Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.
Bei der Erstellung eines Modells können verschiedene Teilschritte angewendet werden. Sie können sich mit der Abfolge der Schritte vertraut machen, indem Sie ein Beispielproblem durcharbeiten. In Ihrer Funktion als Stadtplaner wurden Sie beauftragt, geeignete Standorte für eine neue Schule ausfindig zu machen. Sie können Werkzeuge der Erweiterung "ArcGIS Spatial Analyst" miteinander kombinieren, um Sie bei der Identifizierung von möglichen Standorten zu unterstützen.
Schritt 1: Umreißen des Problems
Um ein räumliches Problem zu lösen, müssen Sie zunächst das Problem umreißen und angeben, welches Ziel Sie erreichen möchten. Beginnen Sie mit einem Konzept der angestrebten Ausgabe der Untersuchung. Visualisieren Sie die Kartetypen, die Sie erstellen möchten.
Angenommen, Ihr Problem besteht darin, den besten Standort für eine neue Schule zu finden. Sie müssen zwei Karten erstellen. In der ersten wird die Eignung jedes Standorts im Vergleich zu den anderen Standorten ermittelt; diese wird als Eignungskarte bezeichnet. Die zweite Karte wird von der Eignungskarte abgeleitet und dient zum Ermitteln des tatsächlichen Standorts, an dem die Schule gebaut werden soll, wobei die funktionalen Anforderungen der Schule berücksichtigt werden (Größe und gewünschte Form). Zum Erstellen dieser beiden Karten erzeugen Sie ein gewichtetes Eignungsmodell.
Um Ihr räumliches Problem darstellen zu können, zeichnen Sie sich ein Diagramm der enthaltenen Schritte. Beginnen Sie damit, das Problem zu umreißen. Während Sie sich durch das Problem arbeiten, erweitern Sie das Diagramm, um die erforderlichen Zielvorstellungen, Prozessmodelle und Eingabe-Datasets einzubeziehen.
Schritt 2: Aufgliedern des Problems
Wenn Sie das Problem umrissen haben, gliedern Sie es in kleinere Stücke auf, bis Sie wissen, welche Schritte Sie zur Lösung benötigen. Diese Schritte sind die zu erreichenden Zielvorstellungen.
Bei der Bestimmung der Zielvorstellungen müssen Sie festlegen, wie Sie diese bemessen möchten. Woran erkennen Sie, welche Fläche am besten für die neue Schule geeignet ist? In diesem Beispiel der Standortfindung für eine Schule ist die Reduzierung der Entwicklungskosten der wichtigste Faktor. Das Bauen auf bestimmten Landnutzungsarten, wie zum Beispiel offenen Feldern, kann günstiger sein als das Bauen auf Flächen, die bereits anderweitig entwickelt wurden. Ein anderer Faktor ist das Terrain, da es in der Regel einfacher ist, auf ebenen Flächen zu bauen als auf stark geneigten. Da viele neu zugezogene Familien kleine Kinder haben, sollte sich die Schule am besten in der Nähe von Freizeiteinrichtungen befinden. Um eine gute Schulverteilung innerhalb des Ortes zu erzielen, sollte die Schule nicht zu nah an anderen Schulen errichtet werden. Zu den funktionalen Anforderungen gehört, dass der potenzielle Standort groß genug für das Schulgebäude und das Schulgelände sein muss. Es gibt sicherlich noch weitere Zielvorstellungen, die in diesem Beispiel berücksichtigt werden könnten. Dazu gehören beispielsweise die Kosten für den Kauf des Grundstücks oder die Auswahl des Gebiets mit der höchsten Dichte von Kindern im schulpflichtigen Alter. Das vorliegende Modell wurde jedoch zu Beispielzwecken vereinfacht.
Um diese Ziele zu erreichen, müssen Sie Folgendes wissen:
- Ist die Landnutzung dieser Standorte geeignet?
- Wo befinden sich Standorte mit relativ ebenem Untergrund?
- Befinden sich diese Standorte in der Nähe von Freizeiteinrichtungen?
- Befinden sich die Standorte auch nicht im Einzugsgebiet anderer Schulen?
Ist die Landnutzung dieser Standorte geeignet?
Sie müssen entscheiden, wann eine Landnutzungsart geeignet ist. Dies ist ein subjektiver Prozess, der von Ihrer Problemstellung abhängt. In diesem Fall ist Agrarland am kostengünstigsten und deshalb vorzuziehen. Dann folgen unfruchtbares Land, Brachland, Waldgebiete und zuletzt bebaute Flächen. Hier wird kein Prozessmodell einbezogen, nur eine Ermittlung des Eingabe-Landnutzungs-Datasets und welche dieser Landnutzungen zur Bebauung vorzuziehen sind.
- Benötigtes Eingabe-Dataset: Landnutzung
Wo befinden sich Standorte mit relativ ebenem Untergrund?
Um solche Flächen zu finden, müssen Sie eine Karte erstellen, die die Neigung der Oberfläche anzeigt. Das Prozessmodell bezieht dabei die Berechnung der Neigung ein.
- Benötigtes Eingabe-Dataset: Höhe
Befinden sich diese Standorte in der Nähe von Freizeiteinrichtungen?
Sie wissen, dass eine Schule vorzugsweise in der Nähe von Freizeiteinrichtungen liegen sollte. Daher sollten Sie eine Karte erstellen, die die Entfernung zu diesen Einrichtungen angibt, damit die Schule dort in der Nähe angesiedelt werden kann. Das Prozessmodell beinhaltet die Berechnung der Entfernungen zu Freizeiteinrichtungen.
- Benötigtes Eingabe-Dataset: Standort von Freizeiteinrichtungen
Befinden sich die Standorte auch nicht im Einzugsgebiet anderer Schulen?
Sie sollten die Schule so ansiedeln, dass sie weit genug von anderen Schulen entfernt ist, damit sie nicht in deren Einzugsgebiet eingreift. Daher müssen Sie eine Karte erstellen, die die Entfernungen zu anderen Schulen darstellt. Dabei bezieht das Prozessmodell die Berechnung der Entfernung zu vorhandenen Schulen ein.
- Benötigtes Eingabe-Dataset: Standort vorhandener Schulen
Schritt 3: Erkunden von Eingabe-Datasets
Wenn Sie Ihr Problem in eine Reihe von Zielvorstellungen und Prozessmodellen aufgegliedert haben und sich für die benötigten Datasets entschieden haben, müssen Sie Ihre Eingabe-Datasets prüfen, um deren Inhalt zu verstehen. Dies umfasst das Verständnis, welche Attribute in den Datasets zur Lösung des Problems wichtig sind und auch die Suche nach Trends in den Daten ist wichtig.
Wenn Sie Ihre Daten erkunden, erhalten Sie Einblicke zu den Flächen, auf denen die Schule angesiedelt werden könnte, den Gewichtungen der Eingabe-Attribute und den Änderungen Ihres Darstellungsprozesses. Sie sehen die Standorte vorhandener Schulen und Freizeiteinrichtungen und können anhand des Höhen-Datasets ableiten, wo sich die höher gelegenen Flächen befinden. Das Landnutzungs-Dataset sagt Ihnen, welche Art der Landnutzung sich auf welchen Flächen befindet und wo sie im Bezug auf die anderen Datasets lokalisiert ist.
Schritt 4: Durchführen von Analysen
Sie haben sich für Ihre Zielvorstellungen, die Elemente und deren Interaktionen, die Prozessmodelle sowie für die benötigten Eingabe-Datasets entschieden. Sie können nun mit den Analysen beginnen.
Viele Tasks, die von ArcGIS gelöst werden können, werden im Buch "The Esri Guide to GIS Analysis" erläutert, das Sie bei Esri Press erhalten.
Im Folgenden sehen Sie ein allgemeines Prozessschema für dieses Beispiel (das Finden des idealen Standortes für eine neue Schule). Im Begleittext werden die einzelnen Schritte detaillierter erläutert.
Erstellen einer Eignungskarte
Das Erstellen einer Eignungskarte ermöglicht es Ihnen, einen Eignungswert für jeden Standort auf der Karte zu bestimmen.
Nachdem Sie die erforderlichen Dataset-Layer für die Analyse vorliegen haben (in diesem Beispiel sind dies Landnutzung, Neigung, Entfernung zu Freizeiteinrichtungen und Entfernung zu vorhandenen Schulen), stellt sich die Frage, wie Sie diese miteinander kombinieren können, um eine einzige Karte mit Rangfolgewerten für alle potenziellen Schulstandorte zu erstellen. Sie müssen eine Möglichkeit finden, die Werte der Layer zu vergleichen. Dies ist möglich durch Transformieren der Werte innerhalb der unterschiedlichen Datasets in einen gemeinsamen Maßstab.
Jedem Standort in den Layern wird ein Rangfolgewert zugewiesen, der sich danach richtet, wie geeignet der Standort für eine neue Schule ist. Sie können z. B. den einzelnen Standorten in jedem Layer einen Wert auf einer Skala von 1 bis 10 zuweisen, wobei 10 der höchste Wert ist.
Dies wird oft als Eignungsskala bezeichnet. NoData kann verwendet werden, um Flächen zu kennzeichnen, die nicht in Betracht gezogen werden sollten. Wenn alle Werte in einer numerischen Skala sind, erhält jeder die Möglichkeit, in die Wertung zum geeignetsten Standort einbezogen zu werden. Das Modell wird auf diese Art erstellt. Dann können beim Testen von alternativen Szenarien unterschiedliche Gewichtungsfaktoren zu Layern hinzugefügt werden, um die Daten und ihre Beziehungen weiter zu untersuchen.
Erstellen von Eignungsskalen
Viele der Messeinheiten für die Eignungsskalen, wie auch die in diesem Beispiel, sind künstlich. Jeder Messeinheit in der Eignungsskala wird unabhängig von ihrer Art ein Rangfolgewert entsprechend ihrer Eignung oder Präferenz zugewiesen, und zwar von der besten zur schlechtesten Option. Die Einheiten sollten auf einem Kriterium basieren, das sich messen lässt, wie zum Beispiel die Entfernung zu anderen Schulen. Doch in vielen Fällen handelt es sich um eine subjektive Einstufung dessen, wie geeignet eine bestimmte Entfernung zu anderen Schulen für die Errichtung einer neuen Schule ist.
Es gibt aber auch naturgegebene Messeinheiten, die mit bestimmten Zielvorstellungen zusammenhängen. Kosten sind ein gutes Beispiel, das aber ausreichend detailliert bestimmt werden muss. In einer Studie zur Baueignung würde die Zielvorstellung "niedrige Kosten" für den Baugrund mit einer Skala in Dollar gemessen. Stellen Sie sicher, dass Sie die Skala genau festlegen. Für Aspekte wie Währungen gibt es noch andere Variablen, z. B. ob es sich um US-Dollar oder Australische Dollar handelt oder wenn es um den Wechselkurs zwischen Währungen geht.
Viele Skalen sind keine linearen Beziehungen, obwohl Sie oft so dargestellt werden, um Zeit und Geld zu sparen oder weil nicht alle Optionen einbezogen wurden. Wenn Sie z. B. einer Entfernung eine Skala zuweisen würden, könnte man einen Weg von 1, 5 oder 10 Kilometern nicht mit einer Eignung von 10, 5 und 1 auslegen, wenn Sie diesen Weg zu Fuß machen. Einige mögen denken, dass 5 Kilometer laufen nur doppelt so aufwendig ist wie einen Kilometer zu laufen, während andere glauben, es sei zehn Mal so aufwendig.
Wenn Sie eine Eignungsskala erstellen, befragen Sie Experten, um das Beste und Schlechteste an einem Szenarium und so viele Punkte wie nur möglich dazwischen zu finden. Die Experten sollten von der jeweiligen Zielvorstellung Kenntnis haben. Beispiel: Es macht mehr Sinn, Pendler nach ihrer Meinung zur erwünschten Reisezeit zu befragen als Stadtbeamte zu fragen, wann sie den Verkehr für am dichtesten halten.
Weitere Informationen zum Umgang mit widersprüchlichen Zielen und Bewertungskriterien finden Sie im Buch GIS and Multicriteria Decision Analysis von Jacek Malczewski.
Zuweisen von Rangfolgewerten zu den Eingaben
Nachdem die verschiedenen Eingaben vorbereitet wurden, müssen sie jetzt in den gemeinsamen Maßstab transformiert werden.
Zuweisen von Rangfolgewerten für Flächen aufgrund ihrer Eignung (Landnutzungsart)
Um der Karte mit den Landnutzungsarten Rangfolgewerte zuzuordnen, verwenden Sie das Werkzeug Reklassifizieren. Aus Kostengründen sind Flächen bestimmter Landnutzungsarten vorzuziehen. Daher müssen Sie sich über die Rangfolgewerte informieren.
Nun müssen Sie sich entscheiden, welche Landnutzungsarten vorzuziehen sind. Das hängt ganz von Ihrer Untersuchung ab. Die einfachste Art, diese Entscheidung zu treffen, ist, die günstigsten und ungünstigsten Landnutzungsarten zu bestimmen. Von den übrigen Landnutzungsarten wählen Sie dann wieder die günstigste und die ungünstigste. Das tun Sie, bis jede Landnutzungsart eine Priorität hat. Wasser- und Sumpfflächen wurden von dieser Analyse ausgeschlossen, da man auf Wasser nicht bauen kann und es für den Bau in Sumpfgebieten Beschränkungen gibt. Die folgende Abbildung enthält die Rangfolgewerte der Landnutzungsarten.
Zuweisen von Rangfolgewerten für Flächen auf relativ ebenem Untergrund
Um steiles Terrain zu vermeiden und ebene Flächen für die Bebauung zu finden, müssen Sie die Hangneigung des Geländes kennen. Das Werkzeug Neigung erstellt solch eine Karte, wobei für jede Zelle die maximale Änderungsrate zum Wert der nächsten Zelle bestimmt wird. Im resultierenden Raster wird die Neigung durch sich kontinuierlich ändernde Gleitkommawerte dargestellt. Da davon ausgegangen wird, dass die Eignung des Standortes von der jeweiligen Neigung des Standortes abhängt, werden der Karte mit dem Werkzeug Erneut skalieren nach Funktion Rangfolgewerte zugewiesen, und zwar mithilfe der Funktion Linear. Da die Schule bevorzugt auf einer relativ ebenen Fläche angesiedelt werden soll, wird Standorten mit starken Neigungen ein Wert von 1 und denen mit geringen Neigungen ein Wert von 10 zugeordnet. Die Werte dazwischen werden linear angepasst, wie es die folgende Abbildung zeigt.
Erstellen einer Rangfolge für Flächen in der Nähe von Freizeiteinrichtungen
Um die Schule in der Nähe von Freizeiteinrichtungen ansiedeln zu können, müssen Sie die Entfernung zu diesen kennen. Das Werkzeug Euklidische Entfernung erstellt eine solche Karte, wobei die direkte (euklidische) Entfernung von einer Position zur nächsten Freizeiteinrichtung errechnet wird. Das Ergebnis ist ein Raster-Dataset, in welchem jede Zelle die Entfernung zur nächsten Freizeiteinrichtung anzeigt. Die Eingabewerte stellen kontinuierliche Entfernungen dar, verwenden Sie daher zum Zuweisen von Rangfolgewerten zur Karte das Werkzeug Erneut skalieren nach Funktion. Da die Schule möglichst nah an Freizeiteinrichtungen angesiedelt werden soll, wird die Funktion MSSmall angewendet. Dadurch werden den Standorten in der Nähe von Freizeiteinrichtungen wesentlich höhere Präferenzwerte zugewiesen als allen anderen Standorten. Je größer die Entfernung zu Freizeiteinrichtungen, desto geringer der Präferenzwert, wie die folgende Abbildung zeigt.
Erstellen einer Rangfolge in Bezug auf vorhandene Schulen
Um nicht in den Einzugsbereich anderer Schulen zu geraten, müssen Sie die Entfernungen zu diesen kennen. Das Werkzeug Euklidische Entfernung erstellt eine solche Karte, wobei die direkte Entfernung von einer Position zur nächsten Schule errechnet wird. Das Ergebnis ist ein Raster-Dataset, in welchem jede Zelle die Entfernung zur nächsten Schule anzeigt. Zum Zuweisen von Rangfolgewerten zu dieser Karte nutzen Sie erneut das Werkzeug Erneut skalieren nach Funktion. Da die Schule nicht zu nah an bestehenden Schulen angesiedelt werden soll, wird Standorten, die sich nah an bestehenden Schulen befinden, mit der Funktion Large ein Wert von 1 und weiter entfernten Standorten ein Wert von 10 zugeordnet. Mit der Funktion Large ändert sich die Präferenz mit jedem Meter Entfernung von anderen Schulen, wie die folgende Abbildung zeigt.
Kombinieren der Eignungskarten
Der letzte Arbeitsschritt im Eignungsmodell ist das Kombinieren der transformierten Ausgaben (der Eignungskarten): Landnutzungsarten, Neigung, Entfernung zu Freizeiteinrichtungen und Entfernung zu anderen Schulen.
Um der Forderung gerecht zu werden, dass einige Zielvorstellungen eine höhere Priorität im Eignungsmodell haben als andere, können Sie die Datasets gewichten, indem Sie den Datasets mit höherer Priorität im Modell eine höhere Gewichtung (in %) geben als anderen. Wenn alle Datasets gleich wichtig sind, können Sie allen dieselbe Gewichtung zuweisen.
Im Beispiel haben Sie beim Aufgliedern des Problems festgestellt, dass die Zielvorstellung, eine Schule so nah wie möglich an Freizeiteinrichtungen zu bauen, am wichtigsten ist. Von zweitgrößter Wichtigkeit ist die ausreichende Entfernung des Schulneubaus zu bereits vorhandenen Schulen. Die folgenden Prozentzahlen werden den Eignungskarten zugewiesen. Die Werte in Klammern sind die Prozentzahlen geteilt durch 100, um die Werte zu vereinheitlichen. Dieser Wert wird dann als Multiplikator für jede Eignungskarte verwendet.
Eignungsprozentsätze
Eignungsfaktoren | Prozentualer Einfluss | Normalisierte Prozentsätze |
---|---|---|
Entfernungen zu Freizeiteinrichtungen mit Rangfolgewerten | 50 % | (0,5) |
Entfernungen zu Schulen mit Rangfolgewerten | 25 % | (0,25) |
Neigungen mit Rangfolgewerten | 12,5% | (0,125) |
Landnutzungsarten mit Rangfolgewerten | 12,5% | (0,125) |
Somit hat die Entfernung zu Freizeiteinrichtungen einen Einfluss von 50 Prozent (0,5) und die Entfernung zu anderen Schulen einen Einfluss von 25 Prozent (0,25) auf das Endergebnis. Neigung und Landnutzungsarten haben beide einen Einfluss von 12,5 Prozent (0,125). Wie die Zuweisung von Eignungsmaßstäben ist auch die Zuweisung von Gewichtungen ein subjektiver Prozess, der davon abhängt, welche Zielvorstellungen bei Ihrer Untersuchung am wichtigsten sind.
Die endgültige Eignungskarte entsteht durch Kombinieren aller Karten. Gewichtungen können parallel zum Kombinieren der Eignungskarten zugewiesen werden. Die endgültige Eignungskarte zum Auffinden von Standorten für die Schule wird unten veranschaulicht. Die am besten geeigneten Standorte sind im dunkelsten Grünton eingefärbt. Die am wenigsten geeigneten Standorte sind rot eingefärbt.
Sie können Map Algebra verwenden, um Datasets zu gewichten und zu kombinieren. Sie können auch das Werkzeug Gewichtete Überlagerung oder Gewichtete Summe verwenden. Wenn Sie ein Werkzeug in einem Modell verwenden, können Sie leicht zurückgehen und die Gewichtungen (prozentualer Einfluss) sowie alle Maßstabswerte ändern, die Sie festgelegt haben. Wenn Sie Geoverarbeitungswerkzeuge in einem Modell miteinander verbinden, müssen Sie das Modell nur einmal erstellen. Anschließend können Sie Parameterwerte ändern, um mit verschiedenen Ergebnissen zu experimentieren.
Auswahl des Schulstandorts
Der letzte Schritt in diesem Modellierungsprozess ist die Auswahl des tatsächlichen Standorts für die Schule. Auf der endgültigen Eignungskarte wurden die Eigenschaften jedes Standorts in Bezug auf Landnutzungsart, Neigung, Entfernung zu Freizeiteinrichtungen und Entfernung zu anderen Schulen mit Rangfolgewerten bewertet. Für die Schule gelten aber auch räumliche Anforderungen, die für einen effizienten Betrieb wichtig sind.
Für einen optimalen Schulstandort wären ca. 150 Acres (60 Hektar) an zusammenhängender Fläche erforderlich, um auch die Sportplätze unterzubringen. Um den Bau und die Wartung der Schule effizient zu gestalten, sollte das Grundstück außerdem relativ kompakt sein.
Zum Finden eines Standorts mit 150 Acres (60 Hektar) wird das Werkzeug Regionen suchen auf der endgültigen Eignungskarte ausgeführt.
Vergleichen Sie den vorgeschlagenen Standort mit der Eignungskarte aus dem vorherigen Schritt.
Schritt 5: Überprüfen der Ergebnisse
Wenn Sie Ihr Ergebnis aus der räumlichen Analyse erhalten haben, müssen Sie noch dessen Richtigkeit überprüfen. Das sollte, wenn möglich, durch Besuch am Standort selbst erfolgen. Oft wurde in dem Ergebnis, das Sie erreicht haben, etwas Wichtiges nicht berücksichtigt. Beispielsweise kann sich in der Nähe des Standorts eine Hühnerfarm befinden, die Geruchsbelästigungen verursacht, oder Sie entdecken beim Lesen der Unterlagen im Rathaus, dass es eine Baubeschränkung für das gewünschte Stück Land gibt, von der Sie nichts wussten. Wenn dies der Fall ist, müssen Sie diese Informationen in Ihre Analyse mit einbeziehen.
Schritt 6: Implementieren des Ergebnisses
Der letzte Schritt im Raummodell ist das Implementieren des Ergebnisses, also der Bau der neuen Schule am gewählten Standort.
Weitere Informationen zur Eignungsmodellierung finden Sie im Bereich "Anwendungsbeispiele" im Thema Understanding the suitability modeling workflow .
Referenzen
Malczewski, J. GIS and Multicriteria Decision Analysis. Wiley & Sons, 1999.