Am Ende des Seminars können die Teilnehmenden grundlegende geostatistische Methoden für geeignete räumliche Fragestellungen auswählen, Ergebnisse interpretieren und ausgewählte fortgeschrittene Verfahren einordnen.
Definition und Konzepte: Überblick über geostatistische Datenanalyse, Unterschiede zu traditionellen statistischen Methoden und Anwendungsbereiche.
Räumliche Daten und Strukturen: Erklärung der räumlichen Datenstrukturen, Typen von räumlichen Daten (Punktdaten, Flächendaten, Rasterdaten) und ihre Bedeutung in der Geostatistik.
Grundlagen der räumlichen Statistik
Deskriptive räumliche Statistik: Berechnung und Interpretation von Grundmaßen der räumlichen Verteilung, wie Mittelwert, Median, Varianz und Standardabweichung in räumlichen Kontexten.
Räumliche Autokorrelation: Erörterung räumlicher Gewichtungsmatrizen bei unterschiedlichen Nachbarschaftsbeziehungen; Anwendung räumlicher Korrelationen und Berechnung von Moran„s I und Geary„s C zur Beschreibung räumlicher Muster.
Visualisierung räumlicher Daten
Kartografische Visualisierung: Nutzung von Python zur Erstellung von Karten, Darstellung von räumlichen Daten und Identifikation von Mustern.
Heatmaps und Rasterplots: Erstellung und Interpretation von Heatmaps und Rasterplots zur Visualisierung der Dichte und Verteilung räumlicher Daten.
Explorative räumliche Datenanalyse (ESDA)
Cluster-Analyse: Identifikation und Interpretation räumlicher Cluster; Einordnung raumaufteilender und dichtebasierter Verfahren, beispielsweise K-means und DBSCAN, Suche der optimalen Parameter mit Unterstützung durch graphische Methoden.
Hotspot-Analyse: Anwendung von Hotspot-Analyse-Techniken zur Identifikation von Regionen mit hoher räumlicher Konzentration bestimmter Merkmale.
Variogramme und räumliche Struktur
Einführung in Variogramme: Erklärung, was Variogramme sind und wie sie zur Untersuchung der räumlichen Struktur von Daten verwendet werden.
Erstellung und Interpretation von Variogrammen: Schritte zur Erstellung und Interpretation von Variogrammen, Identifikation von Range, Nugget und Sill.
Kriging-Methoden
Einführung in Kriging: Grundlagen des Kriging-Verfahrens zur Interpolation von räumlichen Daten, Erklärung der verschiedenen Kriging-Methoden (einfaches, gewöhnliches und universelles Kriging).
Implementierung von Kriging: Durchführung eines Kriging-Interpolationsverfahrens, Erstellung von Kriging-Karten und Bewertung der Interpolationsgüte.
Räumliche Regressionsmodelle
Einführung in räumliche Regression: Erklärung der Unterschiede zwischen traditionellen Regressionsmodellen und räumlichen Regressionsmodellen, Einführung in räumliche Lag- und Fehler-Modelle.
Modellanpassung und Interpretation: Schritte zur Anpassung und Interpretation räumlicher Regressionsmodelle, Anwendung auf reale Datensätze und Bewertung der Modellgüte.
Anwendung von Python in der Geostatistik
Integration von Geostatistik und GIS: Nutzung von Python mit GeoPandas, GDAL und ESDA zur Analyse und Visualisierung geostatistischer Daten und zur Integration in GIS-Workflows.
Fallstudien und praktische Beispiele: Anwendung von Python zur Lösung realer geostatistischer Fragestellungen, Präsentation von Fallstudien und Best Practices.
Praxisbeispiele und Best Practices
Implementierung eines geostatistischen Projekts: Durchführung eines Beispielprojekts zur Anwendung der erlernten Techniken und Methoden auf reale Datensätze, Schritt-für-Schritt-Anleitung von der Datenaufbereitung bis zur Ergebnispräsentation.
Erfahrungsberichte und Best Practices: Präsentation realer Fallstudien und Best Practices zur erfolgreichen Implementierung und Nutzung geostatistischer Analysen in verschiedenen Anwendungsbereichen.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an Geowissenschaftler, Data Scientists, GIS-Analysten und Fachleute, die geostatistische Methoden erlernen oder vertiefen möchten.
Teilnahmevoraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse in Statistik und GIS sind von Vorteil.
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