Geografische Informationssysteme (GIS) und Landnutzungsanalyse

Gewinne:

• Fähigkeit, die GIS-Logik der Landnutzungs-, Eignungs- und Zugänglichkeitsanalyse sowie die Rolle der KI in diesem Arbeitsablauf zu definieren
• Fähigkeit, die Konzepte von Ebene, Attribut und Koordinatensystem beim Entwerfen von Analysefiktion mit KI korrekt zu verwenden
• Möglichkeit, von der KI vorgeschlagene Analyseschritte mit echter Datenqualität, räumlicher Genauigkeit und Koordinatenreferenz zu überprüfen

Der Motor der Stadtplanung sind räumliche Daten: Was ist wo, wie viel ist es, wie weit ist es voneinander entfernt? Die Softwarefamilie, die diese Daten sammelt, speichert, abfragt und kartiert, heißt Geographic Information Systems (kurz GIS; GIS auf Englisch). Eine Landnutzungsanalyse beantwortet Fragen wie den Standort einer Schule, ob ein Gebiet für Wohn- oder Industriezwecke geeignet ist, wie viele Menschen von einer Grünfläche versorgt werden usw. mit GIS. KI ist ein leistungsstarker Assistent bei der Gestaltung des Aufbaus dieser Analysen, der Reihenfolge der Schritte, der Anordnung der Kriterien und Gewichtungen und der Berichterstattung über das Ergebnis. Die Analyse basiert jedoch auf räumlichen Daten und die Qualität, das Koordinatensystem und die Aktualität der räumlichen Daten bestimmen das Ergebnis. KI kann diese Daten nicht sehen; Es bearbeitet nur die von Ihnen bereitgestellte Belletristik. Daher muss jeder von der KI vorgeschlagene Schritt mit realen Daten und einer genauen Koordinatenreferenz getestet werden.

Drei Grundkonzepte von GIS

Ebene: Jeder Datentyp ist eine separate Ebene – Straßen sind eine Ebene, Gebäude eine andere, Neigungen eine andere. Bei der Analyse werden Schichten überlagert und in Beziehung gesetzt.

Attribut: Jedes räumliche Objekt verfügt über eine Tabelle – Fläche, Nutzung, Eigentümerstatus einer Parzelle. Bei der Raumfrage handelt es sich häufig um eine Attributfrage: „Parzellen, deren Nutzung ‚Grünfläche‘ ist und deren Fläche größer als 5000 m² ist“.

Koordinatenreferenzsystem (CRS): Es ist das mathematische Gerüst, das die gekrümmte Erdoberfläche in eine flache Karte umwandelt. ITRF/TM (z. B. durch EPSG-Codes definierte nationale Systeme) sind in der Türkei weit verbreitet. Falsches CRS ist der häufigste und heimtückischste räumliche Fehler: Ebenen überlappen nicht, Flächen und Abstände sind völlig falsch. Wenn die KI eine Entfernungs- oder Flächenberechnung vorschlägt, ist die erste Prüfung immer CRS.

Achtung: Gehen Sie nicht davon aus, dass ein Entfernungs- oder Flächenergebnis korrekt ist, nur weil es vernünftig erscheint. Bei falschem CRS kann es so aussehen, als würden sich zwei Schichten „überlappen“ und um Meter verschieben. Vergleichen Sie Flächen in m²/Hektar immer mit einer bekannten Referenz (z. B. der Titelfläche einer Parzelle).

Die Logik der Landnutzungs- und Eignungsanalyse

Eine Eignungsanalyse bewertet, wie geeignet jeder Standort für einen bestimmten Zweck ist (z. B. Neubauwohnungen). Typische Schritte:

1. Legen Sie die Kriterien fest. Hanglage, Überschwemmungsrisiko, Verkehrsnähe, aktuelle Nutzung, Schutzgebiete.
2. Bewerten Sie jedes Kriterium. Beispiel: Steigung 0-5 % = 10 Punkte, 5-15 % = 6, 15 %+ = 1.
3. Gewicht verlieren. Wenn das Hochwasserkriterium in der Residenz sehr wichtig ist, wird sein Gewicht hoch sein.
4. Ebenen zusammenführen. Weisen Sie jeder Zelle/jedem Feld einen Fitnesswert mit einer gewichteten Summe zu.
5. Kommentieren und überprüfen. Testen Sie die Punktzahl anhand von Fachwissen und Gesetzgebung.

KI ist sehr nützlich, um dieses Kriterium-Gewichtungs-Konstrukt zu besprechen, Sie an ein vergessenes Kriterium zu erinnern und die Bewertungstabelle zu organisieren. Aber denken Sie daran, dass es sich bei Gewichtungen um Werturteile handelt: Ob Überschwemmungen oder Verkehr stärker gewichtet werden, ist eine öffentliche Entscheidung, keine Entscheidung der KI.

Schritt für Schritt: Erstellen einer Eignungsanalyse mit KI

1. Definieren Sie den Zweck und die Domäne. „Verfügbarkeit neuer Wohnflächen im Bezirk X.“
2. Führen Sie eine Dateninventur durch. Listen Sie die vorhandenen Ebenen, ihre Quellen, Daten und CRS auf.
3. Haben Sie AI-Entwurfskriteriengewichte. Fragen Sie, ob Kriterien fehlen.
4. Erstellen Sie gemeinsam die Bewertungstabelle. Klären Sie die Schwellenwerte für jedes Kriterium.
5. Der Workflow wurde in GIS-Schritte übersetzt. Welche Schicht, welcher Prozess, in welcher Reihenfolge.
6. Überprüfen Sie die Datenqualität. Pünktlichkeit, Genauigkeit, CRS-Konformität.
7. Überprüfen Sie das Ergebnis. Fachgebiet, Gesetzgebung, bekannte Referenz.

Schwache Eingabeaufforderung / Starke Eingabeaufforderung

Schwache Aufforderung: „Finden Sie den besten Wohnort.“

KI kennt weder die Domäne noch die Daten noch die Kriterien; Es wird ein allgemeiner und nutzloser Text zurückgegeben.

Starke Aufforderung: „Ich erstelle eine Eignungsanalyse: Ziel neues Wohngebiet, Arbeitsbereich [Bezirk]. Die Ebenen, die ich habe: Gefälle (aus DEM), Überschwemmungsrisiko (SHW), Straßennetz, bestehende Landnutzung, Schutzgebiete. (a) erinnern mich an Kriterien, die möglicherweise fehlen, (b) schlagen eine Tabelle mit angemessenen Bewertungsschwellenwerten für jedes Kriterium vor, (c) markieren, wo die Gewichtungen Werturteile enthalten. Stellen Sie die Gewichtungen für mich fertig; präsentieren Sie Optionen.“

Die zweite Aufforderung macht die KI zum Diskussionspartner und hält den Entscheidungsträger beim Planer.

Vier kopierbare Vorlagen

Aufgabe: Schlagen Sie eine Reihe von Eignungsanalysekriterien für die folgende Liste von Zielen und Ebenen vor. Ausgabe: Kriterium | warum ist es wichtig | mögliche Punkteschwelle | „Enthält es Werturteile?“ Listen Sie auch alle Kriterien auf, die möglicherweise fehlen. Zweck: [...] | Arbeitsbereich: [...] | Schichten: [...]

Aufgabe: Untersuchen Sie die Kriteriengewichtungstabelle unten. (a) Überprüfen Sie, ob die Summe der Gewichte signifikant ist, (b) kennzeichnen Sie widersprüchliche oder doppelte Kriterien, (c) listen Sie Annahmen auf, die das Ergebnis irreführen können. Entscheidungsfindung; Einfach nachschauen.Tabelle: [...]

Aufgabe: Übersetzen Sie die folgenden Analyseschritte in einen GIS-Workflow. Für jeden Schritt: Eingabeebene(n), Prozesstyp, Ausgabe und zu berücksichtigendes Koordinatensystem/Einheitspunkt. Code schreiben; Beschreiben Sie einfach Ihren Arbeitsablauf. Schritte: [...]

Aufgabe: Übersetzen Sie den folgenden Datenbestand in ein Qualitätskontrolldiagramm. Spalten: Ebene | Quelle | Datum/aktuell | CRS | bekannte Grenze/Fehlerrisiko.Markieren Sie Schichten, die vor der Verwendung abgefragt werden müssen.Bestandsaufnahme: [...]

Eine Tabelle: Analysetyp und Validierung

Analyse

Die Frage, die er stellte

Die Rolle der KI

kritische Überprüfung

Eignung

Wo ist es geeignet?

Kriterium-Gewichts-Konstrukt

Gewicht = öffentliche Wahl; C.R.S.

Zugänglichkeit

Wie nah/zugänglich?

Übersicht über die Methodenauswahl

Aktualisierung der Netzwerkdaten

Dichte/Abdeckung

Wie viel ist da, wie wird es verteilt?

Klassen- und Schwellenwertempfehlung

Bevölkerungs-/Flächendatenquelle

ändern

Was hat sich geändert?

Vergleichsfiktion

Datum und CRS-Konformität

Puffer/Distanz

Was ist innerhalb der Grenze?

Distanzlogik

Einheit und CRS

drei Mini-Koffer

Fall 1 – CRS-Falle. Ein Praktikant überlappt zwei Schichten; die Karte scheint sich zu „überlappen“. Wenn die KI einen von ihr gedruckten Puffer analysiert, stellt sich heraus, dass der 500-Meter-Puffer seltsam klein ist. Problem: Eine Ebene ist im geografischen (Grad-)CRS, die andere im metrischen CRS; 500 „Grad“ sind bedeutungslos. Nach der Projektion auf das richtige CRS verbessert sich das Ergebnis. Dies ist einer der unsichtbarsten und teuersten Fehler.

Fall 2 – Vergessenes Kriterium. Ein Team nutzt Neigung, Überschwemmung und Erreichbarkeit als Kriterien für die Eignung von Wohnraum. Lassen Sie die KI die Bearbeitung überwachen; AI „Haben Sie das Kriterium Geologisches/Katastrophenrisiko (Verwerfung, Erdrutsch) hinzugefügt?“ er erinnert. Das Team erkennt, dass es dieses entscheidende Kriterium verfehlt hat. Die KI hat keine Entscheidung getroffen, sie hat einen blinden Fleck geschlossen.

Fall 3 – Gewichtstransparenz. Eine Gemeinde legt dem Rat eine Eignungskarte vor. AI druckt im Berichtsentwurf deutlich aus, dass es sich bei jeder Gewichtung um eine Präferenz handelt und dass sich die Karte bei unterschiedlichen Gewichtungen ändert. Der Rat fragte: „Was passiert, wenn wir die Überschwemmungslast erhöhen?“ er wird fähig zu fragen. Transparenz verwandelt die Analyse von einer Zumutung in ein Diskussionsinstrument.

Häufige Fehler

• CRS wird nicht überprüft. Der häufigste und teuerste Fehler bei der räumlichen Analyse; Überprüfen Sie dies vor jeder Entfernungs-/Flächenoperation.
• Die Gewichte mit technischen Fakten verwechseln. Gewicht ist ein Werturteil; Es muss transparent sein und diskutierbar bleiben.
• Datenaktualität wird ignoriert. Die alte Landnutzungsschicht führt bei der heutigen Beurteilung in die Irre.
• KI mit einer Datenquelle verwechseln. KI kann die Ebene nicht sehen; bearbeitet die Handlung. Die Daten stammen immer aus echten, verifizierten Quellen.
• Das Ergebnis wird nicht vor Ort getestet. Ein Gebiet mag auf der Karte „geeignet“ erscheinen, vor Ort kann es jedoch eine völlig andere Realität sein.

Zusammenfassend

GIS ist die räumliche Datenmaschine der Planung; Ebene, Attribut und Koordinatensystem sind die drei Grundkonzepte. Die Eignungsanalyse bewertet jeden Standort für einen bestimmten Zweck anhand von Kriterien, Wertungen und Gewichtungen. KI ist eine leistungsstarke Hilfe bei der Gestaltung dieses Setups, indem sie an fehlende Kriterien erinnert, den Arbeitsablauf sortiert und Berichte erstellt. aber er kann die Daten nicht sehen und keine Entscheidung treffen. Der heimtückischste Fehler ist das falsche Koordinatensystem; Gewichte sind nicht technischer Natur, sondern Werturteile und sollten transparent sein. Überprüfen Sie jedes Ergebnis mit aktuellen Daten, genauem CRS und Feldinformationen.

Anwendungsaufgabe

Wählen Sie einen Zweck (z. B. einen neuen Kindergartenstandort). (1) Machen Sie eine Bestandsaufnahme der Ebenen, die Sie mit der vierten Vorlage haben oder annehmen; Schreiben Sie das CRS und den Frischestatus jeder Schicht auf. (2) Schlagen Sie der KI mit der ersten Vorlage eine Reihe von Kriteriengewichten vor und erfassen Sie mindestens ein fehlendes Kriterium. (3) Markieren Sie, welche Gewichte Werturteile sind und schreiben Sie in einem Satz, wie Sie sie der Versammlung erklären würden. (4) Beschreiben Sie, wie Sie das Ergebnis vor Ort überprüfen werden.

Checkliste

• [ ] Ich habe das Koordinatensystem (CRS) aller Ebenen überprüft und synchronisiert.
• [ ] Ich habe die Kriterien festgelegt und die KI nach fehlenden Kriterien scannen lassen.
• [ ] Ich habe hervorgehoben, dass es sich bei den Gewichten um Werturteile handelt und sie transparent gehalten.
• [ ] Ich habe die Datenaktualität und -genauigkeit bewertet.
• [ ] Ich habe KI als Bearbeitungsassistenten verwendet, nicht als Datenquelle.
• [ ] Ich habe das Ergebnis mit einer bekannten Referenz und Feldkenntnissen überprüft.
• [ ] Ich habe den Datenbestand und die Überprüfungsverfolgung gespeichert.