1,721,025 research outputs found
Evaluating the use of uncertainty visualization for exploratory analysis of land cover change: a qualitative expert user study
No full textExtensive research on geodata uncertainty has been conducted in the past decades, mostly related to modeling, quantifying, and communicating uncertainty. But findings on if and how users can incorporate this information into spatial analyses are still rare. In this paper we address these questions with a focus on land cover change analysis. We conducted semi-structured interviews with three expert groups dealing with change analysis in the fields of climate research, urban development, and vegetation monitoring. During the interviews we used a software prototype to show change scenarios that the experts had analyzed before, extended by visual depiction of uncertainty related to land cover change.This paper describes the study, summarizes results, and discusses findings as well as the study method. Participants came up with several ideas for applications that could be supported by uncertainty, for example, identification of erroneous change, description of change detection algorithm characteristics, or optimization of change detection parameters. Regarding the aspect of reasoning with uncertainty in land cover change data the interviewees saw potential in better-informed hypotheses and insights about change. Communication of uncertainty information to users was seen as critical, depending on the users’ role and expertize. We judge semi-structured interviews to be suitable for the purpose of this study and emphasize the potential of qualitative methods (workshops, focus groups etc.) for future uncertainty visualization studies
Lärmkarten zur Öffentlichkeitsbeteiligung - Analyse und Verbesserung ausgewählter Aspekte der kartografischen Gestaltung
Full text linkLärm gehört zu den größten Umwelt- und Gesundheitsproblemen unserer Zeit und folgt somit an zweiter Stelle nach der Luftverschmutzung. In der Europäischen Union (EU) sind rund 40 Prozent der Bevölkerung Lärm ausgesetzt, der die Grenze der Belästigung von 55 dB überschreitet. Die Motivation zu dieser Arbeit ist daher einerseits die hohe Dringlichkeit der Lärmbekämpfung aufgrund der großen Gesundheitsgefahr und andererseits die schlechte Qualität der Lärmkarten, die in der Praxis zur Information der breiten Öffentlichkeit verwendet werden. Diese sogenannten strategischen Lärmkarten bilden die Grundlage zur Bewertung von Umgebungslärm und für die Öffentlichkeitsbeteiligung, das heißt sie sind das Kommunikations- und Informationsmittel.
Hauptinhalt der Karten ist die Schallimmission, dargestellt anhand des Lärmindexes Lden für Straßen-, Schienen-, Flug- und Industrielärm, der jeweils einzeln in einer Karte darzustellen ist. Lden ist der gewichtete A-bewertete äquivalente Dauerschallpegel für alle Tage eines Jahres. Er wird anhand von farbigen Isophonen, das sind Linien gleicher Lärmbelastung, in 5-dB-Klassen dargestellt. Die zu verwendenden Farben sind in der der Verordnung über die Lärmkartierung, festgeschrieben und in einer DIN definiert. Das vorgegebene Schema entspricht jedoch nicht dem aktuellen Forschungsstand der kartografischen Gestaltung. Bestehend aus einer Abfolge von Hellgrün, Mittelgrün, Dunkelgrün, Gelb, Ocker, Orange, Rot, Dunkelrot, Lila, Hellblau und Dunkelblau, ist es qualitativ und die Farben aufgrund des Fehlens einer systematischen Helligkeits- und Sättigungsverteilung nicht den ansteigenden Werten der dB-Skala zuzuordnen. Ziel der vorliegenden Arbeit war daher, die Lärmkarten, wie sie entsprechend der END zur Öffentlichkeitsbeteiligung verwendet werden, zu analysieren und für den wichtigsten Karteninhalt, die Schallimmissionen, ein neues Farbschema zu entwickeln.
Neben einer qualitativen kartografischen Analyse, einer Bestandsanalyse der Lärmkarten der 27 deutschen Ballungsräume, die zur Lärmkartierung verpflichtet sind, und einer Task-Analyse, wurden in einer Anforderungsanalyse die Voraussetzungen für die Entwicklung des neuen Farbschemas bestimmt und in einem nutzerorientierten, iterativen Prozess ein neues Farbschema zur Darstellung der Schallimmissionen entwickelt.
Bedingt durch die Farbwahrnehmung und bei genauerer Betrachtung des Anwendungsfalles, der Darstellung der Schallimmissionen, werden die Herausforderungen zur Erstellung eines Farbschemas klar. Die Schallimmissionen werden zwar in 5-dB-Klassen dargestellt, aber der zugrundeliegende Schalldruckpegel ist ein logarithmisches Maß, dadurch tragen höhere Werte stärker zu einem Mittelwert bei und die dargestellte Wertespanne ist sehr groß. Um eine sinngemäße Interpretation zu ermöglichen, müssen diese daher auch in der Darstellung stärker betont werden, was durch einen starken Anstieg der Sättigung der Farben für hohe Werte erreicht wurde.
Da Lärmkarten die Lärmbelastung darstellen, ist es für eine verbesserte Interpretation sinnvoll, Farben zu wählen, die mit der Belastung assoziativ sind. Aus diesem Grund wurde von der kartografischen Konvention abgewichen und ein Schema mit zwei Farbtonübergängen gewählt. Insgesamt besteht das entwickelte Farbschema aus zehn Farben, die drei Wirkungsklassen bilden. Jeder Wirkungsklasse ist ein Farbton zugeordnet - Blaugrün, Orange und Lila - der assoziativ mit dem Grad der Belästigung und dem Gesundheitsrisiko ist und somit die Interpretation erleichtert. Da es pro Farbton somit nur drei bis vier Helligkeitsstufen gibt, werden die Unterscheidbarkeit und die Zuordnung der Farben zur Legende erleichtert. Durch die Vermeidung von Ampelrot und –grün konnte die Eignung für Menschen mit Farbenfehlsichtigkeiten stark gesteigert werden.
Um die Farbtöne in eine visuelle Hierarchie zu bringen, wurden die Helligkeit und die Sättigung systematisch variiert. Die Helligkeit ist am größten bei der vierten Farbe und nimmt in Richtung beider Enden ab, die Sättigung hingegen nimmt v. a. zum unteren Ende der Skala, d. h. in Richtung der hohen Werte, stark zu. Durch dieses „bipolare“ Schema wird eine Betonung der Regionen erreicht, die von größtem Interesse sind: die positiven, ruhigeren Bereiche und die Bereiche hoher Belastung.
Das Schema wurde in vier Nutzerstudien evaluiert, die Ergebnisse flossen jeweils in die Weiterentwicklung ein. Die Ergebnisse der ersten Studie zeigten, dass es signifikante Einflüsse des Farbschemas auf die Interpretation der Lärmbelastung gibt. Weitere Studien ergaben, dass die verwendeten Farben unterscheidbar sowie assoziativ mit der Belastung sind und dass großeWertespannen besser anhand konträrer Farben, wie beispielsweise Komplementärfarben dargestellt werden, was sehr für das Farbschema mit Farbtonübergängen spricht. Es zeigt sich, dass die Farben auch für Menschen mit Farbenfehlsichtigkeit unterscheidbar sind.
Der Anwendungsfall zur Entwicklung waren deutsche Straßenlärmkarten, daher wurden die Anwendbarkeit in anderen EU-Ländern und die Übertragbarkeit auf andere Lärmquellen untersucht. Zur Übertragbarkeit auf andere Lärmquellen sowie auf Daten aus Crowdsourcing müssen die Anforderungen und darauf aufbauend die Darstellung an die spezifischen Charakteristika der Werte angepasst werden, wie zum Beispiel die Wiederholungsrate, die Dauer, oder die Häufigkeit von Messungen.
Über das Farbschema hinaus ergab die Analyse u. a., dass zur Vermittlung einer wahrnehmungsgetreuen Lärminformation psychoakustische Aspekte der Wahrnehmung integriert werden müssen, denn physikalische Parameter, wie Lden, scheinen dafür nicht auszureichen und kein ausreichendes Bild einer tatsächlich wahrgenommenen Lärmsituation zu liefern.Noise is one of the most serious environmental and health risks, a close runner-up to air pollution. Roughly 40 percent of the population in the European Union (EU) are exposed to a noise level of 55 dB, which is at the verge of annoyance. Therefore, the motivation for this research project was the acuteness for noise abatement due to high health risk, on the one hand, and the lack of quality that can be observed in noise maps used for public information on the other hand. These so-called strategic noise maps have to be drawn up every five years according the EU Environmental Noise Directive (END, RL 2002/49/EG). They form the basis for noise assessment and public participation and, therefore, they are a major tool of communication and information.
The main map content is sound immission, presented by means of the noise index Lden for road traffic, train noise, airport noise, and industrial noise; each noise source has to be presented in a separate map. Lden is the A-weighted equivalent continuous sound level for all days of a year. It is represented by means of colored isophones, which are areas of equal noise pollution, in 5 dB steps. The colors that have to be used are established in the German regulation about noise mapping, and defined in a German standard. However, this predefined color scheme does not conform to the latest standard in cartographic research and science. Being composed of a sequence from light green, green, dark green, yellow, light brown, orange, red, dark red, purple, light blue, and dark blue it is counterintuitive because a systematic change of lightness and saturation is missing. Also, the colors cannot be matched with the increasing values of the dB-scale. The aim of this research effort, therefore, is to analyze END-conform noise maps and to develop a color scheme for the most important map content, the sound immission.
Besides a qualitative, cartographic analysis the author undertook a status analysis of the maps published by the 27 agglomerations, which are legally obliged to draw up noise maps, an analysis of the tasks users carry out in accordance with their aims, and a requirements analysis for noise maps. The requirements are the foundation for the user-centered and iterative color design process to develop a new color scheme for the presentation of noise immission.
Looking at the vast number of cartographic research on color-design the development of a color scheme might seem trivial. However, due to color perception and the specific case of application challenges become clear. Noise immission is presented in 5-dB-classes, but the underlying sound pressure is logarithmic. The effect is that higher values contribute more to the energetic mean value and the span between extreme values is big. To support that colors are logically assignable to the characteristics of noise data, higher values have to be highlighted. This is achieved by an increase of saturation for higher values.
To facilitate interpretation it makes sense to choose colors that are associative with the presented noise pollution. That was the reason for choosing a color scheme with two color transitions against cartographic custom. In total the color scheme consists of ten colors and three color hues – blue-green, orange, and purple. The color hues symbolize three levels of noise exposure as well as health risk and support recognition. For each hue there are only three to four lightness steps, which supports distinguishability and the matching of colors in the map with colors in the legend. Through avoidance of red and green the scheme’s suitability for people with color vision deficiencies was achieved. A systematic change of saturation and lightness supports a visual hierarchy of the presentation. The fourth color is the lightest while lightness decreases at both ends of the scale. Saturation, in contrast, increases for higher values. By means of this “bipolar“ scheme areas of interest are highlighted, which are quiet areas as well as highly polluted areas.
The scheme is evaluated in four user studies following an iterative design. Thereby results of the studies are considered for the further development of the scheme. Results of the first study show that color schemes have an influence on the interpretation of noise maps. The other studies prove that the colors of the scheme can be distinguished, also by users with color vision deficiencies, and are associative with the level of pollution. Studies also show that contrary colors with a high color or lightness contrast are appropriate to represent a big span between extreme values. This is the argument for the proposed scheme with two hue transitions.
The case of application for the development of this new color scheme were German traffic noise maps, therefore the adaptability of results for other EU member states and for other noise sources was evaluated. Results show that there is no effect between place of residence and color association. Consequently, the color scheme can also be used in countries other than Germany. To be used for other noise sources as well as data from crowdsourcing, requirements and presentation styles have to be adapted to the specific data characteristics, such as repetition rate, duration, or the frequency of metering.
Beyond insights for the color scheme the analysis revealed that the presentation of physical parameters like Lden is not sufficient to represent noise information that is in line with the individual perception of affected people. Therefore, psychoacoustic aspects have to be integrated to a greater degree
Automatic Georeferencing of Historical Maps
Full text linkGeographische Informationen aus vergangener Zeit sind auch heute noch eine wertvolle Informationsquelle für verschiedene Forschungsgebiete. Mit ihnen können die Entwicklung von Flächennutzung und Siedlungen analysiert werden, vielversprechende Orte für archäologische Grabungen gefunden oder historische administrative Grenzen nachvollzogen werden.
Durch zunehmende Digitalisierung von Beständen der Archive werden immer mehr Karten zugänglich gemacht, die aber ohne eine Georeferenzierung nicht gut identifiziert und verarbeitet werden können.
Eine manuelle Georeferenzierung ist den Archiven und Nutzern aber nicht zuzumuten. Bisherige automatische Verfahren sind in ihrer Anwendbarkeit und Robustheit stark eingeschränkt und erfordern viel Vorwissen über das verarbeitete Kartenmaterial. Außerdem wurden sie selten mit repräsentativen Datensätzen evaluiert.
Daher wird hier ein neuartiges Verfahren entwickelt, große Mengen an Altkarten automatisch zu georeferenzieren. Der Vorgeschlagene Ansatz ist, die Geometrie der Signaturen selbst für eine Zuordnung mit Referenzkarten in der Bilddomäne zu ermöglichen.
Dabei wird erstmals werden erstmals Gewässersignaturen mittels Bildmerkmalen repräsentiert, sodass in einem Image-Retrieval-Ansatz effizient korrespondierende Passpunkte in OpenStreetMap gefunden werden können.
Der vorgeschlagene Ansatz wird erst mit synthetischen Karten validiert und dann am Beispiel der Karte des Deutschen Reiches 1:100000 und weiteren topographischen Kartenwerken demonstriert. Dabei konnten 83 % der Blätter erfolgreich mit einer mittleren Lagegenauigkeit von 105 m georeferenziert werden. Der Prozess benötigt dabei unter 6\,s auf einem handelsüblichen PC. Damit ist das Verfahren geeignet, in Anwendungssoftware integriert zu werden und stellt eine erhebliche Zeitersparnis gegenüber manueller Georeferenzierung dar.
Mit einer detaillierten Fehleranalyse wurden die größten Herausforderungen für eine gute Anwendbarkeit ausgemacht: unzureichende Segmentierungsqualität, der Bedarf an Vorwissen über den Blattschnitt und die Entwicklung einer Nutzerschnittstelle für Parametrisierung und Fehlerkorrektur.
Somit bildet Das entwickelte prototypische Verfahren eine vielversprechende Grundlage für die weitere Erforschung von robusten und generalisierbaren Verfahren für die automatische Georeferenzierung.Historical Maps are of immense value to researchers of many disciplines to answer questions about the past, such as: How has the land cover changed? Where can we expect regions of archaeological interest? Where were the former settlements, roads and administrative boundaries and what were their names?
Archives and libraries are undertaking great effort to digitise their stock of maps, but scanning alone is not enough to make them easily available and to be able to access the geographical information within: The maps need to be georeferenced.
However, manual georeferencing of maps is very time consuming.
Current approaches for automated map georeferencing using margin information, grid lines or toponyms are not applicable to a wide variety of map types or at least require detailed prior knowledge about map design and layout.
Furthermore they use delicate algorithms with unclear generalisability and have not been evaluated on large data sets or complete map series with edge cases.
Here, the use of map symbols themselves is proposed to extract ground control points. To this end, tried-and-tested computer vision methods are applied for robust and scalable map image representation, matching and registration.
Geometry of map symbols is encoded by extracting image features from segmented map images. These can be matched efficiently to a large reference map by querying an approximate nearest neighbour index to obtain a reference map with known spatial reference which depicts the same area. After registration of the query map, it can be georeferenced by applying the spatial reference of the reference map.
The proposed approach is demonstrated to be feasible with a prototypical implementation and systematic validation on large datasets of synthetic and historical maps.
With this approach 83 % of the historical maps where successfully georeferenced with median georeferencing error of 105 m. The whole process runs in under 6 s per map on a consumer PC and therefore is viable for integration into desktop applications.
While there is still some room for improvement with this approach, the detailed analysis of sources of errors highlights the most promising directions of future research and development.
The most pressing improvements are UX for parameter settings and error correction, improved segmentation and reduction of the need for prior knowledge of map quadrangles.ahoi.digita
Semi-automated extraction of information from large-scale historical maps
Full text linkHistorical maps are important relics to reconstruct our past. New insights and information can be unveiled and make long-term morphological developments of different spatial environments understandable. As part of the investigation of urban areas, dynamics of settlements such as transformations of built-up areas or changes in road networks are of particular interest. However, detailed geographic information concerning urban history is way more accessible from large-scale historical maps than from other sources. Due to the great number and visual variety of available historical maps and the lack of appropriate tools, researchers still often revert to laborious manual means in the analysis and comparison of these. This thesis provides a comprehensive solution to semi-automatically unlock and retrieve geometrical as well as textual content from large-scale historical maps. Thus, the spatiotemporal exploration of a city’s individual buildings, roads, or water areas can be considerably improved.
Several shortcomings in this research field are addressed in this thesis. It is the first study to present a holistic concept for semi-automated extraction of geometric and semantic content from large-scale historical maps. Needs of users of historical maps are identified and evaluated in terms of a conducted user survey. The developed and demonstrated workflow is able to extract shapes of discrete map objects representing real-world equivalents as well as their labels. In addition, this thesis considers further processing of the extracted information: To be usable in geographic information systems, map objects are vectorized and labels are provided in the form of text strings. Spatial referencing creates the foundation to manage and store deduced data in databases and to assign additional knowledge. Therefore, an improved starting point for the comparison of historical maps with other geodata is provided. The developed workflow is applicable to comparable, typically monochrome, large-scale historical maps of similar complexity to the sample used for this thesis.
The central question this research pursues is how the extraction of information from large-scale historical maps can be facilitated to render them searchable, analyzable, and comparable with other maps. It is shown how objects and labels from simple scans of historical maps can be transferred into machine-readable data. With the help of object-based approaches, single map objects can be identified and differentiated based on the model of human perception, i.e., by means of various visual variables such as color, texture, and shape. Available tools for detecting and recognizing labels are used and amended with additional
enhancements identified and developed for this thesis. Finally, further methodologies, e.g., from image processing, help to develop a novel and comprehensive approach for the extraction of information from large-scale historical maps. The involved processes benefit from each other and reduce human interaction and subjectivity, time, and labor to a necessary minimum.
As maps were and are still made to be viewed and interpreted by humans, automated methods taking into consideration principles of human perception generally achieve optimum results. Providing editable vector data of historical maps considerably contributes to their processability, analyzability, and comparability and thereby facilitates the daily work of historians, librarians, or urban researchers. An additional allocation of related semantic information allows users to search for keywords, juxtapose e.g., names of streets or measures of buildings, or simply analyze their persistence over time.
In conclusion, this thesis demonstrates the efficiency of comprehensive workflows for semi-automated information extraction from large-scale historical maps. It contributes to an improved transmission and perception of geographic information. By facilitating the comparison of urban geospatial data representing different times, spatiotemporal changes and developments in human history become more clearly recognizable.Historische Karten sind wichtige Zeugnisse zur Rekonstruktion unserer Vergangenheit. Neue Erkenntnisse und Informationen sowie langfristige morphologische Entwicklungen verschiedener Teilräume können sichtbar und nachvollziehbar gemacht werden. Im Rahmen der Erforschung urbaner Strukturen sind Siedlungsdynamiken wie Veränderungen von bebauten Gebieten oder von Straßennetzwerken von besonderem Interesse. Mittels großmaßstäbiger historischer Karten sind detaillierte geographische Informationen
zur Geschichte einer Stadt oft greifbarer als aus anderen Quellen. Aufgrund der großen Anzahl und visuellen Vielfalt historischer Karten sowie fehlender Tools greifen Forschende bei der Analyse und dem Vergleich dieser Karten noch immer auf mühsame manuelle Verfahren zurück. Diese Dissertation bietet einen umfassenden Lösungsansatz für die halbautomatisierte Extrahierung von geometrischen und semantischen Inhalten aus großmaßstäbigen historischen Karten. So wird die raumzeitliche Untersuchung einzelner
Gebäude, Straßenzüge oder Wasserflächen einer Stadt erheblich verbessert.
Diese Arbeit befasst sich mit verschiedenen Defiziten innerhalb dieses Forschungsbereichs. Erstmalig wird ein holistisches Konzept für solch eine halbautomatisierte Extrahierung vorgestellt. Anhand einer Nutzerstudie werden Anforderungen an historische Karten ermittelt und evaluiert. Der demonstrierte Workflow ist in der Lage, diskrete Kartenobjekte, die reale Pendants darstellen, sowie deren Beschriftungen zu extrahieren. Darüber hinaus wird in dieser Arbeit die Weiterverarbeitung der extrahierten Informationen betrachtet: Kartenobjekte werden vektorisiert und Labels in Form von Textstrings bereitgestellt, um sie in Geographischen Informationssystemen nutzbar zu machen. Eine räumliche Referenzierung bietet eine Grundlage, um abgeleitete Daten in Datenbanken zu speichern und zu verwalten und um zusätzliche Informationen zuzuweisen. Damit wird eine verbesserte Ausgangslage für den Vergleich von historischen Karten mit anderen Geodaten geschaffen. Der entwickelte Workflow ist auf vergleichbare, in der Regel monochrome, großmaßstäbige historische Karten von ähnlicher Komplexität anwendbar.
Wie die Informationsextraktion aus großmaßstäbigen historischen Karten erleichtert werden kann, um diese durchsuchbar, analysierbar und mit anderen Karten vergleichbar zu machen, ist zentrale Frage dieser Arbeit. Es wird aufgezeigt, wie Objekte und Labels aus einfachen Scans historischer Karten maschinenlesbar gemacht werden können. Mithilfe objektbasierter Ansätze können einzelne Kartenobjekte anhand verschiedener visueller Variablen wie Farbe, Textur und Form identifiziert und differenziert werden. Etablierte Prozesse zur Erkennung von Labels werden angewandt und weiter verbessert. Der neuartige und umfassende Ansatz für die Informationsextraktion aus großmaßstäbigen historischen Karten wird durch zusätzliche Methoden, beispielsweise aus der Bildverarbeitung, ergänzt. Die implementierten Prozesse begünstigen einander und reduzieren die menschliche Interaktion und Subjektivität, Zeit und Arbeit auf ein notwendiges Minimum.
Da Karten damals wie heute für die Betrachtung und Interpretation durch den Menschen geschaffen wurden, erzielen automatisierte Verfahren, die an die menschliche Wahrnehmung angelehnt sind, die besten Ergebnisse. Die Verarbeitbarkeit, Analysierbarkeit und Vergleichbarkeit historischer Karten wird durch die Bereitstellung editierbarer Vektordaten maßgeblich verbessert und so die tägliche Arbeit von HistorikerInnen, BibliothekarInnen oder StadtforscherInnen unterstützt. Eine Zuweisung semantischer Informationen ermöglicht es Nutzenden beispielsweise nach Schlagwörtern oder Straßennamen zu suchen, Maße von Gebäuden abzuleiten oder deren Genese zu analysieren.
Diese Arbeit verdeutlicht die Effizienz eines solchen holistischen Ansatzes und trägt damit zu einer verbesserten Übermittlung und Wahrnehmung geographischer Informationen bei. Durch den Vergleich urbaner Geodaten verschiedener Epochen werden raumzeitliche Veränderungen und Entwicklungen der Menschheitsgeschichte deutlich
Anpassung der Zoom-Stufe in der mobilen Karte für die Selbstlokalisation
Full text linkSelbstlokalisation ist ein wichtiger Prozess für die kartengestützte Navigation in einem unbekannten Umgebungsraum. Der Nutzer des Navigationssystems muss sich mittels der Darstellung vergewissern, wo er sich in diesem Raum befindet und in welcher Beziehung er und die umliegenden Objekte zueinander stehen. Zu diesem Zweck werden das erworbene Standortwissen aus der direkten Quelle (Realraum im Umblickfeld) und das erworbene Standortwissen aus der indirekten Quelle (mobile Karte) miteinander abgeglichen, wodurch die räumliche Entscheidung und Fortbewegung abgeleitet werden können. Die Selbstlokalisation verläuft nur erfolgreich, wenn beide Wissensmodalitäten übereinstimmen.
Bei den aktuellen Fußgänger-Navigationsapplikationen ist zwischen beiden Wissensmodalitäten nicht selten eine Diskrepanz zu beobachten, die auf die inadäquate Zoom-Stufe zurückzuführen ist. Um dieser Diskrepanz entgegenzuwirken, ist die Skalierung der Darstellung seitens des Nutzers erforderlich. Möglicherweise kann dies aber dazu führen, dass der Nutzer die Darstellung fehlinterpretiert und infolgedessen den falschen Weg einschlägt.
Zur Behebung dieses Problems ist die standortangepasste Zoom-Stufe untersuchungsbedürftig. Insofern lag das Erkenntnisinteresse dieser Arbeit auf der Ermittlung der Einflussfaktoren auf die Zoom-Stufe. Ziel war es, den optimalen Kartenausschnitt mittels einer standortbezogenen Zoom-Stufe zu automatisieren. Zum Erreichen dieses Ziels wurde die leitende Forschungsfrage gestellt: Welche Parameter sind ausschlaggebend zur Anpassung der Zoom-Stufe in der mobilen Karte, um einen optimalen Kartenausschnitt zum Zweck der Selbstlokalisation zu bestimmen?
Aufgrund der fehlenden bzw. unzureichenden Kenntnisse über diese Thematik im Bereich der Kartographie erfolgte die Erkenntnisgewinnung durch exploratives, fächerübergreifendes Vorgehen. Untersuchungszweck waren die theoretische Herleitung und die empirische Identifizierung der Einflussfaktoren auf die zur Selbstlokalisation geeignete Zoom-Stufe. Da die raumbezogenen Faktoren (physikalische und beobachtbare Umweltmerkmale) und kartenbezogenen Faktoren (gestalterische Komponenten) Repräsentationen des erworbenen Standortwissens determinieren und sich aus diesen wiederum das Zoom-Verhalten ableitet, wurde angenommen, dass diese Faktoren einen Einfluss auf die Zoom-Stufen haben. Die angenommenen Faktoren waren: Größe und geometrische Form des sichtbaren Bereichs, Distanz zur fern liegenden Globalen Landmarke, Distanz zum ersten Abbiegepunkt in Blickrichtung sowie die Smartphone-Displaygröße. Die Frage, ob und inwiefern der einzelne angenommene Faktor die Zoom-Stufe beeinflusst, war die Aufgabe der zwei aufeinander aufbauenden empirischen Feldexperimente.
Bei der Bestimmung der Variablen lag der Fokus der empirischen Untersuchung auf der Raumgeometrie. Als wichtigste Einflussfaktoren stellten sich der Flächeninhalt des Umblickfeld-Polygons und die Distanz zum nächsten Abbiegepunkt heraus. Aus diesem Ergebnis wurde eine handlungsleitende Empfehlung für die Gestaltungspraxis in Form eines strukturierten Programmentwurfs (Nassi-Shneiderman-Diagramm) abgeleitet. Im Anschluss daran wurden die Gestaltung einer Evaluierungsstudie und künftige Themenschwerpunkte vorgeschlagen.
Diese angewandte Forschungsarbeit leistet einen Beitrag im Hinblick auf die Identifizierung der Zusammenhänge zwischen Wahrnehmungsraum im Umblickfeld und Zoom-Stufe beim Lösen der Selbstlokalisationsaufgabe. Ferner stellt diese Erkenntnis in Verbindung mit dem entwickelten Prototyp einen großen Schritt in Richtung des Ziels dar, zu einer nutzerorientierten Gestaltung des Fußgänger-Navigationssystems zu gelangen.Self-localisation is an important process in map-based navigation in an unknown environmental space. With the help of graphic depictions (mobile maps) the user is supposed to comprehend where he is and how he and the surrounding objects are spatially related to each other. For this purpose, the acquired knowledge from direct and indirect sources (perception of object features in the viewing field as well as perception of depictions on the mobile map) should be matched to each other in order to deduce spatial decision and locomotion. A self-localisation task can only be solved successfully if these two sources of spatial knowledge correspond to each other.
Due to an inadequate zoom level, a discrepancy between these two sources can be observed in contemporary pedestrian navigation applications. In order to overcome the discrepancy between the location-related viewing field and the map display area on a smartphone screen, the user has to zoom in or zoom out the mobile map. However, it cannot be excluded that this zooming process lead to a misinterpretation of the graphic depictions. As a consequence, the user may choose the wrong direction during the navigation process.
In order to solve this problem, the location-adapted zoom level needs to be examined. Therefore, the research interest of this thesis was to determine factors having an influence on the zoom level. The ultimate goal was to design a map display area adjusting automatically by means of location-related zoom levels. The central question is: Which parameters are decisive in view of adjusting the zoom level in the mobile map to determine an optimum map display area for the purpose of self-localisation?
Due to a lack of research findings in the field of applied mobile cartographic, knowledge was achieved through an explorative interdisciplinary approach. The purpose was the theoretical derivation and empirical identification of factors influencing the zoom level in the context of a self-localisation task. It was assumed that not only spatial factors (environmental cues) but also cartographical factors (design components on mobile map displays) do have an influence on the location-related zoom level since both factors determine the cognitive representations of the acquired location-related knowledge. The zoom behaviour in particular is depending on these representations. The assumed factors were the following: size and geometric shape of the viewing field, distance to a distant global landmark, distance to the nearest turning point in walking direction and finally the smartphone display size. Answering the question, whether and to what extent each assumed factor influences the zoom level, was the task of the two consecutive empirical field experiments.
The variables applied in the empirical field experiments were derived from spatial geometry. The results showed that the most important factors were the area of the viewing field polygon and the distance to the nearest turning point. On the basis of this, a structogram was generated as a guideline recommendation for the design practice. Finally, an evaluation research design pointing to the future questions has been suggested.
This applied research can contribute to identifying the link between perception space in the viewing field and zoom level in the context of a self-localisation task. Furthermore, this finding combined with the developed prototype represents a big step towards achieving the goal of a user-centered design of pedestrian navigation systems
Einbeziehung von Unsicherheiten in die explorative Veränderungsanalyse von Landbedeckung: ein Geovisual-Analytics-Ansatz
Full text linkIm Fachgebiet der Geographischen Informationswissenschaft (GIScience) wurde in den letzten Jahrzehnten intensiv Forschung betrieben, um Unsicherheiten in Geodaten zu beschreiben, zu quantifizieren und nutzbar zu machen. Praktisch einsetzbare Modelle und Methoden für diesen Zweck sind allerdings noch selten, und der vermeintliche positive Effekt, wenn Informationen zu Unsicherheiten bei räumlicher Analysen kommuniziert werden, ist noch Teil der Forschung. Die vorliegende Arbeit stellt sich diesen Herausforderungen und konzentriert sich dabei auf Veränderungsanalysen von Landbedeckung auf Basis von Fernerkundungsdaten. Es wurde gezeigt, dass bei solchen Analysen Unsicherheiten eine wichtige Rolle spielen, und dass irreführende Ergebnisse die Folge sein können, wenn diese ignoriert werden.
Das in dieser Dissertation beschriebene Projekt zielt darauf ab, ein Konzept nach dem Geovisual Analytics-(GVA)-Ansatz zu entwickeln, um Unsicherheiten bei Veränderungsanalysen zu berücksichtigen. Dieser Ansatz ermöglicht Arbeitsabläufe, die automatische Algorithmen mit interaktiven visuellen Schnittstellen vereinen, um die Stärken von maschineller Berechnung mit denen der menschlichen Interpretation zu verbinden. Die zentrale Frage dieser Arbeit ist, ob Nutzer in der Lage sind, bei Verwendung eines GVA-Tools von Unsicherheitsinformationen zu profitieren: Helfen diese beim Aufstellen von Hypothesen und beim Erlangen von Erkenntnissen während Veränderungsanalysen? Dieser Frage wird sich in folgenden Schritten gewidmet: (1) Entwicklung eines Konzepts für Veränderungsanalysen unter Einbeziehung von Unsicherheiten, (2) Erstellung einer systematischen Übersichtsarbeit zu Nutzerstudien im Bereich Unsicherheitsvisualisierung, (3) Design, Implementierung und Evaluation eines GVA-Software-Prototypen und (4) Durchführung einer Nutzerstudie mit Experten-Nutzern, welche den Prototyp einsetzen und das Konzept bewerten:
(1) Ein Konzept für die Einbeziehung von Unsicherheiten in Veränderungsanalysen der Landbedeckung wird entwickelt. Dabei sind die wichtigsten Schritte die Definition eines Unsicherheitsmaßes für Landbedeckungsveränderungen, die Auswahl, Implementierung und Evaluierung einer Technik zur Darstellung von Unsicherheiten (Noise Annotation Lines), sowie die Erstellung einer Kategorisierung von Tasks in explorativen Veränderungsanalysen. Eine Fallstudie mit realen Veränderungsdaten zur Landbedeckung demonstriert die Anwendbarkeit des Konzepts.
(2) Eine systematische Übersichtsarbeit von Nutzerstudien zur Visualisierung von Unsicherheiten dient der Auswahl einer geeigneten Visualisierungsmethode. Ergebnisse der Studien werden zusammengefasst, „Lessons Learned“ formuliert, sowie Empfehlungen für zukünftige Studien gegeben. Ein neuartiges Modell für die Kategorisierung von Visualisierungsmethoden (Uncertainty Visualization Cube, UVis3) wird vorgeschlagen, als Basis für eine systematischere Auswahl und Evaluation von Methoden zur Unsicherheitsvisualisierung in der Zukunft.
(3) Als Machbarkeitsnachweis, sowie als Grundlage für eine Expertenstudie, welche die Praktikabilität des hier entwickelten Konzepts überprüft, wird ein Software-Prototyp für die Änderungsanalyse mit Unsicherheiten (ICchange) entwickelt. Im Rahmen der Entwicklung wird eine Verbal Protocol Analysis (VPA)-Studie durchgeführt, um die Gebrauchstauglichkeit des Prototypen zu überprüfen. Die Beschreibung des task-basierten Entwicklungsansatzes für den Prototpen soll als Unterstützung dienen für Entwickler, die GVA-Tools für Veränderungsanalysen oder ähnliche Anwendungen entwickeln.
(4) In einer Studie mit drei Gruppen von Experten, die Landbedeckungsanalysen in der Praxis durchführen, wird die Praktikabilität des entwickelten Konzepts überprüft. In semi-strukturierten Gruppeninterviews wird der Software-Prototyp eingesetzt, um verschiedene, den Experten bereits vertraute Änderungsszenarien zu demonstrieren, angereichert mit Informationen über Unsicherheiten in den Ergebnissen. Generell sehen die Teilnehmer das Konzept für die Unterstützung von Änderungsanalysen als nützlich an, und eine Vielzahl potenzieller Anwendungen wird diskutiert. Barrieren für den Einsatz in der Praxis werden ebenfalls angesprochen, wie beispielweise die fehlende Unterstützung durch gängige GIS-Software, sowie Vorbehalte, Unsicherheitsinformationen an die Nutzer der Daten zu weiterzugeben. Aus den Ergebnissen der Studie und aus Erfahrungen während der Entwicklung des Prototyps werden Empfehlungen für die Umsetzung des Konzepts in die Praxis gegeben, sowie zukünftige Forschungsfragen formuliert.
Diese Doktorarbeit liefert neuartige Erkenntnisse im Hinblick auf Visualisierung von Unsicherheiten in Geodaten, sowie bezüglich der Unterstützung explorativer Analysen durch Unsicherheiten. Sie trägt dazu bei, die Kluft zwischen Theorie und Praxis zu schließen und stellt einen wichtigen Schritt dar, um Unsicherheiten für Analysen von Geodaten in der Praxis nutzbar zu machen.During the last decades, research in the field of geographic information science (GIScience) has been conducted to describe, quantify, and utilize information about uncertainty in geodata. However, practically usable models and methods for this purpose are still rare and the supposed positive effect of communicating uncertainty during spatial analyses is still subject to research. This dissertation deals with these challenges, focusing on land cover (LC) change analysis based on remote sensing data, a field in which uncertainty plays an important role. It has been shown that when uncertainty is ignored during change analysis, misleading results can be the consequence.
The project described in this dissertation aims to establish uncertainty-aware change analysis by following a Geovisual Analytics (GVA) approach. This approach utilizes workflows that integrate automated algorithms with interactive visual interfaces to combine the strengths of computation and human reasoning. The central question of this work is if users are able to benefit from information on change uncertainty using a GVA tool: Does it help with hypotheses they make and with insights they gain during change analysis? This question is addressed in the following stages: (1) development of a concept for uncertainty-aware land cover change analysis, (2) literature review on uncertainty visualization user studies, (3) design and implementation of a GVA software prototype including a usability assessment, and (4) a user study with expert analysts who apply the prototype to analysis tasks and evaluate the concept:
(1) A concept to incorporate uncertainty into land cover change analysis is the basis of this work. Here, the most important steps include the definition of an uncertainty measure for LC change, the selection, implementation, and evaluation of a technique to portray uncertainty in LC change maps (noise annotation lines), as well as the creation of a task categorization for exploratory change analysis. A case study with real-world land cover change data demonstrates the applicability of the concept.
(2) A systematic review of uncertainty visualization user studies is a fundament for the selection of a suitable visualization technique. Findings from the studies are summarized and lessons learned, as well as recommendations for future studies in the field, are provided. This includes a novel categorization model (Uncertainty Visualization Cube, UVis3) for more systematic selection and evaluation of uncertainty visualization techniques in the future.
(3) A software prototype for uncertainty-aware change analysis (ICchange) serves as a proof-of-concept and as a vehicle for an expert user study to assess the practicability of the concept developed in this doctoral research. The prototype development includes a verbal protocol analysis (VPA) study to assess its usability. The description of the task-based development approach is intended to support developers creating GVA software tools for land cover change analysis or related fields.
(4) An expert user study assesses the practicability of the developed concept with three groups of remote sensing experts who conduct land cover change analyses in practice. In semi-structured group interviews, the software prototype is utilized to demonstrate real-world change scenarios that the experts have analyzed before, enriched by information about uncertainty in the results. The participants generally see the concept as useful for supporting change analysis and a number of potential applications are discussed. Barriers for the use in practice are addressed as well, such as user acceptance issues and the lack of support in standard GIS. The experts’ opinions about the ICchange software prototype and the noise annotation lines visualization technique were predominantly positive. From the results of the study and experience from prototype development, recommendations are given for the implementation of the concept in practice and for questions to be addressed in future research.
This dissertation provides various novel findings regarding geodata uncertainty visualization and uncertainty-aware exploratory analysis. It contributes to bridging the gap between theory and practice and represents a crucial step to come closer to the goal of making uncertainty usable in real world geodata analysis
The Relevance of Spatial Resolution and Stereo Capability for the Interpretation of Remote Sensing Imagery
No full textImages of different resolution levels between 2 m and 0.25 m were analysed by several test persons in mono and stereo presentation with the aim to detect certain predefined objects. It could be shown that a clear functional relation between the average detection efficiency and the logarithm of the amount of data contained in the analysed images exists, independently of the interpretation mode (mono/stereo), i.e. the same interpretation results can be obtained from a stereo mage pair or from a mono image with a resolution increased by the factor √2. If only the ground resolution is considered as parameter then the interpretation results for stereo are superior to those of mono (at the same ground resolution)
Support Disaster Management wih Remote Sensing
No full textThis article aims to describe the International Charter, the GMES Service Element RISK-EOS and the Center for satellite-based crisis information with respect to the Charter activation for the UK flooding in 2007. Insights will be given to the basic structures and procedures as well as to the results and products provided during this call
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