Techniken des Business Mapping [Reprint 2017 ed.] 9783486815207, 9783486274783

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Managementwissen für Studium und Praxis Herausgegeben von Professor Dr. Dietmar Dorn und Professor Dr. Rainer Fischbach Bisher erschienene Werke: Arrenberg • Kiy • Knobloch • Lange, Vorkurs in Mathematik Barsauskas • Schafir, Internationales Management Behrens • Kirspel, Grundlagen der Volkswirtschaftslehre, 2. Auflage Behrens, Makroökonomie - Wirtschaftspolitik Bichler • Dörr, Personalwirtschaft - Einführung mit Beispielen aus SAP® R/3® HR® Blum, Grundzüge anwendungsorientierter Organisationslehre Bontrup, Volkswirtschaftslehre Bontrup, Lohn und Gewinn Bontrup • Pulte, Handbuch Ausbildung Bradtke, Mathematische Grundlagen für Ökonomen, 2. Auflage Bradtke, Übungen und Klausuren in Mathematik für Ökonomen Bradtke, Statistische Grundlagen für Ökonomen, 2. Auflage Bradtke, Grundlagen im Operations Research für Ökonomen Breitschuh, Versandhandelsmarketing Busse, Betriebliche Finanzwirtschaft, 5. A. Camphausen, Strategisches Management Clausius, Betriebswirtschaftslehre I Clausius, Betriebswirtschaftslehre II Dinauer, Allfinanz - Grundzüge des Finanzdienstleistungsmarkts Dorn • Fischbach, Volkswirtschaftslehre II, 4. Auflage Dorsch, Abenteuer Wirtschaft -75 Fallstudien mit Lösungen Drees-Behrens • Kirspel • Schmidt • Schwanke, Aufgaben und Lösungen zur Finanzmathematik, Investition und Finanzierung Drees-Behrens • Schmidt, Aufgaben und Fälle zur Kostenrechnung Ellinghaus, Werbewirkung und Markterfolg Fank, Informationsmanagement, 2. Auflage Fank • Schildhauer • Klotz, Informationsmanagement: Umfeld - Fallbeispiele Fiedler, Einfuhrung in das Controlling, 2. Auflage Fischbach • Wollenberg, Volkswirtschaftslehre I, 12. Auflage Fischer, Vom Wissenschaftler zum Unternehmer Frodl, Dienstleistungslogistik Götze, Techniken des Business-Forecasting Götze, Mathematik für Wirtschaftsinformatiker Götze • Deutschmann • Link, Statistik Götze • van den Berg, Techniken des Business Mapping Gohout, Operations Research Haas, Kosten, Investition, Finanzierung Planung und Kontrolle, 3. Auflage Haas, Marketing mit EXCEL, 2. Auflage Haas, Access und Excel im Betrieb Hans, Grundlagen der Kostenrechnung Hardt, Kostenmanagement, 2. Auflage Heine • Herr, Volkswirtschaftslehre, 3. Aufl.

Hildebrand • Rebstock, Betriebswirtschaftliche Einführung in SAP® R/3® Hofmann, Globale Informationswirtschaft Hoppen, Vertriebsmanagement Koch, Marketing Koch, Marktforschung, 3. Auflage Koch, Gesundheitsökonomie: Kosten- und Leistungsrechnung Krech, Grundriß der strategischen Unternehmensplanung Kreis, Betriebswirtschaftslehre, Band I, 5. Auflage Kreis, Betriebswirtschaftslehre, Band n , 5. Auflage Kreis, Betriebswirtschaftslehre, Band III, 5. Auflage Laser, Basiswissen Volkswirtschaftslehre Lebefromm, Controlling - Einfuhrung mit Beispielen aus SAP® R/3®, 2. Auflage Lebefromm, Produktionsmanagement, 5. Auflage Martens, Betriebswirtschaftslehre mit Excel Martens, Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows, 2. Auflage Martin • Bär, Grundzüge des Risikomanagements nach KonTraG Mensch, Investition Mensch, Finanz-Controlling Mensch, Kosten-Controlling Müller, Internationales Rechnungswesen Olivier, Windows-C - Betriebswirtschaftliche Programmierung fur Windows Peto, Einfuhrung in das volkswirtschaftliche Rechnungswesen, 5. Auflage Peto, Grundlagen der MakroÖkonomik, 12. Auflage Peto, Geldtheorie und Geldpolitik, 2. Aufl. Piontek, Controlling, 2. Auflage Piontek, Beschaffiingscontrolling, 2. Aufl. Piontek, Global Sourcing Plümer, Logistik und Produktion Posluschny, Kostenrechnung für die Gastronomie Posluschny • von Schorlemer, Erfolgreiche Existenzgründungen in der Praxis Reiter • Matthäus, Marktforschung und Datenanalyse mit EXCEL, 2. Auflage Reiter • Matthäus, Marketing-Management mit EXCEL Reiter, Übungsbuch: Marketing-Management mit EXCEL Rothlauf, Total Quality Management in Theorie und Praxis, 2. Auflage Rudolph, Tourismus-Betriebswirtschaftslehre, 2. Auflage Rüth, Kostenrechnung, Band I Sauerbier, Statistik für Wirtschaftswissenschaftler, 2. Auflage Schaal, Geldtheorie und Geldpolitik, 4. Auflage Scharnbacher • Kiefer, Kundenzufriedenheit, 3. Auflage Schuchmann • Sanns, Datenmanagement mit MS ACCESS

Schuster, Kommunale Kosten- und Leistungsrechnung, 2. Auflage Schuster, Doppelte Buchführung für Städte, Kreise und Gemeinden Specht • Schmitt, Betriebswirtschaft für Ingenieure und Informatiker, 5. Auflage Stahl, Internationaler Einsatz von Führungskräften Steger, Kosten- und Leistungsrechnung, 3. Auflage Stender-Monhemius, Marketing - Grundlagen mit Fallstudien Stock, Informationswirtschaft Strunz • Dorsch, Management Strunz • Dorsch, Internationale Märkte Weeber, Internationale Wirtschaft Weindl • Woyke, Europäische Union, 4. Aufl. Wilhelm, Prozessorganisation Wörner, Handels- und Steuerbilanz nach neuem Recht, 8. Auflage Zwerenz, Statistik, 2. Auflage Zwerenz, Statistik verstehen mit Excel Buch mit CD-ROM

Techniken des Business Mapping Von

Prof. Dr. Wolfgang Götze und

Dr. Nanja van den Berg

R. Oldenbourg Verlag München Wien

Bibliografische Information Der Deutschen Bibliothek Die Deutsche Bibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über abrufbar.

© 2003 Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH Rosenheimer Straße 145, D-81671 München Telefon: (089) 45051-0 www.oldenbourg-verlag.de Das Werk einschließlich aller Abbildungen ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlages unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Bearbeitung in elektronischen Systemen. Gedruckt auf säure- und chlorfreiem Papier Druck: Grafik + Druck, München Bindung: R. Oldenbourg Graphische Betriebe Binderei GmbH ISBN 3-486-27478-3

V

Inhaltsverzeichnis Vorwort

VII

Einführung in den Gegenstand des Business Mapping 1. 1.1 1.1.1 1.1.2 1.2 1.2.1 1.2.2 1.2.3 1.2.4 1.2.5 1.3 1.3.1 1.3.2 1.3.3 1.3.4 1.3.5 1.3.6 1.4 1.4.1 1.4.2 1.4.3 1.4.4 1.5 1.6 1.7 1.8 2. 2.1 2.2 2.3 2.3.1 2.3.2 2.3.3 2.3.4 2.3.5 2.4 2.5

IX

Techniken der thematischen Kartografie 1 Grundlagen 1 Schichtenmodell 2 Koordinatensysteme 3 Ausdrucksformen 11 Symbolkarten 11 Choroplethenkarten 13 Diagrammkarten 17 Mehrschichtige Karten 24 Sonderformen 25 Darstellung von Sachdaten 29 Darstellung einer oder mehrerer Variablen 29 Darstellung zeitlicher Veränderungen 31 Darstellung von Richtungsdaten 32 Darstellung von Zusammenhängen zwischen Variablen ..35 Topfersche Regel 37 Zusammenfassung 38 Gestaltung von Karten 40 Grafische Grundelemente 40 Farben 43 Beschriftung und Legenden 50 Layout-Gestaltung 52 Grenzen statischer kartografischer Darstellungen 56 Fallstudie zu Preisen für das Wohnen in MecklenburgVorpommern 57 Fallstudie Internationale Luftverkehrsströme 65 Übungen und Kontrollfragen 70 Techniken der Computerkartografie 72 Schlüsselsystematiken für Geometriedaten 72 Koordinatenerwerb 77 Scannen, Vektorisieren und Speichern von Karten 84 Rastergrafiken 84 Vektorgrafiken 88 Quadtree-Technik 93 Vergleich von Raster- und Vektordaten 95 Komplexbeispiel zur Fernerkundung 99 Oracle Spatial Cartridge (SC) 103 Datenimport und-Kartenexport 109

VI

2.6 2.6.1 2.6.2. 2.6.3 2.7 3. 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 4. 4.1 4.2 4.2.1 4.2.4 4.3 4.3.1 4.3.2 4.3.2.1 4.3.2.2 4.3.2.3 4.3.3 4.4 4.5 4.6 5.

Kartografische Software 114 RegioGraph 114 Mapinfo 122 Vergleich kartografischer PC-Software 125 Übungen und Kontrollfragen 137 Einfuhrung in Geo-Informationssysteme 139 Begriffe und Standards 139 Flächenverschneidung und geografische Berechnungen. 142 Anwendungsgebiete und Software 145 ATKIS 147 STATIS-Berlin 152 Kartografische Applikationen im Internet 155 Spezielle GIS-Anwendungen im Gesundheitswesen 167 Spezielle GIS-Anwendungen im Tourismus 171 Spezielle GIS-Anwendungen im Marketing 176 Übungen und Kontrollfragen 180 Techniken der kartografischen Animation 181 Grundbegriffe der Animation 181 Animationstechniken 187 Temporale Animation 191 Nichttemporale Animation 196 Softwaretools für die kartografische Animation 199 Macromedia-Director 199 Programmiertools für WWW-Animationen 210 Animierte Karten im WWW 210 VRML 210 Java 213 Vergleich von Animationssoftware 216 Fallstudie zur Bevölkerungsentwicklung in Deutschland 230 Fallstudie zur Verbreitung von Mumps und Tuberkulose in den USA 235 Übungen und Kontrollfragen 244 Komplexbeispiel zur statischen und dynamischen Kartografie 245

Anlagen Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Literaturverzeichnis Stichworte

259 264 267 275

VII

Mit einem Blick ein Weltbild erfassen, ist Kunst. Wie viel doch in ein Auge hineingeht. Karl Kraus

Vorwort Das vorliegende Lehrbuch ist aus meiner Lehrveranstaltung „Business Mapping" im Hauptstudium für Wirtschaftler und Informatiker hervor gegangen. Es basiert auf der Einheit von Vorlesung, PC-Seminar und Projektstudium. Ganz besonders wendet sich das Lehrbuch an Studierende von interdisziplinären Studiengängen wie der Tourismus- und Verkehrswirtschaft, der Wirtschaftsinformatik und des Wirtschaftsingenieurwesens. Es kann darüber hinaus aber auch für die Ausbildung von Betriebswirten eingesetzt werden. Die Demonstrations- und Praxisbeispiele reichen von Verkehr und Tourismus, über Handel und Dienstleistungen bis zur Demografie und dem Gesundheitswesen. Das Buch wurde von W. Götze geschrieben. Tragende Beispiele zur Fernerkundung, zu Oracle Spatial Cartridge und zu mannigfaltigen GIS-Anwendungen hat N. van den Berg beigesteuert. Das Kapitel 1 befasst sich mit Techniken des Visualisierens und Gestaltens von Karten. Daran schließen sich im Kapitel 2 Ausführungen zur Computerkartografie an, die in einen Softwarevergleich münden. Es folgt im Kapitel 3 eine Einführung in die Welt der GeoInformationssysteme. Danach werden im Kapitel 4 Grundlagen der kartografischen Animation vermittelt und Softwaretools zur Animation vorgestellt. Am Ende eines jeden Kapitels sind Fallstudien, Übungsaufgaben und Kontrollfragen zu finden. Den Abschluss bildet ein Komplexbeispiel, mit dem der Bogen über den gesamten Stoff gespannt wird. Die Anwendungen und Lehrbeispiele sind mit den Softwareprodukten RegioGraph, SPSS und Macromedia Director erstellt worden. Mein Dank richtet sich zuerst an alle Studenten, die an meinem Kartografieprojekt im WS 2002/03 teilgenommen und mich bei der technischen Aufbereitung von Grafiken und Beispielen unterstützt haben. Ein besonderes Dankeswort geht an die Diplomanden H. Beckmann und T. Feldmann, die mit originellen Anwendungen ganz erheblich zur Bereicherung des Buches beigetragen haben.

VIII

Für zahlreiche methodische, didaktische und redaktionelle Hinweise zum Manuskript bin ich den Kollegen Ch. Deutschmann und Th. Wengerek, sowie H. Link zu Dank verpflichtet. Nicht zuletzt geht ein Dankeswort an Herrn Weigert vom R. Oldenbourg Verlag für die langjährig freundliche und unkomplizierte Zusammenarbeit. Berlin Wolfgang Götze (Leiter des Autorenteams)

IX

Einfuhrung zum Gegenstand des Business Mapping Mit Hilfe kartografischer Methoden lassen sich sowohl die Visualisierung als auch die Analyse raumbezogener Wirtschaftsdaten ganz erheblich unterstützen. Mit der Entwicklung einer leistungsfähigen technischen Basis zur Bildverarbeitung hat sich mit dem Business Mapping ein neues Tätigkeitsfeld im Geschäftleben herausgebildet. Es umfasst den Entwurf und die Gestaltung von Karten einerseits und das Erfassen, Verdichten, Präsentieren, Analysieren und Interpretieren von Geoinformationen andererseits. Das Business Mapping verbindet somit Techniken der klassischen Kartografie mit Techniken der empirischen Datenanalyse, wobei die visuelle Inspektion eine herausragende Rolle spielt. Neben der statischen Darstellung von Querschnittdaten gewinnt die dynamische Darstellung von Längsschnittdaten an Bedeutung. Zeitvariable Merkmale können im Business Mapping sowohl statisch als auch dynamisch realisiert werden. Das statische Mapping besteht im wesentlichen darin, Zeitdiagramme auf einer Karte zu positionieren. Ihm sind jedoch hinsichtlich der Periodenanzahl und der Anzahl von Gebietseinheiten enge Grenzen gesetzt. Die Alternative besteht darin, für jede Periode eine Karte zu erstellen und die entsprechende Sequenz als Film zu realisieren. Die realisierbare Anzahl von Perioden und Ortspunkten fällt beim dynamischen Mapping wesentlich größer aus. Nachteilig ist, dass kartografische Legenden und Zusatzinformationen zwangsläufig in den Hintergrund treten. Folglich müssen höhere Ansprüche an die Aussagekraft der singulären Karte innerhalb einer Sequenz gestellt werden. Für eine kartografische Analyse sind im dynamischen Fall allerdings noch weiter reichende technische Anstrengungen notwendig. Die softwaremäßige Realisierung des Business Mapping reicht im statischen Fall von kartografischen Tools für den PC bis zu geografischen Datenbanken, den Geo-Informationssystemen. Im dynamischen Fall werden zusätzlich multimediale Softwaretools aus dem Bereich der Animation benötigt. Die Schnittstellenproblematik zwischen der Kartografiesoftware und der Animationssoftware ist bislang noch nicht zufriedenstellend gelöst, aber es deuten sich bereits entsprechende Standardlösungen an.

1

1. Einführung in die thematische Kartografie Karten (Maps) sind ebene, maßstabsgebundene Modelle räumlicher Informationen (vgl. Bill/Zehner [2001], S. 148 ff.). Das Kartenfeld (Surface) umfasst die grafische Darstellung und wird durch den Kartenrahmen (Frame) begrenzt. Auf der Fläche außerhalb des Kartenrahmens, dem Kartenrand (Margin), können weitere Informationen (Beschriftung, Koordinatennetze etc.) untergebracht werden. Im einfachsten Fall sind der Kartenrand und der Kartenrahmen identisch. Erklärende grafische Elemente (Titel, Legende, Quelle, Signatur, Datum etc.) sind dann innerhalb des Kartenfeldes anzuordnen.

1.1 Grundlagen Die Vielfalt kartografischer Aufgabenstellungen einerseits und entsprechender Darstellungsformen andererseits lässt sich in nachfolgender Tabelle systematisieren: Tabelle 1.1 Gliederung und Kartentyp (siehe Witt [1970], 25 ff.) Gliederungsaspekt

Kartentyp

Sachgebiete

Verkehrskarten, Bevölkerungskarten, Gesundheitskarten, Sozialkarten, Absatzkarten, politische Karten, Wetterkarten, Medienkarten

Art der Information

qualitative oder quantitative Karten

Art und Umfang der Wiedergabe

analytische/synthetische/komplexe Karten

Zeitliches Verhalten

statische und dynamische Karten

Gestaltungsmittel

Symbol-/Diagramm-/Flächen-/Reliefkarten

Für die Wirtschaftskartografie sind nicht nur Business Maps im engeren Sinn, wie z. B. die Karte der Nielsen-Gebiete 1 , Karten der StromVerkehrs- und Telekommunikationsnetze von Interesse. Für den Absatz von Arzneien und Lebensmitteln in einer Großstadt sind neben dem Gesundheitsatlas auch der Sozialatlas und der ethnografische Atlas von Interesse. Die Informationsart einer Karte wird vor allem durch die Skalierung der Daten bestimmt. Nominal und ordinal skalierte Daten werden in qualitativen Karten, kardinal skalierte Daten in quantitativen Karten visualisiert. Je nachdem, ob eine einzige Variable oder mehrere Vari1

Regionale Aufgliederung zur Verbraucherbefragung im Einzelhandel.

2

1. Einführung in die thematische Kartografie

able mit Wechselwirkungen darzustellen sind, wird zwischen analytischen und komplexen Karten unterschieden. Werden komplexe Karten durch Zusatzinformationen bzw. Expertenwissen angereichert, so spricht man von synthetischen Karten. Sequenzen von (statischen) Karten heißen dynamische Karten. Je nach der Art der eingesetzten Visualisierungstechnik ist zwischen verschiedenen Kartentypen zu unterscheiden.

1.1.1 Schichtenmodell Inhaltlich baut sich eine Karte aus mehreren Schichten auf. Dazu gehören die Geometriedaten, die in einem speziellen Koordinatensystem dargestellt werden. Sie bilden die Kartengrundlage mit Umrissen von Ländern, Bezirken, Gemeinden etc. (Basic-Layer). Ergänzt wird diese Kartengrundlage oft durch weitere grafische Elemente wie Städte, Strassen, Flüsse etc. , die jeweils eigene Schichten (StandardLayer) bilden. Die Geometriedaten werden von Softwareherstellern bzw. Institutionen als Vorlage zur Verfügung gestellt. Über den Geometriedaten werden Sachdaten geschichtet (Sicht-Layer). Die Sachdaten sind den entsprechenden Ortspunkten, Strecken oder Flächen mit Hilfe einer Schlüsselsystematik zuzuordnen. Beispielsweise werden der Ausländeranteil je Großstadt, der Passagieranteil einer Fährlinie oder der Kfz-Bestand je Bundesland punkt-, strecken- und flächenbezogen verortet. Es können auch verschiedene Variable geschichtet werden, z. B. die Einwohnerdichte und die KfzDichte von Landkreisen. Das Schichtenmodell ist von der Computerkartografie aufgegriffen und softwaremäßig implementiert worden. Im Unterschied zu den Standard-Layern, die miteinander beliebig kombinierbar sind, ist von den Sicht-Layern meist nur die oberste Schicht sauber erkennbar. Sollen verschiedene Variablen ausgewertet werden, muss entsprechend umgeschichtet werden. Beispiel 1.1.1 Eine physische Karte von Mecklenburg Vorpommern wird über der Kartengrundlage, bestehend aus den Umrissen der Kreisgrenzen, aufgebaut. Als Standard-Layer dienen eine See-Schicht, eine Fluss-Schicht, eine Städte-Schicht mit Orten zwischen 50- und 100 Tausend Einwohnern, eine Autobahn-Schicht, eine BundesStraßen-Schicht und eine Schicht mit Hauptstrecken der Bundesbahn (siehe Bild 1.1.2). Beispiel 1.1.2 Für die Stadt Berlin werden über einer Grundkarte, bestehend aus 94 Gebietseinheiten, 6 Schichten aufgetragen. Sie umfassen Grünflächen, Gewässer, Strassen, Eisenbahnstrecken, Ortspunkte und Stadtgrenzen (vgl. Bild 1.1.3).

1.1 Einführung

3

Thematische Karte

Zusätzliche grafische Elemente

Kartenfeld

Sachdaten n. D a t e n e b e n e 2. D a t e n e b e n e 1. D a t e n e b e n e Geometrische Daten G rundkarte zusätzliche Elemente G rundelem ente Kartengrundlage analog oder digital Bild 1.1.1 Schichtenmodell (frei nach Olbrich [1996], 24)

1.1.2 Koordinatensysteme Die Kartengrundlage zeichnet sich durch einen Maßstab und ein Koordinatensystem aus. Die Maßstabszahl m gibt dabei das Verhältnis des verkleinerten Karteninhalts zum Original an. Der Maßstab ist 1 :m. Bei einer Maßstabszahl größer als 200.000 spricht man von „kleinen" Maßstäben, bei einer Maßstabszahl kleiner als 25.000 von „großen" Maßstäben und für alle anderen Werte m von „mittleren" Maßstäben. Für sehr kleine Maßstäbe mit m größer als 1.000.000 (Weltkarten, Ozeankarten etc.) kann die Krümmung der Erdoberfläche als konstant angenommen werden. Über der angenommenen Erdkugel lässt sich ein Netz aus Längenund Breitengraden aufspannen. Daraus ergibt sich ein krummliniges geografisches Koordinatensystem, in dem jeder Orts-Punkt durch die nördliche (südliche) Breite und die östliche (westliche) Länge X beschieben wird.

4

1. Einführung in die thematische Kartografie

ten Städten

Bild 1.1.3 Mehrschichtige Karte von Berlin

1.1 Einfuhrung

5

Greenwich Meridian

Bild 1.1.4 Geografisches Koordinatensystem auf einer Kugel

Zur Umrechnung auf die kartesischen Koordinaten x, y und z werden folgende Formeln genutzt:

Vx + y 2

tan A. = —

2

cot q> = -

Beispiel 1.1.3 Die Altstadt von Stralsund liegt im Schnittpunkt der geografischen Koordinaten 54° 19' nördlicher Breite und 13° 05' östlicher Länge. Bei Karten mit größeren Maßstäben (Landes- und Gemeindekarten) werden meist höhere Anforderungen an die Genauigkeit gestellt und rechtwinklige geodätische Koordinatensysteme verwendet. Die ungleichmäßig gekrümmte Erdoberfläche (Ellipsoid-Form) ist dabei in ein ebenes, geradliniges Koordinatensystem zu überfuhren, ohne dass sich Abstände, Winkel und Flächeninhalte verändern. Man spricht von einer längen-, winkel- und flächentreuer Abbildung. Es gibt dafür verschiedene Ansätze (siehe Bild 1.1.5). Am bekanntesten sind Projektionen auf einen einhüllenden Zylinder bzw. Kegel oder auf eine Tangentialebene an einem der beiden Pole (Azimutalprojektion). Dabei

6

1. Einfuhrung in die thematische Kartografie

kann die Symmetrieachse auch auf dem Äquator (Transversalprojektion) oder zwischen der Rotationsachse und dem Äquator (schiefachsig) liegen (vgl. Georgiadou U.A., in de By [2001], 108 ff.). Stereografische Projektion

Orthografische Projektion

Winkeltreuer Zylinderentwurf

Albers-Projektion

Flächentreuer Azimutalentwurf

Flächentreuer Zylinderentwurf

Bild 1.1.5 Netzentwürfe für geodätische Koordinatensysteme (nach Fasbender [1991], 131 ff.)

1.1 Einfuhrung

7

In Deutschland haben sich die auf Gauß und Krüger zurück gehenden geodätischen Koordinaten (Gauß-Krüger-System) durchgesetzt. Dieses System ist während des Zeitraums 1820 - 1825 entwickelt worden und gab Anlass zu tiefgründigen mathematischen Forschungsarbeiten. So zeigte Gauß 1827 mit seinem Theorema Egregium, dass es prinzipiell nicht möglich ist, die Krümmung einer räumlichen Fläche durch eine isometrische, d.h. eine längen- winkel- und flächentreue Abbildung zu verändern. Eine Kugel lässt sich somit nur wieder in eine Kugel überführen. Das wird auch durch die Alltagserfahrung erhärtet, wonach es nicht gelingt, einen aufgeschnittenen Gummiball oder Viertelsegmente einer Apfelsinenschale beulenfrei glatt zu streichen. Im Gegensatz dazu ist es sehr wohl möglich, eine Zylinderoberfläche isometrisch abzuwickeln und „glatt zu streichen". Da eine totale isometrische Abbildung der Erdoberfläche auf ebene Karten nicht möglich ist, sind Projektionstechniken gefragt, die wenigstens näherungsweise und fehlerarm isometrisch transformieren. Gauß und Krüger entwickelten dazu die Idee, das Erdellipsoid sukzessiv durch Zylinder einzuhüllen und diese streifenweise in einer ebenen Karte abzuwickeln (siehe Bild 1.1.6 und Bild 1.1.7). Jeder Zylinder berührt das Ellipsoid in einem Hauptmeridian (0°, 3°, 6° etc.), der seinerseits längentreu abgebildet wird. Um eine möglichst geringe Verzerrung zu gewährleisten, reicht der abzuwickelnde Zylinderstreifen vom Hauptmeridian aus gesehen nur 1,5° nach Osten und 1,5° nach Westen (siehe Bilder 1.1.8 und 1.1.9). Ii

Iii Bild 1.1.6

Transformation des Erdellipsoids in Gauß-Krüger-Koordinaten Teil 1 (Kraak [1996], 85)

1. Einführung in die thematische Kartografie

8

Im Gauß-Krüger-System bildet der Hauptmeridian die x-Achse und der Äquator die y-Achse. Die x-Koordinate gibt die Entfernung vom Äquator an und wird als Hochwert H bezeichnet. o°

-180°

Í

180° 80° N

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Zone 30 U ,.

56° N

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(b)

Keswick

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H

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30 u VF 9ia-f a ¡_

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0°

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Bild 1.1.7

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Standard parallel 171°

(d)

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46° N

30

168° 174°

T

U V W X Y

6° W

3° W

0°

Transformation des Erdellipsoids in Gauß-Krüger-Koordinaten Teil 2 (Kraak [1996], 85)

Pol = 10.000.000 m N

I

84°N Mitt Mittlerer Meridian fur die Zone 500.000 m E

Zonenursprung

^

I SONE 13

Äquator mN 10.000.000 m S

Pol = 0 m S

Bild 1.1.8 Überlappung von Segmenten (Clark [1996], 63)

Die y-Koordinate kennzeichnet den Abstand vom Hauptmeridian. Sie wird als Rechtswert R bezeichnet. Es hat sich eingebürgert, den Hauptmeridian durch drei zu teilen und ihm den Wert 500.000 m zuzuordnen. Auf diese Weise können bei einer Subtraktion keine negati-

1.1 Einfuhrung

9

ven R-Werte entstehen. Zusätzlich ist die Angabe der Richtung (Ost oder West) erforderlich. Für Deutschland gelten die Hauptmeridiane 3°, 6° und 12°. Zur Umrechnung von Gauß-Krüger-Koordinaten in geografische Koordinaten sei auf entsprechende Software wie z. B. auf Easy Trans (siehe Mathes [2002]) verwiesen.

Neben rechteckigen (kartesischen) Koordinaten werden auch Polarkoordinaten verwendet, wobei jeder Punkt P (x, y) durch einen Abstand r von Nullpunkt O und einen Winkel a zwischen der Verbindungsstrecke OP und der Abszisse erfasst wird (siehe Bild 1.1.10). Beide Koordinatensysteme lassen sich einfach ineinander umrechnen. x Hochwert (Nord)

Bild 1.1.10

Polarkoordinaten

10

1. Einführung in die thematische Kartografie

Bild 1.1.11

Gauß-Krüger-Koordinaten in einer topografischen Karte

Beispiel 1.1.4 Der Geländepunkt 21,3 (Kreuzung von Versorgungsleitungen) hat den Hochwert 6017.670 und den Rechtswert 4566.167. Der Abstand zum Äquator beträgt 6017,67 km. Der Hauptmeridian ergibt sich aus 4-3°=12° östlicher Länge. Die Entfernung vom Hauptmeridian beträgt 566.167-500.000 m = 66.167 m. Die entsprechenden geografischen Koordinaten sind 13° 1' ö. L. und 54° 17' n. B..

11

1.2 Ausdrucksformen Für die Wahl einer geeigneten kartografisehen Ausdrucksform ist neben sachgebietsspezifischen Aspekten (Verkehr, Wetter, Absatz, Migration) vor allem die Daten- und Problemstruktur entscheidend. Die Entscheidung für den adäquaten Kartentyp muss in Abhängigkeit davon getroffen werden, ob eine oder mehrere Variable zu berücksichtigen sind, ob die Variablen nominal, ordinal oder kardinal skaliert sind und ob auf Wechselwirkung oder auf Zeitabhängigkeit untersucht werden soll. Tabelle 1.2.1 Skalierung von Geodäten Skala

Eigenschaft

Beispiele

nominal

Daten nur namentlich markiert

Kontinent, Land, Gebäudenutzung, Straßen-Typ, naturräumliche Gliederung

ordinal

Daten sind der Größe nach sortierbar

Stufung der Wasserqualität an einem Badestrand, Stufung der Kreditwürdigkeit von Entwicklungsländern

kardinal

Daten besitzen Maßeinheit und lassen sich umrechnen

Bevölkerungsdichte, abgefertigte Flugpassagiere, CC>2-Emission

In der Computerkartografie sind vor allem sogenannte Symbolkarten, Choroplethenkarten (Flächenkarten) und Diagrammkarten üblich. Verschiedene Karten eines Typs oder Karten unterschiedlicher Typisierung lassen sich auch zu einer mehrschichtigen Karte zusammenfassen. Darüber hinaus gibt es weitere Kartentypen wie Relief-Karten, 3D-Karten, Flächenkartogramme etc.

1.2.1 Symbolkarten Mit Hilfe von Symbolen können qualitative Aussagen über die Verortung von Objekten und deren Eigenschaften gemacht werden. Sie bieten sich vor allem für nominal und ordinal skalierte Daten an. Beispiel 1.2.1 Für einen Ferienort werden Symbole für das Schwimmbad und ein Drei-Sterne-Hotel eingetragen. Der Fischreichtum angrenzender Gewässer wird durch ein weiteres Symbol gekennzeichnet.

12

1. Einführung in die thematische Kartografie

Selbsterklärende Symbole, wie der Fisch über dem Teich oder das Bad-Logo, werden sprechende Symbole genannt. Sie stehen in einem unmittelbaren Bezug zum verorteten Objekt und werden vorwiegend für nominal skalierte Daten verwendet. Sie lassen aber auch Erweiterungen auf höhere Skalierungsarten zu. So könnte ein von See zu See schwankender Fischreichtum dadurch visualisiert werden, dass das Standardsymbol entweder eingeschrumpft oder aufgeblasen wird. Abstrakte Objekte wie Punkte, Kreise, Dreiecke, Sterne etc. werden geometrische Symbole genannt. Sie lassen sich im Gegensatz zu sprechenden Symbolen gruppieren und eignen sich vor allem für ordinal skalierte Daten. Neben den Sternen eines Hotels könnten die Kochmützen einer Gaststätte oder die Wasser-Qualität eines Strandes geometrisch symbolisiert werden. Im ganz allgemeinen Sinne können auch Buchstaben, Linien oder Flächen als Symbole verwendet werden. Symbole werden in vielen Karten auch als Zusatzinformation verwendet. Geometrische Symbole

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Bild 1.2.1 Geometrische und sprechende Symbole aus dem Zeichensatz von Maplnfo-Cartografic

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Bild 1.2.2 Sprechende Symbole fiir Verkehr und Tourismus aus dem Zeichensatz Webdings

1.2 Ausdrucksformen

13

Beispiel 1.2.2 Die 14 europäischen Standorte des Automobilproduzenten Opel verteilen sich auf 7 Länder, wobei eine Konzentration in Deutschland ( 4 Standorte in Bochum, Eisenach, Kaiserslautern und Rüsselsheim) und Großbritannien (2 Standorte in Luton und Ellesmere Port) zu verzeichnen ist.

1.2.2 Choroplethenkarten Wenn flächenbezogene Daten darzustellen sind, wird meist die gesamte zugehörige Fläche einbezogen und entsprechend gefärbt, schraffiert oder gepunktet. Man spricht von einer Choroplethenkarte, die im Unterschied zur Symbolkarte augenfälliger und nachhaltiger Botschaften vermittelt. Choroplethenkarten setzen eine kardinale Datenskalierung voraus. Sollen flächenbezogenen Daten in der Karte miteinander verglichen werden, so sind Relativwerte (Verhältniszahlen) zu bevorzugen. Das gilt insbesondere dann, wenn unterschiedlich große Flächen zu füllen sind. Beispiel 1.2.3 Die Anzahl von zugelassenen Pkw im Stadtkreis Stralsund und im umgebenden Landkreis Nord-Vorpommern unterschei-

14

1. Einführung in die thematische Kartografie

den sich absolut nur wenig voneinander. Bei den flächenbezogenen Dichten ist ein völlig anderes Ergebnis zu erwarten. Eine Zusammenfassung von Relativ-Werten, die vor allem in der Bevölkerungsstatistik gebräuchlich sind, zeigt Tabelle 1.2.2. Tabelle 1.2.2 Dichtemaße (Müller [1993], 46) Dichtemaß

Bevölkerung im Zähler

Fläche im Nenner

Bevölkerungsdichte (arithmetische) Umkehrung: Arealitätsziffer (Flächendichte) = Fläche pro Einwohner

Gesamte Wohnbevölkerung des Untersuchungsgebiets

Gesamte Gemarkungsfläche (auch unbewohnte und unbewohnbare) des Untersuchungsgebiets

Arbeitsplatzdichte

Alle Erwerbspersonen mit Arbeitsplatz im Untersuchungsgebiet

Gesamte Gemarkungsfläche (auch unbewohnte und unbewohnbare) des Untersuchungsgebiets

EinwohnerArbeitsplatzdichte

Gesamte Gemarkungsfläche Wohnbevölkerung plus Beschäftigte im II. und III. Sektor

Bruttosiedlungsdichte

Gesamte Wohnbevölkerung des Untersuchungsgebiets

Bau-, Verkehrs- und Grünflächen des Untersuchungsgebiets

Nettosiedlungsdichte

Gesamte Wohnbevölkerung des Untersuchungsgebiets

Bauflächen des Untersuchungsgebiets

Bruttowohndichte

Gesamte Wohnbevölkerung des Untersuchungsgebiets

Wohngrundstücke zuzüglich Verkehrs-, Grün-, Gemeinbedarfsflächen und Läden im Untersuchungsgebiet

Nettowohndichte

Gesamte Wohnbevölkerung des Untersuchungsgebiets

Wohngrundstücke (Nettowohnbauland) im Untersuchungsgebiet

Erweiterte Nettowohn- Gesamte Wohnbevölkerung des Untersuchungsgebiets dichte

Wohngrundstücke mit zugehörigen Verkehrs- und Grünflächen

Physiologische Bevölkerungsdichte

Gesamte Wohnbevölkerung des Untersuchungsgebiets

Landwirtschaftliche Nutzfläche des Untersuchungsgebiets

Agrardichte (landwirtschaftliche Dichte)

Landwirtschaftliche Bevölke- Landwirtschaftliche Nutzfläche rung (Erwerbspersonen plus des Untersuchungsgebiets Angehörige) im Untersuchungsgebiet

Mann-Land-Ratio

Erwerbspersonen in der Landwirtschaftliche Nutzfläche Landwirtschaft mit Arbeits- des Untersuchungsgebiets platz im Untersuchungsgebiet

1.2 Ausdrucksformen

15

Um kardinale Daten in einer Choroplethenkarte flächenmäßig zu verorten, ist eine verdichtende Klassenbildung erforderlich. Jeder Klasse kann dann eine Farbschattierung oder Schraffür zugeordnet werden. Die Anzahl der Klassen und die Klassengrenzen lassen sich mit Hilfe heuristischer Regeln bestimmen (siehe Götze u.a. [2002], S. 11 ff.). Aus statistischer Sicht sollten bei n Beobachtungen nicht mehr als Vn Klassen gebildet werden. Die Regel nach Sturges weist als optimale Klassenzahl 1 +3,32 • log(n) aus Letztere reduziert die Klassenzahl für n größer als 43 stärker als die Wurzelformel. Für Raster, Schraffuren und Grautöne sollten nicht mehr als 6 Klassen gebildet werden. Die Mischung zweier Buntfarben lässt bis zu 12 Klassen zu (siehe Haake [1994]), die aber nur selten ausgeschöpft werden. Die gebräuchlichen Methoden zur Klassenbildung fasst Tabelle 1.2.3 zusammen. Eine alternative Klassenbildung zeigt Bild 1.2.4. Tabelle 1.2.3 Techniken zur Datenklassierung Klassenbildung Äquidistant —> gleiche Klassenbreiten

Vorteil

Nachteil

unabhängig von der Vertei- sachlogisch nicht nachlung der Daten vollziehbar

unterschiedlich breite Logarithmisch —> Klas- geeignet für Daten mit Klassen großer Spannbreite und senbreite nimmt exponentiell zu oder ab asymmetrischer Verteilung Wurzel -> Klassenbreite dito nimmt quadratisch zu oder ab

dito

Quantile —> alle Klassen geeignet als erste, grobe Darstellung gleichhäufig besetzt

sachlogisch nicht nachvollziehbar, stark variierende Klassenbreiten

Sinnklassen-» alle Klas- sachlogisch korrekt sen problemabhängig besetzt

unterschiedlich breite Klassen

Natürlich —> Klassen von Lücke zu Lücke

unterschiedlich breite Klassen

häufig Sinnklassen

Für die Praxis ist folgendes Gruppierungsschema zu empfehlen: 1) Versuch einer Sinnklassenbildung, evtl. Übernahme der Klassierung aus Jahrbüchern etc.

16

1. Einfuhrung in die thematische Kartografie

2) Quantil-Klassen bilden und mit äquidistanten Klassen vergleichen 3) Sinnklassen modifizieren oder aus 2) ableiten. Falls die Daten stark streuen oder Ausreißer an den Rändern zu erkennen sind, sollten Logarithmen oder Wurzeln gebildet und dann äquidistant klassiert werden.

Häufigkeiten

2

1

K, Ki

K, KI

3

4

5

6

7

k2

8 9

10 11 12 K4

k3

k2

k3

Skala

Gleich breite Klassen K4 Quantilklassen

K2

k3

K2

k3

Sinnklassenbildung Natürliche Klassenbildung

Bild 1.2.4 Vergleich verschiedener Klassierungstechniken

Beispiel 1.2.4 Die unterschiedliche Besiedlungsdichte europäischer Staaten soll für das Jahr 2000 mit Hilfe einer Choroplethenkarte visualisiert werden. Als Maßzahl dient die Bevölkerungsdichte je Quadratkilometer. Es werden vier gleichhäufige Klassen (bis unter 76, von 76 bis unter 104, von 104 bis unter 153, mehr als 153) gebildet und mit Hilfe von vier Graustufen eingefärbt (vgl. Bild 1.2.5). Für den Fall, dass zwei Variable in ihrer Wechselwirkung flächenmäßig dargestellt werden sollen, bieten sich zweidimensionale Choroplethenkarten an. Dabei wird jede Variable gesondert klassiert. Die Kombination zweier Klassen für X und Y wird in einer Kreuztabelle farblich gestaltet. Meist werden 4 oder 9 Felder gebildet und mit verschiedenen Farben belegt (siehe Kap. 1.3.4).

1.2 Ausdrucksformen

Bild 1.2.5

17

Bevölkerungsdichte europäischer Länder für das Jahr 2000

1.2.3 Diagrammkarten Durch die Verortung von quantitativen, nichträumlichen Daten entstehen Diagrammkarten. Sie umfassen räumliche, zeitliche und andere Aspekte. Je nach Aufgabenstellung werden Kreis-, Balken-, Kurvenoder Symboldiagramme eingesetzt. Die Verortung erfolgt entweder punktweise oder flächen weise, wobei auch mehrere Diagramme jeweils an einer Positionen festgemacht oder auf ein Gebiet verteilt werden können. Beispiel 1.2.5 Die durchschnittliche monatliche Tagestemperatur und Niederschlagsneigung werden über den Touristikzentren an der Ostsee aufgetragen. An die Hanse-Städte wird der Besucherzustrom für die letzten 5 Jahre dargestellt. Besonders weit verbreitet sind Balken- und Flächendiagramme, mit denen Häufungen, positive und negative Veränderungen (Migration) und Zeitverläufe flächenproportional abgebildet werden können. Dabei vermittelt die Fläche eines Balkens, Dreiecks oder Quadrats einen Eindruck von der Häufigkeit beobachteter Werte einer Variablen.

1. Einführung in die thematische Kartografie

18

Beispiel 1.2.6 Anzahl von Einraum-, Zweiraum und Mehrraumwohnungen in den Städten des Landes Mecklenburg-Vorpommern mit mehr als 50.000 Einwohnern oder der Jahresumsatz von drei Lebensmitteldiscountern (ALDI, LIDL, SPAR) in den Landkreisen Mecklenburg-Vorpommerns . Bei großen Spannweiten sind anstelle von flächenproportionalen Balken eher volumenproportionale Säulen angeraten. Bei extremen Werten an den Rändern sollte logarithmisch transformiert werden. Zur Darstellung mehrerer Variabler in einem Diagramm dienen gestapelte oder gruppierte Balkendiagramme. Tabelle 1.2.4

Spezielle Balken- und Flächendiagramme (Quelle: RegioGraph) Balken 3D

S

ill

Balken rund

tàk

Pyramiden

•a A * • a

Symbolbalken

•

H

M fi

A

Stapel Stapel 3D Stapel rund Pyramide

Â

A

Ö

Streifendreieck 3 F-Dreieck 4 F-Quadrat Kreisring

Um tageszeitliche oder richtungsseitige Abhängigkeiten zu visualisieren, können auch kreisförmige Balkendiagramme, wie Balkensterne, Ziffernblatt- oder Winddiagramme (vgl. Olbrich [1996], 49) genutzt werden. Beispiel 1.2.7 Passierende Fahrzeuge an einer Kreuzung im Berufsverkehr (von 6.00 bis 8.00 Uhr und von 16.00 bis 18.00 Uhr). Die Balken werden auf dem Ziffernblatt ausgerichtet und der Häufigkeit entsprechend gedehnt. Beispiel 1.2.8 Anzahl der Ferntouristen aus Deutschland nach Kontinenten für ein Jahr. In die Richtung der Zielkontinente werden Balken gelegt, deren Fläche proportional zur Häufigkeit ist. Die zeitliche Veränderung von Variablen wird mit Hilfe von Kurvendiagrammen abgebildet. Dazu gehören Polygonzüge oder glatte Linien, mit denen eine oder mehrere Variable in einer Grafik als Liniendiagramm erfasst werden können. Seltener trifft man kurvige Flächendiagramme, bei denen die Fläche zwischen Kurve und Zeitachse schraffiert oder gefärbt wird. Sollen mehrere Variable flächenförmig

1.2 Ausdrucksformen

19

aufgetragen werden, überlagern sich die Markierungen. Es wird dann Summierbarkeit der Variablen (Kardinalskala etc.) gefordert. Beispiel 1.2.9 Die Unfallstatistik in Deutschland zeigt die Entwicklung der Anzahl der Getöteten von 1957 bis 2000 nach der Art der Verkehrbeteiligung in einem Flächendiagramm (siehe Bild 1.2.6).

Fahrer und Mitfahrer von Personen. kraftwagen

95 Bild 1.2.6

2000

Flächendiagramm zu Getöteten bei Straßenverkehrsunfallen nach Art der Verkehrsbeteiligung (Quelle: Verkehr in Zahlen [2000])

Eine geeignete Form zur Darstellung summierbarer Variabler sind Kreisdiagramme (siehe Tabelle 1.2.5). Den Werten oder Anteilen werden Sektoren zugeordnet. In 3 D-Präsentation spricht man von Tortendiagrammen. Eine Erweiterung auf Sektorflügeldiagramme ist möglich, wenn zwei unterschiedlich dimensionierte Variable oder die Häufigkeiten einer nominal skalierten Variablen zu visualisieren sind.

20

1. Einfuhrung in die thematische Kartografie

Beispiel 1.2.10 Die Ein- und Auspendler von Land- und Stadtkreisen sind am 30.6.1999 in Mecklenburg-Vorpommern gezählt worden. Diese Erhebung ist für die Regional- und Verkehrswegeplanung von Bedeutung.

« < 3 Auspendler ä/99 Einpendler 6/99 46. D78.DÜ 15.000,00

2.000,00

Bild 1.2.7

Ein- und Auspendler in Mecklenburg-Vorpommern am 30. 6. 1999 (Quelle: Statistisches Landesamt)

Tabelle 1.2 5 Spezielle Torten- und Sterndiagramme (Quelle: RegioGraph)

©

i

Ring 3D

Flügel 3D

Ring 3D

Flügel 3D

Halbring HR 3D

i

1

X

Balkenstern Krawatte

Halbflügel

Stern

HF 3D

Flächenstern

1.2 Ausdrucksformen

21

Von besonderer Bedeutung sind Symboldiagramme. Die qualitative Information des Symbols wird dabei gekoppelt mit quantitativen Aussagen. Es wird sich meistens um die Häufung von nominal oder ordinal skalierten Variablen handeln. Aber auch kardinal skalierte Variable können über die Vergrößerung oder Verkleinerung des Symbols beschrieben werden. Ein Spezialfall der Mengenmethode ist die Punktdichtedarstellung. Eine Fläche wird dabei nach dem Zufallsprinzip mit Punkten einstellbarer Größe gefüllt. Die Anzahl der Punkte ist proportional zur Häufigkeit oder dem Wert der Variablen. Beispiel 1.2.4 (Fortsetzung) Die Bevölkerungsdichte europäischer Staaten soll mit Hilfe einer Punktdichtedarstellung visualisiert werden. Der Einfachheit halber wird jeder Einwohner pro Quadratkilometer durch einen Farbpunkt dargestellt. Das dünn besiedelte Schweden erhält für 21,5 Einwohner pro Quadratkilometer 22 Punkte und die dicht besiedelten Niederlande für 371,4 Einwohner pro Quadratkilometer entsprechend 371 Punkte zugeteilt.

22

1. Einführung in die thematische Kartografie

Tabelle 1.2.6

Quantifizierung von Symbolen (Beckmann [1999], 13)

Technik

Kennzeichen

Problem

Proportionale Methode Flächenproportionale Darstellung Mengenmethode

Häufung bei variabler Symbolgröße

Umrissmethode

Variation des Umrisses

•

•

Platzbedarf

3

Unübersichtlichkeit Größenvergleich

Mengenmethode €

*>

•

•

€

50

#

•

€

3000

€€€

5000

€€€€€

9000

Umrissmethode

f-4=

É

1200

££€€

+10

Q

0

•

-10 1*0

§

§

|

€€€€

€€€€€

Kleingeldmethode É

2

4

proportionale Methode

1000

Erkennbarkeit

Häufung von gleich großen Symbolen

Kleingeldmethode

10

1

|

c

4M»

€ € f ' < v -20

Bild 1.2.9 Symboldiagramme (frei nach Olbrich [1996], 48) 1 Magyar (1995, S. 214) kam bei einer Studie zur Wahrnehmung von Größenunterschieden geometrischer Signaturformen zu folgendem Ergebnis: „Strebt man die 90% Marke korrekter Ungleichurteile an, so bedarf es dazu einer Höhendifferenz von mindestens 8% bzw. einer Flächendifferenz von ca. 16%." Daraus wird deutlich, dass man bei der proportionalen Methode Einschränkungen unterworfen ist. Problem: Es müssen gewisse Mindestgrößen (vgl. Hake 1994, S. 93) eingehalten werden, damit die Symbole wahrgenommen werden. Andererseits sollten sich die Symbole auch nicht überschneiden. Die maximale Ausdehnung ist somit auch beschränkt. 2 Z. B. Punktdichte-Darstellungen oder die Darstellung einer Menschfigur pro 1000 Einwohner. Problem: Zwischenwerte lassen sich nicht darstellen. Diese Darstellung ist nur für Karten mit wenigen Regionen geeignet, da bei kleinen Bezugsflächen und einer hohen Anzahl von Symbolen die Karte schnell „überladen" wirkt und somit vom Betrachter nicht einfach verarbeitet werden kann. 3 Problem: Unübersichtlichkeit (siehe Mengen-Methode) 4 Ein Mittelwert kann durch einen Kreis, positive Veränderungen können durch vertikale, negative Veränderungen durch horizontale Verzerrungen angezeigt werden. Der Flächeninhalt bleibt dabei konstant. Problem: Die Änderung der Quantität wird nicht durch die Änderung der Symbolgröße ausgedrückt. Dies kann zu Verwirrungen fuhren.

1.2 Ausdrucksformen

23

Beispiel 1.2.11 Die Internetnutzung variiert zwischen den Ländern der EU ganz erheblich. Der Nutzeranteil in den nordischen Staaten war 1998 ganz besonders augenfällig. Mit Hilfe eines Tortendiagramms lassen sich die Nutzer- und Nichtnutzeranteile visualisieren. Die Symbolskalierung bezieht sich auf den Nutzeranteil. Dadurch wird der Vorsprung in den Ländern Schweden, Finnland und Dänemark hervorgehoben.

Eine Zusammenstellung oft verwendeter Diagrammtypen gibt die Tabelle 1.2.7. Tabelle 1.2.7 Diagrammtypen (Quelle: RegioGraph)

*

Q X

Torte Ring Segmentflügel Stern

nll

R LV H

Balken

Kleiber ft

Stapel Flächen Auszählung

#

nA

fiP k -

Symbole Körper Linien

24

1. Einfuhrung in die thematische Kartografie

Bild 1.2.11 Symbolkarte unter Anwendung der Kleingeldmethode

1.2.4 Mehrschichtige Karten Die bisher behandelten einschichtigen Darstellungsformen lassen sich in einer mehrschichtigen Karte kombinieren. Jede Schicht trägt andere Informationen, deren Verbindung zur Beschreibung komplexer Sachverhalte dienen kann. Beispiel 1.2.12 Die politische und soziale Situation in Berlin kann durch die Verbindung der Schichten Sozialindex, Bevölkerungsanteil und Wahlverhalten charakterisiert werden. Der Sozialindex wird farblich gestaltet, das Wahlverhalten mit einem Kreissektordiagramm und der Bevölkerungsanteil mit einem skalierten menschlichen Symbol ausgedrückt. Hinzu können Veränderungen des Index, des Bevölkerungsanteils und des Stimmenanteils bei zwei Wahlen verglichen werden. Eine Kombination aus einer Choroplethenkarte für den Sozial index 1997 und einer Diagrammkarte für die zeitliche Veränderung des Sozialindex von 1994 auf 1997 zeigt Bild 1.2.12.

1.2 Ausdrucksformen

25

Sorialindex 1997

Sozialatlas Berlin 1997 Sozialindex Sozialindex

Bild 1.2.12

1994 1697

Sozialatlas von Berlin (Ist-Zustand 1997 und Entwicklung von 1994 bis 1997)

Beispiel 1.2.13 Die Übernachtungen von Auslandsgästen in den meistbesuchten deutschen Urlaubsgegenden fielen 1996 in einigen Großstädten (Berlin, München, Rhein-Main-Gebiet), aber auch im Schwarzwald und in Mecklenburg besonders ins Gewicht. Die Insel Rügen wurde in diesem Jahr aber noch deutlich weniger nachgefragt als z. B. der Harz (siehe Bild 1.2.13).

1.2.5 Sonderformen Bei einigen Kartentypen wird die Kartengrundlage verändert. Dazu gehören Reliefkarten und transformierte Karten (Anamorphosen). Ein Relief entsteht, wenn die Gebietseinheiten der Kartengrundlage den quantitativen Daten entsprechend aus der Ebene herausgehoben werden. Das Ergebnis ist eine 3D-Darstellung (Prismendarstellung), die wegen vieler verdeckter Linien und Flächen etwas unübersichtlich ausfallen kann. Durch Kantenglättung ergeben sich evtl. übersichtlichere Darstellungen (Gitternetze).

26

1. Einfuhrung in die thematische Kartografie

Übernachtungsstatistik für ausländische Gäste 1996

Übernachtungen in Tausend tt

tir

Bild 1.2.13

0


Eine Kombination von Diagrammen zur Darstellung des Zeitverlaufs über alle Perioden mit einer Choroplethenkarte für die gesamte Veränderung von der ersten bis zur letzten Periode als Verhältniszahl fuhrt auf eine mehrschichtige Karte. > Für den Spezialfall von zwei auszuwertenden Perioden lässt sich die Veränderung als absoluter oder relativer Zuwachs in einer Diagrammkarte oder einer Choroplethenkarte visualisieren. > Bei mehr als 10 Perioden ist eine Automatisierung der Anzeige als Bildsequenz angeraten. Tabelle 1.3.1 Darstellung zeitlicher Veränderungen mit verschiedenen Kartenarten Charakteristik

Periodenanzahl n

Variante A

B

c

D

E

10

A

Set von Choroplethenkarten in einer Sicht

B

Diagrammkarte (Balken mit Farbstufung, Polygonzüge)

C

Choroplethenkarte und Diagramm kombiniert

D

Darstellung der Veränderung als Verhältniszahl (Diagrammkarte mit skalierten Balken, Choroplethenkarte)

E

Bildsequenz (Choroplethenkarten, Diagrammkarten)

Olbrich ([1996], S. 63) gibt darüber hinaus eine qualitative Bewertung mit fünf Rängen für die einzelnen Varianten an.

32

1. Einführung in die thematische Kartografie

Beispiel 1.3.3 Die Anzahl von ausländischen Studenten in Japan aus entwickelten Industriestaaten wie den USA, Taiwan und Südkorea ist rückläufig. Nachgefragt werden Studienplätze in Japan zunehmend von Vietnamesen, Indern und Indonesiern (siehe Bild 1.3.3). Die Absolutzahlen zeigen aber auch, dass die Mehrheit der Auslandstudenten aus China und Korea stammt.

Bild 1.3.3 Zeitliche Entwicklung als Balkendiagramm kombiniert mit einer Streckendarstellung für das Jahr 1998 (Quelle: Japan in Zahlen 1998)

1.3.3 Darstellung von Richtungsdaten Die kartografische Darstellung von räumlichen Bewegungen (Warenströme, Finanztransfers, Bevölkerungsbewegung etc.) kann statisch mit Hilfe von Pfeilen geschehen. Je nach dem, ob die Bewegungen nur in einer oder in beiden Richtungen zu beobachten sind, ob ein Gebiet oder mehrere Gebiete involviert sind, ergeben sich verschiedene Grafiken. Mitunter macht es Sinn, die Strichdicken entsprechend der Merkmalswerte zu skalieren.

1.3 Darstellung von Sachdaten

33

Tabelle 1.3.2 Darstellungsmöglichkeiten von Richtungsdaten Richtungstyp/Gebietstyp

ein Gebiet

mehrere Gebiete

eine Richtung

Herkunft ausländischer Studierender in Deutschland

Länderfinanzausgleich zwischen den Bundesländern

beide Richtungen

Touristen von und nach Deutschland

Migrationsströme zwischen den EU-Ländern

Beispiel 1.3.4 Die Fluggesellschaft Germanwings bietet preisgünstige Flüge zwischen verschiedenen europäischen Großstädten an. Die Verbindungen werden mit Doppelpfeilen gekennzeichnet. Die Flugentfernungen (in Kilometern) und die Städtenamen sind freigestellt angezeigt (siehe Bild 1.3.4).

Bild 1.3.4 Streckenkarte mit Richtungspfeilen (Quelle: www.germanwing.com 2002)

Bespiel 1.3.5 An der Fachhochschule Stralsund waren im Wintersemester 2002/03 insgesamt 2797 Studierende eingeschrieben. Die Mehrheit stammt mit fast 80% aus Mecklenburg-Vorpommern. 18%

34

1. Einfuhrung in die thematische Kartografie

der Studierenden kommen aus den anderen 15 Bundesländern. Der Anteil ausländischer Studierender liegt bei 2%. Die Herkunft der Studierenden wird mit einem einfachen Pfeil symbolisiert. Die Häufigkeit schlägt sich in der Strichdicke nieder (siehe Bild 3.1.5).

Stralsund? 1601 Ausland

Nordrhein-WestiV.sn Sactisen Hessen

Rheinland-Pfalz iaarlam Bayern

Baden-Württemberg

Bild 1.3.5 Regionale Herkunft der Studenten der FH-Stralsund im Wintersemester 2001/32002 (Quelle: www.fli-stralsund.de)

1.3 Darstellung von Sachdaten

35

Beispiel 1.3.6 Berufsbedingtes Pendeln von der Stadt in das Umland ist ein für die Verkehrsplanung bedeutsames Phänomen. Je mehr Gewerbeansiedlung auf der „grünen Wiese" zugelassen wird, desto ausgeprägter sind die Pendlerströme, mit entsprechenden Konsequenzen für den öffentlichen Nahverkehr und den Straßenbau. Von Berlin aus drängen die stärksten Pendlerströme pro Werktag in die Kreise Potsdam-Mittelmark (10.000 Pendler) und Märkisch-Oderland (8.000 Pendler). Die schwächsten Pendlerströme sind in den Kreisen OderSpree (1900 Pendler) und Havelland (2700 Pendler) zu verzeichnen (siehe Bild 1.3.6).

1.3.4 Darstellung von Zusammenhängen zwischen Variablen Soll über die reine Präsentation von Daten hinaus auch auf mögliche Zusammenhänge und Strukturen hingewiesen werden, bieten sich Diagrammkarten mit gruppierten Balken oder zweidimensionale Choroplethenkarten (Portfolio-Karten) an. Im gruppierten Balkendiagramm werden alle im Zusammenhang stehenden Variablen nebeneinander dargestellt. Es eignet sich für punktbezogene Daten.

36

1. Einführung in die thematische Kartografie

Für flächenbezogene Daten, insbesondere für Relativwerte, sind Portfolios angeraten. Dabei wird jedem Feld der Kreuztabelle zweier Variabler eine Farbe oder Straffur zugeordnet. Beispiel 1.3.7 Der Zusammenhang zwischen Schwerstkriminalität (Mord, Vergewaltigung, Raub) und dem Einkommen bzw. der Bevölkerungsdichte in den Staaten der USA soll mit Hilfe einer PortfolioKarte visualisiert werden. Es werden jeweils drei Klassen (niedrig, mittel und hoch) gebildet und neun Farben verteilt. Für die Bevölkerungsdichte wird eine logarithmische Skala gewählt, die beiden anderen Variablen werden gleichverteilt klassiert. Hohe Schwerstkriminalität und niedriges Verdienstniveau fallen in den Südstaaten Arizona, New Mexico, Tennessee, Florida und South Carolina zusammen. Niedrige Schwerstkriminalität und hohes Verdienstniveau treffen für Minnesota, New Hampshire und Rhode Island und Hawaii zu (siehe Bild 1.3.7). Hohe Schwerstkriminalität und geringe Bevölkerungsdichte sind charakteristisch für Alaska, Nevada und New Mexico, wohingegen niedrige Schwerstkriminalität und hohe Bevölkerungsdichte nur auf Rhode Island zutrifft (siehe Bild 1.3.8). Zusammenhang S chwerstkiiminalität und Verdienstmö glichkeiten

Eirikammen95

Bild 1.3.7

Zweidimensionale Choroplethenkarte zur Schwerstkriminalität und zum Einkommen in den USA (Quelle: Statistisches Jahrbuch der USA)

1.3 Darstellung von Sachdaten

37

Zusammenhang Schwerstkriminalität und Bevölkerungsdichte

SchwcKrimRjLi95

2661 BST

3

537 302

s 1 21

16

2

11

1

21 436

436 SN3S6

BV-DichtiSi

Bild 1.3.8 Zweidimensionale Choroplethenkarte zur Schwerstkriminalität und zur Bevölkerungsdichte in den USA (Quelle: Statistisches Jahrbuch der USA)

1.3.5 Topfersche Regel Durch Vergrößerung eines Kartenausschnittes können mehrere Variable gleichzeitig visualisiert werden. Bezeichnet n c die Zahl der Variablen einer vergrößerten Karte mit dem Maßstab mc und n die Zahl der Variablen in der Ausgangskarte mit dem Maßstab m, dann gilt die Topfersche Regel (siehe Robinson [1996], S. 456)

Beispiel 1.3.8 Für eine Maßstabsvergrößerung von 1:10.000.000 auf 1:1.000.000 ergibt sich wegen n c = n • ./TO eine Verdreifachung der Anzahl darstellbarer Variablen. Die Topfersche Regel lässt sich noch weiter verfeinern, falls bei der Vergröße-

38

1. Einfuhrung in die thematische Kartografie

rung eines Kartenausschnitts auch die Umrandungen von Inseln, Seen oder Stadtgebieten oder die Liniengestalt feiner strukturiert erkennbar werden. Man spricht in diesem Fall von Exaggregation. Beispiel 1.3.9 Das quadratische Symbol für Städte der Gruppe 10.000 bis unter 50.000 Einwohner könnte bei einer Maßstabsvergrößerung in ein gezacktes Flächensymbol umgewandelt werden. Dann ließen sich Unterschiede z. B. in der flächenmäßigen Ausdehnung zwischen den Städten erkennen. Wird umgekehrt durch Maßstabsverkleinerung eine Flächenskizze in ihren Konturen vereinfacht oder in ein geometrisches Symbol transformiert, spricht man von diagrammatischer Verallgemeinerung.

1.3.6 Zusammenfassung Die systematischen Hinweise aus den letzten Abschnitten lassen sich wie folgt zusammenfassen: Tabelle 1.3.3 Kartenart in Abhängigkeit vom Datentyp und vom Untersuchungsziel Problem/Datentyp

Punktbezogene Daten (Städte, Standorte)

Flächenbezogene Daten (Länder, Gebiete)

Zeitliche Veränderung

Diagrammkarten

Diagrammkarten Choroplethenkarten

Richtungsdaten Zusammenhänge Absolutwerte Zeitabhängigkeit Relativwerte (gleiche Skala)

Pfeilkarten

Pfeilkarten Diagrammkarten oder

Gruppierte Balken

Portfolio-Karten

Kreisförmige Balken Gestapelte Balken, Sektorflügel

Sonstige Absolutwerte (z.B. Anzahl Pkw)

Symboldiagramme

Symboldiagramme (Choroplethenkarten)

Sonstige Relativwerte

Symboldiagramme

Choroplethenkarten

(z.B. Pkw-Dichte)

Einen weiter fuhrenden Überblick über die Beziehung zwischen Maßstab, Datenstruktur und Diagrammtyp gibt Kraak [1996] an.

1.3 Darstellung von Sachdaten

39

Tabelle 1.3.4 Zusammenhang zwischen Diagrammtyp und Maßstab (Kraak [1996], 150) Art

einfach skalierte Torte mehrfach skalierte Torte gestapelte Balken gruppierte Balken

Grafik

(3 0 | in

Maximalbereich

AbsolutWerte

Innere Struktur

Anteils- Anteile vergleich und Gesamtwert

1:275 bis 1:2500

sehr gut

gut

möglich

gut

1:140 bis 1:1400

schwierig

gut

gut

schlecht

1:5 bis 1:100

gut

gut

gut

gut

1:10 bis 1:100

schwierig

sehr gut

gut

schwierig

Der Maximalbereich kennzeichnet in Tabelle 1.3.4 die Spanne für das Verhältnis vom kleinsten zum größten Wert der darzustellenden Variablen, bei denen sich die entsprechenden grafischen Darstellungsmuster jeweils noch optisch unterscheiden lassen. Problematisch kann die Darstellung von sehr kleinen Absolutwerten innerhalb eines gruppierten Balkendiagramms oder eines Sektorflügeldiagramms werden, wenn einzelne Balken oder ein Flügel nicht mehr als Flächen wahrnehmbar sind. Ein visueller Vergleich dieser Symbole wird nach einer ortsübergreifenden Skalierung oft nicht mehr möglich sein. Im Unterscheid dazu lassen sich gestapelte Balken oder Torten in skalierter Darstellung meist sehr gut voneinander unterscheiden. Beim Stapeln sollten allerdings nicht mehr als drei Merkmale verwendet werden.

40

1.4 Gestaltung von Karten An die Auswahl eines problem- und datenseitig geeigneten Kartentyps (Entwurfsphase) schließt sich die Gestaltung an (Layoutphase). Die Layoutgestaltung hat zum Ziel, eine harmonische und zielgerichtete Anordnung von Ausdrucksformen zu erreichen und damit die Qualität der Informationsvermittlung zu erhöhen. Die Layoutgestaltung besteht aus drei Schritten: •

Auswahl von grafischen Grundelementen (Schrift, Farbe, Muster etc.),

•

Aufbau der kartografischen Elemente (Kartenfeld, Legende und Beschriftung),

•

Abstimmung der kartografischen Elemente.

Der Prozess wird meist mehrfach durchlaufen und in Abhängigkeit vom Präsentationsmedium (Bildschirm, Drucker, Folie etc.) variiert.

1.4.1 Grafische Grundelemente Zu den grafischen Grundelementen gehören neben Punkten, Linien und Flächen auch Buchstaben, Ziffern und Sonderzeichen (siehe Bild 1.4.1). Die Grundelemente lassen sich über ihre Attribute Größe, Helligkeit, Form, Richtung und Farbe gestalten. Die Art der Gestaltung hängt wesentlich von der Datenskalierung ab. Tabelle 1.4.1

Element/ Skala

Zusammenhang zwischen Attribut und Skalierung (frei nach Olbrich [1996], 74) nominal

ordinal

kardinal

Punkte

Form, Farbe

Form, Größe, Farbe

Größe, Helligkeit, Farbe

Linien

Form, Muster, Farbe

Form, Muster, Größe, Farbe

Größe, Helligkeit, Farbe

Flächen

Figürliche Raster, Schraffur, Farbe

Schraffur, Helligkeit, Farbe

Schraffur, Punktraster, Helligkeit, Farbe

1.4 Gestaltung von Karten

41

•o

ffiilfiril fÄ

ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUWVXYZ AÜCimHUKLmiPmsm'Wm ABCDEFBHIJKLMNOPqRBTUVWXYZ

0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz 0UM56789Hbcilefnhiiklmmpnrmmxiß • 1 Z34S67B9ABCDEFGHUKLMNaP0BSTUVWXYZ

AeCDCPGWIJKLMNOPQPGTU • i l oi?3456789aU.f 3 l4Lnop^uw^ ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ OliM&Sgabcdef^jklmwpqrstHVn'xyz

ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ

0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz

Bild 1.4.1 Gestaltungsvorrat für Zeichen und Schriften (frei nach Kraak [1996], 178)

In der Computerkartografie wird allerdings nur ein kleiner Teil der Linien- und Flächengestaltung auch praktisch genutzt. Das hängt mit den kleinen Kartenformaten, dem Übersichtlichkeitsgebot und der Druckqualität zusammen. Punkte-, Linien- und Flächensymbole lassen sich hinsichtlich ihrer Größe und Form, ihrer Textur und Richtung sowie ihrer Farbe und Helligkeit vielfältig gestalten (siehe Olbrich [19996], 72). Die wichtigsten Attribute bzw. Attributkombinationen sind die Farbe und die Helligkeit für alle grafischen Elemente, die Größe und Form von Punkten und Linien, sowie die Musterung und Form von Flächen. Die Musterung von Linien und Flächen ist ein besonders gestaltungsfreundliches Attribut. Es spielt vor allem dann eine Rolle, wenn auf farbliches Design verzichtet werden muss. Einige Beispiele für Schraffuren, Raster und Strichmuster zeigen die Bilder 1.4.2 und 1.4.3).

42

1. Einfuhrung in die thematische Kartografie

a. einfach« Schraffuren

b. gekreuzte Schraffuren

c. Punktraster, variiert in Größe bei gleichem Abstand

d. Punktraster, variiert in Abstand und Größe

e. figürliche Raster

M/ M/ M/ \t, M/ M/ f. Raster aus Strichkombinationen

Bild 1.4.2 Schraffuren und Raster von Flächen

Bild 1.4.3 Linientypen

1.4 Gestaltung von Karten

43

Beispiel 1.4.1 Der Fährbetrieb zwischen den 12 größeren Häfen im Ostseeraum wird überwiegend von 9 Reedereien aus Norwegen, Dänemark, Schweden, Deutschland, Finnland und Estland bestritten. Marktführer ist die schwedische StenaLine, gefolgt von der deutschen ScandLine (siehe Bild 1.4.4).

Bild 1.4.4 Kombination von Schraffuren und Symbolen (Quelle: Siebke [1999])

1.4.2 Farben Das wirkungsvollste Attribut ist zweifellos die Farbe. Es kann aber nur im Zusammenhang mit entsprechenden technischen Möglichkeiten der Wiedergabe voll ausgenutzt werden. Der Begriff Farbe umfasst einen Buntton (Hue), seine Helligkeit (Ligthness) und Sättigung (Saturation). Der Buntton entsteht als Mischung aus den bunten Spektralfarben des Lichtes: Rot, Orange, Gelb, Grün, Blau und Violett. Durch Mischung mit den unbunten Spektralfarben Schwarz und Weiß wird die Helligkeit bestimmt. Die Sättigung einer Farbe kennzeichnet ihren Reinheitsgrad. Eine satte Farbe kann weder durch Weiß erhellt noch durch Schwarz abgedunkelt werden. Sie steht für den auffälligsten Ton einer Farbe.

44

1. Einführung in die thematische Kartografie

Das Zusammenspiel von Buntton, Helligkeit und Sättigung ist bereits auf der Farbkugel von Otto Runge (Schwarz-Weiß-Reproduktion in Bild 1.4.5) abgebildet worden. Mit Hilfe der Kugelgrafik von Schiede (Bild 1.4.6) lässt sich die Farbverteilung auf der Rungekugel noch besser veranschaulichen.

Bild 1.4.5 Schwarz-Weiß-Reproduktion der Farbenkugel nach Philipp Otto Runge (1810)

1.4 Gestaltung von Karten

45

Weiß

Bild 1.4.6 Farbkugel (Schiede [1962], 26)

Um eine informative Farbgebung zu erreichen, sollten folgende Grundsätze berücksichtigt werden (vgl. Tabelle 1.4.2): Tabelle 1.4.2

Grundsätze zur informativen Farbgebung (Arnberger [1987], 66 ff.)

Grundsatz

Beispiele/Anwendung

Naturnahe Auswahl

Blau für Gewässer, Grün für Waldgebiete

Empfindungsnahe Auswahl

Blau für BV-Rückgang, Rot für BV-Zuwachs

Harmonische Kombination

Gelb, Blau, Rot

Helligkeitsstufung

Blaustufen für Wasserqualität

Leuchtende Details

Gelbe Symbole auf grauem Grund

Internationale Standards

Rot für Städte, Gelb für Autobahnen, Schwarz für Eisenbahnen

46

1. Einführung in die thematische Kartografie

Hinweise auf eine harmonische Farbzusammenstellung gibt der Kreis nach Schiede (siehe Bild 1.4.7).

G: Gelb or: Orange R: Rot vi: Violett B: Blau gr: Grün

Bild 1.4.7 Farbharmonie (Arnberger [987], 62)

Darüber hinaus sind einige weitere praktische Hinweise (Olbrich [1996], 80 ff.) zu beachten: -

Die Farbgebung sollte den Blick auf das Wesentliche lenken.

-

Die Helligkeit sollte mit zunehmender Fläche der Gebietseinheit abnehmen.

-

Für klassierte Daten einer Variablen sollte möglichst nur ein Farbton in verschiedenen Helligkeitsstufen verwendet werden.

-

Weiß und Schwarz sollten nicht für Flächen, sondern eher für fehlende Werte und bedeutende Punkte bzw. Linien verwendet werden.

-

Amtliche Vorgaben sollten beachtet werden (siehe Tabelle 1.4.3).

1.4 Gestaltung von Karten Tabelle 1.4.3 Lfd. Nr. 1

47

Farbgestaltung der 23 Layer in der digitalen topografischen Karte 1:10000 (DTK 10) von Mecklenburg-Vorpommern

Farbe

Inhalt (Auswahl)

Schwarz

Eisenbahnen, schwarze Symbole; Felsen

2

Schwarz

Schwarze Schriften

3

Grundrissbraun

Straßenkonturen; Wege; andere Grundrisselemente; grundrissbraune Symbole; Schriften von Landschaften, Bergen

4

Reliefbraun

Höhenlinien; Böschungen; Dämme; Höhenlinienzahlen

5

Bachblau

Gewässerkonturen; blaue Schriften; blaue Symbole; Fährlinien

6

Baumgrün

baumgrüne Symbole; Hecken; baumgrüne Schriften; Grenze National-/ Naturpark (aufgerastert), Gewächshaus

7

Violett

Verwaltungsgrenzen

8

Rot

Truppenübungsplatzgrenze (aufgerastert), Innenfläche von Hochhäusern, öffentliche Gebäude, rote Symbole

9

Gebäudegrau

Gebäude (nicht öffentlich)

Weiß

Decker für untergeordnete Straßen, Rollbahnen; weiße Schrift (Autobahn- und Europastraßennummern), Innenfläche von Symbolen, die lt. Signaturenteil des SK10/SK25 weiß dargestellt werden müssen (z. B. Signatur 2100=Kraftwerk)

10

11 Seeblau

Gewässerdecker; Decker in Schleusen

12 Wohnflächenhellrot

Wohnbauflächen; Flächen gemischter Nutzung; Flächen besonderer funktionaler Prägung

13 Industrieflächengrau Industrieflächen; Kläranlagen; Tagebau; Bergbauflächen; Bahnhofsanlagen 14

Ackerocker

Ackerflächen; Baumschule; Weinbauflächen; Hopfenflächen

15

Brachbraun

Brachflächen; Heide; Klärbecken; Torfstich; Moor, Moos; Sumpf

16

Waldgrün

Waldflächen; Gehölzflächen

17

Wiesengrün

Wiesenflächen; Flugplätze/-häfen

18

Parkgrün

Grünanlagen; Golfplatz; Fußgängerzone; Friedhof; Campingplatz; Sportanlage; Gartenland

19

Straßenorange

Decker fiir Autobahnen und Bundesstraßen

20

Straßengelb

Decker für Staats- und Landesstraßen; Bundesstraßensymbol (Innenfläche)

21

Wattgrau

Wattflächen

22

Schwarz

UTM -Gitter

23

Schwarz

Kartenrahmen, der das Kartenbild umschließt und aus einer Innen- und einer Außenlinie mit Angaben (Koordinaten, Abgangsbeschriftung u. s. w.) besteht.

48

1. Einfuhrung in die thematische Kartografie

Für die Computerkartografie sind digital definierte Farben bedeutsam. Im Jahr 1931 hat die Commission Internationale de l'Eclairage (CIE) einen internationalen Standard beschlossen, wonach jede Farbe über die Anteile X, Y und Z von drei (künstlichen) Grundfarben darstellbar ist. Die Farb-Koordinaten ergeben sich aus X X

~ X+Y+Z

Y y _

X +Y+Z

Z Z_

X+Y+Z

Unter Beachtung der Normierungsbedingung x + y + z = 1 lässt sich die räumliche Darstellung in die Eben transformieren. Sichtbar sind alle Farben innerhalb der Purpurlinie (siehe Bild 1.4.10). Die auf einem Monitor auf Basis des RGB-Systems (R Rot, G Grün, B Blau) sichtbaren Farben liegen innerhalb des grauen Dreiecks. In den Ecken des RGB-Dreiecks liegen die Farben Rot (0,628; 0,346), Grün (0,268; 0,588) und Blau (0,150; 0,070). Diese Farben sind Bestandteil der Phosphorschicht eines Rasterbildschirms und begründen die Sonderstellung des RGB-Systems.

1.4 Gestaltung von Karten

49

Alternativ zum RGB-System ist das CMY-System (C Zyan, M Magenta, Y Gelb) aufgebaut. Es bedient die Ausgabe der Grafik auf einem Drucker (Vier-Farben-Druck). Beide Farbmodelle lassen sich grafisch in Würfelform darstellen (siehe Bild 1.4.9). Beim additiven RGB-Modell liegt Schwarz im Ursprung, beim subtraktiven CMY-Modell hingegen Weiß. Jede mischbare Farbe ist durch ein Tripel (x, y, z) festgelegt. Die Koordinatentransformation beim Übergang von einem System zum anderen ist durch fR1 G

fs

N

=

s

-

rcN

rcN

s

M

M

s

X

-

iRì G

A

möglich.

Ein Mischungsbeispiel für die Farben Gold, Oliv und Violett mit den beiden Farbmodellen RGB und CMY ist in den Tabellen 1.4.4 und 1.4.5 enthalten. Tabelle 1.4.4 Farben im RGB-Modell (Farbskala von 0 bis 255) Farben

Rot

Grün

Blau

Gold

204

153

51

Oliv

153

153

51

Violett

204

102

204

50

1. Einführung in die thematische Kartografie

Tabelle 1.4.5 Farben im CMY-Modell (Farbskala von 0 bis 255) Farben

Zyan

Magenta

Gelb

Gold

51

102

204

Olive

102

102

204

51

153

51

Violett

Andere Farbmodelle werden bei der Satellitenübertragung (HSISystem, H Hue, S Saturation, I Intensity) oder im Grafikgewerbe (HSV-System, H Hue, S Saturation, V Value) verwendet (siehe Bill [1996]). Tabelle 1.4.6 gibt die Mischung der Farben Gold, Oliv und Violett im HSI-Modell an. Eine Variante des HSV-Systems ist das sogenannte YUV-Farbmodell, das zum Komprimieren von Farbgrafiken verwendet wird. Tabelle 1.4.6 Farben im HSI-Modell (Farbskala von 0 bis 255) Farben

Hue

Saturation

Intensity

Gold

27

144

120

Olive

40

120

96

200

120

144

Violett

1.4.3 Beschriftung und Legenden Die Beschriftung umfasst im engeren Sinn den Titel, die Datenquelle, das Datum, den Maßstab, den Nordpfeil und das Signum des Autors. Auf eine Darstellung mit Großbuchstaben oder ausgefallene Schriftarten sollte verzichtet werden. Etwaige Bedeutungsunterschiede können über die Schriftgröße kenntlich gemacht werden. Die Legende gehört im weitesten Sinne auch zur Beschriftung. Sie spielt aber als Bindeglied zwischen der Karte und dem Betrachter eine besonders wichtige Rolle. In ihr stehen Codierungsvorschriften, die für das Verständnis der kartografischen Inhalte erforderlich sind. Eine Legende sollte sich durch logischen Aufbau, Klarheit, Eindeutigkeit und Konzentration auf das Wesentliche auszeichnen. Bei kardinalen Daten sind die Klassenbildung für Choroplethenkarten und die flächenproportionale Darstellung für Symbolkarten zu dokumentieren (siehe Bild 1.4.10).

1.4 Gestaltung von Karten

Flächenfärbung gruppierter Daten

Skalierte Sektorflügel < j

Bettenauslastung in % [ n H

| 22,5 bis unter 29,1 29,1 bis unter 33,2 33,2 bis unter 39,0 39,0 bis unter 42,6

Skaliertes Symbol £

51

Auspendler 6/99 Einpendler 6/99

/

\

'

46.078,00

; — 15.000,00 2 000

,00

Skalierte Streifenpyramide

Domains/Bev., indexiert

•

186,46

Preis für Bauerwartungsland Preis für Bauland 3.698,00

60,00 1

Skalierte gestapelte Balken Bieschließung 2000 Ehescheidung 2000 t

1.000,00

- 9,00

13,60

150,00

Skalierte gruppierte Balken ^ f l

Registratio% of Airlines

•71

% of Pax

B

% of RPKs

•

% of FIXs % of Employees

6,50

0,50

1,00

0,25 0,05 Skaliertes Symbolportfolio

rr r

Straffiertes Flächenportfolio

Verletzte pro 100.000 Bnwohner

1.429,90 887,70

887,70 371,70

Internetnutzer je 100 B/V 2001

100 30

f

50,70 112,20

112,20 191,50

Verletzte pro 10.000 Fahrzeuge Mobiltelephone je 100 EW2001

Bild 1.4.10 Legendengestaltung (Quelle: RegioGraph) 1 PAX: Anzahl Passagiere, RPKS: Beförderung in Personenkilometern, FKTS: Fracht in Tonnenkilometern, Employees: Angestellte (siehe Air Transport World, July 2001)

52

1. Einführung in die thematische Kartografie

1.4.4 Layout-Gestaltung Das Zusammenspiel der grafischen Elemente bedarf einer kritischen Endredaktion, der Gestaltung. Vor allem ist die gewählte Verortung von Symbolen und Diagrammen layoutseitig zu prüfen. In den meisten Softwarepaketen gibt es einen Verortungsstandard, d.h. einen festgelegten Punkt in der entsprechenden Gebietseinheit. Um eine Überdeckung von Symbol und Diagramm zu vermeiden, muss dieser Standard aufgelöst werden. Erst dann können im Umland einer Stadt auch mehrere skalierte Symbole und Diagramme angebracht werden. Die Größe der Symbole und Diagramme muss ausreichend sein (Durchmesser bzw. Breite von mindestens 0,3 mm). Eine Überlappungsmöglichkeit ist selten instruktiv und setzt eine einfache Form (z. B. Kreise) voraus. Bei flächenproportionaler Darstellung kann es bei sehr unterschiedlichen Symbolgrößen zu eingeschränkter Erkennbarkeit kommen. Durch geeignete Klassenbildung und ggf. logarithmische Transformation lassen sich derartige Gestaltungsmängel meistens beheben. Beispiel 1.4.2 Im Speckgürtel von Berlin sind nach der Wiedervereinigung zahlreiche Gewerbegebiete entstanden. Ungeachtet dessen sind kapazitätserweiternde Factory Outlet Center geplant bzw. im Aufbau begriffen (siehe Bild 1.4.11).

Bild 1.4.11 Fähnchen und Sternsymbole zur Standortmarkierung

1.4 Gestaltung von Karten

53

Beispiel 1.4.3 Die Unterteilung von Flugpassagieren nach Zielen (Inland, Ausland, Europa/Übersee etc.) ist Gegenstand von Verkehrs- und umweltpolitischen Studien (siehe Fallstudie Luftverkehr). Die Anteile können in einem Tortendiagramm dargestellt werden. Die Standorte sind in einer Punkteschicht zu fixieren. Die Symbole sollten entsprechend der Größe der Flughafens skaliert sein (siehe Bild 1.4.12). Eine Überlappung ist bei den nahe beieinander liegenden Flughäfen Düsseldorf und Frankfurt unvermeidbar. Durch Freihandplatzierung können die Symbole etwas verschoben werden, bis keine Sichtbeeinträchtigung mehr zu verzeichnen ist. Die Inselkarte lässt mehr Gestaltungsspielraum zu, erfordert aber auch etwas mehr gestalterische Erfahrung. So sollten Titel links oben oder mittig oben, Legenden rechts unten oder am rechten Rand, Informationen links unten platziert werden. Auf eine Rahmung wird oft auch verzichtet. Bei mehr als einer Legende ist eine zeilen- oder spaltenweise Anordnung zu empfehlen. Bei der Überschrift sollte auf einen Untertitel verzichtet werden. Mitunter kann die Überschrift im Kartenfeld auch durch eine externe Bildbeschriftung ersetzt werden. Beispiel 1.4.4 Die Internetanschlüsse in Deutschland verteilen sich sehr unterschiedlich auf die einzelnen Bundesländer. Im Jahr 2001 war Hamburg Spitzenreiter mit 112 Anschlüssen pro 1.000 Einwohner, gefolgt von Berlin mit 83 und Bayern mit 70. Den Schluss bildeten Thüringen mit 29, Mecklenburg-Vorpommern mit 28 und Sachsen Anhalt mit 22 Domains pro 1.000 Einwohner. In einer Rahmenkarte mit skalierten Symbolen (Domains pro Einwohner, Bundesdurchschnitt = 100) und gefärbten bzw. schraffierten Flächen (Landesdichte) fallen die Unterschiede zwischen den Stadtstaaten und den Flächenländern, sowie zwischen den alten und neuen Bundesländern auf. Der Titel, die beiden Legenden und die Quelle sind im Rahmen angeordnet (siehe Bild 1.4.13).

54

1. Einführung in die thematische Kartografie

Hamburg

Bremen

Osnabrück

Düsseldorf

Leipzig Dresden

Frankfurt am Main

Nürnberg

Saarbrücken Stuttgart

Passlnland95 •«tf PassAusland9i

Bild 1.4.12

München

Diagrammkarte mit frei gesetzten, skalierten Torten und Überlappungsmöglichkeit (Quelle: DIW-Studie [1999])

1.4 Gestaltung von Karten

55

Domainstatistiken

2001

Bundesindex 2001 à

Domains/Bev., indexiert

1BB ,46

Landesdichte 2001 I I 22,0000 ci 1-H W A os

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O OS 1—1 Cl fN o SO in o

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o

1Cl /-1 'so SSO

-

SO Os Os 1-H 3 Z von bis unter 63.141-141.810

2

141.810-220.480

3

220.480-299.149

Nr.

1

Eigentumswohnungen

Miete 2-3 Z von bis unter 211-260

EW1 2-3 Z von bis unter

69.982-139.963

260-309

39.463-78.925

139.963-209.945

309-358

78.925-118.388

0-69.982

2

0-39.463

Einfamilienhäuser

Teure Kreise für Mieter und Käufer von Eigentumswohnungen sind Ostvorpommern, Rügen, Bad Doberan und Rostock. Der einzige bezüglich beider Merkmale günstige Kreis ist Uecker-Randow. Niedrige Mieten gepaart mit hohen Preisen für Eigentumswohnungen findet man in Schwerin, Müritz und Nordvorpommern (siehe Bild 1.6.4). Beim Preisvergleich für Wohneigentum fallt auf, dass im Flächenland Mecklenburg-Vorpommern (große) Eigentumswohnungen durchweg günstiger als Häuser zu bekommen sind. Die für beide Eigentumsformen höchste Preisklasse füllt nur der Landkreis Ostvorpommern aus. Teure Häuser und Eigentumswohnungen der mittleren Kategorie sind in Schwerin, im LK Nordvorpommern und auf Rügen zu finden. Auf beiderseits mittlerem Preisniveau bewegen sich die Angebote für Eigentumswohnungen und Einfamilienhäuser im Landkreis Müritz. Ansonsten dominieren die Kreise mit niedrigen Preisen für Eigentumswohnungen und mittleren bis hohen Preisen für Einfamilienhäuser (siehe Bild 1.6.5). Die Wohnungsmieten sind im Zeitraum von 1998 bis 2002 flächendeckend zurück gegangen mit Ausnahme von Ostvorpommern (incl. Insel Usedom) und für große Wohnungen in Schwerin, in den Landkreisen Nordwestmecklenburg und Nordvorpommern (siehe Bild 1.6.6). Auch die Preise für Eigentumswohnungen haben nachgegeben. Besonders hohe Preisrückgänge sind auf der Insel Rügen, im Landkreis Uecker-Randow, aber auch in den Landkreisen Müritz und Mecklenburg-Strelitz zu verzeichnen (siehe Bild 1.6.7). Bei den Häusern zeigt sich ein etwas anderes Bild. Die Preise sind lediglich in den Landkreisen Uecker-Randow und Mecklenburg-Strelitz eingebrochen. Die küstennahen, für den Tourismus interessanten Regionen verzeichnen im Gegensatz dazu einen Preisanstieg (vgl. Bild 1.6.8).

1.6 Fallstudie Mietpreise

Bild 1.6.1 Mieten für Wohnungen in drei Klassen für 2002

Bild 1.6.2 Preise für drei Typen von Häusern für 2002

61

62

1. Techniken der thematischen Kartografie

Bild 1.6.3 Preise für Wohneigentum in drei Klassen für 2002

Bild 1.6.4 Wohnungen im Vergleich (Miete versus Eigentum) für 2002

1.6 Fallstudie Mietpreise

63

t

50 km

Bild 1.6.5 Wohneigentum im Vergleich (Wohnung versus Haus) für 2002

Bild 1.6.6 Preisvergleich für Wohnungsmieten zwischen 1998 und 2002

64

1. Techniken der thematischen Kartografie

Bild 1.6.7 Preisvergleich für Wohneigentum zwischen 1998 und 2002

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50 km Bild 1.6.8 Preisvergleich für Häuser zwischen 1998 und 2002

• 143.B7D.S8 70DCO.DC 10.000,00

f )

65

1.7 Fallstudie Internationale Luftverkehrsströme In einer Studie des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung (DIW) zur „Verminderung der Luftschadstoffe des zivilen Luftverkehrs" wurde die Luftverkehrsleistung in Passagierkilometern nach Kontinenten für die Jahre 1995 bis 1997 untersucht. Tabelle 1.7.1 Interkontinentale Flugleistung (DIW [1999], 12) Richtungsverkehr

FlugPerskm 1995 in Mill.

FlugPerskm 1996 in Mill.

FlugPerskm 1997 in Mill.

Europa-Nordamerika

278

296

322

Europa-Asien

133

150

162

Europa-Afrika

57

66

75

Europa-Südamerika

32

37

40

Asien-Nordamerika

214

226

239

Nordamerika-Südamerika

35

38

44

Nordamerika-Ozeanien

25

25

26

Ein erster kartografischer Vergleich markiert die zeitliche Entwicklung im interkontinentalen Luftverkehr. Die Gebietseinheiten der Weltkarte werden zunächst zu Kontinenten aggregiert. Auf den Kontinentflächen lassen sich freihändig Balkendiagramme platzieren. Die Flugbewegungen werden mit Hilfe von Richtungspfeilen für das letzte Jahr (1997) visualisiert. Die Balken sind skaliert, bezogen auf die Leistung von 1995. Die Pfeildicke wird gemäß einer Klassendreiteilung der Flug-Leistung für 1997 skaliert. Es wird offenbar, dass die drei stärksten Verkehrsströme zwischen Europa und den USA, zwischen Europa und Asien und zwischen den USA und Asien zu verzeichnen sind. Erheblich schwächer fallt der Luftverkehr Europas mit Afrika aus. Die Luftlinien zwischen Europa und Südamerika, zwischen den USA und Südamerika bzw. Ozeanien spielen nur eine untergeordnete Rolle. Flugverbindungen zwischen Europa und Ozeanien, den USA und Afrika oder Asien und Afrika sind wegen des vergleichsweise geringen Passagieraufkommens nicht betrachtet worden. Mit einer zweiten Grafik wird der innerkontinentale Luftverkehrs skaliert (bezogen auf die Leistung 1995) für die Jahre 1995 bis 1997 visualisiert (siehe Tabelle 1.7.2). Erneut sind die Gebietseinheiten zu Kontinenten zusammen zu fassen.

66

1. Techniken der thematischen Kartografie

Kontinente-Vergleich Luftverkehrsleistung 1995-97

Bild 1.7.1 Interkontinentaler Leistungsvergleich

Tabelle 1.7.2 Flugleistung innerkontinental (DIW [1999], 12) Kontinentalverkehr

FlugPerskm 1995 in Mill.

FlugPerskm 1996 in Mill.

FlugPerskm 1997 in Mill.

Europa

317

335

365

Nordamerika

680

729

762

Afrika

14

15

16

Asien

174

191

197

Südamerika

39

42

46

Ozeanien

42

44

45

Augenfällig ist die Dominanz Nordamerikas beim innerkontinentalen Flugbetrieb. Auf den Plätzen folgen Europa und Asien. Ozeanien und Südamerika liegen gleichauf, wobei die Dynamik für ein stärkeres Wachstum in Südamerika spricht.

1.7 Fallstudie Luftfahrt

67

Dynamik des Luftverkehrs nach Kontinenten

FlunoumSSMta !4,aO 660.30 FluaO(e £

(•ai) joiBjjuj

J

(Ail) PIoiABJim

< L> o, t/5 u O iÖ > SP eo ì-l S r

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JJäfe

Bild 2.3.18 Die Georeferenzierung eines Satellitenbildes (Quelle: Mapinfo)

Bild 2.3.19 Satellitenbild in Kombination mit einer Vektorkarte

103

2.4 Oracle Spatial Cartridge (SC) Mit Hilfe von Oracle Spatial Cartridge können räumliche Daten zusammen mit den zugehörigen Sachdaten in einer gemeinsamen Datenstruktur gespeichert und integriert mit dem Datenbankmanagementsystem Oracle9i verwaltet werden. Auf diese Weise wird die ursprüngliche Trennung zwischen Sachdaten und Grafik überwunden.

Als Grundfunktionen bietet Oracle SC -

eine räumliche Indizierung der Daten, eine Erweiterung der SQL-Funktionalität um raumbezogene Abfragen, - eine Vorgehensweise zur Verarbeitung und Pflege raumbezogener Informationen. Die räumlichen Daten werden in Feldern vom Datentyp NUMBER gespeichert und sind über SQL-Abfragen direkt zugänglich. Das Datenmodell basiert auf dem Standardisierungsvorschlag des „OpenGIS Consortiums, insbesondere an der „OpenGIS Simple Features Specification". Das objektrelationale Modell von Oracle SC unterstützt neben den geometrischen Grundformen

104

-

2. Computerkartografie

Punkte und Gruppen von Punkten, Streckenzug, Polygone,

auch einen erweiterten Satz geometrischer Formen (siehe Bild 2.4.2): -

Streckenzüge aus Bögen (arc line string), Bogenpolygone (arc polygon), zusammengesetzte Polygone (compound polygon), zusammengesetzte Streckenzüge (compound line strings), Kreise (circles), optimierte Rechtecke (rectangle).

Die jeweilige geometrische Form wird im objektrelationalen Modell von Oracle SC mit Hilfe von Attributen des Objekttyps SDO GEOMETRY beschrieben. Die geometrische Form wird dabei als Graph interpretiert, der aus Knoten und Kanten besteht, wobei die Kanten nicht nur Linien sondern auch Bögen sein können. Der Graph wird meist aus mehreren disjunkten Teilgraphen bestehen, die jeweils kanten- und knotenweise zu beschreiben sind.

2.4 Oracle Spatial Cartridge

105

Zum Objekttyp SDOGEOMETRY gehören folgende Spezifikationen: •

SDOGTYPE

Dimension und Typ der Grafik

•

SDOSRID

Geokoordinatensystem

•

SDOPOINT

Kodierung von Punktobjekten

•

SDOELEMINFO

Kodierung von Teilgraphen

•

-

SDO Starting OFFSET

Startknoten

-

SDOETYPE

Kantenform

-

SDOINTERPRETATION

Typ des Teilgraphen

SDO ORDINATES

Kodierung der Knoten.

Beispiel 2.4.11 Eine Grafik besteht aus zwei Objekten. Das erste Objekt besteht aus drei nicht zusammenhängenden Graphen in Quadratform. Das zweite Objekt umfasst zwei Teilgraphen in der Form eines Dreiecks und eines Trapezes (siehe Bild 2.4.3). Beide Objekte sind zweidimensionale Gebilde vom Grafiktyp 7 (mehrere, nicht zusammenhängende Polygone), so dass als GTYPE jeweils 2007 einzusetzen ist. Da keine isolierten Knoten existieren, scheidet eine Punktekodierung aus (Standardkennung Null). Das verwendete zweidimensionale kartesische Koordinatensystem entspricht dem Standardwert Null für SRID. Es werden jeweils äußere Polygonringe2 betrachtet, die entgegen dem Uhrzeigersinn einzugeben und mit der Kennung 1003 zu versehen sind. Die zugehörigen Interpretationen sind 3 (für die Quadrate) und 1 (für das Dreieck bzw. das Trapez). Die Tripel für die Elementinformationen und die Paare für die Knotenkoordinaten werden bei der Eingabe als Feld (ARRAY) kenntlich gemacht. Objekt 1: SDO GEOMETRY (2007, NULL, NULL, SDO_ELEM_INFO_ARRAY( 1,1003,3,5,10003,3,9,1003,3), SDO_ORDINATE_ARRAY( 1,1,2,2,3,3,4,4,5,1,7,3)). 1 2

Siehe Hasse [2001] Ein innerer Polygonring wird im Uhrzeigersinn eingegeben und mit 2003 kodiert.

106

2. Computerkartografie

O b j e k t 2: S D O G E O M E T R Y (2007, N U L L , N U L L , S D O _ E L E M _ I N F O _ A R R A Y ( 1,1003,1,9,10003,1), S D O _ O R D I N A T E _ A R R A Y ( 1,8,6,14,1,14,1,8,7,1,9,3,9,14,7,14,7,1)).

16

14

Objekt 2 Subelement 2

12

10

8

Objekt 2 Subelement 1

6

4

Objekt 1 Subelement 2

2

Objekt 1 Subelement 1

0 0 Bild 2.4.3

2

Objekt 1 Subelement 3 4

6

8

10

Grafikobjekte zum Beispiel 2.4.1 (siehe Hasse [2001]

2.4 Oracle Spatial Cartridge

107

Inzwischen wird für Oracle SC 8.03 auch eine grafische Nutzeroberfläche angeboten (siehe Bild 2.4.4 und 2.4.5).

•

' ;

JSWeb Oracle Spatial Cartridge Server Extension

JSWeb Oracle Spatial Cartridge Server Extension

•

•

J Shape Client + Oraci« JOBC

Oracle Database

with Spatial Cartridge

Spaiai Cartridge Dient Applications

Bild 2.4.4

Km l ä

H-fl

JSCLayei Shapefilcto Spatial Cartrldßt U>«dif Utility

JSWeb Oracle Spatial Cartridge Server Extension Architecte •

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'

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• •

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'

San Diego Land Use Information am Out]

Pan I identify]

Select j Clear j SCtoad

Bild 2.4.5 JSHape Oracle Spatial Cartridge Client Extension

108

2. Computerkartografie

Beispiel 2.4.2 Die Firma tourisline AG Stralsund entwickelte eine Oracle-Datenbank mit ca. 600.000 Hoteleintragungen. Die relationalen Tabellen enthalten zahlreiche Hotel-Attribute, wie z. B. den Namen, die Adresse, die Ausstattung, die aktuellen Zimmerpreise usw. Mittels einer Identifikationsvariablen werden die relationalen Tabellen mit der objektrelationalen Tabelle verbunden, in der die geograflschen Hotel-Koordinaten gespeichert sind. Eine zweite objektrelationale Tabelle enthält die geograflschen Koordinaten der Orte, in denen die Hotels liegen. Eine weitere objektrelationale Tabelle umfasst Polygone bekannter Urlaubsregionen, wie z. B. von der Ostseeküste, vom Schwarzwald oder vom Harz. Häufig benötigte Abfragen (z. B. eine Umkreissuche oder eine regional eingegrenzte Suche nach Hotels) lassen sich unmittelbar in der Oracle 8i Datenbank durchführen. Die raumbezogene Abfrage kann dabei mit Hilfe nicht raumbezogener Attribute (z. B. Ausstattungsmerkmale, Verkehrsanbindung etc.) verfeinert werden. Zum Kartenaufbau werden die Hotel-Koordinaten aus der Datenbank mit Standard-Layern aus dem Kartografieprogramm Mapinfo (vgl. Kap. 2.6.2) für Strassen, für Gewässer, für Wälder usw. verbunden (siehe Bild 2.4.6). Auf diese Weise lassen sich die Kartenladezeiten erheblich verringern.

ten Dateisystem

109

2.5 Datenaustausch (Import/Export) Das einfachste Austauschproblem umfasst den Import von Tabellen mit Sachdaten und den Export von gestalteten Grafiken. Sachdaten werden als ASCII- oder Excel-Dateien importiert. Die meisten Statistik- und Datenbankprogramme lassen eine Ausgabe in diesen und anderen Dateiformaten zu. Besonderes Augenmerk ist auf die Dokumentation importierter Daten zu legen. Zur Datendokumentation gehören drei Angaben: •

• •

Quelle (Statistik-Produzent, Titel der Publikation, Tabellennummer, Seitenzahl oder Name der Datenbank, Variablenbezeichnung etc.) Definition (Inhalt, Abgrenzung, Zeitaspekt, Raumaspekt, Gebietsnamen) Modifikation (Manipulation der Originaldaten, Umrechnung, Schätzung, Indikatorbildung etc.).

Die Dokumentation von Sachdaten zahlt sich vor allem bei zeitlich versetzten Anwendungen aus. Im Unterschied zu Sachdaten werden Koordinaten vergleichsweise selten ausgetauscht. Der Import bzw. Export erfolgt dann überwiegend im ASCII-Format. Für den Export von Grafikdateien gibt es wesentlich mehr programmspezifische Austausch-Formate als für Koordinaten oder Sachdaten. Eine Grafikdatei führt im Kopfteil (Header) Informationen zur Dateiversion, zum Graphikmodus, zur Bildgröße, zur Art der Komprimierung etc.. Daran schließen sich die eigentlichen grafischen Informationen und die Kodierungsvorschriften für Vektor- und Rasterdaten an (siehe Bild 2.5.1). Einen Überblick zu häufig verwendeten Grafik-Formaten gibt Tabelle 2.5.1. Bitmap Header Information Header Farbpalette Daten Bild 2.5.1 Aufbau einer Grafikdatei vom Typ BMP

110

2. Computerkartografie

Tabelle 2.5.1 Auswahl von Grafikformaten Grafikformat

Datei-Erweiterung

Grafiktyp

Adobe Photoshop

.PSD

Raster

Windows Bitmap

.BMP

Raster

Computer Graphics Metafile

.CGM

Vektor

Desktop Color Separation

.DCS

Raster

Drawing Exchange Format

.DXF

Vektor

Enhanced Metafile

.EMF

Vektor

Graphics Interchange Format

.GIF

Raster

GEM Image File

.IMG

Raster

Joint Photographic Experts Group

JPG

Raster

Lura Wave

.LWF

Raster

Portable Network Graphics

.PNG

Raster

Scalable Vector Graphics

.SVG

Vektor

Tagged Image File

.TIF

Raster

Windows Metafile Format

.WMF

Vektor

Zsoft PCX (Paintbrush)

.PCX

Raster

Für die Qualität einer Datenübertragung lassen sich folgende Kriterien angeben: • Informationsgehalt • Art und Geschwindigkeit • Datenumfang (Aufblähung) • Befehls- und Datenstruktur (Befehlsfolgen etc.) Um die besonders speicheraufwendigen Rasterdaten zu komprimieren, ist das JPEG (Joint Photographic Expert Group)-Verfahren entwickelt worden. Es reduziert den Speicherplatz auf ca. 1/10, wobei ein leichter Qualitätsverlust bei Linien und angrenzenden Volltonflächen eintreten kann. Bei Farbgrafiken, die im RGB-System erstellt worden sind, erfolgt dabei ein Wechsel zum platzsparenden YUV-System aus der Familie HSV (siehe Kap. 1.4). Ein verlustfreies Kompressionsformat für Rasterdaten ist mit Graphics Interchange (GIF) gegeben. Dieses Format ist zwar auf eine Farbtiefe von 8 Bit (256 Farben) beschränkt, reicht aber für die meisten kartografischen Anwendungen aus (siehe Schlimm [1997]). Es ermöglicht die Speicherung von Bildsequenzen.

2.5 Datenaustausch (Export/Import)

111

GIF-Signatur Bildschirmdefinition Globale Farbskala Bild-Definition Lokale Farbskala

r

1 bis n mal wiederholbar

Daten GIF-Endezeichen Bild 2.5.2 Aufbau einer Grafikdatei vom Typ GIF

Um den Speicherbedarf noch weiter zu verringern, bieten sich verschiedene Bearbeitungstechniken an. Dazu gehören das Beschneiden, die Hintergrundaufhellung etc. Beispiel 2.5.1 Eine Bitmap-Grafik wird so verschnitten und aufgehellt, dass sich der Speicherbedarf halbiert. nach Bearbeitung

original aus RegioGraph exportierte Graphik

Bearbeitung

Speicherbedarf in Macromedia Director

251,6 Bild 2.5.3 Kompression einer Bitmap-Grafik (Beckmann [1999], 66)

122,5

112

2. Computerkartografie

Für die Arbeit mit komplexen kartograflschen Softwaresystemen (GIS) ist über den Austausch von Geometrie-, Sachdaten und Grafiken (1) hinaus eine Übertragung von einzelnen Objekten und ihren Attributen (2) und von gruppierten Objekten (3) von Interesse. Die Tabelle 2.5.2 liefert hierzu einen Überblick. Tabelle 2.5.2 Klassifikation von Datenaustauschformaten (Bill [1996], 230) Format

Bezeichnung

Typ

Nutzung

CGM

Computer Graphics Metafile

1

Bild-Transfer

TIFF

Tag Image File Format

1

Rasterdaten Transfer (in kompletter Büroumgebung)

IGES

Initial Graphics Exchange Specification

1

Geometriedaten Transfer (USA-Standard)

DXF

Drawing Exchange Format

1

Grafik-Transfer (CAD)

2

Niederlande

2

England, Italien

2

Finnland

SUF-2 NTF

National Transfer Format

VHS 1040 EDBS

Einheitliche Datenbank Schnittstelle

3

Deutschland

DIGEST

Digital Geographie Information Exchange Standard

3

Militär

SDTS..

Spatial Data Transfer Standard

3

USA

Für den Objekt- und Objektklassenaustausch ist eine genaue Beschreibung notwendig. Einige diesbezügliche Anforderungen stellt Bill [1996] zusammen. Der Autor unterteilt dabei nach: 1) Anforderung an die Objektbeschreibung (semantisches Datenmodell) •

Koordinatensystem, Projektion, Einheit, geometrische Dimension

•

Objektklassendefinition

•

Objektdefinition (Name, topologischer Typ, Attributdefinition, Objektklassenzugehörigkeit, Beziehung zu anderen Objekten)

•

Attributdefinition (Attributart, Domäne, Auftreten (zwingend bis optional)

•

Qualitätsangaben (Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Vollständigkeit, Quelle, Objektgeschichte)

2.5 Datenaustausch (Export/Import)

113

2) Anforderungen an die Datenübertragung •

Darstellungsmodell

•

Individuelle Daten zu Geometrie, Topologie etc.

Hinsichtlich eines länderübergreifenden Datenaustauschs sind noch einige weitere Aspekte zu berücksichtigen: •

Unterschiedliche nationale Bezugssysteme

•

Unterschiedliche Maßstäbe

•

Unterschiedliche Inhalte und Qualitäten

•

Unterschiedliche Zuständigkeiten

•

Unterschiedliche Datenmodelle und Austauschformate.

Tabelle 2.5.3 Vergleich von Austauschformaten (Bill [1996], nach Brüggemann [1990]) Land Organisation Name

BRD AdV ALK ATKIS

GB OS NTF

USA DCDSTF SDTS

NATO DGIWG DIGEST

EG u.a. DEMETER GDF

Objekte

Arten- und Schlüsselkatalog

Datenklassifikation

Kartografische Objekte

Kodierungskatalog für Arten und Attribute

Spezifikationen der Datenakquisition und des Dateninhalts

Datenmodell

ATKIS-DLM

Datenstruktur

Definition

Digital Geographie Structure

Austausch

EDBS

TransferStruktur

Spatial Data Transfer Standard

DIG-Format

Geografie Data File Excange Format, National Transfer Format

ISO 646

ISO 646 ISO 6093 ISO 8211

ISO 6093 ISO 8211

ISO 646

Standards

114

2.6. Kartografische Software Je nach Komplexität, Funktionalität und Einsatzgebiet lassen sich die marktübliche Softwareprodukte unterteilen. In (statistischen) Datenbanken sind zur Präsentation der enthaltenen Informationen und zur Unterstützung der Datenauswahl für analytische Untersuchungen zunehmend kartografische Module enthalten. Das Statistische Bundesamt gibt auf CD-ROM einen Atlas zur Regionalstatistik in Deutschland heraus. EUROSTAT bietet zu seinen Datenbanken New Cronos, Regio, Eurofarm, Comext und Europroms kartografische Präsentationsmöglichkeiten auf Ebene der Mitgliedsländer und darüber hinaus (Regio) an. Programmpakete wie EXCEL oder SAS verfügen über kartografische Module. SPSS wird zusammen mit interaktionsfahigen kartografischen Programmen angeboten (RegioGraph, Mapinfo). Der Markt für Kartografie-Tools bietet vielfaltige Alternativen. Ein SoftwareVergleich wird im Abschnitt 2.6.3 vorgestellt. Die höchste Komplexität und breiteste Funktionalität wird in GeoInformationssystemen (GIS) erreicht. In Deutschland sind vor allem ATKIS (amtliche Statistik) und CORINE (Umwelt) zu nennen. Im Internet finden sich darüber hinaus viele kartografische Applikationen, mit denen der Einstieg in Reservierungssysteme für Hotels (Virtual Tourist, Hotel Guide, All-Hotels), Flüge (Virgin) und Mietwagen (Hertz, Sixt) oder Produktbestellungen mit Regionalbezug (Wein Compagny) möglich ist. Nachfolgend werden zwei Programme hinsichtlich ihres Leistungsumfangs vorgestellt. Der Schwerpunkt liegt auf dem in Deutschland besonders häufig verwendeten und sehr einfach zu handhabenden Paket RegioGraph. Es folgt ein Einblick in das international weit verbreitete und recht komplexe Paket Maplnfo.

2.6.1 RegioGraph Das Programm RegioGraph wird seit 1991 in Deutschland vertrieben. Es dient der interaktiven Erzeugung und Gestaltung thematischer Karten und folgt in seinem Aufbau dem Layerprinzip. Die Grundkarte mit den geokodierten Einheiten wird aus einer Vorlagendatei eingeladen und ggf. mit Standardlayern überlagert. Beispiel 2.6.1 Es sollen die Landnutzung, die Bodenpreise, die Verkehrsleistungen und die Straßenverkehrsunfalle in japanischen Präfekturen für das Jahr 1999 visualisiert werden. Die entsprechende Daten sind im EXCEL-Format dem Statistischen Jahrbuch Japans zu ent-

2.6 Kartografische Software

115

nehmen (www.stat.go.jp). Zunächst wird die Präfekturkarte aus dem Vorlagenbereich von RegioGraph in den Layer-Bereich gezogen (siehe Bild 2.6.1). Es folgen die Standardlayer für Städte in drei Einwohnerklassen (von 30.00 bis unter 100.00, von 100.000 bis unter 1 Mill., ab 1 Mill.). Anschließend werden vier Arbeitslayer angelegt, in denen jeweils thematische Karten aufgebaut werden sollen. Die Einstellung der Zellen- und Städtebezeichner ist ggf. in gezoomter Ansicht durchzuführen. Ein Wechsel von der standardmäßigen Hochansicht in die Queransicht ist bei der Japankarte angeraten (siehe Bild 2.6.2).

Danach sind die Sachdaten in die entsprechende RegioGraph-Tabelle zu importieren. Dort sind zunächst nur die Nummern und Bezeichner der Geoobjekte zu sehen (siehe Bild 2.6.3). Die EXCEL-Datei wird für den Import etwas vereinfacht, so dass nur eine Bezeichnerzeile übrig bleibt. Die Summenzeilen können ebenfalls gestrichen werden. Das Format sollte auf name.csv gesetzt werden. Der Import verläuft in 7 Schritten (siehe Bilder 2.6.4 bis 2.6.6): -

Dateiauswahl, Formatwahl der Spalten, Einstellen der Spaltenbegrenzer und Übernahme der Spaltenköpfe, Festlegung der Schlüsselspalte zum Abgleichen (meist der Zellenbezeichner) und Übernahme der neuen Spalten, Datenimport, Auswertung des Importfehlerprotokolls ggf. Bezeichnerkorrektur und erneuter Import.

Es schließt sich die Visualisierung der Merkmale an. In einem Arbeitsblatt werden per Bus und per Pkw beförderte Personen in ein skaliertes Streifendreieck eingetragen. Die Größe des Dreiecks ist ggf. anhand des optischen Eindrucks zu korrigieren. Danach werden private und geschäftliche Frachtleistungen als zweiklassiges, vierfarbiges Portfolio auf einer Choroplethenkarte dargestellt. Dazu muss die Präfekturschicht ein zweites Mal auf das Arbeitsblatt gezogen werden (siehe Bild 2.6.7). In einem weiteren Arbeitsblatt werden die Anbaufläche und der Ernteertrag für Reis mit einem zweiklassigen Portfolio in Grüntönen als Choroplethenkarte eingetragen. Darüber wird in die erneut kopierte Präfekturschicht ein Symbolportfolio für die Flächen des Gemüseund Obstanbaus gelegt. Als Symbol wird ein Kreis mit drei Ausdehnungen und vier verschiedenen Farben gelegt (siehe Bild 2.6.8). Es schießen sich Layoutarbeiten (Legende gestalten, Titel, Nordpfeil und Maßstab einsetzen, Quellenangabe, Autorisierung, Datumsangabe, Untergrundfarbung etc.) an.

116

2. Computerkartografie 3331 , I----

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--JI Lay« @ Japan Präfekturen 1995 Japan Stadie > 1.000.00Q000 1995 °° Japan Stadie 100 -1.OOaOO01995 °° Japan Städte 30.-100.000 1995

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Bild 2.6.1

Einrichten eines Arbeitsblatts (RegioGraph)

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