Das Stichprobendesign ist ein wichtiger Bestandteil jeder Studie, der die Modellierung und Schätzung auf Basis von Daten beinhaltet, die natürlichen Ressourcen oder anderen landschaftlichen Phänomenen entnommen werden. Statistische Überlegungen in Bezug auf die Stichprobenerfassung sind Teil eines größeren Szenarios, das theoretisches Wissen, zuvor erkanntes Verhalten und Muster des Phänomens, Kosten, Erreichbarkeit der Orte für die Stichprobenentnahme, politische Aspekte usw. beinhaltet. Deshalb sollte der Algorithmus für das Stichprobendesign flexibel genug sein, um externe Überlegungen zu berücksichtigen.
ArcGIS stellt momentan mehrere Methoden zum Entwickeln von Stichprobendesigns zur Verfügung:
- Einfache Zufallsstichproben: Die Entnahmestellen werden mit dem Werkzeug "Zufällige Punkte erstellen" unabhängig voneinander generiert. Ein ähnliches Ergebnis könnte mit dem Werkzeug "Zufälliges Raster erstellen" und einem Wahrscheinlichkeitsgrenzwert erreicht werden (beachten Sie, dass die Version des Werkzeugs "Zufälliges Raster erstellen" in der Erweiterung "ArcGIS Spatial Analyst" eine einheitliche Zufallszahl verwendet, während die Version des Werkzeugs "Zufälliges Raster erstellen" in der Toolbox "Data Management" mehrere verschiedene Verteilungen unterstützt). Die Methode ist einfach und flexibel, aber das Ergebnis einer Realisierung kann Bereiche mit geclusterten Stichproben und Bereiche ohne Stichproben enthalten.
- Stratifizierte Zufallsstichproben: Das Untersuchungsgebiet ist in Schichten unterteilt, und in jeder Schicht werden Zufallsstichproben generiert. Die Schichten können entsprechend den Vorkenntnissen über das Phänomen angepasst werden (z. B. können konzentrische Kreise mit zunehmender Entfernung von einer Punktquelle vergrößert werden), wodurch die Stichprobe eine gewisse räumliche Struktur erhält.
Andere Designtypen können relativ leicht mit einfachen Skripten oder Modellen generiert werden:
- Systematische Zufallsstichproben: Eine erste Entnahmestelle wird nach dem Zufallsprinzip ausgewählt. Die Auswahl aller anderen Entnahmestellen erfolgt dann nach einem gewissen regelmäßigen Muster (z. B. auf den Eckpunkten gleichseitiger Dreiecke, Quadrate, Sechsecke usw.). Die Methode ist einfach und stellt Designs bereit, die räumlich gut ausgewogen (im Raum gut verteilt) sind.
- Geclusterte Zufallsstichproben: Die Position für eine Gruppe von Entnahmestellen wird nach dem Zufallsprinzip ausgewählt. Innerhalb der einzelnen Gruppen liegen die Entnahmestellen dann relativ nahe beieinander. Zu diesem Zweck können mit der Option Mindestens zulässige Entfernung des Werkzeugs "Zufällige Punkte erstellen" nach dem Zufallsprinzip platzierte Mittelpunkte generiert und zusätzliche Stichproben innerhalb einer bestimmten Entfernung von jedem Mittelpunkt zugewiesen werden. Diese Methode lässt sich in der Praxis auf einfache Weise implementieren, da viele Stichproben von Positionen in der Nähe erfasst werden (während sich die Stichproben-Entnahmestellen bei einfachen Zufallsstichproben überall im Untersuchungsgebiet befinden können).
Bei diesen Methoden können Abweichungen bei der Wahrscheinlichkeit, dass ein Standort ausgewählt wird, nicht ohne Weiteres berücksichtigt werden (abgesehen von der Aufteilung des Untersuchungsgebiets in Schichten, was in der Regel eine manuelle Überprüfung des Untersuchungsgebiets und gute Kenntnisse des zu untersuchenden Prozesses erfordert). Außerdem ist nicht bei allen Methoden garantiert, dass das Stichprobendesign räumlich ausgewogen ist (d. h. die gesamte Population erfasst wird), weil die Auswahl der Entnahmestelle auf dem Zufallsprinzip basiert. Deshalb ist in der Toolbox "Geostatistical Analyst" das Werkzeug Räumlich ausgeglichene Punkte erstellen enthalten. Weitere Informationen zur Funktionsweise dieses Werkzeugs und den ihm zugrunde liegenden Publikationen finden Sie unter Funktionsweise des Werkzeugs "Räumlich ausgeglichene Punkte erstellen".