6. Geodatengrundlagen - univie.ac.at · Umwelt wie Grundkarten oder digitale...

Einführung in die KARTOGRAPHIE

Kapitel 6 Geodatengrundlagen

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6. Geodatengrundlagen

6.1 Begriffe und Arten raum-zeitlicher Information Arten von Daten

Datenqualität

Metadaten

6.2 Von der Datenaufnahme zur Datenverarbeitung Geodatenaufnahme

Geodatenspeicherung

Geodatenverarbeitung

GIS und Datenbanken

6.3 Kartographische Sachdatenvisualisierung Grundlagen der Statistik

Datenniveaus

Visualisierung diskreter Objekte

Visualisierung kontinuierlicher Objekte

6.4 Verwendete Literatur und Links

6.5 Abbildungsverzeichnis

6.1 Begriffe und Arten raum-zeitlicher Information

• Arten von Daten Bollmann, J., Koch G., et al.: Lexikon der Kartographie und Geomatik. Heidelberg, Berlin, Spektrum Akademischer Verlag, 2002.

In den Geowissenschaften werden auf Geodaten ausgerichtete Methoden der Datenerfassung in originäre und sekundäre Erfassungsmethoden unterschieden. Bei der originären Datenerfassung werden die Daten durch Schätzen, Zählen oder Messen direkt der Realität entnommen, während bei der sekundären Datenerfassung bereits erfasste und ggf. aufbereitete Datenquellen verwendet werden (vgl. Digitalisierung). Die originäre Erfassung von Daten kann auf Grundlage von terrestrisch-topographischen, hydrographischen Methoden oder durch natur- und sozialwissenschaftliche Kartierungen im Gelände erfolgen. Als originär wird auch die Datenerfassung durch Anwendung



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photogrammetrischer Methoden und Fernerkundungsmethoden bezeichnet. Spezielle Datenerfassungssysteme oder Erfassungsmodule von raumbezogenen Informationssystemen unterstützen die spezielle Anforderung bei Erfassung von Geodaten. Die aus den originären und sekundären Quellen gewonnenen Daten dienen in der Kartographie als Ausgangsinformationen zur Kartenherstellung und zum Aufbau von Geodatenbanken und Geoinformationssystemen.

• Datenqualität Hake, G., Grünreich, D., Meng, L.: Kartographie. Berlin - New York, Walter de Gruyter, 2002.

Nach ISO 8402 ist Qualität „die Gesamtheit von Merkmalen einer Einheit bezüglich ihrer Eignung, festgelegte und vorausgesetzte Erfordernisse zu erfüllen." Demzufolge lässt sich die Qualität eines DOM daran messen, inwieweit es den Nutzeranforderungen und -erwartungen entspricht. Damit dies bei einem für viele Anwendungen offenem System vom einzelnen Anwender beurteilt werden kann, sind bei der Bildung eines DOM Angaben über die Qualität der abgebildeten Geo-Daten z. B. in Form von Qualitätsattributen (Metadaten) zu beschreiben

Bollmann, J., Koch G., et al.: Lexikon der Kartographie und Geomatik. Heidelberg, Berlin, Spektrum Akademischer Verlag, 2002.

Datenqualität, E data quality, beschreibt Merkmale von Daten hinsichtlich ihrer Weiterverarbeitung. Die Datenqualität subsumiert unterschiedliche Kriterien wie Genauigkeit, Aktualität, Fehlerfreiheit und Vollständigkeit.

Hake, G., Grünreich, D., Meng, L.: Kartographie. Berlin - New York, Walter de Gruyter, 2002.

Die Auswertung digitaler Geo-Daten ist nur dann sachgerecht und sinnvoll möglich, wenn die wesentlichen Qualitätsmerkmale der Daten bekannt sind. Dazu gehören (vgl. Caspary 1993):

- die Herkunft der Daten (Datenquellen, Erfassungsmethoden, Transformationen, Interpolationsverfahren, Generalisierungsprozesse, Veredlungsverfahren u. a. m.);

- Positionsgenauigkeit (Nachbarschaftsgenauigkeit, absolute Genauigkeit, Restklaffungen, Zuverlässigkeitsmaße u. a. m.);

- Attributgenauigkeit (Klassifizierungsgenauigkeit, Abgrenzungsgenauigkeit, kontinuierliche metrische Attribute wie Breite und Höhe u. a.);

- Logische Konsistenz (Richtigkeit der Beziehungen im Datenbestand, der Geometrie, der Topologie u. a. m.);

- Vollständigkeit (Auflösung, Klassifizierungsmethode, Generalisierung, Vollständigkeitstest u. a. m.)

- Aktualität (Quellendatum, Erfassungsdauer und -datum, Testdatum, geschätzte Veränderungsrate, letzte und nächste Aktualisierung u. a. m.)

Im Hinblick auf ein breites Spektrum unterschiedlicher Anwendungen ist es erforderlich, diese Merkmale als Metadaten zu erfassen und in ein dem digitalen Objektmodell



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zugeordneten Qualitätsmodell zu integrieren. Dieses soll einerseits den Anwendern eine vollständige Auskunft über die Qualität des GeoDatenmodells geben und andererseits die Beurteilung der Qualität von Auswerteergebnissen ermöglichen.

• Metadaten Bollmann, J., Koch G., et al.: Lexikon der Kartographie und Geomatik. Heidelberg, Berlin, Spektrum Akademischer Verlag, 2002.

Metadaten, Metainformationen, E metadata, sind, im Sinne von Beschreibungen, Daten über Daten, die in einer Vielzahl von Anwendungsgebieten genutzt werden, um die Zugänglichkeit und Nutzungsmöglichkeiten von Daten, Dokumenten und Objekten zu ermöglichen. Ziel des Einsatzes von Metadaten ist es, zusätzlich einheitliches Wissen zu übergeordneten Zusammenhängen von Datensätzen zu schaffen. Wichtige Metadatenkriterien betreffen die Datenquelle, die Datenqualität, die zugrunde liegende Erfassungs- und Auswertungsmethoden und Angaben zu Möglichkeiten der Weiterverarbeitung oder der Zugriffsmöglichkeiten. Dabei lassen sich Metadaten in folgende Gruppen unterteilen:

1. das Modell, d.h. das konzeptionelle Modell als Ergebnis des Prozesses der Modellierung,

2. die Herkunft, die beispielsweise Informationen zum Urheber, zu den verwendeten Erfassungsmethoden oder den Datenquellen enthält,

3. die Qualität, wobei üblicherweise Informationen zu den Qualitätskriterien Vollständigkeit, Richtigkeit, Konsistenz und Genauigkeit gegeben sein sollten,

4. die Verfügbarkeit, mit Angaben zu Abgabeformaten, Kosten, Nutzungsrechten usw. und

5. Referenzanwendungen aus denen der Nutzer erkennen kann wie und für welche Zwecke die Daten einsetzbar sind.

In den internationalen Normierungsgremien, wie z.B. der ISO, wurden auch Metadatenschemen erarbeitet, die ein detailliertes Schema für die Inhalte von Metadaten vorgeben.

Robinson, A.: Elements of Cartography (6.Auflage). New York, John Wiley & Sons, Inc., 1995

Your task of creating a digital database does not end once you collect an error-free file of information. In order to describe the contents adequately, you need to collect and store certain additional information about the data. This additional information, called metadata, is prepared by the data producer and consists of a set of structured digital information (Federal Geographic Data Committee, 1993). A set of metadata allows the data user to judge the information's fitness for a given application.

There are several categories of use for spatial metadata. A collection of metadata could accompany a data transfer and serve as documentation. It could also serve as an internal, on-



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line set of documentation of processing history and file lineage. Finally, metadata could serve as a standalone data set for use by spatial data catalogs and indexes.

6.2 Von der Datenaufnahme zur Datenverarbeitung


kartographische Informationsverarbeitung, E cartographic information processing, der Prozess der Kodierung und Dekodierung von kartographischen Informationen. Ein besonderes Merkmal der kartographischen Informationsverarbeitung ist die Transformation (Veränderung) von kartographischem Wissen im Rahmen vorbereitender, abbildender und weiterverarbeitender Prozesse der Informationsverarbeitung. Die Veränderung des Wissens resultiert dabei vor allem aus den in diesen Phasen verwendeten unterschiedlichen Kodes. Als Phasen werden unterschieden: Aufnahme von georäumlichen Informationen durch Kartierung und Messung im Gelände, Aufbereitung von Informationen z. B. im Labor, Verwaltung von Informationen in Form von Daten in Datenbanken und Geoinformationssystemen, Abbildung von Daten in digitale und graphische Karten oder allgemeiner in kartographische Medien, visuelle Ableitung von Informationen und Wissen aus Karten sowie mentale Weiterverarbeitung von Wissen im Rahmen von Handlungen.

• Geodatenaufnahme


Datenquelle, E data source, die Herkunft von Daten bei der Datenerfassung. Eine Beschreibung der Datenquelle kann durch Angaben zum Erfasser (Herkunft), der Verfüg-barkeit der Daten, dem Zeitpunkt der Aufnahme usw. durch Metadaten erfolgen. Hake, G., Grünreich, D., Meng, L.: Kartographie. Berlin - New York, Walter de Gruyter, 2002. S. 299

Die Gewinnung von Geoinformationen und die Herstellung kartographischer Darstellungen erfordern vorab die Überlegung, woher und wie die benötigten Geo-Daten zu gewinnen sind. Dabei sind die Daten auch daraufhin zu überprüfen, ob sie hinsichtlich der Zuverlässigkeit, Genauigkeit, Aktualität, erforderliche Detailtreue (Modellauflösung) und Vollständigkeit usw. geeignet sind. Nach der Herkunft (Quelle) kann man unterscheiden:

- Originäre Geo-Daten erhält man in der Umwelt sowie aus Sensordaten (z. B.

digitalen Luftbildern), weiterhin kommen in Betracht hochaufgelöste Modelle der Umwelt wie Grundkarten oder digitale Basis-Landschaftsmodelle.

- Abgeleitete Geo-Daten stammen aus solchen Quellen, die bereits das Ergebnis maßstabs- oder themenbedingter Aufbereitung der Objektdaten sind, z. B. generalisierte Karten.



Dazu gehören auch Fachinformationssysteme und Fachdaten (z. B. über Klima, Statistik), vor allem dann, wenn diese ursprünglich für andere Zwecke entstanden und erst später für kartographische Vorhaben herangezogen werden (z. B. Wahlergebnisse). Bollmann, J., Koch G., et al.: Lexikon der Kartographie und Geomatik. Heidelberg, Berlin, Spektrum Akademischer Verlag, 2002.

Kartierung, E mapping, map making, in der Geodäsie die graphische Auswertung der Messdaten einer Geländeaufnahme (Geländevermessung) in einem bestimmten Maßstab. Kartierungen von vermessungstechnischen Lageaufnahmen, zumeist verbunden mit Höhenbestimmungen, erfolgen in der Regel mit Hilfe spezieller Software und mittels Plotters. Sammelbegriff für Verfahren zur raumbezogenen Datenerfassung mit dem Ziel der Herstellung von Karten (vgl. raumbezogene Kartierung und Überwachung). In den Geowissenschaften ist die Kartierung eine Form der Feldforschung, bei der Daten im Gelände erhoben werden. In diesem Rahmen wird nach der thematischen Tiefe der Aufnahme die Übersichtskartierung von der Detailkartierung unterschieden. In jüngerer Zeit lösen mobile elektronische Kartiersysteme die bislang vorherrschend eingesetzten analogen topo-graphischen Karten als Kartiergrundlage ab.

Kommission Aus- und Weiterbildung, DGfK: Ausbildungsleitfaden Kartograph/ Kartographin, 2000.

Mit Hilfe der Fernerkundung werden Informationen, meist über die Erdoberfläche, durch Aufnahmen aus Flugzeugen, Raumschiffen oder Satelliten gewonnen. Diese Aufnahmen können auf Film oder mit Hilfe digitaler Aufzeichnungsgeräte, z.B. von Multispektral-scannern gemacht werden. Die Ergebnisse der Fernerkundung dienen meist kleinmaßstäbigen Übersichten und der Interpretation für thematische Vorhaben.

Abb. 1: Das Prinzip der Fernerkundung

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Hake, G., Grünreich, D., Meng, L.: Kartographie. Berlin - New York, Walter de Gruyter, 2002. S. 317

Diese Verfahren (Photogrammetrie und Fernerkundung) beruhen darauf, dass die natürliche Strahlung (z. B. Sonnenlicht) oder eine künstliche Strahlung (z. B. Radar, Schall) von den einzelnen Objekten unterschiedlich zurückgeworfen (reflektiert) wird. Erfasst man die reflektierte Strahlung mit einem Sensor (z. B. Kamera), so erzeugt die Strahlungs-differenzierung auf einem Informationsträger (z B. Film) Helligkeits- bzw. Ladungs-unterschiede und damit Bildstrukturen:

Robinson, A.: Elements of Cartography (6.Auflage). New York, John Wiley & Sons, Inc., 1995

Remote sensing is the process of collecting, storing, and extracting environmental information from images of the ground acquired by devices not in direct physical contact with the features being studied. Since the 1930s, remote sensing has expanded from aerial photography to encompass imagery of the land surface and ocean floor collected by electronic sensors sensitive to a wider range of electromagnetic energy as well as sonic waves. Platforms carrying sensing devices include orbiting satellites, ocean research ships and submarines, and aircraft ranging from high-altitude reconnaissance jets to remotely controlled drones. Hake, G., Grünreich, D., Meng, L.: Kartographie. Berlin - New York, Walter de Gruyter, 2002. S. 303

Global Positioning System GPS, satellitengestütztes Radionavigationssystem.

Das Global Positioning System (GPS) besteht aus 24 Satelliten, die in rund 20000 km Höhe die Erde in etwa 12 Stunden umkreisen, und von denen sich jeweils mindestens 4 Satelliten über dem örtlichen Horizont befinden. Zu diesen werden mit einem über dem Messpunkt aufgestellten Antennen-Empfänger sichtunabhängig die Laufzeiten der von ihnen ausgestrahl-ten Signale (Trägerwelle im dm-Bereich) gemessen und daraus sog. Pseudoentfernungen ermittelt. Nach deren Umwandlung in echte Entfernungen ergibt sich nach dem Prinzip des räumlichen Bogenschlags die Punktposition in Koordinaten und Höhen; dies erfordert die Kenntnis der Bahnparameter der Satelliten, des erdfesten Koordinatensystems X,Y,Z und der Transformationsparameter in das jeweilige geodätische Bezugssystem.



Abb. 2: Die wesentlichen Bestandteile eines GPS-Systems

Durch simultane Messungen (Relativmessung) mit mehreren Empfängern auf Neu- und Referenzpunkten einer Region lassen sich die größten systematischen Fehlereinflüsse elimi-nieren (differentielle Satellitengestützte Positionsbestimmung) und damit Punktgenauigkeiten erreichen, die für die meisten vermessungstechnischen Belange ausreichen.

• Geodatenspeicherung


Datenverwaltung, Datenmanagement, E data management, Verfahren, um eine Menge von Daten entsprechend einer gegebenen Datenstruktur zu speichern, zu aktualisieren, zu löschen und abzurufen. Die Datenverwaltung ist in der Regel innerhalb eines Betriebssystems oder einer Datenbank als Software bzw. Funktionsbereich implementiert. Die Verwaltung von Geodaten erfordert spezialisierte Methoden, Verfahren und eine Software in Form von Geodatenbanken und raumbezogenen Informationssystemen (Geoinformationssystem).


Rasterdatenmodell, spezielles Datenmodell zur Verwaltung von Geometriedaten, das die Rasterzelle (Pixel) als Träger der geometrischen aber auch thematischen Information benutzt. Durch die regelmäßige Unterteilung des Georaums in Zeilen und Spalten benötigt das Raster lediglich die Angaben bezüglich des Aufsatzpunkts, die Ausdehnung und die Richtung zur Georeferenzierung. Jedes Pixel erhält dann einen Wert, der als thematisches Attribut auf-

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gefasst werden kann (z. B. die Höhe in einem digitalen Geländemodell) oder aber als Schlüs-sel auf externe Daten verweist. Auf diese Weise können Linien oder Flächen als Objekte ge-bildet werden, die aus einer Menge von Pixel bestehen und diesen wiederum Sachdaten zuge-ordnet sind. In der Kartographie spielen Rasterdatenmodelle gegenüber den Vektordaten-modellen eher eine untergeordnete Rolle. In den meisten Fällen werden Rasterdaten als un-strukturierte Bilder durch das Scannen analoger Vorlagen (Karten, Luftbilder) gewonnen oder in Form von Satellitenbilddaten übernommen. Vektordatenmodell, E vector data model, spezielles Datenmodell zur Verwaltung von Geometriedaten, das den Punkt als Träger der geometrischen Information benutzt. Linien, Flächen und andere Objekte leiten sich direkt oder indirekt aus verbundenen Punkten ab. Grundsätzlich können unterschiedliche Vektordatenmodelle unterschieden werden: Die Spa-ghetti-Struktur gibt den Grundriss von Objekten durch eine Menge von Punkten wieder, diese liegen u. U. redundant vor. Da Vektordaten nach diesem Modell umständlich nachzuführen sind, eignen sich topologische Modelle besser zur Verwaltung von Vektordaten. Im Sinne eines Graphen werden in diesem Modell Punkte als Knoten und Stützpunkte, sowie Kanten als Repräsentanten von Linien ausgedrückt. Flächen setzen sich wiederum aus Linien zusammen. In der Kartographie sind Vektordatenmodelle weit verbreitet, bezüglich der Rechenzeiten und des Speicherplatzbedarfs sind sie den Rasterdaten überlegen.

Abb. 3: Vergleich Rasterdaten-Vektordaten

• Geodatenverarbeitung Bollmann, J., Koch G., et al.: Lexikon der Kartographie und Geomatik. Heidelberg, Berlin, Spektrum Akademischer Verlag, 2002.

Datenverarbeitung DV, elektronische Datenverarbeitung (EDV), E data processing, Gliederung von Funktionsgruppen eines Computersystems in Datenerfassung, Daten-speicherung, Datentransfer, Datentransformation und Datenausgabe. Vereinfacht wird hier-unter entsprechend der sog. "EVA-Aufgliederung" auch nur die Eingabe, Verarbeitung und die Ausgabe verstanden. In einem übergeordneten Sinne umfasst die Datenverarbeitung die Organisation und die Aufgaben zur Betreuung einer Datenverarbeitungsanlage. Die graphische Datenverarbeitung als Zweig der allgemeinen Datenverarbeitung umfasst die Verfahren zur Verarbeitung von Daten für deren graphische Darstellung. Die kartographische _________________

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Datenverarbeitung bildet u.a. die Grundlage zur Verarbeitung von Geodaten in raum-bezogenen Informationssystemen (Geoinformationssystem).


graphische Datenverarbeitung (GDV), Computergraphik umfasst alle Datenver-arbeitungsprozesse, die im weitesten Sinne ein graphisches Produkt digital erstellen und verwalten. Es gehören die Vektor-, die Raster- und die hybride Datenverarbeitung dazu einschließlich der Konvertierung ihrer Formate (vgl. Datenkonvertierung).


Die Bedeutung der Rasterdatenverarbeitung (image processing) ist mit der Steigerung der Leistungsfähigkeit der Rechner und der Verfügbarkeit digitaler Bilder und Fernerkundungs-daten gestiegen. Das Rasterbild besteht aus Pixeln, die einen Farb- bzw. Helligkeitswert besitzen, der verändert werden kann, der zur Klassifizierung von Bildern geeignet ist und der einer Mustererkennung zugänglich gemacht werden kann. Eine hybride Datenverarbeitung liegt vor, wenn ein Verarbeitungsprogramm sowohl Raster- als auch Vektordaten bearbeiten kann.


Der Vektordatenverarbeitung (computer graphics) kommt in der Kartographie eine dominierende Rolle zu, da mit den Vektoren auch zugehörige Sach- oder Graphikformate verwaltet werden können. Karten, die mittels desktop mapping bearbeitet werden, enthalten Vektoren, verbunden mit graphischen Formaten.

Hake, G., Grünreich, D., Meng, L.: Kartographie. Berlin - New York, Walter de Gruyter, 2002. S. 158

Bei vektororientierten Datenmodellen ist die durch Koordinaten beschriebene Linie die elementare geometrische Einheit. Für die Modellierung der geometrischen Objektinforma-tionen ist eine Reihe von Methoden entwickelt und untersucht worden. Das sog. Spaghetti-Datenmodell entsteht bei der linienweisen Digitalisierung von Landkarten. Nachbarschaftsbeziehungen können dabei nur aus den redundant gespeicherten Koordinaten errechnet werden. Deshalb ist dieses Datenmodell für raumbezogene Analysen kaum, für die Kartenherstellung jedoch gut geeignet. Beim topologischen Datenmodell werden die Nachbarschaftsbeziehungen explizit modelliert, indem jeder Kante die Identifikatoren (Objektnamen oder -nummern) der Objekte zur Linken bzw. zur Rechten zugeordnet werden. Durch die Auswertung des mittels Knoten und Kanten beschriebenen Modells (planarer Graph) lassen sich flächenhafte Objekte bilden. Aufgrund der redundanzfreien Speicherung stellt dieses Datenmodell bereits eine erhebliche



Verbesserung gegenüber dem Spaghetti-Modell im Hinblick auf raumbezogene Analysen dar, jedoch sind bei großräumigen Auswertungen zeitraubende sequentielle Suchprozesse erforderlich, bis z. B. die Menge aller zu einer Masche gehörenden Kanten gefunden worden ist. Dieser Nachteil ist beim hierarchischen Vektor-Datenmodell als Weiterentwicklung des topologischen Datenmodells beseitigt worden.

Abb. 4: Unstrukturiertes Datenmodell („Spaghetti Modell“)

Abb. 5: Topologisches Datenmodell

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• GIS und Datenbanken Bollmann, J., Koch G., et al.: Lexikon der Kartographie und Geomatik. Heidelberg, Berlin, Spektrum Akademischer Verlag, 2002.

Im engeren Sinn wird unter Geoinformationssystem (GIS), E Geographical Information System, ein Informationssystem als Software verstanden, mit dessen Hilfe Geodaten erfasst, verwaltet und ausgegeben werden können. Geoinformationssysteme verfügen darüber hinaus über umfangreiche Funktionen zur Datenanalyse. Vereinzelt findet sich auch die Bezeichnung raumbezogenes Informationssystem (RIS). Die weiteste Definition weist ein Geoinfor-mationssystem als ein System aus Software, Hardware, Daten und den Anwendungen aus.

Erfassung Analyse

Anwendungen Hardware

Software Daten

Verwaltung Präsentation

Abb. 6: Geoinformationssystem: Funktionen und Komponenten.

Der Raumbezug von Geodaten macht den Einsatz spezieller Funktionen zur Erfassung, Verwaltung und Ausgabe notwendig. Aus diesem Grund unterscheidet sich ein Geoinformationssystem von anderen Informationssystemen im Wesentlichen durch die Art der Datenhaltung, vor allem durch die verwendeten Datenstrukturen und durch die darauf aufbauende Funktionalität. Aus pragmatischen Gründen trennen Geoinformationssysteme in Strukturen für Sachdaten und Geometriedaten

Vielfach werden hierbei Daten nach dem Ebenenkonzept strukturiert, indem Geometriedaten in verschiedenen, gleichberechtigten Layern gespeichert werden, die durch Überlagerung wieder zusammengeführt werden können. Die Sachdaten werden demgegenüber in Form von Tabellen, häufig innerhalb einer relationalen Datenbank, gespeichert. Grundsätzlich können Geodaten in Form von Rasterdaten oder Vektordaten verarbeitet werden, Systeme die beide Datenmodelle unterstützen, werden hybride Geoinformationssysteme genannt.

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Funktionen zur Erfassung von Geodaten dienen vor allem zur Digitalisierung der Geometriedaten von Geoobjekten aus sekundären Quellen, darüber hinaus können über angeschlossene Messgeräte, wie z. B. GPS-Empfänger, Daten empfangen und über geeignete Datenschnittstellen zwischen Systemen ausgetauscht werden (Datenaustausch). Funktionen zur Verwaltung von Geodaten dienen der Organisation von Zugriffen auf gespeicherte Daten, in der Regel über eine Geodatenbank. Die Verwaltung beinhaltet zudem die Modellierung der semantischen Relationen zwischen Geoobjekten, die jeweils auf einen Anwendungsbereich angepasst werden muss. Aktuelle Entwicklungen der Datenverwaltung betreffen vor allem die Einbeziehung dreidimensionaler Daten auf der Basis von 3D-Modellen und erweiterte Möglichkeiten zur Verwaltung von Zeitreihendaten.

Funktionen zur Analyse von Geodaten dienen der Berechnung abgeleiteter, meist aggregierter Informationen aus Rohdaten. Hierbei spielt eine besondere Rolle, dass sowohl thematische als auch geometrische Merkmale von Geoobjekten in die Analyse einfließen können. Von wachsender Bedeutung in diesem Bereich sind Möglichkeiten, das Verhalten realer Systeme durch Simulationen wiedergeben zu können.

Funktionen zur Ausgabe von Geodaten betreffen den Bereich der kartographischen Abbildung und Visualisierung. Hierzu werden spezielle Funktionen zur kartographischen Darstellung von Bildschirmkarten eingesetzt, insbesondere durch die Implementierung von Verfahren der thematischen Kartographie.


Datenbank, E database, eine strukturierte Einheit von Daten, die auf einem permanenten Speichermedium abgelegt sind. Die Software zur Verwaltung dieser Daten wird als Datenbanksystem oder Datenbank-Managementsystem (DBMS) bezeichnet. Dem DBMS liegt zumeist ein spezifisches Datenbankmodell zugrunde, das maßgebliche Eigenschaften einer Datenbank vorgibt. Datenbank und Datenbanksystem werden häufig begrifflich nicht unterschieden und stattdessen gemeinsam als Datenbank bezeichnet.

In raumbezogenen Informationssystemen (Geoinformationssystem) sind Datenbanken ein wichtiger Bestandteil zur Verwaltung der Geodaten (vgl. Datenverwaltung, Geodatenbank). Allerdings wird in den meisten Systemen eine Trennung von Sachdaten und Geometriedaten in unabhängige Datenbanken vorgenommen, so dass zur Verwaltung der Sachdaten prinzipiell beliebige Datenbanksysteme über Schnittstellen angesprochen werden können. Die Verwaltung von Geometriedaten ist in solchen Standarddatenbanksystemen jedoch nur eingeschränkt möglich (vgl. Daten) und wird in der Regel in jedem System durch eigene Verwaltungsmechanismen ermöglicht.

Geodatenbank, E spatial data bank, eine Datenbank, die durch die Einbindung spezieller Datentypen, Datenstrukturen und Operatoren in der Lage ist, Geodaten effizient zu verwalten. Geodatenbanken verfügen vor allem über geeignete Sortier- und Suchverfahren, die eine effektive und schnelle Abfrage des Datenbestandes ermöglichen. Hierzu stellt sie für den Zugriff eine raumbezogene Abfragesprache bereit, die über räumliche Operatoren verfügt. Da Standarddatenbanken diese Anforderungen nicht erfüllen, gibt es in der Praxis drei Arten der Umsetzung von Geodatenbanken: als spezialisiertes Modul zur Datenverwaltung innerhalb von raumbezogenen Informationssystemen (GIS), als erweiterte relationale Datenbanken und als objektorientierte Datenbanken.



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6.3 Kartographische Sachdatenvisualisierung

• Grundlagen der Statistik

Meyers Lexikon - Wissen von A-Z http://www.iicm.edu/ref.m10

Statistik die, 1. Verfahren, um Massenerscheinungen zu erfassen, nach Merkmalen auszuzählen, zu

gruppieren und die Ergebnisse auszuwerten. 2. Teilgebiet der Mathematik, das sich mit der mathematischen Erfassung und Auswertung

von zufälligen Ereignissen und Erscheinungen (Ergebnisse von Versuchen, Proben u.a.) befasst, um durch die Vielzahl der Ereignisse Gesetzmäßigkeiten nachzuweisen, die mittels der Einzelereignisse nicht formuliert werden können. Jede statistische Aussage ist mit einer abschätzbaren, jedoch prinzipiell unvermeidlichen Unsicherheit behaftet.

http://www.stat.ch/whatisstat-g.html

Was ist Statistik? Eine Statistik ist im täglichen Sprachgebrauch eine Zusammenstellung von Zahlen über Bevölkerungsgruppen, ökonomische Tätigkeiten, Krankheiten, Wetterlagen oder Umwelteinflüsse. Viele Statistiken beschreiben in einem weiten Sinn den Zustand des Staates. In den heutigen empirischen Wissenschaften werden zu allen denkbaren Fragestellungen nach Möglichkeit Daten gesammelt. Teilweise geschieht dies durch Beobachtung von Phänomenen und Prozessen, die ohne Einfluß von Forschenden ablaufen, teilweise werden die Phänomene und Prozesse in eigens geplanten Experimenten erzeugt und gesteuert. Die Statistik befaßt sich heute neben dem Problem

- Wie sollen welche Daten gewonnen werden? vor allem mit den Fragen - Wie soll man Daten beschreiben? und - Welche Schlüsse kann man aus Daten ziehen?

http://www.stat.ch/fields-of-application-g.html

Anwendungsgebiete der Statistik Die wichtigsten Anwendungsgebiete der Statistik zeichnen sich durch typische statistische Probleme aus Naturwissenschaften

- Modellierung von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Größen, wenn möglich mit kausaler Interpretation: Wie hängt eine chemische Reaktion von den Ausgangsbedingungen ab? Auf welche Umweltbedingungen reagiert eine Populationsdichte, und wie? Modellierung von Prozessen wie chemischen Reaktionen, Wachstum, Diffusion. Weitere Stichworte sind: Vereinfachende Beschreibung und Vergleich von Ökosystemen; Schätzung von Reserven an Bodenschätzen, Auswertung von Satellitenbildern, Wettervorhersage.



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Medizin und Pharmazie - Hat eine Behandlung die erwünschte Wirkung? Hat sie Nebenwirkungen? Wie

wirksam oder wie giftig ist eine Substanz? Lassen sich Krankheiten aufgrund von geeigneten Messgrößen automatisch diagnostizieren? Werden gewisse Krankheiten durch die Umwelt oder den Beruf mitverursacht? Modellierung der Wirkungsdynamik von Medikamenten oder der Ausbreitung von Epidemien.

Land- und Forstwirtschaft

- Welche Anbaubedingungen sind optimal? Welche Tiere haben einen großen Zuchtwert? Wie viel Holz ist vorhanden?

Produktion, Technik

- Welche Produktionsbedingungen sind optimal? Ist die Sicherheit gewährleistet? Läuft eine Produktion normal oder zeigen sich Störungen? Stichworte sind Qualitäts-Kontrolle, Qualitäts-Sicherung, Zuverlässigkeit, Risiko-Analyse, Modellierung von technischen Abläufen und Regelungstechnik.

Ökonomie, Soziologie

- Modellierung der Makro- und Mikro-Ökonomie, vor allem zwecks Vorhersage; Markt- und Meinungsforschung, Untersuchung soziologischer Zusammenhänge mittels Umfragen.

Psychologie, Verhaltensforschung

- Messung von psychologischen Eigenschaften; Vergleich und Modellierung von Lern-Prozessen; Untersuchung von Wahrnehmungen, allenfalls mit Rückschlüssen auf die Funktionsweise des Gehirns; Verhalten von Tieren in Abhängigkeit von ihrer Umwelt.

Statistik Tutorials und Nachschlagewerke im Netz

http://www.chemie.unibas.ch/~huber/Statistik/index.html http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html

• Datenniveaus Hake, G., Grünreich, D., Meng, L.: Kartographie. Berlin - New York, Walter de Gruyter, 2002. S. 18

Im einzelnen ergibt sich bei der Skalierung von vorwiegend statistischen Zahlen: - Die Nominalskala (Kategorialskala) besteht aus einer willkürlichen, nicht eindeutigen

Reihenfolge, z. B. Personenzahl in Merkmalsgruppen wie Berufen, Konfessionen usw. - Die Rangskala (Ordinalskala) beruht auf einer geordneten Reihenfolge, z. B. nach

dem Lebensalter. Soweit dabei die Angaben durch Ordnungszahlen repräsentiert werden (z. B. Gütestufen beim Ackerboden), sind dies keine echten Quantitäten, sondern geordnete Qualitäten, deren Ordnungsschema lediglich aus Zahlenangaben besteht.

- Die Intervallskala weist gleiche Skalenabstände, jedoch einen willkürlichen Nullpunkt auf, z. B. Temperaturangaben in °C .



- Die Ratioskala (Verhältnisskala) ist eine Intervallskala mit absolutem Nullpunkt, z. B. Temperatur in K, Gewicht in to.

Abb. 7: Datenniveaus

Bahrenberg, G.: Statistische Methoden in der Geographie 1. Bd. 1. Univariate und bivariate Statistik. 3., überarb. Aufl. – Teubner, Stuttgart,1990. S. 15 – 16

Nominalskala (nominal scale): Stellen die Ausprägungen (Werte) einer Variablen nur "Namen" im Sinne einer Bezeichnung durch ein Wort, einen Buchstaben oder eine Zahl dar und sind die Ausprägungen nicht im Sinne einer Größer/Kleiner-Relation vergleichbar, handelt es sich um eine nominalskalierte Variable. Beispiele sind die "Stellung im Beruf", der "Wohnort", das „Geschlecht". Ersetzt man die beiden Ausprägungen „männlich" und „weiblich" der Variablen „Geschlecht" durch die Zahlen 0 und 1" so stellen die Zahlen lediglich eine kürzere Bezeichnung dar, sie können aber nicht als Zahlen im üblichen Sinn interpretiert werden. Insbesondere ist es in diesem Zusammenhang sinnlos zu sagen, die „1" sei größer oder mehr als die „0". Variablen mit nur zwei möglichen Ausprägungen bezeichnet man im übrigen als binär, solche mit mehr als zwei Ausprägungen als polytom.

Ordinalskala (ordinal scale): Können die möglichen Ausprägungen einer Variablen untereinander daraufhin verglichen werden, ob sie kleiner/größer als eine andere (oder gleich einer anderen) Ausprägung sind, und auf diese Weise in eine Rangordnung gebracht werden, spricht man vor einer ordinal- oder rangskalierten Variablen. Die Rangordnung gibt allerdings keinen Aufschluss darüber, wie groß der Unterschied zwischen zwei Rangplätzen ist. Das bedeutet vor allem, man kann keine sinnvollen Differenzen bei rangskalierten Daten bilden.

Metrische Skalen: Ihnen liegt eine konstante Maßeinheit zugrunde (z.B. 1 m, 1 g, 1 °C), so dass Differenzen und Summen von zwei oder mehreren Werten sinnvoll gebildet werden können. Dadurch werden

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Aussagen möglich wie „Element A ist um x Einheiten größer (höher, besser) als Element B". Metrische Skalen werden unterschieden in die Intervall- und in die Rationalskala. Intervallskala (interval scale): Intervallskalierte Variablen besitzen keinen absoluten Nullpunkt, es wird höchstens ein Nullpunkt nach Übereinkunft festgelegt. Dadurch lassen sich keine interpretierbaren Multiplikationen und Divisionen von Variablenwerten durchführen; insbesondere lassen sich keine Aussagen machen wie „Der Variablenwert des Elementes A ist x-mal so groß wie derjenige des Elements B". Die in °C gemessene Temperatur ist intervallskaliert. Ein Temperaturwert von 30 °C bedeutet in physikalischem Sinn nicht, daß es doppelt so warm ist wie bei 15 °C. Rationalskala (ratio scale): Hier ist der Wert 0 der absolute Nullpunkt. Das Vielfache eines Variablenwertes kann auch inhaltlich als Vielfaches interpretiert werden; es sind Multiplikationen und Divisionen von Variablenwerten möglich und sinnvoll. Beispiele für intervallskalierte Variablen sind die Größe von Gebieten in km2, die Entfernung zwischen Orten in km, die Anzahl der Einwohner in Gemeinden. Der höhere Informationsgehalt metrischskalierter Variablen macht ihre Umwandlung in niedriger skalierte Variablen leicht möglich. Davon macht man vor allem dann Gebrauch, wenn unterschiedlich skalierte Variablen gleichzeitig untersucht werden sollen und dafür gleiches Skalenniveau Voraussetzung ist.

• Visualisierung diskreter Objekte

Hake, G., Grünreich, D., Meng, L.: Kartographie. Berlin - New York, Walter de Gruyter, 2002. S. 466, 467

Lokale Diskreta Da die Dimensionen der Objekte im jeweiligen Kartenmaßstab eine Grundrissdarstellung nicht mehr erlauben, erscheinen sie nur lagetreu als lokale, d. h. quasipunktförmige Objekte. Sie sind statisch und unterscheiden sich

1. in ihrer Qualität oder auch 2. in Quantität.

Ob ein Objekt als lokal einzustufen ist, hängt von seiner absoluten Größe und vom Kartenmaßstab ab: Eine Fabrik lässt sich in sehr großem Maßstab noch in ihrem Grundriss, also flächenhaft darstellen; mit kleiner werdendem Maßstab entsteht daraus eine lokale Signatur.

1. Qualitative lokale Diskreta Solche Darstellungen sind neben denen der qualitativen flächenhaften Diskreta der wichtigste Fall der sog. qualitativen Karten. Als Gestaltungsmittel eignen sich alle Arten lokaler Signaturen (Ortslagekartenzeichen) als sog. Gattungs- oder Objektsignaturen. Dabei wird die Objektlage meist durch die Signaturenmitte, die Objektqualität durch graphische Variation nach Form oder Farbe der Signatur angegeben. Solche Positionskarten (Ortslagekarten, Signaturenkarten) können infolge der Variationsmöglichkeiten und der geringen Größe der Kartenzeichen auch eine größere Anzahl lokaler Themen als komplexe Karte wiedergeben.



Positionskarten zeigen als Standortkarten die Lage von Industrien, Behörden, Schulen, Wetterstationen, historischen Stätten usw., als Fundkarten den Nachweis von Fundstätten urgeschichtlicher Gräber, Geräte, Siedlungen usw. Da sie keine quantitativen Angaben (z. B. Personenzahl, Produktionsmenge) liefern, kann ihr Aussagegehalt, z. B. bei der Darstellung von Berufsgruppen oder Industrien, mitunter gering sein, evtl. sogar zu falschen Bedeutungsvorstellungen führen.

2. Quantitative lokale Diskreta

Neben der Qualität enthält die thematische Aussage auch noch Angaben über Größe, Menge, Wert usw., und zwar meist absolute Zahlenwerte (im Gegensatz zu den relativen Flächendarstellungen). Die Gestaltungsmittel sind (a) lokale Signaturen, (b) Punkte und (c) lokale Diagramme. Da die Variation der Gestaltungsmittel in erster Linie zur quantitativen Aussage herangezogen wird, ist eine so umfangreiche Wiedergabe verschiedener Qualitäten nicht möglich. Der Themenkreis einer Karte ist damit starker eingeschränkt.

Abb.8: Darstellung qualitativer lokaler Diskreta durch bildhafte und geometrische Signaturen.

Abb.9: Darstellung der Quantitäten für zwei Arten lokaler Objekte.

Hake, G., Grünreich, D., Meng, L.: Kartographie. Berlin - New York, Walter de Gruyter, 2002. S. 471, 472

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Lineare Diskreta Diese erscheinen je nach Kartenmaßstab linienhaft bis bandförmig (z. B. Versorgungsleitung, Flugschneise). Die Wiedergabe erstreckt sich vorwiegend auf die Qualität des Objekts, vereinzelt auf zusätzliche quantitative Angaben. Das Lagemerkmal reicht von der Grundrissähnlichkeit bei Begrenzungslinien bis zur Lagetreue bei fiktiven Mittellinien. Die Objekte sind oft Träger räumlicher Veränderungen. Flächenhafte Diskreta Sie erscheinen in der Karte flächenhaft ausgedehnt und gestatten damit eine grundrisstreue bzw. -ähnliche Darstellung. Die in den weiteren Ausführungen als statisch anzusehenden Objekte unterscheiden sich (1) in ihrer Qualität oder auch (2) nach Quantität. Im Gegensatz zur möglichen Mehrfach-Thematik lokaler Diskreta muss sich die Darstellung meist auf ein einziges flächenhaftes Thema beschränken, kann jedoch weitere lokale und lineare Themen aufnehmen. Die Einstufung eines Objekts als flächenhaft hängt von seiner absoluten Größe und vom Kartenmaßstab ab: Eine Siedlungsfläche erscheint in einer großmaßstäbigen Karte flächenhaft, in einer kleinmaßstäbigen Karte dagegen lokal (z. B. als Kreissignatur). Flächen mit ihrer Farbvariation (Flächenfarben) wirken anschaulich und lassen sich noch gut mit weiteren Darstellungen belasten (z. B. geologische Karten, Bodenkarten, Geschichtskarten, politische Karten und Planungskarten); die erfordern aber andererseits einen höheren kartentechnischen Aufwand. Flächensignaturen (Flächenkartenzeichen) eignen sich nicht nur für eine mehrfarbige, sondern auch für einfarbige Wiedergabe, wo diese aus wirtschaftlichen oder anderen Gründen erforderlich ist (z. B. bei der Wiedergabe zwischen Texten in Büchern und Zeitschriften). Sie lassen sich ferner - wie auch die Schriften - in komplexen Karten mit Flächenfarben kombinieren, wenn sich Flächen verschiedener Merkmalsgruppen überlagern.

• Visualisierung kontinuierlicher Objekte Hake, G., Grünreich, D., Meng, L.: Kartographie. Berlin - New York, Walter de Gruyter, 2002. S. 480, 481

Kontinua Diese sind räumlich oder flächenhaft unbegrenzt; sie gehören vorwiegend dem Naturbereich an. Ein Kontinuum als Wertefeld wird durch die Lage von Zahlenwerten beschrieben, die sich von Ort zu Ort stetig ändern. Die Wiedergabe solcher hier als statisch zu betrachtenden Daten führt zu einer grundrisstreuen bzw. -ähnlichen oder lagetreuen Darstellung. Da das gesamte Kartenfeld graphisch in Anspruch genommen wird, ist in der Regel nur die Wiedergabe eines einzigen Kontinuums möglich, bei differenzierter Kartengraphik ausnahmsweise auch zweier Kontinua. Ob ein Objekt als diskret oder als kontinuierlich anzusehen ist, kann mitunter vom Kartenmaßstab und von der Art der thematischen Aussage abhängen. So gilt z. B. ein Binnensee als Diskretum neben anderen diskreten Objekten in einer Atlaskarte, aber als Kontinuum, wenn eine Wiedergabe hydrographischer Daten des Sees allein stattfindet.



Das wichtigste und häufigste Mittel der Kontinuumsdarstellung sind Isolinien (Isarithmen) als Linien, die benachbarte Punkte gleicher Werte miteinander verbinden (Isolinienkarte). Sie stellen gewöhnlich runde Zahlenwerte dar (z. B. volle Temperaturgrade). Der Intervallwert (die Wertstufe) zwischen benachbarten Isolinien richtet sich nach dem Kartenmaßstab und nach der Genauigkeit der Ausgangsdaten; zu groß gewählte Intervallwerte und damit oft sehr große Horizontalabstände der Isolinien mindern den Aussagewert, zu kleine belasten den Karteninhalt stark. Ein konstanter Intervallwert entspricht den Äquidistanzen der Höhenlinien. Solche äquidistanten Systeme geben die beste Übersicht über die Werteverteilung im Kontinuum, lassen sich aber mitunter nur schwer realisieren, z. B. beim Auftreten großer Anomalien. Die Konstruktion der Isolinien beruht auf einer Interpolation zwischen den Messpunkten. Während aber in der Topographie die Höhenlinien (Isohypsen) im Anhalt an ein dichtes Punktfeld meist linear interpoliert werden und nur die Formrichtigkeit zu beachten ist, liegen beim Entwurf thematischer Isolinien die Punkte oft weit auseinander, und andere Zusammenhänge sind stärker zu beachten. So hängt z. B. der Verlauf der Linien gleichen Niederschlages (Isohyeten) in starkem Maße vom Geländerelief ab.

Abb.10: Darstellung eines Kontinuums durch Messpunkte mit Daten, durch die daraus interpolierten Isolinien, durch Isolinien mit Flächenfüllung dazwischen.

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Abb.11: Isochronen als Linien gleicher Reisezeit von einem zentralen Punkt aus.

6.4 Verwendete Literatur und Links

Bahrenberg, G.: Statistische Methoden in der Geographie 1. Bd. 1. Univariate und bivariate Statistik. 3., überarb. Aufl. – Teubner, Stuttgart, 1990.


Haggett, P.: Geography: a global synthesis. Pearson Education Linmited, Harlow, England. 2001.

Hake, G., Grünreich, D., Meng, L.: Kartographie. Berlin - New York, Walter de Gruyter, 2002.

Jüptner, B.: Skriptum zur Vorlesung Aufbau, Führung und Anwendungen digitaler Geobasisdaten, SS 2001.

Kommission Aus- und Weiterbildung, DGfK: Ausbildungsleitfaden Kartograph/Kartographin. 2000.

Meyers Lexikon - Wissen von A-Z http://www.iicm.edu/ref.m10

Robinson, A.: Elements of Cartography (6.Auflage). New York, John Wiley & Sons, Inc., 1995l

http://www.stat.ch/de/statistics/

6.5 Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Das Prinzip der Fernerkundung

aus Jüptner, B.: Skriptum zur Vorlesung Aufbau, Führung und Anwendungen digitaler Geobasisdaten, SS 2001.

Abb. 2: Die wesentlichen Bestandteile eines GPS-Systems

aus Jüptner, B.: Skriptum zur Vorlesung Aufbau, Führung und Anwendungen digitaler Geobasisdaten, SS 2001.

Abb. 3: Vergleich Rasterdaten-Vektordaten

aus GRASS-Handbuch, Geographisches Institut der Universität Hannover. 2002.

Abb. 4: Unstrukturiertes Datenmodell („Spaghetti Modell“).

aus Hake, G., Grünreich, D., Meng, L.: Kartographie. Berlin - New York, Walter de Gruyter, 2002. S. 158

Abb. 5: Topologisches Datenmodell.



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Abb. 6: Geoinformationssystem: Funktionen und Komponenten.

aus Bollmann, J., Koch G., et al.: Lexikon der Kartographie und Geomatik. 2002.

Abb. 7: Datenniveaus.

Eigener Entwurf, basierend auf: Haggett, P.: Geography: a global synthesis. Pearson Education Limited, Harlow, England. 2001. S. 678

Abb. 8: Darstellung qualitativer lokaler Diskreta durch bildhafte und geometrische Signaturen.


Abb. 9: Darstellung der Quantitäten für zwei Arten lokaler Objekte.


Abb. 10: Darstellung eines Kontinuums durch Messpunkte mit Daten, durch die daraus interpolierten Isolinien, durch Isolinien mit Flächenfüllung dazwischen.


Abb. 11: Isochronen als Linien gleicher Reisezeit von einem zentralen Punkt aus.


6. Geodatengrundlagen6.1 Begriffe und Arten raum-zeitlicher Information6.2 Von der Datenaufnahme zur Datenverarbeitung6.3 Kartographische SachdatenvisualisierungAnwendungsgebiete der Statistik Lokale DiskretaLineare DiskretaFlächenhafte DiskretaKontinua

6.4 Verwendete Literatur und Links6.5 Abbildungsverzeichnis

6. Geodatengrundlagen - univie.ac.at · Umwelt wie Grundkarten oder digitale...

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