UNIGIS-Modul 7: — Geostatistik

Peter Schär — Fri, 02 Mar 2007 07:53:42 +0000

Und schon wieder ist ein Modul vorbei und abgehakt. Nach dem herausfordernden und aufwendigen Modul Interoperabillität schwenkte der UNIGIS-Fokus auf ein eher klassisches GIS-Thema — die Geostatistik. Ein Gebiet, das ich bisher so gut wie gar nicht kannte. Zwar hatte ich an der Uni eine Vorlesung in Statistik und eine in Quantitativer Geographie besucht, doch das ist nun doch schon eine ganze Weile her, so dass nicht mehr allzuviel Wissen vorhanden war. Die ersten einführenden Kapitel drehten sich denn auch um eher einfache Themen wie räumliche Mittelwerte, räumliche Konzentrationen etc. Viel Neues und Aufschlussreiches war da nicht drin. Auch die Aufgaben waren eher einfach und bestanden meist darin, in einer Statistik-Software Werte einzulesen und nach einem Knopfdruck verschiedene statistische Kennzahlen auszulesen. Meist wurde auch noch eine Interpretation verlangt. Diesen ganzen Teil hätte man auch in der Hälfte der Lektionen und Zeit abhandeln können.
Interessanter wurde es dann im zweiten Teil, in dem verschiedene Interpolationsmethoden vorgestellt wurden. Dies war genau das, was mich interessiert hat, da ich hier keinerlei Vorkenntnisse aufzuweisen hatte. Genauer betrachtet wurden die Methoden Local Polynomial, Global Polynomial, IDW, Ordinary und Universal Kriging. Der zu analysierende Datensatz war durchgehend derselbe, so dass die verschiedenen Ergebnisse miteinander verglichen werden konnten. Wie zu erwarten war, ist Geostatistik keine ‘exakte Wissenschaft’. Damit meine ich, dass es keinen klar vorgegebenen Weg zu einer Lösung gibt. Gerade die Arbeit mit den Kriging-Methoden verlangt zunächst nach einer vertieften Betrachtung der vorliegenden Stichprobe um darauf aufbauend die vielen Parameter einzustellen. Hier ist sehr oft ganz einfach auch ein Trial and Error-Vorgehen angesagt: Parameter 1 ändern, Auswirkungen anschauen, Parameter 2 ändern, Auswirkungen anschauen…
Insgesamt war ich mit dem Modul zufrieden, aber wie gesagt hätte ich mir gewünscht, dass der zweite Teil mit den verschiedenen Interpolationsmethoden zugunsten des eher einfachen ersten Teils ausführlicher gestaltet worden wäre.

Erste Gehversuche mit dem Geostatistical Analyst

Peter Schär — Tue, 28 Feb 2006 15:49:21 +0000

Seit dem Update auf ArcGIS 9.1 stehen uns nun auch Lizenzen des Geostatistical Analyst zur Verfügung. Letzte Woche hat sich dann auch eine erste Anwendungsmöglichkeit ergeben: die Interpolation der Temperaturmessungen aus dem NAQUA-Messstellennetz. Die Ergebnisse der Interpolation waren nicht zur weiteren Verwendung als Inputdaten in einem Modell gedacht, sondern als Visualisierung. Deshalb — und auch weil ich nicht zuviel Zeit investieren konnte — habe ich ein verkürztes (wahrscheinlich unwissenschaftliches) Verfahren gewählt. Nach einiger Recherche zum Thema Interpolation mit Google (die interessantesten Links folgen am Ende), bin ich zum Schluss gekommen, dass es die ‘richtige’ Interpolationsmethode gar nicht gibt und dass es zu aufwendig wäre, jede der Methoden ausführlich zu konfigurieren und zu überprüfen. Daher habe ich einfach die drei Methoden, die am häufigsten mit positiven Resultaten erwähnt wurden (Kriging, Inverse Distance Weighting und Radial Basis Function), mit den Defaultwerten übernommen.

Das Interface des Geostatistical Analyst ist gut gelungen. Es gibt ein Menu mit diversen Explorationstools (Histogramm, Semivariogramm etc.), die auch in anderen Zusammenhängen sehr von Nutzen sein werden. Daneben gibt es dann den Wizard, mit dem die Hauptarbeit erledigt wird. Damit kann man bequem in mehreren Schritten die Interpolationsmethode und deren Parameter auswählen. Gleichzeitig kann man damit auch noch die Fehlerberechnung durchführen und sich so über die Güte des Modells informieren. Hat man alles eingestellt, wird die Interpolation berechnet und als ‘Geostatistical Analyst Output Layer’ dargestellt. Dies ist kein normaler Layer und hat den Vorteil, dass man via ‘Method Properties’ die gewählten Parameter jederzeit wieder abändern kann. Die geänderten Parameter werden vom Layer dann umgehend dargestellt. Ideal zum Rumpröbeln und Optimieren. Hat man dann einmal ein fertiges Ergebnis erzielt, kann man den Layer in ein GRID (Raster) oder eine Feature Class (Vektor) exportieren und weiterverwenden. Diese speziellen Layer werden übrigens auch angezeigt, wenn der Analyst gar nicht geladen ist. Nur eine Veränderung der Parameter ist dann nicht mehr möglich.

Die drei enstandenen Layer habe ich dann rein optisch und subjektiv beurteilt und den ‘besten’ (Kriging) ausgewählt. Das Ergebnis ist optisch ansprechend. Ob es wissenschaftlichen Kriterien standhält, ist natürlich eher zu bezweifeln. Dennoch: der Geostatistical Analyst ist ein ausserordentlich mächtiges und gut designtes Tool. Für einen korrekten und sinnvollen Gebrauch ist aber eine umfassende Einarbeitung sicher notwendig.

Einige Links zum Thema Interpolation:

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Erste Gehversuche mit dem Geostatistical Analyst