Gewichtete Verschneidung

Die Boolesche Verschneidung von binären Themenebenen bietet einen einfachen und schnellen Ansatz zur Eignungsanalyse mit GIS. Für viele Anwendungen stellt die Einteilung der Realität in zwei Kategorien („wahr“ oder „falsch“) allerdings eine ungenügende Abbildung der Realität dar.
Zunächst sind bei der Booleschen Verschneidung alle Einflussfaktoren per definitionem gleich wichtig. Wir wissen aber alle, dass meist nicht alle Kriterien zu gleichen Teilen in eine Entscheidung einfliessen. Wer ein neues Auto kauft, mag Farbe und Marke des Fahrzeugs weit höher gewichten als etwa seinen Benzinverbrauch oder seine Pannenanfälligkeit. Dieses allgemeine Prinzip der Gewichtung von Einflussfaktoren wird auch bei der Eignungsanalyse mit GIS verwendet. Der entsprechende Ansatz heisst gewichtete Verschneidung und wird in dieser Unit behandelt.
Die Phänomene der Natur halten sich ausserdem nicht an scharfe Grenzen und lassen sich vielfach schlecht in ein Korsett aus nur binären Kategorien zwängen. Für eine realistische Modellierung möglicher Wolfslebensräume genügt die binäre Einteilung in „Wald“ und „Nicht-Wald“ nicht und es muss eine feinere Aufschlüsselung der Vegetationsbedeckung einbezogen werden. Binäre Informationsebenen taugen weiter für den Einfluss der räumlichen Variation des Jahresniederschlags genauso wenig wie für den Einbezug der mit der Distanz abnehmenden Störung der Strasse. Anstelle kategorialer Daten („Wald“ oder „Nicht-Wald“) müssen Interval- oder Ratiodaten (Prozentuale Waldbedeckung) verwendet werden.