Die Polygonfilterung als Methode zur automatischen Generalisierung von statistischen Oberflächen:
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| Language: | German |
| Published: |
Zürich
Geograph. Inst.
1993
|
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| Item Description: | Zugl.: Zürich, Univ., Diss., 1992. - Erscheint auch als: Geoprocessing-Reihe ; 20 |
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INHALTSVERZEICHNIS
A
BBILDUNGSVERZEICHNIS
.
VIII
T
ABELLENVERZEICHNIS
.
IX
Z
USAMMENFASSUNG
.
XI
S
UMMARY
.
XIII
1.
E
INLEITUNG
.
1
1.1.
ALLGEMEINES
.
1
1.2.
GEOGRAPHIE
UND
KARTE
.
1
1.3.
KARTOGRAPHISCHE
ASPEKTE
.
3
1.4.
FORSCHUNGSZIEL
.
5
1.5.
AUFBAU
DER
ARBEIT
.
5
2.
STATISTISCHE
OBERFLAECHEN:
THEORETISCHE
GRUNDLAGEN
.
6
2.1.
EINLEITUNG
.
6
2.1.1.
DEFINITION
.
6
2.1.2.
GENAUIGKEIT
UND
FEHLER
RAEUMLICHER
VARIABLEN
.
7
2.1.2.1.
ALLGEMEINES
.
7
2.1.2.2.
STATISTISCHE
FEHLER
RAEUMLICHER
DATEN
.
9
2.1.2.3.
FEHLER
ZUM
ZEITPUNKT
DER
DATENAUFNAHME
.
10
2.1.2.4.
FEHLER
IM
ZUSAMMENHANG
MIT
DER
DATENSPEICHERUNG
.
10
2.1.2.5.
FEHLER
BEI
MODELLBILDUNG
UND
ANALYSE
.
11
2.1.2.6.
FEHLER
ZUM
ZEITPUNKT
DER
DATENAUSGABE
.
11
2.I.2.7.
PROBLEME
BEIM
KARTENLESER
.
12
2.1.2.8.
FOLGERUNGEN
.
13
2.2. ARTEN
VON
STATISTISCHEN
OBERFLAECHEN
.
13
2.2.1.
SKALENNIVEAU
.
13
2.2.2.
RAEUMLICHER
BEZUG
UND
DATENSTRUKTUR
.
14
2.2.3.
STETIGKEIT
.
16
2.3.
MODELLIERUNG
VON
STATISTISCHEN
OBERFLAECHEN
.
16
2.3.1.
ZIELE
DER
MODELLIERUNG
.
16
2.3.2.
DIE
BILDUNG
EINER
STATISTISCHEN
OBERFLAECHE
.
18
2.3.2.1.
PUNKTFOERMIGE
MESSUNGEN
ALS
AUSGANGSDATEN
.
18
2.3.2.2.
OBERFLAECHEN
AUS POLYGONAL
BEZOGENEN
AUSGANGSDATEN
.
18
2.3.3.
UMWANDLUNG
DER
DATENSTRUKTUREN
.
21
2.3-3.1.
MODELLIERUNG
MIT
PUNKTMODELLEN
.
21
2.3.3.2.
UMWANDLUNGEN
INNERHALB
DES
FLAECHENMODELLS
.
22
2.3.3.3.
UMWANDLUNGEN
ZWISCHEN
DEN
PUNKT
UND
FLAECHENMODELLEN
.
23
2.3.4.
SCHAETZUNG
FEHLENDER
WERTE
.
24
2.4.
VISUALISIERUNG
VON
STATISTISCHEN
OBERFLAECHEN
.
25
2.4.1.
ALLGEMEINES,
UEBERBLICK
.
25
2.4.2.
PUNKTBEZOGENE
OBERFLAECHEN
.
26
2.4.3.
FLAECHENBEZOGENE
OBERFLAECHEN
.
26
2.5.
CHOROPLETHENKARTEN
ALS
HAUPTFONN
DER
VISUALISIERUNG
VON
POLYGONBEZOGENEN
STATISTISCHEN
OBERFLAECHEN
.
27
2.5.1.
ALLGEMEINES
.
27
2.5.1.1.
DEFINITION,
TERMINOLOGIE
.
27
2.5.1.2.
ZWECK
.
27
2.5.1.3.
BEDEUTUNG
.
28
2.5.2.
SYMBOLISIERUNG
.
29
2.5.2.I.
GRAPHISCHE
MITTEL
.
29
2.5.2.2.
KLASSIFIKATION
DER
DATEN
.
30
2.5.3.
BEZUGSFLAECHEN
.
31
2.5.3.1.
ARTEN
VON
BEZUGSFLAECHEN
.
31
2.5.3.2.
PROBLEME
DER
RAEUMLICHEN
GLIEDERUNG
.
32
2.5.3.3.
DATENGEWICHT
VERSUS
FLAECHENGEWICHT
.
36
2.5.4.
FOLGERUNGEN:
NOTWENDIGKEIT
EINER
GENERALISIERUNG
.39
2.6.
GENERALISIERUNG
VON
STATISTISCHEN
OBERFLAECHEN
.
40
2.6.1.
THEORETISCHE
GRUNDLAGEN
DES
KARTOGRAPHISCHEN
GENERALISIERENS
.
40
2.6.1.1.
ALLGEMEINES
.
40
2.6.1.2.
ARTEN
DES
KARTOGRAPHISCHEN
GENERALISIERENS
.
41
2.6.1.3.
KONZEPTE
DER
AUTOMATISCHEN
KARTENGENERALISIERUNG
.
42
2.6.1.4.
UMSETZUNG
DER
KONZEPTE
AUF
DIE
GENERALISIERUNG
VON
STATISTISCHEN
OBERFLAECHEN
.
43
2.6.2.
TRADITIONELLE
VERFAHREN
.46
2.6.2.1.
ANSATZPUNKT
SYMBOLISIERUNG
.
46
2.6.2.2.
ANSATZPUNKT
BEZUGSFLAECHEN
.
47
2.7.
ZUSAMMENFASSUNG
DER
AUSGANGSSITUATION
.
49
3.
DIE
POLYGONFILTERUNG:
EINE
STRATEGIE
ZUR
G
ENERALISIERUNG
VON
STATISTISCHEN
O
BERFLAECHEN
.
51
3.1.
GRUNDLAGEN
DES
ENTWICKELTEN
FILTERKONZEPTS
.
51
3.1.1.
ALLGEMEINES
.
51
3.1.2.
FILTERUNG
UND
REGIONALISIERUNG
.
53
3.1.3.
FOLGERUNGEN
.
53
3.2.
KONZEPTIONELLES
VORGEHEN
.
.54
3.3.
EVALUATIONSKRITERIEN
.
56
3.3.1.
ALLGEMEINES
.
.
.
.56
33.2.
QUANTITATIVE
EVALUATION
.
57
3-3.2.1.
GEWICHTUNG
.
57
3.3.2.2.
UNIVARIATE
BESCHREIBUNG
DER
STATISTISCHEN
OBERFLAECHEN
.
57
3.3.2.3.
MULTIVARIATE
BEURTEILUNGSKRITERIEN:
VERGLEICH
VERSCHIEDENER
OBER
FLAECHEN
.
60
3.3.3.
VISUELLE
EVALUATION
.
65
3.3.3.1.
VISUALISIERUNG
DER
STATISTISCHEN
OBERFLAECHEN
.
65
3.3.3.2.
GRAPHIKEN
ZUR
FEHLEREVALUATION
.
68
3.4.
DATENGRUNDLAGEN
.
69
3.4.1.
GEOMETRIEDATENSAETZE
.
69
-
V
3.4.2.
DESKRIPTORDATENSAETZE
.
71
3.4.2.1.
DATENTYPEN:
PROPORTIONEN
.
71
3.4.2.2.
DIE
VERWENDETEN
DATENSAETZE
.
71
3.4.2.3.
DESKRIPTIVE
STATISTIK
DER
UNTERSUCHTEN
DATENSAETZE
.88
3.5.
OPERATIONALISIERUNG
DER
POLYGONFILTERUNG
.
91
3.5.1.
EINLEITUNG
.
91
3.5.2.
VERKNUEPFUNGSARTEN,
ITERATIONEN
.
92
3.5.2.1.
GRUNDFORM:
GEWICHTETES
MITTEL
.
92
3.5.2.2.
VARIANTE:
MARKOFF-PROZESS
.
93
3.5.3.
DATENBEDINGTE
RELATIVE
GEWICHTUNG
DER
EINZELNEN
GEBIETE
.94
3.5.3.1.
UNGEWICHTETE
VARIANTE
.
94
3.5.3.2.
VERWENDUNG
DES
DATENGEWICHTS
.
94
3.5.3-3.
VERWENDUNG
VON
ZUVERLAESSIGKEITSINFORMATION
.
95
3.5.4.
UNTERSCHIEDLICHE
NACHBARSCHAFTSDEFINITIONEN.
.
95
3-5.4.1.
GEOMETRISCH
DEFINIERTE
NACHBARSCHAFT
.
95
3.5.4.2.
TOPOLOGISCH
DEFINIERTE
NACHBARSCHAFT
.
96
3.5.4.3.
ADMINISTRATIV
DEFINIERTE
NACHBARSCHAFT:
REGIONALISIERUNGEN
.
97
3.5.5.
GEOMETRISCH
BEDINGTE
RELATIVE
GEWICHTUNG
DER
EINZELNEN
NACH
BARGEBIETE
.
98
3.5.5.1.
GEOMETRISCH
UNGEWICHTETER
EINFLUSS
.
98
3.5.5.2.
DISTANZABHAENGIGER
EINFLUSS
.
98
3-5.5.3.
GRENZLAENGENPROPORTIONALER
EINFLUSS
.
99
3.5.5.4.
GEWICHTUNG
DURCH
AREA-STEALING-METHODE
.
99
3.5.5.5.
MODIFIKATOREN
DER
GEOMETRISCHEN
GEWICHTUNG
.
100
3.5.5.6.
EIGENSCHAFTEN
DER
VERWENDETEN
NACHBARSCHAFTSDATEIEN
.
101
3.5.6.
TOPOLOGISCH
BEDINGTE
RELATIVE
GEWICHTUNG
DER
EINZELNEN
GE
BIETE
.
103
3.5.6.1.
GRUNDSAETZLICHES
.
103
3.5.6.2.
STANDARDMODELL:
BERUECKSICHTIGUNG
DER
NACHBARN
1.
ORDNUNG
.
104
3.5.6.3.
SPEZIELLE
BERUECKSICHTIGUNG
DER
NACHBARN
2.
ORDNUNG
.
104
3.5.6.4.
BERUECKSICHTIGUNG
DER
NACHBARN
HOEHERER
ORDNUNG
.
104
3.5.7.
VERFEINERUNGEN
.
105
3.5.7.1.
ALLGEMEINES:
MITEINBEZUG
DER
ZUVERLAESSIGKEITSINFORMATION
.
105
3.5.7.2.
BEIBEHALTUNG
VON
GEBIETEN
MIT
SIGNIFIKANTER
INFORMATION
.
105
3.5.7.3.
AUSSCHLUSS
DER
FILTERUNG
UEBER
SIGNIFIKANTE
GRENZEN
.
106
3.5.8.
GRAPHISCHE
GENERALISIERUNG
.
106
3.5.8.1.
KLASSIFIKATION
.
106
3.5.8.2.
GRAPHISCHE
AD-HOC-REGIONALISIERUNG
.
106
4.
E
MPIRISCHE
D
URCHFUEHRUNG
UND
E
VALUATION
.
108
4.1.
FILTER-GRUNDMODELL
.
108
4.2.
VALIDIERUNG
DES
GRUNDMODELLS
.
108
4.2.1.
VERGLEICH
MIT
REGIONALISIERUNGEN
.
108
4.2.2.
VERGLEICH
MIT
EINER
EINFACHEN
AD-HOC-REGIONALISIERUNG
.
116
4.2.3.
VERGLEICH
ZU
%2-KARTEN.
119
4.3.
VERKNUEPFUNGSVARIANTE:
MARKOFF-PROZESS.
119
4.4.
EINFLUSS
DER
DATENGEWICHTUNG
.
123
-
VI
4.5.
NACHBARSCHAFTSDEFINITIONEN
UND
GEOMETRISCHE
GEWICHTUNGEN
.124
4.6.
TOPOLOGISCHE
GEWICHTUNG
.
127
4.6.1.
BERUECKSICHTIGUNG
DER
NACHBARN
1.
ORDNUNG
.
127
4.6.2.
BERUECKSICHTIGUNG
DER
NACHBARN
1.
UND
2.
ORDNUNG
.
128
4.6.3.
PARAMETERSCHAETZUNG
MITTELS
REGRESSION
.
130
4.7.
VERFEINERUNGEN
.
132
4.7.1.
EINFLUSS
EINES
VORGEGEBENEN
VERTRAUENSBEREICHS
.
132
4.7.2.
DIE
BERUECKSICHTIGUNG
SIGNIFIKANTER
GRENZEN
.
134
4.8.
WEITERE
EIGENSCHAFTEN
DER
FILTER
.
134
4.8.1.
UNTERSCHIEDLICHE
STICHPROBENGROESSEN
.
134
4.8.2.
ZAHL
DER
ITERATIONEN
.
136
4.8.3.
VERHALTEN
DER
VERSCHIEDENER
EVALUATIONSMASSE
.
137
4.9.
GRAPHISCHE GENERALISIERUNG
.
139
4.9.1.
WIRKUNG
EINER
KLASSIFIKATION
.
139
4.9.2.
GRAPHISCHE
AD-HOC-REGIONALISIERUNG
.
141
4.10.
DURCHFUEHRUNG
BEIM
FEHLEN
VON
WISSEN
UEBER
DIE
GRUNDGE
SAMTHEIT
.
144
4.10.1.
PROBLEME
.
144
4.10.2.
DATENSATZ
YYP
"
.
144
4.10.3.
DATENSATZ
YYS
"
.
155
4.10.4.
SCHAETZUNG
VON
FEHLENDEN
WERTEN
.
161
5.
SCHLUSSFOLGERUNGEN
UND
AUSBLICK
.
162
A.
A
NHANG
.
165
A.L.
UEBERSICHT
UEBER
DIE
KARTEN
.
165
A.2.
STATISTISCHE
GRUNDLAGEN
.
166
A.
2.1.
ZUVERLAESSIGKEIT
VON
PROPORTIONEN
.
166
A.2.2.
VERGLEICH
VON
PROPORTIONEN
.
167
A.3.
VARIANTEN
ZUM
VERWENDETEN
ALGORITHMUS
FUER
DIE
BERECHNUNG
DER
KARTOGRAMME
.
169
B.
LITERATUR
.
171
-
VII
- |
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