RP6 08a Team:Landwirtschaft: Unterschied zwischen den Versionen

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* Multiplikation(Single Map Algebra): Wert der Summe von Bo_Nei mit dem Wert von Boden_Raster
 
* Multiplikation(Single Map Algebra): Wert der Summe von Bo_Nei mit dem Wert von Boden_Raster
 
* Bodenkarte (2) - Raster: Bewertung Feld Nutzwert: Je höher der Nutzwert umso besser
 
* Bodenkarte (2) - Raster: Bewertung Feld Nutzwert: Je höher der Nutzwert umso besser
* Addition: bo_nei_hoe mit nuz - Gewichtung wie folgt: bo_nei_hoe mit  nuz mit  
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* Addition: bo_nei_hoe mit nuz - Gewichtung wie folgt: nuz mit Faktor 3
  
 
== Arbeitsmodell ==
 
== Arbeitsmodell ==

Version vom 22. Oktober 2008, 14:41 Uhr

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Vorgehen

Eignung als Landwirtschaftsland

Faktoren

  • Besonnung
  • Bodentyp (Feuchte, Aufbau ABC-Horizont, Steine wegen Maschinen)
  • Eignung
  • Eignung intensiv extensiv
  • Fertilität
  • Feuchte
  • Grösse
  • Höhenlage
  • Maschineneinsatz
  • Nähe zu Strasse / Stadt
  • Neigung
  • Produktivität


Datengrundlagen

  • Bodenkarte
  • Fruchtfolgeflächen
  • Datenhöhenmodell (dhm25)

Bewertung

  • noch festzuhalten: Bewertungsschema 1-10
  • gleiche Bewertung für Neigung und Höhe
  • Verrechnung (Single Map Algebra) immer Addition
  • Filter Bodenkarte: Landwirtschaftsland (Wert 1) und Nichtlandwirschaftsland (Wert 0)
  • Multiplikation(Single Map Algebra): Wert der Summe von Bo_Nei mit dem Wert von Boden_Raster
  • Bodenkarte (2) - Raster: Bewertung Feld Nutzwert: Je höher der Nutzwert umso besser
  • Addition: bo_nei_hoe mit nuz - Gewichtung wie folgt: nuz mit Faktor 3

Arbeitsmodell

Das Datenhöhenmodell (Rasterdaten) und die Bodenkarte (Vektorfile) dienen uns als Grundlage für unser erstes Arbeitsmodell. Aus dem dhm25 leiten wir die Neigung und die Höhenlage ab und bewerten (Spatial Analyst Tools/ Reclass/ Reclassify) diese wie folgt: Je höher desto schlechter, je flacher desto besser. Zuletzt summieren (Spatial Analyst Tools/ Map Algebra/ Single Output Map Algebra) wir die beiden Resultate gleichwertig.

Die Vektordaten der Bodenkarte rechnen (Conversion Tools/ to Raster) wir in Rasterdaten um. Die Bewertung der Bodenrasterkarte setzen wir alle auf 1. Das Resultat multiplizieren wir mit dem Resultat des Datenhöhenmodells.

Plausibilitätstest: Unser Ergebnis prüfen wir anhand des Fruchtfolgeflächen-Layers. Die beiden Flächen sind nur ungefähr deckungsgleich. Im Randbereich überlagern die Rasterdaten die Polygonflächen.


SWOT-Analyse des Bewertungsmodelles

Was ist? Was könnte?

Stärken (Strengths):

Chancen (Oppurtunities):

Text zu Stärken....

Text zu Chancen...

Schwächen (Weaknesses):

Gefahren (Threats):

Text zu Schwächen...

Text zu Gefahren...


Fragen

Bodenraster0_1 Werte grösser als 1.