Zusammenfassung
Die mathematischen Methoden der Interpolationsverfahren kann die wahren Begebenheiten im Baugrund nur approximieren, jedoch nie konkret wiedergeben. Grad bei sehr komplexen Anwendungsbereichen wie der Geologie und der Bodenmechanik ist bei dem sehr weit gestreuten Proben das Ergebnis der Interpolation mit Vorsicht zu genießen. Hier können ein dichteres Probenraster oder fundierte Kenntnisse über die örtlichen geologischen Gegebenheiten hilfreich sein.
Auch ist es möglich, die gängigen Algorithmen für die Interpolation bedarfsgerecht, an die jeweiligen Anforderungen angepasst, zu entwickeln, zu testen und zu implementieren. GIS-Programme stellen hier schon eine umfangreiche Palette an Werkzeugen bereit, die aber längst nicht alle Belange abdecken.
Bei der Vielzahl an verfügbaren Methoden, ist es hilfreich, Richtlinien oder Gesetze zurate zu
ziehen, um die Auswahl einschränken zu können. Für den Bereich der Geologie gibt es dazu einen Bericht der Bund-Länder-Arbeitsgemeinschaft Bodenschutz (LABO) oder einen Leitfaden des sächsischen Landesamtes für Umwelt und Geologie, die die grundlegenden
Problematiken und Lösungsempfehlungen beschreiben.
Ergebnisse der Arbeit
Im Lauf der Abschlussarbeit wurde aufgezeigt, wie man vorliegende Daten aufbereiten, in einer Datenbank integrieren und mit anderen Programmen (hier QGIS) verknüpfen kann. Dabei wurde auf die Besonderheit von Geodaten und die digitale Haltung eingegangen. Die Daten sind dynamisch und bidirektional und lassen sich sowohl in der Datenbank als auch in QGIS editieren. Am Ende wurden die Daten grafisch aufbereitet und mithilfe der räumlichen Interpolationsverfahren analysiert. Leider hat der gegebene Datensatz nicht die Möglichkeit einer geostatistischen Analyse hergegeben.
QGIS bietet für die geostatistischen Anwendungen selbst keine Werkzeuge für die explorative Datenanalyse und die Variographie an. Die eigentlichen Interpolationsmethoden sind jedoch in der Software integriert. Hier bieten andere Programme eine weitaus bessere Möglichkeit der geostatischen Datenauswertung. Für QGIS kann auf die Verarbeitungsalgorithmen aus R zurückgegriffen werden. Der dafür notwendige Programmpfad muss aber ab QGIS Version 3.XX initialisiert und R auf dem Rechner installiert sein.
Ausblick
Der Trend bei Planung und Bearbeitung von Geodaten geht in Richtung von dreidimensionalen Modellen (3D-GIS). Grade für die Stadtplanung und das Katastrophenmanagement sind die Visualisierung und die Modellierung im dreidimensionalen Raum zunehmend wichtiger. Durch immer größere Datenmengen und kompliziertere Zusammenhänge stößt die 2,5D-Darstellung an ihre Grenzen.
Aus der Bearbeitung des vorliegenden Themas ergeben sich beispielsweise die folgenden
Aufgaben:
• Die Ergebnisse der deterministischen Interpolationsverfahren in OpenCV korrelieren, um über die Ausgabe eines Korrelationskoeffizienten eine quantitative Aussage über die Ähnlichkeit der Interpolationsverfahren zu erhalten
• Mit einem qualitativ hinreichenden Datensatz die geotechnischen Kategorien mittels des Kriging-Verfahrens anhand des Einflusses der beteiligten Größen interpolieren
• Geostatistische Untersuchung des IDW-Verfahrens und Implementierung in einen vollautomatischen Auswerteprozess zur Bestimmung des optimalen P-Wertes (openCV)
• Den Arbeitsablauf in verschiedenen GIS-Anwendungen testen, die Ergebnisse reproduzieren und Vor und Nachteile herausarbeiten