gis5

Detaillierungsgrad

kleinste -unterscheidbare Differenz in einer Messung

- geometrisch

- thematisch

- zeitlich

- Positionsgenauigkeit (georeferenzierung stadtbild)

- Attributsgenauigkeit (klassifikation pixel see statt wald)

- Logische Konsistenz (topologische Fehler beim digitalisieren)

- Vollständigkeit (kein Polygon vergessen?)

- Herkunft (welche Datenquellen)

- Ein Set von Methoden, wessen Resultate sich verändern, wenn sich der Ort der zu untersuchenden Objekte ändert (distanz, topologische Operationen)

- räumliche Abfragen: "Wo ist", "Was wenn" (distanz und topologische Operationen)

- To describe spatial patterns and relationships 
- To test a hypotheses using spatial data 
- Application in spatial planning 

Bsp: Radtour dursch Schottland:

Ziele: nicht hügelig, weit weg von Autobahnen, nahe bei Touristendestinationen

--> Höhenmodell, Distanz --> Kostenoberfläche

- überprüft, ob Gebiete überlappen, bestimmt Flächen und definiert neue Entitäten

- gebiete überlappen: grenzen

Fragen: Wieviel des öffentlichen Lands ist Wald?

- alles überlappt, wir müssen einheitliche Gebiete definieren

Fragen: Wie gross ist der NS im Punkt (x,y)?

1. Finde jeden Schnittpunkt zwischen den Arcs der beiden Netzwerke und füge dort einen neuen Knopf ein

2. Um neues Polygon zu erstellen, finde die angrenzenden Arcs

3. Finde einen anderen Knoten, der den Arc abschliesst

Sliverpolynome: kleine, störende Polygone

Je mehr Schnittpunkte, desto mehr Slivers

Um die Slivers verhindern zu können während dem überlagerungsprozess die arcs zusammengefügt werden oder sie können im Nachhinein entfernt werden

Dominanzregel:

- Bsp Skigebiet in ZH (Kriterien, die erfüllt werden müssen)

Conributory Regel:

- arithmetische Operationen, lineare Kombinationen (ranks)

- Interaction Regel: alle Kombinationen, conjoint methode um Kombinationen zu ranken

- Toblers. 1. law: nahe Dinge sind ähnlicher als ferne

- Interpolation macht nur Sinn, wenn Autokorrelation vorliegt

Abhängig von: 
- Ist das zu modellierende Feld gleichmässig über den Raum verteilt? 
- Sollte das Feld das modelliert wird kontinuierliche erste/zweite Ableitungen haben? 
- Sollen die Werte erhalten bleiben? 
- Wie stark ändern sich die Werte abhängig von der Distanz? 
- Könnte es einen globalen Trend haben? 
- Hat man genug Daten um einige zur Validation zurückzuhalten? 
- Gibt es sekundäre Daten die wir benützen können um die Interpolation einzuschränken

Abhängig von: 
- Ist das zu modellierende Feld gleichmässig über den Raum verteilt? 
- Sollte das Feld das modelliert wird kontinuierliche erste/zweite Ableitungen haben? 
- Sollen die Werte erhalten bleiben? 
- Wie stark ändern sich die Werte abhängig von der Distanz? 
- Könnte es einen globalen Trend haben? 
- Hat man genug Daten um einige zur Validation zurückzuhalten? 
- Gibt es sekundäre Daten die wir benützen können um die Interpolation einzuschränken

Graph mit Quadratwurzel der Differenz eines Attributpaars gegen die Distanz zwischen 
den zwei Punkten. 
Da man schon bei nur 20 Punkten sehr viele Wertepaare erhält (191) wird es schnell unübersichtlich, 
weshalb man diese zusammenfasst: 

Graph mit Quadratwurzel der Differenz eines Attributpaars gegen die Distanz zwischen 
den zwei Punkten. 
Da man schon bei nur 20 Punkten sehr viele Wertepaare erhält (191) wird es schnell unübersichtlich, 
weshalb man diese zusammenfasst: 

- Ebene durch eine Tangente an einem Punkt der Oberfläche

- Besteht aus Gradient und Aspekt

- Maximale änderung der Höhe der Ebene

- Winkel der Ebene mit einer horizontalen Fläche

- Richtung der Ebene ist abhängig von willkürlichemn 0 Punkt (norm. Norden)

- 

- Viele unterschiedliche Auflösungen je nach Region (Schweiz 25m, UK 10/50m, USA 30m, Südame-
rika/Afrika 100m bis 1km) 
- Je nach Auflösung können kleine Objekte verschwinden (kleine Bäche usw.) 
- Die Berechnungszeit steigt sehr stark mit höherer Auflösung 
- Wenn man mit einem 3x3-Fenster rechnet hat man schnell eine 75*75m Genauigkeit 
- Je tiefer die Auflösung, desto mehr Glättung (smoothing) hat man 
- Maximalwerte werden viel tiefer

Fluss ist in Richtung des steepest drops

Immer 45° Intervalle (8Richtungen)

+ simpel

- keine Flussdispersion darstellen

- da nur 45° Intervalle, flow direction und aspect müssen versch. values haben

Behandelt Probleme von parallelen Flüssen indem die Konstande in der Gleichung geändert wird

+ realistische

- kann andere Resultate geben, noch keine Dispersion

In upland areas where channels have not initiated, flow may be better modelled as divergent

algorithmus which represents the fraction of the flow in a cell passed to a neighbour

- fokale Operatoren (konkav min, konvex max)

- flussakkumulation (startpunkt vieler Modellierungen von Kanälen, summe von aufwärtsfliessenden Elementen, die sich in Pixel entleeren)

- TIN-basierte Flussrichtungen (basiert auf steepest path ansatz. entweder entlang dreiecksgrenzen oder querdurch)