Abstract
Bei der Verarbeitung von quantitativen Daten wird häufig eine Datenklassifikation vorgenommen. Eine solche Klassifikation dient z. B. der Reduktion der Datenmengen, Rechenzeiten bei Verarbeitungen und ganz besonders einer kontrastreicheren Visualisierung (z. B. in thematischen Karten, bei denen Klassen „bis zu 100 Einwohner pro km2“, usw. gebildet werden). Die unterschiedlichen GIS-Softwareprodukte bieten Standardverfahren und -einstellungen an (z. B. äquidistant, Quantile), die häufig unreflektiert eingesetzt werden.
Dieser Beitrag befasst sich einerseits mit dem Problem, dass einzelne Klassifikationsmethoden u. U. wichtige Informationen (wie z. B. räumliche Muster) verschleiern. Es werden dazu alternative Methoden vorgestellt, die auf die Erhaltung bestimmter Muster ausgerichtet sind. Andererseits besteht das grundsätzliche Problem, dass es nicht das eine richtige Verfahren geben kann – die Anwendung einer bestimmten Methode muss immer zu Verlusten und im schlechtesten Fall zu einer Manipulation führen. Der Umgang mit diesem Problem wird ebenfalls in diesem Beitrag diskutiert.
Dieser Beitrag befasst sich einerseits mit dem Problem, dass einzelne Klassifikationsmethoden u. U. wichtige Informationen (wie z. B. räumliche Muster) verschleiern. Es werden dazu alternative Methoden vorgestellt, die auf die Erhaltung bestimmter Muster ausgerichtet sind. Andererseits besteht das grundsätzliche Problem, dass es nicht das eine richtige Verfahren geben kann – die Anwendung einer bestimmten Methode muss immer zu Verlusten und im schlechtesten Fall zu einer Manipulation führen. Der Umgang mit diesem Problem wird ebenfalls in diesem Beitrag diskutiert.
| Original language | German |
|---|---|
| Title of host publication | FOSSGIS-Konferenz 2025 |
| Subtitle of host publication | Konferenz für Freie und Open Source Software für Geoinformationssysteme, Open Data und OpenStreetMap |
| Number of pages | 8 |
| DOIs | |
| Publication status | Published - 2025 |
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