RP6 08a Team:Naherholung: Unterschied zwischen den Versionen

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* layer properties > symbology: neue Klassierung: Klasse 0 (no color), Klasse 0-2 (See und/oder Fluss --> blau)
 
* 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
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* model: focal statistics (input, output, circle (Untersuchungsumkreis: 80), mean) >> gewadich
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* model: single output map algebra: gewasser * gewadich >> erhol_gewa
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'''Idee DHM:'''
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* Wald aus vec25_pri selektieren (attriubte table) > feature to raster > reclassify 0 (=Wald) 1(=alles andere)
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* single map algebra: dhm * siedl (Siedlung = 0) * Wald (Wald = 0) >> dhm mit allen Flächen ausserhalb Wald und Siedlung
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* reclassify: verschiedene Klassen je nach Höhe (Wald = 1, für alles andere höhere Werte)
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>> Frage: Wie verknüpfen wir erhol_freir, erhol_gewa, dhm-Bewertung????

Version vom 20. Oktober 2008, 10:49 Uhr

link zu Workshop-Seite RP6 08a



06.10.08

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) >> gewadich
  • model: single output map algebra: gewasser * gewadich >> erhol_gewa

Idee DHM:

  • Wald aus vec25_pri selektieren (attriubte table) > feature to raster > reclassify 0 (=Wald) 1(=alles andere)
  • single map algebra: dhm * siedl (Siedlung = 0) * Wald (Wald = 0) >> dhm mit allen Flächen ausserhalb Wald und Siedlung
  • reclassify: verschiedene Klassen je nach Höhe (Wald = 1, für alles andere höhere Werte)

>> Frage: Wie verknüpfen wir erhol_freir, erhol_gewa, dhm-Bewertung????