Die online-basierende Kartenverarbeitung hat in den letzten Jahren immer mehr zugenommen, und dadurch ist auch die Nachfrage nach einer möglichst einfachen Erstellung und Verarbeitung solcher Kartenwerke stetig gewachsen. Zur Realisierung dieser Wünsche bieten sich die schon in fast allen Bereichen der Vermessung und Kartographie eingesetzten geographischen Informationssysteme (GIS) an. Schließlich sind sie für den Zweck der geographischen Datenverarbeitung geschaffen worden und bieten somit eine solide und mächtige Grundlage.
Entsprechend dem Ziel der Diplomarbeit wurde ein Management von Web- Mapping Anwendungen in GIS-Applikationen erstellt. Für die Umsetzung wurden das Geodatenwerkzeug „Thuban” als GIS-Applikation und der „UMN MapServer” als Web-Mapping Anwendung herangezogen.
Die Realisierung dieser Aufgabe einschließlich der dabei auftretenden Schwierigkeiten ist in drei Punkten dargestellt:
Als Ergebnis der Diplomarbeit liegt eine GIS-Applikation vor, welche um die Fähigkeit erweitert wurde, eine Web-Mapping Anwendung zu managen.
Online based map processing has increased within the last years and the demand for easy constructing and processing such maps has grown steadily. For the realization of these wishes the geographical information systems (GIS), already used in almost all areas of measurement and cartography, offer their services. After all, they were created for geographical data processing and therefore offer a solid and powerful basis.
Following the aim of the diploma thesis, a management of web-mapping applications was built into GIS applications. For the realization the Interactive Geographic Data Viewer “Thuban” was used as the GIS application and the “UMN MapServer” as the web mapping application.
The realization of this task including the appearing difficulties is represented by three points:
As a result of the diploma thesis a GIS application which has the ability to manage web mapping applications was created.
In Anbetracht der dramatisch zunehmenden Weltbevölkerung wird die Entwicklung von Siedlungsstrukturen bezüglich ihrer Ausdehnung und Anzahl stetig zunehmen. Diese Entwicklung beansprucht immer mehr Fläche, was wiederum zu einer immer schärfer werdenden Konkurrenz zur Nahrungsmittel- und Bioenergieproduktion und deren Flächenbedarf führt. Um mögliche Entwicklungen und deren Auswirkungen abzuschätzen, stehen Simulationsprogramme wie das explizite Landnutzungsmodell LandSHIFT zur Verfügung. LandSHIFT integriert sozioökonomische und biophysikalische Aspekte zur Simulation solcher globalen Landnutzungsänderungen.
Eine wichtige Komponente bei der Modellsimulation betrifft die Qualität der Modellvorhersagen. Dazu ist es nötig, das Modellverhalten genauer zu analysieren und einzuordnen, weshalb spezielle Verfahren wie die Unsicherheits- und Sensitivitätsanalyse (UA/SA) entwickelt wurden. Das Verfahren der Unsicherheitsanalyse (UA) untersucht, wie weit die Ausgabewerte des Modells in Abhängigkeit von den Unsicherheiten in den Eingabeparametern variieren. Die Aufgabe der Sensitivitätsanalyse (SA) besteht darin, den relativen Einfluss der Eingabeparameter an der Modellausgabe zu quantifizieren.
Ziel dieser Arbeit ist es, das Landnutzungsmodell LandSHIFT so anzupassen bzw. zu erweitern, dass beide Analyseschritte durchzuführen und anschließend für eine Studie einzusetzen sind.
Die Diplomarbeit gliedert sich dabei in folgende Schritte:
Als Resultat der Arbeit existiert eine Erweiterung für das Siedlungsmodul von LandSHIFT. Diese Erweiterung ermöglicht es eine UA/SA für das Siedlungsmodul durchzuführen, auf deren Grundlage die Modellausgabe bezüglich ihrer Genauigkeit und Aussagekraft besser einzuschätzen ist. Für die Auswertung der Simulation liegen Rechenskripte der Statistiksoftware R vor, welche die Daten analytisch und visuell aufbereiten. Des Weiteren ist eine UA/SA der Siedlungsflächenentwicklung für den Kontinent Afrika verfügbar, insbesondere für die beiden Länder Äthiopien und Republik Südafrika. Die Beispielstudie veranschaulicht die Durchführung, die Bedeutung der Eingabeparameter für das Modellergebnis und stellt die geographische Häufigkeitsverteilung der Siedlungsflächenentwicklung bis zum Jahr 2050 dar.
In consideration of the dramatically growing earth population, the development of municipal structures with regard to their size and number will increase steadily. This development will require more and more space, which in turn will lead to an ever-sharper competition for food and bioenergy production and its footprint. To assess possible developments and their consequences simulation programs like the explicit land use model LandSHIFT are available. LandSHIFT integrates socioeconomic and biophysical aspects concerning the simulation of such global land use changes.
An important component of the model simulation concerns the quality of the model's predictions. In this connection it is necessary to analyse and classify the model behavior more exactly, for which reason special procedures like the uncertainty and sensitivity analysis (UA/SA) have been developed. The procedure of the uncertainty analysis (UA) examines how far the output values of the model vary as a function of the uncertainties in the input parameters. The method of the sensitivity analysis (SA) lies in quantifying the relative influence of the input parameters of the model output.
The aim of this thesis is to adapt and expand respectively the land use change model LandSHIFT in such a way that both analytical steps should be performed so that subsequently a study can be conducted.
The diploma thesis is divided into the following steps:
As a result of the paper an expansion of the settlement module of LandSHIFT will be suggested. This expansion makes it possible to carry out a UA/SA for the settlement module to assess the model output on whose basis a better understanding of the process concerning its precision and validity can be achieved. For the evaluation of the simulation calculation scripts of the statistical software R are available which process data analytically and visually. Furthermore a UA/SA of the growth of the settlement area for the continent of Africa is available, particularly for the countries of Ethiopia and The Republic of South Africa. The example study illustrates the execution as well as the importance of the input parameters for the model result and represents the geographical distribution of the growth of the settlement area up to the year 2050.
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