RP6 08a Team:Landwirtschaft

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Aufgabe / Thema Landwirtschaft

In unserer GIS 2-Semesterarbeit setzten wir uns mit dem Thema Landwirtschaft auseinander. Ziel ist es, im Raum Uster - Wetzikon - Pfäffikon ZH diejenigen Flächen zu bestimmen, die sich für eine landwirtschaftliche Nutzung eignen. Das Ergebnis ist auf einer Karte abzubilden und mit sechs Bewertungsklassen zu versehen.

Vorgehen

1. Datengrundlage sichten (Grundlagedaten)

2. Faktoren, für die Eignung als Landwirtschaftsland, festlegen

3. Datenmodell erstellen

4. Ergebnis festhalten

Datengrundlage

In unserem Abeitsmodell verwenden wir folgende Grundlagedaten:

• Bodenkarte
• Fruchtfolgeflächen
• Datenhöhenmodell (dhm25)

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

Arbeitsmodell

Für unser Arbeitsmodell legen wir 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. Aus dem dhm25 leiten wir die Neigung und die Höhenlage ab (Spatial Analyst Tools/ Reclass/ Reclassify). Die Bewertungskala dafür definieren wir wie folgt: Je höher desto schlechter, je flacher desto besser. Die beiden Ergebnisse lassen wir mit der gleichen Gewichtung in die Zwischenbewertung einfliessen (Spatial Analyst Tools/ Map Algebra/ Single Output Map Algebra). Das Resultat entspricht dem Zwischenergebnis nei_hoe.

Die Vektordaten der Bodenkarte rechenen wir zuerst in Rasterdaten um. Die Bewertung der Nutzwerte berücksichtigen wir wie folgt: Je höher der Nutzwert umso besser. Das Teilergebis nuz_ addieren wir mit dem Zwischenergebnis nei_hoe.

In einem Zwischenschritt bestimmen wir aus dem Teilergebnis bod_nuz die Eignung des Bodens. Der Wert 1 bedeutet, dass sich die Fläche als Landwirtschaftsfläche eigenet. Der Wert 0 schliesst eine landwirtschaftliche Tätigkeit aus. Das Ergebnis bennenen wir bod_0_1.

Die beiden Zwischenergebnissen bod_0_1 und nutz_bo multiplizieren wir miteinander. Das Teilergebnis nuz_bo versehen wir mit dem Faktor drei. Um das bisherige Bewertungsschema (Werte zwischen 1 bis 10) beizubehalten, dividieren wir das Resultat durch den Faktor vier.

Das Resultat der vorangehenden Multiplikation (nuz_bo_sel) übertragen wir, gemäss Vorgabe, in die sechs Flächenkategorien. Die Abstände dazu legten wir wie folgt fest.

Bewertungsansatz

Herren seit 1985

Jahr	Meister	Zweitplatzierter
2008	SV Wiler-Ersigen	Floorball Köniz
2007	SV Wiler-Ersigen	Unihockey Tigers Langnau
2006	Alligator Malans	SV Wiler-Ersigen
2005	SV Wiler-Ersigen	Grasshopper-Club Zürich
2004	SV Wiler-Ersigen	Alligator Malans
2003	UHC Rot-Weiss Chur	SV Wiler-Ersigen
2002	Alligator Malans	SV Wiler-Ersigen
2001	UHC Rot-Weiss Chur	Alligator Malans
2000	UHC Rot-Weiss Chur	Alligator Malans
1999	Alligator Malans	UHC Rot-Weiss Chur
1998	UHC Rot-Weiss Chur	Alligator Malans
1997	Alligator Malans	UHC Rot-Weiss Chur
1996	UHC Rot-Weiss Chur	Torpedo Chur
1995	UHC Rot-Weiss Chur
1994	UHC Rot-Weiss Chur	Alligator Malans
1993	UHC Rot-Weiss Chur	HC Rychenberg Winterthur
1992	UHC Rot-Weiss Chur	HC Rychenberg Winterthur
1991	UHC Rot-Weiss Chur
1990	UHC Rot-Weiss Chur
1989	UHC Rot-Weiss Chur
1988	UHT Zäziwil
1987	UHT Zäziwil
1986	UHC Giants-Kloten
1985	UHT Zäziwil

Link zum Arbeitsmodell

http://www.gis.hsr.ch/wiki/images/7/79/Modell.jpg

Resultat

Das Resultat der

http://www.gis.hsr.ch/wiki/images/7/79/Modell.jpg

SWOT-Analyse des Bewertungsmodelles

Was ist?	Was könnte?
Stärken (Strengths):	Chancen (Oppurtunities):
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Schwächen (Weaknesses):	Gefahren (Threats):
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Note

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