Gis 2

Einführung in GIScience und Fernerkundung

Lernziele (laut Folien)

  • Nach dieser Vorlesung kannst du:

    • Geographic information, remote sensing, geographic information systems (GIS) und geographic information science (GIScience) definieren.

    • Zusammenfassen, was das Canada Land Inventory war.

    • Beispiele für den Einsatz von Geographic Information im Alltag erklären.

1. Definitionen (prüfungsrelevant)

  • Geographic Information

    • Geographic Information sind Datensätze, die Attribute, eine räumliche Referenz (Ort) und häufig auch eine zeitliche Dimension enthalten – also das Was, Wo und Wann eines Objekts.

  • Remote Sensing (Fernerkundung)

    • Remote Sensing bezeichnet die Gewinnung von Informationen aus der Distanz, typischerweise mithilfe von Sensoren auf Satelliten, Flugzeugen oder Drohnen, ohne direkten Kontakt mit dem Objekt.

  • Geographic Information Systems (GIS)

    • GIS sind computergestützte Systeme, die dazu dienen, geographische Informationen zu erfassen, zu speichern, zu analysieren und zu visualisieren.

  • Geographic Information Science (GIScience)

    • GIScience ist die wissenschaftliche Disziplin, die sich mit den Theorien, Methoden, Konzepten und Modellen hinter der Erhebung, Analyse und Interpretation geographischer Informationen beschäftigt – nicht nur mit deren Anwendung als Werkzeug.

Merksatz für die Prüfung:

  • Remote Sensing erhebt viele Geodaten, GIS verarbeitet sie, GIScience reflektiert und entwickelt die zugrunde liegenden Konzepte.

2. Canada Land Inventory (CLI)

  • Das Canada Land Inventory war ein groß angelegtes staatliches Projekt zur systematischen Erfassung der Landnutzungseignung in Kanada (z. B. für Landwirtschaft, Forstwirtschaft, Erholung).

  • Bedeutung:

    • Es gilt als eines der ersten vollwertigen Geographic Information Systems, da:

    • Räumliche Daten digital gespeichert wurden.

    • Mehrere thematische Ebenen kombiniert wurden.

    • Das Ziel war politische und planerische Entscheidungsfindung.

  • Zentrale Bedeutung:

    • „Data for decision-making“.

3. Beispiele für Geographic Information im Alltag

  • Typische Alltagsbeispiele:

    • Routenplanung (Google Maps): Kombination von Straßennetz, Verkehrsdaten und Position.

    • Rettungsdienste (z. B. Rega): Lokalisierung von Notfällen und optimale Einsatzplanung.

    • Raumplanung: Auswahl geeigneter Standorte (z. B. Windenergie).

    • Umweltmonitoring: Beobachtung von Entwaldung, Naturgefahren oder Klimaveränderungen.

Location matters (Warum Ort wichtig ist)

Lernziele (laut Folien)

  • Nach dieser Vorlesung kannst du:

    • Erklären, warum Location im Alltag, bei Entscheidungen und in der Wissenschaft zentral ist.

    • Probleme nach geographischer Skala, Ziel/Intent und Zeitskala klassifizieren.

    • Problemstellungen mit Datenquellen, Fehlern und Unsicherheiten diskutieren.

1. Warum Location wichtig ist

  • Ort ist zentral, weil:

    • Fast alle Ereignisse einen räumlichen Bezug haben.

    • Menschliche Aktivitäten räumlich eingeschränkt sind.

    • Entscheidungen (Infrastruktur, Umwelt, Politik) immer räumlich wirken.

  • Beispiele:

    • Alltag: Anreise zur Uni, Wahl des Sitzplatzes.

    • Politik: Standort eines Feuerwehrdepots.

    • Forschung: Wo nimmt Niederschlag durch Klimawandel zu?

2. Klassifikation räumlicher Probleme (zentrale Prüfungsstruktur)

  • Nach Longley et al. lassen sich räumliche Probleme anhand von drei Dimensionen einordnen:

    • a) Geographic scale / level of detail

    • Bezieht sich auf räumliche Auflösung und Detailgrad.

    • Beispiel:

      • Gebäudeplan → sehr fein, 3D.

      • Landeskarte → grob, 2D.

    • b) Intent or purpose

    • Praktisch/normativ: schnelle, korrekte Lösung (z. B. Navigation).

    • Wissenschaftlich: Erkenntnisgewinn, Hypothesentests.

    • Wichtig ist: Wer stellt die Frage und warum?

    • c) Time scale

    • Snapshot (ein Zeitpunkt).

    • Dynamisch (Echtzeit oder Zeitreihen).

    • Skalen reichen von Minuten (Verkehr) bis Jahrhunderte (Klima).

Explizite Prüfungsfragen aus den Folien – mit Musterantworten

  • Prüfungsfrage 1: „Definieren Sie geographische Informationen, Fernerkundung und geografische Informationssysteme, und erörtern Sie anhand eines Beispielanwendungsfalls, wie sie miteinander verbunden sind.“

    • Musterantwort: Geographic information umfasst Daten mit Attributen, räumlicher Lage und oft zeitlichem Bezug. Remote sensing ist eine zentrale Methode zur Erhebung solcher Daten aus der Distanz, etwa durch Satellitenbilder. Geographic Information Systems sind computergestützte Werkzeuge, mit denen diese Daten gespeichert, analysiert und visualisiert werden. Am Beispiel der Routenplanung zeigt sich ihr Zusammenspiel: Positionsdaten und Straßennetze (geographic information), Verkehrsdaten aus Sensoren (remote sensing) werden in einem GIS verarbeitet, um optimale Routen zu berechnen.

  • Prüfungsfrage 2: „Nutzen Sie das Canada Land Inventory als Beispiel, um über seine Skala, Absicht und Zeitskala zu diskutieren.“

    • Musterantwort: Das Canada Land Inventory arbeitete auf nationaler bis regionaler Skala mit vergleichsweise grober räumlicher Auflösung. Sein Intent war klar praktisch-normativ: die Unterstützung staatlicher Entscheidungsprozesse zur Landnutzung. Die Zeitskala war überwiegend statisch (Snapshot), da periodische Aktualisierungen möglich waren, aber keine Echtzeitdaten verwendet wurden.

Kompakte Lernzusammenfassung (prüfungsnah)

  • GIS ≠ GIScience: Werkzeug vs. Wissenschaft.

  • Remote sensing ist zentral für Datenerhebung.

  • Location strukturiert Alltag, Politik und Forschung.

  • Drei Kernachsen zur Problemklassifikation: Skala – Zweck – Zeit.

  • CLI = historischer Ursprung moderner GIS.