Anmeldung der Masterarbeit

Das dritte Semester neigt sich dem Ende. In zwei Wochen schreibe ich noch die beiden Klausuren „Computergestützte Datenanalyse“ und „Modellierung von Populationsdynamik und Biodiversität“, bis Ende September muss ich noch vier Hausarbeiten abgeben. Ach ja, und da wäre noch etwas: Ich habe meine Masterarbeit angemeldet! Mein Forststudium neigt sich also langsam dem Ende zu. Abgabe ist Anfang Januar. Das vorläufige Thema der Arbeit lautet „Untersuchung zur Eignung multi-temporaler RapidEye Satellitenbilder für die Klassifizierung von Altersstufen in schnell wachsenden Plantagen in New South Wales, Australien“ und wird in der Abteilung für Waldinventur und Fernerkundung am Burckhardt-Institut geschrieben. Die betrachtete Fläche von rund 180 km² ist eine Pinus radiata Plantage in New South Wales (NSW) in Australien, welche durch Forests NSW betreut wird. Folgende Fragestellungen sind in der Arbeit angedacht:

  • können RapidEye Aufnahmen dazu verwendet werden, Pinus radiata Bestände von andern Landbedeckungen in NSW zu unterscheiden,
  • sind Feldinventurdaten mit relativ kleinen Aufnahmeflächen ausreichend, um eine überwachte Klassifikation durchzuführen und
  • können sogenannte Net Stock Areas (NSA, eine (Unter-)Abteilung, die sowohl bestockt als auch unbestockt ist) auf Ebene von Unterabteilungen mit Hilfe der RapidEye Bilder und forstwirtschaftlicher Aufzeichnungen beschrieben werden?

Die gewonnenen Daten sollen im Anschluss mit Hilfe von vorliegenden LiDAR-Daten validiert werden.

Unersuchungsgebiet in New South Wales, Australien

Unersuchungsgebiet in New South Wales, Australien.

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Geodaten-Erfassung und Datenquellen

Seit einigen Tagen ist das dritte Modul „Geodaten-Erfassung und Datenquellen“ bereits beendet und eingereicht worden. In einer kurzen Einleitung in die Thematik der Geodatenerfassung wurde dargestellt, dass die heutige Erfassung von Geodaten sehr differenziert und dynamisch von statten geht. Geodaten können über das Internet weltweit ausgetauscht werden, ein Großteil wird sogar in kostenloser Form angeboten. Die terrestrische Vermessung ist bei der heutigen Datenerfassung in den Hintergrund getreten. Zur Gewinnung von Geoinformationen wird heutzutage vielmehr auf die Photogrammetrie gesetzt, welche im GIS Bereich nicht ganz losgelöst von der thematischen Fernerkundung betrachtet werden kann. Hierbei stellt die Photogrammetrie die Lagedaten und die thematische Fernerkundung die Sachdaten bereit. Auch das neu aufkommende Verfahren des Laserscannings findet immer häufiger Anwendung.
Im Laufe des Moduls wurde ein gesamtes Kapitel den „Global Navigation Satellite Systems“, kurz GNSS, gewidmet. Das bekannteste ist das US-Amerikanische Global Positioning System (GPS), welches vom amerikanischen Verteidigungsministerium in den 70/80er Jahren entwickelt worden ist. Mittlerweile existieren hierzu einige „Konkurrenzsysteme“ wie das russische GLONASS (Global‘naya Navigatsionnaya Sputnikovaya Sistema) oder das europäische Galileo und das chinesische COMPASS, welche sich beide momentan noch im Aufbau befinden. Neben den GNSS existieren auch Regionale Satellitennavigationssysteme wie das indische IRNSS (Indian Regional Navigational Satellite Systems) oder das Japanische QZSS (Quasi-Zenith Satellite System). Darüber hinaus existieren noch weitere Dienste, die die Qualität der einzelnen Systeme weiter verbessern (Satellite Based Augmentation Systems, SBAS).
Neben den erwähnten Methoden der Geodatenerfassung existiert auch die Möglichkeit, diese abzuleiten. Hierzu werden in der Sekundärdatenerfassung zum Einen Geodaten digitalisiert, sprich Kartenvorlagen werden vektorisiert, was sehr aufwändig durch Handarbeit geschehen muss. Dabei bestimmt der Verwendungszweck die Genauigkeit der Digitalisierung. Ein weiterer Aspekt der Sekundärdatenerfassung stellt das Erfassen von Rasterdaten dar, welches in die Konversion von Raster in Vektordaten und umgekehrt unterschieden werden kann. Die Erfassung von Rasterdaten kann im Gegensatz zur Digitalisierung von Geodaten auch halb- oder vollautomatisch erfolgen.
Doch was nützen diese gewonnenen Geodaten Personen, die nicht mit der Erstellung dieser vertraut sind? Hierauf wird in dem Kapitel „Datenqualität und Metainformationen“ eingegangen. Diese sogenannten Metadaten/-informationen dienen dazu, die Geodaten zu beschreiben und den inhaltlichen Kontext herzustellen. Man unterscheidet zwischen Semantischen Metadaten, welche die dazugehörigen Daten beschreiben (z. B. Thematik, Koordinatensystem, Entstehungsgeschichte, Sekundärquellen, Genauigkeit, Aktualität, Attribute), Syntaktischen Metadaten, die den Zugriff auf die Daten regeln (z. B. Netzwerk- bzw. Internetadressen, Zugriffsprotokolle, Sprache, Zugangsrechte, Beschränkungen, Formate), Strukturelle Metadaten, welche über die Objektstrukturierung informieren und letztendlich Navigatorische Metainformationen. Letztere enthalten z. B. thematische Stichworte, Titel, Gebiet, Kontaktpersonen, Ansprechpartner etc. Damit Metadaten auch automatisch verarbeitet werden können, wurden entsprechende Standards entwickelt. In der GIS-Welt übliche Standards sind der Dublin Core, der Content Standard for Digital Geospatial Metadata (CSDGM) und der ISO Standard für „Geographic Information – Metadata“ (ISO 19115).
Jedoch existieren Standards nicht für alle Bereiche der Geodaten. So gibt es für unterschiedliche GIS spezielle Datentypen, welche untereinander nicht zwingend kompatibel sind. Dies kann nur überwunden werden, indem kompatible Schnittstellen in die GIS-Software eingebaut werden. Auch existieren spezielle Austauschformate, die aber nicht immer alle Informationen eines Datentyps in einen anderen überführen können. Eine Standardisierung von Datentypen wurde in diesem Modul auch diskutiert. Das Problem hierbei ist jedoch, dass sie dazu führen könnte, dass sich GIS-Produkte nicht mehr wesentlich voneinander unterscheiden.

Das bereits laufende vierte Modul „Projektmanagement und Organisation“ beschäftigt sich mit der Planung und Verwaltung von Projekten. Das interessante an diesem Modul für mich ist, dass ich in dieser Thematik noch absolut keine Erfahrung habe. Für mich also eine Premiere, oder wie Frau Merkel sagen würde: „Neuland“!

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Beendigung von Modul 2

Gestern wurde das zweite Modul des UNIGIS-Studiums mit der Bezeichnung „Räumliche Daten: Modelle und Strukturen“ beendet. Die Lerninhalte bestanden darin, geographische Strukturen zu erkennen, zu analysieren und darzustellen. Zu diesem Zweck wurden verschiedene Werkzeuge vorgestellt. Zur Spezifikation, Konstruktion und Dokumentation räumlicher Systeme wurden Modelle wie die Entity-Relationship Modellierung (ERM) oder die Unified Modeling Language (UML) erläutert. Ein Schwerpunkt des abgeschlossenen Moduls stellte die Beschäftigung mit dem Aufbau und der Speicherung räumlicher Objekte und deren Topologie untereinander dar. Letzterer Punkt behandelte schwerpunktmäßig die Intersection Modelle. Von der anfänglichen Betrachtung zweidimensionaler räumlicher Strukturen wurde schließlich auf die von drei Dimensionen übergegangen. Im Bereich der Rasterdatenmodelle standen Methoden zur Komprimierung von Datensätzen im Vordergrund. Zum Abschluss des Moduls 2 ist intensiv auf den Aspekt der Auszeichnunssprachen, speziell auf die Geography Markup Language (GML), eingegangen worden. Als XML-Dialekt dient GML zur Präsentation und Speicherung räumlicher Informationen.

Das seit gestern freigeschaltete Modul 3 „Geodaten-Erfassung und Datenquellen“ beschäftigt sich mit dem praktischen Umgang alltäglicher Fragestellungen zur Geodatenerfassung und soll Strategien aufzeigen, die einen mit dem Aufbau von Geodatenbasen und deren Umgang vertraut machen sollen.

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Ergebnisse zur Projektarbeit im Forststudium

Mittlerweile habe ich eine Beurteilung meiner Projektarbeit im Forststudium zum Thema „Auswertung von Fernerkundungsdaten zum Zweck forstlicher Inventuren“ erhalten, weshalb ich nun einen kurzen Überblick über die gewonnenen Ergebnisse geben kann.

Verglichen mit der händischen Aufnahme von Bestandesdaten lässt es die Gewinnung solcher Informationen über fernerkundliche Maßnahmen zu, mit geringerem zeitlichen und finanziellen Aufwand Aussagen über Waldbestände treffen zu können. Diese gewonnenen Daten dienen als Grundlage für spätere Planungen und Entscheidungen. Jedoch besitzen auch hochmoderne Verfahren Nachteile. So etwa das Light detection and ranging Verfahren (LiDAR) jene, dass es große Datenmengen verursacht und relativ kostenintensiv ist. LiDAR kann eingesetzt werden, um Oberflächenmodelle zu erzeugen. Ziel der Projektarbeit war es zu überprüfen, ob aus einfachen und von der Dateigröße relativ kleinen Luftbildern erzeugte normalisierte digitale Oberflächenmodelle (nDOM) hinreichende Aussagen über die Bestandeshöhen und Vorräte von Waldbeständen getroffen werden können. Untersucht wurde eine 18,67 km² große Fläche nördlich des hessischen Ortes Krofdorf-Gleiberg im Landkreis Gießen sowie des Marburg-Biedenkopf Kreises.

Empirische kumulative Verteilungsfunktion der Vorräte. Blau ist der Vorrat nach den Bestandesinventurdaten abgetragen, rot nach einem multiplen linearen Regressionsmodell und grün nach einer lokalen polynomialen Regression.

Empirische kumulative Verteilungsfunktion der Vorräte. Blau ist der Vorrat nach den Bestandesinventurdaten abgetragen, rot nach einem multiplen linearen Regressionsmodell und grün nach einer lokalen polynomialen Regression.

Anhand eines 25 m nDOM wurde der Vorrat des Untersuchungsgebietes mit Hilfe einer multiplen linearen Regression geschätzt. Hierzu wurden weitere Parameter wie Rauigkeitsindizes, Anteile und Quantile berechnet. Die ermittelten Vorräte (rot) scheinen jene der Forsteinrichtung (blau) leicht zu überschätzen. Sie geben die Forsteinrichtungsdaten dennoch ausreichend wieder. Jedoch sei angemerkt, dass es sich bei den Inventurdaten auch nicht um die „wahren“ Vorräte handelt. Am schwierigsten zu bewerten sind inhomogene Strukturen wie etwa strukturreiche Altholzbestände. Vor allem Randeffekte im Kronenbereich wie etwa die Unterscheidung von Schattenwurf und Lücken bereitet hier große Schwierigkeiten. Eine Möglichkeit, diese Problematik zu umgehen könnte darin bestehen, Bäume bzw. Kronen als Individuum zu identifizieren. Darüber hinaus könnten somit weitere Bestandesparameter wie der Bestockungsgrad oder die Baumanzahl je Hektar ermittelt werden. Außerdem könnten diese Erkenntnisse zur Verbesserung des bestehenden Modells beitragen.

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Projektarbeit, Projektionen und das zweite Modul

Letzte Woche habe ich meine Projektarbeit zum Thema „Auswertung von Fernerkundungsdaten zum Zweck forstlicher Inventuren“ in meinem Forststudium abgegeben. Nach dem erhalten meiner Note werde ich hierzu eine kleine Zusammenfassung erstellen. Zum 11. März wurde bereits das erste UNGIS Modul „Einführung in die Geoinformatik“ eingereicht. Dazu (erst jetzt) eine kleine Zusammenfassung. In diesem Modul wurden einem die Grundlagen der geographischen Informationsverarbeitung nähergebracht. Die GIS-Grundlagen galt es mit Hilfe des Virtual Campus von ESRI anhand des Moduls „Learning ArcGIS Desktop 10“ zu erarbeiten. Neben dieser Einführung in die Thematik des Studiums wurde speziell auf geographische Koordinatensysteme und Projektionen eingegangen, wobei vor allem letzteres bei mir auf sehr großes Interesse gestoßen ist.

Projektionen dienen dazu, ein Abbild der dreidimensionalen Erdoberfläche auf einer Ebene wiederzugeben. Je nach verwendeter Abbildungsart kommt es hierbei zu unterschiedlichen Verzerrungen. Projektionen besitzen daher die Eigenschaften der Flächen-, Längen-, Richtungs- und Winkeltreue, wobei sie niemals alle vier gleichzeitig erfüllen können. Bei den geläufigen Projektionen wird ein Abbild der Erdoberfläche auf einer Ebene (azimutale Projektion), einem Zylinder (zylindrische Projektion) oder einem Kegel (Kegelprojektion) dargestellt.

 

Drei gängige Projektionskörper zur Abbildung der Erdoberfläche. (Quelle: www.artalis.de)

Darüber hinaus gibt es noch sogenannte unechte Projektionen, welche mathematische Konstrukte darstellen, jedoch nicht auf geometrische Objekte projiziert werden können. Die drei erstgenannten Projektionsarten können noch weiter untergliedert werden. So besitzen die geometrischen Objekte die Möglichkeit, neben der normalachsigen Lage auch in einer transversalen Lage (querachsig) oder einer zwischenständigen Lage (schiefachsig) ausgerichtet zu sein. Ebenso wird unterschieden, ob der Projektionskörper die Erdoberfläche berührt oder schneidet. Auch die Lage des Projektionszentrums hat einen Einfluss auf die Projektion.

(a) Gnomonische Abbildung (b) Stereographische Abbildung (c) Orthographische Abbildung. Das Projektionszentrum ist jeweils mit P gekennzeichnet. (Quelle: Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg)

Sehr anschaulich wird das Thema der Projektion auch durch die Software „The Sphere of the Earth“ dargestellt. In diesem Programm kann man sich visuell die Auswirkung verschiedener Projektionen auf die Originaltreue darstellen lassen.

Mit ein wenig Verzögerung werde ich nun mit dem zweiten Modul „Räumliche Daten: Modelle und Strukturen“ beginnen. Hier soll das Wissen über die gängigen Datenstrukturen in GIS-Software vermittelt sowie der richtige und selbstständige Umgang mit diesen erlernt werden. Wie schon das erste Modul verspricht dieses sehr spannend zu werden.

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R als GIS-Software verwenden

R-SymbolMit der sehr leistungsstarken und freien Programmiersprache R ist es auch möglich, GIS-Probleme auf recht simple Weise zu lösen. Ein riesiger Vorteil von R ist seine plattformübergreifende Verfügbarkeit und ein umfassendes Angebot an Erweiterungen, sogenannter „Packages“, für spezielle Problemlösungen, so auch für den geoinformatischen Bereich. Die zahlreichen Pakete werden von angewandten Statistikern rund um die Welt laufend erweitert und ergänzt, gleichzeitig steht das umfangreiche Wissen dieser internationalen Experten jedem schnell über Foren zur Verfügung, die R-Community ist äußerst freundlich und hilfsbereit.

Zur Nutzung und Bearbeitung von Geodaten gibt es für R spezielle Pakete. Zum einen ist hier das mächtige „raster“-Package zum Lesen, Schreiben, Manipulieren, Analysieren und Modellieren von geographischen Rasterdaten zu nennen. Das „raster“-Package stellt grundlegende und spezielle GIS-Funktionen zur Verfügung, auch das Bearbeiten großer Datensätze ist kein Problem.

Das Packet „rgdal“ ist in Zusammenhang mit dem „raster“-Package sehr interessant und erweitert R um die Verwendung spezieller Formate wie Vektordaten oder anwendungsspezifischer Dateitypen. Andere Pakete wie „RSAGA“ oder „spgrass6“ lassen R sogar auf Funktionen der Programme „SAGA“ oder „GRASS GIS“ zugreifen.

Eine Übersicht über Pakete, die sich mit der Verarbeitung räumlicher Daten in R beschäftigen, ist auf dieser Seite zu finden. Insgesamt werden über 100 Pakete vorgestellt. Mit ihrer Hilfe kann man aus R ein sehr mächtiges Geoinformationswerkzeug machen.

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Résumé über die 1. Studientage

Die ersten Studientage in Salzburg sind seit gestern vorüber und sehr interessant und informativ verlaufen. Zum Einen stand an diesen ersten Studientagen das Kennenlernen der Kommilitonen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz sowie der Dozenten und Studienbetreuer im Vordergrund. Zum Anderen fand eine ausführliche Einweisung in den Aufbau des UNIGIS-Studiums und der zur Verfügung gestellten Lernplattformen statt. Als Beispiel sei hier die Vorstellung optionaler UNIGIS Module zu nennen. Die Bandbreite der optionalen Module reicht von der Erstellung spezieller GIS-Applikationen mit VB.NET über Fernerkundungsmodule bis hin zu Kursangeboten, die die Verwendung spezieller GIS-Software behandeln.

Zwischen den vorgetragenen Präsentationen fand sich mit seinen Kommilitonen bei Kaffe und Kuchen genug Zeit über fachspezifische und -fremde Themen angeregt zu unterhalten. Als Höhepunkt der ersten Studientage blieb mir besonders der Vortrag von Herrn Walter Rieder über das Thema „UNIGIS is a Mind Game too. Mentale Techniken für ein erfolgreiches Selbstmanagement.“ in Erinnerung, einem mentalen Training, bei dem alle mit viel Spaß aktiv mitgearbeitet haben.

Neben der Zeit auf den Studientagen durfte natürlich nicht eine Besichtigung der wunderschönen Salzburger Innenstadt zusammen mit einigen Kommilitonen fehlen, bevor es wieder mit dem Zug nach Göttingen zurück ging. Alles in Allem eine schöne Einführung in mein GIS-Fernstudium an der Paris-Lodron Universität in Salzburg!

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1. Studientage in Salzburg

Habe gerade mein Referat über die Nebennutzung von Holz in der Vorlesungsveranstaltung „Holzverwendung“ gehalten. Jetzt gleich geht es mit der Deutschen Bahn nach Salzburg zu den ersten Studientagen meines UNIGIS Studiums. Dort werden wir mit unserem Masterstudium vertraut gemacht. Am Samstag geht es wieder zurück. Werde dann ein Résumé abgeben…

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Projektvortrag

Habe heute in meinem Forststudium den Vortrag zu meiner Projektarbeit „Auswertung von Fernerkundungsdaten zum Zweck forstlicher Inventuren“ gehalten. Meine Note wird anteilig in die Gesamtnote des Projektes eingehen. Der Vortrag war zahlreich von Professoren, Doktoranden und Mitarbeitern der Abteilung „Ökoinformatik, Biometrie und Waldwachstum“ besucht.

Jetzt stürze ich mich aber erst mal wieder in die Klausurvorbereitungen…

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Das digitale Luftbild

Das digitale LuftbildBei den Recherchen zu meiner Projektarbeit „Auswertung von Fernerkundungsdaten zum Zweck forstlicher Inventuren“ im Forststudium bin ich auf der Homepage der Nordwestdeutschen Forstlichen Versuchsanstalt (NW-FVA) auf einen interessanten Band mit dem Titel „Das digitale Luftbild – Ein Praxisleitfaden für Anwender im Forst- und Umweltbereich“ gestoßen. Er behandelt die digitale Aufnahmetechnik, die Planung und Durchführung digitaler Luftbildbefliegungen, die Luftbildorientierung, die Orthophotoberechnung, die Auswertung digitaler Luftbilder sowie das Datenmanagement und kann auf der Seite der NW-FVA als .pdf-Datei heruntergeladen werden.

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