RP6 08a Team:Naherholung

Aus Geoinformation HSR
Version vom 29. Oktober 2008, 15:53 Uhr von Lpeterer (Diskussion | Beiträge) (SWOT-Analyse des Bewertungsmodelles)

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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????

Unterricht 22.10.08

  • absturz um absturz um absturz....
  • gewadich und erholdich entschlackt :-)


Weiterarbeiten 27.10.08

  • dhm ins Model ziehen
  • reclassify: 6 Klassen (-500, 500-600, ... 900-1000 entspricht neu den Werten 1-6)
  • vec25_pri_poly > selection by attributes (attribute table) > Objectval like z_WALD > neuer Layer
  • neuer Layer ins Model ziehen > feature to raster (AREA) > Wald wird angezeigt (layer "wald")
  • reclassify des Waldes: alle Wälder = 0, no data = 1 >> reclass wald
  • single output map algebra: reclass_dhm21 * reclass_wald >> aussi

--> alle 3 Teile (erholdich, gewadich, aussi) in 100er-Skala umformen

  • reclassify aussi: 6 Klassen zwischen 1 und 100 (1 = Wald, also eigentlich keine Aussicht) >> aussiRE
  • reclassify gewadich: 9 Klassen zwischen 1 und 100 (höchste Werte für Uferbereiche) >> gewaRE
  • reclassify erholdich: 9 Klassen zwischen 1 und 100 (höchste Werte für Bereiche am weitesten entfernt von Siedlung) >> erholRE
  • single output map algebra: aussiRE * gewaRE * erholRE >> tutti :D

>> reclassify tutti: 6 Klassen (natural brake)

--> VorlageBewertungskarte öffnen > set data source: reclass sing2 (= reclass_tutti)



SWOT-Analyse des Bewertungsmodelles

Was ist? Was könnte?

Stärken (Strengths):

Chancen (Oppurtunities):

  • Bei der Bewertung von den Aussichstpunkten ist der Wald integriert worden, jedoch mit den tiefsten Werten.
  • Die Siedlungsgebiet sind vollständig ausgeschlossen und fallen in den Wert "keine"
  • Die Gewässer selber gelten auch als Naherholungsgebiet. Die Gewässerränder sind höher gewichtet als z.B. die Seemitte.

Text zu Chancen...

  • Die Bewertung kann noch durch viele Faktoren ergänzt werden.
  • Erste einfache Aussagen sind auch so schon möglich.

Schwächen (Weaknesses):

  • Das Strassennetz als störender Faktor sowie als Faktor für die Erreichbarkeit ist noch nicht integriert.
  • Die Bewertungen des Gewässers könnten noch exakter erfolgen.

Gefahren (Threats):

  • Gebiete mit guter Bewertungen sind nicht ohne weitere Abklärungen als Naherholungsgebiet zu deklarieren. Gebiete, welche mit z.B. mit Schutzverordnungen belegt sind, wurden nicht in unsere Bewertungen integriert.
  • Viele weitere Faktoren, die von uns nicht berrücksichtig worden sind, beinflussen die Naherholung.

Text zu Schwächen...

Text zu Gefahren...


Bewertungskarte

Link Media:Naherh Bewertungskarte.pdf