Evaluierung von unterschiedlichen Methoden zur Quantifizierung von Parkplätzen im urbanen Straßenraum

Abstract

Die vorliegende Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Evaluierung unterschiedlicher Methoden zur Quantifizierung von Parkplätzen im urbanen Straßenraum Wiens. Das Ziel der Arbeit bestand darin, die Genauigkeit und Effizienz von fünf Erhebungsmethoden zu vergleichen: die manuelle Zählung vor Ort (Ground-Truth-Daten), die GIS-gestützte Analyse der Flächenmehrzweckkarte der Stadt Wien, die Dokumentation des Parkschemas vor Ort, die Zählung anhand von 2D-Luftbildern sowie die Zählung in der 3D-Ansicht von Google Maps.Als Untersuchungsgebiet wurden Teile des 8. und 19. Wiener Gemeindebezirks ausgewählt, da sie unterschiedliche urbane Strukturen aufweisen. Die Methodik umfasste die Nutzung von QGIS und Python zur Analyse der GIS-Daten, die Erstellung eines Parkschemas zur systematischen Kategorisierung und die Hochrechnung von Parkplätzen basierend auf Straßenlängen und Parkplatztypen. Es wurden TeilnehmerInnen eingesetzt, die die Parkplätze in den Luftbildern zählten, sowie die Dokumentation des Parkschemas durchführten. Die Ergebnisse der einzelnen Methoden wurden ausgewertet und miteinander verglichen, um ihre jeweilige Genauigkeit und Anwendbarkeit zu bewerten.Die Ground-Truth-Daten dienten als Referenz für den Vergleich der anderen Methoden und wurden als tatsächliche Anzahl der Parkplätze betrachtet. Im Vergleich zu den anderen Methoden erzielte die 3D-Ansicht die geringsten Abweichungen (durchschnittlich 19,71% und Median 6,06%). Während die 2D-Luftbildzählung mit einer durchschnittlichen Abweichung von 24,90% und einem Median von 9,52% leicht dahinter lag, zeigte die GIS-Methode die größten Abweichungen (durchschnittlich 29,54% und Median 17,66%). Die Anzahl an Parkplätzen wurde auch anhand des dokumentierten Parkschemas hochgerechnet. Hier hing die Genauigkeit der Ergebnisse stark von der Hochrechnungsmethode ab.Die Arbeit liefert wichtige Einblicke in die Vor- und Nachteile verschiedener Methoden zur Parkplatzerhebung und präsentiert praktische Verbesserungsmöglichkeiten, die in spezifischen Anwendungsbereichen wie der Stadtplanung hilfreich sein können.

This thesis deals with the evaluation of different methods for the quantification of car parking spaces in Vienna's urban street space. The aim of the thesis was to compare the accuracy and efficiency of five survey methods: manual counting on site (ground truth data), GIS-based analysis of the multi-purpose area map (Flächenmehrzweckkarte der Stadt Wien), documentation of the parking schema on site, counting using 2D aerial images and counting in the 3D view of Google Maps.Parts of Vienna's 8th and 19th districts were selected as the study area, as they have different urban structures. The method included the use of QGIS and Python to analyse the GIS data, the creation of a parking schema for systematic categorisation and the calculation of parking spaces based on street lengths and parking types. Participants were involved to count the car parking spaces in the aerial images and to document the parking schemes. The results of each method were analysed and compared with each other to assess their accuracy and applicability.The ground truth data served as a reference for the comparison of the other methods and was considered as the actual number of car parking spaces. Compared to the other methods, the 3D view achieved the lowest deviations (average 19.71% and median 6.06%). While the 2D aerial image count was slightly behind with an average deviation of 24.90% and a median of 9.52%, the GIS method showed the largest deviations (average 29.54% and median 17.66%). The number of parking spaces was also calculated using the documented parking schema. Here, the accuracy of the results depended heavily on the calculation method.The work provides important insights into the advantages and disadvantages of different methods for parking space counting and presents practical ideas for improvement that can be helpful in specific areas of application such as urban planning.