Die räumliche Analyse ist eine bedeutende Funktion eines Geoinformationssystems (GIS). Sie können das zu untersuchende Gelände mit verschiedenen Landnutzungsmerkmalen wie Infrastruktur, Vegetation und Gewässerstruktur in einem Modell vereinen und optimal analysieren.
Als ersten Punkt müssen Sie ein Untersuchungsgebiet definieren und alle relevanten Informationen zusammentragen. Für die räumliche Analyse ist es wichtig, das Geodatenmanagement sowie die Konvertierung von Geodaten zwischen den unterschiedlichen Speicherformaten (Rasterdaten und Vektordaten) zu kennen. Analysen können hochkomplex sein, so benötigen Sie fundiertes Wissen zur Funktionsweise einzelner Analysewerkzeuge.
Wesentliche Werkzeuge für die räumliche Analyse sind in ArcGIS Desktop und ArcGIS Pro in der Toolbox „Analysis Tools“ und im Spatial Analyst bzw. im 3D-Analyst zu finden. Darüber hinaus gibt es verschiedene Werkzeuge in der Toolbox „Datamanagement“ und bei den Konvertierungstools.
Sind Ihnen die Analysewerkzeuge noch unbekannt? Esri bietet Schulungskurse zum Thema Analyse mit ArcGIS an. Über die Tutorial-Webseite und die Trainingsseite haben Sie die Möglichkeit, diese an einfachen Beispielen kennenzulernen. Jede räumliche Analyse ist sehr individuell und abhängig von den verfügbaren Daten sowie den Transferfähigkeiten des Analysten. Es ist ein vorausdenkender Prozess: Wie sollen die Ergebnisse in den einzelnen Schritten aussehen? Welche neuen Möglichkeiten ergeben sich daraus?
Wir empfehlen Ihnen ein Training zum räumlichen Analysen. Sie erlernen ein intensives Transferdenken, um Ihre eigenen Anwendungsfälle selbstständig modellieren und fortlaufend verbessern zu können.
Wie läuft eine räumliche Analyse ab?
Abbildung: Ablauf einer Analyse
1. Analytische Fragestellung formulieren, wobei wesentlichen Kriterien und Rahmenbedingungen zu definieren sind, die für diese Analyse zu treffen und zu berücksichtigen sind.
2. Daten erkunden und vorbereiten – der Rückgriff auf eigene Daten erfordert diesen Schritt genauso wie die Suche nach Quellen, z.B. über offene Daten im Internet. Sie müssen bewerten, ob die Daten zu Ihrem Anwendungsfall passen, ob Sie auf die Daten neue bzw. weitere Informationen „aufmodellieren“ müssen und ob die Ihnen vorliegenden Daten vollständig für die Analyse sind.
Folgende thematische Daten sind vorteilhaft für eine ganzheitliche räumliche Analyse. Sie kann selbstverständlich ergänzt oder reduziert werden:
- Höhenmodelle zur Abbildung des Geländes
- Landnutzungsinformationen zur Abbildung der menschlichen Nutzung von Raum sowie zur Erkennung von Vegetationsräumen (Forst, Grünflächen bzw. naturnahe Räume etc.)
- Infrastrukturdaten (Straßen, Schienen, Orte des Luftverkehrs etc.)
- Administrative Grenzen zur Abbildung von Untersuchungsgebieten, Definition von Interessensräumen und der Modellierung und Abbildung von Bevölkerungsinformationen oder anderen Vorkommensinformationen zu Flur und Fauna-Phänomenen
- Bodeninformationen, wie Bodenmaterial von Deckschichten, Bodenfeuchtigkeit, geologische Informationen zur Modellierung von Standortkriterien
- Gewässernetz und Gewässerflächen zur Abbildung von Oberflächenwasser, räumlichen Hindernissen und als ein bestimmendes Geländemerkmal.
- Statistische Daten, die zur Untersuchung passen.
3. Die Analyse selbst ist immer ein Modell. Egal, ob Sie manuell jedes Werkzeug einzeln ausführen oder mit dem ModelBuilder oder mit Python einen automatisierten Ablauf erstellen. Machen Sie sich einen Plan, wie welche Daten mit welchen Kriterien Ihrer Fragestellungen verarbeitet werden und was Sie als Ergebnis erwarten.
4. Ergebnisse interpretieren erfolgt, wenn Sie Ihre Analyse erfolgreich modellieren konnten und von der Richtigkeit der Ergebnisse unter Modellbedingungen überzeugt sind. Dies ist schon die erste Interpretation. Sie sollten aber auch betrachten, welche potentiellen Fehler basierend auf den Rahmenbedingungen Ihrer Analysefrage strukturell im Modell enthalten sein können und die Gültigkeit Ihrer Ergebnisse beeinflussen. Für eine räumliche Analyse spielt die Festlegung eines Untersuchungsgebiets und damit verbundene Grenzen als möglicher Einfluss für Ungenauigkeiten eine Rolle. Hier ist in der Regel zu beachten, dass sich der Raum nicht wirklich ändert und ggf. äußere Einflüsse durch diese Grenzen ausgeschlossen werden.
Beachten Sie, dass für die Interpretation von Ergebnissen der Grundsatz gilt, diese drei typischen Fehlerformen zu untersuchen:
- Grobe Fehler: Diese sind auf jeden Fall zu beheben. Sie entstehen durch falsche Annahmen, Bedingungen oder fehlerhafte Modelle.
- Systematische Fehler: Diese müssen erkannt und beschrieben werden, wie das dargestellte Randproblem eines Untersuchungsgebiets. Hierzu zählt auch die Beschreibung und Beurteilung der Qualität der Eingangsdaten: Waren die Attribute richtig und vollständig? Und welche Maßnahmen wurden ergriffen, um hier einzuwirken? – Beispielsweise mit dem Ausschluss von Datensätzen oder deren Berücksichtigung trotz Fehlern.
- Zufällige Fehler: Diese Fehlerform ist schwer durch einen Analysten zu erkennen. Es sind seltene Datenfehler, Abweichungen oder Phänomene.
5. Wiederholen oder ändern – eine Analyse ist nur dann valide, wenn Sie wiederholbar ist und zu denselben Ergebnissen führt. Dazu müssen Sie Ihr Vorgehen und die Ergebnisse dokumentieren. ArcGIS Desktop, ArcMap und ArcGIS Pro bieten Ihnen dazu mehrere Möglichkeiten: der Geoverarbeitungsverlauf, Modelldarstellung im Modellbuilder, Kommentierung in Pythonskripten sowie die Pflege von Metadaten.
Sie sollten eine Analyse immer mehrmals durchlaufen lassen, um zu sehen, ob anhand Ihres Vorgehens immer dieselben Ergebnisse entstehen oder ob Ihr Vorgehen anhand von kleinen Varianzen (unterschiedliche Reihenfolge von Werkzeugen, Nutzen oder Auslassen einer Auswahl) auch zu Varianzen in den Ergebnissen führt.
6. Ergebnisse präsentieren – sorgen Sie dafür, Ihre Ergebnisse nach kartografischen Grundsätzen so aufzubereiten, dass die unterschiedlichen Phänomene auch gut differenzierbar sind.
Präsentieren Sie die Ergebnisse wenn möglich selbst, so können Sie auch auf Einschränkungen zur Gültigkeit Ihrer Analyse hinweisen. Beachten Sie dabei: Für die Entscheider ist es wichtig, welche Handlungsmöglichkeiten sich aus den Ergebnissen ableiten.
7. Entscheidungen treffen – aus den Ergebnissen Ihrer Analyse können Sie und die Entscheider Schlussfolgerungen treffen und das Für und Wider bzw. die positiv und negativ zu erwartenden Konsequenzen gegenüberstellen. Ergebnis kann auch sein, die Rahmenbedingungen und die Datenbasis zu präzisieren und den Prozess von Neuem zu starten. Dies muss bei zeitkritischen Entscheidungen jedoch ebenfalls mit abgewogen werden.
Die räumliche Analyse ist eine Variante der Analyse. Sie umfasst, was mit raumbezogenen Daten im GIS möglich ist, egal ob:
- eine lagebezogene Auswahl zwischen zwei Datensätzen,
- eine Nachbarschaftsanalyse zur Klärung von Einzugsgebieten oder Einflüssen von Objekten zueinander,
- eine Überlagerungsanalyse zur Identifikation von Räumen, die bestimmte Phänomene abbilden,
- eine komplexe Standortanalyse aus Raster- und Vektordaten,
- eine Routensuche für eine Fahrstrecke (mit Network Analyst) oder eine neue Trasse (mit Spatial Analyst),
- eine Ableitung von Oberflächenabflüssen für eine Naturgefahrenanalyse.
Die Möglichkeiten sind vielfältig und die aufgeführte Liste enthält nur einige Beispiele für Ihren Einsatz. Im Vergleich zu alternativen Analyseformen werden räumliche Phänomene nicht nur analysiert, sondern auch visualisiert. Der Vorteil besteht darin, eine sehr gute bildliche Vorstellungskraft zum untersuchten Raum zu erhalten, denn „ein Bild sagt mehr als tausend Worte“.
FAZIT:
Abschließend bleibt zu erwähnen: Jede Analyse in einem neuen Untersuchungsgebiet ist individuell – Anpassungsbedarfe entstehen durch verfügbare Daten, deren Qualität und der Fragestellung, die untersucht werden soll mit ihren individuellen Kriterien. Eine Automatisierung ist nur erfolgreich, wenn Teilaufgaben ähnlich sind und die Verwendung von früheren Lösungen ermöglichen. Vieles hängt hierbei am eingehenden Datenmodell. Ein Transfer früherer Lösungen geht nur mit Flexibilität und der Fähigkeit, Anpassungen auf neue Anforderungen zu übertragen. Praxisbezug und weitreichende Kenntnisse zu den unterschiedlichen GIS-Werkzeugen sind die solide Basis aller Analysen, sei es für zeitliche Untersuchungen, Vorhersagen oder statistischen Aufgaben.
