"Suche alle Grundstücke im Stadtgebiet von Dresden, die mindestens 500 m² groß und noch unbebaut sind".
Bei dieser Suchbedingung handelt es sich um eine
a) rein thematisch
b) reine geometrische
c) geometrische und thematische
d) typisch topologische
Fragestellung?
c - Bezieht sich auf Größe des Grundstückes und auf Zustand des Grundstückes (bebaut/ unbebaut)
c- 500 m2 = geometrisch; unbebaut = thematisch
d- Grundstücke im Stadtgebiet von Dresden
zweite NF
§ 1. NF erfüllt
§ Jedes Datenelement, dass nicht selbst zum Primärschlüssel gehört, ist voll funktional abhängig vom gesamten Primärschlüssel
beschreibe die erste Normalform
Kein Datenelement darf mehrfach in einem Datentupel vorkommen (Eindeutigkeit der Namen)
Jedes Datentupel besitzt Primärschlüssel
Assoziationen werden nur durch Schlüssel nicht aber durch physische Speicheradressen abgebildet
Jedes Datenelement muss atomar sein
dritte NF
§ 2. NF erfüllt
§ Es gibt keine transitive Abhängigkeit eines Nicht-Primärschlüssels vom Primärschlüssel
Bayern?
Sie sollen im Stadtgebiet von Dresden ein stationäres Messnetz zur Überwachung der Luftqualität planen.
Welche Geoobjekte müssen Sie betrachten?
- Verkehrsnetz -> (thematische Eigenschaft: Verkehrsaufkommen)
- Industrieanlagen, Siedlungen: (thematisch: Angabe zu Schadstoffaufkommen, Emissionen), Grünflächen
- Dresden (Untersuchungsraum)
- stationäre Messpunkte
- Niederschlagsgebiet
- Waldgebiete
Erläutern Sie die Begriffe Geometrie, Topologie, Thematik und Dynamik
-Geometrie beschreibt die absolute Lage von Geoobjekten, Bsp.: Lage der Messstation mit Koordinaten in einem Raumbezugssystem
-Topologie beschreibt die die räumlichen Beziehungen zwischen Geoobjekten, also die relative Lage (liegt die Messstationen z.B. in einem Industriegebiet oder benachbart zu einem Waldgebiet.)
-Thematik Fachliche Eigenschaften des Geoobjekts beschrieben durch Attribute: (etwa die gemessenen Parameter an der Messstation z.B: CO2-Gehalt in ppm, Feinstaub PM1-10)
-Dynamik: Zeitliche Variation für alle oben genannten Eigenschaften der einzelnen Geoobjekte (Luftqualität, räumliche Veränderung der Messstation (Geometrie) und damit meist der Topologie, Zeitreihe der Messwerte)
Erläutern Sie den Unterschied zwischen Geodaten und Geoinformationen am Beispiel der Messung und Auswertung des Sauerstoffgehalts in Gewässern.
Geodaten: Umfasst das Datum (etwa den Messwert des Sauerstoffgehalts und die Koordinaten des Messpunkts)
Geoinformation: Sauerstoffgehalt der einzelnen Gewässer (individuell unterschiedlich) - Werte bzw. das Datum mit Bedeutung bzw. Interpreation verknüpft und mit Interpretationsvorschrift Auswertbar; bspw. Sauerstoffmangel unter gewissem %-Wert
—>Messung des Sauerstoffgehalts ist Sammeln von Geodaten, bei Auswertung der Daten und damit den Daten zugeordneten Bedeutungen, entsteht Geoinformation
Für folgendes Problem: Eine Liste von 10 metrisch-skalierten pH-Werten soll in Nominalwerte 'sauer' bzw. 'basisch' umgewandelt werden, wobei als Grenzwert pH = 7,0 zu verwenden ist; sollen Sie den Algorithmus spezifizieren
Algorithmus zur Prüfung ob pH-Wert den Nominalwert ´sauer´ bzw. ´basisch´hat.
Zielaussage: pH-Wert ist sauer bzw. basisch
Fachspezifisches Wissen: Wert ist sauer wenn < 7 Wert ist basisch wenn >= 7 (ph=7,0 neutral?)
Deklaration:
• Name des Algorithmus 'Prüfe pH-Werte'
prozeduraler Algorithmus
• Variablen des Algorithmus ist eine Liste von 10 (z.B. a-j) pH-Werten als Fließkommazahl REAL und eine Liste von klassifizierten Werten als Bezeichner (sauer bzw. basisch) STRING
Eingabe:
• Liste von Variablen für die 10 pH-Werte
Vorbedingung:
• Liste von 10 (z.B. a-j) pH-Werten als Fließkommazahl REAL und eine Liste von klassifizierten Werten als Bezeichner (sauer bzw. basisch) STRING
Ausgabe:
• Die 10 klassifizierten Werte
Nachbedingung:
Alle Werte sind in der Ergebnis-Liste klassifiziert
Beschreiben Sie in Form einer Matrix eine beispielhafte Datei, die Gewässergüte-Daten mit 4 Datensätzen und 3 Attributen enthält.
Datensätze (Zeilen): 4 verschiedene Seen (See1, See2, See3, See4)
Attribute (Spalten): Sauerstoffgehalt, pH-Wert, Temperatur
Sauerstoffgehalt pH-Wert Temperatur
See1 x1 x2 x3
See2 y1 y2 y3
See3 z1 z2 z3
See4 q1 q2 q3
Schreiben Sie eine aus 2 Zeilen und 3 Spalten verfügbare Wertematrix als eindimensionale Array-Datenstruktur.
x = (x11 , x12 , x13 , x21 , x22, x23)
bestehende Wertematrix:
x11 x12 x13
x21 x22 x23
Python: data = [x11, x12, x13, x21, x22, x23]
Sie entwerfen eine Klasse als Datentyp zur Beschreibung des Geoobjektes Fließgewässer.
Nennen Sie mögliche Attribute und Methoden und wählen Sie geeignete Datentypen für die Attribute
Attribute
Bundeswasserstraßenklasse : String : 5a
Name des Gewässers : String : Elbe
Länge : Float : 1094km
Wassertemperatur : Float
Navigierbarkeit: boolean
Sauerstoff-/Stickstoffgehalt: Float
Flussbett: String
pH-Wert : Float
Methoden
Wassertemperatur (Zeit, Flusskilometer)
Wasserqualität berechnen/
bestimmen aus Werten wie pH-Wert und Sauerstoffgehalt
Graph aus Temperaturen etc. bilden
Temperaturvorhersage
Erläutern Sie den Unterschied zwischen den Begriffen 'Algorithmus' und 'Programm' am Beispiel der Berechnung der städtischen Bevölkerungsdichte.
Algorithmus: Abfolge von Befehlen, Operationen zur Lösung eines Problems, die bei gleichen Ausgangswerten immer gleiche Ergebnisse erzeugt.
Programm: Umsetzung eines Algos in einer Programmiersprache. (z.B. Python).
Skizzieren Sie textlich einen Algorithmus zur Berechnung der städtischen Bevölkerungsdichte
1. Lies den Namen der Stadt X.
2. Lies den Wert der Einwohnerzahl der Stadt X
3. Lies den Wert der Fläche der Stadt X
4.Teile Einwohnerzahl durch Fläche
5. Speichere das Ergebnis in einer Variable Einwohnerdichte der Stadt X
6. Gib das Ergebnis aus
Welche Variablen benötigen Sie für die Berechnung der städtischen Bevölkerungsdichte, welchen Datentyp haben diese Variablen?
Fläche: Double
Einwohnerzahl: LongInteger
Einwohnerdichte: Double
Name der Stadt: String
Skizzieren Sie einen UML-Anwendungsfall ‚Erzeuge thematische Karte‘ für das Schul-WebGIS. Wer sind mögliche Akteure, welche Anwendungsfälle können verwendet (includes) werden.
Akteure: Schüler, Lehrperson, SchulWeb GIS Betreuer
includes: Thema festlegen, Inhalte eintragen, Zoomen, Ein-/Ausblenden
Beschreiben Sie eine Client-Server-Anwendung (Wozu dient der Server, wozu dient der Client, was sind Vorteile?)
- Server: stellt Client auf Anforderung spezielle Dienste zur Verfügung z.B. Einwohneranzahl im Stadtteil DD-Neustadt
- Client: nutzt die Daten vom Server zur Darstellung, z.B. berechnet den Anteil der Einwohner in DD-Neustadt von der Gesamteinwohnerzahl in DD
- Vorteile: Austausch von Daten, Effizienzsteigerung, Teilen von Soft- und Hardware, Von allen Orten aus nutzbar (ubiquitär), ein gemeinsamer Datensatz
Vorteile und Nachteile von Cloud Computing
pro:
Skalierung ist möglich
ortsunabhängig
spezielles IT-Personal zur Betreung von Servern nicht in Planungsamt erforderlich,
contra:
Problem des Datenschutzes - Datenmissbrauch ist möglich
Digitale Souveränität des Amtes ist gefährdet - es entsteht ggf. eine starke Abhängigkeit von Cloud-Anbietern
Übertragen Sie das Konzept der drei Abstraktionsebenen bei der Modellierung der realen Welt auf das Beispiel der Erstellung konventioneller, analoger thematischer Karten.
externe Ebene: Maßstab, Thema, Raumausstattung, Koordinatensystem
konzeptionelle Ebene: Legende, Symbole, Farbzuordnung
interne Ebene: technische Herstellung; etwa als Offset-Druck
Entwerfen Sie ein vereinfachtes objektorientiertes Modell für ein Verkehrsinformationssystem. Das System verwaltet Verkehrswege, die nach ihrer Gesamtlänge befragt werden können. Verkehrswege sind Straßen, Schienen- oder Wasserwege. Straßen können nach ihrer Art (Autobahn, Bundesstraße, etc.), Schienenwege nach der Betreibergesellschaft und Wasserwege nach der durchschnittlichen Gewässertiefe und -breite befragt werden.
Hinweis: Nutzen Sie das Konzept der Vererbung (und des Polymorphismus).
Erstellen Sie dieses Modell als UML-Klassendiagramm.
Entwerfen Sie ein (einfaches) ER-Modell für eine Institutsbibliothek, die Bücher an Studierende ausleiht.
In Ihrer Masterarbeit über den ÖPNV haben Sie mehrere Städte untersucht und dabei eine große Zahl von Geodaten erhoben. Diskutieren Sie an diesem Beispiel die Begriffe konzeptionelles Datenschema, DBMS und Datenbank.
Konzeptionelles Datenschema: Umsetzung eines Datenmodells in einem konkreten DBMS (oder etwa mit SQL); Angabe von Datentypen; Schlüsseln, Wertebereichen, etc.
—>welche Daen hängen inhaltlich zusammen
DBMS (Datenbankmanagementsystem): Software zur Verwaltung und Auswertung der Datenbank (hier zum Thema ÖPNV); bspw. Microsoft-Access
Datenbank: Daten, die inhaltlich zusamenhängen, d.h. alle gesammelten Daten zum ÖPNV (als zusammenhängende Dateien)
Welche Aufgaben haben Schlüssel im relationalen Datenmodell?
1) eindeutige Identifikation von Datensätzen (Primärschlüssel, also 1:1)
2) bilden Assoziationen (=inhaltliche Verbindungen zwischen Tabellen) (1:n, m:1, n:m) zwischen den Relationen ab (Fremdschlüssel)
3) Schlüssel ist erforderlich zur Gewährleistung der Integrität der Datenbank
Fremdschlüssel: Primärschlüssel aus fremder Relation
Sekundärschlüssel: identifiziert Teil der Elemente, für 1:n
Beim relationalen Datenmodell fordert die 3. Normalform, dass
a) alle anderen Normalformen erfüllt sind
b) die zweite Normalform erfüllt ist und keine transitive Abhängigkeit eines Nicht-Primärschlüssels vom Primärschlüssel besteht
c) die erste Normalform erfüllt ist und jedes Datenelement, das nicht selbst zum Primärschlüssel gehört, voll funktional abhängig vom gesamten Primärschlüssel ist
Beim objektorientierten Datenmodell bedeutet das Prinzip der Kapselung von Objekten, dass
a) jedes Objekt bekommt seine eigene Identität mit einem Identifikator, oder
b) die Objekte können keine zusätzlichen Attribute mehr bekommen, oder
c) ihr Zustand nur über die Operationen der entsprechenden Klasse erfragt und geändert werden können?
Sie sollen ein einfaches OO-Modell für Punkte und Linien in 2D erstellen. Linien und Punkte sind Geometrien. Geometrien können nach Ihrer Dimension befragt werden. Linien bestehen aus Punkten. Linien können nach der Länge und Punkte nach ihren Koordinaten befragt werden. Ergänzen Sie dieses Klassendiagramm auch durch implementierungsspezifische Aspekte.
Ändern Sie die SQL-Abfrage so ab, dass nur defekte Thermometer der Typen PT100 und PT200 ausgewählt werden.
SELECT HName, HAdresse, HTelefon, STyp
FROM Sensoren, Hersteller
WHERE Sensoren.HName = Hersteller.HName
AND (Zustand = ´defekt´) AND (STyp='PT100' OR STyp= 'PT200')
Sie sollen in einem Flusseinzugsgebiet in Sachsen die Niederschlagshöhen eines Starkniederschlages und die daraus resultierenden Überschwemmungsgebiete bei maximalem Wasserstand untersuchen:
Diskutieren Sie die Nutzbarkeit von objektbasierter Sicht und feldbasierter Sicht für diese Praxisaufgabe – was würden Sie als Geo-Objekte und was als Geo-Felder modellieren und warum?
objektbasierte Sicht = diskrete Sicht (eindeutig abgrenzbare Objekte, deren thematische Eigenschaften räumlich invariant sind) --> Geoobjekte im Beispiel: Flussbett; Flusslauf; Flusseinzugsgebiet X; 100-jähriges Hochwasser
feldbasierte Sicht = kontinuierliche Sicht (Feld wird durch Funktion beschrieben) --> Geofelder im Beispiel: Niederschlagshöhen, Überschwemmungswasserhöhen
--> beide Sichtweisen sind für das Beispiel nutzbar; jeweils nur eine andere Sichtweise
--> Kombination beider Sichtweisen ist sinnvoll
Welche räumlichen Auflösungen und Dimensionen würden Sie hier wählen?
räumliche Auflösung:
für das Einzugsgebiet: Makroskala
für die Niederschlagshöhen: Mesoskala
Für ein HW-Ereignis:
vertikal: Zentimeter (HW-Höhe),
horizontal: meist Meter,
zeitlich: Minuten
räumliche Dimensionen:
1D für Flussverlauf
2D für Einzugsgebiet
3D für Niederschlagshöhen, Überschwemmungskörper
auch thematische und zeitliche Dimensionen sinnvoll
Erläutern Sie das Layer-Modell der thematischen Modellierung am Beispiel einer topographischen Karte.
für jedes Thema/Unterthema eine separate Informationsschicht
können bei Bedarf auch übereinander gelegt werden, wenn identische Koordinatensysteme, Maßstäbe etc. vorhanden sind
topographische Karten:
Wälder, Grünflächen, Siedlungen, Industrie- und Gewerbeflächen, Gewässerflächen, Ackerland / Obstplantagen, Schotter, etc.
d.h. keine Layeraufteilung nach Geometrie, sondern nach Thema
Sie sollen ein Informationssystem für Biotope (mit Angaben zu Art, Status, schutzwürdigen Arten, etc.) aufbauen:
Entscheiden Sie sich für das Layer- oder das Objektmodell?
Entscheidung: Objekt-Modell
Begründung:
Individualität der Objekte steht hier im Vordergrund
schnelle Abfrage auf alle Attribute des Biotops ist möglich und hier sinnvoller
Beispielaufbau:
Biotop 1
Art: See
Status: Güteklasse I
schutzwürdige Arten: keine
Kreis: Mittelsachsen
Sie sollen auch die zeitlichen Änderung zur Geometrie der Schutzflächen berücksichtigen, welches konzeptionelle Modell wählen Sie?
Abhängig davon, wie aktuell die Daten sein müssen und wie Veränderungen erfasst werden.
1) Ist es eine jährlichen Prüfung und Erfassung, eignet sich das Snap Shot Modell, das vermutlich auch einfacher zu realisieren ist.
2) Handelt es sich um sich schnell verändernde Schutzflächen, beispielweise in einer dynamischen Lage, die durchgehend überwacht und beobachtet werden, eignet sich das Time Stamp Modell. Die Änderungen der Geometrie sind definierbar/feststellbar und zu den Änderungszeitpunkten können die neuen Geometrien erfasst werden.
Raster- oder Vektormodell an für Grundstückskataster?
Vektormodell
hohe Genauigkeit
die Grundstücksflächen werden durch Linienzüge abgegrenzt
die genaue Abgrenzung der Grundstücke ist relevant,
Raster- oder Vektormodell für Digitale Bilddaten?
Rastermodell
Aufgrund der Aufnahmetechnik ist es sinnvoll, ein Rastermodell zu benutzen -> Bilder liegen meist sowieso in rasterähnlichen Formaten vor. Menge an Pixel mit unterschiedlichen Farbwerten, Helligkeitswerten
Raster- oder Vektormodell für Navigationssystem?
man benötigt einen Dijkstra -> berechnet die kürzeste Route zwischen zwei Punkten in einem gewichteten Graphen (Straßennetz)
Straßen, Siedlungs-, Gewerbe- und Waldflächen sind geeignet als Vektoren darstellbar bzw. abgrenzbar; flächenabhängige Daten wie Bevölkerungsdichte sind irrelevant
Raster- oder Vektormodell für Klimamodellierung?
Rastermodell (meist sogar vier dimensional; x,y,z,t)
kontinuierliche daten
Niederschlagsmengen, Temperaturfelder in hoher Auflösung (Raster)
numerische einfacher; Berechnungen einfacher mit den direkten Nachbarn etc.
Vor- und Nachteile von Rastermodell
Vorteile:
geringer Erfassungsaufwand (da Aufnahme mit Scannern (Satellitengestützt z.B.))
Raster als Datengitter praktisch für Simulationsmodelle
Nachteile:
durch Approximation weder lagegenaue noch formgetreue Darstellung von Einzelobjekten
hohe Datenmengen = hoher Datenspeicherungsaufwand
aufwendige / rechenintensive Koordinatentransformationen
Verlust von thematischer Genauigkeit bei Koordinatentransformationen
Vor- und Nachteile von Vektormodell
gut geeignet für Einzelobjekte
potenziell unendliche geometrische Genauigkeit (Erfassungsgenauigkeit geometrischer Daten als Flaschenhals)
geringe Datenmengen, weil Geometrie durch einzelne Folgen von Punkten beschrieben (geringere Datenmenge als bspw. sehr feines Rastermodell)
-> daher: einfache Koordinatentransformation in euklidischer Geometrie
zeit- und kostenaufwendige Erfassung der Geometrie und Thematik
logische und algebraische Operationen aufwendiger
schlecht geeignet für flächenhafte kontinuierliche Verteilungen
Möglichkeiten zur Kombination von Raster- und Vektormodell und damit verbundene Probleme
in heutigem GIS: meist Vorteile beider Modelle nutzbar
—>Konvertierung zwischen Vektor- und Rastermodell nötig/möglich (Beispiel: Raster für Biomasse pro Hektar, Vektor für die Naturschutzgebiete).
Raster-Vektor-Konvertierung ist deutlich aufwändiger
Um vektorbasierte Modelle im Raster anzunähern, muss passende Rasterauflösung gewählt werden
Erhöhte Auflösung —>erhöhte Genauigkeit (z.B. Verminderung des Treppeneffekts bei Diagonalen)
Je nach Auflösung können sogar komplette Linien und damit wichtige Informationen verloren gehen, insbesondere je gerundeter bzw. abweichend von der senkrechten und waagerechten Ordnung eines Rasters die Vektoren sind und umgekehrt
Konvertierungsalgorithmen müssen entsprechend angepasst werden, um bei diesen Randfällen die gewollte Darstellung zu interpretieren (sollen ecken-benachbarte Rasterzellen im Vektormodell als Kurven, Diagonalen, Ecken, etc. dargestellt werden?
Wir betrachten ein Rasterbild-Ausschnitt von 100x100 Pixeln in Echtfarben-Darstellung (24 bit). Im Zentrum dieses Bildausschnittes befindet sich ein quadratisches, einfarbig-rotes Geoobjekt mit einer Kantenlänge von 50 Pixeln. Der Rest des Bildausschnittes ist einfarbig-weiß.
Wieviel Kilo-Byte Speicherplatz benötigt dieser Bildausschnitt mit bzw. ohne Lauflängencodierung?
8bit pro Farbe pro Pixel -> drei Farben -> also 24 bit pro Pixel (entspricht 3 byte) -> 30 000 Byte insgesamt -> 30 kbytep
Lauflängenkodierung:
Analyse Zeile für Zeile: 4byte für weiße Zeile (je 1 byte für Farbe + Anzahl der Pixel in der Zeile)
-> wir haben 50 weiße Zeilen -> also insgesamt 200 byte für weiße Zeilen
dazu kommen für die 50 weiß-rot-weiße Zeilen, für jeden Abschnitt 4 byte, also dann 12 Byte pro Zeile
->wir haben 50 weiß-rot-weiße Zeilen-> also insgesamt 600 byte für diese Zeilen
Insgesamt also 800 Byte bzw. 0,78 kByte
Insgesamt eine Reduktion durch die Lauflängenkodierung um mehr als den Faktor 30 - da das Rasterbild sehr homogen.
Bei Einem Geländepraktikum haben Sie Eine Biotopkartierung durchgeführt und Ihre Arbeitsergebnisse mit Hilfe eines Feldtagebuches und handschriftlicher Einträge in einer TK25 festgehalten. Erläutern Sie an diesem Beispiel die Begriffe 'Messung', 'Erfassung', 'A/D-Wandlung' von Geodaten.
Messung:
Auszählung von Tieren
Zählung der Arten pro Flächeneinheit
Messen von Abständen
Erfassung:
analog: in Feldbuch; eintragen, welche Arten vorkommen
digital: Erfassung z.B. mit Handy (Bild aufnehmen) und verknüpfen mit GPS Messung
(Vorteil Plausibilitätskontrolle)
A/D Wandlung:
Übertragen in ein GIS am Schreibtisch (durch manuelles Eintippen in DB)
Überlegen Sie sich für das Beispiel ‚Biotopkartierung‘ Maßnahmen zur Sicherung der Qualität der von Ihnen erhobenen Biotop-Daten.
Verwendung von digitalen Geräten z.B. zur Lagebestimmung GPS
Mehrfachmessung
Aufsetzend auf exisitierenden Daten
Gebiet aufteilen
Genauigkeit der Geräte überprüfen (z.B: GPS, digitale Kameras, Maßbänder, Thermometer)
Aufgaben verteilen
Plan im Voraus erstellen
Kartierschlüssel erstellen = Anweisung was kartiert werden soll -> Objektartenkatalog
Mitarbeitende briefen
Sie sollen für den Norden Kenias Vegetationskarten für die letzten 5 Jahre erstellen, um Änderungen der Biomassenproduktionermitteln zu können. Für welche Art der Datenerfassung entscheiden Sie sich?
Fernerkundungsdaten (digitale Datenerfassung), weil
aus thematischen Gründen geeignet
historische Daten von Nöten --> Satellitendaten geeignet, um in der Zeit zurückzugehen
Dennoch vor Ort gehen, um Daten zu vergleichen, denn Fernerkundungsdaten haben auch Nachteile (hier z.B.: Erfassung kann gestört sein durch Wolkendecke)
Diskutieren Sie die Vor- und Nachteile von GPS bzw. DGPS bei der Messung der Geometrie von Ackerschlägen.
GPS:
GPS-Erfassung ist relativ günstig und mit "Alltagsgeräten" möglich
Dadurch kann es zu größeren Abweichungen bei der Messung der Geometrie kommen
DGPS (differential GPS):
DGPS dient der Verbesserung der Messungen des GPS
Position des Empfängers kann relativ genau bestimmt werden, somit kann also die Geometrie der Ackerschläge gut bestimmt werden
Kann sehr genaue 2D und 3D Vektorgeometrien erfassen
Problem: deutlich höherer Geräte- und Bearbeitungsaufwand
Fraglich, ob dieser erhöhte Aufwand für die Messung erforderlich und gerechtfertigt ist
->Antwort heute GPS, da heute die Genauigkeit ausreichend ist (Genauigkeit von DGPS nicht benötigt, wäre teurer)
Welche Metadaten sollten Sie im Rahmen einer Geodatenerhebung erfassen?
Unterscheiden Sie diese Metadaten nach Syntax, Semantik und Pragmatik!
Metadaten sind datenbeschreibende Daten:
bei dem Beispiel Biotopkartierung wären Angabe zu Artenbezeichnungen , Kategorien der Fließgewässerqualität Formen von Metadaten (Semantik), nicht aber die erfassten Daten bspw. Datenheihen von pH-Werten.
Syntax: Datentyp, Dateiformat
Pragmatik: Zugriffs- und Nutzungsrechte, Lizenzbedingungen, Zugriffsspfade
Erläutern Sie jeweils drei wichtige Merkmale von ATKIS bzw. ALKIS.
ATKIS (Amtliches Topographisch-Kartographisches Informationssystem):
- Digitales Landschaftsmodell (DLM) => Objektstrukturiertes Modell, welches auf Vektor-Basis beruht, Grundlage topographischer Geoobjekte + derer Attribute ist Objektartenkatalog (amtliches Dokument)
- Verwaltung in speziellen DBMS/GIS
- Digitales Geländemodell (DGM) => raster-basiert
- Standard-Maßstab beider Modelle 1:25.000 (auf ca. 3m genau)
- Überführung in kartographische Karte durch Präsentationsobjekten
- Datenaustausch über Normbasierte Austauschschnittstellen (NAS)
ALKIS (Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem):
- Integrieren Liegenschaftskarte (wie sieht Grundstück aus?) und Liegenschaftsbuch (wem gehört es?), Zugriff auf Geometrie, Sachdaten
- Methoden zu nutzerbezogenen Bestandsaktualisierung in Versionskonzept => alle Objektänderungen werden somit gespeichert
- vektorbasiert, weil genaue Lagebeziehung erkennbar sein soll
Sie arbeiten mit einem GIS, das Vektordatensätze zu Agrarbetrieben (modelliert als Punkte), zu Verkehrswegen (modelliert als Polylinien mit den Attributen Autobahn, Bundesstraße und Schienenweg) und zu schutzwürdigen Biotopen (modelliert als Flächen) vorhält. Sie sollen herausfinden:
Welche der Agrarbetriebe liegen näher als 500 m an Bundesstraßen?
1. thematische Selektion des Attributes "Bundesstraße" --> selektierte Polylinien
2. geometrische Aktion
Methode: "Pufferung" um Linie (Bundesstraße), mit 500m zu jeder Seite
3. topologische Abfrage
Methode: "Punkt in Polygon" (Intersect)
4. Ergebnis aufnehmen: Menge von Punkten innerhalb des Buffers -> selektierte Agrarbetriebe; ggf. mit der Inforamtion dazu in welchem Bundestrassen-Puffer der Agrarbetrieb liegt.
In welchen Biotopen Agrarbetriebe liegen?
1. topologische Selektion
2. Ergebnis Aufnehmen: Teilmenge von Polygonen (Biotope) in denen min. ein Agrabetrieb -> selektierte Biotope
Durch welches Biotop das längste Stück Autobahn verläuft und wie lang dies ist?
1. thematische Selektion des Attributes "Autobahn" -> selektierte Polylinien
2. geometrische Operation
Methode: "Linie mit Polygon" (Intersect)
3. (Zwischen-)Ergebnis aufnehmen: neu verschnittene Liniensegmente als neue Geoobjekte Autobahnsegmente
4. Berechnung des Attributes Länge der neuen Segmente/Abschnitte
5. Ermittlung des Längsten Autobahnausschnitts
6. Biotop ermitteln mit längstem Autobahnsegment(en)-> Ergebnis: Polygon mit längstem Autobahnteilabschnitt
In einer, in Form von Rasterdaten (Rasterweite 25m) vorliegenden Kartierung von schutzwürdigen Biotopen, sollen Sie eine 100m Schutzzone um die Biotope modellieren. Wie gehen Sie vor?
Welchen Methodentyp der Map Algebra verwenden Sie?
4^4 Nachbarzellen als Schutzzone => Buffer
4* Nutzung fokalen Operators der Map Algebra mit einer 8er Umgebung (da die Schutzzone überall um die Rasterdaten errichtet werden soll!)
Puffer, in diesem Fall nach außen, da es sich um eine Verdickung (FocalOR) handelt
Sie haben an verschiedenen Standorten einer Stadt Daten zur Wohnqualität erhoben (gut, mittel, schlecht), die Sie flächenhaft interpretieren möchten.
Wie ermitteln Sie die Werteoberfläche?
vorliegende Daten zur Wohnqualität sind ordinalskaliert
—>Verfahren zur 2D Räumlichen Interpolation das Polygonverfahren:
Messnetz so traingulieren, dass innerhalb des Umkreises eines Dreiecks keine andere Stützstelle liegt.
Bilden der zugehörigen Polygone (Voronoi- oder Thiessen-Polygone) durch Verbindung der Mittelsenkrechten der Dreieckskanten miteinander
—>Polygon erhält dann den Attributwert der innenliegenden Stützstelle
Inwiefern werden beim Quadranten-Verfahren zur räumlichen Interpolation im 2D-Richtungs- und Distanzabhängigkeiten in der räumlichen Verteilung der Werte berücksichtigt?
Quadranten-Verfahren: berücksichtigt Daten aus allen vier Quadranten um zu interpolierende Zelle herum --> somit wird in jede Himmelsrichtung einmal geschaut
Distanzabhängige Gewichtung durch Berücksichtigung der inversen Entfernung
Was wird mit 2.5D bezeichnet?
beim DGM bedeutet 2,5D, dass an sich im 2D Modell gearbeitet wird also auf einer 2D-Basis (z.B. mit Karten)
Durch das thematische Attribut der Höhe, ist die Darstellung nicht mehr nur 2D
Dadurch, dass man z.B. keine Flächen, Volumen etc. berechnen kann ist es aber nicht 3D
—>2,5D
Als Mitarbeiter des Umweltamtes einer Stadt auf der Schwäbischen Alb sollen Sie mit GIS-Unterstützung eine digitale Karte der Bodenerosionsgefährdung erstellen. Welche Basisdaten benötigen Sie zur Lösung dieser Aufgabe?
digitales Geländemodell (DGM => Rasterförmig erhoben) für bspw. Hangneigung
—>über z.B. ATKIS von Vermessungsämtern (Amtliches Topographisch-Kartographisches Informationssystem)
digitale Bodenkarte -> Daten zum Bodentyp und zur Bodenart (Geologische Bodenämter)
Niederschlagsdaten (deutscher Wetterdienst)
Daten zur Vegetation, Landnutzung, Gewässernetz (DLM und Fernerkundungsdaten)
Sie sind im Stadtplanungsamt der Stadt XYZ tätig. Dort wird für Planungsaufgaben das CAD-System AutoCAD eingesetzt und Karten liegen als Grafikdateien (etwa PDF) vor. Planungsbezogene Sachdaten werden in dem RDBMS ACCESS gespeichert. Finden Sie Argumente für die Nutzung eines GIS. (CAD ist für Konstruktionen)
Zusammenfassung von thematischen und geometrischen Daten
—>Thematisch-geometrische und topologische Abfragen sind nun möglich
bessere Übersicht durch Visualisierung --> grafisch interaktive Analyse
einfache Umsetzung von Modellierungen und Analysen
viele Koordinatensysteme und Koordinatentransformationen werden in einem GIS unterstützt, damit ist Datenintegration gut möglich
einfachere Verwaltung der Daten in GIS, da diese nicht getrennt gespeichert sind
Was versteht man unter 'blattschnittfreier' Verwaltung und Bearbeitung von Geodatenmit einem GIS?
Speicherung von Geodaten ohne Begrenzung der gespeicherten Fläche durch z.B. Blattkanten von Karten / Speicherung der Geodaten als Ganzes ohne künstliche räumliche Grenze
—> Wortschöpfung: Übereinanderlegen/Zusammenfügen von Karten, ohne Sprünge/Fehler
—>Nur politische Grenzen oder informative Grenzen, oder erfassungsbedingten Grenzen (etwa bei Fernerkundungsdaten um Räume einzugrenzen)
Sie sollen Luftschadstoffausbreitungssimulationen durchführen, wo sehen Sie Potenziale und Probleme bei der Nutzung eines GIS für diese Aufgabe.
Potenziale:
- Zusammenfügen von Daten- hohe räumliche Auflösung
- Preprocessing (Vorbereitung der Daten => z.B. angesammelte Daten in Vektordarstellung/Raster überführen zum übereinanderlegen)
- bessere und übersichtlichere Visualisierung der Simulationsergebnisse (post processing)
- räumliche Analysen gut durchführbar
Probleme:
- sehr rechenaufwendig und hat teils sehr komplexe Anforderungen an das GIS
- zeitlicher Verlauf (Simulation) unbefriedigend in GIS darstellbar
- man braucht 3d numerische Daten - zu aufwendig selbst zu programieren
- Man braucht konkrete 3d Modelle
- Zeitkomponenten
- hohe Kosten für vollständige Integration von Simulation und GIS
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