Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.
Finden Sie heraus, welchen Modelltyp Sie zur Behebung des Problems erstellen müssen, und ermitteln Sie dann die einzelnen Teilschritte für die Modellerstellung.
Schritt 1: Umreißen des Problems
- Um ein räumliches Problem zu lösen, müssen Sie zunächst das Problem klar umreißen und angeben, welches Ziel Sie erreichen möchten.
Schritt 2: Aufgliedern des Problems
- Wenn das Ziel definiert ist, müssen Sie das Problem in eine Reihe von Zielvorstellungen aufgliedern, die Elemente und deren Interaktionen zur Erfüllung dieser Zielvorstellungen bestimmen und die benötigten Eingabe-Datasets erstellen, um die Repräsentationsmodelle entwickeln zu können.
- Mit den festgelegten Zielsetzungen können Sie die erforderlichen Schritte entwickeln, mit denen Sie Ihr Ziel erreichen. Indem Sie die Zielvorstellungen ordnen, beginnen Sie das große Ganze zu verstehen, an dessen Lösung Sie arbeiten.
- Wenn Ihr Ziel beispielsweise die Suche nach den besten Orten zur Elchbeobachtung ist, könnten Ihre Zielvorstellungen sein herauszufinden, wo Elche in letzter Zeit gesehen wurden, welche Pflanzenarten sie fressen usw.
- Wenn Sie Ihre Zielvorstellungen aufgestellt haben, müssen Sie die Elemente und deren Interaktionen untereinander bestimmen, die Ihren Zielvorstellungen entsprechen. Die Elemente werden in Repräsentationsmodellen gezeigt und die Interaktionen zwischen ihnen in Prozessmodellen.
- In dem Elchbeispiel stellen bekannte Orte der Sichtung und Vegetationstypen nur einige der Elemente dar, die zur Bestimmung der Aufenthaltsorte der Elche nötig sind. Auch die Menschen und das vorhandene Straßennetz haben Einfluss auf die Elche. Die Interaktionen zwischen den Elementen sind, dass Elche bestimmte Pflanzenarten bevorzugen und Menschen meiden, die über die Straßen in die Landschaft eindringen. Möglicherweise sind mehrere Prozessmodelle notwendig, um letztendlich die Standorte zu finden, wo die Chance zur Beobachtung der Elche am größten ist.
- In diesem Schritt bestimmen Sie auch die notwendigen Eingabe-Datasets. Sobald Sie sie identifiziert haben, müssen sie als Daten-Layer dargestellt werden (ein Repräsentationsmodell). Dafür sind gute Kenntnisse der Repräsentation von Raster-Daten in Spatial Analyst erforderlich.
- Eingabe-Datasets können Beobachtungen von Elchen in der vorigen Woche, deren bevorzugte Pflanzenart sowie Siedlungen und Straßen enthalten.
- Das Gesamtmodell (bestehend aus einer Reihe von Zielvorstellungen, Prozessmodellen und Eingabe-Datasets) ist ein realitätsnahes Modell, das Sie in Ihrem Entscheidungsprozess unterstützt.
Schritt 3: Erkunden von Eingabe-Datasets
- Es ist von Vorteil, das Repräsentationsmodell, d. h. die räumlichen und attributiven Eigenschaften der einzelnen Objekte zur Landschaft und untereinander, zu verstehen. Um diese Beziehungen zu verstehen, müssen Sie Ihre Daten erkunden. ArcGIS Pro stellt eine Vielzahl von Werkzeugen und Mechanismen bereit, mit denen Sie Ihre Daten untersuchen können, darunter die Symbolisierung und die Erstellung von Diagrammen.
Schritt 4: Durchführen von Analysen
- In dieser Phase müssen Sie angeben, welche Werkzeuge Sie zum Erstellen des Gesamtmodells verwenden möchten. Spatial Analyst stellt hierfür eine Vielzahl von Werkzeugen zur Verfügung.
- Im Beispiel der Elchbeobachtung müssen Sie vielleicht die Werkzeuge bestimmen, mit denen Sie spezielle Pflanzenarten auswählen und bewerten können, sowie Gebäude und Straßen puffern und diese auch entsprechend bewerten können.
Schritt 5: Überprüfen des Modellergebnisses
- Prüfen Sie das Ergebnis des Modells in der richtigen Umgebung. Sollten einige Parameter überarbeitet werden, damit bessere Ergebnisse herauskommen?
- Wenn Sie mehrere Prozessmodelle erstellt haben, bestimmen Sie das Modell, das Sie verwenden möchten. Hierzu müssen Sie das beste Modell ermitteln. Trifft ein bestimmtes Modell mehr auf Ihr Ursprungsziel zu als die anderen?
Schritt 6: Implementieren des Ergebnisses
- Sobald Sie Ihr räumliches Problem abstrakt gelöst bzw. geprüft haben und das Ergebnis eines bestimmten Modells auf Ihre anfänglichen Erwartungen zutrifft, können Sie Ihre Ergebnisse implementieren.
- Wenn Sie dann die Standorte mit der höchsten Chance zur Beobachtung von Elchen aufsuchen, sehen Sie auch tatsächlich Elche?
- In vielen Situationen liegen widersprüchliche Ziele und Bewertungskriterien vor, die in Einklang gebracht werden müssen, bevor ein Ergebnis sinnvoll ist. Weitere Informationen hierzu finden Sie im Buch GIS and Multicriteria Decision Analysis von Jacek Malczewski.
Anwenden des Konzeptmodells
Für diesen Problemlösungsansatz stehen mehrere Anwendungen zur Verfügung. Im folgenden Thema wird beispielhaft dargestellt, wie sich das Konzeptmodell zur Lösung eines Verstandortungsproblems heranziehen lässt:
Referenzen
Malczewski, J, GIS and Multicriteria Decision Analysis, 1999, Wiley & Sons