Habitatmodellierung in GIMOLUS Verwendung der logistischen Regression
zum Quantifizieren von Art-Habitat-Beziehungen in webGIS-basierten e-learning Modulen
Michael RUDNER1, Boris SCHRÖDER1, Robert BIEDERMANN1, Mark MÜLLER2
1 AG Landschatsökologie, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, D‑26111 Oldenburg
2 ILPÖ, Universität Stuttgart, Keplerstraße 11, D‑70174 Stuttgart
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02.07.2003 AGIT Rudner, Schröder, Biedermann & Müller GIMOLUS
Motivation und Fragestellung
Notwendigkeit für GIMOLUS• Hohe Relevanz der Methode in Naturschutz und ökologischer Forschung• Notwendigkeit der Vermittlung des entsprechenden Methodenrepertoires
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Zweck der Habitatmodellierung• Regionalisierung von biotischer Information• räumlich explizite Vorhersage von Vorkommen einer Art
auf der Grundlage von Umweltinformation
Ziel von GIMOLUS• Integration aller Arbeitsschritte der Methode in Lernmodule • mit praxisnahen Beispielen,• hohem Grad an Interaktivität,• einfachen technischen Anforderungen an die Nutzer/innen
02.07.2003 AGIT Rudner, Schröder, Biedermann & Müller GIMOLUS
Inhalt
• Habitatmodellierung
mit der logistischen Regression
• Gimolus
• Lernmodule
• Arbeitsgang (WebGIS/Modulseiten)
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Umweltdaten
DGMStatistik
Validierung
Präsenz-Absenzdaten der Arten
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Vorkommen
Nichtvorkommen
Modell Daten [0|1] Daten [Mw.]
4 5 6 70,0
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Habitatfaktor
NutzungBoden
Räumlich explizite Vorhersage des Vorkommens von Pflanzen- und Tierarten
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GIS- und Modell-basierte Lernmodule für umweltbezogene Studiengänge
• Internetbasiert• webGIS-basierte virtuelle Landschaft• alle notwendigen Programme sind integriert (keine Lizenzkosten)
Voraussetzungen:• aktueller Browser, • Plug-Ins (Flash, JRE, ESRI-Java)
weitere Vorträge auf der AGIT 2003:• Christian Makala und Martin Horsch Landschaftsplanung• Mark Müller und Giselher Kaule Technik• Fridjof Schmidt u. Uwe Ehret Hydrologie
www.gimolus.de
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Lernmodul
Einstieg
Anleitung
Inhalt
Material
Unterstützung
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haftLerneinheit
Einführung
Univariat
Multiple Regression
Modellbewertung
Validierung
Virtuelles Problem
Umsetzung
Modulinhalt
Räumlich explizite Habitat-
modellierung
(Aufgabe)
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HabitatmodellierungSchritt für Schritt
Bewertung
Klassifikation
Validierung
Diskussion
Prognose
Ökol. Interpretation
Modellbildung
Probenahme
Aufgabenstellung
Funktionsebenen
WebGISHTML-Viewer
PHP/SQL-Skripte
ProbenahmeDatenzugriff
Kartenerzeugung
Klassifikation
Datenzugriff (lokal)
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Programmseitenbenutzerfreundlich
keine Lizenzgebühren
HTML/JavaScript
eingebettetesJava-Applet
serverseitigWin-exe-Programm
serverseitigWin-exe-Programm
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Link zum WebGIS
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Arbeitsschritte• Aktivieren der Probenahme• Aufruf der Probenahme• • • • •
Arbeitsschritte• Aktivieren der Probenahme• Aufruf der Probenahme• Festlegen der Sampling Strategie• Erzeugen der Probeflächen• • •
02.07.2003 AGIT Rudner, Schröder, Biedermann & Müller GIMOLUS
Arbeitsschritte• Aktivieren der Probenahme• Aufruf der Probenahme• Festlegen der Sampling Strategie• Erzeugen der Probeflächen• Auswahl der zu erfassenden Parameter• Starten der Beprobung•
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Arbeitsschritte• Aktivieren der Probenahme• Aufruf der Probenahme• Festlegen der Sampling Strategie• Erzeugen der Probeflächen• Auswahl der zu erfassenden Parameter• Starten der Beprobung• Kopieren und Speichern der Daten
(Trainings- und Testdatensatz)
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Dateneingabe(Zwischenablage)
Variablenauswahl
Ergebnis• Deskriptive Statistik• Modellparameter• Datenreihen
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Univariate Modelle
Bivariates Modell
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Gültigkeitsbereich der Ebene ‚Vorkommenswahrscheinlichkeit‘
Default-Wert 0.5
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Realisierung der Prognose auf einem 30 m-PunktrasterErgebnis: Pseudo-Grid in Maßstäben < 1: 20.000
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Vergleich Prognoseergebnis und unabhängige Variablenin Maßstäben > 1: 15.000
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Vergleich Prognoseergebnis und unabhängige Variablenin Maßstäben > 1: 15.000
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Klassifikationsschwellenwert
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VorkommenNichtvorkommen
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Größerer Flächenanteil von positiven Prognosennach Absenken des Klassifikations-Schwellenwerts
VorkommenNichtvorkommen
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Validierung
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Präsenz-Absenz-Datender Arten
Vorkommensprognose [0|1]
VERGLEICH
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Testdatensatz
Daten aus der virtuellen Landschaft
VERGLEICH
Anwendung des erzeugten Modells
für den Testdatensatz
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Vorteile und Grenzen
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Vorteile Grenzen
Aufwand Zeitlich (Einarbeitung) &finanziell (Lizenzgebühren)gering
GIMOLUS-Zugang
E-learning Asynchrones LernenUnabhängiges Lernen
Einbindung in Lehr-veranstaltung notwendig
Didaktik Interaktive ÜbungenAngewandte AufgabenTransfer von Gelerntem inneue Situationen
Rückkopplung nötig,Lernende nicht alleine lassen
GroßeAufgabe
Kompletter Arbeitsgang derHabitatmodellierung wirdabgebildet
Bearbeitungszeit (> 2 Std.)stößt an Grenzen(Akzeptanzproblem)