PET Raster Comparison

Lokale Web-Applikation zur vergleichenden Analyse thermischer Rasterdaten

Projektbeschreibung
Mit dem Projekt PET GeoTIFF Comparison wurde eine lokal ausführbare Web-Applikation zur pixelweisen Analyse und Visualisierung von GeoTIFF-Rasterdaten des Physiological Equivalent Temperature Index (PET) entwickelt. Der Fokus liegt auf dem systematischen Vergleich identischer räumlicher Situationen unter unterschiedlichen Klimaszenarien sowie für verschiedene definierte Personas. Ziel war die Schaffung eines methodisch sauberen, reproduzierbaren Werkzeugs zur explorativen Auswertung klima- und gesundheitsbezogener Stadtklimadaten.

Anwendungsrahmen und Motivation
Die Anwendung ist im Kontext der Stadtklima-, Freiraum- und Gesundheitsforschung verortet. PET-Raster werden zunehmend eingesetzt, um thermische Belastungen im urbanen Raum differenziert abzubilden. Für planerische und wissenschaftliche Fragestellungen besteht dabei ein Bedarf an Werkzeugen, die nicht nur absolute Werte darstellen, sondern auch Veränderungen zwischen Szenarien transparent, nachvollziehbar und räumlich explizit vergleichen. Das Projekt adressiert diesen Bedarf durch einen deterministischen, pixelbasierten Analyseansatz ohne server- oder cloudbasierte Abhängigkeiten.

Methodischer Ansatz
Alle verarbeiteten GeoTIFF-Dateien weisen identische Projektion, Auflösung und räumliche Ausdehnung auf. Auf dieser Grundlage werden Differenzraster gebildet, wobei absolute PET-Differenzen in Grad Celsius berechnet werden. Ergänzend werden deskriptive statistische Kennwerte sowie Quantile abgeleitet. Räumliche Hotspots signifikanter Veränderungen werden entweder über feste Schwellenwerte oder quantilbasierte Klassifikationen identifiziert. Sämtliche Annahmen, Klassengrenzen und Farbskalen sind explizit definiert und dokumentiert.

Funktionaler Umfang
Die Applikation ermöglicht das Laden und synchrone Anzeigen zweier Szenarien, die Berechnung und Visualisierung pixelweiser Differenzen sowie die Ableitung und Darstellung von Hotspot-Masken. Die Ergebnisse werden über interaktive Kartenansichten im Browser bereitgestellt. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, GeoTIFFs automatisiert aus einem Import-Ordner zu laden, sofern eine definierte Dateibenennung eingehalten wird.

Personas und Klassifikationen
Zur vergleichenden Bewertung thermischer Belastungen wurden mehrere standardisierte Personas definiert, die sich in Alter, Geschlecht, Körperparametern und metabolischer Aktivität unterscheiden. Die Interpretation der PET-Werte erfolgt auf Basis einer klar strukturierten thermischen Klassifikation von extremer Kälte bis extremer Wärme. Dadurch wird eine konsistente und vergleichbare Einordnung der Ergebnisse über Szenarien hinweg ermöglicht.

Technische Architektur
Die Software ist dreischichtig aufgebaut. Die Datenverarbeitung erfolgt in einer dedizierten Backend-Schicht mit deterministischen Rasteroperationen. Eine lokale API-Schicht auf Basis von FastAPI stellt die Schnittstelle zwischen Analyse und Darstellung dar. Die Präsentationsschicht besteht aus einer statischen Weboberfläche mit synchronisierten Kartenansichten. Der gesamte Datenfluss von GeoTIFF-Import über Analyse bis zur gerenderten Visualisierung ist transparent und reproduzierbar gestaltet.

Abgrenzung und Zielsetzung
Nicht Bestandteil des Projekts sind die Simulation oder Erzeugung von PET-Daten sowie normative Bewertungen oder Handlungsempfehlungen. Die Anwendung versteht sich als analytisches Werkzeug, das vergleichende und explorative Auswertungen unterstützt und eine methodisch nachvollziehbare Grundlage für weiterführende planerische oder wissenschaftliche Arbeiten bereitstellt.

Ergebnis und Mehrwert
Mit PET GeoTIFF Comparison wurde ein eigenständiges Analyse- und Visualisierungswerkzeug entwickelt, das den Vergleich thermischer Klimaszenarien auf Rasterebene präzise, transparent und lokal reproduzierbar ermöglicht. Das Projekt verbindet geowissenschaftliche Methodik mit softwarearchitektonischer Klarheit und adressiert zentrale Anforderungen der klimaadaptiven Stadt- und Freiraumforschung.