Wenn GIS-Daten nicht stimmen: Die unterschätzte Gefahr inkonsistenter Geodaten

vor 19 Stunden
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Viele Organisationen investieren in moderne GNSS Hardware, leistungsfähige GIS Software und strukturierte Datenbanken. Dennoch zeigt sich in der Praxis immer wieder ein zentrales Problem: inkonsistente und falsch verknüpfte Geodaten.

Was auf den ersten Blick wie ein kleines technisches Detail wirkt, kann langfristig erhebliche Folgen haben.

Typische Probleme in GIS-Datenbeständen

In unserer täglichen Praxis begegnen wir immer wieder denselben Mustern:

Punkte liegen minimal neben der Leitung, obwohl sie darauf sitzen sollten
Schächte sind nicht korrekt mit dem Kanalnetz verbunden
Leitungen haben Unterbrechungen oder überlappen sich
Linien verlaufen geometrisch korrekt, sind aber topologisch nicht verbunden
Doppelte oder versehentlich mehrfach gespeicherte Objekte
Inkonsistente Attributwerte oder uneinheitliche Klassifizierungen

Solche Abweichungen entstehen meist schleichend. Unterschiedliche Erfassungsmethoden, fehlende Snap-Regeln, manuelle Nachbearbeitung oder Zeitdruck im Außendienst führen dazu, dass Daten zwar „gut aussehen“, technisch aber fehlerhaft sind.

Warum falsch gesnappte Daten ein echtes Problem sind

Ein Punkt, der nur wenige Zentimeter neben einer Leitung liegt, scheint unkritisch. Doch GIS-Systeme arbeiten logisch, nicht visuell.

Wenn ein Objekt nicht exakt verbunden ist, bedeutet das:

Netzanalysen funktionieren nicht korrekt
Durchfluss- oder Versorgungsberechnungen liefern falsche Ergebnisse
Abfragen nach zusammenhängenden Strukturen schlagen fehl
Topologieprüfungen melden Fehler
Automatisierte Prozesse brechen ab

Die Daten verlieren ihre Verlässlichkeit. Gerade bei Leitungsinfrastrukturen, Katastern oder Versorgungsnetzen kann das gravierende Folgen haben. Entscheidungen werden auf Basis von Daten getroffen, die strukturell nicht sauber sind.

Spaghetti-Daten im Leitungsnetz

Ein häufiges Phänomen sind sogenannte „Spaghetti-Daten“.

Leitungen verlaufen scheinbar korrekt, sind jedoch nicht sauber segmentiert, nicht miteinander verbunden oder weisen minimale Versätze auf.

Das führt zu:

Fehlender Durchgängigkeit im Netz
Nicht nachvollziehbaren Unterbrechungen
Problemen bei späteren Erweiterungen
Erhöhtem Korrekturaufwand

Je länger solche Datenbestände bestehen, desto schwieriger wird die nachträgliche Bereinigung.

Die Bedeutung einer systematischen Qualitätssicherung

Im Gegensatz zu CAD Programmen ist GIS kein reines Zeichenwerkzeug. Es ist ein strukturiertes Informationssystem. Damit es zuverlässig funktioniert, müssen Daten nicht nur geometrisch, sondern auch logisch korrekt aufgebaut sein.

Eine professionelle Qualitätssicherung umfasst unter anderem:

Topologie-Prüfungen
Prüfung von Punkt-auf-Linie Beziehungen
Kontrolle auf Lücken und Überlappungen
Validierung von Attributwerten
Regelbasierte Prüfmechanismen
Automatisierte Qualitätsberichte

Durch klar definierte Prüfregeln lassen sich Fehler frühzeitig erkennen. Noch wichtiger ist es jedoch, Prozesse so zu gestalten, dass Inkonsistenzen gar nicht erst entstehen.