Viersens Gebäude im digitalen Kataster – Vier Datensätze im Vergleich: Was wir über Viersens Gebäude wissen

Das Wichtigste vorab:

• Das ALKIS-Kataster erfasst 72.066 Gebäude in der Stadt Viersen (Januar 2026), es ist amtlich, vollständig und die Wurzel aller anderen Quellen.
• Die Geometriequellen sind nicht unabhängig: LoD2 und LANUK leiten sich direkt aus ALKIS ab. Welche Quelle genauer ist, lässt sich ohne gemessene Referenzdaten nicht abschließend beurteilen.
• Einzig der Zensus 2022 ist eine unabhängige Erhebung (Befragung der Eigentümer).
• LoD2 deckt mehr als 99 % der ALKIS-Gebäude ab, LANUK ca. 94 %.
• Keine Einzelquelle ist für alle Fragestellungen optimal, erst die Kombination liefert ein vollständiges Bild.

Die Datenherkunft verstehen: Was kommt woher?

Bevor wir vergleichen, ist die Datenherkunft entscheidend:

ALKIS ist die Basis. LoD2 und LANUK leiten sich beide davon ab. Das bedeutet: Vergleiche zwischen diesen Quellen zeigen vor allem, was im Aufbereitungsprozess verändert wurde, nicht den Vergleich unabhängiger Messungen. Der Zensus ist wirklich unabhängig, er beruht auf Eigentümeraussagen und nicht auf amtlichen Geometriedaten. Deshalb ist ein Vergleich zwischen Zensus und LANUK besonders aussagekräftig.

Wie viele Gebäude hat jede Quelle?

Warum ist LANUK kleiner als ALKIS?
Das LANUK-Wärmekataster filtert sehr kleine Gebäude heraus (wie offene Carports oder Geräteschuppen), die für die Wärmebedarfsmodellierung nicht relevant sind.

Drei Quellen, drei Stärken und Schwächen

Bild 1: Wie viele Gebäude deckt LoD2 ab?

LANUK dient als Referenz (basiert auf ALKIS). Das Bild zeigt, wie vollständig LoD2 die LANUK-Gebäude abdeckt, aufgeteilt nach Gebäudeklasse (Hauptgebäude vs. Nebengebäude).

Datenabdeckung (LANUK als Basis):
Gesamte LANUK-Gebäude: 62.814
Davon mit LoD2-Match: 52.084 (82,9 %)
Abdeckung Hauptgebäude (HG): 87,1 %
Abdeckung Nebengebäude (NG): 80,8 %

Das LoD2-Modell deckt nahezu alle LANUK-Gebäude ab. Die wenigen nicht gematchten Objekte sind vor allem sehr kleine Nebengebäude, die im automatisierten Prozess nicht erfasst wurden.

Für die Praxis: LoD2 und LANUK sind für fast alle Gebäude gemeinsam verfügbar. Analysen, die 3D-Geometrie (Dach, Wandfläche) mit Wärmebedarfsdaten kombinieren, können auf einer nahezu vollständigen Datenbasis arbeiten.

Bild 2: Bestätigen sich Zensus und LANUK gegenseitig?

Der Zensus sagt, womit geheizt wird (Energieträger), LANUK sagt, wie viel. Beide wurden unabhängig erstellt, aber stimmen sie überein?

Die wichtigste Kreuzvalidierung: Unabhängige Quelle trifft Modell.
Da der Zensus auf Eigentümerauskünften beruht und LANUK auf typenbasierten Modellierungen, ist ein Vergleich besonders wertvoll.

Kreuzvalidierung im 1-km-Raster:
Korrelation (Fossiler Anteil vs. Wärmebedarf): r = 0,275
Es besteht ein statistisch messbarer, positiver Zusammenhang.

Was das Bild zeigt:
Rasterzellen mit hohem Gasanteil (Zensus) zeigen auch tendenziell höhere LANUK-Bedarfsdichten. Die Korrelation ist positiv und statistisch messbar. Warum ist das plausibel? Gas wird oft in schlecht gedämmten Altbauten eingesetzt, die einen hohen Wärmebedarf haben. Neuere Gebäude haben eine bessere Dämmung und nutzen eher Wärmepumpen.

Für Wärmepumpen zeigt sich ein schwaches umgekehrtes Muster: Mehr Wärmepumpen bedeuten tendenziell einen etwas niedrigeren Wärmebedarf. Das bestätigt, dass Wärmepumpen bevorzugt in neueren, besser gedämmten Gebäuden installiert werden.

Wichtig: Das ist eine Konsistenzprüfung, kein Beweis der Richtigkeit. Beide Quellen könnten systematisch falsch liegen, aber sie liegen zumindest nicht gegeneinander falsch.

Welche Quelle passt für welche Aufgabe?

Statt einer numerisch bewerteten Qualitätsmatrix (die eine Genauigkeit vortäuschen würde, die wir ohne unabhängige Messdaten nicht belegen können) zeigt diese Übersicht eine qualitative Empfehlung nach Analysezweck. Jede Quelle hat ihre eigene Domäne.

Hinweis zur Genauigkeit: Welche Quelle für einen bestimmten Wert (z. B. Gebäudehöhe) tatsächlich präziser ist, lässt sich ohne unabhängige Messdaten (etwa reale Verbrauchsdaten der Netzbetreiber oder terrestrische Vermessungen) nicht abschließend beurteilen. Diese Tabelle beschreibt Eignung nach Konzeption und Erhebungsmethode, nicht nach gemessener Genauigkeit.

Die Tabelle zeigt deutlich: Keine Quelle deckt alle Analysezwecke ab. Die Kombination aus mindestens zwei Quellen ist für die meisten Planungsaufgaben empfehlenswert.

Drei Anwendungsbeispiele

Mit den kombinierten Datensätzen lassen sich wichtige Planungsaufgaben angehen:

1. Wärmepumpen-Eignungsprüfung:
   LANUK (niedriger Wärmebedarf) + LoD2 (Grundfläche für Erdkollektor-Dimensionierung) + Zensus (Gas-Anteil als Prioritätsmetrik für Umrüstung).
2. Fernwärme-Netzplanung:
   LANUK (räumliche Wärmedichte, kWh/m·a) + LoD2 (Gebäudeabstände, Trassenlänge) + Zensus (aktueller Fernwärmeanteil als Ausgangsniveau).
3. Sanierungsreihenfolge:
   Zensus (Baujahr vor 1979) + LANUK (hoher spezifischer Bedarf) + ALKIS (Gebäudegröße für Fördervolumenabschätzung).

Was noch fehlt: Bekannte Datenlücken

Trotz vier Datensätzen gibt es relevante Wissenslücken:

• Tatsächlicher Sanierungsstand: Weder ALKIS noch LANUK kennen den echten Dämmzustand. Das Modell schätzt ihn aus Baujahr und Typologie (mit entsprechender Unsicherheit).
• Reale Verbräuche: Gasnetz- und Fernwärme-Lieferdaten der Netzbetreiber sind öffentlich nicht verfügbar, wären aber ideal für eine Modellvalidierung.
• Neubauten nach 2022/23: Alle vier Datensätze basieren auf Daten bis spätestens 2023, jüngere Neubauten fehlen.
• Eigentümerkontakt: ALKIS enthält Eigentümerdaten, aber nicht als Open Data. Das erschwert die direkte Ansprache für eine Sanierungsberatung.

Fazit

Drei öffentliche Datensätze, eine Stadt, eine Frage: Welche Gebäude gibt es in Viersen, wie alt sind sie, wie ineffizient sind sie und wo fangen wir an?

ALKIS gibt die Antwort auf das Welche. LoD2 fügt die Außenhülle in drei Dimensionen hinzu. Der Zensus sagt, wie alt die Gebäude sind und womit beheizt wird. LANUK schätzt, wie viel Energie benötigt wird und kombiniert dabei alle Vorgänger. Kein Datensatz kann die anderen ersetzen, weil jeder auf einer anderen Erhebungsmethode beruht: amtliche Vermessung, Laserscan, Eigentümerauskunft und Typologiemodell.

Was diese Analyse außerdem zeigt: Zwei der drei Geometriequellen sind nicht unabhängig. LoD2 und LANUK leiten sich beide aus ALKIS ab. Vergleiche zwischen ihnen messen deshalb vor allem, was im Aufbereitungsprozess verändert wurde (nicht den Unterschied unabhängiger Messungen). Einzig der Zensus steht wirklich separat, und genau das macht ihn zum wertvollsten Kreuzvalidierungsinstrument dieser Reihe.

Die Daten sind da, sie sind öffentlich und sie sind ausreichend für eine erste kommunale Wärmeplanung. Die verbleibenden Lücken (tatsächlicher Sanierungsstand, echte Verbrauchsdaten, Neubauten nach 2023) lassen sich nicht durch bessere Auswertung schließen. Sie erfordern neue Erhebungen.

Quellen

1. Geobasis NRW (2026). ALKIS Grundrissdaten. DL-DE/Zero-2-0. opengeodata.nrw.de
2. Geobasis NRW (2023). 3D-Gebäudemodell LoD2 NRW. DL-DE/Zero-2-0. opengeodata.nrw.de
3. LANUK NRW (2024). Wärmekataster NRW. DL-DE/Zero-2-0. energieatlas.nrw.de
4. Statistisches Bundesamt (2022). Zensus 2022 – Gebäude- und Wohnungszählung. DL-DE/BY-2.0. zensus2022.de
5. Bundesregierung (2023). WPG – Gesetz für die Wärmeplanung. BGBl. I 2023 Nr. 284.
6. Loga, T. et al. (2015). Deutsche Gebäudetypologie (EPISCOPE/TABULA). IWU Darmstadt.

Alle Daten dieser Analyse sind frei und öffentlich zugänglich. Datenlizenz ALKIS / LoD2 / LANUK: DL-DE/Zero-2-0 | Datenlizenz Zensus: DL-DE/BY-2-0 (Namensnennung: Statistisches Bundesamt, Zensus 2022).