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In der Digitalisierung der Baubranche spielt Building Information Modeling eine Schlüsselrolle. Als zentrales Element dieser Planungsmethode nehmen Intelligente Objekte auch für die Landschaftsarchitektur eine wichtige Rolle ein.
Deren Potentiale für den BIM-Workflow der Landschaftsarchitektur sowie die Eignung von Vectorworks für die Erstellung eigener Intelligenter Objekte zu analysieren, war das Ziel dieser Arbeit.
In der Arbeit wird mit Hilfe historischer und aktueller Luftbilder die Waldflächenzunahme bzw. -abnahme im Landkreis Garmisch-Partenkirchen untersucht. Dabei soll ein Vergleich zwischen Standorten in der Flyschzone und den Kalkalpen herausgestellt werden. Mit Hilfe von Luftbildaufnahmen von 1945 und 2018 werden vier Projektgebieten untersucht. Die Projektgebiete stellen dabei repräsentative Relief- und Standorteigenschaften dar und befinden sich in der Fly-schzone bei Oberammergau und in den Kalkalpen bei Garmisch-Partenkirchen. Ebenfalls sollen anhand der Luftbilder Interpretationen durchgeführt werden, welche die Waldentwicklung in Beziehung mit der historischen und aktuellen Flächennutzung setzt.
Die Bearbeitung beruht dabei ausschließlich auf einer GIS-Analyse, bei der zunächst die Bilder georeferenziert werden und im Folgenden in Waldflächen und sonstigen Flächen klassifiziert werden. Durch einen Vergleich der Klassifikationen werden die Unterschiede herausgestellt und mit den Standorteigenschaften verschnitten. Dabei wird die Nährstoffverfügbarkeit, die nutzbare Wasserspeicherkapazität und die Hangneigung als Standorteigenschaften betrachtet. Mit Hilfe einer Präferenzanalyse werden Standorte identifiziert, welche besonders starke Waldflächenzunahmen bzw. -verlichtungen zeigen.
Mit den Ergebnissen sollen die Entwicklungsprozesse verdeutlicht werden und ein Bewusstsein für den Einfluss der Menschen auf die Natur und die eigene Umwelt geschaffen werden. Es soll so eine nachhaltige Entwicklung und Umgang mit den natürlichen Ressourcen geschaffen werden, um auch zukünfitgen Generationen in Zeiten des Klimawandel eine gesunde und lebenswerte Welt zu hinterlassen.
Folgende Arbeit befasst sich mit Diffusionsmodellen und deren Optimierung im Kontext der Landschaftsarchitektur. Im Zentrum steht dabei das Training von KI-Modellen. Um ein größeres Verständnis für den Vorgang eines Trainings zu erhalten, werden im theoretischen Rahmen Grundlagen gelegt. Einerseits wird beleuchtet, welche Bedeutung Bildgeneratoren derzeit in der Landschaftsarchitektur haben. Andererseits bezieht sich die Literaturanalyse auf die den Diffusionsmodellen hinterliegende Technologie, die Funktionsweise von neuronalen Architekturen, der Entwicklung der Modelle sowie des Trainings - genauer gesagt, des Fine-Tunings selbst. Die Fragen des Urheberrechts sowie Rahmenbedingungen werden dabei in der Arbeit behandelt.
Das KI-Training bietet eine Bandbreite an Möglichkeiten. Durch die Entwicklung eines theoretischen Leitfadens, angepasst auf die Open-Source-Software Stable Diffusion wird ein Framework vorgestellt. Die Arbeit zeigt durch unterschiedliche Situationen bzw. Modelle, wie man ein KI-Training planen, umsetzen und bewerten kann. Durch drei zielgerichtete Lernaufgaben, dem Standort, der Konzeptsteuerung und dem Look wird die Untersuchung eingegrenzt. Dabei wird ein Rahmen abgesteckt, um unterschiedliche Variablen zu testen und die KI-Modelle auf das jeweilig festgelegte Ziel zu optimieren und zu steuern.
Es wird festgestellt, dass Diffusionsmodelle nach einem Fine-Tuning (Feinabstimmung) im Kontext der Landschaftsarchitektur verbesserte Ergebnisse in Bezug auf die Fragestellung liefern können als die zurzeit verfügbaren Basismodelle. Die standörtlichen Informationen bzw. bestandsgegebene Faktoren liefern nach dem Training einen signifikanten Unterschied zu den allgemein verfügbaren Modellen. Die Steuerung des Konzepts d.h. die Interaktion zwischen Mensch und Maschine werden explorativ untersucht. Diese Erkundung vor dem Hintergrund der Landschaftsarchitektur zeigt neue Horizonte für weitere kreative Prozesse im Rahmen dieser Technologie auf. Es werden überdies Grenzen der Bewertung aufgezeigt, insbesondere bei der Steuerung des Trainings in komplexen räumlichen Zusammenhängen.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Form von bildgenerierenden Programmen und deren effiziente Integration in die Erstellung von Visualisierungen während des Entwurfsprozesses freiraumplanerischer Projekte sowie den dabei auftretenden Grenzen.
Dafür werden nach einer theoretischen Behandlung der übergeordneten Thematik verschiedenen KIProgramme ausgewählt, die einen praktischen Bezug zum Planungsalltag der Landschaftsarchitektur vorweisen oder eine flexible Anwendung bieten. Zu den ausgewählten Programmen gehören Vectorworks, LookX AI, Photoshop Beta Version und Midjourney. Diese weisen unterschiedliche Anwendungsschwerpunkte auf, wodurch der Entwurfsprozesses über verschiedene Phasen hinweg abgedeckt werden kann. Mithilfe einer Untersuchung der Programme auf ihre Anwendungsmöglichkeiten hin, wird eine erste Einschätzung zu potentiellen Einsatzfeldern im Entwurfsprozess gegeben. Anschließend ermöglicht ein Fallbeispiel das praxisorientierte Testen der Programme anhand eines realen Entwurfsprozesses.
Im Wesentlichen werden dadurch zwei Felder für einen effizienten Einsatz in der Planungspraxis herausgearbeitet. Darunter fällt das Einsatzfeld der Inspiration, welches die Ideen- und Gestaltfindung für den Entwurfsinhalt durch KI-generierte Bilder beschreibt. Zudem ist großes Potential im Einsatzfeld der Kommunikation und Präsentation zu erkennen, da das prozessbegleitende Erstellen aussagekräftiger Grafiken zum Entwurfsinhalt mit Hilfe von bildgenerierender KI deutlich bereichert
werden kann.
Im Zuge des Fallbeispiels werden auch aktuelle Limitationen festgestellt. Bildgenerierende KIProgramme haben Schwierigkeiten im räumlichen Verständnis. Ebenso fehlt die Möglichkeit, technisch genaue Darstellungen zu generieren. Daraus wird gefolgert, dass die Erstellung eines ortsbezogenen Entwurfes ausschließlich durch bildgenerierende KI mit dem derzeitigen Stand der Technik nicht möglich ist.
Insgesamt ist festzustellen, dass bildgenerierende KI-Anwendungen großes Potential besitzen, den Entwurfsprozess durch die KI-gestützte Generierung von visuellen Darstellungen auf mehreren Ebenen zu bereichern. Sie stellen jedoch keinen Ersatz für die projektbezogene Entwicklung des Entwurfs dar, weshalb bei der Überplanung von Landschaften, Orten und Freiräumen nicht auf den Menschen verzichtet werden kann.
Building Information Modeling (BIM) gewinnt als innovative Planungsmethode zunehmend an Bedeutung in der Bauwirtschaft. Das Ziel von BIM ist es, eine vernetzte Planung zu ermöglichen, die auf einem dreidimensionalen digitalen Bauwerksmodell basiert. Dieses Modell integriert Teilmodelle aller beteiligten Fachdisziplinen und soll den gesamten Lebenszyklus des Bauwerks abbilden. Neben der dreidimensionalen Darstellung ist ein Hauptmerkmal von BIM die Anreicherung der Modellelemente mit alphanumerischen Informationen. Das Konzept der BIM-Planung zielt darauf ab, Produktivität und Qualität zu steigern, indem die "intelligenten" Modelle konsistent weiterverwendet werden und die Koordination sowie der Austausch zwischen den verschiedenen Fachdisziplinen verbessert wird. Ziel ist die Planung aller Fachdisziplinen an einem gemeinsamen Modell, um die Fehleranfälligkeit zu minimieren. Der Einsatz von BIM in der Landschaftsarchitektur wird durch Auftraggeber dabei immer häufiger gefordert.
Unter anderem wegen dieser Forderung beschäftigt sich diese Arbeit damit, wie sich ausgewählte BIM-Anwendungsfälle unter der Verwendung einer speziell für die Landschaftsarchitektur und den Landschaftsbau zugeschnittenen Software umsetzen lassen und welche Vorteile sowie neuen Möglichkeiten durch die Anwendung der BIM-Methodik entstehen. Im Verlauf der Untersuchung werden mehrere Aspekte der BIM-Planung intensiv beleuchtet. Zu diesen zählt sowohl die geometrische Modellierung der Elemente eines Dorfplatzes, der als Fallbeispiel dient, als auch die Datenmodellierung dieser. Im Zuge der Arbeit wird zudem der IFC-Export untersucht und ein Vorschlag unterbreitet, wie in IFC4.3 implementierte Klassen in einer BIM-Planung der Landschaftsarchitektur verwendet werden können. Aus den Ergebnissen werden Empfehlungen an Softwarehersteller und Anwender abgeleitet und formuliert.
Haupterkenntnis der Arbeit ist es, dass auch die Landschaftsarchitektur von der Verwendung der BIM-Methodik bereits profitieren kann. Für eine ausschließliche Bearbeitung von Projekten dieses Fachbereichs mit der BIM-Methode muss aber weiterhin sowohl an den Standards als auch an den Programmen für die Landschaftsarchitektur und den Landschaftsbau gearbeitet werden, damit die korrekte Klassifizierung und Modellierung der Bauteile ähnlich wie in der Architektur erfolgen kann.
Die heutige Zeit ist von rapiden Entwicklungen geprägt und es kommt immer häufiger vor, dass historische Flächen verschwinden. Vor allem Gärten sind seit Jahrhunderten von diesem Problem betroffen. Ziel dieser Bachelorarbeit ist es zu zeigen, ob die digitale Rekonstruktion in der Gartendenkmalpflege die Möglichkeit bietet, verlorene Gartenanlagen und deren frühere Zustände wiederherzustellen, damit diese für weitere Generationen bewahrt werden können. Die Untersuchung erfolgte am Beispiel des Gartens von Pfarrer Daniel Lochner in Fürth. Hierzu fand eine Recherche zu den wichtigsten Themen statt, bei der auch die Grundlagen des Lochnerschen Gartens ermittelt wurden. Weiterhin wurde die Wiederherstellung der ursprünglichen Anlage mit Hilfe von Echtzeit-Visualisierung umgesetzt. Zudem sollte der Lochnersche Garten wieder erlebbar gemacht werden, weshalb qualitative und explorative Nutzertests durchgeführt wurden, um die Anwendung von immersiven Technologien zu erforschen. Hierbei ging es vor allem darum Chancen und Grenzen von Virtual Reality in der Gartendenkmalpflege herauszuarbeiten. Die Studie hat gezeigt, dass die digitale Rekonstruktion von verlorenen Gärten von großem Mehrwert sein kann. Historische Anlagen können nicht nur wiederhergestellt werden, sondern werden auch durch immersive Methoden wieder erlebbar gemacht. Dieses Verfahren beschränkt sich jedoch auf die Anwendung in Museen oder Beteiligungen mit geringer Teilnehmerzahl, da die Durchführung Einschränkungen mit sich bringt. Aus diesem Grund sollte Virtual Reality vor allem in der Gartendenkmalpflege und bei der Verwendung zur Wissensvermittlung noch weiter erforscht werden.
Rapid urbanization in tropical cities is intensifying the Urban Heat Island (UHI) effect. The results of which are extreme thermal discomfort, high building-energy demands, and public health risks. Accra, the capital of Ghana, exemplifies these challenges. Over the past decades the region has seen the use of impervious materials in construction projects, and a decline in vegetation cover. This is contributing to rising land surface and air temperatures. This study evaluates the potential of green roofs and tree planting to mitigate UHI effects and improve thermal comfort in Accra’s Central Business District.
The evaluation process combines remote sensing analysis in Google Earth Engine with ENVI‑met microclimate simulations. Green roofs, tree planting and a combined mitigation strategy scenarios are modelled to assess changes in three key indicators: outdoor air temperature at pedestrian level, Physiological Equivalent Temperature (PET)/ Thermal comfort, and roof surface temperature. Given the limited spatial extent Envi-met can simulate in a single run, R‑based spatial interpolation is used to extend results across the study area.
Results show that tree planting only produced the most improvements in thermal comfort. Green roofs significantly reduced roof surface temperatures, with maximum reductions exceeding 30 °C compared to conventional rooftops. Green roofs also influence the ambient air temperature, though more localized. The combined intervention shows complementary benefits, simultaneously improving thermal comfort and potentially reducing building-energy demands.
Two different tree species are also evaluated to test how species choice influences air temperature and thermal comfort. Neem (Azadirachta indica) outperforms African Mahogany (Khaya senegalensis) in reducing PET, but both perform similarly in impacts on air temperature.
It should also be mentioned that these UHI mitigation strategies produced negative effects i.e. increasing air temperature or thermal comfort at certain periods of time. The findings highlight the benefits and in some cases the downsides of integrating vegetation‑based strategies into Accra’s urban planning framework. By quantifying the microclimatic effects of green roofs and trees, this research provides evidence‑based guidance for policymakers and urban planners to reduce heat stress and promote sustainable urban development.
Wissensprozesse in der Bauleitung finden unter hohem Zeitdruck statt und laufen häufig parallel über
mehrere Projekte. Dabei ist die Ausführung vieler Aufgaben stark an das Erfahrungswissen einzelner
Personen gebunden. Relevante Informationen entstehen oft situativ (z. B. in Telefonaten, Chats oder
Fotos), werden anschließend jedoch nicht systematisch dokumentiert. Es fehlt ein einheitliches Vorgehen
hinsichtlich Ablageort, Benennung und Zeitpunkt der Dokumentation im Prozess. Dies erhöht den
Suchaufwand, begünstigt Doppelarbeit und schwächt die Qualität von Übergaben – insbesondere zu
Projektbeginn sowie beim Umgang mit Maschinendaten und technischen Unterlagen. Vor diesem Hintergrund
untersucht die vorliegende Arbeit, wie digitale Plattformen und generative KI-Wissensprozesse
in der Bauleitung unter realistischen organisatorischen Bedingungen verbessern können. Grundlage
ist eine qualitative Fallstudie am Beispiel der Karl Walker GmbH, die eine Analyse von Prozessen,
Dokumenten und Systemen sowie eine SWOT-Auswertung umfasst und durch Experteninterviews mit
externen Fachpersonen ergänzt wird. Die Zusammenführung dieser Befunde dient der Identifikation
wiederkehrender und strukturierbarer Wissensprozesse, aus denen geeignete Use Cases abgeleitet
werden. Die Ergebnisse zeigen, dass KI nur dann einen Nutzen erzeugt, wenn sie als verbindlicher Prozessschritt
implementiert wird und Rollen für Erstellung, Prüfung und Ablage klar definiert sind. Auf
Basis der identifiziertend und priorisierten Use Cases wurden zwei GPT-basierte Analystenrollen konzipiert.
In diesem Rahmen berteitet das GPT mit der Bezeichnung “Bauleiter-Checklisten-Analyst“ ein
Leistungsverzeichnis als priorisierte Liste von Risiken und Aufgaben sowie als operative Checkliste auf.
Die Bauleitung prüft die Checkliste fachlich und gibt diese frei. Ergänzend erstellt das GPT „Maschinen-
Datenblatt-Analyst“ aus Primärdaten ein standardisiertes Datenblatt mit fester Tabellenstruktur und
Quellenübersicht, welches als Vorlage wiederverwendet werden kann.
Diese Bachelorarbeit untersucht den Einsatz von Custom GPTs bei der Erarbeitung eines Umweltberichts im qualifizierten Bebauungsplanverfahren. Ausgangspunkt ist die zunehmende fachliche, rechtliche und organisatorische Komplexität kommunaler Bauleitplanverfahren sowie die Frage, inwieweit Künstliche Intelligenz einzelne vorbereitende Arbeitsschritte unterstützen kann, ohne planerische Verantwortung, fachgutachterliche Bewertung oder rechtliche Prüfung zu ersetzen.
Zur Beantwortung der Forschungsfrage wird zunächst der fachliche, rechtliche und digitale Rahmen des Bebauungsplanverfahrens dargestellt. Darauf aufbauend werden relevante KI-Modelle und mögliche Einsatzfelder im Planungskontext eingeordnet. Im praktischen Teil wird anhand eines anonymisierten Praxisfalls untersucht, wie ein eigens konfigurierter Custom GPT aus vorhandenen Planunterlagen eine erste Arbeitsfassung eines Umweltberichts erzeugt. Die Untersuchung erfolgt in drei iterativen Bearbeitungsdurchläufen. Dabei werden die KI-Ausgaben anhand der Bewertungsdimensionen Effizienz, fachliche Qualität und Nachvollziehbarkeit analysiert.
Die Ergebnisse zeigen, dass Custom GPTs vorhandene Planinformationen schnell strukturieren, schutzgutbezogen aufbereiten, erste Textentwürfe erzeugen und offene Prüfbedarfe sichtbar machen können. Besonders deutlich verbessert sich die Nachvollziehbarkeit durch gezielte Konfiguration, Quellenbindung, Dokumenttypzuordnung und konkrete Belegstellen. Gleichzeitig bleiben die KI-Ausgaben fachlich prüfbedürftig. Fehlende Gutachten, unklare Datengrundlagen, rechtliche Bewertungen und planerische Abwägungsentscheidungen können nicht durch KI ersetzt werden.
Custom GPTs sind daher vor allem als vorbereitende, strukturierende und prüfunterstützende Assistenzsysteme geeignet. Ihr praktischer Mehrwert liegt in Effizienzsteigerung, Informationsordnung und verbesserter Prüfbarkeit. Voraussetzung für einen verantwortungsvollen Einsatz ist jedoch ein klar begrenzter, dokumentierter und fachlich kontrollierter Arbeitsprozess.
