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Geoinformationssysteme - Fragenpool
1. Fragenpool
1.1 Frage: Geometrie, Thematik und Topologie von Punkte, Linien und Flächen
GIS ruht auf drei Säulen:
 Geometrie:
o Geometrische Information ist verantwortlich für den Raumbezug  wo liegen versch. Objekte des GIS
(Punkt, Linie und Fläche in einem Koordinatensystem)
o Koordinatensystem i.d.R. rechtwinkliges System (Gauß-Krüger, UTM,…), aber auch kartographische
Abbildung
o Aus Info des Koordinatensystem können geometr. Inhalte (Winkel, Flächeninhalte, Strecken) abgeleitet
werden
o Maßeinheiten: metrisch (m, km), alte historische (Wr. Klafter), Einheiten aus anderen Staaten (Fuß,
Zoll) oder geographische Länge und Breite (ф, λ)
 Daten beschreiben reale oder abstrakte Objekte, daher Verfeinerungsstufen von GIS-Objekten
wichtig, d.h. die Genauigkeit mit der ein Objekt im GIS abgebildet wird
Bsp.: Straße im GIS als Vektorpolygon, Kurve
oder Fläche abgebildet
 Entscheidung hängt von gewünschter
Funktionalität des GIS ab
Bsp.: Für Autonavi  Vektorpolygon; für
Grundstücksparzelle  Flächenstruktur
 Thematik:
2 Gruppen:
o Thematische Layer: „feature“ oder „coverage“ genannt
 Geben Auskunft, welchem Thema ein GISObjekt (Punkt, Linie, Fläche“ zugeordnet wird
 Bsp.: alle Flächen in einem themat. Layer
können zu „Grundstücksparzellen“ gehören
oder in weiteren themat. Layer alle Linie als
„Straßen“ definiert werden
 Diese Info reicht nicht aus, ist qualitative
Strategie, deswegen gibt es zusätzlich….
o Attribute oder Sachdaten: verfeinern die themat. Info und erlauben Zuordnung der GIS-Objekte zu
seinen spezifischen Eigenschaften
 Zusätzlich noch „dynamische Attribute“: stehen im Zusammenhang mit anderen Attributen
oder hängen von Geometrie ab
 Am häufigsten vorkommenden dyn. Attr., welche von der Geometrie abhängen, sin
Flächeninhalt, -umfang und Länge einer Linie
 Ändert sich Geometrie, werden diese Attribute dynamisch aktualisiert
o Topologie: Begriff von Johann Benedikt Listing (1847), Leibnitz verwendete „analysis situs“
 Ausgangspunkt der Forschung: Suche nach einem Kalkül, das unabhängig von
Maßverhältnissen war
 Teilgebiet der Topologie ist Graphentheorie
 Topologie wird als „Rechnen im nichtmetrischen Raum“ bezeichnet  heute v.a. nichtmetrische Eigenschaften von GIS-Objekten Gegenstand von top. Betrachtungen
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 Man möchte v.a. die Beziehungen zu anderen Objekten (Nachbarschaftsbeziehungen)
ermitteln
 Beziehung geometr. Objekte zueinander wird beschrieben (NICHT Lage, Größe, Form), v.a.
Nachbarschaft, Enthaltensein, andere Beziehungen zw. Geometr. Objekten
 Bsp.: U-Bahnnetz mit versch. Darstellungsmöglichkeiten (genau und detailliert oder ungenau
und abstrakt)
1.2 Frage: Geometrie, Thematik und Topologie – Zusammenfassung der Begriffe
1.3 Vektor GIS Modell
Vektor GIS Modell baut auf drei Grundeinheiten auf:
 Punkt:
o Träger der geometr. Info
o Stellt Raumbezug her (durch Koordinaten) aus dem sich
geometr. Aussagen ableiten lassen (Höhe, Entfernung,
Flächeninhalt, etc.)
 Polygon (Linie):
o Ist Verbindung von Punkten zu Vektoren (kann auch Orientierung haben)
o Einzelnen Vektoren und Punkten kann auch Thematik zugeordnet werden
o Normalerweise sind Vektoren geradlinige Verbindungen zw. Punkten, kann hier aber auch
mathematisch definierte Kurve sein (Bsp.: Kreissegment)
 Fläche:
o Wird durch geschlossenes Polygon od. mehrere Einzelpolygone abgegrenzt
Grundlagen Raster GIS und Vektor GIS Modell
 Raster ist eine Matrixstruktur, bestehend aus Rasterelementen (können quadratisch oder rechteckig sein)
 werden als Pixel (engl. Picture-Element) oder Grid-Element genannt
 Vektor GIS Modell baut auf Vektoren auf (Linien mit Anfangs- und Endpunkt)  aufeinanderfolgende
Vektoren werden „Polygone“ oder „Linestrings“ genannt
 Heute haben moderne GIS-Software beide Datenmodelle integriert (beide haben Vor- und Nachteile)
Topologie
Geometrie

Topologie
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Punkt (point)

Knoten (node)
Linie (line)

Kante (edge)
Fläche (area)

Fläche (area, face)
Verbindung zweier Knoten  Kante
 Größe oder Form (= geometr. Eigenschaften) spielen keine
Rolle, somit sind z.B. Kreisbogen und Gerade topologisch
äquivalent, geometrisch natürlich nicht
 Somit sind Kreis, Ellipse oder Fläche auch topologisch
äquivalent
 Wird ein Punkt verschoben, hängt es davon ab, wie weit der
Punkt verschoben wird, solange keine sich kreuzende Kanten
entstehen, bleibt die Topologie gleich (Geometrie ändert sich natürlich)
 Schneiden sich jedoch die Kanten, ändern sich Geometrie und Topologie
 Wo sich Kanten kreuzen, entstehen neue Knoten und die Flächenstruktur verändert sich mit ihren
Nachbarschaftsbeziehungen
Thematik
 Thematische Attribute: bisher nur qualitative Strategie verfolgt, nun wird zusätzlich noch Quantität in der
themat. Info hinzugefügt:
o Themat. Attribute, Attribute oder Sachdaten
o Sind jene Elemente, die eine Gruppe themat. Daten näher beschreiben
 Bei Flächen muss man zwischen zwei Fällen unterscheiden:
o Fläche ist durch ein geschlossenes Polygon erzeugt  Link wird zu den Attributen an dieses eine
Objekt angehängt
o Fläche ist durch einzelne Linienstücke erzeugt  Link kann nicht mehr an geometr. Objekte angehängt
werden (Ersatz: Zentroid- oder Labelpunkt, der innerhalt der Fläche liegt und stellvertretend für
Attribute der Fläche ist)
 Normale Attribute: bilden Hauptklasse für Attribtuttypen (Vertreter: Nutzungscode, Alter eine Person,...)
 Dynamische Attribute: abhängig von Geometrie und Topologie eines Objektes, typische Vertreter:
Flächeninhalt, Länge einer Linie; ändert sich die Geometrie, ändern sich auch dyn. Attribute; können auch
von anderen Attributen abhängig sein, ändert sich der Wert, erhält auch dyn. Attribut einen neuen Wert
 Segmentierte Attribute: unterschiedlichen Segmenten werden untersch. Attribute zugeordnet (Bsp.:
Flussnetz, Straßennetz)
 Inselflächen sind Flächen innerhalb von Flächen; Bsp.: Waldlichtung; Inselflächen sind aus der Fläche
„herausgeschnitten“; können thematische Bedeutung haben, müssen aber nicht
 Netzwerke:
unregelmäßige/regelmäßige Netze
und verschiedene Formen von
Dreiecksnetzen
1.4 Raster GIS Modell
 Geometrie: ist Matrixstruktur;
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Elemente werden Rasterzellen, Grid-Elemente oder Pixel genannt
o i.d.R. ist Rasterzelle quadratisch und überdeckt Gebiet mit homogener Bedeutung
o Rasterzellen ohne Bedeutung bekommen Wert „VOID“
o Auch hier Verfeinerungsstufen  entspricht der Genauigkeit mit der Objekte abgebildet werden, d.h.
mit welcher räuml. Auflösung gearbeitet wird (Genauigkeit und Auflösung hängt von Pixelgröße ab
o Faustregel für Größe des Pixels: räuml. Auflösung richtet sich nach dem kleinsten noch darzustellenden
Element. Rasterzelle soll dann halb so groß sein
 Topologie: Verwendung von topol. Eigenschaften sehr eingeschränkt  Nachbarschaftsbeziehung zw.
Weit entfernten Pixel sehr schwer zu realisieren
o Einige Möglichkeiten der Linienverfolgung od. zusammenhängende Flächen zu erkennen (Chain Coding
Verfahren  City-Block Methode oder Schachbrettmethode)
o City-Block Methode: Richtung der einzelnen zusammenhängenden Rasterelemente verwendet
(Norden, Osten, Süden, Westen)
o Schachbrettmethode: Norden, Osten, Süden, Westen, Nord-West,…
o Wenn Bedeutung wechselt, wird für Flächen neue Bedeutung und Anzahl der nachfolgenden Zellen
angegeben  erzeugt keine wirklichen Flächenstrukturen, reduziert aber die Größe von Rasterdaten
und wird als Komprimierungsalgorithmus verwendet
o Topol. Strukturen aufzubauen sehr eingeschränkt oder auch unmöglich
 Thematik: zusätzlich zur Spalten, Zeilen Ebene (x,y) kommt z Richtung dazu
o Durch Einfachheit sehr einfach raumbezogene und thematische Abfrage in Raster GIS zu machen
o Reduziert sich auf die gemeinsame Menge einer raumbezogenen und themat. Abfrage
1.5 Vor- und Nachteile Vektor GIS – Raster GIS
Vektor
vs.
Raster
Punkt durch Koordinaten
bestimmt
Punkt durch Pixel bestimmt
Linie durch Anfangs- u.
Endkoordinate eines Vektors
gegeben
Linie durch Reihe von
aufeinanderfolgenden
Rasterelementen gegeben
Fläche ist durch Koordinaten der
Umgrenzungspunkte definiert
Fläche durch angrenzende
Rasterelemente definiert
+
Speicherplatz
-
-
Analysefunktion
+
+
Overlays und Verschneidungen
+
+
Nachbarschaftsbeziehungen,
räuml. Operatoren
-
+/-
Datenaustausch
+/-
In Summe: beide GLEICHWERTIG
 Speicherplatz:
o Vektor: Anfangs- und Endpunkt reichen aus zu speichern
o Raster: volles Raster muss über Projektgebiet gelegt werden, egal wie viele Rasterzellen eine Thematik
bekommen.
 Erforderliche Speicherplatz ist beim Rastermodell immer gleich groß, beim Vektormodell
variiert er
 Analysefunktion: (Modellierung von Prozessen)
o Raster: Prozesse lassen sich leichter abbilden, softwaretechnisch besser realisierbar (Map-Algebra)
 Overlay und Verschneidungen: (Überlagerung von untersch. Themen und das Zusammenfassen zu einem
neuen Thema)
o Beide Systeme gleichwertig
 Nachbarschaftsbeziehungen:
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o Raster: Nachbarschaftsbeziehungen lassen sich nur sehr schwer realisieren, weil Topologie nur sehr
kompliziert zu integrieren ist
 Datenaustausch:
o Raster: immer schon standardisierte Formate (TIFF, JPEG)
o Vektor: erst durch Einführung der „Open-GIS“ Systeme erleichtert
o beide Systeme gleichwertig
 Räumliche Operatoren: Analysieren von räuml. Zusammenhängen
o Vektor: leichtere Realisierbarkeit der Topologie
 Thematik, Attribute:
o Raster: würde man einer Fläche Attribute zuordnen, müsste das für jedes einzelne Rasterelement
geschehen
o Vektor: einfacher, da Fläche ein einziges geometr. Element darstellt, Zusammenfassen von einzelnen
geometr. Elementen zu Objekten einfacher
Zusammenfassend: beide gleichwertig, Entscheidung aufgrund der besseren Funktionalität treffen;
Umwandlung von Vektordaten in Rasterdaten und umgekehrt in modernen GIS-Systemen möglich
1.6 Was versteht man unter Metadaten?
Bestände an räuml. Daten werden immer unüberschaubarer  Daten an vielen Orten abgelegt und vergessen,
ohne Zusatzangaben (Maßstab, Legende, Aktualität, etc.)  nahezu wertlos  Datenfriedhof
Dadurch ergibt sich Bedarf nach Aussagen über vorhandene Datenbestände, deren Nutzbarkeit und Qualität
 Mehrfachnutzung ist anzustreben







„meta“ stammt aus dem griech. Für inmitten, zwischen, hinter, nach
Sind Daten über Daten oder auch beschreibende, deskriptive Daten
Beschreibung des Inhalts, der Qualität, der Verfügbarkeit, etc. verwendet
Erst Metadaten machen aus Daten Informationen  beantworten wer, was, wann, wo, warum, wie
Für Datennutzer soll Eignung von Daten für bestimmten Zweck beurteilt werden
Kartenlegenden sind reine Metadaten
Aufgaben von Metadaten: Perspektiven, Verwaltung durch Produzenten (Geodatenmanagement) und
Benutzung durch den Konsumenten
2. Fragenpool
2.1 Datenbankmodelle
 Hierarchisches Datenbankmodell:
o Für Daten, die immer durch eine 1:M und 1:1 Beziehung
verknüpfbar sind, NICHT M:N
o mit Baumstruktur vergleichbar  zu jeden Element gibt es genau
einen Vorgänger
o leichte Modellierbarkeit bzgl. Softwareentwicklung und
Datenbankdesign
o schweres Realisieren von Querverbindungen  von Astspitze zu Astspitze über Vergabelung
 Netzwerkmodell:
o Sind allgemeiner, somit auch nichthierarchische Beziehungen möglich  1:1, 1:M, M:N
o Können mit Kanten-Knotenstruktur verglichen werden
o Verknüpfungen sind möglich, die dazu notwendigen Querverbindungen können
nur durch bekannte „Pfade“ realisiert werden
o Effiziente Abspeicherung und rasche Zugriffszeiten
o Geringe Dynamik bzgl. Jeder Art von Veränderung
o Durch Vernetzung wird konsistente Anpassung und
Aktualisierung extrem aufwendig
 Relationales Datenbankmodell:
o Sehr vielseitig und flexibel  derzeit am meisten
verwendete Modell
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o Erlaubt 1:1, 1:M, M:N
o Grundidee: alle Daten werden in Tabellenform (wie Formulare) abgespeichert. Für jede Datengruppe
wird eine Tabelle angelegt
o Vorteile:
 interne Organisation einer Tabelle ist von den anderen völlig unabhängig.
 Tabellen entsprechen am ehesten der Art und Weise, wie wir normalerweise Zusammenhänge
darstellen  können einfach kombiniert, verändert und abgefragt werden. Für Operationen
gibt es mathematisch definierte Regeln und standardisierte Sprache, die für die Manipulation
von Tabellen geeignet ist (SQL, Structured Query Language), dabei nur wenige und einfache
Sprachelemente notwendig.
 Das Anwenderprogramm formuliert eine Anfrage und muss keine Kenntnis davon haben, wie
diese Anfrage intern behandelt wird. D.h. die Kommunikation ist nicht-prozedural und damit
frei von den Problemen des Navigierens entlang von Zugriffspfaden (in anderen Modellen ist
dies notwendig).
 Tabellen können im Nachhinein durch Hinzufügen und Löschen von Spalten und Zeilen editiert
werden.
 Es gibt einfache Regeln, die bei der Erstellung von Tabellen für eine redundanzfreie
Speicherung der Daten sorgt und auch die Datenstruktur stabil hält.
 Klare Trennung zwischen logischem und physischem Datenmodell.
o Nachteile:
 Probleme der Datenhistorie noch nicht gelöst
 Keine Möglichkeit komplizierte Objekte abzubilden
 Objektorientierte Datenbanken:
o Speichern Daten als Objekte  mit Daten werden Methoden zur Veränderung, Speicherung und
Handhabung der Daten gespeichert
o Daten werden „gekapselt“, man hat keinen direkten Zugriff auf sie, sondern nur noch über die
Methoden der Objekte auf sie zurückgreifen
o Vererbungen, Unterobjekte, etc. sind möglich
o Anwendung v.a. im techn.wissensch. Bereich  wo man mit binären Datenstrukturen zu tun hat
o Besteht aus Objekten, Klassen, Methoden und Spezialbeziehungen
o Nachteil:
 keine einheitlichen Standards
 umfangreiche Verwaltung durch komplexe Struktur
 Schwierigkeiten bei Abbildung der Realität in vorgegebenes Schema
o Vorteile:
 Schneller Zugriff durch Konzept zur Beschreibung komplexer Objekte
 Objekt-Identität gewährleistet
 Vererbung von Objekteigenschaften durch Klassenhierarchien
 Kapselung der Objekte  Schutz!
 Objektrelationales Datenbankmodell:
o Kombination aus relationalen und objektorientierten Datenbankmodell
o Erweiterung des relationalen Modells um Fähigkeiten der Objektorientierung.
o Erweiterung einer objektorientierten Datenbank um die Möglichkeiten der relationalen Modellierung
und um die Abfragesprache SQL.
o Gemeinsame Sprache SQL99/SQL3.
2.2 Was ist SQL, wie wird ein JOIN realisiert?
SQL = Structured Query Language
 Einheitliche und genormte Sprache, unabhängig vom Datenbankhersteller
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 Nicht nur Abfragen formulieren, sondern auch Datenbanktabellen editieren, Werte einfügen,
Spaltendefinitionen ändern und hinzufügen, etc.
 Mittels Kommandosprache (mühsam und zeitaufwändig) oder Benutzeroberflächen auf Datenbank
zugreifen
 JOIN von zwei Tabellen:
o Bei der Verknüpfung von Datengruppen geht es um die Herstellung einer Verknüpfung von zwei
Tabellen über einen Fremdschlüssel  oft gebrauchte und sehr nützliche Methode Datengruppen
zu verbinden
o Im GIS-Bereich wird ein „JOIN“ oft für Verknüpfung zu geometr. Objekten verwendet
o So kann eine durchgehende Verbindung von geometr. Objekten zu Katasterdaten zu statistischen
Daten erfolgen
o Mehrere Varianten, die für Kontrolle und Fehlersuche geeignet sind: inner, left, right, full join
2.3 Welche Zugriffschlüssel gibt es bei Datenbanken?
 Zugriff auf Daten einer Datenbank erfolgt über Zugriffschlüssel  sind jene Elemente einer Datenbank,
die für deren Identifizierung geeignet sind und die für die Verknüpfung versch. Datengruppen sorgen
 Erlauben die Herstellung einer Querverbindung beider Datengruppen
 Primärschlüssel (primary key):
o Gibt Zugriffspfad zu den Elementen einer anderen Datengruppe an
o Mit jedem Element durch eine 1:1 oder 1:M Beziehung verbunden
o In der Datengruppe, in der er als Primärschlüssel definiert ist, muss er eindeutig sein  darf nicht zwei
Mal auftreten  sonst M:N möglich  laut Primärschlüsseldefinition nicht erlaubt
 Sekundärschlüssel (secondary key):
o Steht mit Kandidaten in einer 1:M Beziehung
o Gewinnt erst an Bedeutung, wenn er als Fremdschlüssel dient
 Fremdschlüssel (foreign key):
o Taucht ein Sekundärschlüssel in einer anderen Tabelle auf, wird er dort Fremdschlüssel genannt 
stellt Beziehung zw. Diesen beiden Tabellen dar
o Dient zur Verknüpfung von korrespondierenden Datenelementen  „join“
o Kann auch Relationen zw. Datenbanktabellen herstellen
2.4 Overlay Operatoren
= definieren das logische Verhältnis zwischen zwei thematischen Ebenen
 Werden zwei thematische Ebenen übereinander gelagert, geschieht die Überlagerung immer begl.
Geometrie, Topologie, Thematik, d.h. sich schneidende Linien werden geometrisch aufgebrochen, die
sich ändernde Topologie wird neu erzeugt und beide Themen werden zusammengefügt
 Während der Überlagerung können logische Operatoren angewandt werden  „Verschneidung“
 AND (intersect) Operator:
o Nur jene Flächen als Resultat geliefert, welche beide Themen ansprechen
 AND NOT (difference) Operator:
o Bildet Differenz zwischen zwei Themen
o Resultat: die Menge A minus B, also das „sauberste“ A
 OR (union) Operator:
o Liefert gemeinsame Menge von A und B (Vereinigung der Menge oder union)
 XOR (excusive OR) Operator:
o Liefert als Resultat jene Flächen, Linien, Punkte, welche reines Thema A und reines Thema B sind
o Überlappungen werden nicht angezeigt
2.5 Räumliche Operatoren:
Dienen zu Abfragen und Analysen, in denen der Raumbezug und Nachbarschaften verlangt sind; dabei stellen
sich Fragen wie…
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



Endet, kreuzt, berührt eine Linie eine Fläche
Liegen Punkte innerhalb einer Fläche
Berühren sich Flächen
Haben Flächen eine gemeinsame Grenzlinie, etc.
Häufigsten verwendeten räuml. Operatoren: (ob implementiert, hängt von Herstellern ab)
Overlap (überlappen)
Entirely contain (beinhaltet vollständig)
Entirely contained by (vollständig beinhaltet von)
Contain (beinhalten)
Contained by (beinhaltet von)
Touch (berühren)
Meet (angrenzen an einer Kante)
Terminates in (endet in)
Is terminus of (ist Ende von)
Passes through (kreuzt)
Is passed through by (wird gekreuzt von)
On boundary of (liegt in der Umrandung)
Has on boundary (hat an der Umrandung)
Within a distance (innerhalb einer Distanz)
Spatial equal (räumlich ident)
2.6 Was versteht man unter Beziehungen zwischen Datengruppen, welche gibt es?
 Daten werden in Gruppen gleichartiger Elemente eingeteilt  können Beziehungen bestehen
 One to one (1:1): ein Element einer Gruppe kann genau einem Element einer anderen Gruppe
zugeordnet werden (Punktnummer und passende Koordinate)
 One to many (1:M): Bundesland – Gemeinde  einem Bundesland können M Gemeinden zugeordnet
werden (Baumstruktur)
 Many to many (M:M): mehreren Elementen einer Gruppe können mehrere Elemente einer anderen
Gruppe zugeordnet werden (beinhaltet 1:1 und 1:M)
3. Fragenpool
3.1 Welche Projektionen gibt es in Österreich?
Je nach Typ und Lage der Projektionsfläche und Abbildungsgesetz sind einige wichtige Projektionen
entstanden. In Ö:
 Soldner – Cassini Projektion
 Gauß’sche konforme Projektion
 Gauß-Krüger Projektion
 Bundesmeldenetz
 UTM (Universal Transversal Mercator
Projection)
 Konforme Lambert’sche Kegelprojektion,
„Alt“ und „Neu“
3.2 Gauß-Krüger und UTM Koordinatensystem
 Gau-Krüger Projektion:
o Krüger führte die formelmäßige Weiterentwicklung der
Gauß’schen konformen Projektion für Erdellipsoid
durch  ist streng winkeltreu  Streckentreue nur im
Bezungsmeridian
o 1921 in Ö eingeführt
o Grundlage: Erdellipsoid von Bessel und die von Ferro
ausgehende Zählung der Meridiane
o Um Streckenverzerrung nicht zu groß werden zu lassen,
wird das gesamte Staatsgebiet auf drei
Meridianstreifen (M28,M31,M34) aufgeteilt
(Überlappungsbereich 30‘)
o Y-Koordinate vom Bezugsmeridian aus gezählt (O positiv, W negativ), x-Koordinate vom Äquator
o M28: Vbg, T; M31: T, Sbg, OÖ, K, NÖ, Stmk; M34: Stmk, NÖ, Bgld, W
o Wichtige Aufgabe: Umrechnung von geographischen Koordinaten (λ, ϕ) in Gauß-Krüger Koordinaten
(x,y) und umgekehrt sowie Umrechnung von einem Streifen in Nachbarstreifen
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o X,y Koordinaten verdreht  deswegen HOCHWERT und RECHTSWERT
 UTM (Universal Transversal Mercator Projektion)
o Als Projektionsfläche wird Zylinder verwendet, der Ellipsoid schneidet  größere Streifenbreiten 
Nachteil: keine Streckentreue im Grundmeridian
o 6 Grad Streifen (Zonen) sind weltweit einheitlich
definiert und durchnummeriert (Ö: Zone 32 und 33
überlappt)
o Zu Rechtswerten werden konstante Zahlen addiert,
um negative Rechtswerte zu vermeiden
o Hochwerte werden vom Äquator weg gezählt
o Ersetzt schrittweise Gauß-Krüger System
 Problem beider Projektionen: aufgrund von
Verzerrungen werden die Gebiete in untersch.
Meridianstreifen aufgeteilt  ist sein eigenes lokales Koordinatensystem
 Andere Projektionen für Darstellung von ganz Ö besser
3.3 Welche digitale Daten gibt es in Österreich?
 Katasterdaten:
o Grundsteuerkataster in Grenzkataster zur Sicherung der Eigentumsgrenzen übergeführt
o Grenzkataster ist Rechtskataster (Grenzen sind rechtsgültig und können jederzeit hergestellt werden)
o Dient im Sinne eines „Mehrzweckskataster“ zur Ersichtlichung der Benützungsarten, Flächenausmaße
der Benützungsabschnitte und Grundstücke, Ertragsmesszahlen und Angaben zur leichteren
Kenntlichmachung der Grundstücke
o Besteht aus techn. Operat und Schriftoperat  v.a. techn. Operat wichtig
 Techn. Operat: Kastralmappe, Festpunktfeld, Koordinatenverzeichnisse der Polygon- u.
Grenzpunkte
 Schriftoperat: Grundstücksverzeichnis, Hilfsverzeichnis
 Geländehöhendatenbank (GHDB):
o Enthält die Geländeform von ganz Ö in digitaler Beschreibung  Geländehöhen in rasterförmig
verteilte Punkte gegeben
o Dichte des Rasters variiert je nach Geländeklasse (30-160m)
o Daten liegen im BEV vor
o Erfassung der Höheninformationen erfolgte mit photogrammetrischen Methoden, 1988 beendet
o Derzeit Verfeinerung und Genauigkeitssteigerung durch photogrammetr. Messung von Bruchkanten
o Wichtigste Anwendung: Herstellung von Orthophotos (durch digitale Entzerrung von Luftbildern)
 Amtliche Kartenwerke:
o Verschiedene Maßstäbe zwischen 1:50 000 und 1:5 000
 Fernerkundungsdaten – Luftbilder:
o Von speziellen Kameras, in Flugzeugen montiert  Qualität u.a. von Flughöhe und verwendete
Kamera abhängig
o BEV aktualisiert amtliche Kartenwerke regelmäßig  alle 10 Jahre befliegen  Revisionsflüge seit
1950
o BEV verwaltet auch private Luftbilder und vom Land  viele versch. Messbilder aus versch.
Zeitperioden zur Verfügung  dienen der photogrammetr. Auswertung, Zeitreihenanalyse,
Herstellung von Orthophotos, etc.
o Luftbilder:
 Analog  konventioneller Film
 Digital  digitale Kamera
o CIR-Bilder: bessere Interpretationsmöglichkeiten von Vegetationsdecke (Bsp.: absterbende Bäume)
o Digital aufgenommene Bilder weisen höhere spektrale Auflösung auf  bessere Auswertungsmögl. In
dunklen Schattenbereichen
 Fernerkundungsdaten – Satellitenbilder:
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o Daten aus Aufnahmesystemen, die in Satelliten installiert sin
o Je nach Sensor und Satellitenbahn untersch. Bodenauflösung, spektrale u. zeitl. Auflösung, etc.
 Advanced very high resolution
 Irs
radiometer (AVHRR)
 Ikonos

Landsat

Quickbird

Spot

Radar-Sensoren
3.4 Digitale Höhenmodelle, Verwendung und Datenstrukturen
Engl. Digital terrain model (DTM)
Wichtiger Basisdatenbestand für alle GIS Projekte
Nicht nur Höhenwerte, auch andere Werte wie Nitratwerte im Boden, etc.
Besteht aus Vielzahl von Punkten (durch Koordinaten gegeben) und einem „Höhenwert“ für jeden dieser
Punkte  Lage kann beliebig verteilt sein oder auch in Rasterstruktur
 Digitale Oberflächenmodelle haben zwei wesentliche Aufgabenstellungen:
o Darstellung der Erdoberfläche  Höhen sind Gebrauchshöhen im herkömmlichen Sinne
o Darstellung von Zuständen  Höhen sind z.B. Nitratwerde, Einwohner, etc.
 Modelle bilden Wirklichkeit in vereinfachter Form ab  hier: Höhenwerte nicht kontinuierlich, sondern
nur an einzelnen diskreten Punkten vorliegt
 Wie gut Modell Wirklichkeit wiedergibt, hängt von Abständen zwischen diesen Punktinformationen ab
 Anwendung:
o Unterschiedlichste Anwendungen im GIS Bereich, wichtigsten:
o Bessere Darstellung von Daten (shaded relief  Bild unter Annahme einer von links kommenden
Sonnenbeleuchtung berechnet)
o Schichtenlinien, Hangneigungen und Hangrichtung (Neigung und Exposition)
o Ermittlung von Änderungen der Oberfläche (Volumina, Auftrag, Abtrag) (v.a. in Verkehrswegeplanung,
bei Deponien,… bei Darstellung soll ersichtlich sein, wo Auftrag und wo Abtrag stattfand und wie
groß sind die dazugehörigen Flächen)
o Erstellung digitaler Orthophotos (= Parallelprojektion; ist wie Plan zu verwenden, Winkel und Strecken
können gemessen werden, Objekte daraus digitalisiert werden)
o Animationen von dynamischen Prozessen (Höhenmodelle mit übergelagerten Orthophotos und
Ergebnissen aus Simulationsprogrammen eignen sich sehr gut, um dyn. Prozesse zu visualisieren)
 Datenstrukturen zur Modellierung von Oberflächen:
o Durch Raumdreiecke (Dreiecksverkettung)
 Oberfläche wird durch Raumdreiecke gebildet, deren Ecken die gemessenen Höhepunkte sind
 Sollten Bruchkanten, Grate oder Rinnen vorhanden sein, ist die Seite eines Raumpolygons
immer auch die Seite eines Raumdreieckes
 Gemessenen Punkte sind immer auch Punkte des Oberflächenmodells, d.h. alle Messpunkte
bleiben mit ihren Originalwerten im Modell enthalten
 Unstetigkeit in der Oberflächenform (Rinnen, Grate, Bruchkanten) werden im Modell auch
abgebildet
o Durch ein regelmäßiges Raster
 Entspricht genau der im GIS verwendeten Rasterdatenstruktur
 Mitte jedes Pixelwertes ist Höhe zugeordnet  Genauigkeit hängt von Rastergröße ab
 Keine Bruchkanten, Grate oder Rinnen direkt abgebildet




3.5 Lokale und fokale Funktionen in der Map Algebra
= ähnlich wie SQL bei Datenbanken, eine standardisierte Sprache um Analysen mit Raster Daten
durchzuführen
 Besteht aus 2 Teilen:
o Kartographisches Modell: (beinhaltet Definitionen wie Layer, Resolution,…)
 Definiert Layer, Titles, Resolution (Auflösung), Orientation, Zones, Labels,…
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 Values (Werte): jedes Rasterelement hat einen Wert, untersch. Typen (Ratio, Interval, Ordinal,
Nominal)
 Location: jedes Rasterelement hat Koordinaten, werden als Spalten- und Zeilennummer
dargestellt
o Map-Algebra Sprache (beinhaltet Funktionen für fokale, inkrementale, lokale, zonale Anwendungen)
 Setzt sich aus einfachen Elementen zusammen
 4 Gruppen von Funktionen:
 Local functions (an einzelnen, individuellen Rasterzellen ausgeführt, neue Werte für alle
Rasterzellen des gesamten Rasters berechnet)
 Focal functions (zwei Arten: nur an direkt benachbarten Rasterzellen und definierte
Nachbarschaft)
3.6 Was versteht man unter Georeferenzierung von Rasterdaten?
 Oft die Notwendigkeit, Daten eines Koordinatensystems in ein anderes zu transformieren
 Gründe:
o Satellitenbild liegt nur im Rohformat vor  nur Pixelwerte und in welcher Zeile/Spalte
o Digitale Karte wird gescannt  nur Pixelwert, Zeilen- und Spaltennummer
o Vektordatenbestand wurde mit anderen Programm digitalisiert  ist nur in einem lokalen
Koordinatensystem definiert
 Sind Abmessung, Koordinaten einer Rasterzelle und Orientierung einer Spalte gegenüber Norden
bekannt, ist auch Ableitung von Strecken, Winkeln und absoluten Koordinaten möglich 
Rasterdatenbestand ist dann georeferenziert
 Daten werden unterschiedlich gespeichert (Word File oder direkt im Rasterfile in einem Header)
 Passpunkte werden verwendet, denn i.d.R. kennt man nicht Elemente der Georeferenzierung 
Koordinaten von identen Punkten in beiden Koordinatensystemen  müssen im Gebiet gut verteilt und
erkennbar sein
 Welche Transformationsart hängt von Anzahl der verfügbaren Passpunkte ab und von Art und Weise wie
Rasterdaten entstanden
 Grobe Regeln:
o Helmert- oder affine Transformation für Satellitenbilder
o Affine Transformation für gescannte Karten und Pläne
o Projektive Transformation für Luftbilder
3.7 Inkrementale und zonale Funktion in der Map Algebra
 Incremental functions:
o Erweitern die Funktionaliät bzgl. Direkter Nachbarschaft auf geometr. Formen wie Punkte, Linien und
Flächen
o Punkt:
 Immer nur zw. Direkt benachbarten Rasterzellen
 Bsp.: Hangneigung, -richtung, Abflussrichtung
o Linie:
 Entfernungsanalysen können durchgeführt werden, erlaubt Linienstrukturen zu erkennen, d.h.
Topologie der Linie aufzubauen
 Zonal functions:
o Berechnet neue Werte an Positionen, die durch die Zonen eines andren Layers definiert sind
3.8 Geoid, Ellipsoid, gedätisches Datum
 Oberfläche der Erde ist eine Fläche, die mathematisch nicht definierbar ist  nicht mit ihr rechnen
 Deswegen wird mit Kugel oder Ellipsoid gerechnet:
o Erdoberfläche  reale Erdoberfläche
o Geoid  physikalische Erdoberfläche
o Ellipsoid  mathematische Erdoberfläche
 Geoid (physikalische Erdoberfläche):
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o Jene Fläche, auf der ein konstantes Gravitationspotential herrscht
o Wird durch untersch. Massen im Erdkörper beeinflusst und verformt
o Ist jene Fläche, auf die sich Höhen beziehen
o Theodolit steht immer normal auf Geoid, Nivelement wird immer auf einer Fläche mit konstanten
Potential geführt, etc.
o Kann durch Satellitenverfahren relativ genau bestimmt werden
o Wird durch Ellipsoid angenähert
 Ellipsoid (mathematische Erdoberfläche):
o Ist mathematisch definiert Fläche, auf der gerechnet werden kann (jedoch schwierig, weil gekrümmt)
o Punktbestimmungsverfahren können zur Vermessung der Ebene verwendet werden
o Befindet sich Punkt nicht auf Geoid oder Ellipsoid, sondern im Raum, muss man zwischen zwei
Höhendefinitionen unterscheiden:
 Geoidhöhe (Normale auf Geoidfläche  Gebrauchshöhe genannt 
Höhenunterschiedsmessungen beziehen sich immer auf Geoidhöhe
 Ellipsoidhöhe (Normale auf Ellipsoidfläche  kaum verwendet, aber notwendig, wenn
Transformation von Punkten zw. Untersch. Bezugspunkten durchgeführt werden
 Geodätisches Datum (Geodetic datum)
o Methode, wie das Ellipsoid an Geoid angepasst wird und welche Parameter das Ellipsoid hat
o Unendlich viele Möglichkeiten, v.a. exzentrische und geozentrische Lagerung des Ellipsoids
o Exzentrische Lagerung:
 Erdschwerpunkt und Mittelpunkt des Ellipsoids unterschiedlich
 Grund: für gewisses Gebiet kann Ellipsoid an Geoid optimal angepasst werden
o Geozentrische Lagerung:
 Erdschwerpunkt und Mittelpunkt des Ellipsoids identisch
o Geodätisches Datum MGI (Lagerung des Ellipsoids ist exzentrisch zum Erdschwerpunkt) und WGS84
(Lagerung des Ellpisoids ist geozentrisch) für Ö am wichtigsten
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