Automating Urban Parameter Calculations: A Comparative Study of GIS Workflows and Spatial Query Methods for Large-Scale Urban Analysis.

Abstract

This thesis compares two workflows for calculating the Building Coverage Ratio (BCR), or Grundflächenzahl (GRZ), using cadastral data from Hamburg. It evaluates a semi-automated approach using QGIS and a fully automated method based on SQL queries with PostGIS extension, emphasizing scalability and reproducibility for large-scale urban analysis. Both workflows operate on standardised cadastral data from the ALKIS system and are designed to compute GRZ at the parcel level while distinguishing between main and ancillary building structures following the German planning law (§19 BauNVO). Embedded within a research project at HafenCity Universität Hamburg, this work addresses practical needs in public planning by offering a transparent, legally aligned, and scalable method for assessing urban density and land use patterns. The thesis also reflects on the broader implications of automating urban spatial analysis, highlighting challenges related to data governance, algorithmic transparency, and the normative dimensions of digital planning tools. The findings contribute to reproducible methodologies for parcel-based urban metrics and provide transferable workflows for application across Germany.

Diese Masterarbeit vergleicht zwei Arbeitsabläufe zur Berechnung der Grundflächenzahl (GRZ) unter Verwendung von Katasterdaten aus Hamburg. Sie evaluiert einen semi-automatisierten Ansatz mit QGIS sowie eine vollautomatisierte Methode auf Basis von SQL-Abfragen mit der PostGIS-Erweiterung, wobei der Fokus auf Skalierbarkeit und Reproduzierbarkeit für großmaßstäbliche Stadtanalysen liegt. Beide Arbeitsabläufe nutzen standardisierte Katasterdaten aus dem ALKIS-System und sind darauf ausgelegt, die GRZ auf Flurstücksebene zu berechnen, wobei zwischen Haupt- und Nebenanlagen gemäß deutschem Planungsrecht (§ 19 BauNVO) unterschieden wird. Eingebettet in ein Forschungsprojekt an der HafenCity Universität Hamburg adressiert diese Arbeit praktische Bedürfnisse der öffentlichen Planung, indem sie eine transparente, rechtlich konforme und skalierbare Methode zur Bewertung urbaner Dichte und Landnutzungsmuster anbietet. Darüber hinaus reflektiert die Arbeit die weitreichenden Implikationen der Automatisierung urbaner Raumanalysen und beleuchtet Herausforderungen in Bezug auf Data Governance, algorithmische Transparenz sowie die normativen Dimensionen digitaler Planungstools. Die Erkenntnisse tragen zur Entwicklung reproduzierbarer Methodologien für flurstücksbezogene Stadtmetriken bei und bieten übertragbare Arbeitsabläufe für die Anwendung in ganz Deutschland.