Räumliche Analyse (Rasterdaten) Flashcards
Vektorrepräsentation Vorteile
- gut geeignet für objektbasierte Modelle
- kompakte Datenstruktur
- Topologie kann explizit ausgedrückt werden
- Koordinatentransformationen und Anpassungen einfach umzusetzen
- realitätsnahe, exakte Repräsentation in allen Maßstäben möglich
- Abfrage, Updates und Generalisierung der graphischen Repräsentation möglich
Vektorrepräsentation Nachteile
- komplexe Datenstruktur
- Operationen können komplex und rechenintensiv sein, Visualisierung und Druck kann aufwendig und teuer sein
- räumliche Analyse ist eher komplex
Rasterrepräsentation Vorteile
- einfach Datenstruktur
- einfach Manipulation der Attributdaten
- günstige Technologie
- vielfältige Geodaten verfügbar, viele Arten der Analyse und Filterung möglich
- einfache mathematische Modellierung
Rasterrepräsentation Nachteile
- großes Datenvolumen
- starke Abhängigkeit der Datenmenge von der Auflösung
- schwierige Koordinatentransformation
Map algebra Entwicklung
Die basiert auf der Methode transparente Karten zu überlagern um Gebieten zu suchen, in denen strukturelle Entwicklungen sinnvoll sind. Da diese keine eindimensionalen Probleme sind, hat er auf jeder Karte einen Aspekt behandelt und durch die Überlagerung Kandidaten für optimale Lösungen gesucht.
Map algebra II
.. ist ein Schema für die Analyse. Es bietet eine systematische Herangehensweise für analytische Operationen.
Grundidee
- kartenbasiertes Rechnen (Jeder Layer ist eine Karte)
- Attribute werden durch Zahlenwerte ausgedrückt
- Definitionen einer mathematischen Grundlage für die Modellierungsabläufe
Vorraussetzung
Alle Datensätze müssen dieselbe Ausdehnung und Auflösung haben, dass also die einzelnen Pixel immer exakt dieselbe Fläche beschreiben.
Lokale Operationen
- Beziehen sich nur auf eine einzelne Stelle
- Können auf eine oder mehrere Layer angewendet werden
Ein Layer: Reklassifizierung
Mehrere Layer: Verknüpfung von Bedingungen über boolesche Logik.
Fokale Operatoren
Es wird eine Nachbarschaft definiert, mit einer Maske, die dann über den Raster bewegt wird.
Der Mittelpunkt der Maske ist der Fokus der Operation. Die neuen Werte werden so bestimmt: Jedes Feld der Maske hat ein Gewicht und das Ergebnis der Operation ist die Summer der Produkte aus dem Gewicht mit dem entsprechenden Wert im Rasterdatensatz.
Anwendung: Fernerkundung, Bildbearbeitung
Zonale Operatoren
Ausgangspunkt ist deine Einteilung in disjunkte Gebiete (Zonen) und einen Layer mit Werten.
Maske auf Raster: Zusammenzählen –> Neuer Wert im Raster
Globale Operatoren
Der Wert einer solchen Operation hängt von jedem einzelnen Wert innerhalb des verwendeten Rasters ab. Die Sichtbarkeit eines Produktes von allen Punkten eines Rasters ist ein Beispiel für so eine Operation.
Globale Operatoren - Kostenoberflächen
Modelle der Kosten der Bewegung im Raum. Die Kosten setzten sich zusammen aus
- einen Basisbetrag (z. B.: euklidische Distanz)
- der lokalen Reibung, durch die die Kosten lokal erhöht oder verringert werden.
Basierend auf der Kostenoberfläche können die Kosten zwischen zwei Punkten entlang eines vorgegebenen Weges bestimmt werden. Somit ist es auch möglich, den Weg zu suchen, der mit den geringsten Kosten verbunden ist.
Inkrementelle Operatoren
Wenn die Ausgangsdaten sich verändern, können inkrementelle Operatoren verwendet werden. Dabei ergibt sich der Wert einer Zelle als Resultat des Berechnungsschrittes der Nachbarzellen. Das kann beliebig oft hintereinander durchgeführt werden und führt dann zu dynamischen Modellierungen.
