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Titel
Bewertung von Abfallströmen aus Gebäudeabbrüchen in Wien auf Grundlage von Bildmatching-basierter Veränderungsdetektion
Verfasser / Verfasserin Kleemann, Fritz ; Lehner, Hubert ; Szczypińska, Anna ; Lederer, Jakob ; Fellner, Johann
Erschienen in
Österreichische Wasser- und Abfallwirtschaft, 2018, Jg. 70, H. 3-4, S. 138-146
ErschienenSpringer Nature, 2018
SpracheDeutsch
DokumenttypAufsatz in einer Zeitschrift
ISSN0945-358X
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:3-4940 Persistent Identifier (URN)
DOI10.1007/s00506-018-0463-y 
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Bewertung von Abfallströmen aus Gebäudeabbrüchen in Wien auf Grundlage von Bildmatching-basierter Veränderungsdetektion [2.36 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

In urbanen Gebieten resultieren große Abfallströme aus Gebäudeabbrüchen. Obgleich gesamthafte Zahlen über den nationalen Anfall an Baurestmassen verfügbar sind, fehlen auf regionaler Ebene oft Daten zu Abbruchabfällen oder sind lückenhaft. Eine alternative Möglichkeit, die Menge und Zusammensetzung von Abbruchabfällen indirekt zu berechnen, besteht darin, abgebrochene Gebäudevolumina mit spezifischen Materialintensitäten zu multiplizieren. Da Informationen zur Abbruchaktivität (Anzahl der abgebrochenen Gebäude bzw. abgebrochenes Gebäudevolumen) auf Basis von statistischen Daten bzw. behördlichen Aufzeichnungen oft unvollständig sind, wird in der vorliegenden Studie eine alternative Methode präsentiert, die es mithilfe von Bildmatching-basierter Veränderungsdetektion erlaubt, die Abbruchaktivität zu erheben und damit Vergleichsdaten zu Statistiken zu generieren. In weiterer Folge können Aussagen über Menge und Qualität von Abbruchabfällen in Wien getroffen werden. Die angewandte Methode erlaubt es weiters, bei den Behörden nicht angezeigte Abbruchaktivitäten zu identifizieren. Die Ergebnisse hinsichtlich des abgebrochenen Gebäudevolumens in Wien unterscheiden sich je nach Datenquelle signifikant (1,7 Mio. m3/Jahr basierend auf Aufzeichnungen über Abbruchanzeigen bzw. 2,8 Mio. m3/Jahr unter Anwendung Bildmatching-basierter Veränderungsdetektion). Demzufolge führt die Verwendung der behördlichen Aufzeichnungen zu einer Unterschätzung der Abbruchaktivität und des damit im Zusammenhang stehenden Abfallaufkommens. Der präsentierte Ansatz ermöglicht einerseits die Plausibilisierung existierender Daten und andererseits die Erhebung neuer Daten, wenn diese nicht vorhanden sind. Weiters bietet die Methode die Grundlage für ein kontinuierliches Monitoring des Gebäudebestands und dessen dynamischer Entwicklung. Dies wiederum ermöglicht Prognosen von Materialflüssen im Bausektor, welche zur Förderung regionaler Materialkreisläufe genutzt werden kann.

Zusammenfassung (Englisch)

Major waste streams in urban areas result from the demolition of buildings. In case of lacking data on demolition waste generation at the regional level, the quantity and composition of demolition waste from buildings can be estimated by multiplying the volume of demolished buildings by their specific material intensities. Information about building demolition (number of demolished buildings, demolished building volume) based on statistical data or other official records are often incomplete. Hence, this paper presents an alternative approach for validating demolition statistics (number and volume of demolished buildings) and subsequently demolition waste generation by applying change detection based on image matching using the city of Vienna (Austria) as a case study. Based on this technique, building demolition activities not reported to statistical municipal departments can be identified. Results for 2013/14 show that in the city of Vienna, demolition statistics yield a total volume of 1.7M m3/a demolished building volume, while change detection based on image matching yields a total volume of 2.8M m3/a. Consequently, demolition waste generation figures solely based on statistical data would significantly underestimate the total waste generation. The presented approach is a useful tool for validating existing data on demolition waste generation and demolition statistics and can also be used when these data sets are not existent at all. Furthermore, the approach serves as a basis for continuous monitoring of the building stock and its dynamics. The latter is regarded as a prerequisite for the prognosis of material flows and for the promotion of a circular economy in the building sector.

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