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Die überlagerten und entsprechend der Niederschlagmenge der enthaltenen Messtation eingefärbten Polygone sind die Voronoi- oder Voronoi-Polygone genannten Flächen **nächster Distanz** zu den Punkten. Die jeweiligen Flächeneinfärbungen des Interpolation_Rain Layers kommen durch die unterschiedlichen räumlichen Interpolationsverfahren zustande. (gisma 2021)" Die dargestellten Beispiele visualisieren die Ergebnisse unterschiedlicher, etablierter Interpolationsverfahren. Aus diesen soll stellvertretend neben der bereits bekannten Voronoi-Tessellation die Inverse Distance-Weighted Interpolation aufgrund ihrer Einfachheit und häufigen Anwendung gesondert betrachtet werden. Bei der Inversen Distanz-Gewichtung (Inverse Distance Weighting, IDW), wird das Gewicht jedes bekannten Punktes invers proportional zu seiner Entfernung zum nächsten Punkt gesetzt und somit hat die Entfernung zum beinflussenden Meßpunkt einen erheblichen Einfluss auf den zwischen Diesen Punkten zu bestimmenden Wert. Ist analyse beispiel von. Je niedriger der Exponent gesetzt wird, desto gleichförmiger gehen alle Nachbarn (ungeachtet ihrer Distanz) in die Berechnung ein, und desto "glatter" wird die Schätzoberfläche.
Letztere Methoden werden sinnvollerweise dann eingesetzt, wenn die bekannten Daten bereits gewisse Unschärfen aufweisen. Exakter Interpolator: Schätzoberfläche passiert exakt die bekannten – schematisch als Säulen dargestellt – Punkte (Wyatt 2000) Nicht-exakter Interpolator: Schätzoberfläche passiert die bekannten – schematisch als Säulen dargestellt – Punkte NICHT (Wyatt 2000) Räumliche Anwendung Nutzen Sie die interaktiven Möglichkeiten und vergleichen Sie die je nach Verfahren unterschiedlichen räumliche Ausprägungen der flächenhaften Niederschlagsverteilung aus Punktmesswerten. Vergleichen Sie insbesondere die Voronoi-Polygone mit den zum Teil erheblich komplexeren Interpolationsergebnissen. Schalten Sie die Hintergrundkarte z. Ist analyse beispiel online. auf und vergleichen Niederschlag und Relief. Full-screen Version der Karte Die blauen Kreisflächen sind ein lehrbuchhaftes Beispiel für unregelmäßig verteilte Meßpunkte im Raum - in diesem Fall offizielle Regenmessstationen in der Schweiz. Die unterschiedlichen Kreisflächen visualisieren die mittlere langjährige Niederschlagsmenge an der Messstation (nicht in der Legende abgebildet).
Insbesondere Minima und Maxima sind von Bedeutung. Für das Niederschlagsbeispiel bedeutet dies: Stationen mit Spitzenwerten sollten vertreten sein. Wenn wir allerdings ein eigenes Probenschema planen, wissen wir in der Regel nicht, ob wir die Standorte mit Minima und Maxima erfasst haben. Homogenität: Wie zu Beginn erwähnt, ist die räumliche Abhängigkeit der Daten untereinander eine sehr wichtige Grundvoraussetzung für eine weitere sinnvolle Analyse. Dieser Zusammenhang sollte aber über das gesamte Untersuchungsgebiet homogen sein! Um bei den Niederschlagswerten zu bleiben: jeweils zwei Stationen im Abstand von z. 2km sollten sowohl im Tessin ähnliche Messwerte aufweisen als auch im Jura, in Graubünden oder in Fribourg usw.. Diese Voraussetzung nennt man auch "Stationarität". Räumliche Verteilung der Messungen: Die räumliche Verteilung ist von großer Bedeutung. Ist analyse beispiel deutsch. Sie kann völlig zufällig sein, regelmäßig oder geclustert. Die Verteilungen sehen Sie an Beispielen weiter unten im Abschnitt "Typologie".
Je höher der Exponent wird, desto akzentuierter und "unruhiger" wird die Oberfläche, da nur mehr das Gewicht der nächstgelegenen Nachbarn in die Interpolation einfließt. Die Methode ist dieam häufigsten verwendete räumliche Interpolationsmethode mit folgenden Stärken: Sie ermöglicht sehr schnelle Berechnungen Unterschiedliche Distanzen fließen in die Schätzung unterschiedlich ein Über den Distanzgewichtungs-Exponent kann der Einfluss der Distanzen fein gesteuert werden und Schwächen: Es ist keine richtungsabhängige Gewichtung möglich, d. h. Informationsloser Raum – Distanz-basierte Interpolation | gisma spatial science ressources. räumlich gerichtete Zusammenhänge werden ignoriert (z. Höhenpunkte entlang eines Bergrückens). Neigung zu Artefaktebildung -die sogenannten Bull-Eyes – dies sind kreisförmige Bereiche gleicher Werte um die bekannten Datenpunkte.
Digitale Geländemodelle sind eine weithin genutzte Datenquelle für die räumliche Analyse. Im Original enthalten Sie in einem Rasterdatenmodell die Information der Höhe einer Rasterzelle. Aus dieser Information können zahlreiche abgeleitete Informationen erzeugt werden. Diese Einheit ist exemplarisch als leicht nachvollziehbares Beispiel für das Vorgehen bei Ableitung von Informationen aus raum kontinuierlichen Datensätzen gedacht. Neben der reinen Ableitung werden daher zudem mögliche funktionale Ableitungskonzepte wie potentielle Massentransporte, Feuchtigkeitsindizes angesprochen. Digitale Geländemodelle – Von der Höhe zur komplexen Information | gisma spatial science ressources. Geomorphometrie oder wie aus einfachen Ableitungen wertvolle Informationen entstehen Die Geomorphometrie beschäftigt sich mit der quantitativen Beschreibung und Analyse der Erdoberfläche. Zu diesem Zweck werden aus digitalen Geländemodellen (DGM) verschiedene Geländeparameter abgeleitet. Neigung, Exposition und Kurvatur (Krümmung) des Geländes gehören zu den Informationen, die am häufigsten aus Geländemodellen extrahiert und in verschiedensten Anwendungen eingesetzt werden.
Hier könnte wohl die Größe allein ausreichend sein, nicht aber die räumliche Verteilung. Wählen Sie nun alle Stationen unter 750 mNN aus, so könnte die Stichprobe zwar sowohl von der Größe her als auch von ihrer räumlichen Verteilung stimmen, das Phänomen ist jedoch nicht homogen in der Stichprobe repräsentiert. Eine nachfolgende Schätzung würde v. a. im Bereich von Gebieten über 750 mNN deutlich verzerrt ausfallen. Räumliche Interpolation von Daten Nachdem wir zuvor knapp den Zusammenhang räumlicher Abhängigkeiten dargestellt haben, kommen wir nun zu räumlichen Interpolationen. Grundlagen der Lagerplanung – Ist-Analyse und Soll-Konzept - Logistik KNOWHOW. Was sind räumliche Interpolationen? Darunter versteht man die Berechnung unbekannter Werte auf der Basis benachbarter bekannter Werte. Die meisten dieser Techniken zählen zu den komplexeren Methoden räumlicher Analyse, darum beschränken wir uns hier bewusst auf einen prinzipiellen Überblick zu den Methoden. Inverse Distanz-Gewichtung, Spline-Interpolationen, Kriging-Methoden, Polynomial-Regression-Methoden sind lediglich einige sehr gängige Interpolations-Methoden, die in GIS-Software zu finden sind.
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