Hausarbeit - Friedrich-Schiller-Universität Jena

Diese beiden Typen werden in datenbasierte (data-driven) und wissensbasierte
(knowledge-driven) Modelle unterschieden. In Abbildung 1 sind diese beiden Typen
dargestellt. In datenbasierter Modellierung werden die verschiedenen Inputkarten mit
Hilfe von Modellen, wie „logistic regression“, „weights of evidence“ oder „neural
network analysis“ verbunden. Bei der wissensbasierten Modellierung wird mit „fuzzy
logic“, Bayesian probability“ und „Dempster-Shafer belief theory“ gearbeitet.
Abb. 1: Modelle zur Bestimmung möglicher Mineralvorkommen (Quelle: BONHAM-
CARTER 1994:254)
3 Umgang mit der Weights of Evidence Methode
BONHAM-CARTER 1994:317) nennt folgende Schritte die beim Umgang mit der Weights
of Evidence Methode durzuführen sind:
1. Eine Anzahl von Karten muss ausgewählt werden, die brauchbare Themen
(evidences) für die gegebene Fragestellung liefert (in diesem Fall die Suche
nach mineralischen Ablagerungen)
2. Jede Karte, deren Thema durch eine größere Zahl von Klassen gegeben ist
muss eine optimale Reklassifizierung gewählt werden um sie in binäre Form
umzuwandeln. Dabei muss ein starker räumlicher Zusammenhang zwischen der
Karte und den Ablagerungen gegeben sein. Die binäre Reklassifizierung soll im
weiteren Verlauf der Arbeit noch diskutiert werden.
3. Untersuchung nach paarweiser Korrelation zwischen den binären Karten. Dabei
müssen „problematische“ Karten gelöscht werden, die zu anderen Karten keine
Korrelation aufweisen. Oder es werden verschiedene binäre Karten kombiniert
um die Korrelation zu erhöhen.
4. Die unter Punkt zwei entstandenen binären Karten müssen mit einer Gleichung,
deren Herleitung in dieser Arbeit beschrieben wird, verrechnet werden.
5. Eine Karte muss erstellt, die das Ergebnis der Berechnung darstellt.
Die einzelnen hier angeführten Schritte erfordern sehr viel mehr computerisierte
Berechnungen als die subjektive Festlegung der weights mit anderen Methoden. Der
Vorteil der Methode besteht aber darin, dass objektive Einschätzungen der weights