Overlay-Analyse

Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.

Die Überlagerungsanalyse besteht aus einer Reihe von Methoden, die bei der Auswahl optimaler Standorte oder in der Eignungsmodellierung eingesetzt werden. Bei dieser Technik wird ein gemeinsamer Wertemaßstab auf verschiedene ungleiche Eingaben angewendet, um eine integrierte Analyse zu erstellen.

Eignungsmodelle identifizieren die besten oder günstigsten Positionen für ein bestimmtes Phänomen. Eignungsanalysen sind u. a. für die folgenden Problemtypen geeignet:

• Standort einer neuen Siedlung
• Als Lebensraum für Rotwild geeignete Standorte
• Standorte mit der höchsten Wahrscheinlichkeit wirtschaftlichen Wachstums
• Standorte, an denen die Gefahr von Schlammlawinen am höchsten ist

Bei der Überlagerungsanalyse müssen oft viele Faktoren analysiert werden. Um etwa den Standort einer neuen Siedlung auswählen zu können, müssen Faktoren wie Bodenpreise, die Entfernung zu vorhandenen Einrichtungen, Neigung und Überschwemmungshäufigkeit ausgewertet werden. Diese Informationen liegen in verschiedenen Rastern mit unterschiedlichen Werteskalen vor: Euro, Entfernungen, Grad usw. Sie können einem Raster mit Angaben zur Entfernung von Versorgungseinrichtungen (Meter) kein Raster mit Bodenpreisen (Euro) hinzufügen und erwarten, auf diese Weise ein aussagekräftiges Ergebnis zu erhalten.

Darüber hinaus sind die einzelnen Faktoren der Analyse möglicherweise nicht alle von der gleichen Wichtigkeit. So kann es sein, dass die Bodenpreise bei der Auswahl eines Standorts mehr ins Gewicht fallen als die Entfernung zu Versorgungsleitungen. Um wie viel wichtiger ein bestimmter Faktor ist, müssen Sie selbst entscheiden.

Selbst in einem einzigen Raster müssen Sie Prioritäten für die Werte festlegen. Einige Werte in einem bestimmten Raster können ideal für Ihre Zwecke geeignet sein (z. B. eine Neigung von 0 bis 5 Grad), während andere gut, schlecht oder sogar nicht akzeptabel sein können.

Bei der Überlagerungsanalyse werden die folgenden allgemeinen Schritte ausgeführt:

1. Definieren Sie das Problem.
2. Gliedern Sie das Problem in untergeordnete Modelle.
3. Bestimmen Sie wichtige Layer.
4. Reklassifizieren oder transformieren Sie die Daten innerhalb eines Layers.
5. Gewichten Sie die Eingabe-Layer.
6. Addieren oder kombinieren Sie die Layer.
7. Wählen Sie die besten Positionen aus.
8. Führen Sie die Analyse durch.

Die Schritte 1 bis 3 sind allgemeingültige Schritte für nahezu alle Lösungen räumlicher Probleme und besonders wichtig bei der Überlagerungsanalyse.

1. Definition des Problems

Die Definition des Problems stellt einen der schwierigsten Aspekte des Modellierungsprozesses dar. Dazu muss das übergeordnete Ziel identifiziert werden. Alle Aspekte der restlichen Schritte in der Überlagerungsmodellierung müssen zu diesem übergeordneten Ziel beitragen.

Die Komponenten, die mit dem Ziel in Relation stehen, müssen definiert werden. Einige der Komponenten können ergänzend wirken, andere im Widerspruch dazu stehen. Es muss jedoch eine klare Definition der einzelnen Komponenten und ihrer Wechselwirkungen miteinander angegeben werden.

Es ist nicht nur wichtig, das eigentliche Problem zu identifizieren, sondern auch ein Verständnis dafür zu entwickeln, wann das Problem gelöst ist oder der am besten geeignete Ort gefunden wurde. Bei der Definition des Problems sollten spezifische Maßnahmen angegeben werden, mit denen der Erfolg des Modellergebnisses identifiziert werden kann.

Bei der Ermittlung des besten Standortes für ein Skigebiet kann das übergeordnete Ziel beispielsweise darin bestehen, guten Umsatz und Gewinn damit zu machen. Alle im Modell identifizierten Faktoren sollten mit dazu beitragen, dass das Skigebiet rentabel ist.

2. Aufgliederung des Problems in untergeordnete Modelle

Die meisten Überlagerungsprobleme sind komplex, und es empfiehlt sich, sie in untergeordnete Modelle aufzugliedern, um sich mehr Klarheit darüber verschaffen, Überlegungen dazu strukturieren und das Überlagerungsproblem effektiver lösen zu können.

Ein Eignungsmodell zum Identifizieren des besten Standortes für ein Skigebiet etwa kann in eine Reihe von untergeordneten Modellen aufgegliedert werden, die alle dazu beitragen, das Skigebiet rentabel zu machen. Das erste untergeordnete Modell kann ein Terrain-Modell sein, in dem Standorte mit einem vielseitigen geeigneten Terrain für Ski- und Snowboard-Fahrer identifiziert werden.

In einem untergeordneten Modell zur Erreichbarkeit kann sichergestellt werden, dass das Skigebiet eine gute Anbindung hat. Dieses untergeordnete Modell kann den Zugang von Großstädten sowie Ortsstraßen enthalten.

Mit einem untergeordneten Modell zu den Kosten können die Standorte ermittelt werden, auf denen optimal gebaut werden kann. Dieses untergeordnete Modell kann ebenere Flächen sowie Flächen, die sich in der Nähe von Strom- und Wasserversorgungsnetzen befinden, als geeignete Standorte identifizieren.

Bestimmte Attribute oder Layer können sich in mehreren untergeordneten Modellen befinden. Steile Flächen können sich im untergeordneten Modell zum Terrain etwa als geeignet erweisen, im Hinblick auf die untergeordneten Modelle zu den Gebäuden jedoch nachteilig sein.

3. Bestimmung der wichtigen Layer

Die Attribute oder Layer, die sich auf die einzelnen untergeordneten Modelle auswirken, müssen identifiziert werden. Mit jedem Faktor wird eine Komponente der Phänomene, die vom untergeordneten Modell definiert werden, erfasst und beschrieben. Jeder Faktor trägt zu den Zielen des untergeordneten Modells bei, und jedes untergeordnete Modell trägt zum übergeordneten Ziel des Überlagerungsmodells bei. Dem Überlagerungsmodell sollten alle Faktoren, die zur Definition des Phänomens beitragen, hinzugefügt werden.

Bei bestimmten Faktoren müssen möglicherweise Layer erstellt werden. Beispielsweise kann es wünschenswert sein, sich so nahe wie möglich an einer Hauptstraße zu befinden. Um zu bestimmen, in welcher Entfernung sich eine Zelle von einer Straße befindet, kann Euklidische Entfernung ausgeführt werden, um das Entfernungs-Raster zu erstellen.

4. Reklassifizierung/Transformation

Unterschiedliche Zahlensysteme können nicht effektiv direkt miteinander kombiniert werden. Beispielsweise würde die Addition von Neigungs- und Landnutzungswerten zu wertlosen Ergebnissen führen. Es gibt vier wichtige Zahlensysteme:

• Verhältnis – Die Verhältnisskala verfügt über einen Referenzpunkt (normalerweise Null), und die Zahlen auf der Skala sind miteinander vergleichbar. Höhenwerte sind beispielsweise Verhältniszahlen. Eine Höhe von 50 Metern ist halb so hoch wie 100 Meter.
• Intervall – Die Werte auf einer Intervallskala sind relativ zueinander, es gibt jedoch keinen gemeinsamen Referenzpunkt. Ein Beispiel für ein Intervall ist eine pH-Wert-Skala. Je höher der Wert über dem neutralen Wert von 7 liegt, desto alkalischer ist er; je weiter der Wert unter 7 liegt, desto saurer ist er. Die Werte sind jedoch nicht vollständig vergleichbar. Der pH-Wert 2 ist etwa nicht doppelt so sauer wie der pH-Wert 4.
• Ordinalwerte – Auf einer Skala mit Ordinalwerten wird eine Reihenfolge angegeben, etwa der Erst-, Zweit- und Drittplatzierte in einem Rennen. Es wird eine Reihenfolge genannt, die zugewiesenen Reihenfolgenwerte können jedoch nicht direkt miteinander verglichen werden. Der Erstplatzierte war etwa nicht unbedingt doppelt so schnell wie der Zweitplatzierte.
• Nominalwert – Es besteht keine Beziehung zwischen den zugewiesenen Werten auf der Nominalwerteskala. Landnutzungswerte etwa sind Nominalwerte, sie können nicht miteinander verglichen werden. Der Landnutzungswert 8 ist wahrscheinlich nicht doppelt so hoch wie der Landnutzungswert 4.

Aufgrund der potenziell unterschiedlichen Wertebereiche und der verschiedenen Zahlensystemtypen, die den Eingabe-Layern zugrunde liegen können, müssen die Layer zunächst reklassifiziert oder auf eine gemeinsame Verhältnisskala transformiert werden. Erst dann können mehrere Faktoren für die Analyse kombiniert werden.

Gemeinsame Skalen können vorab festgelegt werden, z. B. eine Skala von 1 bis 9 oder von 1 bis 10, wobei der höhere Wert eine höhere Präferenz bedeutet. Es kann auch eine Skala von 0 bis 1 verwendet werden, auf der die Möglichkeit der Zugehörigkeit zu einer bestimmten Menge definiert wird.

5. Gewichtung

Bestimmte Faktoren können wichtiger für das übergeordnete Ziel sein als andere. In diesem Fall können die Faktoren auf Grundlage ihrer Wichtigkeit gewichtet werden, bevor sie kombiniert werden. Im untergeordneten Modell für die Gebäude zum Festlegen des Standortes für das Skigebiet können die Neigungskriterien doppelt so wichtig für die Baukosten sein wie die Entfernung von einer Straße. Deshalb sollten die Neigungskriterien vor der Kombination von zwei Layern mit einem doppelt so hohen Faktor multipliziert werden wie die Entfernung zu Straßen.

6. Addition/Kombination

In der Überlagerungsanalyse ist es wünschenswert, die Beziehung aller Eingabe-Faktoren zusammen festzulegen, um die geeigneten Positionen zu identifizieren, die den Zielen des Modells entsprechen. Die Eingabe-Layer etwa können nach der entsprechenden Gewichtung in einem additiven gewichteten Überlagerungsmodell miteinander addiert werden. In diesem Kombinationsansatz wird davon ausgegangen, dass eine Position umso geeigneter ist, je günstiger die Faktoren ausfallen. Entsprechend gilt: Je höher der Wert im Ergebnis-Ausgabe-Raster, desto geeigneter ist die Position.

Es können andere Kombinationsansätze angewendet werden. In einer Überlagerungsanalyse mit Fuzzy-Logik etwa wird mit den Kombinationsansätzen die Möglichkeit der Zugehörigkeit einer Position zu mehreren Mengen ermittelt.

7. Auswahl der besten Positionen

In den meisten Überlagerungsanalyse- und Eignungsmodellen besteht das Ziel letztlich darin, die besten Positionen für das modellierte Phänomen zu identifizieren. Dieses Phänomen verfügt über spezifische Größen- und räumliche Anforderungen, um effektiv funktionieren zu können. Die Anforderungen umfassen die erforderliche Gesamtfläche, die Anzahl der Regionen, auf die diese Fläche verteilt sein soll, die Shape-Eigenschaften der Regionen und die minimale und maximale Entfernung zwischen den Regionen.

Mit dem Werkzeug Regionen suchen können Sie die besten Kombinationen der geeigneten Regionen ermitteln, die die definierten räumlichen Einschränkungen erfüllen.

8. Analysieren

Der letzte Schritt im Modellierungsprozess besteht darin, die Ergebnisse zu analysieren. Erfüllen die potenziellen idealen Positionen die Kriterien auf praktikable Weise? Es kann empfehlenswert sein, nicht nur die durch das Modell identifizierten besten Positionen zu ermitteln, sondern auch die zweit- und drittbesten.

Die identifizierten Positionen sollten vor Ort besichtigt werden. Sie müssen überprüfen, ob das, was Sie dort zu finden erwarten, auch tatsächlich vorhanden ist. Die Gegebenheiten können sich geändert haben, seit die Daten für das Modell erstellt wurden. Beispielsweise kann die Aussicht ein Eingabekriterium für das Modell darstellen. Je besser die Aussicht, desto geeigneter auch der Standort. Aus den Eingabe-Höhen-Daten hat das Modell die Orte mit der besten Aussicht ermittelt. Bei einer Besichtigung der geeigneten Standorte stellt sich jedoch heraus, dass ein Gebäude vor dem Standort gebaut wurde und die Aussicht versperrt.

Mithilfe der Eingabe aus allen obenstehenden Schritten wird eine Position ausgewählt.