ZUSAMMENSTADT(T) ALLEINE

Rheinfelden verliebt in Rheinfelden

Aus zwei Ufern wird ein gemeinsamer Stadtraum: Unser Beitrag der Sommerakademie Hochrhein zeigt, wie Rheinfelden (DE/CH) Identität, Alltag und Wege über den Rhein neu verbindet – vom Leitbild bis zu konkreten Maßnahmen.

Kurz-Teaser
Die Doppelstadt ist kein Nebeneinander, sondern ein Miteinander. Wir denken Rheinfelden als Zusammenstadt: mit klaren Leitlinien, Strategien und umsetzbaren Maßnahmen – grenzüberschreitend, klimaangepasst und alltagsnah.

Über die Sommerakademie

Sommerakademie Hochrhein – Rahmen
Die Sommerakademie Hochrhein (30.08.–07.09.2025) bringt Studierende und Expert:innen aus Stadt-, Landschafts-, Verkehrs- und Umweltplanung zusammen.

Ziel: wissenschaftliche Analyse + kreative, schnell verständliche Entwürfe – offen diskutiert mit Verwaltung und Stadtgesellschaft.

Fokusraum „Doppelstadt Rheinfelden“

Warum Rheinfelden?
Zwei Kommunen, zwei Rechtsräume – ein verflochtener Alltag. Die mittelalterliche Rheinbrücke verbindet seit Langem Menschen, Wege und Arbeit. Heute stehen Klimaanpassung, soziale Infrastruktur und bessere Querungen im Zentrum. Wir betrachten Bahnhofsareale Nord/Süd, Inseli, Alte Rheinbrücke und „Neue Mitte“ als Schlüsselräume.

Unser Konzept: „ZUSAMMENSTADT(T) ALLEINE“

Übergeordnetes Projektziel: Die beiden Rheinfelden treten als zwei in einer Beziehung stehenden Städte auf. Sie nutzen ihre unterschiedlichen Stärken und arbeiten durch Kommunikation an einer gemeinsamen Zukunft.

Die beiden Rheinfelden treten als eng verbundene Doppelstadt auf … und stärken die Lebensqualität beiderseits des Rheins.

Unsere fünf Leitlinien

  1. Identität„… identifikationsträchtige Orte … gemeinsame Stadtidentität …“
  2. Abhängigkeit„… positiven, planbaren, wechselseitigen Abhängigkeitsnutzen …“
  3. Verbindung„… auf unterschiedlichen Ebenen neue Verbindungen …“
  4. Lebensqualität„… soziale, ökologische und zukunftsgerechte Lebensqualität …“
  5. Beteiligung„… betroffene Bürger:innen und Akteure beteiligen …“

Vorgehen / Methodik

So sind wir vorgegangen:

Zuhören & Sammeln: O-Töne aus der Bevölkerung und Stakeholder-Gespräche.

    Analysieren & Lesen: Raum, Klima, Wege, Nutzungen – als Karten und Grafiken.

    Leiten & Ableiten: Leitbild formuliert, fünf Leitlinien geschärft.

    Planen & Priorisieren: Handlungsstrategien entwickelt und in konkrete Maßnahmen übersetzt.

      Zielsystem

      Vom Leitbild über fünf Leitlinien zu Handlungsstrategien und Maßnahmen – top-down, klar verknüpft und räumlich verortet. Der QR-Code führt zur interaktiven Vollversion mit Suche und Detailtexten.

      Maßnahmenpool

      Ein Überblick auf einem Plakat

      UMEP für QGIS – Urbane Klima- und Energieanalysen

      Das UMEP-Plugin (Urban Multi-scale Environmental Predictor) ist eine Open-Source-Erweiterung für QGIS, die urbane Klima- und Energieprozesse modelliert. Es verbindet Methoden aus Stadtklimatologie, Energieanalysen und Freiraumplanung und macht sie direkt im GIS zugänglich.

      Im Unterschied zu spezialisierten Tools wie DIVA oder SimScale, die sich oft nur auf einzelne Aspekte wie Tageslicht oder Strömung konzentrieren, erlaubt UMEP eine integrierte Analyse: Klima, Energie und Stadtstruktur werden in einem gemeinsamen Rahmen sichtbar und mit realen Geodaten verknüpft.


      Offizielle Dokumentation: UMEP Documentation

      Funktionsumfang von UMEP

      • Strahlungs- und Energieanalysen Sonneneinstrahlung, Solarenergiepotenziale (PV & Solarthermie), Wärmeflüsse
      • Urbane Klimaindikatoren Sky View Factor, Verschattungssimulation, mittlere Strahlungstemperatur (MRT)
      • Mikroklimatische Modelle Lufttemperaturverteilung, Vegetationseinfluss, Materialeigenschaften, Belüftung
      • Klimaszenarien Integration von Wetterdaten und Klimaprojektionen, Modellierung zukünftiger Hitzebelastung und Aufenthaltsqualität

      Mein aktueller Fokus

      Derzeit mache ich mich intensiv mit den verschiedenen Algorithmen von UMEP vertraut. Dabei erarbeite ich, wie sich die Tools nutzen lassen, um:

      • zukünftige Klimaszenarien zu simulieren
      • räumliche Kartenprodukte für Planung und Gestaltung zu erstellen
      • den Mehrwert gegenüber klassischen Simulationsumgebungen hervorzuheben: GIS-Integration, Open-Source-Charakter und interdisziplinäre Anwendungsmöglichkeiten.

      Beispiele – Erste Analysen mit UMEP

      1. Sky View Factor (SVF)

      Darstellung der Himmelsichtbarkeit. Helle Flächen = offene Plätze, dunkle Flächen = enge Straßenschluchten.

      2. Annual Roof Irradiance

      Berechnung der jährlichen Sonneneinstrahlung auf Dachflächen. Grundlage für Photovoltaik- und Solarthermiepotenziale.

      3. Mean Radiant Temperature (MRT)

      Thermische Strahlungsbelastung im Winter. Relevanz für thermischen Komfort und Aufenthaltsqualität.

      4. Shadow Simulation

      Schattenwurf am 13. August 2025, 15 Uhr. Verdeutlicht Verschattung im Tages- und Jahresverlauf.

      Fazit

      UMEP für QGIS bietet die Möglichkeit, klimaresiliente Stadtentwicklung datenbasiert zu unterstützen. Von der Solarenergieplanung über die Analyse von Hitzestress bis hin zur Gestaltung angenehmer Freiräume – das Plugin ist ein wertvolles Werkzeug für eine nachhaltige Stadt- und Landschaftsplanung.

      Relevante Datenquellen für Analysen mit UMEP

      Meteorological Data

      .epw Viewer

      Local Climate Zones (LCZ)

      Population Data

      Google Earth Engine

      CityGML LOD2

      Energetisch . Mobil . Heimatstark .

      Landschaftsplanung Mittlere Isarregion: Zukunft gestalten zwischen Energie, Mobilität und Heimat

      Im Rahmen des universitären Projekts „Landschaftsplanung 4“ wurde eine integrierte Entwicklungsstrategie für die Mittlere Isarregion erarbeitet. Zentrales Ziel war es, die Herausforderungen der Energiewende und Mobilitätswende auf regionaler Ebene kohärent zu verknüpfen. Im Fokus stehen dabei der Ausbau erneuerbarer Energien – insbesondere durch Agri-PV, Floating-PV und Moor-PV – sowie die Dekarbonisierung des Verkehrs durch multimodale, barrierefreie und gemeinschaftlich getragene Mobilitätslösungen.

      Die Region, eine dynamische Übergangszone zwischen dem Verdichtungsraum München und ländlichen Strukturen, ist durch konkurrierende Nutzungsansprüche geprägt. Neben landwirtschaftlicher Produktion, Naturschutz und Energieinfrastruktur treten gesellschaftliche Zielsetzungen wie soziale Teilhabe, regionale Wertschöpfung und nachhaltige Lebensqualität zunehmend in den Vordergrund.

      Durch systematische Akteursintegration und partizipative Planungsansätze wurde ein resilientes Entwicklungskonzept erarbeitet, das sowohl natur- und landschaftsverträgliche als auch sozial tragfähige Lösungen anstrebt. Die Projektarbeit folgt einem evidenzbasierten Zielsystem, das von einem Leitbild, sechs Qualitätszielen, 15 Handlungszielen und über 50 Maßnahmen strukturiert wird. Partizipative Methoden und adaptive Steuerungsinstrumente sichern eine langfristige Umsetzbarkeit, Konfliktprävention und Akzeptanz innerhalb der Region.

      Analyse & Ausgangslage

      Einführung Projektgebiet & räumlicher Kontext

      Das Untersuchungsgebiet der Mittleren Isarregion umfasst die Gemeinden Wartenberg, Berglern und Langenpreising im Landkreis Erding. Charakterisiert wird die Region durch peri-urbane Agrarlandschaften, bedeutende Restmoore, Abgrabungsgewässer und gewachsene Dorfstrukturen. Der Flughafen München und die Nähe zum urbanen Raum prägen sowohl die Siedlungsentwicklung als auch die ökologischen und sozioökonomischen Rahmenbedingungen.

      Die Fläche der lokalen Aktionsgruppe (LAG) umfasst rund 450 km² und etwa 127.000 Einwohner:innen. Der projektbezogene Planungsraum konzentriert sich auf 65 km² mit etwa 11.000 Einwohner:innen. Diese dynamische Überlagerung von urbanen und ländlichen Elementen erzeugt komplexe Anforderungen an die Landschaftsplanung, insbesondere in Bezug auf Flächenkonkurrenzen, Mobilität, Energieinfrastruktur und Naturschutz.

      Soziodemografie, Mobilität, Energie & Raumstruktur

      Die Region ist durch hohe Pendler:innenzahlen und einen überdurchschnittlichen Motorisierungsgrad gekennzeichnet. Landwirtschaftliche Betriebe, forstwirtschaftliche Nutzungen und kleinstrukturierte Dörfer prägen das Bild, während Infrastrukturtrassen, Gewerbestandorte und die Isarauen wesentliche landschaftsökologische Funktionen übernehmen. Die Potenziale für erneuerbare Energien (PV, Wind, Biomasse) wurden flächenscharf analysiert, wobei Nutzungskonflikte, Akzeptanzfragen und naturschutzfachliche Restriktionen sichtbar wurden.

      Konflikt- und Potenzialanalyse

      Mittels GIS-gestützter Analysen wurden konfliktbehaftete und potenzialreiche Flächen für erneuerbare Energien, Mobilitätsinfrastruktur und Biodiversität identifiziert. Schwerpunkte bilden die Potenzialflächen für Agri- und Moor-PV, Windenergie sowie die Schnittstellen zu Siedlungserweiterungen und Schutzgebieten. Die Analyse bildet die Grundlage für eine prioritäre Flächenkulisse und zeigt zentrale Zielkonflikte, etwa zwischen Naturschutz und Energieerzeugung.

      Stakeholder-Analyse

      Die systematische Identifikation und Bewertung der Akteure erfolgte entlang der Dimensionen Interesse, Einfluss und Betroffenheit. Entscheidende Rollen nehmen lokale Energieunternehmen, Bürgerenergiegenossenschaften, Landwirt:innen sowie politische Entscheidungsträger:innen ein. Gesellschaftliche Akteursgruppen wie Senior:innen, Jugendliche und Pendler:innen wurden gezielt in Beteiligungsformate eingebunden. Die Ergebnisse flossen in eine Stakeholder-Netzwerkanalyse ein, die zentrale Partnerschaften und potenzielle Konfliktlinien offenlegt.

      Zielsystem & Entwicklungskonzept

      Leitbild & Leitlinien

      Das Leitbild formuliert die Vision einer lebenswerten, nachhaltigen und wirtschaftsstarken Kulturlandschaft, in der Energie und Mobilität gemeinsam entwickelt und gedacht werden. Interkommunale Kooperation, partizipative Steuerung und eine evidenzbasierte Analytik sichern dabei ökologische Integrität, soziale Teilhabe und regionale Wertschöpfung

      Zielsystem-Flowchart & Prinzipien

      Das Zielsystem basiert auf einem übergeordneten Motto und strukturiert sich in drei Leitkategorien: Energiewende, Mobilitätswende sowie Methoden & Ablauf. Jede Leitkategorie wird durch Qualitäts- und Handlungsziele konkretisiert und durch spezifische Maßnahmen operationalisiert. Das System bündelt strategische, infrastrukturelle und partizipative Ansätze, die ineinandergreifen und auf Resilienz, Klimaneutralität und gesellschaftliche Akzeptanz abzielen.

      Landschaftsentwicklungskonzept (LEK)

      Das LEK formuliert auf einer überkommunalen Hauptkarte die räumliche Strategie für erneuerbare Energien, nachhaltige Mobilität und Flächenmanagement. Die Handlungsziele und Maßnahmen sind räumlich zugeordnet, priorisiert und nach Synergiepotenzialen bewertet. Besondere Schwerpunkte liegen auf der Förderung multifunktionaler Synergiemaßnahmen, wie etwa Mobility-Energy-Hubs und integrativen Bürgerenergieprojekten.

      Roadmap des Ziel- und Maßnahmensystems

      Die dargestellte Roadmap visualisiert die strategische Verknüpfung von Qualitätszielen, politischen Zielsetzungen, Handlungszielen und deren zugehörigen Maßnahmen über den Zeitraum von 2025 bis perspektivisch 2045/2050. Auf der X-Achse ist der Zeitverlauf abgebildet, während die Y-Achse die Hierarchie der Ziele von den übergeordneten politischen und Qualitätszielen, über die Handlungsziele, bis zu den einzelnen Maßnahmen abbildet.

      Die oberste Ebene verdeutlicht, dass die zentralen Qualitäts- und Klimaschutzziele – etwa der EE-Anteil ≥ 75 %, die Reduktion des Modal-Split des motorisierten Individualverkehrs (MIV) unter 40 % sowie die Minderung des CO₂-Ausstoßes durch Verkehr um 55 % – fest im Zeithorizont bis 2035 verankert sind. Gleichzeitig werden die bundes- und europapolitischen Zielsetzungen (Klimaneutralität Bayern, Klimaneutralität Bund und EU) als übergeordnete Orientierungslinien visualisiert. Diese übergeordneten Ziele schaffen einen verbindlichen Rahmen und verdeutlichen die gesellschaftspolitische Relevanz und Dringlichkeit der regionalen Transformation.

      Die mittlere Ebene stellt die Handlungsziele dar, welche auf die Erreichung der Qualitätsziele ausgerichtet und entsprechend zeitlich priorisiert sind. Durch die symbolische Verbindung zu den darunterliegenden Maßnahmen wird deutlich, welche operativen Schritte aufeinander aufbauen oder parallel ablaufen. Die Anordnung der Maßnahmen – differenziert nach Kern-, Schlüssel- und Synergiemaßnahmen – macht sichtbar, dass die Transformation der Region nicht als Einzelmaßnahme, sondern als integrativer, aufeinander abgestimmter Prozess verstanden wird.

      Die Kombination aus langfristigen politischen Vorgaben, operativen Meilensteinen und der taktischen Umsetzung über abgestimmte Maßnahmen verleiht der Roadmap Tiefe und Orientierung. Zugleich zeigt sie, dass die Umsetzung regionaler Landschaftsplanung im Kontext energie- und mobilitätsbezogener Transformationsprozesse stets im Spannungsfeld gesellschaftspolitischer Interessen und gesetzlicher Verpflichtungen erfolgt. Somit fungiert die Roadmap als zentrales Steuerungsinstrument, das sowohl die Komplexität als auch die Dynamik der Transformation über einen Zeitraum von mehr als zwei Jahrzehnten anschaulich macht und als Orientierungsgrundlage für Verwaltung, Politik und Zivilgesellschaft dient.

      Fokusraum, Beteiligung & Zukunftsbilder

      Maßnahmenpool

      Fokuskarte & Maßnahmenbeispiele

      Im diesem Fokusraum in Wartenberg werden die Wirkungen und Wechselwirkungen von Einzelmaßnahmen beispilehaft dargestellt.

      Beteiligungskonzept & Prozessgrafik

      Das Beteiligungskonzept ist in einer zweidimensionalen Matrix strukturiert und verknüpft die Planungsphasen (Analyse, Konzept, Umsetzung) mit den Stufen der Partizipation (informieren, konsultieren, einbeziehen, zusammenarbeiten, befähigen). Die Methodenauswahl erfolgt zweckorientiert: Aktivierende Befragungen und Runde Tische dienen der Wissensgenerierung, Design Thinking und Zukunftskonferenzen fördern kreative Ideen, während Bürger:innenbudgets und Konsensuskonferenzen die Umsetzung legitimieren. Die bewusste Kombination aus formellen und informellen Verfahren sichert die Einbindung unterschiedlichster Gruppen und erhöht die Legitimität der Ergebnisse. Synergiemaßnahmen wie Mobility-Energy-Hubs bündeln erneuerbare Energieproduktion, multimodale Mobilität und soziale Infrastruktur. Begleitmaßnahmen – etwa Umweltbildung und Sichtbarmachung von Klimaanpassung im Raum – stärken die Akzeptanz, erhöhen die Resilienz und fördern eine neue regionale Identität.

      Literaturverzeichnis

      https://www.jakob-endemann.de/development/landschaftsprojekt-4/literature

      Plakatpräsentation

      mind-mapping App

      Ein interaktives Werkzeug zur Visualisierung von Beziehungen

      Kontext:

      Im Rahmen eines selbst initiierten Nebenprojekts entwickelte ich eine webbasierte Mindmap-Anwendung, die komplexe Beziehungen und Hierarchien visuell und interaktiv darstellbar macht. Das Tool ist sowohl für persönliche Notizen als auch für strategische Planungsprozesse einsetzbar.

      Funktionen und Besonderheiten

      Zwei Darstellungsmodi:

      Nutzer:innen können zwischen einer hierarchischen Baumstruktur (Tree) und einem relationellen Netzwerk (Graph) wechseln. Beide Modi unterstützen die gleichen Interaktionen.

      Markdown-Editor:

      Die Mindmap lässt sich direkt als strukturierte Liste im Markdown-Format bearbeiten – inklusive Auto-Bullet, Ein-/Ausrücken (Tab/Shift+Tab), Undo/Redo und Echtzeit-Visualisierung.

      Import & Export:

      Dateien können im Markdown- oder JSON-Format importiert und exportiert werden. Relationen zwischen Knoten werden ebenfalls erkannt und visualisiert.

      Suche & Navigation:

      Eine Suchleiste mit Live-Highlighting und Trefferanzeige erleichtert die Navigation innerhalb komplexer Strukturen.

      Darstellung & Animation:

      Knotenabstände, Größen, Schriftgrößen und Animationen lassen sich über ein Einstellungsmenü individuell anpassen.

      Darkmode & Farbschemata:

      Ein Umschaltbarer Darkmode sowie mehrere Farbschemata verbessern die visuelle Lesbarkeit – auch in Präsentationen.

      Lokale Speicherung:

      Die App speichert automatisch den aktuellen Zustand und lädt beim nächsten Aufruf genau dort weiter.

      Anwendung & Code

      Das gesamte Projekt wurde mit D3.js, HTML5, CSS und Vanilla JavaScript umgesetzt. Der Markdown-Parser basiert auf marked.js. Ziel war es, eine flexible, performante und vollständig clientseitige Lösung zu schaffen – ohne Serverabhängigkeiten.

       Link zur Live-Demo

      Demo öffnen

      GitHub-Repository

      zum Code

      Giardini Rurali

      Land Art in Barbarano Vicentino

      Das Projekt „Giardini Rurali“ in Barbarano Vicentino stellt eine harmonische Verbindung zwischen Natur, Landwirtschaft und architektonischen Interventionen her. Ziel war es, ein weitläufiges Wein- und Olivenanbauareal sowohl ästhetisch als auch funktional aufzuwerten. Zentrale Elemente des Projekts sind die 21 Folies, die in drei Hauptkategorien unterteilt sind: Treppen, Terrassen und Sitzmöglichkeiten. Jeder Kategorie wurde eine Farbe zugewiesen. Außerdem greift jedes dieser Folies greift Formen auf, die in der umgebenden Natur – von den Olivenhainen bis hin zu den Weinreben – vorherrschen, und fügt sich auf natürliche Weise in das Gelände ein.

      Die Folies sind nicht nur visuelle Akzente, sondern erfüllen auch vielseitige Funktionen: Sie ermöglichen das Sitzen, überwinden topografische Barrieren und eröffnen atemberaubende Ausblicke auf die umliegende Landschaft. Als zusammenhängende Elemente bilden sie ein Wegenetz, das das gesamte Areal erlebbar macht. Die Verwendung von pulverbeschichtetem Eisen als Material sorgt für eine lange Haltbarkeit und minimale Wartung, während die Handarbeit lokaler Betriebe die Verbindung zur Region stärkt und die kulturelle Identität des Projekts unterstreicht.

      Die Integration von parametrischem Design in der Entwurfsphase, insbesondere bei Folie Nr. 10, ermöglichte es, kreative und funktionale Lösungen zu entwickeln, die flexibel an die spezifischen Gegebenheiten vor Ort angepasst werden konnten. Durch diese Technologie konnten verschiedene Designvariationen effizient erstellt und optimiert werden, was den gestalterischen Prozess erheblich erleichterte.

      Folie Nr. 10: Camera nel Bosco – Zimmer im Wald

      Ein herausragendes Beispiel für die Anwendung des parametrischen Designs ist Folie Nr. 10 – „Camera nel Bosco“. Diese Folie bildet einen kreisförmigen Raum, der von einer Reihe von Metallrohren begrenzt wird, die dynamisch in ihrer Höhe, ihrem Abstand und ihrem Durchmesser variieren. Diese Variation wurde mithilfe von parametrischem Design in Grasshopper und Rhino realisiert. Durch die Anpassung der Parameter konnte die Form des Raumes gezielt modifiziert werden, sodass die Rohre eine Wellenstruktur entlang des Umfangs bilden, deren Enden über den Rand des Kreises hinauswachsen und dem Raum eine organische, fließende Form verleihen.

      Das Design

      Im Inneren des Raumes ist auf etwa zwei Dritteln des inneren Umfangs eine Sitzbank aus Holz angebracht. Diese Sitzfläche besteht aus Holzlatten mit einer Breite von 5 cm, die zusammengefügt wurden, um eine stabile und dennoch ästhetische Oberfläche zu bilden. Das Holz, Iroko, wurde aufgrund seiner Beständigkeit und der natürlichen Patina, die es im Laufe der Zeit entwickelt, ausgewählt. Die minimale Oberflächenbehandlung fördert die Entstehung einer natürlichen Patina, die im Einklang mit der Umgebung und der Jahreszeit steht.Die parametrische Gestaltung ermöglichte es, nicht nur die funktionalen Anforderungen des Entwurfs zu erfüllen, sondern auch eine visuell ansprechende und organische Formensprache zu entwickeln. Diese Flexibilität in der Planung brachte eine effiziente und präzise Umsetzung des Designs, das sich sowohl in ästhetischer als auch in funktionaler Hinsicht perfekt in die umgebende Natur einfügt.

      Die parametrische Gestaltung spielte eine zentral Rolle im Entwicklungsprozess. Grasshopper wurde verwendet, um folgende Variablen dynamisch anzupassen:

      • Höhenvariationen der Metallrohre, um eine abschließende Wellenform zu erzeugen.
      • Abstände zwischen den Rohren, die zufällig in Intervallen von 15, 20 und 25 cm verteilt wurden.
      • Drei verschiedene Rohrdurchmesser von 6, 8 und 10 cm, die prozentual gesteuert wurden.

      Diese parametrische Steuerung ermöglichte eine schnelle Anpassung und Optimierung des Entwurfs, sodass verschiedene Varianten getestet werden konnten, ohne den gesamten Modellierungsprozess neu zu starten.

      Die Umsetzung

      Ex Sirmiocar

      Das Projekt „Ex Sirmiocar“ bietet eine spannende Möglichkeit, den östlichen Ortseingang von Sirmione neu zu gestalten und dabei sowohl touristische als auch urbane Anforderungen zu erfüllen. Das Projektgebiet ist die Grundstücksfläche eines ehemaligen Fahrzeughändlers. Die gründliche Analyse der bestehenden Strukturen, Topografie, Infrastruktur und Naturmerkmale bildet die Grundlage für eine Planung, die respektvoll mit der Umgebung umgeht und gleichzeitig zukunftsorientiert ist.

      Projektziel

      Sensible Integration eines Neubaus mit gemischter touristischer, gewerblicher und sozialer Nutzung in die bestehenden Strukturen und Landschaftsmerkmale der Umgebung. Der Fokus liegt auf der harmonischen Verbindung zwischen den neuen Architekturideen und den landschaftlichen, kulturellen sowie infrastrukturellen Gegebenheiten.

      Fotografische Ortserfassung


      Landschaftliche und geografische Analyse

      Die Abbildung in Form eines „Landschaftsecholotes“ veranschaulicht den touristischen Charakter der Küstenregion des Gardasees unter besonderer Berücksichtigung von Sirmione, einem der wichtigsten Reiseziele. Das Gebiet zeichnet sich durch zahlreiche touristische Einrichtungen aus, darunter Campingplätze entlang der Küste sowie kulturelle und historische Stätten wie Museen und archäologische Ausgrabungen. Die Halbinsel Sirmione und ihr Stadtzentrum sind sowohl touristisch als auch historisch bedeutsam. Nördlich von Peschiera del Garda, entlang der Ostküste, befinden sich Freizeitparks, während im Westen das Projektgebiet in der Nähe von Desenzano del Garda liegt, was das touristische Angebot bereichert. Die Abbildung zeigt auch die infrastrukturelle Anbindung über die Autobahn A4 und die Mautstellen Peschiera und Sirmione sowie den nationalen Radweg AIDA, der die Mobilitätsinfrastruktur vervollständigt.

      Die Abbildung zeigt die Topographie des Projektgebietes und des angrenzenden Gebietes von Sirmione. Die Küstenregion des Gardasees ist sowohl entlang des Seeufers als auch im angrenzenden Hinterland auf den ersten Kilometern durch ein nahezu ebenes Gelände gekennzeichnet. Die Höhe des Gardaseeufers beträgt ca. 70 m über dem Meeresspiegel, was den flachen Charakter der Landschaft unterstreicht. 5 km südlich des Projektgebietes ändert sich die Topographie und das Gelände steigt leicht an und wird hügelig. In diesem Bereich erreichen die Höhen 140 m über dem Meeresspiegel und markieren die Grenze zu den sanften Hügeln, die die Landschaft im südlichen Teil des Gebiets prägen. Die Abbildung zeigt einen 7 km langen Geländeausschnitt, der diesen Übergang vom Flach- zum Hügelland veranschaulicht und so einen visuellen Eindruck von der Landschaftsentwicklung in der Region vermittelt.

      Paesaggio Liquido

      Gardasee

      Peasaggio di Transizione

      Touristischer Küstenbereich

      Paesaggio di Pianura

      Landwirtschaftszone

      Paesaggio Collinare

      Hügelige Zone

      Der Küstenstreifen des Gardasees ist die Nahtstelle zwischen Wasser und Land. Das Gebiet zeichnet sich durch eine flache Topographie und eine stark touristisch geprägte Landnutzung mit Stränden, Häfen und Freizeiteinrichtungen aus. Das Wasser prägt die Landschaft und schafft ein dynamisches und lebendiges Gebiet.

      Dieses Gebiet erstreckt sich von der Küste bis ins Landesinnere und zeichnet sich durch eine noch überwiegend flache Topographie aus. Die Landnutzung wird von touristischen Aktivitäten wie Hotels, Campingplätzen und Erholungsgebieten dominiert, die in städtische und Wohngebiete integriert sind. Die Übergangszone fungiert als Bindeglied zwischen dem Küstenstreifen und den landwirtschaftlich genutzten Flächen im Landesinneren.

      Hier geht die Landschaft in ein leicht hügeliges, landwirtschaftlich geprägtes Gebiet über. Hier herrschen Weinberge vor, deren traditionelle Anordnung das Landschaftsbild prägt. Kleine Dörfer, Bauernhöfe und Landstraßen prägen den Charakter dieses Gebietes, das sich eine starke Identität bewahrt hat, die mit der landwirtschaftlichen Produktion, insbesondere dem Weinbau, verbunden ist.

      Die Hügel, die bei bis zu 140 m üNN liegen, bilden den letzten Übergang in der Landschaft. Hier ist die Topographie stärker ausgeprägt und Weinberge, Wälder und Naturflächen wechseln sich ab. Die Weinhügel bieten nicht nur eine hochwertige landwirtschaftliche Produktion, sondern auch beeindruckende Ausblicke auf den See und die darunter liegende Ebene.

      Tourismus, Mobilität und Infrastruktur

      Verteilung von Hotels und touristischen Unterkünften

      Verteilung von Freizeit- und Sportangeboten

      Die Fußgänger-Isochronen stellen die Gehzeiten vom zentralen Projektgebiet dar. Im Umkreis von 5 Minuten befinden sich die Bushaltestellen der Linie LN026 (grüne Markierungen), die eine gute Anbindung an die umliegenden Ziele bieten und auch weiter entfernte Orte erreichbar machen. In einem Umkreis von 10-15 Minuten sind lokale Sehenswürdigkeiten und kleine Geschäfte zu erreichen. Nach einem 30-minütigen Spaziergang kann ein großer Teil der Umgebung erkundet werden und in ca. 60 Minuten erreicht man die Spitze der Halbinsel Sirmione. Dies unterstreicht die gute fußläufige Erreichbarkeit der Region, die sie sowohl für Einheimische als auch für Touristen besonders attraktiv macht.

      Die Fahrrad-Isochronen zeigen die Entfernungen, die vom zentralen Projektgebiet aus mit dem Fahrrad zurückgelegt werden können. Die Spitze der Halbinsel von Sirmione ist aufgrund der flachen Topographie leicht mit dem Fahrrad zu erreichen. Innerhalb von 15 Minuten können große Teile der Halbinsel erkundet werden. Darüber hinaus sind die Nachbarorte Peschiera del Garda und Desenzano del Garda in nur 30 Minuten bequem zu erreichen. Diese Isochronen verdeutlichen die hohe Mobilität und Flexibilität, die das Fahrrad in der Region bietet und unterstreichen das Potenzial für nachhaltige Mobilität in diesem Gebiet.

      Die Auto-Isochronen zeigen die Entfernungen, die vom Projektgebiet aus zurückgelegt werden können. Innerhalb von 10 Minuten erreicht man die Spitze von Sirmione, die Nachbarstädte Peschiera del Garda und Desenzano del Garda sowie die Hauptverkehrsachsen wie die A4 nach Verona und Mailand. Diese Isochronen verdeutlichen die infrastrukturelle Entwicklung der Region. Sie zeigen aber auch, dass die Unterschiede zwischen Fahrrad- und Autoverkehr nicht überwältigend sind.

      Essay „Playgrounds – A Living Landscape“

      What makes a playground? Is it defined by its boundaries, its equipment, or the laughter of children that fills its air? The concept of a playground is far more complex than the slides and swings that often come to mind. Playgrounds are cultural artifacts – spaces that mirror the societies that create them, embodying their values, anxieties, and hopes for the future. They are living landscapes, dynamic and ever-changing, shaped by the needs of the communities which use them. Yet this simple idea of a playground – a place for play – has profound implications for our view of children, society and even ourselves.


      The history of the playground is a story of human connection, creativity and adaptability to ever- changing environments. From pristine sandbanks, forest glades and village squares of yesteryear, playgrounds have evolved into inclusive, multi-functional environments and play worlds that meet the diverse needs of children and adults alike. In the industrial age, it became an instrument of control, a fenced-in space where children could safely exercise their bodies while developing their morals under watchful eyes. But today, playgrounds are experiencing a renaissance – a return to their roots as open spaces for exploration and imagination,
      no longer confined by rigid structures or narrow definitions.

      If we look closely, we can see that playgrounds don’t have to be just for children. They can be, and perhaps are already becoming, vibrant social ecosystems, spaces where people of all ages and backgrounds come together. We can create spaces not just for running, climbing or swinging – but also for sitting, talking, dancing and socializing. It thrives on movement and creativity, offering unexpected moments of joy and shared experience.
      It is as much about what happens outside the design as inside it.

      Perhaps this evolution challenges us to rethink the very definition of a playground. Could a playground be anywhere that movement, spontaneity, and connection exist? Could it be a busy square, a quiet park, or even a parade winding through the streets? The playground might not need slides or swings to fulfill its purpose. It might not even need children. But it most certainly needs people. It might simply be a living, breathing landscape shaped by the people who dwell in it –
      a canvas for community, a stage for creativity, and a space for the unexpected.

      As playgrounds continue to evolve, maybe it’s time to ask a deeper question: Are they truly spaces for children, or are they a reflection of the societies we want to build? Perhaps the playground of the future is not a place but a concept – a dynamic ecosystem where movement, diversity, and imagination come together to create a new part of landscape. Could it be that the playground’s greatest potential lies not in its boundaries, but in its openness to possibility? This openness reminds us that play is not just an activity – it is a way of being and living, and the playground is its ultimate expression.

      Python-Projekt zur automatischen Baumrastererstellung

      Dieser Python-Code ist ein Werkzeug zur automatisierten Generierung von Baumdarstellungen innerhalb von definierten Flächen, die aus verschiedenen Vektordatenformaten (DXF, SVG, Shapefile) importiert werden können. Die generierten Baumpositionen können dann in verschiedene Ausgabeformate (DXF, SVG, Shapefile) exportiert werden.

      Was dieser Code macht:

      1. Importieren von Vektordaten:
        • Er kann Geometrien aus DXF-, SVG- und Shapefile-Dateien einlesen.
        • Für DXF-Dateien werden LWPOLYLINE, POLYLINE und LINE-Entitäten verarbeitet.
        • Für SVG-Dateien werden Pfade extrahiert.
        • Für Shapefiles werden Polygone und Linien extrahiert.
      2. Benutzereingabe:
        • Über ein tkinter-basiertes GUI werden Parameter wie die Auflösung der Baumkronen (als Polygone), die Anzahl unterschiedlicher Baumdurchmesser, deren Durchmesser, prozentualer Anteil und Farbe abgefragt.
        • Es gibt eine Option, Bäume in Clustern anzuordnen, und der Benutzer kann den Prozentsatz der Bäume festlegen, die geclustert werden sollen.
        • Der Benutzer kann die gewünschten Ausgabeformate (Shapefile, SVG, DXF) auswählen.
        • Der Benutzer kann wählen, ob nur zufällige, nur Cluster-basierte oder beide Varianten der Baumverteilung generiert werden sollen.
      3. Baumplatzierung:
        • Die Funktion generate_tree_positions platziert Bäume innerhalb der importierten Geometrien.
        • Sie berücksichtigt die angegebenen Durchmesser und deren prozentualen Anteil an der Gesamtbaumbepflanzung.
        • Es wird überprüft, ob neu platzierte Bäume mit bestehenden Bäumen überlappen, um realistische Abstände zu gewährleisten.
        • Für die Platzierung wird die shape_path.contains_point-Methode verwendet, um sicherzustellen, dass Bäume innerhalb der definierten Form platziert werden.
        • Es gibt eine Logik zur Erstellung eines Rasterpunktrasters für den Fall, dass nur ein Baumdurchmesser verwendet wird, was eine gleichmäßigere Verteilung ermöglicht.
      4. Interaktive Vorschau:
        • Es wird ein separates tkinter-Fenster mit einer matplotlib-Visualisierung der importierten Geometrie und der generierten Bäume angezeigt.
        • Ein Slider ermöglicht die interaktive Anpassung der „Füllungsintensität“, was die Dichte der platzierten Bäume beeinflusst.
        • Dies erlaubt dem Benutzer, die Baumplatzierung vor dem endgültigen Export zu überprüfen und anzupassen.
      5. Export in verschiedene Formate:
        • Die generierten Baumpositionen werden zusammen mit den importierten Geometrien in die ausgewählten Ausgabeformate exportiert.
        • DXF: Bäume werden als Kreise auf separaten Layern nach ihrem Durchmesser gezeichnet. Die Farben werden als True-Color-Werte gespeichert.
        • SVG: Die Visualisierung (inklusive der Bäume) wird als SVG-Datei gespeichert.
        • Shapefile: Bäume werden als Polygone (approximierte Kreise) mit Attributen wie ID, Radius, Durchmesser und Farbe gespeichert. Der Benutzer wird nach dem Koordinatensystem (EPSG-Code) gefragt, falls es nicht aus der Eingabedatei übernommen werden kann.
      6. Batch-Verarbeitung:
        • Der Code ermöglicht die Auswahl mehrerer Eingabedateien für die Verarbeitung, wodurch eine Batch-Verarbeitung möglich ist.
      7. Skalierung für SVG:
        • Für SVG-Dateien fragt der Code nach einer maximalen Länge und skaliert die importierte Geometrie entsprechend. Dies ist nützlich, um SVG-Zeichnungen auf eine bestimmte Größe zu bringen.
      8. Eindeutige Dateinamen:
        • Die Funktion get_unique_filename stellt sicher, dass beim Export keine Dateien überschrieben werden, indem eindeutige Dateinamen generiert werden (z.B. durch Hinzufügen von Versionsnummern).

      Was diesen Code besonders macht:

      • Integration verschiedener Formate: Die Fähigkeit, sowohl CAD-Formate (DXF, DWG) als auch GIS-Formate (Shapefile) und Grafikformate (SVG) zu lesen und zu schreiben, macht ihn sehr flexibel und vielseitig einsetzbar.
      • Interaktive Baumplatzierung: Die Vorschaufunktion mit dem Füllintensitäts-Slider ermöglicht eine intuitive Anpassung der Baumdichte und -verteilung. Dies ist ein großer Vorteil gegenüber rein algorithmischen Ansätzen.
      • Berücksichtigung von Baumdurchmessern und Proportionen: Die Möglichkeit, verschiedene Baumdurchmesser mit unterschiedlichen Anteilen und Farben zu definieren, ermöglicht realistischere und differenziertere Pflanzpläne.
      • Optionale Clusterbildung: Die Möglichkeit, Bäume in Clustern anzuordnen, kann die Natürlichkeit der Pflanzung erhöhen.
      • Benutzerfreundliche GUI: Die tkinter-Oberfläche erleichtert die Bedienung, auch für Benutzer ohne tiefe Programmierkenntnisse.
      • Umfassende Parametrisierung: Viele Aspekte der Baumplatzierung und des Exports sind konfigurierbar.
      • Behandlung von Koordinatensystemen: Die Berücksichtigung von Koordinatensystemen beim Export von Shapefiles ist wichtig für die Integration in GIS-Systeme.

      Anwendungsbeispiele in einem landschaftsarchitektonischen Projekt:

      1. Erstellung von Pflanzplänen:
        • Der Code kann verwendet werden, um automatisch Baumstandorte innerhalb von Projektgrenzen zu generieren, die durch DXF-Pläne (z.B. Gebäudegrundrisse, Wegeführungen), SVG-Zeichnungen oder Shapefiles (z.B. Grundstücksgrenzen) definiert sind.
        • Landschaftsarchitekten können verschiedene Baumarten und -größen mit entsprechenden Proportionen festlegen und die Software die Platzierung übernehmen lassen.
        • Die interaktive Vorschau ermöglicht es, die Dichte und Verteilung der Bäume zu visualisieren und anzupassen, um ästhetische und funktionale Anforderungen zu erfüllen (z.B. Sichtachsen, Schattenspenden).
      2. Visualisierung von Baumpflanzungen:
        • Die SVG-Exportfunktion ermöglicht die Erstellung von Vektorgrafiken, die für Präsentationen und Pläne verwendet werden können. Die farbliche Unterscheidung der Baumkronen nach Durchmesser erhöht die Verständlichkeit.
      3. Erstellung von technischen Zeichnungen:
        • Der DXF-Export ermöglicht die Integration der Baumstandorte in CAD-Pläne für die Bauausführung. Die Layer-basierte Organisation nach Baumdurchmesser kann die Organisation und Bearbeitung im CAD erleichtern.
      4. Datenerfassung für GIS:
        • Der Shapefile-Export ermöglicht die Übergabe der Baumstandorte und ihrer Attribute (Durchmesser, Farbe) an GIS-Systeme für weitere Analysen (z.B. Berechnung der Baumkronenfläche, räumliche Beziehungen zu anderen Elementen).
      5. Entwurfsiterationen und Variantenstudien:
        • Durch die einfache Parametrisierung können schnell verschiedene Pflanzvarianten mit unterschiedlichen Baumgrößen, Dichten und Anordnungen generiert und verglichen werden. Die Möglichkeit, zufällige und Cluster-basierte Anordnungen zu generieren, bietet Flexibilität bei der Gestaltung.
      6. Bestandsaufnahme und Analyse:
        • Wenn vorhandene Baumstandorte in einem der unterstützten Formate vorliegen, könnte der Code angepasst werden, um diese zu visualisieren oder Analysen auf Basis der Baumdurchmesser durchzuführen.

      Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dieser Code ein wertvolles Werkzeug für Landschaftsarchitekten ist, um den Prozess der Baumplatzierung in Entwürfen zu automatisieren und zu visualisieren, die Effizienz zu steigern und kreative Möglichkeiten zu eröffnen. Die Kombination aus der Unterstützung verschiedener Dateiformate, der interaktiven Vorschau und der flexiblen Parametrisierung macht ihn zu einem mächtigen Instrument für die Planung und Dokumentation von Baumpflanzungen.

      import os
      import ezdxf
      import numpy as np
      import matplotlib
      matplotlib.use('TkAgg')
      import matplotlib.pyplot as plt
      import random
      import tkinter as tk
      from tkinter import filedialog, messagebox, simpledialog, colorchooser
      from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
      from matplotlib.figure import Figure
      from matplotlib.path import Path
      from shapely.geometry import shape, mapping, Polygon, Point, MultiPolygon, LineString, MultiLineString
      import fiona
      from pyproj import CRS
      
      # Korrekte Importierung von rgb2int
      from ezdxf.colors import rgb2int
      
      # Funktion zur Überprüfung, ob sich zwei Kreise überschneiden
      def check_overlap(x1, y1, r1, x2, y2, r2, min_distance=0):
          distance = np.sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)
          return distance < r1 + r2 + min_distance
      
      # Funktion zur Berechnung der Fläche der Form mittels Shoelace-Formel
      def compute_shape_area(polylines):
          total_area = 0.0
          for polyline in polylines:
              if len(polyline) < 3:
                  continue  # Keine gültige Polygonfläche
              x, y = zip(*polyline)
              # Sicherstellen, dass das Polygon geschlossen ist
              if (x[0], y[0]) != (x[-1], y[-1]):
                  x = list(x) + [x[0]]
                  y = list(y) + [y[0]]
              total_area += 0.5 * np.abs(np.dot(x, np.roll(y, 1)) - np.dot(y, np.roll(x, 1)))
          return total_area
      
      # Funktion zum Lesen der Eingabedatei basierend auf dem Dateiformat
      def read_input_file(file_path):
          extension = file_path.split('.')[-1].lower()
          if extension == 'dxf':
              return process_dxf(file_path)
          elif extension == 'dwg':
              messagebox.showinfo("Hinweis", "Bitte konvertiere die DWG-Datei zuerst in eine DXF-Datei.")
              return []
          elif extension == 'svg':
              return process_svg(file_path)
          elif extension == 'shp':
              return process_shapefile(file_path)
          else:
              messagebox.showerror("Fehler", "Nicht unterstütztes Dateiformat.")
              return []
      
      # Funktion zum Schreiben der Ausgabedatei basierend auf dem gewünschten Format
      def write_output_file(file_path, polylines, tree_positions, crs, fig=None):
          extension = file_path.split('.')[-1].lower()
          if extension == 'dxf':
              write_dxf(file_path, polylines, tree_positions)
          elif extension == 'svg':
              if fig is not None:
                  write_svg_matplotlib(fig, file_path)
          elif extension == 'shp':
              # Wenn crs None ist, den Benutzer nach dem EPSG-Code fragen
              if crs is None:
                  crs_input = simpledialog.askstring(
                      "Koordinatensystem für Export",
                      "Bitte gib den EPSG-Code des Koordinatensystems für das Shapefile ein (z.B. 32632 für UTM Zone 32N):"
                  )
                  if crs_input is None:
                      messagebox.showerror("Fehler", "Kein Koordinatensystem eingegeben.")
                      return
                  try:
                      crs_epsg = int(crs_input)
                      crs = CRS.from_epsg(crs_epsg)
                  except ValueError:
                      messagebox.showerror("Fehler", "Ungültiger EPSG-Code.")
                      return
              write_shapefile(file_path[:-4], polylines, tree_positions, crs)
          else:
              messagebox.showerror("Fehler", "Nicht unterstütztes Exportformat.")
      
      # Funktion zum Schreiben einer DXF-Datei einschließlich der Bäume
      def write_dxf(file_path, polylines, tree_positions):
          doc = ezdxf.new(dxfversion='R2000')
          msp = doc.modelspace()
      
          # Setze Einheiten auf Meter
          doc.header['$INSUNITS'] = 6  # 6 entspricht Metern in DXF
      
          # Layer für Geometrie erstellen
          doc.layers.new(name='Geometrie', dxfattribs={'color': 7})
      
          # Hinzufügen der Polylinien auf Layer 'Geometrie'
          for polyline in polylines:
              if len(polyline) < 2:
                  continue
              msp.add_lwpolyline(polyline, format='xy', dxfattribs={'layer': 'Geometrie'})
      
          # Gruppierung der Bäume nach Durchmesser und Erstellung von Layern
          diameter_layers = {}
          for tree in tree_positions:
              x, y, radius, color = tree
              diameter = radius * 2
              layer_name = f"Bäume_{diameter}m"
      
              if layer_name not in diameter_layers:
                  # Erstelle einen neuen Layer für diesen Durchmesser
                  doc.layers.new(name=layer_name)
                  diameter_layers[layer_name] = color  # Speichere die Farbe für den Layer
      
              # Füge den Baum auf dem entsprechenden Layer hinzu
              circle = msp.add_circle(center=(x, y), radius=radius, dxfattribs={'layer': layer_name})
      
              # Setze die Farbe des Kreises entsprechend der RGB-Werte
              r, g, b = [int(c * 255) for c in color]
              circle.dxf.true_color = rgb2int((r, g, b))
      
          # Speichern der DXF-Datei
          doc.saveas(file_path)
      
      # Funktion zum Schreiben einer SVG-Datei mit Matplotlib
      def write_svg_matplotlib(fig, file_path):
          fig.savefig(file_path, format='svg', bbox_inches='tight')
      
      # Funktion zum Schreiben eines Shapefiles
      def write_shapefile(file_path, polylines, tree_positions, crs):
          """
          Schreibt die Bäume in ein Shapefile mit dem angegebenen Koordinatensystem.
          Die Bäume werden als Polygone (approximierte Kreise) gespeichert.
          :param file_path: Pfad zum Shapefile (ohne Erweiterung)
          :param polylines: Liste von Polylinien
          :param tree_positions: Liste der Baumpositionen (x, y, radius, color)
          :param crs: Koordinatensystem (CRS) für das Shapefile
          """
          if crs is None:
              messagebox.showerror("Fehler", "Kein Koordinatensystem für das Shapefile angegeben.")
              return
      
          # Schreiben der Bäume als Polygone (approximierte Kreise)
          schema_trees = {
              'geometry': 'Polygon',
              'properties': {
                  'id': 'int',
                  'radius': 'float',
                  'diameter': 'float',
                  'color': 'str',
              },
          }
      
          # Generiere einen eindeutigen Basisnamen für die Bäume
          tree_base_name = get_unique_filename(file_path + "_baeume", "shp")
      
          with fiona.open(tree_base_name, 'w', driver='ESRI Shapefile', crs=crs.to_wkt(), schema=schema_trees) as shp:
              for idx, tree in enumerate(tree_positions):
                  x, y, radius, color = tree
                  # Erzeuge einen Kreis (Polygon) um den Punkt
                  point = Point(x, y)
                  circle_polygon = point.buffer(radius, resolution=circle_resolution)
                  shp.write({
                      'geometry': mapping(circle_polygon),
                      'properties': {
                          'id': idx,
                          'radius': radius,
                          'diameter': radius * 2,
                          'color': '#%02x%02x%02x' % (
                              int(color[0]*255), int(color[1]*255), int(color[2]*255)
                          ),
                      },
                  })
      
      # Funktion zur Generierung eines eindeutigen Dateinamens
      def get_unique_filename(base_name, extension):
          counter = 1
          unique_name = f"{base_name}.{extension}"
          while os.path.exists(unique_name):
              unique_name = f"{base_name}_version_{counter}.{extension}"
              counter += 1
          return unique_name
      
      # Funktion zur Auswahl der Ausgabeformate
      def select_output_formats():
          formats = []
      
          def confirm():
              if var_shp.get():
                  formats.append('shp')
              if var_svg.get():
                  formats.append('svg')
              if var_dxf.get():
                  formats.append('dxf')
              format_window.destroy()
      
          format_window = tk.Toplevel()
          format_window.title("Ausgabeformate auswählen")
      
          # Fenstergröße automatisch anpassen
          format_window.update_idletasks()
          width = format_window.winfo_reqwidth()
          height = format_window.winfo_reqheight()
          format_window.geometry(f"{width}x{height}")
      
          var_shp = tk.IntVar()
          var_svg = tk.IntVar()
          var_dxf = tk.IntVar()
      
          tk.Label(format_window, text="Bitte die gewünschten Ausgabeformate auswählen:").pack(anchor='w')
          tk.Checkbutton(format_window, text="Shapefile (.shp)", variable=var_shp).pack(anchor='w')
          tk.Checkbutton(format_window, text="SVG Datei (.svg)", variable=var_svg).pack(anchor='w')
          tk.Checkbutton(format_window, text="DXF Datei (.dxf)", variable=var_dxf).pack(anchor='w')
      
          tk.Button(format_window, text="OK", command=confirm).pack()
      
          format_window.wait_window()
      
          return formats
      
      # Funktion zur Umwandlung eines Hex-Farbcodes in ein RGB-Tupel
      def hex_to_rgb(hex_string):
          hex_string = hex_string.lstrip('#')
          return tuple(int(hex_string[i:i+2], 16) / 255 for i in (0, 2, 4))
      
      # Funktion zum Verarbeiten von DXF-Dateien
      def process_dxf(file_path):
          try:
              doc = ezdxf.readfile(file_path)
          except IOError:
              print(f"Die Datei konnte nicht gelesen werden: {file_path}")
              return []
          except ezdxf.DXFStructureError:
              print(f"Die DXF-Datei ist ungültig oder beschädigt: {file_path}")
              return []
      
          msp = doc.modelspace()
          polylines = []
      
          for entity in msp:
              if entity.dxftype() == 'LWPOLYLINE':
                  polyline_points = [tuple((point[0], point[1])) for point in entity]
                  polylines.append(polyline_points)
              elif entity.dxftype() == 'POLYLINE':
                  polyline_points = []
                  for vertex in entity.vertices:
                      x = vertex.dxf.location[0]
                      y = vertex.dxf.location[1]
                      polyline_points.append((x, y))
                  polylines.append(polyline_points)
              elif entity.dxftype() == 'LINE':
                  start_point = entity.dxf.start
                  end_point = entity.dxf.end
                  polyline_points = [start_point[:2], end_point[:2]]
                  polylines.append(polyline_points)
              # Weitere Entitätstypen können hier hinzugefügt werden
      
          return polylines
      
      # Funktion zum Verarbeiten von SVG-Dateien
      def process_svg(file_path):
          from svgpathtools import svg2paths2
          try:
              paths, attributes, svg_attributes = svg2paths2(file_path)
          except Exception as e:
              print(f"Fehler beim Lesen der SVG-Datei: {e}")
              return []
      
          polylines = []
          for path in paths:
              polyline = []
              for segment in path:
                  points = [segment.start, segment.end]
                  for point in points:
                      polyline.append((point.real, point.imag))
              if polyline:
                  polylines.append(polyline)
      
          return polylines
      
      # Funktion zum Verarbeiten von Shapefiles
      def process_shapefile(file_path):
          """
          Verarbeitet das Shapefile und extrahiert Polygone oder Linien als Listen von Punkten.
          :param file_path: Pfad zum Shapefile
          :return: Liste von Polylinien (jeweils eine Liste von (x, y) Punkten)
          """
          polylines = []
          with fiona.open(file_path, 'r') as shp:
              for feature in shp:
                  geom = shape(feature['geometry'])
                  if geom.is_empty:
                      continue
                  if isinstance(geom, (Polygon, MultiPolygon)):
                      # Extrahiere die äußeren Ringe
                      if isinstance(geom, Polygon):
                          polygons = [geom]
                      else:
                          polygons = list(geom.geoms)
                      for polygon in polygons:
                          exterior_coords = list(polygon.exterior.coords)
                          polylines.append(exterior_coords)
                  elif isinstance(geom, (LineString, MultiLineString)):
                      if isinstance(geom, LineString):
                          lines = [geom]
                      else:
                          lines = list(geom.geoms)
                      for line in lines:
                          coords = list(line.coords)
                          polylines.append(coords)
                  else:
                      # Andere Geometrietypen können hier behandelt werden
                      continue
          return polylines
      
      # Funktion zur interaktiven Eingabe aller Parameter in einem einzigen Fenster
      def get_user_inputs():
          user_inputs = {}
      
          input_window = tk.Toplevel()
          input_window.title("Eingabeparameter")
      
          # Fenstergröße automatisch anpassen
          input_window.update_idletasks()
          width = input_window.winfo_reqwidth()
          height = input_window.winfo_reqheight()
          input_window.geometry(f"{width}x{height}")
      
          # Funktion zum Schließen des Fensters
          def submit():
              try:
                  user_inputs['circle_resolution'] = int(entry_circle_resolution.get())
                  user_inputs['num_diameters'] = int(entry_num_diameters.get())
                  if user_inputs['num_diameters'] <= 0:
                      raise ValueError
      
                  # Baumdurchmesser, Proportionen und Farben sammeln
                  diameters = []
                  proportions = []
                  colors = []
                  for i in range(user_inputs['num_diameters']):
                      diameter = float(entries_diameters[i].get())
                      proportion = float(entries_proportions[i].get())
                      color_hex = entries_colors[i].get()
                      color_tuple = hex_to_rgb(color_hex)
                      if diameter <= 0 or not (0 <= proportion <= 100):
                          raise ValueError
                      diameters.append(diameter)
                      proportions.append(proportion)
                      colors.append(color_tuple)
                  user_inputs['diameters'] = diameters
                  user_inputs['proportions'] = proportions
                  user_inputs['colors'] = colors
      
                  # Clusteroption
                  user_inputs['use_clustering'] = var_use_clustering.get()
                  if user_inputs['use_clustering']:
                      user_inputs['cluster_percentage'] = float(entry_cluster_percentage.get())
                      if not (0 <= user_inputs['cluster_percentage'] <= 100):
                          raise ValueError
                  else:
                      user_inputs['cluster_percentage'] = 0
      
                  # Auswahl der Ausgabeformate
                  user_inputs['output_formats'] = select_output_formats()
                  if not user_inputs['output_formats']:
                      messagebox.showerror("Fehler", "Keine Ausgabeformate ausgewählt.")
                      return
      
                  # Auswahl der Varianten (Cluster, Zufällig, Beide)
                  variant = variant_var.get()
                  user_inputs['variant'] = variant
      
                  input_window.destroy()
              except ValueError:
                  messagebox.showerror("Fehler", "Bitte gültige Eingaben machen.")
      
          # Kreisauflösung
          tk.Label(input_window, text="Kreisauflösung (z.B. 36):").grid(row=0, column=0, sticky='w')
          entry_circle_resolution = tk.Entry(input_window)
          entry_circle_resolution.insert(0, "36")
          entry_circle_resolution.grid(row=0, column=1)
      
          # Anzahl der Baumdurchmesser
          tk.Label(input_window, text="Anzahl der unterschiedlichen Kronendurchmesser:").grid(row=1, column=0, sticky='w')
          entry_num_diameters = tk.Entry(input_window)
          entry_num_diameters.insert(0, "1")
          entry_num_diameters.grid(row=1, column=1)
      
          # Platz für dynamische Eingabefelder
          frame_diameters = tk.Frame(input_window)
          frame_diameters.grid(row=2, column=0, columnspan=2)
      
          entries_diameters = []
          entries_proportions = []
          entries_colors = []
      
          def update_diameter_entries(*args):
              # Lösche vorhandene Einträge
              for widget in frame_diameters.winfo_children():
                  widget.destroy()
              entries_diameters.clear()
              entries_proportions.clear()
              entries_colors.clear()
              try:
                  num_diameters = int(entry_num_diameters.get())
              except ValueError:
                  return
              for i in range(num_diameters):
                  tk.Label(frame_diameters, text=f"Kronendurchmesser {i+1} (in Metern):").grid(row=i*3, column=0, sticky='w')
                  entry_diameter = tk.Entry(frame_diameters)
                  entry_diameter.grid(row=i*3, column=1)
                  entries_diameters.append(entry_diameter)
      
                  tk.Label(frame_diameters, text=f"Prozentualer Anteil für Durchmesser {i+1} (%):").grid(row=i*3+1, column=0, sticky='w')
                  entry_proportion = tk.Entry(frame_diameters)
                  entry_proportion.grid(row=i*3+1, column=1)
                  entries_proportions.append(entry_proportion)
      
                  tk.Label(frame_diameters, text=f"Farbe für Durchmesser {i+1} (Hex-Code):").grid(row=i*3+2, column=0, sticky='w')
                  entry_color = tk.Entry(frame_diameters)
                  entry_color.insert(0, "#00ff00")
                  entry_color.grid(row=i*3+2, column=1)
                  entries_colors.append(entry_color)
      
                  def choose_color(index=i):
                      color_code = colorchooser.askcolor(title=f"Farbe für Durchmesser {index+1} auswählen")
                      if color_code[1]:
                          entries_colors[index].delete(0, tk.END)
                          entries_colors[index].insert(0, color_code[1])
      
                  btn_color = tk.Button(frame_diameters, text="Farbe auswählen", command=lambda idx=i: choose_color(idx))
                  btn_color.grid(row=i*3+2, column=2)
      
              # Fenstergröße anpassen
              input_window.update_idletasks()
              width = input_window.winfo_reqwidth()
              height = input_window.winfo_reqheight()
              input_window.geometry(f"{width}x{height}")
      
          entry_num_diameters.bind('<KeyRelease>', update_diameter_entries)
          update_diameter_entries()
      
          # Clusteroption
          var_use_clustering = tk.BooleanVar()
          tk.Checkbutton(input_window, text="Bäume in Clustern anordnen", variable=var_use_clustering).grid(row=3, column=0, sticky='w')
      
          tk.Label(input_window, text="Cluster-Prozentsatz (0-100%):").grid(row=4, column=0, sticky='w')
          entry_cluster_percentage = tk.Entry(input_window)
          entry_cluster_percentage.insert(0, "50")
          entry_cluster_percentage.grid(row=4, column=1)
      
          # Auswahl der Varianten
          tk.Label(input_window, text="Varianten für die Baumverteilung:").grid(row=5, column=0, sticky='w')
          variant_var = tk.StringVar(value="both")
          tk.Radiobutton(input_window, text="Nur zufällig", variable=variant_var, value="random").grid(row=6, column=0, sticky='w')
          tk.Radiobutton(input_window, text="Nur Cluster", variable=variant_var, value="cluster").grid(row=7, column=0, sticky='w')
          tk.Radiobutton(input_window, text="Beide Varianten", variable=variant_var, value="both").grid(row=8, column=0, sticky='w')
      
          # Bestätigungsbutton
          tk.Button(input_window, text="Weiter", command=submit).grid(row=9, column=0, columnspan=3)
      
          input_window.wait_window()
      
          return user_inputs
      
      # Hauptfunktion zum Plotten der Bäume innerhalb der Form
      def plot_trees_within_shape():
          global circle_resolution  # Damit die Variable in write_shapefile verwendet werden kann
      
          # Haupt-Tkinter-Fenster erstellen
          root = tk.Tk()
          root.title("Baumraster-Erstellung")
      
          # Benutzerinputs sammeln
          user_inputs = get_user_inputs()
          if not user_inputs:
              root.destroy()
              return
      
          circle_resolution = user_inputs['circle_resolution']
          num_diameters = user_inputs['num_diameters']
          diameters = user_inputs['diameters']
          proportions = user_inputs['proportions']
          colors = user_inputs['colors']
          use_clustering = user_inputs['use_clustering']
          cluster_percentage = user_inputs['cluster_percentage']
          output_formats = user_inputs['output_formats']
          variant_selection = user_inputs['variant']
      
          # Auswahl der Eingabedateien (Batch-Verarbeitung)
          input_files = filedialog.askopenfilenames(
              title="Bitte die Eingabedateien auswählen",
              filetypes=[
                  ("Unterstützte Dateien", "*.shp *.dxf *.svg"),
                  ("Shapefile", "*.shp"),
                  ("DXF Dateien", "*.dxf"),
                  ("SVG Dateien", "*.svg")
              ]
          )
      
          if not input_files:
              messagebox.showerror("Fehler", "Keine Eingabedateien ausgewählt.")
              root.destroy()
              return
      
          # Auswahl des Ausgabeverzeichnisses
          output_directory = filedialog.askdirectory(
              title="Bitte das Ausgabeverzeichnis auswählen"
          )
      
          if not output_directory:
              messagebox.showerror("Fehler", "Kein Ausgabeverzeichnis ausgewählt.")
              root.destroy()
              return
      
          # Verarbeitung jeder Eingabedatei
          for input_file in input_files:
              filename = os.path.basename(input_file)
              name_without_ext = os.path.splitext(filename)[0]
              extension = input_file.split('.')[-1].lower()
      
              polylines = read_input_file(input_file)
      
              if len(polylines) == 0:
                  messagebox.showerror("Fehler", f"Keine gültigen Formen gefunden oder das Dateiformat wird nicht unterstützt: {filename}")
                  continue
      
              # Wenn es sich um eine SVG-Datei handelt, nach maximaler Länge fragen und skalieren
              if extension == 'svg':
                  # Kombinieren aller Punkte, um die Begrenzungsbox zu finden
                  all_points = np.concatenate(polylines)
                  min_x, min_y = np.min(all_points, axis=0)
                  max_x, max_y = np.max(all_points, axis=0)
                  shape_width = max_x - min_x
                  shape_height = max_y - min_y
                  shape_max_length = max(shape_width, shape_height)
      
                  # Eingabe der maximalen Länge für die Skalierung
                  try:
                      max_length_input = simpledialog.askstring("Skalierung", f"Bitte die maximale Länge für die Skalierung von {filename} (in Metern) angeben:")
                      if max_length_input is None:
                          messagebox.showerror("Fehler", "Keine Eingabe für die maximale Länge.")
                          continue
                      max_length = float(max_length_input)
                  except ValueError:
                      messagebox.showerror("Fehler", "Ungültige Eingabe für die maximale Länge.")
                      continue
      
                  if max_length <= 0:
                      messagebox.showerror("Fehler", "Die maximale Länge muss positiv sein.")
                      continue
      
                  scale = max_length / shape_max_length
      
                  # Skalieren aller Polylinien
                  scaled_polylines = []
                  for polyline in polylines:
                      scaled_polyline = [(scale * (x - min_x), scale * (y - min_y)) for x, y in polyline]
                      scaled_polylines.append(scaled_polyline)
      
                  # CRS ist nicht relevant für SVG
                  crs = None
      
              else:
                  # Für andere Formate, CRS verarbeiten
                  if extension == 'shp':
                      with fiona.open(input_file, 'r') as shp:
                          crs = CRS(shp.crs)
                  else:
                      # CRS vom Benutzer abfragen
                      crs_input = simpledialog.askstring(
                          "Koordinatensystem",
                          f"Bitte gib den EPSG-Code des Koordinatensystems für {filename} ein (z.B. 32632 für UTM Zone 32N):"
                      )
                      if crs_input is None:
                          messagebox.showerror("Fehler", "Kein Koordinatensystem eingegeben.")
                          continue
                      try:
                          crs_epsg = int(crs_input)
                          crs = CRS.from_epsg(crs_epsg)
                      except ValueError:
                          messagebox.showerror("Fehler", "Ungültiger EPSG-Code.")
                          continue
      
                  # Verwende die Originalpolylinien ohne Skalierung
                  scaled_polylines = polylines
      
                  # Kombinieren aller Punkte, um die Begrenzungsbox zu finden
                  all_points = np.concatenate(polylines)
                  min_x, min_y = np.min(all_points, axis=0)
                  max_x, max_y = np.max(all_points, axis=0)
      
              # Aktualisiere die Begrenzungsbox
              scaled_all_points = np.concatenate(scaled_polylines)
              min_x_scaled, min_y_scaled = np.min(scaled_all_points, axis=0)
              max_x_scaled, max_y_scaled = np.max(scaled_all_points, axis=0)
      
              # Erstellen von Path-Objekten für jede Polyline
              paths = []
              for polyline in scaled_polylines:
                  if len(polyline) < 2:
                      continue  # Nicht genügend Punkte für einen Pfad
                  verts = list(polyline)
                  if verts[0] != verts[-1]:
                      verts.append(verts[0])  # Polygon schließen
                  codes = [Path.MOVETO] + [Path.LINETO] * (len(verts) - 2) + [Path.CLOSEPOLY]
                  path = Path(verts, codes)
                  paths.append(path)
      
              if not paths:
                  messagebox.showerror("Fehler", f"Keine gültigen geschlossenen Polylinien gefunden in {filename}.")
                  continue
      
              # Erstellen eines zusammengesetzten Path-Objekts
              shape_path = Path.make_compound_path(*paths)
      
              # Neues Fenster für die interaktive Vorschau erstellen
              preview_window = tk.Toplevel(root)
              preview_window.title(f"Vorschau und Anpassung - {filename}")
      
              # Vorschaufenster bildschirmfüllend anzeigen
              preview_window.attributes('-fullscreen', True)
      
              # Frame für Plot und Steuerungselemente
              frame = tk.Frame(preview_window)
              frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)
      
              # Matplotlib-Figur erstellen
              fig = Figure(figsize=(8, 6))
              ax = fig.add_subplot(111)
      
              canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=frame)
              canvas.draw()
              canvas.get_tk_widget().pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=1)
      
              # Steuerungsframe für Slider und Button
              control_frame = tk.Frame(frame)
              control_frame.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y)
      
              # Füllungsintensität Slider
              fill_intensity = tk.DoubleVar(value=1.0)
      
              def update_fill_intensity(val):
                  nonlocal tree_positions
                  tree_positions, _ = generate_tree_positions(current_variant)
                  update_trees()
      
              slider = tk.Scale(control_frame, from_=0.1, to=2.0, resolution=0.1, orient=tk.VERTICAL, variable=fill_intensity, label="Füllungsintensität", command=update_fill_intensity)
              slider.pack(fill=tk.Y, padx=10, pady=10)
      
              # Button zum Schließen und Fortfahren
              def on_close():
                  preview_window.destroy()
      
              close_button = tk.Button(control_frame, text="Bearbeitung abschließen", command=on_close)
              close_button.pack(pady=10)
      
              # Funktion zur Erstellung der Baumpositionen
              def generate_tree_positions(variant):
                  tree_positions = []
                  diameter_tree_counts = {}
                  max_trees_per_diameter = 100000  # Erhöht, um mehr Bäume zuzulassen
                  intensity = fill_intensity.get()
      
                  tree_data = sorted(zip(diameters, proportions, colors), key=lambda x: -x[0])
      
                  # Berechnung der Gesamtfläche der Form
                  total_area = compute_shape_area(scaled_polylines)
      
                  # Berechnung der Gesamtanzahl der Bäume pro Durchmesser
                  total_trees = {}
                  for diameter, proportion, _ in tree_data:
                      radius = diameter / 2
                      total_trees[diameter] = int((proportion / 100) * total_area / (np.pi * (radius ** 2)) * intensity)
      
                  if num_diameters == 1:
                      diameter_tree_counts = {}
                      diameter, proportion, color = tree_data[0]
                      radius = diameter / 2
      
                      # Mindestabstand berechnen
                      if diameter >= 3:
                          min_distance = diameter * 1.3  # Zentrum-zu-Zentrum-Abstand
                      else:
                          min_distance = diameter  # Kein zusätzlicher Abstand
      
                      # Rasterpunkte erstellen
                      x_min = min_x_scaled + radius
                      x_max = max_x_scaled - radius
                      y_min = min_y_scaled + radius
                      y_max = max_y_scaled - radius
      
                      x_coords = np.arange(x_min, x_max + min_distance, min_distance)
                      y_coords = np.arange(y_min, y_max + min_distance, min_distance)
      
                      # Maximal zulässige Anzahl von Bäumen berechnen
                      max_trees = min(total_trees[diameter], max_trees_per_diameter)
      
                      for x in x_coords:
                          for y in y_coords:
                              if shape_path.contains_point((x, y)):
                                  tree_positions.append((x, y, radius, color))
                                  if len(tree_positions) >= max_trees:
                                      break
                          if len(tree_positions) >= max_trees:
                              break
      
                      diameter_tree_counts[diameter] = len(tree_positions)
      
                  else:
                      diameter_tree_counts = {diameter: 0 for diameter in diameters}
      
                      # Platzierung der Bäume für jeden Durchmesser
                      for diameter, proportion, color in tree_data:
                          radius = diameter / 2
                          trees_to_place = min(total_trees[diameter], max_trees_per_diameter)
                          attempts = 0
      
                          while diameter_tree_counts[diameter] < trees_to_place and attempts < 100000:
                              x_pos = random.uniform(min_x_scaled + radius, max_x_scaled - radius)
                              y_pos = random.uniform(min_y_scaled + radius, max_y_scaled - radius)
      
                              if not shape_path.contains_point((x_pos, y_pos)):
                                  attempts += 1
                                  continue
      
                              overlaps = False
                              for (existing_x, existing_y, existing_radius, _) in tree_positions:
                                  if check_overlap(x_pos, y_pos, radius, existing_x, existing_y, existing_radius, min_distance=radius * 0.3):
                                      overlaps = True
                                      break
      
                              if not overlaps:
                                  tree_positions.append((x_pos, y_pos, radius, color))
                                  diameter_tree_counts[diameter] += 1
                              attempts += 1
      
                  return tree_positions, diameter_tree_counts
      
              # Funktion zur Aktualisierung der Bäume
              def update_trees():
                  nonlocal tree_positions, tree_circles, total_area
      
                  # Berechne neue Gesamtfläche
                  total_area = compute_shape_area(scaled_polylines)
      
                  # Bäume neu generieren
                  tree_positions, diameter_tree_counts = generate_tree_positions(current_variant)
      
                  # Lösche vorhandene Baumkronen
                  for circle in tree_circles:
                      circle.remove()
                  tree_circles.clear()
      
                  # Begrenze die Anzahl der Bäume in der Vorschau für bessere Leistung
                  max_preview_trees = 1000
                  preview_tree_positions = tree_positions[:max_preview_trees]
      
                  # Neue Bäume plotten
                  for x_pos, y_pos, radius, color in preview_tree_positions:
                      circle = plt.Circle((x_pos, y_pos), radius, edgecolor=color, facecolor='none', linewidth=0.8)
                      ax.add_artist(circle)
                      tree_circles.append(circle)
      
                  canvas.draw()
      
              # Baumdaten sortieren
              tree_data = sorted(zip(diameters, proportions, colors), key=lambda x: -x[0])
      
              # Berechnung der Gesamtfläche der Form
              total_area = compute_shape_area(scaled_polylines)
              print(f"Gesamtfläche der Form in {filename}: {total_area:.2f} Quadratmeter")
      
              # Initiale Bäume generieren
              current_variant = variant_selection
              tree_positions, diameter_tree_counts = generate_tree_positions(current_variant)
      
              # Plotten der initialen Form und Bäume
              ax.clear()
              ax.set_title(f"Interaktive Vorschau - {filename}")
              ax.set_xlabel('Entfernung Ost (m)')
              ax.set_ylabel('Entfernung Nord (m)')
      
              # Plotten der Form
              for path in paths:
                  patch = plt.Polygon(path.vertices, closed=True, fill=False, edgecolor='black')
                  ax.add_patch(patch)
      
              # Plotten der initialen Bäume
              tree_circles = []
      
              # Begrenze die Anzahl der Bäume in der Vorschau
              max_preview_trees = 1000
              preview_tree_positions = tree_positions[:max_preview_trees]
      
              for x_pos, y_pos, radius, color in preview_tree_positions:
                  circle = plt.Circle((x_pos, y_pos), radius, edgecolor=color, facecolor='none', linewidth=0.8)
                  ax.add_artist(circle)
                  tree_circles.append(circle)
      
              # Achsenlimits setzen
              ax.set_xlim(min_x_scaled - 10, max_x_scaled + 10)
              ax.set_ylim(min_y_scaled - 10, max_y_scaled + 10)
              ax.set_aspect('equal', adjustable='box')
      
              canvas.draw()
      
              # Warten, bis das Vorschaufenster geschlossen wird
              root.wait_window(preview_window)
      
              # Nach der Bearbeitung: Bäume generieren und Dateien exportieren
              variants = []
              if variant_selection == 'both':
                  variants_to_generate = [('random', 'random'), ('cluster', 'cluster')]
              elif variant_selection == 'random':
                  variants_to_generate = [('random', 'random')]
              elif variant_selection == 'cluster':
                  variants_to_generate = [('cluster', 'cluster')]
              else:
                  variants_to_generate = [('selected', current_variant)]
      
              # Verwende die aktuelle Füllungsintensität
              final_fill_intensity = fill_intensity.get()
      
              for variant_name, use_clustering_variant in variants_to_generate:
                  # Generiere die Bäume für die Ausgabe mit voller Anzahl
                  tree_positions, diameter_tree_counts = generate_tree_positions(use_clustering_variant)
      
                  tree_count = len(tree_positions)
      
                  # Dateinamen für die Ausgabe erstellen
                  output_filename_base = os.path.join(output_directory, f"{name_without_ext}_{variant_name}_output")
      
                  # Für jedes ausgewählte Ausgabeformat, die Datei schreiben
                  for export_extension in output_formats:
                      # Verwende die Funktion, um einen eindeutigen Dateinamen zu erhalten
                      current_export_file = get_unique_filename(output_filename_base, export_extension)
      
                      # Schreiben der Ausgabedatei basierend auf dem gewählten Format
                      write_output_file(current_export_file, scaled_polylines, tree_positions, crs, fig=fig if export_extension == 'svg' else None)
      
                      # Erfolgreiche Speicherung
                      print(f"Das Schema wurde erfolgreich unter {current_export_file} gespeichert.\nAnzahl der gezeichneten Bäume in {filename}: {tree_count}")
      
          messagebox.showinfo("Fertig", "Die Verarbeitung aller Dateien ist abgeschlossen.")
          root.destroy()
      
      if __name__ == "__main__":
          plot_trees_within_shape()
      

      RETHINKING COUNTRYSIDE


      Das Projekt „Rethinking Countryside“ hatte das Ziel, mögliche Szenarien für die Umnutzung einer ehemaligen landwirtschaftlichen Hühnerzucht am Stadtrand von Vicenza zu entwickeln. Dafür wurde eine kreative Analyse durchgeführt, die als Grundlage für Planungsansätze diente. Auf dieser Basis wurden Planungspersektiven definiert, die schließlich in drei Szenarien mündeten, die unterschiedliche ökologische, soziale und ökonomische Schwerpunkte setzen. Ziel ist es, den stillgelegten Ort in einen Raum zu transformieren, der nachhaltige Nutzungen, kulturelle Aktivitäten und ökologische Funktionen vereint. Durch innovative Ansätze und eine sensible Gestaltung soll der Ort ein Bindeglied zwischen Stadt und Land werden, das sowohl die lokale Gemeinschaft als auch Besucher inspiriert.

      Ausgangslage


      Die ehemalige Hühnerzucht war zum Zeitpunkt der Projektausarbeitung noch in Betrieb, befand sich jedoch im letzten Jahr ihrer landwirtschaftlichen Nutzung. Das Areal umfasst acht Gebäude, die teilweise mit dem problematischen Baustoff Eternit errichtet wurden, und erstreckt sich über eine potenzielle Eingriffsfläche von 6,1 Hektar. Die Lage am Übergang zwischen städtischen und ländlichen Strukturen bietet großes Potenzial für eine neue Nutzung, bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich – darunter der Umgang mit den bestehenden Bauten und die Integration ökologischer sowie sozialer Funktionen in die Planung.

      Stadt-Landschaftlicher Kontext


      Das Projektgebiet liegt am nordöstlichen Stadtrand von Vicenza und befindet sich innerhalb des bebauten Stadtgebiets in einem letzten unbebauten Bereich, der noch von landwirtschaftlicher Nutzung geprägt ist. Dieser unbebaute Bereich stellt eine Besonderheit dar, da er sich in seinen Dimensionen mit nahe gelegenen Kasernen- und Parkanlagen vergleichen lässt. Er nimmt etwa 6 % der gesamten bebauten Fläche der Stadt ein und bietet damit nicht nur räumliches, sondern auch funktionales Potenzial für zukünftige Entwicklungen. Die Lage des Areals macht es zu einem entscheidenden Verbindungspunkt zwischen urbanen Strukturen und den angrenzenden ländlichen Gebieten, was seine Bedeutung für die Stadtplanung zusätzlich unterstreicht.

      Landschafts-Layer

      Kreative Landschaftslektüre

      Das Projektgebiet befindet sich am nordöstlichen Rand der Stadt Vicenza, östlich einer süd-nördlich verlaufenden Bahnschiene. Diese Bahnschiene markiert eine deutliche Grenze zwischen urbanen und ländlichen Nutzungen. Westlich der Bahnschiene ist das Gebiet dicht bebaut und weist eine städtische Struktur mit Wohn- und Gewerbeflächen auf. Östlich davon beginnt abrupt die landwirtschaftliche Nutzung, die durch eine andere Flächenstruktur geprägt ist: große, offene Felder wechseln sich mit pflasterförmig angeordneten landwirtschaftlichen Anlagen und Höfen ab.

      Das Projektgebiet liegt zentral in dieser Übergangszone, eingebettet zwischen der Bahnschiene im Westen und einer Straße im Osten. Diese einzigartige Lage unterstreicht das Potenzial des Areals, als Bindeglied zwischen Stadt und Land zu fungieren und Synergien zwischen urbanen und ländlichen Funktionen zu schaffen.

      Luftbild Layer

      Bebauungsstruktur

      Offene Flächen

      Landwirtschaft

      Schwingungen der Landschaft im Übergangsbereich

      Masterplan

      Planungsobjektiven

      sozialer Fokus


      Das Projekt „Rethinking Countryside“ möchte soziale Interaktion und Bildung fördern, indem es vielfältige Nutzungsmöglichkeiten für die Gemeinschaft schafft. Geplant sind Bildungsangebote mit einem Schwerpunkt auf Umweltbildung, die sowohl praktische als auch theoretische Inhalte vermitteln. Darüber hinaus bieten Ausstellungsräume und Veranstaltungsflächen Raum für kulturelle und kreative Veranstaltungen, während Sportangebote die körperliche Aktivität und den sozialen Austausch fördern. Durch diese vielfältigen Angebote soll das Projekt zu einem lebendigen Ort der Begegnung und des Austauschs werden.

      ökonomischer Fokus


      Die wirtschaftliche Perspektive des Projekts konzentriert sich auf die Schaffung eines nachhaltigen und regional verankerten Wirtschaftskonzepts. Eine Möglichkeit besteht in der Integration von Agri-PV (Photovoltaik in der Landwirtschaft), die eine doppelte Nutzung der Flächen für Energieproduktion und landwirtschaftliche Zwecke erlaubt. Dies könnte die wirtschaftliche Basis des Projekts stärken und gleichzeitig zur Energiewende beitragen. Weitere wirtschaftliche Impulse könnten durch lokale Produkte, landwirtschaftliche Schulungen und innovative Geschäftsmodelle, wie Direktvermarktung oder Hofläden, gesetzt werden.

      ökologischer Fokus


      Das ökologische Ziel des Projekts liegt in der Wiederherstellung und langfristigen Förderung natürlicher Systeme. Geplante Maßnahmen umfassen die Renaturierung von Flächen und die Aufforstung, um die Biodiversität zu steigern und das Mikroklima zu verbessern. Zudem wird die Zulassung von Ruderal- und Spontanvegetation ein integraler Bestandteil des Konzepts sein, da diese Vegetationstypen wichtige Lebensräume für Insekten und andere Tierarten schaffen. Diese Maßnahmen tragen zur ökologischen Resilienz des Gebiets bei und stellen eine nachhaltige Nutzung sicher.

      Entwicklung von drei Scenarien


      Im Rahmen des Projekts „Rethinking Countryside“ wurden drei unterschiedliche Szenarien entwickelt, die jeweils eine spezifische Gewichtung der drei Planungsobjektive – sozial, ökonomisch und ökologisch – in den Mittelpunkt stellen. Jedes Szenario reflektiert eine andere Herangehensweise an die Umnutzung der ehemaligen Hühnerzucht und bietet individuelle Antworten auf die Herausforderungen und Potenziale des Projektgebiets. Diese Ansätze verdeutlichen, wie verschiedene Prioritäten die Gestaltung und Nutzung des Areals prägen können, und bieten gleichzeitig eine Grundlage für flexible und zukunftsorientierte Planung.

      Scenario „Green Lung“

      Dieses erste entwickelte Szenario legt den Fokus auf die ökologischen Perspektiven, indem durch umfassende Entsiegelungsmaßnahmen, gezielte Aufforstung und Renaturierung auf der ehemaligen landwirtschaftlichen Anlage und den umliegenden stadtnahen landwirtschaftlichen Feldern ein urbaner Wald geschaffen wird. Ziel ist es, eine grüne Lunge am Stadtrand zu etablieren, die nicht nur einen ökologischen Mehrwert bietet, sondern auch soziale und ökonomische Funktionen integriert.

      Der geplante urbane Wald umfasst verschiedene Bereiche, die die ökologische Vielfalt fördern und die Anpassungsfähigkeit an klimatische Herausforderungen stärken. Ein Teil des Gebiets wird für nachhaltige Holzproduktion genutzt, die eine Ressource für die regionale Bau- und Energiewirtschaft darstellt. Andere Bereiche werden bewusst der ruderalen Vegetation überlassen, die durch ihre natürliche Dynamik wertvolle Lebensräume für Tiere und Pflanzen schafft. Zusätzlich sollen Wasserflächen und Feuchtvegetationszonen angelegt werden, um die Biodiversität weiter zu steigern und gleichzeitig wichtige ökologische Dienstleistungen wie Wasserspeicherung und Klimaregulation zu erfüllen.

      Ein weiteres zukunftsweisendes Element ist der Agro-Forstanbau, bei dem landwirtschaftliche und forstwirtschaftliche Nutzungen kombiniert werden. Dieser Ansatz ermöglicht es, auf derselben Fläche sowohl Nahrungsmittel als auch Holzprodukte zu gewinnen, was die ökonomische Tragfähigkeit des Projekts erhöht. Gleichzeitig trägt er zur Erhaltung traditioneller landwirtschaftlicher Praktiken bei, die in moderner Weise weiterentwickelt werden.

      Das Szenario berührt nicht nur die ökologischen, sondern auch die sozialen und ökonomischen Planungsobjektive. Der urbane Wald soll nicht nur ein Produktionsraum sein, sondern auch ein frei zugänglicher Erholungsraum für die Bevölkerung. Spazierwege, Ruhezonen und naturnahe Erlebnisbereiche bieten den Bewohnern und Besuchern von Vicenza Möglichkeiten zur Erholung und Naturerfahrung. Damit wird der urbane Wald zu einem Ort der Begegnung und zum Bindeglied zwischen der Stadt und ihrer ländlichen Umgebung.

      Mit seiner multifunktionalen Ausrichtung schlägt dieses Szenario eine Brücke zwischen ökologischer Nachhaltigkeit, sozialem Mehrwert und wirtschaftlichem Potenzial. Es zeigt, wie eine gezielte Umgestaltung ländlicher und periurbaner Flächen nicht nur Umweltprobleme lösen, sondern auch die Lebensqualität der Menschen nachhaltig verbessern kann.

      Erste Visualisation

      Masterplan „Green Lung“

      Layer des Masterplans

      Scenario „Corte Rigoni“

      Das zweite entwickelte Szenario, „Corte Rigoni“, legt den Schwerpunkt auf die Transformation und Neugestaltung der bestehenden Gebäudestrukturen. Die Planung sieht vor, die bestehenden Bauvolumen gemäß den Vorgaben des Piano di Intervento (PI) in einen neuen Baukörper zu überführen, der sich harmonisch in die ländliche Umgebung einfügt. Dabei orientiert sich der Entwurf bewusst am Gebäudetyp des Hofs – einer für die Region typischen und identitätsstiftenden Bauform.

      Wesentliche Gestaltungselemente dieses Szenarios sind die gezielte Ausrichtung des neuen Baukörpers entlang bedeutender Achsen: einerseits zur historischen Villa Guiotto, andererseits zum bestehenden landwirtschaftlichen Hof. Diese Achsen betonen die visuelle und funktionale Verknüpfung zwischen Tradition und Innovation und schaffen ein räumliches Konzept, das lokale Werte und moderne Nutzungsanforderungen verbindet.

      Die Gebäude im neuen Hofensemble sollen vielfältigen Nutzungen dienen. Geplant sind Veranstaltungsflächen für kulturelle und gesellschaftliche Events, ein Restaurant mit regionalem Fokus sowie Ferienunterkünfte, die den Tourismus in der Region fördern. Ergänzend wird das Freiraumkonzept durch Spielplätze, eine Streuobstwiese und ökologische Ausgleichsflächen bereichert. Diese Maßnahmen bieten nicht nur Erholungsräume für die lokale Bevölkerung, sondern tragen auch zur ökologischen Aufwertung des Gebiets bei. „Corte Rigoni“ verbindet somit eine innovative Nutzung mit der Bewahrung und Weiterentwicklung ländlicher Bau- und Landschaftstraditionen.

      Masterplan 1:5000

      Lageplan ‚Corte Rigoni‘ 1:1250

      Il Corte – Der Hof

      Scenario „AgriLab“

      Das Szenario “AgriLab” kombiniert nachhaltige Landwirtschaft, Forschung und Bildung und legt dabei einen Schwerpunkt auf die ökonomischen Perspektiven. Die ehemalige landwirtschaftliche Hühnerzucht wird zu einem multifunktionalen Areal transformiert, das innovative Ansätze wie Agri-PV mit traditionellen Praktiken vereint. Um die Nutzungen klar zu strukturieren, gliedert sich das Szenario in drei Zonen: die ökologische Zone, die Markzone und die landwirtschaftliche Versuchs- und Bildungsfläche.

      In der ökologischen Zone steht der Schutz und die Förderung der Biodiversität im Vordergrund. Blühstreifen, Feuchtbiotope und natürliche Vegetationsflächen schaffen Lebensräume für bestäubende Insekten und andere Tierarten. Diese Zone trägt nicht nur zur ökologischen Resilienz des Gebiets bei, sondern verbessert auch die Umweltqualität und bietet Raum für Erholung und Naturerfahrung.

      Die Markzone zeichnet sich dadurch aus, dass bis auf ein Gebäude alle bestehenden Strukturen in diesem Szenario abgerissen werden. Das verbleibende Gebäude wird bewusst erhalten, um seinen industriellen Charakter zu nutzen und eine besondere Atmosphäre zu schaffen. Es wird als zentraler Ort für den Verkauf von regionalen Produkten, Veranstaltungen und temporäre Nutzungen gestaltet. Diese einzigartige Mischung aus Funktionalität und architektonischer Ästhetik macht die Markzone zu einem lebendigen Treffpunkt. Ergänzt wird die Markzone durch Hofläden, Wochenmärkte und gastronomische Angebote, die die regionale Wirtschaft fördern und die Beziehung zwischen Produzenten und Konsumenten stärken.

      Die landwirtschaftliche Versuchs- und Bildungsfläche ist das Herzstück des “AgriLab”. Auf diesen Flächen werden moderne und nachhaltige Anbaumethoden wie regenerative Landwirtschaft, Permakultur und Agroforstwirtschaft erforscht und demonstriert. Agri-PV (Photovoltaik in der Landwirtschaft) spielt hier eine zentrale Rolle, da sie eine doppelte Nutzung der Flächen für Energieproduktion und landwirtschaftliche Zwecke ermöglicht. Diese Technologie zeigt, wie erneuerbare Energien in die Landwirtschaft integriert werden können, um ökologische und wirtschaftliche Ziele gleichzeitig zu erreichen. Ergänzt wird diese Zone durch Bildungs- und Schulungsangebote, die praktische und theoretische Kenntnisse über nachhaltige Landwirtschaft vermitteln.

      Das Szenario “AgriLab” verbindet soziale, ökologische und ökonomische Perspektiven in einem ganzheitlichen Ansatz. Es schafft nicht nur eine Plattform für Forschung und Innovation, sondern auch einen Ort, an dem Menschen zusammenkommen, um voneinander zu lernen und gemeinsam eine nachhaltige Zukunft zu gestalten. Die Kombination aus ökologischen Maßnahmen, wirtschaftlichen Impulsen und sozialen Angeboten macht “AgriLab” zu einem zukunftsweisenden Modell für nachhaltige Entwicklung im ländlich-städtischen Übergangsraum.

      Masterplan ‚AgriLab‘ 1:5000

      Lageplan 1:1250

      Detailzonen

      ökologische Zone – 1:300
      landwirtschaftliche Zone – 1:500
      Markt Zone – 1:200

      POROUS CITY

      Das Projekt „PorousCity – Quartiersentwicklung im Münchner Nordosten“ wurde im Rahmen des 4. Semesters des Bachelorstudiums der Landschaftsarchitektur und Landschaftsplanung an der Technischen Universität München entwickelt. Im Mittelpunkt des Projekts steht die Entwicklung eines neuen Stadtteils auf einer Fläche von 600 Hektar im Rahmen der Stadterweiterungsmaßnahme „Münchner Nordosten“, welche Raum für 30.000 Bewohner:innen schaffen soll. Ziel ist die Förderung einer nachhaltigen und klimagerechten Stadtentwicklung, die den sozialen, ökologischen und wirtschaftlichen Anforderungen einer wachsenden Stadt entspricht.

      Analyse

      Das Gebiet liegt am Stadtrand und bietet sowohl Zugang zur Stadt als auch zu naturnahen Erholungsräumen wie dem Englischen Garten. Diese Lage schafft eine besondere Mischung aus städtischer Nähe und Landschaftszugang, was für die zukünftige Entwicklung als eine zentrale Stärke gesehen wird.

      Historische Siedlungsentwicklung

      Der Münchner Nordosten hat seit 1919 eine kontinuierliche Tendenz zur Urbanisierung gezeigt, geprägt durch mehrere Phasen intensiver Bautätigkeit. Die bevorstehende Stadterweiterungsmaßnahme (SEM) zielt darauf ab, etwa 30.000 Einwohner:innen auf einer Fläche von 600 Hektar unterzubringen. Dies stellt eine wesentliche Erweiterung dar, um den steigenden Wohnraumbedarf zu decken und die städtebauliche Entwicklung der Region voranzutreiben.

      Landnutzung

      Landschaftlich ist das Gebiet durch landwirtschaftliche Flächen und Gehölzstrukturen geprägt, die eine ländliche und ökologische Vielfalt schaffen. Die klimatischen Bedingungen erfordern eine Berücksichtigung der Luftzirkulation durch entsprechende Freiräume und Vegetationsstrukturen.

      Mobilität

      Ein wichtiger Aspekt der zukünftigen Entwicklung ist der Mobilitätsausbau. Geplant sind wesentliche Erweiterungen und Verbesserungen des öffentlichen Verkehrsnetzes, insbesondere der Ausbau der Tram- und U-Bahnlinien, um die Anbindung des Gebiets an das städtische Verkehrsnetz zu optimieren.

      Die geplante Stadterweiterung im Münchner Nordosten stellt vielfältige Herausforderungen dar. Der Kontrast zwischen dörflichen Ortskernen und urbaner Entwicklung führt zu Unmut in der alteingesessenen Bevölkerung, weshalb die Integration bestehender Strukturen essenziell ist.
      Eine behutsame Eingliederung des neue Quartiers in die Identität des Bestands ist notwendig, um physische und psychische Barrieren zu vermeiden. Gleichzeitig beabsichtigt die Planung ein weitgehend autofreies Verkehrskonzept, das auch den Bestand entlastet.
      Die Landschaftsqualität muss erhalten bleiben, indem Agrarflächen durch neue, nutzbare Freiflächen ersetzt und Naturzugänge gesichert werden. Auch das Stadtklima wird durch Maßnahmen gegen Hitzeinseln und Luftverschmutzung sowie durch ein zukunftsfähiges Entwässerungskonzept geschützt. Zudem ist die biologische Vielfalt zu bewahren, indem Grünraumkorridore und Gehölzstrukturen geschaffen werden, um die Wanderungsbewegungen der Fauna sicherzustellen.

      Hypothesen für die Planung

      Hypothese 1
      Nur über die gezielte Auswahl von Gebäudetypologien, sowie eine geschickte Anordnung dieser, lässt sich eine harmonische Integration in das Umgebungsbild ermöglichen, visuelle und funktionelle Barrieren minimieren und den Zugang zu öffentlichen Freiräumen bewahren. Somit kann eine erfolgreiche Stadterweiterung im Münchner Nordosten erreicht werden.


      Die Auswahl und Anordnung der Gebäudetypologien sollte dabei sowohl die historischen Strukturen berücksichtigen als auch eine moderne Wohnraumschaffung ermöglichen, die den Bedarf aller Bevölkerungsgruppen deckt und zur Aufwertung des Standorts beiträgt.

      Hypothese 2
      Nur wenn ein egalitäres Netzwerk aus öffentlichem Freiraum geschaffen wird, das die gesamte Stadterweiterung durchzieht und einen einfachen Zugang zu landschaftlichen Merkmalen, sowie zu Erholungs- und Begegnungsmöglichkeiten bietet, kann die Identität des Münchner Nordostens bewahrt und die Stadt zielführend weiterentwickelt werden.


      Dieses Netzwerk sollte eine bedingungslose Durchlässigkeit zwischen den Quartieren gewährleisten und durch eine sorgfältige Anknüpfung an die bestehende Bebauungsstruktur und landschaftliche Gegebenheiten geprägt sein. Nur so kann eine lebendige und sozial ausgewogene Umgebung geschaffen werden, die für alle Bewohner: innen attraktiv ist und zur Stärkung des Gemeinschaftsgefühls beiträgt.

      Konzept – „PorousCity“

      Das entwickelte Konzept „PorousCity“ erfüllt alle diese Voraussetzungen.
      Es stellt einen integrativen Ansatz für den Münchner Nordosten dar, bei dem durchlässiger und verbindender öffentlicher Raum im Fokus steht. Dies wird durch die Anordnung, Typologie und Höhe der Gebäude, sowie durch die angepasste Vegetationsstrukturen erreicht. Durch die Verknüpfung dieser Leitelemente entsteht ein zukunftsfähiges, klimaresilientes und lebenswertes Stadtquartier, das sich bestens in die vorhandenen Strukturen eingliedert.

      Die folgenden sechs Piktogramme erklären, wie das Konzept auf den verschiedenen Layern funktioniert.

      soziale – ökologische – hydrologische
      Durchlässigkeit
      Bebauungsstruktur
      Grüne Infrastruktur
      Stadtklima und Durchlüftung
      Verkehrskonzept
      Blaue Infrastruktur

      Der Lageplan

      Im Lageplan im Maßstab 1:000 sieht man wie der verschiedenen Layer des Konzepts im Zusammenspiel funktionieren und schließlich die angestrebte „PorousCity“ formen. Auch der lebendige Schnitt im Maßstab 1:500 verdeutlicht noch einmal, wie das Konzept der durchlässigen Stadt im übergeordneten Kontext des gesamten Quartiers auf den unterschiedlichen Ebenen funktioniert.

      Plan in Weiß – Maßstab 1:1000
      Axonometrie der Quarties – Geschossigkeit und Nutzungen
      Schnittansicht – Maßstab 1:500

      Die Innenhöfe

      Detailplan 1:2000 – Übergang der Quartiersmitte in den östlichen Grünstreifen
      Schnitt 1:200 – Innenhof und Übergang in westlichen Grünstreifen mit Versickerungsmulde

      Der Übergang zum See

      Schnitt 1:200 – Seeterrasse und Liegewiese
      Perspektive auf die Seeterrasse und den See

      Präsentationsplakate

      AKUSTISCHE ANALYSE STÄDTISCHER GERÄUSCHSTRUKTUREN

      Eine empirische Untersuchung der Amplitudenverteilung entlang einer innerstädtischen Route in Rosenheim

      Diese Studie untersucht die Verteilung und Intensität von Geräuschen entlang einer ausgewählten Route in Rosenheim, die durch Feierlichkeiten zum Sieg der deutschen Fußballnationalmannschaft beeinflusst wurde. Durch die Anwendung der Methode der erfinderischen Analyse und die Visualisierung der Daten wurden Einblicke in die akustische Umgebung und deren Zusammenhang mit städtebaulichen Strukturen und Nutzungen gewonnen.

      Einführung und Vorgehen

      Die akustische Analyse der Route durch Rosenheim beleuchtet, wie unterschiedliche städtische Nutzungszonen die Geräuschkulisse prägen. Beginnend am Bahnhof, einem zentralen Verkehrsknotenpunkt mit hoher Fußgängerfrequenz, zieht sich die Route durch die lebhafte Fußgängerzone bis zur ruhiger gelegenen Küpferlingstraße. Diese Studie zielte darauf ab, die räumliche Verteilung und Intensität von Geräuschen zu messen, deren Amplitudenwerte zu visualisieren und die Zusammenhänge mit der baulichen Struktur und den Nutzungsarten aufzuzeigen. Die Datenaufnahme erfolgte in 2775 Samples, wobei die Feierlichkeiten nach dem Sieg der deutschen Fußballnationalmannschaft am 15. Juni 2024 eine besondere akustische Note beitrugen.

      Route

      Akustische Hotspots und die Rolle der baulichen Struktur

      Die Analyse verdeutlichte, dass die höchsten Amplitudenwerte in Bereichen mit intensiver Nutzung, wie dem Bahnhof und der Fußgängerzone, auftraten. Diese Zonen waren geprägt von hupenden Autos, lauten Jubelrufen, Gesprächen und dem allgemeinen Treiben der Feiernden. Die hohe bauliche Dichte und die Nutzungsmischung trugen zu einer lebhaften Geräuschkulisse bei, die durch die besonderen Ereignisse noch verstärkt wurde. In ruhigeren Gebieten wie der Küpferlingstraße waren die Amplitudenwerte niedriger, obwohl sporadische nächtliche Verkehrsspitzen durch rasende Autos verzeichnet wurden. Diese Hotspots illustrieren, wie städtische Strukturen und Nutzungsmuster direkt die akustische Wahrnehmung und die Qualität des öffentlichen Raums beeinflussen.

      Implikationen für die Stadtplanung

      Die Ergebnisse der Analyse bieten wertvolle Einblicke für die Stadtplanung. Bereiche mit hoher Lärmbelastung wie der Bahnhof und die Fußgängerzone könnten durch gezielte Maßnahmen, wie Tempolimits oder schallabsorbierende Bauten, entlastet werden. Die Schaffung von Grünflächen und Pufferzonen entlang der Route würde nicht nur den Lärm reduzieren, sondern auch zur Lebensqualität und Erholungsfunktion der Stadt beitragen. Die Analyse zeigt zudem, dass eine gut durchdachte Mischung aus ruhigen und lebhaften Nutzungen das akustische Gleichgewicht einer Stadt fördern kann, was sich positiv auf das Wohlbefinden der Bewohner auswirkt.

      LEBENSWERTER KIEZ


      Das Projekt “LEBENSWERTER KIEZ – Grüne Vernetzungen für mehr Lebensqualität” wurde im dritten Semester des Bachelorstudiums der Landschaftsarchitektur und Landschaftsplanung an der Technischen Universität München entwickelt. Das Projektgebiet befindet sich im Bremer Stadtteil Woltmershausen, der aufgrund seiner isolierten Lage und der angrenzenden Industrieflächen mit spezifischen städtebaulichen und ökologischen Herausforderungen konfrontiert ist. Die Hauptaufgabe bestand darin, ein integratives Konzept zur Verbesserung der Lebensqualität zu erstellen, das die Wohnsituation, die Umwelt und die Mobilität in Woltmershausen berücksichtigt. Ausgangspunkt war die Frage: „Wie lässt sich die Lebensqualität für Mensch und Umwelt im Projektgebiet erhöhen?“ Im Rahmen dieses Projekts wurde eine umfassende Analyse durchgeführt, gefolgt von der Entwicklung einer Vision, einem Freiraumkonzept und spezifischen Maßnahmen zur nachhaltigen Verbesserung des Stadtteils.

      Analyse

      Die Analyse hat das Ziel Probleme und Potenziale herauszuarbeiten, um bei der Planung gezielt ansetzen zu können und damit die Lebensqualität im Projektgebiet zu erhöhen. Analog zu den drei Fokusbereichen Wohnsituation, Umwelt und Mobilität, werden Flächennutzung, Grün- und Freiraumnetz sowie ÖPNV und Radnetz betrachtet.

      Flächennutzung


      Die Flächennutzungsanalyse ergab, dass wertvolle Flächen im Projektgebiet durch Gewerbegebiete und stark versiegelte Straßen beansprucht werden. Diese Flächen könnten besser genutzt werden, um die Lebensqualität im Stadtteil zu erhöhen. Es besteht ein Ungleichgewicht in der Nutzung von Freiflächen, da große Teile des Gebiets industriell genutzt werden und nur wenige Flächen für Freizeit und Erholung zur Verfügung stehen. Der hohe Versiegelungsgrad beeinträchtigt zudem das Regenwassermanagement und trägt zur Bildung von Hitzeinseln bei. Die Flächennutzung muss daher neu organisiert werden, um Platz für ökologische und soziale Funktionen zu schaffen. Potenzialflächen wie Brachflächen und untergenutzte Gewerbeflächen könnten in grüne Erholungsräume umgewandelt werden, um die städtische Resilienz zu stärken und gleichzeitig mehr Raum für Erholung und soziale Interaktionen zu bieten.

      Grün- und Freiraumstruktur

      Die Umweltanalyse hat mehrere ökologische Defizite im Projektgebiet identifiziert. Es gibt bedeutende Lücken im Grün- und Freiraumnetz, die die Biodiversität und die ökologischen Funktionen des Stadtteils beeinträchtigen. Bestehende Grünflächen sind oft klein, isoliert und schlecht miteinander vernetzt, was die Schaffung eines durchgehenden grünen Korridors erschwert. Die Industrieflächen im Hohentorshafen und die stark versiegelten Straßenflächen beanspruchen wertvolle Raumressourcen, die ökologisch aufgewertet werden könnten. Diese Flächen könnten durch die Schaffung von neuen Grünflächen und die Renaturierung bestehender Brachflächen zu Lebensräumen mit hoher Aufenthaltsqualität und ökologischer Funktion umgewandelt werden. Die Umweltanalyse hebt die Notwendigkeit hervor, bestehende Grünstrukturen zu stärken und zu vernetzen, um sowohl das städtische Mikroklima zu verbessern als auch die Lebensräume für Flora und Fauna zu erweitern.

      ÖPNV

      Die Analyse des öffentlichen Personennahverkehrs (ÖPNV) im Stadtteil Woltmershausen identifiziert eine unzureichende Anbindung an das übergeordnete Mobilitätsnetz. Der Stadtteil ist nicht direkt an das städtische Tramnetz von Bremen angebunden, was die Erreichbarkeit und die Nutzung des ÖPNV einschränkt. Die Buslinien 24 und 63 bieten zwar eine Verbindung zum Zentrum Bremens, jedoch sind diese Verbindungen oft nicht ausreichend, um den Bedarf der Bewohner:innen vollständig zu decken. Besonders die fehlende Anbindung an das Tramnetz wird als erhebliches Defizit wahrgenommen, da sie die Mobilität im Stadtteil limitiert und die Nutzung des öffentlichen Nahverkehrs weniger attraktiv macht. Um die Erreichbarkeit zu verbessern und die Abhängigkeit vom Individualverkehr zu reduzieren, ist ein Ausbau des ÖPNV-Netzes notwendig, insbesondere durch die Schaffung neuer Tramverbindungen und die Verbesserung der bestehenden Buslinien.

      ÖPNV

      Die Analyse des Radnetzwerks im Stadtteil Woltmershausen zeigt mehrere Defizite, die die durchgängige und sichere Nutzung für Fahrradfahrer:innen beeinträchtigen. Innerhalb des Projektgebiets gibt es signifikante Lücken im Radnetz, die eine kontinuierliche Verbindung sowohl innerhalb des Stadtteils als auch zu den angrenzenden Stadtteilen erschweren. Diese fehlenden Verbindungen reduzieren die Erreichbarkeit von wichtigen Zielen, wie Schulen, Arbeitsplätzen und Freizeiteinrichtungen, und beeinträchtigen den Alltags- und Freizeitnutzen des Radverkehrs. Das bestehende Radnetz wird intensiv genutzt, aber um eine bessere Erreichbarkeit und Sicherheit zu gewährleisten, ist ein Ausbau notwendig. Neue Verbindungen im Radnetz könnten nicht nur die Mobilität verbessern, sondern auch die Aufenthaltsqualität der Straßenräume erhöhen, indem sie den Verkehr beruhigen und mehr Platz für Fußgänger:innen und Radfahrer:innen schaffen.

      Probleme und Ziele

      1. Verbindung zwischen Weser, Altem- und Vorderem Woltmershausen herstellen:

      Ziel ist es, die soziale und städtebauliche Integration zu fördern, indem eine durchgängige Verbindung zwischen den Stadtteilen geschaffen wird. Barrieren sollen überwunden werden, um den Zugang zu Einrichtungen, Erholungsräumen und Dienstleistungen sowie das allgemeine Zusammengehörigkeitsgefühl in Woltmershausen zu verbessern.

      2. Neugestaltung und -ordnung von Straßenräumen für Mensch und Natur:

      Die Umgestaltung der Straßenräume soll die Aufenthaltsqualität verbessern und die Umweltbelastung verringern. Durch Verkehrsberuhigung, Fahrradwege und begrünte Straßen soll der öffentliche Raum für die Bewohner:innen attraktiver gestaltet werden. Begrünungsmaßnahmen sollen zudem das Stadtklima verbessern, Hitzeinseln reduzieren und die Biodiversität fördern.

      3. Schließen von Lücken im Grün- und Freiraumnetz:

      Für eine nachhaltige Stadtentwicklung ist es entscheidend, Lücken im Grün- und Freiraumnetz zu schließen. Neue Grünverbindungen entstehen, wenn Brachflächen, ungenutzte Freiflächen oder obsolet gewordene Nutzungsstrukturen neugestaltet und aufgewertet werden. Diese Maßnahmen sollen erreichbare Grün- und Freiräume für alle Anwohner:innen schaffen und das Stadtbild verbessern.

      4. Anbindung von Woltmershausen an das übergeordnete Mobilitätsnetz:

      Eine verbesserte Anbindung an das übergeordnete Mobilitätsnetz und ein lückenloses Radnetz sollen eine nachhaltige und umweltfreundliche Mobilität fördern. Dies reduziert den motorisierten Individualverkehr (MIV) sowie die Verkehrsbelastung und verbessert die Luftqualität in Woltmershausen. Wichtige Ziele wie Arbeitsplätze und Bildungseinrichtungen sollen besser erreichbar sein, um dem abgeschotteten Charakter des Stadtteils entgegenzuwirken.

      5. Entwicklung neuer, ökologischer Freiräume mit hoher Aufenthaltsqualität:

      Im Projektgebiet sollen versiegelte Flächen reduziert und neue Grün- und Freiräume geschaffen werden. Durch die Umwandlung von Gewerbegebieten in ökologische Freiräume entstehen wertvolle Lebensräume für die Bewohner:innen sowie Flora und Fauna. Die Biodiversität wird gefördert, das Mikroklima verbessert und attraktive Erholungsmöglichkeiten für die Bewohner:innen geschaffen, was die Lebensqualität deutlich steigert.

      Vision

      Die Vision des Projekts ist es, den Stadtteil Woltmershausen in Bremen zu einem lebenswerten und zukunftsfähigen Stadtteil zu entwickeln. Ziel ist die Schaffung eines gut vernetzten Grün- und Freiraumnetzes, das die Weser, den Alten und den Vorderen Woltmershausen miteinander verbindet und neue Erholungs- und Begegnungsräume bietet. Durch die Begrünung und Neugestaltung von Straßenräumen sowie die Reduzierung versiegelter Flächen sollen sowohl die Aufenthaltsqualität als auch die ökologische Funktionalität des Stadtteils erhöht werden.

      Verkehrsberuhigte Zonen, Fahrradwege und eine verbesserte Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr fördern eine nachhaltige Mobilität und stärken die Verbindungen innerhalb und außerhalb des Stadtteils. Durch diese Maßnahmen soll Woltmershausen zu einem Vorbild für nachhaltige Stadtentwicklung werden, das ökologische, soziale und ökonomische Aspekte integriert und die Lebensqualität seiner Bewohner:innen nachhaltig verbessert.

      Umsetzung im Freiraumkonzept

      Das Freiraumkonzept für den Stadtteil Woltmershausen sieht die Entwicklung eines vernetzten Systems von Grün- und Freiflächen vor, das die Lebensqualität der Bewohner:innen nachhaltig verbessert. Zentrales Element des Konzepts ist die Schaffung eines grünen Korridors, der die Weser, den Alten und den Vorderen Woltmershausen miteinander verbindet. Diese grüne Achse soll isolierte Grünflächen miteinander verknüpfen und gleichzeitig neue öffentliche Räume für Erholung, Begegnung und Bewegung bieten.

      Um die Aufenthaltsqualität zu erhöhen, werden stark versiegelte Straßenräume in verkehrsberuhigte Zonen umgewandelt, die Platz für Fußgänger:innen, Radfahrer:innen und urbane Begrünung schaffen. Neue Grünflächen entlang der Hauptverkehrsstraßen, die Umwandlung von Parkplätzen in grüne Erholungsräume sowie die Einrichtung von Gemeinschaftsgärten sollen die ökologische Vielfalt fördern und zur Verbesserung des städtischen Mikroklimas beitragen. Darüber hinaus werden Retentionsflächen zur Wasserrückhaltung angelegt, um den Auswirkungen des Klimawandels entgegenzuwirken und die Resilienz des Stadtteils zu stärken.

      Dieses Freiraumkonzept zielt darauf ab, Woltmershausen zu einem lebenswerteren, grüneren und nachhaltiger gestalteten Stadtteil zu machen, der sowohl den sozialen als auch den ökologischen Bedürfnissen seiner Bewohner:innen gerecht wird.

      Maßnahmen zur Umsetzung

      Die drei Hauptmaßnahmen des Projekts umfassen die Umgestaltung der Straßenräume in verkehrsberuhigte, begrünte Bereiche, die Schaffung eines Uferparks entlang der Weser als grünes Bindeglied zwischen den Stadtteilen und die Umwandlung von Parkplätzen und Gewerbeflächen in grüne Erholungsräume. Diese Maßnahmen sollen die Aufenthaltsqualität erhöhen, die Mobilität verbessern und die ökologische Resilienz des Stadtteils Woltmershausen stärken.

      STRAßENRAUM – Neuordnung und -gestaltung für Mensch und Natur

      Die erste Hauptmaßnahme des Projekts ist die Umgestaltung der Straßenräume in verkehrsberuhigte und begrünte Bereiche, um die Aufenthaltsqualität im Stadtteil Woltmershausen erheblich zu verbessern. Durch die Reduzierung der Fahrbahnbreite und die Einführung von Fahrradwegen und Fußgängerzonen wird der motorisierte Verkehr beruhigt und sicherer gestaltet. Straßenränder werden mit Bäumen und grünen Streifen bepflanzt, um das Stadtklima zu verbessern, Hitzeinseln zu reduzieren und die Biodiversität zu fördern. Zusätzlich sollen Sitzgelegenheiten und kleine Grünflächen entlang der Straßen geschaffen werden, die als Treffpunkte für die Anwohner:innen dienen und zur sozialen Interaktion anregen. Diese Umgestaltung trägt dazu bei, die Straßenräume zu lebenswerteren Orten zu machen, die den Bedürfnissen der Menschen gerecht werden und gleichzeitig einen positiven ökologischen Beitrag leisten.

      Maßnahmen für die Wohnstraßen

      1. Lieferzonen:
      Diese Zonen werden in regelmäßigen Abständen auf beiden Seiten der Wohnstraße angelegt. Sie bieten Stellplätze für Anwohner:innen mit Behinderung sowie Möglichkeiten zum kurzzeitigen Be- und Entladen für Anwohner:innen und Paketdienstleister. Durch diese Zonen wird der Straßenraum effizient genutzt und die Zugänglichkeit für alle Bewohner:innen gewährleistet.

      2. Öffentliche Fahrradleihsysteme:
      In die Lieferzonen integriert, bieten öffentliche Fahrradleihsysteme den Bewohner:innen die Möglichkeit, auf das Auto zu verzichten und für alltägliche Wege oder Teilstrecken das Fahrrad zu nutzen. Dies fördert ein „multimodales Verkehrsverhalten“ und unterstützt den Umweltverbund, indem es die Mobilitätswende direkt vor der Haustür vorantreibt.

      3. Aneignungsflächen:
      Diese Flächen innerhalb der Wohnstraßen sind für die aktive Nutzung und Gestaltung durch die Anwohner:innen vorgesehen. Sie ermöglichen es den Bewohner:innen, ihre Umgebung entsprechend ihrer Bedürfnisse und Interessen zu gestalten, was den sozialen Zusammenhalt, die kulturelle Vielfalt und das städtische Leben fördert.

      4. Urban Gardening:
      Gemeinschaftlich genutzte Flächen für den Anbau von Lebensmitteln tragen zum sozialen Zusammenhalt bei und erhöhen die Lebensqualität der Bewohner:innen. Diese Flächen, inspiriert von nordamerikanischen Community Gardens, bieten eine zusätzliche Nutzungsmöglichkeit und haben auch eine ökologische und ästhetische Funktion.

      5. Spielbereiche:
      Speziell gestaltete Bereiche für Spiel und Sport erhöhen die Aufenthaltsqualität, insbesondere für Kinder und Jugendliche. Diese Flächen bieten Raum für Sportaktivitäten und unterschiedliche Spielgeräte, die zur Förderung der körperlichen Aktivität und sozialen Interaktion beitragen.

      6. Sitzmöglichkeiten:
      Tische und Bänke entlang der begrünten Straßenränder schaffen Orte der Begegnung und bieten Anreize für den Aufenthalt. Diese Sitzgelegenheiten machen die neuen Freiraumflächen für alle Nutzergruppen attraktiver und fördern das Miteinander im Stadtteil.

      7. Retentionselemente:
      Bepflanzte Versickerungsmulden und Baumrigolen erweitern den Straßenfreiraum um ein blaues Element. Diese Retentionselemente helfen bei der Regulierung des Stadtklimas durch Wasserrückhalt und Verdunstungseffekte, unterstützen das Regenwassermanagement und tragen zur Reduktion von Problemen bei Starkregenereignissen bei. Zusätzlich verbessern sie das Mikroklima und bieten ökologische Funktionen wie Nistmöglichkeiten und Nahrungsquellen für Tiere.

      8. Biodiversitätspflanzungen:
      Spezielle Pflanzungen fördern die innerstädtische Biodiversität, indem sie Lebensraum und Nahrungsquellen für Insekten bieten. Diese Flächen mit ausgewählten Pflanzenarten sind besonders wertvoll für die Förderung der Artenvielfalt und tragen langfristig zur Schaffung eines ökologisch wertvollen Lebensraums bei.

      Bestandssituation

      Planung

      Maßnahmen für die Hauptstraßen

      Die Umgestaltung der Hauptstraßen in Woltmershausen zielt darauf ab, die Aufenthaltsqualität zu erhöhen, den Verkehr zu beruhigen und ökologische Funktionen zu stärken. Folgende Elemente sind vorgesehen:

      1. Tempo-30-Zonen:
      Einführung von Tempo 30 in der gesamten Simon-Bolivar-Straße, um das Unfallrisiko zu senken und die Sicherheit für Fußgänger:innen und Radfahrer:innen zu erhöhen.

      2. Neue Tramverbindung:
      Integration einer neuen Tramlinie in den Straßenraum, um die Dominanz des motorisierten Verkehrs zu reduzieren und den öffentlichen Nahverkehr zu stärken.

      3. Breiter Radweg:
      Anlage eines 2,50 Meter breiten, zusammengelegten Radwegs für beide Fahrtrichtungen, der in sicherem Abstand zur Fahrbahn verläuft, um den Radverkehr sicherer und attraktiver zu gestalten.

      4. Grüne Erholungsflächen:
      Umwandlung von artenarmen Rasenflächen und versiegelten Parkplätzen in multifunktionale Grünflächen mit hoher Aufenthaltsqualität, ausgestattet mit Sitzmöglichkeiten und Bepflanzungen.

      5. Retentionselemente:
      Installation von Baumrigolen und Verdunstungs- und Filterbeeten zur Verbesserung des Regenwassermanagements, Reduzierung von Hitzeinseln und Reinigung des Straßenabwassers.

      6. Angepasste Beleuchtung:
      Verwendung von warmem Licht und UV-Filtern in Straßenlaternen, um die Lichtverschmutzung zu minimieren und die negativen Auswirkungen auf die Tier- und Pflanzenwelt sowie die menschliche Gesundheit zu reduzieren.

      Bestandssituation

      Planung

      PARKPLATZKONZEPT – Verkehrswende und Ökologie zusammen denken

      Das neue Parkplatzkonzept für Woltmershausen zielt darauf ab, die Flächennutzung im Stadtteil zu optimieren und mehr Raum für grüne und soziale Nutzungen zu schaffen. Bestehende, versiegelte Parkplätze werden reduziert, um Platz für neue, multifunktionale Grünflächen zu schaffen, die sowohl ökologischen als auch sozialen Mehrwert bieten.

      Planung

      Insgesamt werden 370 Kfz-Stellplätze in den Wohnstraßen entfernt und durch ein intelligentes Parkraumkonzept kompensiert, das alternative Parkmöglichkeiten außerhalb der belebten Wohnstraßen und in neu gestalteten Parkhäusern bietet.

      Zusätzlich wird ein Teil der bisherigen Parkflächen in urbane Gärten, Spielplätze und Erholungszonen umgewandelt, die den Bewohner:innen vielfältige Nutzungsmöglichkeiten bieten. Diese Maßnahmen tragen dazu bei, die Lebensqualität zu erhöhen, den motorisierten Verkehr zu reduzieren und die städtische Biodiversität zu fördern. Durch die gezielte Reduktion der versiegelten Flächen und die Schaffung von Aufenthaltsräumen wird das Stadtklima verbessert und die Resilienz gegenüber den Auswirkungen des Klimawandels gestärkt.

      UFERPARK – grüne Verbindung und Zugang zur Weser

      Die dritte Hauptmaßnahme des Projekts ist die Entwicklung eines Uferparks entlang der Weser, der als grünes Bindeglied zwischen den Stadtteilen Woltmershausen, Altem und Vorderem Woltmershausen fungieren soll. Der Uferpark soll bisher ungenutzte und versiegelte Flächen am Fluss in hochwertige, öffentlich zugängliche Grünflächen umwandeln und den Bewohner:innen vielfältige Erholungs- und Freizeitmöglichkeiten bieten. Die Gestaltung des Uferparks zielt darauf ab, die Grünraumqualität erheblich zu verbessern, indem artenreiche Wiesen, Gehölze und Feuchtbiotope geschaffen werden, die die Biodiversität fördern und das Stadtklima positiv beeinflussen.

      Zusätzlich zur Schaffung von Grünflächen wird der Uferpark durch die Umnutzung alter Industriehallen bereichert. Diese Hallen werden in multifunktionale Einrichtungen umgewandelt, die eine Mischung aus kulturellen, sozialen und wirtschaftlichen Nutzungen bieten. Geplant sind Gemeinschaftszentren, Ateliers, Cafés und kleine Läden, die das kulturelle Leben bereichern und neue wirtschaftliche Impulse setzen. Diese Umnutzungen unterstützen nicht nur die städtebauliche Aufwertung des Gebietes, sondern tragen auch zur sozialen Integration und Vielfalt bei.

      Der Uferpark umfasst zudem weitläufige Spazierwege, Sitzgelegenheiten und Spielbereiche, die zum Verweilen und zur Begegnung einladen. Fitnessstationen und Naturerlebnispfade erweitern das Angebot und machen den Park für alle Altersgruppen attraktiv. Durch die Renaturierung der Uferbereiche werden natürliche Rückhalteflächen geschaffen, die bei Starkregenereignissen als Überflutungsflächen dienen und somit zur Klimaanpassung beitragen.

      Die Maßnahme erhöht nicht nur die Aufenthaltsqualität und ökologischen Funktionen der Uferzonen, sondern schafft auch einen lebendigen und vielfältigen Raum, der das Gemeinschaftsgefühl stärkt und die Lebensqualität der Bewohner:innen nachhaltig verbessert. Der Uferpark wird so zu einem zentralen Erholungsraum im Stadtteil, der ökologische, soziale und kulturelle Aspekte miteinander vereint.

      Präsentations-Plakate

      Sottoportego e Corte dello Zucchero

      Das Projekt „Sotoportego e Corte dello Zucchero“ untersucht eine bestimmte urbane Sequenz in Venedig, die durch ihre einzigartige Mischung aus öffentlichen und privaten Räumen gekennzeichnet ist. Die Analyse beginnt mit dem Sotoportego, einer engen und dunklen Passage, die in einen breiteren Korridor mündet und schließlich zu zwei miteinander verbundenen Plätzen führt. Diese Plätze, die von mehrstöckigen Wohngebäuden umgeben sind, dienen als zentrale Elemente des untersuchten Stadtraums.

      Verortung

      Modellfotos

      Projektziel

      Ziel des Projekts ist es, die räumlichen Qualitäten und die Koexistenz von zugänglichen und geschlossenen Bereichen zu analysieren. Der Stadtraum bietet sowohl sichtbare als auch unsichtbare Einblicke in das Privatleben der Bewohner, eine Erfahrung, die man in einer so überfüllten Stadt wie Venedig nur selten macht. Diese Spannung zwischen öffentlichem Zugang und privater Abgeschiedenheit wird durch architektonische Merkmale wie Mauern, Zäune und Rundbögen sowie durch die unterschiedlichen Wandhöhen im Modell hervorgehoben.

      Fotografische Ortsaufnahme

      Das Projekt unterstreicht die Bedeutung der zentralen Plätze als Orte der Begegnung und des Verweilens. Die Wahl von Kupfer als Material für das Modell spiegelt die Vielseitigkeit des städtischen Raums wider, der sowohl hell und glänzend als auch matt und abgenutzt erscheinen kann. Diese Materialwahl unterstreicht die dynamische und lebendige Atmosphäre des „Sotoportego e Corte dello Zucchero“ und seinen Beitrag zum städtischen Gefüge von Venedig.

      Modellbau

      ÖKOLOGISCHE ENTWICKLUNG IM AMPERTAL

      Das Projekt “Ökologische Entwicklung im Ampertal” wurde im Rahmen des zweiten Semesters meines Studiums der Landschaftsarchitektur und Landschaftsplanung an der Technischen Universität München durchgeführt. Ziel dieses Projekts war es, ein umfassendes Landschaftsentwicklungskonzept für das Ampertal zu erstellen, das sowohl ökologische als auch wirtschaftliche Aspekte berücksichtigt.

      Das Projekt gliederte sich in zwei Hauptteile: Die Entwicklung eines allgemeinen Landschaftsentwicklungskonzepts und die anschließende ökologische Ausarbeitung, die auf eine spezifische Zielart, den Großen Wiesenknopf (Sanguisorba officinalis), fokussiert wurde.

      Schutzgutanalyse und Bestandsbewertung

      Im ersten Teil des Projekts wurde das Ampertal einer umfassenden Schutzgut-Analyse unterzogen. Diese Analyse umfasste die Untersuchung der Bodentypen, Gewässer, Waldstrukturen und landwirtschaftlichen Flächen im Gebiet. Die Ergebnisse der Schutzgut-Analyse wurden in einer SWOT-Karte zusammengefasst, die die Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken des Gebiets visuell darstellte. Diese Karte diente als Grundlage für die weitere Planung und half, die ökologischen und planerischen Prioritäten zu identifizieren.

      Erholungsinfrastruktur
      Klimatische Ausgangslage
      Bodentypen und Erosionsgefahr
      Landwirtschaft und Stoffeinträge

      Landschaftsentwicklungskonzept

      Auf Basis der Schutzgut-Analyse wurde ein Landschaftsentwicklungskonzept erarbeitet, das das Ampertal als multifunktionalen Produktionsraum definiert. Das Konzept sah eine extensive Landwirtschaft vor, die durch die Integration von Grünwiesen, Agroforstwirtschaft und die Wiedervernässung von Moorböden ergänzt wurde. Darüber hinaus wurden Maßnahmen zur Förderung der Biodiversität und zur Schaffung von Erholungsräumen entwickelt. Die Diversifizierung der Wälder und die Verbesserung der Naherholungsinfrastruktur waren weitere Schwerpunkte des Konzepts.

      Landschaftsentwicklungskonzept

      Ökologische Ausarbeitung des Landschaftsentwicklungskonzept

      Der zweite Teil des Projekts konzentrierte sich auf die detaillierte ökologische Ausarbeitung des Landschaftsentwicklungskonzepts unter Berücksichtigung der Zielart Großer Wiesenknopf (Sanguisorba officinalis). Diese Phase beinhaltete eine gründliche Untersuchung der Flora und Fauna des Projektgebiets und die gezielte Anpassung des Konzepts, um die Lebensbedingungen für den Großen Wiesenknopf zu optimieren.

      Zielart

      Der Große Wiesenknopf (Sanguisorba officinalis) ist eine ausdauernde, krautige Pflanze, die zur Familie der Rosengewächse (Rosaceae) gehört. Diese Art ist in Europa weit verbreitet und spielt eine wichtige Rolle in Feuchtwiesen-Ökosystemen. Der Große Wiesenknopf zeichnet sich durch seine charakteristischen dunkelroten, kugelförmigen Blütenstände aus, die von Juni bis September blühen und eine wichtige Nahrungsquelle für verschiedene Insektenarten, insbesondere Schmetterlinge, darstellen. Die Pflanze bevorzugt feuchte, nährstoffreiche Böden und findet sich häufig in Pfeifengraswiesen und an den Rändern von Feuchtgebieten. Ihre Anwesenheit ist ein Indikator für hochwertige, naturnahe Wiesen und sie trägt maßgeblich zur Erhaltung der Biodiversität in diesen Lebensräumen bei.

      Habitat Mapping und Kartierung

      Ein zentrales Element der ökologischen Ausarbeitung war das Habitat Mapping, das die Verteilung und Qualität der Lebensräume im Projektgebiet detailliert darstellt und die Kartierung von Vorkommen der Zielart im Untersuchungsraum. Die fogenden Karten identifizieren geeignete Standorte für den Großen Wiesenknopf und halfen, die spezifischen Maßnahmen zur Förderung seines Bestands präzise zu planen.

      Maßnahmenplanung für den Großen Wiesenknopf

      Insgesamt wurden vier unterschiedlicher Maßnahmen zur Förderung des vorkommendes des Großen Wiesenknopfes entwickelt.

      1. Anpflanzung von Jungpflanzen auf dem Deich des Amperkanals:
      Der Deich des Amperkanals wurde als geeigneter Standort für die Anpflanzung des Großen Wiesenknopfs (Sanguisorba officinalis) ausgewählt, da die wechselfeuchten und sonnenexponierten Bedingungen optimale Voraussetzungen für das Wachstum dieser Pflanze bieten. Im Spätsommer oder Herbst werden Jungpflanzen, die von einem lokalen Saatguthersteller bezogen wurden, sorgfältig in den Boden eingebracht. Diese Jahreszeiten bieten günstigere Feuchtigkeitsbedingungen, die das Anwachsen der Pflanzen fördern. Da jedoch die Gefahr besteht, dass die manuell gezogenen Pflanzen nicht den optimalen Genotyp besitzen, um langfristig auf dem Deich zu überleben, wird ergänzend Samenmaterial ausgesät. Diese Kombination aus Pflanzung und Aussaat soll sicherstellen, dass sich die genetisch am besten angepassten Pflanzen dauerhaft etablieren.

      4. Anlage von Molinion Caeulea-Feuchtwiesen auf intensiv genutzten Grünlandflächen:
      Auf ausgewählten, bisher intensiv genutzten Grünlandflächen in der Nähe der Amper werden neue Feuchtwiesen angelegt, um zusätzliche Lebensräume für den Großen Wiesenknopf zu schaffen. Diese neuen Flächen werden durch ausreichend breite Pufferstreifen geschützt, die den Nährstoffeintrag aus angrenzenden landwirtschaftlichen Nutzflächen minimieren. Die Standortwahl, insbesondere südlich der Amper, trägt zur Stärkung des Biotopverbunds bei und integriert die neuen Lebensräume nahtlos in das bestehende FFH-Schutzgebiet entlang der Amperdämme. Diese Maßnahme zielt darauf ab, die ökologischen Bedingungen zu optimieren und die Biodiversität in der Region nachhaltig zu fördern.

      2. Ansaat von Samen auf dem Deich:
      Ergänzend zur Pflanzung von Jungpflanzen wird auf dem Deich des Amperkanals auch die Aussaat von Samen des Großen Wiesenknopfs durchgeführt. Diese Methode hat den Vorteil, dass sich der am besten geeignete Genotyp durchsetzen kann, was zu einer stabilen und dauerhaften Ansiedlung der Pflanzen führt. Die Ansaat erfolgt punktuell entlang des Deiches, wodurch eine gleichmäßige Verteilung und eine langfristige Etablierung der Zielart gewährleistet werden sollen.

      3. Etablierung von Pfeifengraswiesen entlang der Amper:
      Entlang der Amper wurden bestimmte Flächen für die Etablierung von Pfeifengraswiesen ausgewählt, die durch feuchte bis wechselfeuchte Bodenbedingungen und einen hohen Nährstoffgehalt gekennzeichnet sind. Diese Bedingungen sind ideal für die Ansiedlung des Großen Wiesenknopfs. Eine spezielle Saatgutmischung für Molinion-Wiesen, die auch Samen des Großen Wiesenknopfs enthält, wird auf diesen Flächen ausgebracht. Diese Mischung ist so abgestimmt, dass sie die Biodiversität fördert und die optimale Etablierung der Zielart unterstützt. Das Verhältnis der Saatgutmischung, bestehend aus 30 % Gräsern und 70 % Kräutern, soll sicherstellen, dass die Wiesen eine hohe ökologische Vielfalt entwickeln.

      Pflege und Monitoring

      Um die langfristige Etablierung des Großen Wiesenknopfs zu sichern, werden regelmäßige Pflegemaßnahmen durchgeführt. Eine jährliche Herbstmahd nach dem 15. September sorgt dafür, dass die Lebensbedingungen für den Großen Wiesenknopf erhalten bleiben und die Konkurrenz durch andere Pflanzenarten minimiert wird. Sollte es notwendig sein, kann eine zusätzliche Mahd zwischen dem 20. Mai und 15. Juni erfolgen, um die Konkurrenz zu reduzieren und die Keimung zu fördern. Diese Maßnahme wird jedoch nur dann ergriffen, wenn sie unbedingt erforderlich ist, um Störungen der Wiesenbrüter zu vermeiden. Zudem wird darauf geachtet, dass die Flächen vor übermäßigem Nährstoffeintrag sowie vor dem Einsatz von Pestiziden und Herbiziden geschützt werden, um die gesamte Biozönose und speziell den Großen Wiesenknopf nicht zu gefährden.

      RÄUME SCHAFFEN – RÄNDER SCHÄRFEN

      Entwicklung einer Parkmeile in München

      Das Projekt “RÄUME SCHAFFEN – RÄNDER SCHÄRFEN” wurde im Rahmen des ersten Semesters meines Studiums der Landschaftsarchitektur und Landschaftsplanung entwickelt. Es konzentriert sich auf die Entwicklung des grünen Korridors „Siemens Sportpark – Südliche Isarauen“ im Rahmen des ersten Semesterprojekts „Meilenweite“. Das Projekt zielt darauf ab, den bestehenden grünen Korridor zu verbessern und ihn mit dem grünen Netz Münchens zu verbinden, um den wachsenden Bedürfnissen der Bevölkerung gerecht zu werden. Das Konzept integriert die bestehenden Strukturen im Projektbereich und schafft neue Räume mit hochwertigen öffentlichen Räumen. Zu den wichtigsten Schwerpunkten gehören die Verbesserung der Zugänglichkeit und der Verbindung zu den Isar-Wiesen sowie die Bereitstellung kultureller, sozialer und sportlicher Einrichtungen. Besonderes Augenmerk wird auf die Erhaltung landwirtschaftlicher Flächen gelegt, die für die städtische Lebensmittelproduktion und Erholung von entscheidender Bedeutung sind. Durch ein gut gestaltetes Netzwerk von Wegen, das bestehende Strukturen ergänzt, wird eine flexible Nutzung des grünen Korridors ermöglicht. Das Projekt bietet eine Vielzahl von Nutzungsmöglichkeiten und attraktiven öffentlichen Räumen, die den vielfältigen Bedürfnissen der Besucher gerecht werden und einen wesentlichen Beitrag zur nachhaltigen Stadtentwicklung Münchens leisten.

      Impressionen der Bestandssitation

      Analyse

      Die Analysephase zeigte, dass das Gebiet zwischen Obersendling und Solln, das von der Isar begrenzt wird, ein großes Potenzial aufweist. Die Nähe zu den Isarauen, die vorhandenen Sportflächen und die unversiegelten Agrarflächen bieten wichtige ökologische und soziale Werte. Allerdings war das Gebiet aufgrund seiner schlechten Erschließung, der fragmentierten Struktur und der Verwilderung der ehemaligen Sportflächen schwer zugänglich und wenig attraktiv. Unser Ziel war es, diese Herausforderungen zu überwinden und das Gebiet in das grüne Netz Münchens zu integrieren.

      Konzept

      Das Konzept “RÄUME SCHAFFEN – RÄNDER SCHÄRFEN” konzentriert sich auf die Schaffung von Räumen mit hoher Aufenthaltsqualität und einer verbesserten Erschließung des Gebiets. Das Konzept bewahrt die charakteristischen landwirtschaftlichen Flächen und erweitert die bestehenden Trampelpfade an den Rändern zu einem Wegenetz, das das gesamte Gebiet durchzieht. Kleine Aufenthaltsräume, sogenannte Nischen, wurden entlang der Wege angelegt, um den Nutzungsdruck zu verteilen und soziale Interaktionen zu fördern. Das Konzept verbindet die Parkmeile mit den Isarauen und stellt sicher, dass die Fläche sowohl ökologisch wertvoll als auch sozial attraktiv bleibt.

      Entwurf

      Übersichtsplan M 1:5000

      Der Entwurf teilt das Projektgebiet in zwei Hauptbereiche: einen intensiv gestalteten nördlichen Bereich mit einer breiten Parkanlage entlang der Siemensallee und einen südlichen Bereich, der von landwirtschaftlichen Flächen dominiert wird. Im nördlichen Bereich wurden bestehende Sportanlagen revitalisiert und durch neue Sport- und Freizeitangebote ergänzt. Ein zentraler Platz mit einer Unterführung verbindet die beiden Teile des Gebiets und schafft einen offenen und einladenden Raum für soziale Aktivitäten und Erholung. Die Gestaltung der Ränder und die Integration von Obstgehölzen und Staudenpflanzungen fördern die Biodiversität und steigern die Aufenthaltsqualität.

      Lageplan M 1:500
      Ausschnitt M 1:200
      Schnitt M 1:500

      Modell

      Das Modell des Entwurfs wurde im Maßstab 1:500 angefertigt und zeigt die klare Struktur des Gebiets sowie die Übergänge zwischen den unterschiedlichen Nutzungsbereichen. Es veranschaulicht die geplanten Wege, die Nischen und die zentralen Plätze und bietet eine anschauliche Visualisierung der geplanten Maßnahmen. Besonders hervorgehoben wird die harmonische Integration der bestehenden landwirtschaftlichen Flächen in das Gesamtkonzept.

      Präsentations-Plakate