Innerstädtische Mobilitätsplanung durch die Verwendung von Fernerkundungsdaten im Rahmen einer klimaresilienten Stadtentwicklung

Durch neuartige Arten der Fortbewegung, eine weitreichende Vernetzung und die Notwendigkeit einer nachhaltigen Mobilität steht die Mobilitätsplanung vor neuen Herausforderungen. Die bisherige Ausrichtung auf die Optimierung von Kapazität und Geschwindigkeit des Verkehrsflusses ist mit der modernen Stadtplanung nicht mehr vereinbar. Ziel dieser Masterarbeit ist es, ein Konzept für eine zukunftsorientierte Mobilitätsplanung mit der Eingliederung in eine klimaresiliente Stadtplanung zu schaffen. Dafür wird der Einsatz von Fernerkundungsdaten als Datengrundlage für Planung und Monitoring und die Verwendung weicher Maßnahmen untersucht. Sie erfordern keinen direkten Eingriff in die Infrastruktur, sondern bauen auf der bereits bestehenden auf und zielen auf eine Veränderung des Mobilitätsverhalten der Reisenden ab. Auf Basis einer Literaturrecherche wurde ein Konzept erstellt, das die identifizierten Problemstellen der heutigen Mobilitätsplanung aufgreift. Zur Validierung der technischen Machbarkeit und die Praxistauglichkeit, wurden Experteninterviews durchgeführt. Mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen wurde der neue Ansatz darauffolgend erweitert und angepasst. Die Auswertung zeigt, dass die Herausforderungen durch das entwickelte Konzept aufgegriffen werden und die Mobilitätsplanung von der Verwendung von Fernerkundungsdaten profitieren kann. Um eine optimale Datenverwertung zu gewährleisten, ist eine Bilderkennungssoftware erforderlich. Allerdings erfordert die angestrebte Verhaltensänderung bei den Reisenden zudem ein unterstützendes zielgruppenorientiertes Marketing. Für eine weitere Verbesserung des Monitorings ist die Bildung von KPIs bereits in der Planungsphase und eine Monitoring-Plattform hilfreich. Zur Einbindung des Konzepts in der Praxis ist die Entwicklung einer auf die Fernerkundungsdaten angepasste Bilderkennungssoftware notwendig. Danach kann das entwickelte Konzept in Pilotprojekten angewendet werden. Dadurch können auch die prozessualen Änderungen, die durch den Ansatz erfolgen, erprobt werden.Due to new types of travel, extensive networking and the need for sustainable mobility, mobility planning is facing new challenges. The previous focus on optimising the capacity and speed of traffic flow is no longer compatible with modern urban planning. The aim of this thesis is to create a concept for future-oriented mobility planning with the integration into climate-resilient urban planning. For this purpose, the use of remote sensing data as a data basis for planning and monitoring and the use of soft measures are investigated. They do not require a direct intervention in the infrastructure but build on the already existing one and aim at changing the mobility behaviour of travellers. Based on a literature review, a concept was developed that addresses the identified problem areas of current mobility planning. Expert interviews were conducted to validate the technical feasibility and practicality of the concept. With the insights gained from this, the new approach was subsequently expanded and adapted. The evaluation shows that the challenges are addressed by the developed concept and that mobility planning can benefit from the use of remote sensing data. Image recognition software is required to ensure optimal data utilisation. However, the desired behavioural change among travellers also requires supportive target group-oriented marketing. For a further improvement of monitoring, the formation of KPIs already in the planning phase and a monitoring platform is helpful. To integrate the concept in practice, the development of image recognition software adapted to the remote sensing data is necessary. Afterwards, the developed concept can be applied in pilot projects. In this way, the procedural changes brought about by the approach can also be tested