RP6 08a Team:Landwirtschaft: Unterschied zwischen den Versionen
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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. | 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. | ||
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Version vom 29. Oktober 2008, 14:18 Uhr
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Inhaltsverzeichnis
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
- Klassierung Resultat nuz_bo mit der Bewertung (1-6) - Erster Vorschlag: Klasse 0-20/20-25/25-30/30-35/35-40
Arbeitsmodell
Für unser Arbeitsmodell legen wir durchgehend ein Bewertungsskala zwischen eins und zehn fest. Die Vergabe von zehn Punkten entspricht dem Punktemaximum.
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 (Spatial Analyst Tools/ Reclass/ Reclassify). Die beiden Kriterien lassen wir mit der gleichen Gewichtung in die Zwischenbewertung einfliessen.
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? |
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Stärken (Strengths): |
Chancen (Oppurtunities): |
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Text zu Stärken.... |
Text zu Chancen... |
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Schwächen (Weaknesses): |
Gefahren (Threats): |
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Text zu Schwächen... |
Text zu Gefahren... |
