Nutzung neuronaler Netzwerke zur Erstellung von Bodenrichtwertkarten
Bodenrichtwertkarten sind von großer Bedeutung für Planung, Finanzbehörden, und Immobilienmärkte. Zu ihrer Erstellung müssen von den Gutachterausschüssen der zuständigen kommunalen Verwaltungen vielfältige Informationen und große Datenmengen ausgewertet werden. Der Beitrag geht der Frage nach, ob die Nutzung neuronaler Netzwerke den datentechnischen Verarbeitungsprozess unterstützen kann. Die mithilfe einer Self-organizing Map vorgenommene Berechnung von Richtwerten für städtische Teilgebiete zeigt eine hohe Übereinstimmung mit den Ergebnissen des klassischen Gutachter-Verfahrens.
The visualization of standard ground values is very important for many applications in planning, taxation and real estate domains. To obtain reliable information of a region´s ground values a huge amount of heterogeneous data has to be managed and interpreted by experts. This article shows how artificial neural networks could be used to support the digital data processing. The results of a comparative model experiment indicate, that the use of self-organizing maps could be truly an economic option.
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