Baier H, Erdmann F, Holz R, Waterstraat A (Hrsg)
Freiraum und Naturschutz — Die Wirkungen von Störungen und Zerschneidungen in der Landschaft
© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2006
Raumanalyse und Raumkennzeichnung: Geographische und naturschutzfachliche Methoden
Landschaftsstruktur als komplexer Qualitätsindikator
Erik Borg
Grundlagen der Strukturanalyse der Landschaft. Landschaft als abgrenzbarer
Ausschnitt und räumliche Einheit der Geosphäre ist nach ihrem äußeren Erscheinungsbild und komplexen prozessualen und funktionalen Wirkungsgefüge der am
Aufbau beteiligten Geokomponenten und -faktoren sowie durch ihre Lage und die
inneren und äußeren Lagebeziehungen charakterisiert. Hinter der äußeren Gestalt
steht ein inneres Gefüge (räumliche Anordnung und Verbindungen), in dem u.a.
die Naturraumausstattung, die Nutzungsformen sowie der anthropogene Einfluß in
engem räumlichen Zusammenhang stehen (Bastian u. Schreiber 1994).
Da sowohl die Funktionsvielfalt als auch die Funktionalität einer Landschaft
nicht unabhängig von deren Struktur betrachtet werden können, kann der räumlichen Struktur eine Indikatorfunktion beigemessen werden.
Obgleich wesentliche Zusammenhänge zwischen Struktur und ökologischer
Funktionalität qualitativ bekannt sind, wird deutlich, dass bei aller Systemkenntnis
für eine Evaluierung von Funktionalität, Funktionsvielfalt und Qualität einer
Landschaft nur eine unzureichende quantitative Informationsbasis verfügbar ist,
da die betrachteten Prozesse auf unterschiedlichen Raum- und Zeitskalen ablaufen
(Forman u. Godron 1986; Forman 1996). In Anbetracht der Komplexität der
Landschaft wird aber die Forderung einer Quantifizierung der Nutzungsstruktur
unter Bewertungsaspekten vordringlich.
Dies gilt insbesondere für Zielfunktionen des Natur- und Landschaftsschutzes
wie z.B. Biotopvielfalt, Biotopeignung für bestimmte Arten, Harmonisierung des
regionalen Wasserhaushalts, Minimierung von Erosions- und Windwurfrisiken
u.a. Dazu ist es erforderlich, aus der Landschaftsstruktur aussagekräftige Parameter abzuleiten, die über eine Vielzahl lokaler Details integrieren und großflächig
quantitative Aussagen darüber erlauben, wie sich das betrachtete Ökosystem in
Bezug zum angestrebten Zielzustand verhält.
Vor diesem Hintergrund werden zunehmend ökologisch optimierte Nutzungsstrategien diskutiert. Eine objektive Bewertung alternativer Nutzungsszenarien
erfordert die Definition vergleichbarer Kriterien und deren Überwachung im Rahmen von Landschaftsbildern (Plachter 1994).
Daraus resultiert ein Bedarf an meßbaren und abgeleiteten Parametern, die eine
vergleichende Bewertung verschiedener Landschaftsstrukturen ermöglichen. Eine
geeignete Methode ist hier die geometrische Strukturanalyse von flächendeckend
klassifizierten geographischen Daten. Dementsprechend wurden in den letzten
Jahren verschiedene Maße zur quantitativen Analyse des räumlichen Landschaftsmusters entwickelt, um dessen Einfluß auf ökologische Prozesse zu modellieren
bzw. ein landschaftsbewertendes Instrumentarium bereitzustellen (Turner u. Gardner 1990).
Freiraum und Naturschutz
2
Erik Borg
Grundlage einer Strukturanalyse für die Bewertung von Landschaften sind
thematisch klassifizierte und geokorrigierte Daten. Dabei zielen die Verfahren der
Strukturanalyse auf die Ableitung von Indikatoren für Landschaften bzw. Landschaftsausschnitte, Nachbarschaften und Objekte, die mit detektierbaren Strukturen identifiziert und somit als Zusatzinformation zur konventionellen Auswertung
hinzugezogen werden können. In diesem Zusammenhang stehen u.a. überregionale (Turner u. Gardener 1991; Li u. Reynolds 1993), regionale (Wickham u. Riiters
1995), objektübergreifende (Robinove 1986; Dillworth et al. 1994) oder objektbezogene Analysen (Bosch 1978; Lyon 1983; Podolski 1990) im Mittelpunkt des
Interesses. In Tabelle 1 sind Strukturanalyseverfahren den Definitionen aus der
Landschaftsökologie (Plachter 1994) und der Biodiversität (Brüning 1987) in
räumlicher Hinsicht gegenübergestellt.
Strukturmaße. Die Entwicklung von Methoden zur Strukturanalyse von Landschaftsobjekten und Landschaften wurde durch die Erkenntnis gefördert, daß nicht
nur die Verteilung abiotischer Faktoren und Störungen sowie menschliche Einflussnahme die Struktur der Landschaft bestimmen, sondern daß die Struktur
zugleich auch die in einer Landschaft ablaufenden biotischen und abiotischen
Prozesse beeinflußt (Forman u. Godron 1981; Forman u. Godron 1986; Forman
1996). Dieser Tatsache trägt einerseits die Entwicklung landschaftsökologischer
Indizes und andererseits strukturanalytischer Methoden zu ihrer Ableitung Rechnung (Turner 1989; Forman 1996). Dabei wird auf die Erfassung und Quantifizierung von wechselnden Landnutzungsmustern abgezielt (Turner et al. 1990; Hulshoff 1995; Dillworth et al. 1994; Skinner 1995).
Raumstrukturelle Parameter mit Indikatorqualität, z.B. das Flächengrößenspektrum, die Vollständigkeit komplexer Biotopsituationen, die Isolation von
Landschaftselementen oder Randlinienlängen (Reichholf 1986; Plachter 1990)
können mit Methoden der Strukturanalytik extrahiert werden (O'Neill et al. 1988;
Quattrochi u. Pelletier 1990; McGarigal u. Marks 1995; Metzger u. Muller 1996).
Hierzu liegen zudem eine Reihe faunistischer Untersuchungen vor, die Interaktionen zwischen Flächengröße, Isolation und Fragmentation von Biotopen auf Artenspektrum und Häufigkeit zum Inhalt haben (Forman et al. 1976; van Dorp u. Opdam 1987; Mac Intyre 1995).
Prinzipiell zielen die Strukturmaße dann auf eine Quantifizierung der Eigenschaften von Objekten, Nachbarschaften, Landschaftsausschnitten oder Landschaften, um Veränderungen in der Landschaft fassen und bewerten zu können.
Die Betrachtung der geometrischen Struktur von Landschaftsobjekten und die
Bereitstellung quantitativer objektorientierter Strukturmaße zielt auf eine Charakterisierung der potentiellen Interaktivität von Objekten mit ihrer Umgebung sowie
auf eine Charakterisierung der potentiellen Innenraumstabilität dieser Objekte
gegenüber äußeren Einflüssen.
Die objektbezogenen Strukturmaße orientieren sich dabei in der Regel an gemessenen oder abgeleiteten geometrischen Eigenschaften von Landschaftsobjekten (patches) wie z.B. der Fläche, dem Umfang, dem Umkreis oder dem Inkreis,
die dann in Form von Indizes zueinander in Relation gesetzt werden. Als Strukturmaße stehen unter anderem folgende Parameter zur Verfügung:
Freiraum und Naturschutz
−
−
−
−
UR
UK
UE
UU
3
Raumanalyse und Raumkennzeichnung
Umfang des realen Landschaftsobjektes der Objektfläche AR
Umfang eines Kreises der Fläche AR
Umfang des größten Inkreises (Fläche AE, Durchmesser DE)
Umfang des kleinsten Umkreises (Fläche AU, Durchmesser DU)
In Abbildung 1 werden die oben definierten geometrischen Strukturmaße und
-größen schematisch an einem Objekt dargestellt.
Abb. 1. Schematische Darstellung der für ein Landschaftsobjekt ableitbaren geometrischen
Strukturmaße und -parameter
Aus diesen Parametern wurden Formindizes abgeleitet, die ausgewählter Form
in Tabelle 1 aufgeführt und entsprechend der eingehenden geometrischen Parameter geordnet sind.
Entsprechende Studien beziehen sich u.a. auf die Analyse von Seen (Cole
1983), geologischen Struktureinheiten (Nguyen u. Ho 1988), urbanen Strukturen
(Griffith 1982), Habitaten (Lyon 1983), geomorphologischen Strukturen (Bosch
1983) oder auf die Erfassung der Biodiversität von Inseln (Podolski 1990). Formindizes wurden stellenweise auch als Grundlage zur quantitativen Analyse der
Diversität von Landschaften herangezogen (Wickham u. Norton 1994; Hulshoff
1995; Riiters et al. 1995).
Die nachbarschaftsbezogenen Strukturmaße werden entweder zur Untersuchung der unmittelbaren Nachbarschaft oder der Grenzstruktur (z.B. Ökotone) von
Landschaftsobjekten oder der mittelbaren Nachbarschaft oder Objektkonfiguration
im Nahbereich von Landschaftsobjekten, z.B. Habitaten, herangezogen. Das Monitoring von Nachbarschaften zielt dann letztlich auf eine Charakterisierung der
Vernetzung von Objekten innerhalb einer Landschaft. Die unmittelbare Nachbar-
4
Freiraum und Naturschutz
Erik Borg
schaftsanalyse ermöglicht Aussagen über Grenzstrukturen hinsichtlich ihres Natürlichkeitsgrades (z.B. Ökotonstruktur), der Interaktivität von Objekten untereinander und einer Charakterisierung von Grenzstrukturen unter dem Gesichtspunkt
anthropogener Einflüsse. Die mittelbare Nachbarschaftsanalyse zeigt den Grad der
Vernetzung von Objekten gleicher Eigenschaften (z.B. Biotope) bzw. von Objekten unterschiedlicher Eigenschaften (mit Blick auf die Ausweisung von Habitaten)
auf.
Tabelle 1. Ausgewählte Formindizes zur Charakterisierung der geometrischen Struktur von
Landschaftsobjekten
Index
Gleichung
Autor
Gruppe 1: Umfang und Fläche des Objektes
C1 =
Compactness
π AR
2
UR
Bosch 1983
Podolsky 1990
Lyon 1983
Gruppe 2: Umfang des Objektes
UU
UR
Bosch 1983
GSI =
UR
DU
Davis 1986
Circularity Ratio
CR =
AR
AU
Stoddard 1965
Shape Factor
SF2 =
AE
AR
Davis 1986
DE
DU
Davis 1986
AU − AE
AR
Davis 1986
Shape Factor
SF1 =
Grain Shape
Index
Gruppe 3: Fläche des Objektes
C4 =
Circularity
Shape Factor
Corrected
Circularity Index
Corrected
Circularity Index
SF3 =
CCI1 =
CCI 2 =1 −
U K2 + U E UU
2U K U U
(UU −U K ) ⋅ (U K −U E )
UU U K
Borg u. Fichtelmann 1998
Borg u. Fichtelmann 1998
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Freiraum und Naturschutz
Raumanalyse und Raumkennzeichnung
Tabelle 2. Ausgewählte Nachbarschaftsindizes zur quantitativen Erfassung der Nachbarschaftsverhältnisse eines Landschaftsobjektes bzw. einer Gruppe von Landschaftsobjekten
zueinander (fortgesetzt bis Seite 8)
Name
ContagionIndex
Formel
Literatur
n
pij
Gesamtzahl der Klassen
Verhältnismatrix der Nachbarschaften
Aii
Nachbarschaftsmatrix
n
n
( )
C1 = 2 n ln( n) + ∑ ∑ pij ln pij
i =1 j =1
n
n
C2 a = 1 + ∑ ∑
( )
pij ln pij
n ln( n)
i =1 j =1
n
n
C2 b = 1 + ∑ ∑
O´Neill 1988 nach
Shannon u. Weaver
1949
Turner 1989, 1990
( )
pij ln pij
2 ln( n)
i =1 j =1
n
C3 = ∑ Aii
Gustafson 1992
Li u. Reynolds 1993
Wickham et al. 1996)
Li u. Reynolds 1993
i =1
C
NachbarschaftsIndex
= 1− ∑∑∑
4
i j k
( )
− p ln p
ijk
ijk
()
Indikator für den Aggregationsgrad der Landschaft
(heterogen bzw. homogen) – von Pilou (1975) und
Phipps (1981) hinsichtlich ihrer Empfindlichkeit gegenüber variierenden Größen von n kritisiert
n
Anzahl der Klassen
Aij Nachbarschaftsmatrix
n
n
( )
− ∑ ∑ Aij ln Aij
NSH =
i =1 j =1
2 ln( n )
n
n
1 − ∑ ∑ Aij
NSI =
Ränder
Hunsaker et al. 1994
2 ln n
2
i =1 j =1
1 − n −2
Wickham u
Riitters (1995)
Simpson 1946
analog Contagion-Index, die aus dem Nachbarschaftsindex von Shannon u. Weaver 1949 hervorgegangen
sind
l
Länge eines Pixels
eij
Anzahl der Nachbarschaften in Kardinalrichtung
zwischen den Klassen i und j
E ij =
∑ eij ⋅ l
Summe der Randlängen (horizontal und vertikalen
Schnittstellen) zwischen Zellen verschiedener Klassen
Tomlin 1989
6
Freiraum und Naturschutz
Erik Borg
Tabelle 2. (Fortsetzung)
Name
GesamtRandlänge
Formel
n
eik
Literatur
Anzahl der Klassen
Randlänge der Klassen i und k
n
∑ eik
E=
McGarigal u. Marks
1995
k =1
Anzahl der
Randtypen
Rand DichteIndex
analog Eij
n
Anzahl der Klassen
n(n −1)
2
Emax =
Hunsaker et al. 1994
Anzahl der verschiedenen Randtypen, die bestimmte
Klassen voneinander trennen
A
Gesamtfläche
n
Anzahl der Klassen
eik Randlänge der Klassen i und k
n
∑ eik
Kontrastgewichtete
Randdichte
A
Summe Randlänge zur Gesamtfläche
A
Gesamtfläche
n
Anzahl der Klassen
eik Randlänge der Klassen i und k
dijk Kontrast zwischen Objekt i und k
n
∑ (e
ik
CWED =
GesamtRandkontrastIndex
McGarigal u. Marks
1995
k =1
ED =
− dik )
k =1
A
McGarigal u. Marks
1995
objektbezogener Randansatz und individuelle Wichtung durch Einsatz eines Kontrastfaktors - bezogen auf
die Gesamtfläche
n
Anzahl der Klassen
eik Randlänge der Klassen i und k
dijk Kontrast zwischen Objekt i und k
m
TECI =
∑ (e
ik
k =1
− dik )
m
∑e
⋅100
McGarigal u. Marks
1995
ik
k =1
RandkontrastIndex
objektbezogener Ansatz und individuelle Wichtung
durch Einsatz eines Kontrastfaktors bezogen auf die
Gesamtrandlänge
n
Anzahl der Klassen
pijk Grenzlänge Objekt ij und Objekt k
dijk Kontrast zwischen Objekt ij und k
n
EDGECON =
∑ (pijk − d ijk )
k =1
p ijk
⋅ 100
objektbezogene Nachbarschaft durch individuelle
Wichtung des Kontrastes im Verhältnis zur Nachbarschafts-Verhältnismatrix
McGarigal u. Marks
1995
7
Freiraum und Naturschutz
Raumanalyse und Raumkennzeichnung
Tabelle 2. (Fortsetzung)
Name
Proximity-Index
Formel
an
nn
Literatur
Gustafson u. Parker
1992
McGarigal u. Marks
1995
Fläche von Objekt n
Nearest-Neighbour-Entfernung
a
PX = ∑  n n 
n
NearestNeighbourWahrscheinlichkeit
ContaguityIndex
Bewertung der Fläche eines Objektes zu seiner Isolation
nij
Grenzen von Klasse i zu Klasse j
alle Grenzen von Klasse i (auch intern)
ni
qij =
Tomlin 1989
nij
ni
Ermittlung der Stärke der Nachbarschaft zu einer
bestimmten anderen Klasse im Verhältnis zu anderen
Klassen
cij
contaguity Größe von Pixel i in Klasse j
Anzahl der Pixel in der Klasse j
nj
m
Summe der Matrix- Größen
La Gro 1991

 
 ∑ cij n j  − 1
 

Cj = 
+1
( m − 1)
Interspersions/
JuxtapositionsIndex
Objektbezogener Index zur Ermittlung der Struktur
eines Objektes einer Klasse
eventuelle vorherige Stärkung/Schwächung durch
Filtermatrix
n
Anzahl der Klassen
eik Randlänge der Klassen i und k

 

 


 e ik   e ik  
ln
−  n
  n

k =1 
e   e 
 k =1 ik   k =1 ik  
Mead et al. 1981
McGarigal u. Marks
1995
n
∑
IJI =
Angular Second
Moment (ASM)
∑
∑
ln( n − 1)
⋅ 100
0<IJI≤100
-IJI → 0, wenn eine Klasse nur einen Nachbarn hat
und gleichzeitig die Anzahl der Klassen steigt
-IJI → 100, wenn alle Klassen gleichmäßig verteilt und
benachbart sind
pij
Verhältnismatrix der Nachbarschaften
( )
ASM = ∑ ∑ pij
i
j
2
Ermittlung des Nachbarschaftstyps zur Gesamtzahl der
Nachbarschaftstypen
Musick u. Grover 1991
8
Freiraum und Naturschutz
Erik Borg
Tabelle 2. (Fortsetzung)
Name
Inverse
Difference
Moment (IDM)
Binary
Comparison
Matrix (BCM)
Formel
Pij
Musick u. Grover 1991


1
IDM = ∑ ∑ 
2  pij
i
j  1 + (i − j ) 
analog ASM mit einem Faktor, der hinsichtlich des
Kontrastes der Nachbarschaften pij stärkt oder
schwächt
N
Gesamtzahl der Nachbarschaftselemente der
Matrix
Häufigkeit der Elemente der Klasse i
fi
k
Anzahl der Klassen der Matrix
BCM =
Center versus
Neighbour
(CVN)
Number of
different classes
(NDC)
Squared
Euclidean Index
(SED)
Literatur
Verhältnismatrix der Nachbarschaften
Murphy 1985
1  2 k 2
n − ∑ fi 
2
j =1

„Binary Comparison Matrix“
Analyse zur Messung der Homogenität / Heterogenität
einer Landschaft
Instrument der Strukturanalyse durch Vergleichen des
Zentralpixels mit den umliegenden Nachbarpixels
Mead et al. 1981
Index zur Angabe der Anzahl der Klassen
Tomlin 1980
n
w
a
A, B
Brunt u. Conley 1990
Johnston et al. 1992
Mitte der Fensterhälften
Fensterbreite
Anzahl der Variablen jedes Fensters
Fensterhälften
a
(
SEDnw = ∑ X jAw − X jBw
j =1
)
2
Detektion von Grenzstrukturen in unklassifizierten
Satellitenbildern
Landschaftsbezogene Strukturmaße werden zur Charakterisierung von Landschaftsausschnitten und Landschaften genutzt, indem sie den Ausstattungsgrad
innerhalb eines betrachteten Raums berücksichtigen und in der Regel statistisch
auswerten.
Ausgewählte Landschaftsindizes zur quantitativen Erfassung der Komplexität
der Landschaft werden in Tabelle 3 vorgestellt.
9
Freiraum und Naturschutz
Raumanalyse und Raumkennzeichnung
Tabelle 3. Ausgewählte Landschaftsindizes zur quantitativen Erfassung der Komplexität
der Landschaft [fortgesetzt auf Seite 10]
Name
DominanzIndex
Formel
Literatur
Gesamtzahl der Klassen
Verhältnis der Klasse i zur Gesamtheit
n
D1 = DIVmax + ∑ pi ln( pi )
i =1
Vmax = ln( n)
− pi ln( pi )
ln( n)
i =1
Abweichung von der größtmöglichen Diversität (DIVmax)
Gesamtanzahl der Klassen
Verhältnis der Klasse i zur Gesamtheit
Gesamtfläche
Fläche der Klasse i
n
D2 = 1 − ∑
EvennessIndex
n
ESH =
− ∑ pi ln( pi )
i =1
ln( n)
n
ESI =
1 − ∑ ( pi )
Shannon 1962
Wickham &
Riitters 1995
2
Simpson 1946
i =1
1 − n −1
n
∑a
A−
2
i
Turner 1989, 1990
i =1
EMI =
Diversitätsindex
O´Neill 1988; Shannon u. Weaver 1949
Turner 1989, 1990
Hulshoff 1995
Hunsaker et al. 1994
A
A−
n
Verhältnis von Diversität einer Landschaft zur maximal
möglichen Landschaftsdiversität
Gesamtanzahl der Klassen
Verhältnis der Klasse i zur Gesamtheit
Gesamtfläche
Fläche der Klasse i
Anzahl der Klassen in einem definierten Radius in der
Nachbarschaft der Klasse i
n
DIVSH = − ∑ pi ln ( pi )
i =1
n
DIVSI = 1 − ∑ ( pi )
2
Simpson 1946
i =1
DIVRob =
100( i − 1)
( n − 1)
A−
DIVMI =
Robinove 1986
n
∑a
i =1
Shannon 1962
Turner 1989, 1990
2
i
Turner 1989, 1990
A− A
Aussage zur Komplexität einer Landschaft ohne Aussage zur räumlichen Verteilung
10
Freiraum und Naturschutz
Erik Borg
Tabelle 3. (Fortsetzung)
Name
Form-Index
Fraktal-Index
Formel
Literatur
Objektanzahl der Klasse i
Objektumfang der Klasse i
Objektfläche der Klasse i
ui
S1 = 1 ⋅
ni
∑ 
S2 = 1 ⋅
ni
∑ 
u
i

ai 
Iverson 1988
Hulshoff 1995


4 ai 
Forman u. Godron
1986
Summe der Umfang/Flächen-Verhältnisse eines Objektes
der Klasse i in Beziehung zur Anzahl der Objekte dieser
Klasse
Fläche eines Objektes
Umfang eines Objektes
Anstieg der A-U-Funktion
Fraktalkoeffizient
log( A) ~ d log(U )
d = 2S
log(U ) =
1
d log( A)
2
U
2 ln 
 4
d=
ln( A)
d=
2 ln(U )
ln( A)
A ≅ kP d
Aussage zur Komplexität einer Landschaft bei Betrachtung
der Objektstruktur ohne Berücksichtigung der Klassenzahl
Mandelbrot 1983
Turner 1989
O`Neill 1988
La Gro 1991
Olsen 1993
McGarigal u. Marks
1995
Gardner et al. 1987
Constanza u. Maxwell 1994
Milne 1988
Miller 1996
Freiraum und Naturschutz
11
Raumanalyse und Raumkennzeichnung
Methodik der Strukturanalyse. Ausgangspunkt einer Strukturanalyse sind thematisch klassifizierte Daten, die entweder im Vektor- oder im Rasterformat vorliegen. Diese Daten werden dann entsprechend den oben dargestellten Algorithmen
unterworfen, so dass die gewünschte quantitative Erfassung möglich wird. In
Tabelle 1 sind Strukturanalyseverfahren den Definitionen aus der Landschaftsökologie (Plachter 1994) und der Biodiversität (Brüning 1987) gegenübergestellt.
Abb. 2. Vergleichende Analyse definierter Landschaftselemente aus Sicht der Landschaftsökologie und Biodiversität mit Methoden der Strukturanalyse (Borg et al. 1999)
Die Abb. 2 verdeutlicht, dass den Dimensionen der Landschaftsökologie und
Biodiversität und dem sich jeweils daraus ergebenden Untersuchungsgegenstand
entsprechende unterschiedliche methodische Ansätze der räumliche Auswertung
von räumlichen Daten zuweisen lassen. Da die Algorithmen in der Regel auf
unterschiedlichen räumlichen Skalen eingesetzt werden können, folgt dann aber
andererseits, dass die geometrische Auflösung der Datengrundlage der jeweiligen
landschaftsökologischen Fragestellung gerecht werden muss. An und für sich ist
diese Aussage trivial, sie ist aber vor dem Hintergrund der Komplexität einer
Landschaft sowie der in der Landschaft agierenden Akteure in Art und Vielfalt
häufig nicht einfach zu beantworten.
So kann eine Vernachlässigung scheinbar nur unwesentlicher funktionaler Zusammenhänge nachteilige Folgen bei der Bewertung der Landschaftsqualität nach
sich ziehen, wobei die Nutzung einer möglichst hohen räumlichen Auflösung
nicht notwendigerweise die optimale Lösung für eine Landschaftsbewertung darstellt. Vielfach sind unter dem Gesichtspunkt der Modellierung und Bewertung
von Landschaften Aspekte der Generalisierung zu berücksichtigen, die eine Wahl
des Maßstabes erforderlich machen
Freiraum und Naturschutz
12
Erik Borg
Dieser Umstand ist in der Tabelle 4 detailliert dargestellt. Hier sind die Dimensionen der abiotischen und biotischen Landschaftsfaktoren den administrativen
,und Planungsebenen und dem Auflösungsvermögen von Kartenmaßstäben, wie
sie in Geographischen Informationssystemen (GIS) zur Anwendung kommen, und
dem Auflösungsvermögen verfügbarer und zukünftiger Erderkundungsdaten als
einer möglichen Datenquelle gegenübergestellt.
Tabelle 4. Vergleichende Analyse verschiedener Dimensionen mit der Auflösung
von Fernerkundungsdaten (verändert nach Borg et al. 1999 unter Einbeziehung von: Dyck, Peschke (1995); Gierloff-Emden (1989); Jedicke
(1994); Kramer (2002); Lamp (in Blume, 1990); Lang (1985); Leser
(1997); Scheffer, Schachtschabel (1992); Walter u. Breckle (1991))
Freiraum und Naturschutz
13
Raumanalyse und Raumkennzeichnung
Literatur
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