RP6 08a Team:Naherholung: Unterschied zwischen den Versionen
Aus Geoinformation HSR
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| − | * focal statistics (input, output, | + | * focal statistics (input, output, circle (Grösse des Untersuchungsumkreises um jedes Rasterfeld:40), Funktion (z.B. mean = Mittelwert) >> "erholdich" |
* single output map algebra > (((siedl * erholdich)*-1)+1)*sield >> Farbe umgedreht (-1) damit die Gebiete umso dunkler sind umso näher sie beim Siedlungsgebiet sind, das Siedlungsgebiet selber hat aber Wert 0 (deshalb am Schluss nochmals mit siedl multipliziert) | * single output map algebra > (((siedl * erholdich)*-1)+1)*sield >> Farbe umgedreht (-1) damit die Gebiete umso dunkler sind umso näher sie beim Siedlungsgebiet sind, das Siedlungsgebiet selber hat aber Wert 0 (deshalb am Schluss nochmals mit siedl multipliziert) | ||
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* vec25_pri > select by attributes (in attribute table): objectval like z_see > create layer from selected feature >> neuer Layer mit Seen als Vektordaten | * vec25_pri > select by attributes (in attribute table): objectval like z_see > create layer from selected feature >> neuer Layer mit Seen als Vektordaten | ||
* model: vec25_pri > feature to raster (AREA) > Seen werden angezeigt (Klassierung nach Grösse) | * model: vec25_pri > feature to raster (AREA) > Seen werden angezeigt (Klassierung nach Grösse) | ||
| − | * model: | + | * model: reclassify der Seen: alle Seen (jeglicher Grösse) = 1, no data = 0 >> seera |
| + | * model: single output map algebra: flura + seera | ||
| + | * layer properties > symbology: neue Klassierung: Klasse 0 (no color), Klasse 0-2 (See und/oder Fluss --> blau) | ||
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| + | * model: focal statistics (input, output, circle (Untersuchungsumkreis: 80), mean) >> gewädich | ||
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Version vom 20. Oktober 2008, 11:39 Uhr
link zu Workshop-Seite RP6 08a
06.10.08
Inhaltsverzeichnis
Vorgehensweise
- Zonenplan
- Bauzonen ausblenden
- Distanz zur Siedlung
- Radius definieren
--> Perimeter Naherholungsgebiet
- Bewertung
- Nähe zu Wasser (+)
- Aussicht (+)
- Nähe zu Strassen (-)
- ....
Offene Fragen
- muss eine GD erstellt werden? >> nein, ab jetzt nur noch ModelBuilder!! ;-)
- ist das Vorgehen ok? >> JA :-)
Unterricht 08.10.08
neu: Geodatabase - Toolbox - Toolset - Model (general setting (workspace), cartography settings, raster analysis settings)
- Add data: Zonenplan
- model > edit > zonenplan > Analysis Tools: Extract: Select > Doppelklick: Expression > query builder ((ZLAB LIKE ... OR ZLAB LIKE ...)AND > ok, apply > run... Jeeehhhh!!!
--> Basis-Flächen möglicher Naherholungsgebiete
Um nun die Siedlungsgebiete auszuwählen (genau das Gegenteil der möglichen Naherholungsgebiete):
- Conversion Tools: To Raster: Feature to Raster > ZLAB auswählen > Apply > verschiedene Farben = verschiedene Zonen ausserhalb BZ (Flächen ohne Farbe = BZ = no data)
- Reclassify: alle Zonen ausserhalb BZ auf 0 stellen, no data auf 1 stellen >> Siedlungsgebiet wird ausgewählt!!! ("siedl")
Distanzen rund um Siedlungsgebiet aufzeigen > Dichte von Überschneidungen ausweisen:
- weiter im model: Analysis Tools: Proximity: Buffer >
Unterricht 15.1008
- focal statistics (input, output, circle (Grösse des Untersuchungsumkreises um jedes Rasterfeld:40), Funktion (z.B. mean = Mittelwert) >> "erholdich"
- single output map algebra > (((siedl * erholdich)*-1)+1)*sield >> Farbe umgedreht (-1) damit die Gebiete umso dunkler sind umso näher sie beim Siedlungsgebiet sind, das Siedlungsgebiet selber hat aber Wert 0 (deshalb am Schluss nochmals mit siedl multipliziert)
weiteres Vorgehen
- "ve25_gwn" und "vec25_pri" einlesen
- vec25_gwn > feature to raster > reclass (alle Flüsse = 1, alles andere = 0) >> flura
- vec25_pri > attribute table: z_see select und feature to raster
- single output map algebra > Flüsse * See = Gewässer
- single output map algebra > Gewässer * erhol freir (Freiraum)
Weiterarbeiten 20.10.08
- vec25_pri > select by attributes (in attribute table): objectval like z_see > create layer from selected feature >> neuer Layer mit Seen als Vektordaten
- model: vec25_pri > feature to raster (AREA) > Seen werden angezeigt (Klassierung nach Grösse)
- model: reclassify der Seen: alle Seen (jeglicher Grösse) = 1, no data = 0 >> seera
- model: single output map algebra: flura + seera
- layer properties > symbology: neue Klassierung: Klasse 0 (no color), Klasse 0-2 (See und/oder Fluss --> blau)
- model: focal statistics (input, output, circle (Untersuchungsumkreis: 80), mean) >> gewädich
