Visualisierung
Jede Art von raumbezogener Information kann in einer graphischen Darstellung deutlich besser erfasst werden, als in Textform. Gute Visualisierungen ermöglichen auch die Darstellung schwer vorstellbarer Objekte und helfen, das Verständnis für Daten zu verbessern und somit die Kommunikation über Daten zu erleichtern. Ziel von Visualisierung ist es in der Regel, den Betrachter in die Lage zu versetzen, Inhalte nicht nur zu sehen sondern diese zu erkennen, zu verstehen und zu bewerten. Bisher nicht erkannte Zusammenhänge innerhalb der Daten können von Betrachtenden gelungener Visualisierung unmittelbar erschlossen werden.
„Visualisation is a method of computing. It transforms the symbolic into the generic, enabling researchers to observe their simulations and computations. Visualization offers a method for seeing the unseen. It enriches the process of scientific discovery and fosters profound and unexpected insight. In many fields it is already revolutionizing the scientists do science.“
B.H.McCormick,T.A.DeFantiandM.D.Brown(Eds.)(1987).VisualizationinScientificComputing, Computer Graphics Vol. 21, No. 6.
Resultate von Analysen zusammen mit kartographischen Darstellungen sowie sachverhaltsverdeutlichende Raster- und Vektorlayer ergeben eine Vielzahl an Einzelinformationen, die als komplexe Informationsquelle sehr gut durch den visuellen Wahrnehmungssinn verarbeitet werden kann. Durch Verwendung der Layertechnologie ist es leicht möglich, in grafischen Darstellung auszuwählen, welche Information zeitgleich betrachtet werden soll. Umfangreiche Datenmengen können so gezielt eingesetzt werden, um eine Demonstration eines Sachverhaltes zu erreichen.
Besonders erfolgversprechend sind 3D Visualisierungen für komplexe räumliche Zusammenhänge, um diese leicht verständlich darzustellen und sie eignen sich auch, um neue Erkenntnisse zu gewinnen, die mit zweidimensionalen Visualisierungen nicht möglich wären. Digitale Geländeund Oberflächenmodelle zeichnen sich dadurch aus, dass Höheninformationen zu den räumlichen Daten hinzukommen und auf dieser Basis eine zusätzliche Visualisierungsoption, die digitale Geländeanimation, entsteht. Frühe Einsätze fand diese Technologie in Flugsimulatoren und sie ist heute aus modernen Computerspielen, Rekonstruktion historischer Stätten, Landschaftsbildsimulationen bei Bauvorhaben, Funknetzplanungen, Klima- und Umweltforschung und vielen weiteren Bereichen nicht mehr wegzudenken.
Eine Sonderstellung nehmen in diesem Kontext die Raum-Zeit-Würfel oder Space Time Cubes ein, die bereits in den 1970er Jahren von dem schwedischen Humangeograph Torsten Hägerstrand entwickelt wurden aber erst jetzt mit immer leistungsfähigerer Hard- und Software und fortschreitender Webtechnologien pragmatisch realisiert werden können. Er hat als erster erkannt, dass eine Verknüpfung von Raum- und Zeitdaten in einem grafischen Modell deutlich mehr Erkenntnisse bringt, als die getrennte Betrachtung der Faktoren. Als Grundlage dient eine zweidimensionale Karte, die mit einer orthogonalen dritten Raumachse zur Abbildung der Zeit versehen wird. Dieses Konzept eignet sich hervorragend für den Einsatz in Geoinformationssystemen, da nun auch zeitliche Analysen sehr gut visualisiert werden können.
Beispiel für einen Raum-Zeit-Würfel
Multidimensional geovisualization in GRASS GIS
QGIS 3D Map using 3D View
How to visualize time series in QGIS 3.0 with the Time Manager Plugin - Tutorial
QGIS Terrain Analysis: hillshade, slope, aspect (Tutorial)
Lösung für das Problem, dass bei der Installation der Erweiterung Timemanager ggf. unter MacOS auftaucht:
Vielen Dank an Herrn Springer!
1.) QGIS schließen
2.) Durch die Eingabe von
pip3 Install future
im Terminal wird das endsprechende Modul „future“ (ein Kompatibilitätslayer für Python 2 und 3, sagt das Internet) nachgeladen und „TimeManager“ lässt sich danach im QGIS installieren.
( 2b.) Eventuell ist das Paktverwaltungsprogramm für Python „pip3" selber veraltet und muss mittels Eingabe von
pip3 install --upgrade pip
zuerst auf den aktuellen Stand gebracht werden.