GIS

Punktinformationen aggregieren

Bei der Verarbeitung von Geodaten werden oftmals Informationen, die auf der Individualebene in Form von Punktgeometrien vorliegen, für administrative Einheiten aggregiert. Eine solche Aggregation verursacht oft Artefakte, wie Zonierungs- und Skaleneffekte, sodass die Gefahr eines Ökologischen Fehlschlusses besteht. Um diese Effekte möglichst gering zuhalten, bieten sich Hexagone als Aggreagtionseinheit an.1 Problemstellung Durch die Übertragung der Eigenschaften von Punktgeometrien auf künstliche Raumeinheiten - wie Gebietsflächen, regelmäßige Grids oder Hexagone - liegen die räumlichen Verteilungsmuster der Individualinformationen nicht mehr.

Automating map-making with tmap

Speed up repetitive map making with the tmap-package by iterating through multiple files with for-loops Climate Models Future climatic conditions on the regional scale are commonly modelled with different combinations of global circulation models (GCM) and regional climate model (RCM) in order to account for uncertainties surrounding the projection of future conditions1. A collection of models is called a “model ensemble” and often encompasses 20 or more different GCM-RCM combinations.

Approaching Bike Hazards via Crowdsourcing of Volunteered Geographic Information

By considering cyclists’ needs, this approach outlines how a people-based perspective can supplement regional planning on the local scale.

Assessing climate change in the trinational upper Rhine Region: How can we operationalize vulnerability using an indicator-based, meso-scale approach?

We present an indicator-based assessment that was carried out in the Trinational Metropolitan Region Upper Rhine.

Crowdsourcing von Volunteered Geographic Information

In vielen Citizen Science Projekten wird das enorme Potential von durch Laien erfasster Geoinformationen eindrucksvoll aufgezeigt. Auch diese Arbeit zum Crowdsourcing von Gefahren im Radverkehr zeigt den Mehrwert geographischer Bürgerinformationen exemplarisch auf.1 Fahrradfreundlichkeit in Freiburg Freiburg im Breisgau wurde mehrfach als fahrradfreundliche Stadt ausgezeichnet.2 Zugleich werden eine hohe Anzahl von Unfällen mit Radbeteiligung verzeichnet.3 Beide Umstände haben uns dazu veranlasst mit Radfahren, der Frage nach zu gehen, wo im Kernstadtgebiet von Freiburg Gefahren wahrgenommen werden.

Gefahrenbewertung im Radverkehr mittels Crowdsourcing von Geoinformationen

Das enorme Potential von Geodaten, die durch Laien erfasst werden, wird u.a. in vielen Citizen Science Projekten dokumentiert. Auch in dieser Arbeit wird durch das Crowdsourcing von Geoinformationen zu Gefahren im Radverkehr in Freiburg im Breisgau beleuchtet, ob solche geographischen Bürgerinformationen einen Mehrwert liefern und Geofachdaten sinnvoll ergänzen können. In der vorgestellten Studie wurden von Radfahrern gemeldete Gefahren entlang von zufällig ausgewählten Routen im Stadtgebiet von Freiburg gesammelt. Für die Erhebung der Meldungen fand die Open-Source-Software KoBo Toolbox Anwendung, da sie eine systematische Erfassung und Aggregation von Geodaten via Smartphone in Echtzeit ermöglicht.

Classifying and Mapping Periurban Areas of Rapidly Growing Medium-Sized Sub-Saharan African Cities: A Multi-Method Approach Applied to Tamale, Ghana

Periurban areas of growing cities in developing countries have been conceptualised as highly dynamic landscapes characterised by a mixture of socioeconomic structures, land uses and functions.