Gewichtete lineare Summation

Fallbeispiel St. Gittal

Der folgende Abschnitt untersucht die gewichtete Verschneidung am Beispiel des Wolfslebensraumes in St. Gittal noch etwas genauer. Im Hinblick auf eine realistischere Modellierung der geeigneten Lebensräume verwendet das folgende Beispiel nicht mehr bloss binäre Eingangsdaten wie die Boolesche Verschneidung, sondern Ratiodaten:

Vegetationsdichte anstelle „Wald/Nicht-Wald“
Hangneigung anstelle „steil/nicht-steil“
Bevölkerungsdichte anstelle „Siedlung/Nicht-Siedlung“

Der wohl einfachste Ansatz für eine gewichtete Verschneidung bildet die gewichtete lineare Summation im Rastermodell. Die folgenden Punkte zeigen das Standardvorgehen bei der Anwendung dieses Algorithmus:

Kriterienwahl: Der erste Schritt besteht in der Wahl der Kriterien, die den gesuchten Raum charakterisieren.
Standardisierung: Nun müssen die unterschiedlichen Messskalen der Eingangsdatensätze aufeinander abgestimmt werden. Es wenig sinnvoll, die prozentuale Hangneigung direkt mit einer Bevölkerungsdichte zu verrechnen. Deshalb weist man den Eingangsdaten völlig verschiedene Einheiten einer standardisierten numerischen Indexskala zu (beispielsweise 0–1, 0–100, 0–255). Daraus folgt, dass die Werte der resultierenden Eignungsebenen keine Einheiten mehr tragen, sondern lediglich einen numerischen Eignungsindex. Die Zuordnung der Eingangswerte auf die Indexskala kann auf verschiedene Weise erfolgen, am einfachsten ist eine lineare Zuordnung. Bei der gewichteten Verschneidung bezeichnet die Standardisierung die Übersetzung der heterogenen Eingangsdaten in eine für alle Ebenen einheitliche Skala.
Verteilung der Gewichte: Weiter erhält jede Informationsebene einen Multiplikator, ein Gewicht. Die Gewichte widerspiegeln die relative Bedeutung der Informationsebenen zueinander. Die wichtigste Ebene erhält das grösste Gewicht. Die richtige Wahl der Gewichte wird in „Bestimmung der Gewichte“ behandelt.
Anwendung des Algorithmus: Beim Algorithmus der gewichteten linearen Summation werden alle Rasterzellen einer Informationsebene mit ihrem Gewicht multipliziert und die Ebenen anschliessend addiert. In der resultierenden Eignungsebene weisen die geeigneten Rasterzellen hohe, die ungeeigneten hingegen tiefe Werte auf.

Diese Animation gibt Ihnen die Möglichkeit, selbst für die Gemeinde St. Gittal eine Eignungsanalyse zur Bestimmung potenzieller Lebensräume für den Wolf durchzuführen. Bestimmen Sie, wie die Eingangs-Layer standardisiert und gewichtet werden sollen.

Gewichtete lineare Summation

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Kriterienwahl: Sie haben bereits früher gelesen, dass der Wolf dichte Vegetation und steiles, steiniges Gelände bevorzugt. Neu können Sie nun auch berücksichtigen, dass er die Nähe zur Siedlung eher meidet. Folgende Informationsebenen stehen Ihnen zur Verfügung:
- Walddichte (oberste Zeile): 4 Bewuchskategorien: unbewachsen (0%) wenig bewachsen (40%), stark bewachsen (60%), und total bewachsen (100%).
- Hangneigung (mittlere Zeile): 3 Hangneigungskategorien: gering (10), mittel (20), und hoch (30).
- Siedlungsdichte (unterste Zeile): 3 Kategorien der Siedlungsdichte: unbesiedelt (0), dünn besiedelt (100), und dicht besiedelt (200).
Standardisierung: Alle Eingaberaster müssen nun auf den Wertebereich von 0 bis 1 umgerechnet werden. In der Animation müssen Sie die Werte 0 und 1 in die dafür vorgesehenen Felder eintragen. Beachten Sie, dass bei gewissen Themenebenen zusätzlich zur Standardisierung auch noch der Wertebereich invertiert werden muss. Dies geschieht immer dann, wenn ein hoher Wert der Eingangsebene ungeeignet für den Wolf ist und deshalb den Wert 0 erhalten muss.
Verteilung der Gewichte: Nun müssen Sie als Wolfsexperte oder -expertin den einzelnen Ebenen Gewichte zuweisen. Tragen Sie dazu die Gewichte in die gewichtssteinförmigen Felder ein. Weisen Sie dem schützenden Wald die grösste Bedeutung zu und gewichten Sie die Waldebene mit 5. Die Hangneigung erhält das Gewicht 3, die unbesiedelten Gebiete das Gewicht 2.
Anwendung des Algorithmus: Die gesuchte Eignungsebene ergibt sich aus der Multiplikation der Ebenen mit ihren Gewichten und der abschliessenden Summation der Ebenen. Ein Klick auf die Taste „Berechnen“ liefert die Resultate. Die nach den getroffenen Annahmen geeignetsten Lebensräume für den Wolf weisen nun die Werte zwischen 7,5 und 8,5 auf. Ungeeignete Gebiete tragen tiefe Werte bis hin zu ungeeignet (= 0).

Nun liegt es an Ihnen, weitere Standardisierungen und Gewichtungen auszuprobieren. Experimentieren Sie mit extremen Gewichtsverteilungen. Achten Sie jeweils darauf, wie sich die resultierende Eignungskarte verändert und interpretieren Sie die Resultate.