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(Arbeitsschritt 5: Erstellung Bewertungskarte)
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Speziell beachtet werden muss, dass
 
Speziell beachtet werden muss, dass
  
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* die Auswahlkriterien mit dem jeweiligen Gewichtungswert (gem. festgelegter Gewichtung) multipliziert werden
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* die Ausschlusskriterien mit 1 multipliziert werden (Werte mit 0, d.h. Ausschlusskriterium trifft zu und werden aus dem Gesamtergebnis ausgeschlossen)
  
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Formel, welche ich im Raster Calculator eingegeben wurde:
  
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"rec_bln" * 20 + "Reclass_B_laerm" * 10 + "Reclass_S_laerm" * 40 + "Reclass_bauz4" * 30 + "Reclass_voge1" * 1 + "Reclass_auen1" * 1 + "Reclass_Flachmoor" * 1 + "Reclass_HMoo3" * 1 + "Reclass_moor1" * 1 + "Reclass_TW_R3" * 1 + "Reclass_Amph1" * 1
  
Die einzelnen Werte (gemäss Attributspalte „Wertung") wurden dabei zusammengerechnet. Die Rasterdaten mit einem Ausscheidungskriterium wurden nicht addiert sondern multipliziert. Da Auscheidungskriterien die Wertung 0 erhielten, fielen diese durch das Multiplizieren weg. So konnten Daten mit einem Ausscheidungskriterium aus dem Gesamtergebnis ausgeschlossen werden. Für jedes Pixel wurden die Werte der jeweiligen Kriterienkarte zusammengerechnet. Je höher der zusammengerechnete Wert, desto geeigneter ist der Standort für den Rebbau. Das Punktemaximal betrug dabei 34 Punkte.
 
Im Bild "Raster berechnen" ist der Algebraausdruck für die Berechnung des Rasters ersichtlich.
 
  
Ich habe aber heute morgen noch an unserem Projekt weitergearbeitet. Ich habe alle unsere Rasterkarten mit den Bewertungen mit dem Tool Raster Calculator (unter MapAlgebra) zusammengerechnet und eine HeatMap erstellt (unter Layers: map_calcul). Dazu habe ich alle Auswahlkriterien multipliziert mit unserer Gewichtung und alle Ausschlusskriterien multipliziert mit 1 (Werte mit 0, d.h. zutreffende Kriterien fallen somit weg). Ich bin mir nicht ganz sicher, ob das so stimmt=)
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Für jedes Pixel werden damit die Werte der jeweiligen Kriterienkarten zusammengerechnet und in einer Gesamtbewertungskarte dargestellt (HeatMap). Je höher der zusammengerechnete Wert, desto geeigneter ist der Standort für eine Deponie. Das Punktemaximal betrug dabei 247 Punkte.
 
 
Hier die Formel, welche ich im Raster Calculator eingegeben habe:
 
 
 
 
 
"rec_bln" * 20 + "Reclass_B_laerm" * 10 + "Reclass_S_laerm" * 40 + "Reclass_bauz4" * 30 + "Reclass_voge1" * 1 + "Reclass_auen1" * 1 + "Reclass_Flachmoor" * 1 + "Reclass_HMoo3" * 1 + "Reclass_moor1" * 1 + "Reclass_TW_R3" * 1 + "Reclass_Amph1" * 1
 
  
 
== Resultat ==
 
== Resultat ==

Version vom 18. Dezember 2018, 20:42 Uhr


Impressum

Gemeinden des Kantons Luzern

Hochschule für Technik Rapperswil

Modul: RAG HS2018
Thema: Deponiestandorte
Studierende: Sarah Berger, Izabel Lambova
Dozent: Claudio Büchel
Datum: 19.12.2018

Aufgabenstellung

Im Rahmen des Moduls Räumliche Analysen und GIS (RAG) soll mithilfe des Geoinformationssystem ArcGis ein Instrument erstellt werden, welches unterstützend für eine spezifische raumplanerische Fragestellung angewendet werden kann.

Perimeter
Der Bearbeitungsperimeter umfasst den gesamten Kanton Schwyz.

Thema
Erhebung von Standorten, welche sich für eine Deponie (Inertstoffe) eignen. Dazu wurden Ausschluss- und Auswahlkriterien festgelegt und die einzelnen Kriterien gewichtet. Die Kriterienwahl basiert auf einem Basiswissen zur Thematik Deponien und ist nicht abschliessend.

Arbeitsschritte

Arbeitsschritt 1: Festlegung Kriterien und Bewertung

Geeignete Standorte für Deponien sind von verschiedenen Faktoren abhängig (Berücksichtigung raumplanerischer, ökonomischer, ökologischer und gesellschaftlicher Ansprüche). Für diese Arbeit wurde eine Auswahl an Ausschluss- und Auswahlkriterien festgelegt. Die Kriterienwahl basiert auf einem Basiswissen zur Thematik Deponien, ist nicht abschliessend und für eine realistische Standortsuche nicht ausreichend.


Die folgenden Ausschlusskriterien sind gewählt worden: [[Bild:]]

  • Moorlandschaften von besonderer Schönheit und nationaler Bedeutung
  • Flachmoore von nationaler Bedeutung
  • Hoch- und Übergangsmoore von nationaler Bedeutung
  • Auengebiete von nationaler Bedeutung
  • Trockenwiesen und –weiden von nationaler Bedeutung (alle Objekte)
  • Amphibienlaichgebiete von nationaler Bedeutung (alle Objekte)
  • Wasser- und Zugvogelreservate von internationaler und nationaler Bedeutung


Die folgenden Auswahlkriterien sind gewählt worden:

  • Abstand zur Bauzone
  • Lärmbelastung durch Strassenverkehr (Tag)
  • Lärmbelastung durch Eisenbahn (Tag)
  • BLN-Gebiet


Die Auswahlkriterien wurden mit Punkten von Null bis Vier bewertet (0=sehr schlecht / 4=sehr gut). Bei den Ausschlusskriterien steht 0 für zutreffend (die Fläche kommt für die Standortauswahl nicht in Frage) und 1 für nicht zutreffend (die Fläche wird für die Standortauswahl berücksichtigt). Mit einer Gewichtung der Auswahlkriterien wurde die Standorteignung zusätzlich priorisiert.


Medium:Kriterien_Bewertung.pdf

Arbeitsschritt 2: Datenbeschaffung

Die benötigten Daten wurden geo.admin.ch heruntergeladen:

  • Moorlandschaften von besonderer Schönheit und nationaler Bedeutung
  • Flachmoore von nationaler Bedeutung
  • Hoch- und Übergangsmoore von nationaler Bedeutung
  • Auengebiete von nationaler Bedeutung
  • Trockenwiesen und –weiden von nationaler Bedeutung (alle Objekte)
  • Amphibienlaichgebiete von nationaler Bedeutung (alle Objekte)
  • Wasser- und Zugvogelreservate von internationaler und nationaler Bedeutung
  • Bauzonen Schweiz (harmonisiert)
  • Strassenverkehrslärm Tag
  • Eisenbahnlärm Tag
  • BLN

Arbeitsschritt 3: Anpassen aller Layer auf den Projektperimeter

Um das Datenvolumen zu minimieren wurden die Layer auf den Perimeter zugeschnitten (Selection by Location) und anschliessend als neue Layer exportiert (Export Data).

Arbeitsschritt 4: Aufbereitung Bewertung und Erstellung Rasterkarten

Für das Auswahlkriterium Abstand zur Bauzone (und Auswahlkriterium BLN-Gebiet aber ohne den ersten Punkt):

  • Mit dem Tool Euclidean Distance (Spatial Analyst Tools / Distance) den Layer Bauzonen mit einem Distanzverlauf gemäss Bewertungsraster (Abstand zur Bauzone) versehen
  • Anschliessend mit dem Tool Reclassify (Spatial Analyst Tools / Reclass) die Bewertungsklassen eintragen und die Punkteverteilung vornehmen (alle Werte=1 / no data=0)
  • Den shape-Datensatz (Vektordaten) mit dem Tool Polygon to Raster (Conversion Tools / To Raster) in eine Rasterkarte umwandeln


Für die Auswahlkriterien Lärmbelastung durch Strassenverkehr und Eisenbahn:

  • Mit dem Tool Reclassify (Spatial Analyst Tools / Reclass) die Bewertungsklassen eintragen und die Punkteverteilung vornehmen (alle Werte=1 / no data=0)
  • Diese Layer sind bereits Rasterdatensätze und müssen daher nicht umgwandelt werden


Für alle Ausschlusskriterien:

  • Die shape-Datensätze (Vektordaten) mit dem Tool Polygon to Raster (Conversion Tools / To Raster) in Rasterkarten umwandeln
  • Mit dem Tool Reclassify (Spatial Analyst Tools / Reclass) die Bewertungsklassen eintragen und die Punkteverteilung vornehmen (alle Werte=0 / no data=1 --> wird später mit dem Raster Calculator die Bewertungskarte erstellt, werden alle Bewertungen mit 1 multipliziert. Werte mit 0 (Ausschlusskriterium trifft zu) fallen dann weg)

Zwischenergebnis Arbeitsschritte 1 - 4

Das Zwischenergebnis der Arbeitsschritte 1 - 4 sind elf Rasterkarten.

Arbeitsschritt 5: Erstellung Bewertungskarte

Die erstellten Rasterkarten wurden in einem letzten Schritt mit dem Tool Raster Calculator (Spatial Analyst Tools / Map Algebra) zu einer Gesamtbewertungskarte zusammengefügt. Dabei werden alle Rasterkarten mit den vorgenommenen Punkteverteilung addiert.

Speziell beachtet werden muss, dass

  • die Auswahlkriterien mit dem jeweiligen Gewichtungswert (gem. festgelegter Gewichtung) multipliziert werden
  • die Ausschlusskriterien mit 1 multipliziert werden (Werte mit 0, d.h. Ausschlusskriterium trifft zu und werden aus dem Gesamtergebnis ausgeschlossen)

Formel, welche ich im Raster Calculator eingegeben wurde:

"rec_bln" * 20 + "Reclass_B_laerm" * 10 + "Reclass_S_laerm" * 40 + "Reclass_bauz4" * 30 + "Reclass_voge1" * 1 + "Reclass_auen1" * 1 + "Reclass_Flachmoor" * 1 + "Reclass_HMoo3" * 1 + "Reclass_moor1" * 1 + "Reclass_TW_R3" * 1 + "Reclass_Amph1" * 1


Für jedes Pixel werden damit die Werte der jeweiligen Kriterienkarten zusammengerechnet und in einer Gesamtbewertungskarte dargestellt (HeatMap). Je höher der zusammengerechnete Wert, desto geeigneter ist der Standort für eine Deponie. Das Punktemaximal betrug dabei 247 Punkte.

Resultat

Karte

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Bitte Karte auch als PDF mit Auflösung 600dpi zur Verfügung stellen!

Überprüfung Resultat

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Interpretation Ergebnisse

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Fazit

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Quellen

  • bitte pro verwendeteten Datensatz Quelle angeben