GIS2 2013 Gruppe1: Unterschied zwischen den Versionen
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Version vom 11. November 2013, 13:10 Uhr
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Inhaltsverzeichnis
ÖV-Erschliessungsgüte
Aufgabenstellung
Der Auftrag für die Gruppe 1 im Kurs GIS2 2013, bestand darin die ÖV-Erschliessungsgüte zu bewerten. Dies unter Berücksichtigung der Haltestellen und der topografischen Gegebenheiten in der Umgebung.
Perimeter
Die Bearbeitung der ÖV-Erschliessungsgüte wurde für die ganze Region Winterthur und den westlich davon gelegenen Regionen Pfungen, Brütten, Embrach, Oberembrach und Lufingen durchgeführt.
Repräsentationsmodell
Grundlagen Erarbeitung und Ziel
Als ersten Schritt haben wir die Grundlage für unser Projekt bereitgestellt und aufgebaut.
Relevante Datenebenen, die für das Themen ÖV-Erschliessungsgüte, wichtig sein können:
- ÖV-Haltestellen ARE: Position
- Liniennetz
- ÖV Klassifizierung
- ÖV Güteklassen nach VSS
- Pixelkarte s/w, 1:50'000, swisstopo
Weitere spezifische Daten, die wir für unser Model brauchen:
- DHM25, swisstopo: Höhen-Modell
- Strassennetz
- Gewässernetz
Die relevanten Daten und Themen sind nun zusammengestellt. Wir haben uns für das Model darauf geeinigt, die ÖV-Güteklassen-Struktur die nach VSS radial und zentrisch aufgebaut sind, neu unter Einbezug des Höhen-Modells zu erarbeiten. Es geht darum, wie beim Wandern in den Bergen, dass sich eine Hanglage negativ auf die Distanzberechnung im Bezug zu einer ÖV-Haltestelle auswirkt. Dies ergibt in der Darstellung keine exakten Kreise mehr, denn je steiler die Hangneigung, desto kleiner die Abstufung der Güteklasse.
Mit dieser Betrachtungsweise können wir eine genauere Bewertungsanalyse als diejenige vom VSS durchführen und damit verschieden Tools im Programm GIS anwenden und üben.
Funktionsmodell
Bewertungskriterien
Folgende Faktoren fliessen in die Bewertung ein:
- Distanz zur Haltestelle: Je näher zur Haltestelle, desto besser. ( * ÖV-Haltestellen ARE )
- Hanglage: Je steiler der Hang, desto schlechter. ( * DHM25, swisstopo )
Bewertung der Distanz
- 1. Schritt: Distanzen um die Haltestellen ermittelt im 25m Raster ( -> Tools -> Distance -> Euclidean Distance )
- 2. Schritt: Bewertung der Distanzen ( -> Reclassify -> Bewertung (100 = sehr gut, 0 = schlecht) )
Link zur Bewertung der Distanz: Media:Model_Grundlage_Haltestellen.jpg
ANMERKUNG: Wie wir bemerkt haben, ist eine vorgängige Bewertung der Distanz zu den Haltestellen nicht nötig, da sie alleine über das Höhenmodell erreicht werden kann. Die Haltestellen-Daten fliessen so, als rohe Grunddaten in das Model ein.
Bewertung der Hanglage
- 1. Schritt:
- Hangneigung dargestellt im Modell (in Prozent):
--> DHM25 --> Slope
- Bewertung der Hanglage:
--> Reclassify --> Bewertung (100 = flach, 0 = sehr steil)
Zusammenstellung
Link zum Modelaufbau Bild 2:Bewertungsmodell
Bewertungsmodell
Wie die einzelnen Faktoren bewertet werden, wie und mit welcher Gewichtung sie kombiniert werden...
Unsere Bewertung sagt aus:
- 100 = hohe Werte, hohe Potenziale, kleine Risiken
- 0 = keine Werte, keinen Potenziale, keine Risiken