o. g. GRASS) PostGIS-Datensätze gelesen und angezeigt werden. Auf die Objektdaten kann dann in der Anwendung zugegriffen werden. Die Verbindung wird aus dem jeweiligen System heraus hergestellt. Die entsprechenden Layer werden wie jeder andere Layer in der Oberfläche/Workbench angezeigt. Die Datensätze können bei der Verknüpfung mit dem System mit einer Beschränkung auf SQL-Basis versehen werden, um aus einer großen Menge von Datensätzen gezielt solche herauszufiltern, die einem bestimmten Kriterium entsprechen.

Ich werde später noch auf jedes einzelne System eingehen. Die Anbindung an eine externe und freie Datenbank bietet dem Anwender eine große Flexibilität. Dieser Punkt trifft sehr wohl auch auf die kommerziellen Produkte zu, die Schnittstellen zu verschiedenen Datenbanksystemen bieten. Der Anwender kann auf einen zentral verwalteten und ebenso zentral gepflegten Datenbestand zugreifen. Hierzu muss er nicht zwangsläufig ein GIS bemühen, um an die Daten zu kommen. Rein alphanumerische Ergebnisse können erfahrungsgemäß durch geeignete Auswertetools schneller und komfortabler erzeugt werden. Aus der Postgres-Erweiterung PostGIS lassen sich sogar unmittelbar geometrisch Abfragen starten. Die Besonderheit eines GIS ist aber die Visualisierung der Daten und das Erkennen und Auswerten von räumlichen Zusammenhängen. Dies ist in rein sachdatenorientierten Systemen nicht oder nicht ohne weiteres möglich. Diese Systeme sind sicher sehr gut geeignet, um Sachdaten zu verwalten und unternehmerische Vorgänge abzubilden. Immer dann, wenn georeferenzierte Daten (d. h. beispielsweise mit Bezug zu einer Adresse oder Koordinate) ins Spiel kommen, kann man den vollen Wert dieser Daten nur ausschöpfen, wenn man räumlichen Zusammenhänge erkennen und auswerten kann.

Ich bin derzeit in der Wohnungswirtschaft beschäftigt und bin dort verantwortlich für das GIS. Neben dem SAP-System, was sicher sehr gut für alle wohnungswirtschaftlichen Belange auf Basis der Mieter- oder Gebäudedaten geeignet ist (z. B. Vermietung), ist der Nutzen eines GIS sehr groß. Da schätzungsweise 95% der Informationen in dieser Branche einen räumlichen Bezug haben, können diese Informationen in einem GIS auf geeignete Weise dargestellt werden. Angefangen bei den Flurstücken, Gebäuden und Katasterkarten als Basisdaten, können alle Informationen zu Verträgen, Belastungen und Besonderheiten (Denkmalschutz, Immisionsschadensverzichtsbereiche) nicht nur mit ihren Sachdaten, sondern auch lagerichtig abgebildet werden. Hier kann der Anwender auf einen Blick sehen, was bei dem Objekt ggfs. zu beachten ist. Ein großes Thema, welches in den letzten Jahren unheimlich an Gewicht gewonnen hat, ist die Abrechnung von Grünflächenpflege in den Nebenkosten. Damit sind alle pflegerischen Maßnahmen gemeint, die an den Aussenanlagen eines Gebäudes vorgenommen werden und i. d. R. durch einen Unternehmer ausgeführt werden: Rasenschnitt, Heckenschnitt, Baumschnitt; aber auch Reinigungsdienst und Winter-/Streudienst.

Alle diese Informationen sind – sobald sie erfasst sind – im System abrufbar und können angezeigt und ausgewertet werden. In der Nebenkostenabrechnung konnte jahrelang der Mengenansatz der Unternehmer, z. B. beim Rasenschnitt, nicht wirklich kontrolliert werden. Eine im GIS erfasste Rasenfläche kennt ihre Grösse auf den Quadratmeter genau. Diese Grösse lässt sich intern oder in einer externen Anwendung weiterverarbeiten, so dass für ein gesamtes Pflegequatier oder aber für einen einzelnen Mieter genauestens ermittelt werden kann, wie groß diese Fläche ist. Damit ist die Abrechnung gezielter und für den Mieter gerechter durchführbar. Die Ermittlung einer Flächensumme oder einer Teilfläche kann durch geeignete Abfragen durchgeführt werden und gibt dem Anwender mit hoher Genauigkeit die Zahlen und Werte, die er erwartet.

Durch die Anbindung z. B. von Postgres als externe Datenbank kann der Anwender seine Informationen im GIS ermitteln und ggfs. mit weiteren Non-GIS-Daten (z. B. wohnungswirtschaftliche Sachdaten) aus der Datenbank erweitern. Hierdurch wird es überhaupt erst möglich, für räumlich zusammenhängende Objekte qualifizierte Aussagen zu treffen. Solange wir uns z. B. innerhalb einer Straße bewegen, sollte dies für eine „normale“ Datenbank auch möglich sein. Das GIS bietet aber die Flexibilität Auswertungen für einen Bereich durchzuführen, der nicht durch geeignete alphanumerische Kriterien klassifiziert ist. Wirtschaftseinheiten, Quartiere, Siedlungen oder ähnliche raumbezogene Merkmale lassen sich alphanumerisch an die Objekte hängen. Diese können aber nur anhand einer Karte identifiziert werden und sobald man einen übergreifenden Bereich oder eine örtlich definierte Teilmenge benötigt unzulänglich sein.

Ich werde meine Ausführung zunächst hier abbrechen und zu einem anderen Zeitpunkt einzelne von den o. g. Aspekten im Detail und mit Beispielen weiterführen.

ca. 7:40 min / 5,3 Mb

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