Ein Modell zum Verbinden der Lebensräume von Berglöwen erstellen

Berglöwen, auch Pumas genannt, brauchen ein großes Streifgebiet. Die zerklüfteten Berge nordwestlich von Los Angeles in den Vereinigten Staaten bieten dieser geschützten Art den Raum, den sie zum Jagen und für die Aufzucht ihrer Jungen benötigt. Das Problem: Der Lebensraum der Berglöwen wird durch die Zunahme der menschlichen Bevölkerung immer weiter aufgespalten, wodurch voneinander isolierte Teillebensräume entstehen. Die Lösung: Verbinden Sie die Teillebensräume, indem Sie Wildtierkorridore schaffen. Die miteinander verbundenen Lebensräume bieten der Berglöwenpopulation ein ausreichend großes Gebiet und erlauben gleichzeitig, dass sich Berglöwen aus verschiedenen Teillebensräumen miteinander paaren. Dadurch werden der Artenbestand und die genetische Vielfalt gesichert. In diesem Lernprogramm erstellen Sie unter Verwendung von ArcGIS Pro ein Geoverarbeitungsmodell, mit dem die optimalen Routen für die Wildtierkorridore bestimmt werden.

Dieses Lernprogramm wurde zuletzt am 20. November 2023 mit ArcGIS Pro 3.2 getestet. Wenn Sie eine andere Version von ArcGIS Pro verwenden, sind die Funktionalitäten und Ergebnisse möglicherweise unterschiedlich.

Anforderungen

• ArcGIS Pro (siehe die Optionen für den Zugriff auf die Software)
• Erweiterung "ArcGIS Spatial Analyst"

Das Untersuchungsgebiet und die Daten erkunden

Sie laden zunächst das ArcGIS Pro-Projekt mit den für diesen Workflow benötigten Daten herunter. Sie untersuchen die Lebensraumgebiete der Berglöwen, machen sich mit der vorgeschlagenen Analysestrategie vertraut und erkunden die Daten.

Die Lebensraumgebiete der Berglöwen erkunden

Laden Sie zunächst ein Projekt herunter, und öffnen Sie es in ArcGIS Pro. Dann untersuchen Sie die Lebensraumgebiete der Berglöwen.

1. Laden Sie den komprimierten Ordner Mountain_Lion_Corridors herunter.

   Hinweis:

   Je nach Web-Browser werden Sie möglicherweise vor dem Herunterladen aufgefordert, den Speicherort der Datei auszuwählen. In den meisten Browsern werden heruntergeladene Dateien standardmäßig im Ordner Downloads gespeichert.
2. Suchen Sie die heruntergeladene Datei auf Ihrem Computer.
3. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Datei und extrahieren Sie sie an einem Speicherort, den Sie leicht wiederfinden, beispielsweise den Ordner Dokumente.

   Danach öffnen Sie das Projekt in ArcGIS Pro.

4. Starten Sie ArcGIS Pro. Melden Sie sich mit Ihrem lizenzierten ArcGIS-Organisationskonto an, falls Sie dazu aufgefordert werden.

   Hinweis:

   Wenn Sie über keinen Zugriff auf ArcGIS Pro oder über kein ArcGIS-Organisationskonto verfügen, informieren Sie sich über die Optionen für den Zugriff auf die Software.

5. Klicken Sie in ArcGIS Pro unter Öffnen auf Anderes Projekt öffnen.

   

   Hinweis:

   Wenn Sie ArcGIS Pro zum ersten Mal verwenden, klicken Sie auf Ein vorhandenes Projekt öffnen.

6. Navigieren Sie im Fenster Projekt öffnen zum extrahierten Projektordner, klicken Sie auf Mountain_Lion_Corridors.aprx, um das Projekt auszuwählen, und klicken Sie auf OK.

   

   Das Projekt wird geöffnet.

   

   Auf der Karte sind derzeit zwei Layer aktiviert. Im Layer Study Area wird der Interessenbereich für diesen Workflow als rechteckiges Polygon (in Schwarz) dargestellt. Die Grundkarte World Topographic bietet den allgemeinen geographischen Kontext. Sie können erkennen, dass sich das Untersuchungsgebiet in der Region rund um die Stadt Los Angeles in den Vereinigten Staaten befindet. Es enthält mehrere Gemeinden, z. B. das San Fernando Valley, Burbank und Santa Clara, sowie mehrere Gebirge, die sich über das gesamte Gebiet erstrecken. Als Nächstes untersuchen Sie die Lebensräume der Berglöwen.

7. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf das Kontrollkästchen für Core Mountain Lion Habitats, um den Layer zu aktivieren.

   

   Das Untersuchungsgebiet enthält vier Kernlebensräume von Berglöwen, in Violett dargestellt. Dies sind die Lebensräume, die Sie verbinden möchten, indem Sie Positionen für Wildtierkorridore vorschlagen. Beachten Sie, dass sich Berglöwen in einer größeren Zone um jeden Kernlebensraum aufhalten können, die violetten Polygone stellen jedoch die Gebiete mit der höchsten Konzentration der Berglöwen dar.

   

   Hinweis:

   In diesem Lernprogramm konzentrieren Sie sich auf dieses spezielle Untersuchungsgebiet, um die zum Ausführen der Analysewerkzeuge erforderliche Zeit zu begrenzen. Es gibt jedoch in Nordkalifornien weitere Lebensraumgebiete von Berglöwen, und derselbe Workflow kann auf ein größeres Untersuchungsgebiet angewendet werden, um eine größere Anzahl dieser Lebensraumgebiete miteinander zu verbinden.

   Die drei mit "Los Padres", "Santa Monica" und "San Gabriel" bezeichneten Lebensräume stellen echte Kernlebensräume von Berglöwen dar. Sie befinden sich in großflächigen bergigen Naturgebieten und enthalten beträchtliche Berglöwenpopulationen. Das Gebiet Santa Susana, das vom National Park Service geschaffen wurde und sich außerhalb des Pico Canyon Parks befindet, stellt kein maßgebliches Kerngebiet dar, dient aber als wichtiges geographisches Tor zur Verbindung der anderen drei geographisch nicht verbundenen Lebensräume.

   Sie möchten die Berglöwen in den vier Lebensräumen nicht als vier gesonderte Populationen, sondern als eine einzige Metapopulation – eine aus mehreren Populationen bestehende Population – verwalten. Wenn sich diese Gesamtpopulation der Berglöwen zwischen den einzelnen Kernlebensräumen frei bewegen kann, fördert dies ihre Gesundheit und genetische Vielfalt. Und wenn die Berglöwen in einem der Teillebensräume aussterben, kann dieser von Berglöwen aus anderen Teillebensräumen wiederbesiedelt werden. Deshalb ist es wichtig, Wildtierkorridore zu schaffen, die die bestehenden Teillebensräume verbinden.

   Sie deaktivieren die Beschriftungen, da Sie diese nicht mehr benötigen.

8. Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf den Layer Core Mountain Lion Habitats, und wählen Sie Beschriftung aus.

   

   Die Beschriftungen auf der Karte werden ausgeblendet.

Die Strategie verstehen und relevante Kriterien bestimmen

Sie machen sich jetzt mit der Analysestrategie vertraut, mit der Sie die besten Korridore ermitteln können. Anschließend bestimmen Sie relevante Kriterien für die Analyse.

Die besten Korridore sind solche, die von den Berglöwen als am wenigsten gefährlich empfunden werden und den geringsten Stress für sie verursachen, wenn sie die Landschaft durchqueren. Beispielsweise wäre das Durchqueren eines städtischen Gebiets äußerst gefährlich und mit sehr starkem Stress verbunden. Dagegen wären der Stress und die Gefahr beim Durchqueren eines geschützten Waldes, in dem sich weder Menschen noch Autos befinden, gering. Sie identifizieren die besten Korridore mittels einer Minimalkostenanalyse. Dabei ermitteln Sie, welche Pfade durch die Landschaft die geringsten Kosten in Bezug auf Stress und Gefahr für die Berglöwen verursachen.

Dazu führen Sie zwei Hauptschritte aus:

Schritt 1: Erstellen einer Kostenoberfläche für das gesamte Untersuchungsgebiet. Dabei handelt es sich um ein Raster (aus Zellen oder Pixeln), in dem jeder Zelle ein Kostenwert zugewiesen wurde. Niedrige numerische Werte entsprechen niedrigen Kosten, und hohe numerische Werte entsprechen hohen Kosten. Die folgende Abbildung zeigt eine Kostenoberfläche mit Werten im Bereich von 1 bis 5.

Schritt 2: Bestimmen der optimalen Pfade zwischen den Kernlebensräumen auf der gesamten Kostenoberfläche. In einem von Zelle zu Zelle auf dem Kostenoberflächen-Raster verlaufenden Pfad werden Kostenwerte akkumuliert. Die optimalen Pfade sind die Pfade mit den geringsten akkumulierten Kosten. Die Linie in der folgenden Abbildung stellt den kostengünstigsten Pfad von Punkt A nach Punkt B dar.

Das Erstellen einer Kostenoberfläche erfolgt in fünf Schritten:

1. Bestimmen der für die Thematik (in diesem Fall das Wanderungsverhalten von Berglöwen) relevanten Kostenkriterien
2. Bestimmen der Datasets, die diese Kriterien darstellen
3. Ggf. Vorverarbeiten der Datasets, damit sie die Kriterien vollständig darstellen
4. Transformieren der Kriterien-Datasets in einen einheitlichen Maßstab (von 1 bis 10)
5. Gewichten und Zusammenführen der Kriterien-Datasets zu einem einzelnen Kostenoberflächen-Raster

Sie bestimmen, welche Kostenkriterien im Falle der Berglöwen sinnvoll sind. Zur Erinnerung: Sie möchten die Kosten bezüglich Stress und potenzieller Gefahren für Berglöwen darstellen, die die Landschaft durchqueren. Dies beinhaltet auch die Möglichkeit zur Beutejagd entlang der Korridore. Verwenden Sie folgende Kriterien:

• Zerklüftetes Gelände: In zerklüftetem Gelände können sich Berglöwen besser verbergen und ihrer Beute besser auflauern. Es verringert zudem die Wahrscheinlichkeit der Anwesenheit von Menschen und ist weniger von baulicher Erschließung betroffen. Je stärker ein Gebiet zerklüftet ist, desto geringer sind die Kosten.
• Dichte Vegetations-Bodenbedeckung: Bäume und Büsche bieten Schutz während der Durchquerung und Deckung beim Auflauern von Beute. Die bevorzugte Beute der Berglöwen bevorzugt ebenfalls diesen Typ der Bodenbedeckung. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit, dass die Berglöwen nicht ausreichend Nahrung finden. Je dichter die Vegetation in einem Gebiet, desto geringer die Kosten.
• Schutzgebiete: Die Berglöwen wissen zwar nicht, ob ein Gebiet geschützt ist, Schutzgebiete bieten jedoch die natürliche Umgebung, die sie bevorzugen, mit minimaler Anwesenheit von Menschen und ohne bauliche Erschließung. Zudem garantieren sie, dass die natürliche Umgebung auch in Zukunft erhalten bleibt. Je stärker ein Gebiet geschützt ist, desto geringer sind die Kosten.
• Entfernung zu Straßen: Straßen stellen nicht nur eine Gefahr für Berglöwen dar, sie treiben auch die bauliche Erschließung voran. Je größer die Entfernung zu Straßen, desto geringer die Kosten.

Hinweis:

Weitere Informationen zur Kostenoberfläche und Kostenanalyse finden Sie in den Artikeln Distance Analysis Simplified und Determining how distance is encountered by the traveler.

Auf den Seiten Cougar Overview und Cougar Family Life, die vom Cougar Fund erstellt wurden, finden Sie weitere Informationen zu Berglöwen.

Daten für die Kostenoberfläche erkunden

Für die Darstellung der Kostenkriterien in der Analyse benötigen Sie ein geeignetes Dataset. Sehen Sie sich jetzt die vier ausgewählten Datasets an. Das erste ist der Layer Elevation, mit dem Sie das Kriterium "Zerklüftetes Gelände" darstellen.

1. Aktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Elevation.

   

   Der Layer Elevation wird angezeigt.

   

   Dies ist ein Raster-Layer, in dem jede Zelle die Höhe über dem Meeresspiegel darstellt. Zellen mit geringerer Höhe werden in dunklen Farbtönen und Zellen mit größerer Höhe in helleren Farbtönen dargestellt. Bergreiche höhere Flächen werden in Weiß und Hellgrau dargestellt, und niedrige Täler werden in Schwarz und Dunkelgrau dargestellt.

   Sie vergrößern die Ansicht, um zu visualisieren, wie der Raster-Layer aus Zellen zusammengesetzt ist.

2. Wählen Sie auf der Karte einen Bereich aus, der viele Schwankungen der Höhe aufweist, und zoomen Sie auf ihn, bis Sie die einzelnen Zellen erkennen können, aus denen das Raster besteht.

   

   Sie zeigen den Höhenwert für einige dieser Zellen an.

3. Klicken Sie im Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Navigieren auf den Dropdown-Pfeil Erkunden, und wählen Sie In Inhalt ausgewählt aus.

   

   Diese Option stellt sicher, dass Informationen über den derzeit ausgewählten Layer angezeigt werden.

4. Klicken Sie im Bereich Layer auf den Layer Elevation, um ihn auszuwählen.

   

5. Klicken Sie auf eine der Zellen, um das Informations-Pop-up mit dem Höhenwert (in Metern) anzuzeigen.

   In der folgenden Beispielabbildung stellt die Zelle eine Höhe von ca. 890,8 Metern dar.

   

6. Klicken Sie auf weitere Zellen, um zu sehen, wie ihr Höhenwert variiert.
7. Schließen Sie das Informations-Pop-up.
8. Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf Study Area, und wählen Sie Auf Layer zoomen aus.

   

   Der Layer stellt die Höhe und nicht die Zerklüftung dar. Später im Workflow müssen Sie ihn vorverarbeiten, um einen neuen Layer abzuleiten, der das Kriterium "Zerklüftetes Gelände" tatsächlich darstellt. Sie weisen dann den höchsten Werten für "Zerklüftetes Gelände" die geringsten Kosten zu.

   Als Nächstes überprüfen Sie das Dataset, das Sie als zweites Kriterium verwenden: "Dichte Vegetations-Bodenbedeckung".

9. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Elevation. Aktivieren Sie den Layer Land Cover.

   

   Der Layer Land Cover wird angezeigt.

   

   Der Layer Land Cover ist ein weiterer Raster-Layer, obwohl er keinen einfachen Farbverlauf von Schwarz zu Weiß aufweist wie der Layer Elevation. Damit Sie verstehen, was dieser Layer anzeigt, müssen Sie seine Symbolisierung erkunden.

10. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf den Pfeil neben dem Layer Land Cover, um ihn einzublenden und seine Symbolisierung anzuzeigen.

    

    Dieser Layer stellt verschiedene Bodenbedeckungsarten dar, z. B. Nadelbaumwald oder Anbaukulturen. Jede dieser Bodenbedeckungsarten wird mit einer Farbe symbolisiert: Die roten Farben stehen für besiedelte urbane Gebiete, während die grünen Farben für Wälder oder Wiesen stehen. Die braunen Farben stehen für Strauch- oder Staudenlandschaften. Dieser Layer kann ohne Vorverarbeitung direkt in der Minimalkostenanalyse verwendet werden. Dabei weisen Sie den Arten mit dichter Vegetation-Bodenbedeckung, z. B. Wald- und Strauchlandschaften, die geringsten Kosten zu.

    Als Nächstes überprüfen Sie den Layer, den Sie für das dritte Kriterium, Schutzgebiete, verwenden.

11. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf den Pfeil neben dem Layer Land Cover, um die Symbolisierung auszublenden.
12. Deaktivieren Sie den Layer Land Cover, und aktivieren Sie den Layer Protected_Status.

    

    Auf der Karte wird der Layer Protected_Status angezeigt.

    

    Dieser Raster-Layer gibt den Grad des Schutzes für alle in der Protected Areas Database of the United States (PAD-US) enthaltenen Gebiete an: von besonders geschützten Gebieten in Dunkelgrün bis zu nicht geschützten Gebieten in Hellgrün. Ein National Forest ist ein Beispiel für ein besonders geschütztes Gebiet. Ein Freizeitgebiet ist ein Beispiel für ein nicht geschütztes Gebiet. Gebiete ohne farbliche Markierung auf der Karte sind nicht im Dataset PAD-US erfasst. Sie entsprechen meistens städtischen, landwirtschaftlichen oder anderen Arten privat genutzter Gebiete und bieten i. d. R. besonders ungünstige Bedingungen für Berglöwen. Dieser Layer kann ohne Vorverarbeitung direkt in der Minimalkostenanalyse verwendet werden. Dabei weisen Sie den höchsten Graden des Schutzes die geringsten Kosten zu.

    Abschließend betrachten Sie das Dataset für das vierte Kriterium: Entfernung zu Straßen.

13. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Protected_Status, und aktivieren Sie den Layer Roads.

    Auf der Karte wird der Layer Roads angezeigt.

    

    Der Layer Roads ist kein Raster-Layer, sondern ein Vektor-Layer, der Features als Linien darstellt. (Andere Typen von Vektor-Layern können Punkte oder Polygone enthalten.) Jede Linie stellt eine Straße dar, von kleinen Straßen bis zu Autobahnen. Im Großteil des Workflows werden Sie jedoch nicht zwischen diese verschiedenen Straßentypen differenzieren. Um diesen Layer in der Minimalkostenanalyse zu verwenden, müssen Sie ihn vorverarbeiten und ein Raster aus ihm ableiten, das die Entfernung der einzelnen Zellen von den am nächsten gelegenen Straßen darstellt. Anschließend weisen Sie der Zelle mit der größten Entfernung zu einer Straße die geringsten Kosten zu.

14. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Roads.

Sie sind nun mit den vier Datasets vertraut, mit denen Sie die Kriterien in der Minimalkostenanalyse darstellen.

Einen Schummerungs-Layer erstellen

Bevor Sie die Daten für die Analyse vorbereiten, erstellen Sie einen Schummerungs-Layer, um der Karte mehr Kontext hinzuzufügen und die Landschaft besser analysieren zu können. Ein Schummerungs-Layer hebt das Relief einer Landschaft durch Schummerung und Helligkeit hervor, um sie auf eine dem menschlichen Auge vertraute Weise darzustellen. Sie können ihn vom Layer Elevation ableiten.

1. Klicken Sie im Menüband auf der Registerkarte Bilddaten in der Gruppe Analyse auf Raster-Funktionen.

   

2. Geben Sie im Suchfeld des Bereichs Raster-Funktionen Schummerung ein, und drücken Sie die Eingabetaste. Klicken Sie unter Oberfläche auf die Schaltfläche Schummerung.

   

   Die Raster-Funktion Schummerung wird angezeigt.

3. Wählen Sie in den Parametern von Schummerungseigenschaften für Raster die Option Elevation aus.

   

4. Klicken Sie auf Neuen Layer erstellen.

   Auf der Karte wird der neue Layer Hillshade_Elevation angezeigt.

   

   Der Layer lässt den Betrachter deutlich die Positionen von Gebirgen und Tälern im gesamten Untersuchungsgebiet erkennen. Sie werden diesen Layer nicht direkt in der Analyse verwenden. Er wird Ihnen jedoch als hilfreicher Hintergrund zum Visualisieren der verschiedenen Layer dienen, die Sie bei der Analyse generieren.

   Sie müssen den Layer Hillshade_Elevation umbenennen.

5. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf den Layer Hillshade_Elevation, um ihn auszuwählen, und klicken Sie erneut darauf, um ihn zu bearbeiten. Geben Sie Hillshade ein, und drücken Sie die Eingabetaste.

   

   Da dieser Layer überwiegend als Hintergrund verwendet wird, verschieben Sie ihn unter die Daten-Layer im Bereich Inhalt.

6. Ziehen Sie im Bereich Inhalt den Layer Hillshade nach unten, und legen Sie ihn unter dem Layer Protected_Status ab.

   

   Sie müssen das Projekt speichern.

7. Klicken Sie auf der Symbolleiste für den Schnellzugriff auf Speichern.

   

Bislang haben Sie in diesem Workflow das Projekt heruntergeladen und geöffnet. Sie haben Lebensräume von Berglöwen im Untersuchungsgebiet betrachtet, die Prinzipien der Minimalkostenanalyse erlernt und vier Kriterien für die Analyse bestimmt. Abschließend haben Sie die vier Datasets erkundet, die die Kriterien darstellen, und einen Schummerungs-Layer generiert.

Daten für die Analyse vorbereiten

Jetzt können Sie Ihre Daten für die Analyse vorbereiten. Die zwei Layer Elevation und Roads müssen vorverarbeitet werden. Die anderen zwei Layer können direkt verwendet werden.

Ob es um das Vorbereiten der Daten oder das Durchführen der Analyse selbst geht, Sie müssen in beiden Fällen mehrere Geoverarbeitungswerkzeuge ausführen. Sie können jedes dieser Werkzeuge einzeln ausführen. In diesem Lernprogramm können Sie jedoch erlernen, wie Sie aus ihnen ein Geoverarbeitungsmodell zusammenstellen. Ein Modell besteht aus einer Reihe von Geoverarbeitungswerkzeugen, die in einer von Ihnen angegebenen Reihenfolge ausgeführt werden. Sie können ein Modell beliebig oft ausführen, mit seiner Hilfe einen Workflow automatisieren oder es für Ihre Kollegen freigeben. Es ermöglicht Ihnen auch, eine Analyse schnell zu optimieren, da Sie in einem Durchlauf die Parameter des Werkzeugs ändern und die gesamte Analyse erneut ausführen können.

Umgebungsparameter festlegen

Bevor Sie mit dem Erstellen Ihres Modells beginnen, wird empfohlen, dass Sie die Parameter der Geoverarbeitungsumgebung festlegen. Diese Parameter gelten für alle Geoverarbeitungswerkzeuge, die Sie ausführen, und sind dabei hilfreich, den Umfang Ihrer Verarbeitung zu begrenzen oder die Vorgehensweise beim Speichern der Daten zu bestimmen.

Zunächst legen Sie eine Option fest, damit von Geoverarbeitungswerkzeugen erstellte Ausgabe-Layer vorhandene Layer mit demselben Namen überschreiben. Diese Option ist hilfreich, wenn Sie einen Analysearbeitsablauf mehrmals wiederholen, aber das Projekt dabei nicht mit zusätzlichen Layern überladen möchten. Diese Option ist möglicherweise standardmäßig aktiviert, aber es wird empfohlen, sich zu vergewissern, dass sie aktiviert ist, bevor Sie mit der Analyse beginnen.

1. Klicken Sie auf dem Menüband auf die Registerkarte Projekt.

   

2. Klicken Sie auf der vertikalen Taskleiste auf Optionen.

   

   Das Fenster Optionen wird angezeigt.

3. Klicken Sie im Fenster Optionen auf die Registerkarte Geoverarbeitung.

   

4. Bestätigen Sie, dass die Option Geoverarbeitungswerkzeugen das Überschreiben vorhandener Datasets erlauben aktiviert ist.

   

5. Klicken Sie im Fenster Optionen auf die Registerkarte ModelBuilder.

   

6. Deaktivieren Sie die Option Ausgabe zum Modellgruppen-Layer hinzufügen.

   

   Mit diesen Optionen wird sichergestellt, dass Sie die Analyse problemlos wiederholen können.

7. Klicken Sie auf OK.

   Die Einstellungen, die über das Fenster Optionen geändert werden, z. B. die soeben vorgenommenen Änderungen, werden in all Ihren Projekten in ArcGIS Pro gespeichert. Die restlichen Einstellungen, die Sie auswählen, sind projektspezifisch, daher müssen Sie sie im Projekt selbst auswählen.

8. Klicken Sie oben auf der vertikalen Taskleiste auf den Zurück-Pfeil, um Ihrem Projekt zurückzukehren.

   

9. Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Analyse in der Gruppe Geoverarbeitung auf Umgebungen.

   

   Das Fenster Umgebungen wird angezeigt. Zuerst stellen Sie sicher, dass der Standard-Workspace (der Speicherort für neue Layer, die mithilfe von Geoverarbeitungswerkzeugen erstellt wurden) die Geodatabase darstellt, die mit Ihrem Projekt verbunden ist.

10. Überprüfen Sie im Fenster Umgebungen unter Workspace, ob sowohl Aktueller Workspace als auch Scratch-Workspace auf Mountain_Lion_Corridors.gdb festgelegt sind.

    

    Beide Workspaces geben den Speicherort der Daten an, aber der Scratch-Workspace ist für Daten vorgesehen, die Sie nicht aufbewahren möchten. Im Rahmen dieser Übung verwenden Sie für beide denselben Speicherort.

11. Legen Sie unter Ausgabe-Koordinaten das Ausgabe-Koordinatensystem auf Elevation fest.

    Das Koordinatensystem wechselt automatisch zu NAD 1983 UTM Zone 11N, dem Koordinatensystem des Layers Elevation. Durch die Auswahl eines Standardkoordinatensystems stellen Sie sicher, dass alle Ausgabe-Layer, die Sie erstellen, dasselbe Koordinatensystem verwenden.

    

12. Blenden Sie unter Verarbeitungsausdehnung für Ausdehnung die Option Ausdehnung eines Layers ein, und wählen Sie Untersuchungsgebiet aus.

    Dieser Parameter gewährleistet, dass alle Ausgabe-Layer automatisch auf das Untersuchungsgebiet zugeschnitten werden. Durch die Verringerung der Größe der Ausgabe wird die Verarbeitungszeit reduziert und sichergestellt, dass Ihre Ergebnisse nur das für Sie relevante Gebiet umfassen.

    Für die Ausdehnung werden die Koordinaten der Ecken des Untersuchungsgebiets aktualisiert.

    

13. Wählen Sie unter Raster-Analyse für Zellengröße die Option Wie Layer "Elevation" aus.

    Der Layer Elevation und weitere Raster-Layer in diesem Projekt haben eine Auflösung von 30 Metern. Das heißt, jede Zelle stellt eine Fläche von 30 Quadratmetern in der realen Welt dar. Der Parameter Zellengröße stellt sicher, dass alle Ausgabe-Raster-Layer, die während der Analyse generiert werden, dieselbe Zellengröße aufweisen.

    Tipp:

    Um die Auflösung eines Raster-Layers zu überprüfen, doppelklicken Sie im Bereich Inhalt auf seinen Namen, um das zugehörige Fenster Layer-Eigenschaften zu öffnen. Klicken Sie auf Quelle und blenden Sie dann Raster-Information ein. Die Parameter für Zellengröße geben die Auflösung des Layers an.

14. Wählen Sie unter Raster-Analyse für Fang-Raster die Option Elevation aus.

    Der Parameter Fang-Raster führt dazu, dass alle Ausgabe-Raster-Layer der Zellenausrichtung des gewählten Layers entsprechen, was bedeutet, dass die Zellen exakt überlappen.

    

15. Klicken Sie auf OK.

Unebenheit aus Höhenangaben erstellen

Sie erstellen jetzt ein neues Geoverarbeitungsmodell und verwenden es, um aus dem Layer mit den Höhenangaben den Layer mit den Daten zur Unebenheit zu generieren.

1. Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Analyse in der Gruppe Geoverarbeitung auf ModelBuilder.

   

   Ein neues leeres Modell wird angezeigt. Fügen Sie zuerst den Layer Elevation hinzu. Da dieser Layer im Bereich Inhalt der Karte aufgelistet ist, können Sie ihn von dort herüberziehen.

2. Ziehen Sie aus dem Bereich Inhalt den Layer Elevation in den leeren Bereich in ModelBuilder.

   

   Der Layer wird im Modell als blaue ovale Form mit dem Namen des Layers angezeigt. Blaue ovale Formen sind Eingabedatenvariablen: Diese stellen die ursprünglichen Daten dar, die Sie mit einem Geoverarbeitungswerkzeug verarbeiten.

   Als Nächstes fügen Sie das Geoverarbeitungswerkzeug hinzu. Für diesen Arbeitsablauf wird die Unebenheit durch große und drastische Höhenunterschiede definiert. Sie sollten das Geoverarbeitungswerkzeug Focal Statistics verwenden, um einen Layer zu generieren, der die Amplitude der Höhenabweichungen zeigt. Das Werkzeug betrachtet für jede Zelle im Raster Elevation die Zellen, die sie umgeben (ihre Nachbarschaft) und berechnet den Bereich zwischen dem niedrigsten und dem höchsten Zellenwert. Wenn zum Beispiel der niedrigste und der höchste Wert in der Nachbarschaft einer Zelle 430 und 450 Meter betragen, dann ergibt sich ein Bereich von 20 Metern, der dieser Zelle zugewiesen wird. Je höher die Bereichswerte sind, desto stärker ausgeprägt ist die Unebenheit. Suchen Sie zuerst das Werkzeug Focal Statistics.

3. Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte ModelBuilder in der Gruppe Einfügen auf die Schaltfläche Werkzeuge.

   

   Daraufhin wird der Bereich Geoverarbeitung angezeigt.

4. Geben Sie in das Suchfeld Focal Statistics ein.

   

5. Ziehen Sie in den Suchergebnissen das Werkzeug Focal Statistics (Spatial Analyst Tools) in das Modell, und legen Sie es rechts neben dem Eingabedatenelement Elevation ab.

   

   Das Werkzeug wird derzeit als graues Rechteck angezeigt, das mit einer ebenfalls grauen Ausgabe verbunden ist. Beide Elemente sind ausgegraut, da sie aktuell inaktiv sind. Damit sie aktiv sind, müssen Sie sie mit einem Eingabe-Layer verbinden.

   Hinweis:

   Sie können die Position aller Modellelemente beliebig ändern, indem Sie sie mit der Maus verschieben. Sie können auch ihre Größe ändern.

6. Stellen Sie sicher, dass keines der Elemente ausgewählt ist, indem Sie auf eine beliebige Stelle im leeren Bereich in ModelBuilder klicken.
7. Zeichnen Sie einen Pfeil, indem Sie von Elevation zu Focal Statistics ziehen.

   

   Wenn Sie die Maustaste loslassen, werden die beiden Modellelemente verbunden. Danach wird eine Liste mit Verbindungsoptionen angezeigt.

8. Klicken Sie auf Eingabe-Raster.

   

   Dies bedeutet, dass das Element Elevation in Bezug auf das Werkzeug die Funktion des Eingabe-Rasters erfüllt. Das Werkzeug wird gelb und das Ausgabeelement grün, wodurch angezeigt wird, dass sie jetzt aktiv sind und das Werkzeug ausgeführt werden kann.

   

   Bevor Sie es ausführen, legen Sie zusätzliche Parameter fest, um Ihre Ergebnisse zu optimieren.

9. Doppelklicken Sie im Modell auf das Werkzeug Focal Statistics, um seine Parameter zu öffnen.

   Sie sollten den Namen der Ausgabe ändern und den Statistiktyp zum Berechnen des Nachbarschaftsbereichs auswählen.

10. Ändern Sie für Ausgabe-Raster den Rasternamen in Ruggedness. Wählen Sie für Statistiktyp die Option Bereich aus.

    

    Hinweis:

    Wenn Sie über einen Werkzeugparameter mehr erfahren möchten, zeigen Sie auf den Parameter und dann auf das Informationssymbol, das daneben angezeigt wird, um eine ausführliche Erläuterung zu erhalten. Sie können auch in der oberen rechten Ecke des Werkzeugs auf die Fragezeichen-Schaltfläche klicken, um weitere Informationen zu erhalten.

11. Klicken Sie auf OK.

    Das Ausgabeelement erhält den Namen Ruggedness. Zuletzt ändern Sie das Ausgabeelement, damit der Ausgabe-Layer bei der Ausführung des Werkzeugs zur Karte hinzugefügt wird.

12. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Modellelement Ruggedness und klicken Sie dann auf Zur Anzeige hinzufügen.

    

    Benennen Sie das Modell, und speichern es.

13. Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte ModelBuilder in der Gruppe Modell auf den Dropdown-Pfeil Speichern, und wählen Sie Speichern unter aus.

    

14. Geben Sie im Fenster Modell speichern unter als Name den Text LeastCostAnalysis ein, und klicken Sie auf Speichern.

    Hinweis:

    Zurzeit enthält das Modell nur die Elemente zum Generieren des Layers Ruggeness. In diesem Workflow werden Sie jedoch dem Modell immer mehr Werkzeuge hinzufügen, bis die Minimalkostenanalyse vollständig ist.

    Das Modell wird gespeichert. Führen Sie nun das Modell aus.

15. Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte ModelBuilder in der Gruppe Ausführen auf Ausführen.

    

    Das Modell wird ausgeführt. Danach wird ein Fenster angezeigt, in dem Sie über den Status des Prozesses informiert werden. Nach einigen Augenblicken wird der generierte Layer Ruggedness dem Bereich Inhalt hinzugefügt.

    

    Zudem weist ein grauer Schatteneffekt hinter den Elementen Focal Statistics und Ruggedness darauf hin, dass die Ausführung des Werkzeugs abgeschlossen wurde.

    

16. Schließen Sie das Fenster mit der Information zum Prozess.
17. Klicken Sie auf die Registerkarte Karte, um sie zu aktivieren.

    

    Der Layer Ruggedness wird auf der Karte angezeigt.

    

    Der Layer Ruggedness stellt mit Farbtönen von Schwarz bis Weiß den Grad der Unebenheit dar. In dunkleren Zellen ist die Unebenheit am geringsten und in helleren Zellen am stärksten.

Den Layer "Ruggedness" symbolisieren und überprüfen

Sie sollten die Symbolisierung des Layers ändern, damit Unterschiede hinsichtlich der Unebenheit deutlicher werden.

1. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf das Symbol für den Layer Ruggedness.

   

   Der Bereich Symbolisierung für den Layer Ruggedness wird angezeigt.

2. Blenden Sie im Bereich Symbolisierung unter Primäre Symbolisierung für Farbschema das Dropdown-Menü ein, und aktivieren Sie das Kontrollkästchen Namen anzeigen. Führen Sie den Bildlauf nach unten durch, und wählen Sie Rot-Gelb-Grün (Kontinuierlich) aus.

   

   Die Karte wird mit der neuen Symbolisierung dargestellt.

   

   In den grünen Bereichen ist die Unebenheit am stärksten und in den roten Bereichen am geringsten. Um weiteren Kontext hinzuzufügen, können Sie den Layer Hillshade durchscheinen lassen.

3. Überprüfen Sie im Bereich Inhalt, ob die Layer Ruggedness und Hillshade aktiviert und Elevation, Land Cover und Protected_Status deaktiviert sind.

   

4. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf den Layer Ruggedness, um ihn auszuwählen.
5. Geben Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Raster-Layer in der Gruppe Effekte für die Option Transparenz den Wert 20 % ein. Wählen Sie unter Layer-Verschmelzung die Option Multiplizieren aus.

   

   Die Karte wird aktualisiert und mit der Überlagerung des Layers Ruggedness auf dem Layer Hillshade angezeigt.

6. 

   Tipp:

   Durch das Verschmelzen zweier Layer mit Multiplizieren entsteht eine Karte mit lebhaften Farben. Mit etwas mehr Transparenz lässt sich mit weicheren Farben das Ergebnis weiter optimieren.

7. Überprüfen Sie die Karte.

   Ein Blick auf die Unebenheit in Bezug auf das Geländerelief macht klar, dass in der Regel die felsigen Berggipfel eher stärker zerklüftet und die niedrig gelegenen Täler eher flach und glatt sind. Unter dem Aspekt von Stress und Gefahr sind die Kosten für die Berglöwen niedriger, je zerklüfteter ein Gebiet ist. Damit ist es keine Überraschung mehr, dass sich die Kernlebensräume der Berglöwen in stark zerklüfteten Gebieten befinden.

8. Schließen Sie den Bereich Symbolisierung.

Entfernung zu Straßen erstellen

Ausgehend vom Layer Roads werden Sie jetzt einen Entfernung-zu-Straßen-Raster-Layer ableiten. Damit wird die Entfernung der einzelnen Zellen zur nächstgelegenen Straße anzeigt.

1. Klicken Sie auf die Registerkarte LeastCostAnalysis, um zu Ihrem Modell zurückzukehren. Ziehen Sie aus dem Bereich Inhalt den Layer für Roads in das Modell (unter den Layer Elevation).

   

   Die Entfernung zu Straßen wird mithilfe des Werkzeugs Entfernungsakkumulation berechnet. Dieses Werkzeug berechnet die geradlinige Entfernung von jeder Zelle zur nächstgelegenen Straße.

2. Suchen Sie im Bereich Geoverarbeitung nach Distance Accumulation.

   

   Tipp:

   Falls Sie den Bereich Geoverarbeitung geschlossen haben oder nicht finden können, können Sie ihn über die Registerkarte ModelBuilder auf dem Menüband öffnen, indem Sie auf die Schaltfläche Werkzeuge klicken.

3. Ziehen Sie das Werkzeug Entfernungsakkumulation aus den Suchergebnissen in das Modell (neben die Eingabe Roads).

   

   Dieses Werkzeug generiert mehrere Ausgaben. Da Sie aber nur am Entfernungsakkumulations-Raster interessiert sind, können Sie die anderen Ausgabe-Raster ignorieren.

4. Ziehen Sie einen Pfeil von der Eingabe Roads zum Werkzeug Entfernungsakkumulation, um eine Verbindung herzustellen. Wenn Sie die Maustaste loslassen, wählen Sie Eingabe-Raster oder Feature-Quellen-Daten aus.

   

   Das Werkzeug und das Element Ausgabe-Entfernungsakkumulations-Raster werden aktiviert, jedoch nicht die anderen Ausgabe-Raster. Dies ist darauf zurückzuführen, dass diese Ausgabe-Raster optional sind und standardmäßig nicht erstellt werden. Öffnen Sie die Werkzeugparameter, um den Namen der Ausgabe der Entfernungsakkumulation zu ändern.

5. Doppelklicken Sie auf das Werkzeug Entfernungsakkumulation um seine Parameter zu öffnen.
6. Ändern Sie unter Ausgabe-Entfernungsakkumulations-Raster den Ausgabenamen in Distance_to_Roads.

   

7. Klicken Sie auf OK.
8. Klicken Sie im Modell mit der rechten Maustaste auf das Ausgabeelement Distance_to_Roads, und wählen Sie Zur Anzeige hinzufügen aus.

   Speichern Sie das Modell.

9. Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte ModelBuilder in der Gruppe Modell auf die Schaltfläche Speichern.

   

   Tipp:

   Das Modell wird standardmäßig in der Toolbox für Ihr Projekt gespeichert. Wenn Sie versehentlich das Modell geschlossen haben, können Sie es über den Bereich Katalog erneut öffnen. Klicken Sie dazu auf dem Menüband auf die Registerkarte Ansicht, und wählen Sie den Bereich Katalog aus. Blenden Sie im Bereich Katalog das Element Toolboxes und dann Mountain_Lion_Corridors.tbx ein. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Modell LeastCostAnalysis, und klicken Sie dann auf Bearbeiten.

   Als Nächstes führen Sie das Werkzeug aus. Sie möchten das Werkzeug Focal Statistics jedoch nicht erneut ausführen. Sie können nur einen Teil eines Modells ausführen, indem Sie das auszuführende Werkzeug auswählen.

10. Klicken Sie im Modell mit der rechten Maustaste auf das Werkzeug Entfernungsakkumulation, und wählen Sie Ausführen aus.

    

    Das Werkzeug wird ausgeführt. Nach einigen Augenblicken wird der generierte Layer dem Bereich Inhalt hinzugefügt.

11. Schließen Sie das Verarbeitungsfenster, und klicken Sie auf die Registerkarte Karte, um sie zu aktivieren.

    Sie sollten die Symbolisierung des Layers ändern.

12. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf das Symbol für den Layer Distance_to_Roads, um den Bereich Symbolisierung zu öffnen.
13. Wählen Sie im Bereich Symbolisierung unter Primäre Symbolisierung für Farbschema die Option Rot-Gelb-Grün (Kontinuierlich) aus.

    

    Die Karte wird mit der neuen Symbolisierung dargestellt. Jetzt können Sie den Layer Hillshade so anpassen, dass er durchscheint.

14. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Ruggedness, und überprüfen Sie, ob die Layer Distance_to_Roads und Hillshade aktiviert sind.
15. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf den Layer Distance_to_Roads, um ihn auszuwählen. Geben Sie auf der Registerkarte Raster-Layer für Transparenz den Wert 30 % ein. Wählen Sie unter Layer-Verschmelzung die Option Multiplizieren aus.

    

    Die Karte wird aktualisiert.

    

    Die Legende für den Layer, die im Bereich Inhalt angezeigt wird, weist darauf hin, dass die Zellenwerte von 0 bis über 10.000 Meter reichen. Wie Sie sehen, liegt der größte Teil des Untersuchungsgebietes (in Rot) nahe an einer Straße, während es nur wenige entferntere Gebiete (in hellem Gelb oder Grün) gibt, die zudem noch fragmentiert sind. Dies weist darauf hin, wie weit die Erschließung durch den Menschen in diesem Gebiet vorangeschritten ist. Die wenigen Gebiete, die weit von Straßen entfernt sind, liegen eher auf höheren Berggipfeln. Wie Sie sehen können, befinden sich die Kernlebensräume der Berglöwen zum größten Teil in diesen seltenen Gebieten weit weg von Straßen. Unter dem Aspekt von Stress und Gefahr sind die Kosten für die Berglöwen niedriger, je größer die Entfernung zu Straßen gehalten wird. Wenn sich aber fast überall Straßen befinden, dann können sie sie nicht völlig meiden.

16. Schließen Sie den Bereich Symbolisierung.
17. Drücken Sie Strg+S, um das Projekt zu speichern.

In diesem Teil des Workflows haben Sie Parameter der Geoverarbeitungsumgebung festgelegt, um Ihre Analyse vorzubereiten. Anschließend haben Sie ein Modell erstellt und verwendet, um die Layer Elevation und Roads zu verarbeiten und neue Layer abzuleiten, die den Kriterien der Unebenheit und der Entfernung zu Straßen besser entsprechen. Die anderen zwei Daten-Layer müssen nicht vorverarbeitet werden. Als Nächstes werden Sie mit dem Erstellen Ihres Modells fortfahren und die Minimalkostenanalyse implementieren.

Eine Kostenoberfläche generieren

Sie haben jetzt vier Layer mit den Daten, die als Kriterien bei der Analyse dienen: Unebenheit des Geländes, Entfernung zu Straßen, dichte Vegetations-Bodenbedeckung und Schutzstatus. Bei ihnen sind jedoch die Messmethoden und Wertebereiche unterschiedlich. Um diese vier Layer sinnvoll kombinieren zu können, müssen Sie sie zuerst in eine einheitliche Skala von 1 bis 10 transformieren, bei der 1 die niedrigsten Kosten und 10 die höchsten Kosten darstellen. Anschließend kombinieren Sie die entstandenen Layer zu einer einzelnen Kostenoberfläche: Dies wird ein Raster zur Darstellung der Gesamtkosten bezüglich Stress und Gefahr für Berglöwen auf ihren Wegen durch die Landschaft sein.

Das richtige Transformationswerkzeug auswählen

Je nach dem Typ des Rasters, das Sie in den einheitlichen Maßstab konvertieren möchten, können Sie verschiedene Werkzeuge verwenden. Von Rastern gibt es zwei Haupttypen: Kontinuierliche und kategorisierte Raster.

Distance_to_Roads ist zum Beispiel ein kontinuierliches Raster. In ihm stellen die Zellenwerte Mengen (in diesem Fall Entfernungen) dar, die eine relative Bedeutung zueinander haben. Wenn eine der Zellen einen Wert von 600 Metern und eine andere Zelle einen Wert von 650 Metern enthält, dann lässt sich sagen, dass die zweite Zelle eine größere Entfernung darstellt als die erste Zelle.

Land Cover ist dagegen ein kategorisiertes Raster. In ihm stellen die Zellenwerte Kategorien dar und haben keine relative Bedeutung zueinander. Zum Beispiel wäre die Aussage, dass Nadelbaumwald größer ist als Anbaukulturen, bedeutungslos.

Hinweis:

Kategorisierte Raster werden manchmal auch als thematische oder diskontinuierliche Raster bezeichnet. Weitere Informationen zu kontinuierlichen und kategorisierten Rastern finden Sie auf der Seite Einführung in Bild- und Raster-Daten.

Die vier Kriterien-Layer gehören den folgenden Typen an:

• Unebenheit: Kontinuierlich
• Entfernung zu Straßen: Kontinuierlich
• Bodenbedeckung: Kategorisiert
• Schutzstatus: Kategorisiert

Zum Transformieren der kontinuierlichen Raster in einen gemeinsamen Maßstab verwenden Sie das Werkzeug Erneut skalieren nach Funktion, das kontinuierliche lineare und nichtlineare Funktionen anwendet. In jedem Ausgabe-Raster wird in diesem Fall jeder Zelle ein kontinuierlicher Kostenwert (Gleitkommawert) zwischen 1 und 10 zugewiesen.

Zum Transformieren der kategorisierten Raster in einen gemeinsamen Maßstab verwenden Sie das Werkzeug Reklassifizieren, mit dem Sie den Kostenwert für jede einzelne Kategorie festlegen können. Zum Beispiel könnten Sie entscheiden, dass der Bodenbedeckungstyp Nadelbaumwald den niedrigen Kostenwert 1 und der Typ Erschlossen, hohe Intensität den hohen Kostenwert 10 erhalten soll. In jedem Ausgabe-Raster wird in diesem Fall jeder Zelle ein ganzzahliger Kostenwert zwischen 0 und 10 zugewiesen.

Unebenheit transformieren

Zuerst transformieren Sie das Dataset Ruggedness mit dem Werkzeug Erneut skalieren nach Funktion in den einheitlichen Maßstab. Da höhere Werte für die Unebenheit weniger Stress und Gefahr für Berglöwen bedeuten, sollten sie in niedrigere Kostenwerte (nahe bei 1 auf der Skala von 1 bis 10) transformiert werden.

1. Klicken Sie auf die Registerkarte LeastCostAnalysis, um zu Ihrem Modell zurückzukehren.
2. Suchen Sie im Bereich Geoverarbeitung nach Rescale By Function.

   

3. Ziehen Sie das Werkzeug Erneut skalieren nach Funktion (Spatial Analyst Tools) in das Modell (neben die Ausgabe Ruggedness).
4. Ziehen Sie einen Pfeil, um die Ausgabe Ruggedness mit dem Werkzeug Erneut skalieren nach Funktion zu verbinden. Wählen Sie Eingabe-Raster aus.

   

   Das Werkzeug und seine Ausgabe werden aktiv. Als Nächstes müssen Sie den Ausgabenamen und die Transformationsfunktion angeben.

5. Doppelklicken Sie im Modell auf das Werkzeug Erneut skalieren nach Funktion, um seine Parameter zu öffnen.

   Einige dieser Parameter wurden basierend auf dem Layer Ruggedness automatisch ausgefüllt. Anhand der Parameter Unterer Grenzwert und Oberer Grenzwert können Sie sehen, dass die Werte für die Unebenheit im Bereich von 0 bis 223,39 variieren können.

6. Wählen Sie die folgenden Parameterwerte aus:
   • Ändern Sie für Ausgabe-Raster den Namen des Ausgabe-Layers in Ruggedness_Cost.
   • Wählen Sie als Transformationsfunktion die Funktion MSLarge aus.
   • Geben Sie als Von-Maßstab den Wert 10 ein. Geben Sie als Bis-Maßstab den Wert 1 ein.

   

   Die Werte für die Unebenheit in Ruggedness, die nahe bei 0 liegen, werden in den höchsten Kostenwert 10 transformiert. Die Werte für die Unebenheit in Ruggedness, die nahe bei 223 liegen, werden in den niedrigsten Kostenwert 1 transformiert.

7. Klicken Sie auf OK.

   Die Parameter werden gespeichert.

8. Klicken Sie im Modell mit der rechten Maustaste auf das Ausgabeelement Ruggedness_Cost, und wählen Sie Zur Anzeige hinzufügen aus.

   Speichern Sie das Modell.

9. Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte ModelBuilder auf die Schaltfläche Speichern.

   Als Nächstes führen Sie das Werkzeug aus.

10. Klicken Sie im Modell mit der rechten Maustaste auf das Werkzeug Erneut skalieren nach Funktion, und wählen Sie Ausführen aus.

    Nach einigen Augenblicken wird der generierte Layer dem Bereich Inhalt hinzugefügt.

11. Schließen Sie das Verarbeitungsfenster, und klicken Sie auf die Registerkarte Karte, um sie zu aktivieren.

    Sie sollten die Symbolisierung des neuen Layers umkehren, damit die niedrigen Kostenwerte in Grün und die hohen Kostenwerte in Rot angezeigt werden.

    Hinweis:

    Rot und Grün haben stark symbolischen Charakter. Mit Rot wird oft auf negative Elemente zum Innehalten hingewiesen, wie zum Beispiele Gefahren und Warnungen, mit Grün dagegen auf positive Elemente, die den Fortgang nicht behindern.

12. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf das Symbol für den Layer Ruggedness_Cost, um den Bereich Symbolisierung zu öffnen.
13. Aktivieren Sie im Bereich Symbolisierung unter Primäre Symbolisierung das Kontrollkästchen Umkehren.

    

14. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Distance_to_Roads, und überprüfen Sie, ob die Layer Ruggedness_Cost und Hillshade aktiviert sind.
15. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf den Layer Ruggedness_Cost, um ihn auszuwählen. Geben Sie auf der Registerkarte Raster-Layer für Transparenz den Wert 20 % ein. Wählen Sie unter Layer-Verschmelzung die Option Multiplizieren aus.

    

    Die Karte wird aktualisiert.

    

    Der Layer Ruggedness_Cost sieht dem Layer Ruggedness relativ ähnlich, stellt aber Kostenwerte dar, die zwischen 1 und 10 variieren.

16. Stellen Sie im Bereich Inhalt sicher, dass Ruggedness_Cost ausgewählt ist.
17. Klicken Sie auf der Karte auf einige Zellen in Ruggedness_Cost, um deren Werte im Informations-Pop-up anzuzeigen.

    In der folgenden Beispielabbildung enthält die Zelle einen Kostenwert von etwa 3,39.

    

18. Schließen Sie das Pop-up.
19. Schließen Sie den Bereich Symbolisierung.

Entfernung zu Straßen transformieren

Als Nächstes transformieren Sie das Dataset Distance_to_Roads in den einheitlichen Kostenmaßstab. Da dies ein kontinuierliches Raster ist, verwenden Sie wieder das Werkzeug Erneut skalieren nach Funktion. Dieser Prozess ähnelt stark dem Prozess, den Sie für Ruggedness durchgeführt haben. Da Gebiete, die weiter von Straßen entfernt sind, weniger Stress und Gefahr für Berglöwen bedeuten, sollten sie in niedrigere Kostenwerte transformiert werden.

1. Klicken Sie auf die Registerkarte LeastCostAnalysis, um zu Ihrem Modell zurückzukehren.
2. Suchen Sie bei Bedarf im Bereich Geoverarbeitung nach Rescale By Function.
3. Ziehen Sie das Werkzeug Erneut skalieren nach Funktion (Spatial Analyst Tools) in das Modell (neben die Ausgabe Distance_to_Roads).

   Das Werkzeug wird als Erneut skalieren nach Funktion (2) hinzugefügt, um es vom ersten Werkzeug, das Sie für Ruggedness verwendet haben, zu unterscheiden.

4. Ziehen Sie einen Pfeil, um die Ausgabe Distance_to_Roads mit dem Werkzeug Erneut skalieren nach Funktion (2) zu verbinden. Wählen Sie Eingabe-Raster aus.

   

5. Doppelklicken Sie im Modell auf das Werkzeug Erneut skalieren nach Funktion (2), um seine Parameter zu öffnen.

   Wie Sie sehen, variieren die ursprünglichen Werte in Distance_to_Roads im Bereich von 0 bis 10.961,62.

6. Wählen Sie die folgenden Parameterwerte aus:
   • Ändern Sie für Ausgabe-Raster den Namen des Ausgabe-Layers in Distance_to_Roads_Cost.
   • Wählen Sie als Transformationsfunktion die Funktion MSLarge aus.
   • Geben Sie als Von-Maßstab den Wert 10 ein. Geben Sie als Bis-Maßstab den Wert 1 ein.

   

   Die Werte für die Entfernung zu Straßen in Distance_to_Roads, die nahe bei 0 liegen, werden in den höchsten Kostenwert 10 transformiert. Die Werte für die Entfernung zu Straßen in Distance_to_Roads, die nahe bei 10.961 liegen, werden in den niedrigsten Kostenwert 1 transformiert.

7. Klicken Sie auf OK.
8. Klicken Sie im Modell mit der rechten Maustaste auf das Ausgabeelement Distance_to_Roads_Cost, und wählen Sie Zur Anzeige hinzufügen aus.
9. Speichern Sie das Modell.

   Als Nächstes führen Sie das Werkzeug aus.

10. Klicken Sie im Modell mit der rechten Maustaste auf das Werkzeug Erneut skalieren nach Funktion (2), und wählen Sie Ausführen aus.

    Das Werkzeug wird ausgeführt.

11. Klicken Sie auf die Registerkarte Karte, um sie zu aktivieren.

    Sie sollten die Symbolisierung des neuen Layers umkehren, damit die niedrigen Kostenwerte in Grün und die hohen Kostenwerte in Rot angezeigt werden.

12. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf das Symbol für den Layer Distance_to_Roads_Cost, um den Bereich Symbolisierung zu öffnen.
13. Aktivieren Sie im Bereich Symbolisierung unter Primäre Symbolisierung das Kontrollkästchen Umkehren.

    

    Die Karte wird aktualisiert. Um mehr Kontext zu erhalten, können Sie den Layer Hillshade durchscheinen lassen.

14. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Ruggedness_Cost, und überprüfen Sie, ob die Layer Distance_to_Roads_Cost und Hillshade aktiviert sind.
15. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf den Layer Distance_to_Roads_Cost, um ihn auszuwählen. Geben Sie auf der Registerkarte Raster-Layer für Transparenz den Wert 30 % ein. Wählen Sie unter Layer-Verschmelzung die Option Multiplizieren aus.

    

    Die Karte wird aktualisiert.

    

16. Schließen Sie den Bereich Symbolisierung.

    Auch in diesem Fall sieht der Layer Distance_to_Roads_Cost dem Layer Distance_to_Roads relativ ähnlich, stellt aber Kostenwerte dar, die zwischen 1 und 10 variieren.

17. Und auch hier können Sie Distance_to_Roads_Cost auswählen und auf einige Zellen klicken, um deren Werte anzuzeigen.
18. Schließen Sie den Bereich Symbolisierung.

Bodenbedeckung transformieren

Jetzt transformieren Sie das Dataset Land Cover. Da dies ein kategorisiertes Raster ist, verwenden Sie das Werkzeug Reklassifizieren, mit dem Sie den Kostenwert für jede Kategorie einzeln festlegen können.

Da Bodenbedeckungstypen, die in dichter Vegetation hoch sind, weniger Stress und Gefahr für Berglöwen bedeuten, sollten sie in die niedrigeren Kostenwerte auf der Skala von 1 bis 10 transformiert werden. Ödland oder erschlossenes Land sollten in die höchsten Kostenwerte transformiert werden.

1. Klicken Sie auf die Registerkarte LeastCostAnalysis, um zu Ihrem Modell zurückzukehren.

   Zuerst fügen Sie den Layer Land Cover als Eingabedatenvariable hinzu.

2. Ziehen Sie aus dem Bereich Inhalt den Layer Land Cover zu ModelBuilder, und legen Sie ihn unter dem ausgegrauten Element Ausgabe-Quellenpositions-Raster ab.

   

3. Suchen Sie im Bereich Geoverarbeitung nach Reklassifizieren.

   

4. Ziehen Sie das Werkzeug Reklassifizieren (Spatial Analyst Tools) in das Modell (neben das Element Land Cover).
5. Ziehen Sie einen Pfeil, um das Element Land Cover mit dem Werkzeug Reklassifizieren zu verbinden. Wählen Sie Eingabe-Raster aus.

   

   Als Nächstes müssen Sie den Ausgabenamen und die 1:1-Transformationen angeben.

6. Doppelklicken Sie auf das Werkzeug Reklassifizieren, um seine Parameter zu öffnen, und wählen Sie die folgenden Optionen aus:
   • Vergewissern Sie sich, dass für das Reklassifizierungsfeld (Reclass-Feld) die Option ClassName ausgewählt ist.
   • Vergewissern Sie sich, dass unter der Tabelle Reklassifizierung die Option Eindeutig ausgewählt ist.

   In der Tabelle Reklassifizierung ist die Spalte Wert bereits mit den Bodenbedeckungstypen gefüllt. In der Spalte Neu müssen Sie die Standardwerte durch die Kostenwerte 1 bis 10, die Sie den einzelnen Bodenbedeckungstypen zugewiesen haben, ersetzen. Wälder und Strauchlandschaften sind die Bodenbedeckungstypen, bei denen sich Berglöwen am sichersten fühlen, obwohl sie auch landwirtschaftliche oder offene Gebiete nutzen können. Erschlossene Flächen sind nicht sicher und sollten daher einen hohen Kostenwert erhalten. Wasserflächen schließlich sollten den höchsten Kostenwert erhalten, da Berglöwen dort nicht leben können.

7. Aktualisieren Sie in der Tabelle Reklassifizierung die Spalte Neu mit den folgenden Werten.

   Wert	Neu
   Offene Gewässer	10
   Erschlossen, Freifläche	8
   Erschlossen, niedrige Intensität	7
   Erschlossen, mittlere Intensität	8
   Erschlossen, hohe Intensität	9
   Ödland	6
   Laubwald	2
   Nadelbaumwald	1
   Mischwald	2
   Buschwerk/Sträucher	3
   Krautige Pflanzen	3
   Heu/Weide	4
   Anbaukulturen	6
   Bewaldetes Feuchtgebiet	4
   Feuchtgebiete mit Grasland	4
   NODATA	NODATA

8. Ändern Sie unter Ausgabe-Raster den Ausgabenamen in Land_Cover_Cost.

   

9. Klicken Sie auf OK.
10. Klicken Sie im Modell mit der rechten Maustaste auf das Ausgabeelement Land_Cover_Cost, und wählen Sie Zur Anzeige hinzufügen aus.
11. Speichern Sie das Modell.

    Als Nächstes führen Sie das Werkzeug aus.

12. Klicken Sie im Modell mit der rechten Maustaste auf das Werkzeug Reklassifizieren, und wählen Sie Ausführen aus.

    Nach einigen Augenblicken wird der generierte Layer dem Bereich Inhalt hinzugefügt.

13. Klicken Sie auf die Registerkarte Karte, um sie zu aktivieren.

    Der neue Layer Land_Cover_Cost wird angezeigt. Allerdings wird der Layer Distance_to_Roads_Cost unter dem Teil des Untersuchungsgebietes, in dem sich das Meer befindet, dargestellt.

    

    Den letzteren Layer sollten Sie deaktivieren.

14. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Distance_to-Roads-Cost.

    Die Karte wird aktualisiert.

    

    Die Farben für die Kostenwerte wurden nach dem Zufallsprinzip zugewiesen. Sie sollten die Symbolisierung ändern, damit es aussagekräftiger ist.

15. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf eines der Symbole für den Layer Land_Cover_Cost, um den Bereich Symbolisierung zu öffnen.
16. Wählen Sie im Bereich Symbolisierung unter Primäre Symbolisierung für Feld 1 die Option Wert aus.

    

17. Wählen Sie als Farbschema das Farbschema Rot-Gelb-Grün (9 Klassen) aus.

    

    Hinweis:

    Es gibt nicht 10, sondern nur 9 Klassen, da der Kostenwert 5 keiner Kategorie zugewiesen wurde.

    Kehren Sie die Symbolisierung des neuen Layers um.

18. Klicken Sie im Bereich Symbolisierung auf der Registerkarte Werte auf Mehr > Symbole > Reihenfolge umkehren.

    

19. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf den Layer Land_Cover_Cost, um ihn auszuwählen. Wählen Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Raster-Layer unter Layer-Verschmelzung die Option Multiplizieren aus.

    

    Die Karte wird aktualisiert.

    

    Die Bodenbedeckungstypen mit niedrigeren Kostenwerten finden sich hauptsächlich in den Bergregionen mit viel Wald und Buschland. Die Bodenbedeckungstypen mit höheren Kostenwerten finden sich eher in den flacheren niedrig gelegenen Tälern, in denen der größte Teil der Erschließung durch den Menschen stattgefunden hat. Die Kernlebensräume der Berglöwen liegen klar inmitten von Gebieten mit niedrigen Kosten. Dies ergibt absolut Sinn, da es die Berglöwen natürlich in die Gebiete zieht, deren Bodenbedeckung weniger Stress bedeutet.

20. Schließen Sie den Bereich Symbolisierung.

Schutzstatus transformieren

Jetzt transformieren Sie das letzte Kriterien-Dataset Protected_Status. Da dies ein kategorisiertes Raster ist, verwenden Sie wieder das Werkzeug Reklassifizieren. Dieser Prozess ähnelt stark dem Prozess, den Sie für Land Cover durchgeführt haben. Da Gebiete, die am stärksten geschützt sind, weniger Stress und Gefahr für Berglöwen bedeuten, sollten sie in die niedrigeren Kostenwerte transformiert werden.

1. Klicken Sie auf die Registerkarte LeastCostAnalysis, um zu Ihrem Modell zurückzukehren.
2. Ziehen Sie aus dem Bereich Inhalt den Layer Protected_Status zu ModelBuilder, und legen Sie ihn unter dem Element Land Cover ab.

   

3. Ziehen Sie aus dem Bereich Geoverarbeitung das Werkzeug Reklassifizieren (Spatial Analyst Tools) in das Modell (neben das Element Protected_Status).
4. Ziehen Sie einen Pfeil, um das Element Protected_Status mit dem Werkzeug Reklassifizieren (2) zu verbinden. Wählen Sie Eingabe-Raster aus.

   

5. Doppelklicken Sie im Modell auf das Werkzeug Reklassifizieren (2), um seine Parameter zu öffnen, und wählen Sie die folgenden Optionen aus:
   • Vergewissern Sie sich, dass für das Reklassifizierungsfeld (Reclass-Feld) die Option Protected_Status ausgewählt ist.
   • Vergewissern Sie sich, dass unter der Tabelle Reklassifizierung die Option Eindeutig ausgewählt ist.

   In der Tabelle Reklassifizierung ist die Spalte Wert bereits mit den als Protected_Status definierten Stufen gefüllt. In der Spalte Neu müssen Sie die Standardwerte durch die Kostenwerte zwischen 1 und 10, die Sie den einzelnen Schutzstatuskategorien zugewiesen haben, ersetzen. Da die Gebiete, die am stärksten geschützt sind, den geringsten Stress für Berglöwen bedeuten, sollten diese Gebiete die niedrigsten Kostenwerte erhalten. Im Gegensatz zur vorherigen Vorgehensweise bei der Bodenbedeckung sollten Sie auch NODATA-Zellen reklassifizieren. Diese entsprechen Positionen, die in der Datenbank für geschützte Gebiete nicht aufgeführt werden und in der Regel Gebiete mit sehr hohem Stress sind, wie zum Beispiel urbanisierte und sonstige erschließungsfähige Standorte. NODATA-Zellen sollten den höchsten Kostenwert erhalten.

6. Aktualisieren Sie in der Tabelle Reklassifizierung die Spalte Neu mit den folgenden Werten.

   Wert	Neu
   1 – Sehr hoch	1
   2 – Hoch	3
   3 – Mittel	6
   4 – Nicht geschützt	9
   NODATA	10

7. Ändern Sie unter Ausgabe-Raster den Ausgabenamen in Protected_Status_Cost.

   

8. Klicken Sie auf OK.
9. Klicken Sie im Modell mit der rechten Maustaste auf das Ausgabeelement Protected_Status_Cost, und wählen Sie Zur Anzeige hinzufügen aus.
10. Speichern Sie das Modell.

    Als Nächstes führen Sie das Werkzeug aus.

11. Klicken Sie im Modell mit der rechten Maustaste auf das Werkzeug Reklassifizieren (2), und wählen Sie Ausführen aus.

    Nach einigen Augenblicken wird der generierte Layer dem Bereich Inhalt hinzugefügt.

12. Klicken Sie auf die Registerkarte Karte, um sie zu aktivieren.

    Die Farben für die Kostenwerte wurden nach dem Zufallsprinzip zugewiesen. Sie sollten die Symbolisierung ändern, damit es aussagekräftiger ist.

13. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf eines der Symbole für den Layer Protected_Status_Cost, um den Bereich Symbolisierung zu öffnen.
14. Wählen Sie im Bereich Symbolisierung unter Primäre Symbolisierung für Feld 1 die Option Wert aus.

    

15. Wählen Sie als Farbschema das Farbschema Rot-Gelb-Grün (5 Klassen) aus.

    

16. Klicken Sie im Bereich Symbolisierung auf der Registerkarte Werte auf Mehr > Symbole > Reihenfolge umkehren.
17. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Land_Cover_Cost, und überprüfen Sie, ob die Layer Protected_Status_Cost und Hillshade aktiviert sind.
18. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf den Layer Protected_Status_Cost, um ihn auszuwählen. Geben Sie auf der Registerkarte Raster-Layer für Transparenz den Wert 30 % ein. Wählen Sie unter Layer-Verschmelzung die Option Multiplizieren aus.

    

    Die Karte wird aktualisiert.

    

    Die Gebiete mit den geringsten Kosten (in Dunkelgrün und Hellgrün) hinsichtlich Schutzstatus befinden sich in den Bergregionen. Viele Gebiete sind nicht geschützt (in Orange oder Rot). Das heißt nicht, dass Berglöwen sie überhaupt nicht durchqueren können, sondern, dass sie dort höherem Stress ausgesetzt sind.

19. Schließen Sie den Bereich Symbolisierung.

Einen gewichteten Kostenoberflächen-Layer erstellen

Sie haben nun in Ihrem Modell die Schritte zum Konvertieren der vier Kriteriendaten-Layer in dieselbe Kostenskala von 1 bis 10 hinzugefügt. Jetzt kombinieren Sie diese Kosten-Layer zu einer einzelnen Kostenoberfläche, die simuliert, wie die Berglöwen die Landschaft auf ihren Wegen hindurch erleben. Dazu werden Sie das Werkzeug Gewichtete Summe verwenden, mit dem die Werte in den vier Kosten-Layern addiert und dabei den einzelnen Layern bestimmte Gewichtungen zugeordnet werden. Anhand der Gewichtungen können Sie einigen Layern (indem Sie bestimmte Features kostenintensiver machen) gegenüber anderen Layern eine höhere Bedeutung bei der Erstellung der kombinierten Kostenoberfläche verleihen. Das Werkzeug multipliziert für jede Zelle die Werte für die einzelnen Eingabe-Raster mit der angegebenen Gewichtung. Anschließend werden die vier Werte addiert, um einen neuen Wert, der die Gesamtkosten darstellt, zu erstellen.

1. Klicken Sie auf die Registerkarte LeastCostAnalysis, um zu Ihrem Modell zurückzukehren.
2. Suchen Sie im Bereich Geoverarbeitung nach Gewichtete Summe.

   

3. Ziehen Sie das Werkzeug Gewichtete Summe (Spatial Analyst Tools) in das Modell (rechts neben die vier Kosten-Layer).

   

   Verbinden Sie die vier Kosten-Layer mit dem Werkzeug.

4. Ziehen Sie einen Pfeil von Ruggedness_Cost zum Werkzeug Gewichtete Summe. Wählen Sie Eingabe-Raster aus.

   

5. Verbinden Sie auf dieselbe Weise die anderen Kosten-Layer mit dem Werkzeug.

   

   Als Nächstes bearbeiten Sie die Werkzeugparameter, um die von Ihnen gewählte Gewichtung für die einzelnen Eingaben bereitzustellen.

6. Doppelklicken Sie im Modell auf das Werkzeug Gewichtete Summe, um seine Parameter zu öffnen.

   Die vier transformierten Layer werden als Eingabe-Raster aufgelistet. Die Standardgewichtung für die einzelnen Layer ist 1. Damit haben alle Layer dieselbe Gewichtung. Einige dieser Gewichtungen müssen Sie jetzt ändern. Sie entscheiden, dass das Kriterium "Bodenbedeckung" eine höhere Bedeutung erhalten soll, da die Berglöwen keine städtischen Gebiete durchqueren sollen. In ähnlicher Weise entscheiden Sie, dass das Kriterium "Unebenheit" sehr signifikant ist, da es Berglöwen in flachen, nicht zerklüfteten Gebieten nicht gut geht. Sie erhöhen also die Gewichtung dieser zwei Kriterien, um sicherzustellen, dass die Berglöwen städtische Gebiete und flache Gebiete meiden: Die höheren Gewichtungen machen diese unerwünschten Gebiete signifikant kostenintensiver. Da Sie ein Workflow-Modell erstellt haben, können Sie jederzeit zurückgehen und die Gewichtungen anschließend anpassen, um die Ergebnisse zu optimieren.

7. Lassen Sie für Distance_to_Roads_Cost und Protected_Status_Cost die Gewichtung bei 1. Ändern Sie für Ruggedness_Cost und Land_Cover_Cost die Gewichtung auf 1.25.
8. Ändern Sie unter Ausgabe-Raster den Ausgabenamen in Cost_Surface.

   

9. Klicken Sie auf OK.
10. Klicken Sie im Modell mit der rechten Maustaste auf die Ausgabe Cost_Surface und wählen Sie Zur Anzeige hinzufügen aus.
11. Speichern Sie das Modell.

    Als Nächstes führen Sie das Werkzeug aus.

12. Klicken Sie im Modell mit der rechten Maustaste auf das Werkzeug Gewichtete Summe, und wählen Sie Ausführen aus.

    Nach einigen Augenblicken wird der generierte Layer dem Bereich Inhalt hinzugefügt.

13. Klicken Sie auf die Registerkarte Karte, um sie zu aktivieren.

    Sie sollten die Symbolisierung des neuen Layers umkehren, damit die niedrigen Kostenwerte in Grün und die hohen Kostenwerte in Rot angezeigt werden.

14. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf das Symbol für den Layer Cost_Surface, um den Bereich Symbolisierung zu öffnen.
15. Aktivieren Sie im Bereich Symbolisierung unter Primäre Symbolisierung das Kontrollkästchen Umkehren.

    

    Die Karte wird aktualisiert. Um mehr Kontext zu erhalten, können Sie den Layer Hillshade durchscheinen lassen.

16. Deaktivieren Sie alle Layer mit Ausnahme von Study_Area, Cost_Surface, Hillshade, World Topographic Map und World Hillshade.
17. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf den Layer Cost_Surface, um ihn auszuwählen. Geben Sie auf der Registerkarte Raster-Layer für Transparenz den Wert 20 % ein. Wählen Sie unter Layer-Verschmelzung die Option Multiplizieren aus.

    

    Die Karte wird aktualisiert.

    

    Dieser Kostenoberflächen-Layer (Cost_Surface) simuliert, wie die Berglöwen die Landschaft auf ihren Wegen hindurch erleben. In den grünen Gebieten sind unter dem Aspekt von Stress und Gefahr die Kosten am niedrigsten, während sie in den roten Gebieten am höchsten und in den beigefarbenen Gebieten mittelhoch sind. Wie Sie sehen, befinden sich alle Gebiete mit niedrigen und mittleren Kosten in Bergregionen. Die Kernlebensräume der Berglöwen befinden sich alle in Gebieten mit niedrigen Kosten (Dunkelgrün oder Hellgrün). Dies ergibt absolut Sinn, da die Berglöwen natürlich in Gebieten mit wenig Stress und geringer Gefahr leben möchten. Dies ist bereits eine gute Indikation, und obwohl es sich nur um einen ersten Versuch handelt und Ihr Modell noch weiter verfeinert werden könnte, sind Ihre Ergebnisse gut.

18. Schließen Sie den Bereich Symbolisierung.
19. Drücken Sie Strg+S, um das Projekt zu speichern.

Sie haben nun in Ihrem Modell die Schritte zum Transformieren der Kriterien-Datasets in einen einheitlichen Maßstab (von 1 bis 10) und zum Kombinieren der generierten Layer zu einer einzelnen Kostenoberfläche hinzugefügt. Sie haben die Modellschritte ausgeführt und die Ergebnisse symbolisiert und untersucht. Als Nächstes fügen Sie Ihrem Modell ein Werkzeug hinzu, um die optimalen Gebiete zur Einrichtung von Korridoren für Berglöwen zu ermitteln.

Kostengünstigste Pfade generieren

Bisher haben Sie ein Modell entwickelt, das eine Kostenoberfläche erstellt, die simuliert, wie die Berglöwen die Landschaft auf ihren Wegen hindurch erleben. Diese Kostenoberfläche werden Sie jetzt verwenden, um die optimalen Pfade zwischen den Kernlebensräumen zu bestimmen. Die Modellierung der Position von Korridoren kann als Ermittlung des Wegs des geringsten Widerstands betrachtet werden. In einem kostengünstigsten Pfad möchten Sie, dass sich auf dem Weg zwischen zwei Positionen möglichst wenig Kosten anhäufen. Konzeptionell können Sie sich die Kostenoberfläche so vorstellen, als befänden sich in jeder Raster-Zelle eine bestimmte Anzahl Murmeln (was dem Kostenwert entspricht). Dem Berglöwen geben Sie einen Sack mit. Er muss dann für jede Zelle, die er durchquert, die Murmeln dieser Zelle in seinen Sack legen. Sein Ziel besteht darin, auf seinem Weg zwischen zwei Kernlebensräumen die geringstmögliche Anzahl Murmeln zu sammeln.

Wege mit den niedrigsten Kosten ermitteln

Zum Erstellen der optimalen Pfade verwenden Sie das Geoverarbeitungswerkzeug Optimale Regionsverbindungen. Dieses Werkzeug identifiziert ein optimales Netzwerk aus Wegen mit den niedrigsten Kosten zwischen angegebenen Regionen. Das Werkzeug verwendet zwei Eingaben: Die Kostenoberfläche und die Kernlebensräume der Berglöwen.

1. Klicken Sie auf die Registerkarte LeastCostAnalysis, um zu Ihrem Modell zurückzukehren.
2. Ziehen Sie aus dem Bereich Inhalt den Layer Core Mountain Lion Habitats auf das Modell (neben die Ausgabe Cost_Surface).

   

   Anschließend fügen Sie das Werkzeug Optimale Regionsverbindungen hinzu.

3. Suchen Sie im Bereich Geoverarbeitung nach Optimale Regionsverbindungen.

   

4. Ziehen Sie das Werkzeug Optimale Regionsverbindungen in das Modell (neben die Eingaben Cost_Surface und Core Mountain Lion Habitats).

   

5. Ziehen Sie einen Pfeil, um die Eingabe Cost_Surface mit dem Werkzeug Optimale Regionsverbindungen zu verbinden. Wählen Sie Eingabe-Kosten-Raster aus.

   

6. Ziehen Sie einen Pfeil, um die Eingabe Core Mountain Lion Habitats mit dem Werkzeug Optimale Regionsverbindungen zu verbinden. Wählen Sie Eingabe-Raster- oder Feature-Region-Daten aus.

   

   Die Eingaberegionen, die Sie verbinden möchten, können entweder Raster-Daten oder Vektor-Daten sein. Der Layer Core Mountain Lion Habitats ist ein Polygon-Vektor-Layer.

7. Doppelklicken Sie im Modell auf das Werkzeug Optimale Regionsverbindungen, um seine Parameter zu öffnen.

   Geben Sie die Namen für die zwei Ausgabe-Layer des Werkzeugs ein.

8. Ändern Sie unter Optimale Ausgabe-Konnektivitätslinien den Ausgabenamen in Mountain_Lion_Paths.

   Dies ist der primäre Ausgabe-Layer. Er wird das optimale Netzwerk der Pfade (oder Linien) enthalten, auf denen sich die Berglöwen zwischen zwei Lebensräumen (möglicherweise durch einen anderen Lebensraum hindurch) bewegen können.

9. Geben Sie für die Ausgabe-Feature-Klasse von benachbarten Verbindungen den Text Mountain_Lion_Paths_Neighbors ein.

   

   Dies ist eine sekundäre optionale Ausgabe, die alle Pfade von jedem Lebensraum zu jedem seiner nächstgelegenen Nachbarn (bzw. Nachbarn mit den niedrigsten Kosten) identifiziert. Die Pfade zu den Nachbarn mit den niedrigsten Kosten können möglicherweise alternative Pfade zu bestimmten Lebensräumen sein.

10. Klicken Sie auf OK.
11. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf beide Ausgaben des Werkzeugs und wählen Sie Zur Anzeige hinzufügen aus.
12. Speichern Sie das Modell.

    Führen Sie das Werkzeug Optimale Regionsverbindungen aus, und werten Sie die Ergebnisse aus.

13. Klicken Sie im Modell mit der rechten Maustaste auf das Werkzeug Optimale Regionsverbindungen, und wählen Sie Ausführen aus.

    Nach einigen Augenblicken werden die zwei generierten Layer Mountain_Lion_Paths und Mountain_Lion_Paths_Neighbors dem Bereich Inhalt hinzugefügt.

14. Klicken Sie auf die Registerkarte Karte, um sie zu aktivieren.

    Die neuen Layer sind Linienvektor-Layer. Da die Standardsymbolisierung schwer zu erkennen ist, sollten Sie sie ändern.

15. Klicken Sie im Bereich Inhalt auf die Symbole für den Layer Mountain_Lion_Paths_Neighbors, um den Bereich Symbolisierung zu öffnen.
16. Klicken Sie ggf. im Bereich Symbolisierung auf Galerie. Suchen Sie auf der Registerkarte Galerie das Symbol 2,5 Punkt. Klicken Sie in der Liste Symbole gefunden auf das Symbol 2,5 Punkt.

    

    Die Karte wird aktualisiert.

17. Wenden Sie das Symbol 2,5 Punkt ebenso auf den Layer Mountain_Lion_Paths an.

    

    Untersuchen Sie zuerst den Layer Mountain_Lion_Paths.

18. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Mountain_Lion_Paths_Neighbors.

    

    Der Layer Mountain_Lion_Paths stellt das optimale Netzwerk der Pfade zum Verbinden der vier Lebensräume mit den geringsten Kosten dar. Sie können erkennen, dass die Pfade hauptsächlich durch Gebiete in dunklerem Grün und hellerem Grün des Layers Cost_Surface verlaufen. Dies ergibt absolut Sinn, da dies die Gebiete mit niedrigeren Kosten sind. Die Pfade verlaufen nur dann durch rote Gebiete, wenn es keine Alternativen gibt. Dieses Netzwerk stellt die effizienteste Art der Verbindung der vier Lebensräume dar und enthält die optimalen Orte zum Erstellen von Korridoren für Berglöwen.

19. Aktivieren Sie den Layer Mountain_Lion_Paths_Neighbors.

    

    Dieser Layer enthält außer denselben Pfaden wie der vorherige Layer zusätzliche Pfade, die jeden Lebensraum mit seinen Nachbarn mit den niedrigsten Kosten verbinden. Diese zusätzlichen Routen sind zwar nicht notwendig, bilden aber zusätzliche Optionen. Auch hier können Sie erkennen, dass sie hauptsächlich durch dunkelgrüne und hellgrüne Gebiete verlaufen, wann immer es möglich ist.

20. Speichern Sie das Projekt.

Das Modell bereinigen

Bevor Sie Ihre Ergebnisse auswerten, sollten Sie das Modell bereinigen, um es fertig zu stellen.

1. Klicken Sie auf die Registerkarte LeastCostAnalysis, um zu Ihrem Modell zurückzukehren.
2. Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte ModelBuilder in der Gruppe Anzeigen auf An Fenster anpassen.

   

   Das Modell wird neu dargestellt, um es an die Größe des Fensters anzupassen.

   

   Die Elemente in Ihrem Modell sind möglicherweise nicht perfekt ausgerichtet und in gleichmäßigen Abständen angeordnet. Sie sollten die Funktionalität Autolayout verwenden, um das Modell optimal umzuorganisieren.

3. Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte ModelBuilder in der Gruppe Ansicht auf Layout.

   

   Das Modell wird neu dargestellt, um die Platzierung der Elemente zu optimieren.

   

   Tipp:

   Wenn Sie mit der automatischen Platzierung nicht ganz zufrieden sind, dann können Sie Elemente auch manuell neu positionieren.

   Damit die Struktur des Modells besser zu erkennen ist, sollten Sie es in drei Abschnitte oder Gruppen umorganisieren:

   • Datasets vorverarbeiten
   • Kostenoberfläche erstellen
   • Kostengünstigste Pfade suchen
4. Ziehen Sie im Modell einen Rahmen um die Werkzeuge Focal Statistics und Entfernungsakkumulation und deren Ausgabeelemente, um sie auszuwählen.

   

5. Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte ModelBuilder in der Gruppe Gruppe auf Gruppieren.

   

   Die von Ihnen ausgewählten Elemente sind jetzt in einer Gruppe zusammengefasst. Benennen Sie sie um.

6. Doppelklicken auf den Namen der Gruppe.

   

7. Geben Sie im danach angezeigten Fenster den neuen Namen Preprocess datasets ein, und drücken Sie die Eingabetaste.

   

   Da die erste Gruppe fertig ist, können Sie jetzt die zweite Gruppe erstellen. Zuerst sollten Sie das Element Core Mountain Lion Habitats beiseiteschieben.

8. Klicken Sie auf das Element Core Mountain Lion Habitats, um es auszuwählen, und ziehen Sie es unter das Werkzeug Optimale Regionsverbindungen.

   

9. Ziehen Sie einen Rahmen um die Werkzeuge Erneut skalieren nach Funktion, Reklassifizieren und Gewichtete Summe und deren Ausgabeelemente.
10. Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte ModelBuilder auf Gruppieren.
11. Benennen Sie die neue Gruppe in Create cost surface um.

    

    Die zweite Gruppe ist fertig. Jetzt können Sie die dritte Gruppe erstellen.

12. Ziehen Sie einen Rahmen um das Werkzeug Optimale Regionsverbindungen, dessen Ausgabeelemente und das Element Core Mountain Lion Habitats.
13. Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte ModelBuilder auf Gruppieren.
14. Benennen Sie die neue Gruppe in Find least-cost paths um.

    

15. Ziehen Sie die Gruppen etwas voneinander weg, um die Lesbarkeit des Modells zu verbessern.

    

16. Speichern Sie das Modell.

    Ihr Modell ist jetzt fertig.

Das Modell weiterverwenden

Wenn Sie das Modell später verwenden möchten, können Sie es immer aus dem Bereich Katalog abrufen.

1. Schließen Sie das Modell.

   

2. Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Ansicht in der Gruppe Fenster auf Bereich "Katalog".

   

3. Blenden Sie im Bereich Katalog das Element Toolboxes und dann die Toolbox Mountain_Lion_Corridors.tbx ein.

   Das Modell, das Sie erstellt haben, befindet sich hier.

   

   Tipp:

   Die Toolbox Results.tbx enthält eine Kopie des Modells, die für Sie erstellt wurde und als Referenz oder für Vergleiche verwendet werden kann.

4. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Modell LeastCostAnalysis, und wählen Sie Bearbeiten aus.

   

   Das Modell wird erneut geöffnet und kann entweder ausgeführt oder weiterbearbeitet werden.

5. Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte ModelBuilder in der Gruppe Ausführen auf Überprüfen.

   

   Beim Überprüfen wird geprüft, ob alle Datenelemente und Parameterwerte gültig sind. Dabei wird auch der Status des Modells zurückgesetzt, damit es erneut ausgeführt werden kann.

   Sie können jetzt das gesamte Modell beliebig oft ausführen, indem Sie auf die Schaltfläche Ausführen klicken. Sie müssen jedoch beachten, dass dabei die Styles der Symbolisierungen, die Sie zuvor im Workflow auf die Ergebnis-Layer angewendet haben, verloren gehen. Sie sollten es jetzt nicht ausführen.

   Tipp:

   Es geht zwar über den Rahmen dieses Lernprogramms hinaus, aber es ist möglich, Styles der Symbolisierung automatisch auf die Ausgabe-Layer in Ihrem Modell anzuwenden, indem das Werkzeug Symbolisierung aus Layer anwenden integriert wird.

6. Drücken Sie Strg+S, um das Projekt zu speichern.

In diesem Teil des Workflows haben Sie Ihrem Modell ein Werkzeug hinzugefügt, mit dem die kostengünstigsten Pfade zwischen den Kernlebensräumen von Berglöwen ermittelt werden können. Danach haben Sie das Werkzeug ausgeführt und die Ausgabe-Layer symbolisiert und untersucht. Schließlich haben Sie das Modell bereinigt, um es fertig zu stellen, und erfahren, wie Sie es in Zukunft weiterverwenden können.

Ergebnisse auswerten

Sie werden jetzt die Ergebnisse weiter auswerten.

Die Ergebnisse mit anderen Layern vergleichen

Als Erstes vergleichen Sie die vorgeschlagenen Pfade mit den unterschiedlichen Kosten-Layern.

1. Klicken Sie auf die Registerkarte Karte, um sie zu aktivieren.
2. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Mountain_Lion_Paths_Neighbors, und überprüfen Sie, ob die Layer Mountain_Lion_Paths, Core Mountain Lion Habitats und Cost_Surface angezeigt werden (wie in der folgenden Beispielabbildung).

   

   Sie haben bereits zuvor gesehen, dass die vorgeschlagenen Pfade nach Möglichkeit durch die Gebiete mit den geringsten Kosten im Kostenoberflächen-Raster verlaufen. Wenn keine andere Möglichkeit besteht, verlaufen sie möglicherweise durch einige kurze Abschnitte mit höheren Kosten. Insgesamt scheinen diese Pfade gute Optionen für die Entwicklung von Wildtierkorridoren zwischen den Kernlebensräumen der Berglöwen zu sein. Sie betrachten jetzt die vier Kosten-Layer für die entsprechenden Kriterien einzeln, um zu überprüfen, wie die Pfade das jeweilige Kriterium erfüllen.

3. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Cost_Surface, und aktivieren Sie den Layer Ruggedness_Cost. Überprüfen Sie die Karte.

   

   Die Pfade verlaufen fast vollständig durch stark zerklüftetes Gelände. Im Hinblick auf dieses Kriterium verheißen die Pfade eine hohe Qualität der Wildtierkorridore für Berglöwen.

4. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Ruggedness_Cost, und aktivieren Sie den Layer Distance_to-Roads-Cost. Überprüfen Sie die Karte.

   

   Wie bereits vermutet, lassen sich in diesem Untersuchungsgebiet nahe an einer Straße gelegene Positionen nicht vollständig vermeiden, auch wenn die Pfade so kostengünstig wie möglich sind. Später in diesem Workflow werden Sie Straßen genauer nach Schnellstraßen und kleinen Straßen unterscheiden und Möglichkeiten zur Bewältigung des Problems der hohen Dichte von Schnellstraßen kennenlernen.

5. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Distance_to-Roads-Cost, und aktivieren Sie den Layer Land_Cover_Cost. Überprüfen Sie die Karte.

   

   Die Pfade verlaufen fast vollständig durch Landbedeckung, die geringe Kosten verursacht. Im Hinblick auf dieses Kriterium verheißen die Pfade ebenfalls eine hohe Qualität der Wildtierkorridore für Berglöwen.

6. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Land_Cover_Cost, und aktivieren Sie den Layer Protected_Status_Cost.

   

   Die optimalen Pfade sind nach Möglichkeit in geschützten Gebieten, ein großer Teil der Täler und einige der Bergregionen haben jedoch keinen Schutzstatus, und die Pfade müssen durch sie verlaufen. Später in diesem Workflow lernen Sie, wie sich diese Situation verbessern lässt, indem der Schutzstatus der Flächen entlang der Pfade geändert wird.

Die Untersuchung der Pfade im Hinblick auf die einzelnen Kosten-Layer bestätigt die hohe Eignung der vorgeschlagenen Korridore, verdeutlicht jedoch auch einige Herausforderungen. Als Nächstes lernen Sie, wie diese Herausforderungen in Angriff genommen werden können.

Zu schützende Bereiche visualisieren

Die Implementierung der Wildtierkorridore entlang der vorgeschlagenen Pfade macht mehrere Maßnahmen erforderlich. Zu diesen zählt der Schutz des noch unerschlossenen Landes entlang dieser Routen, solange dies noch möglich ist. Beispielsweise kann der Bundesstaat Kalifornien ein Programm ins Leben rufen, um aus diesen Landstreifen Schutzgebiete zu machen. Sie werden das Gebiet visualisieren, das in einem solchen Programm die höchste Priorität haben sollte.

Sie können einen Wildtierkorridor als Landstreifen einer bestimmten Breite entlang eines vorgeschlagenen Pfades definieren. In diesem Workflow wählen Sie eine Breite von 2 Kilometern (1,24 Meilen) für die Korridore. Sie visualisieren die Wildtierkorridore, indem Sie auf beiden Seiten der vorgeschlagenen Pfade einen Puffer von 1 Kilometer (1.000 Meter) Breite erstellen.

1. Suchen Sie im Bereich Geoverarbeitung nach Paarweise puffern. Klicken Sie in der Ergebnisliste auf das Werkzeug Paarweise puffern.
2. Wählen Sie im Werkzeug Paarweise puffern die folgenden Parameterwerte aus.
   • Wählen Sie für Eingabe-Features die Option Mountain_Lion_Paths aus.
   • Geben Sie für Ausgabe-Feature-Class den Text Wildlife_Corridors ein.
   • Geben Sie für Entfernung den Wert 1000 ein, und wählen Sie Meter aus.
   • Wählen Sie für Dissolve-Typ den Typ Zusammenführen aller Ausgabe-Features zu einem einzelnen Feature aus.

   

3. Klicken Sie auf Ausführen.

   Der Puffer Wildlife_Corridors wird auf der Karte in halbtransparentem Blau angezeigt.

4. Überprüfen Sie, ob der Layer Protected_Status_Cost noch aktiviert ist (wie in der folgenden Beispielabbildung).

   

   Hinweis:

   In diesem Workflow erstellen Sie einen einfachen Puffer (euklidischer Puffer). Ein erweiterter Ansatz wäre das Erstellen eines Kostenpuffers, in dem die Kostenoberfläche berücksichtigt wird. Dies kann im Werkzeug Entfernungsakkumulation mit den Pfaden und der Kostenoberfläche sowie durch das Festlegen einer maximalen Entfernung erfolgen. Es kann auch mit dem Werkzeug Kostengünstigster Korridor durchgeführt werden. Weitere Informationen finden Sie auf der Dokumentationsseite Verbinden von Positionen durch Korridore. Weitere Informationen finden Sie auch im Artikel Connecting locations with optimal paths.

   Auf dem Layer Protected_Status_Cost werden die nicht geschützten Gebiete in Rot und Orange angezeigt.

5. Untersuchen Sie die Karte, und identifizieren Sie visuell die Gebiete, die sich im Puffer Wildlife_Corridors befinden und im Layer Protected_Status_Cost mit der Farbe Rot oder Orange symbolisiert sind.

   Dies sind die Gebiete, die nach Möglichkeit in Schutzgebiete umgewandelt werden müssen.

   Tipp:

   Es ist zwar nicht Teil dieses Lernprogramm, aber Sie können auch die Landflächen extrahieren, die Sie gerade visuell identifiziert haben. Sie können zu diesem Zweck mit dem Werkzeug Reklassifizieren aus dem Layer Protected_Status_Cost ein neues Raster ableiten, das nur nicht geschützte Gebiete (d. h. die Werte 9 und 10) enthält, während die anderen Werte mit "NoData" reklassifiziert werden. Dann verwenden Sie für den resultierenden Layer das Werkzeug Nach Maske extrahieren, um die Raster-Zellen zu extrahieren, die nicht geschützte Gebiete darstellen und sich im Puffer Wildlife_Corridor befinden.

Den Bedarf an Wildbrücken bewerten

Zum Implementieren der Wildtierkorridore sind außerdem Maßnahmen erforderlich, um den Berglöwen das Durchqueren der gefährlicheren Gebiete, z. B. Schnellstraßen, zu erleichtern. Sie werden jetzt die Daten untersuchen, um weitere Erkenntnisse zu gewinnen.

Idealerweise verlaufen die Wildtierkorridore über keine Straßen. Sie haben jedoch gesehen, dass dies im Untersuchungsgebiet aufgrund des hohen Grades der baulichen Erschließung nicht möglich ist. Es kann jedoch hilfreich sein, zwischen unterschiedlichen Straßentypen zu differenzieren. Berglöwen können kleinere Straßen mit einer relativ geringen Unfallgefahr überqueren, während das Überqueren einer Schnellstraße extrem gefährlich für sie ist. Wenn sich das Überqueren einer Schnellstraße durch einen Wildtierkorridor nicht vermeiden lässt, wird häufig eine Wildbrücke errichtet, wie in der folgenden Beispielabbildung gezeigt.

Auf diesem Beispielfoto wird eine Wildbrücke in Estland dargestellt.

Sie werden bestimmen, wo die vorgeschlagenen Pfade im Untersuchungsgebiet Schnellstraßen überqueren. Als Erstes leiten Sie aus dem Layer Roads einen neuen Layer ab, der nur Schnellstraßen anzeigt. Dazu verwenden Sie eine Definitionsabfrage. Erstellen Sie zunächst eine Kopie des Layers Roads.

1. Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf den Layer Roads, und wählen Sie Kopieren aus.

   

2. Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf Karte, und wählen Sie Einfügen aus.

   

   Eine Kopie des Layers Roads wird hinzugefügt. Benennen Sie sie um.

3. Klicken Sie auf den neuen Layer Roads, um ihn auszuwählen, und klicken Sie erneut darauf, um den Bearbeitungsmodus zu aktivieren. Geben Sie Highways ein, und drücken Sie die Eingabetaste.

   

   Sie erstellen die Definitionsabfrage.

4. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Highways, und wählen Sie Eigenschaften aus.

   

5. Wählen Sie im Fenster Layer-Eigenschaften: Highways in der linken Spalte Definitionsabfrage aus.

   

6. Klicken Sie auf Neue Definitionsabfrage.

   

7. Erstellen Sie unter Abfrage 1 die Abfrage Carto ist kleiner als oder gleich 2.

   

   Im Attribut Carto wird ein numerischer Wert gespeichert, der die Straßentypen nach Größe von 1 (größte) bis 6 (kleinste) codiert. Die Abfrage gibt nur Straßen mit den Carto-Werten 1 und 2 zurück. Dies sind Schnellstraßen und Schnellstraßenauffahrten und -ausfahrten.

8. Klicken Sie auf Übernehmen und dann auf OK.
9. Aktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Highways. Deaktivieren Sie die Layer Wildlife_Corridors, Protected_Status_Cost und Hillshade.

   Die Karte sollte wie in der folgenden Beispielabbildung aussehen.

   

   Sie wählen ein besser erkennbares Symbol für den Layer Highways aus.

10. Klicken Sie auf das Symbol Highways, um den Bereich Symbolisierung zu öffnen.
11. Klicken Sie ggf. im Bereich Symbolisierung auf Galerie. Klicken Sie auf der Registerkarte Galerie unter ArcGIS 2D auf Highway.

    

12. Ziehen Sie im Bereich Inhalt den Layer Mountain_Lion_Paths über den Layer Highways, sodass er auf der Karte über dem Layer Highway angezeigt wird.

    

    Die Layer werden auf der Karte jetzt als dicke rote Linien angezeigt. Sie können vier Positionen identifizieren, an denen ein vorgeschlagener Pfad eine Schnellstraße überquert.

    

    Diese Anzahl von Kreuzungspunkten zwischen Pfaden und Schnellstraßen ist nicht überraschend, da das Gebiet von Los Angeles für sein ausgedehntes Schnellstraßensystem bekannt ist. Anhand der Karte ist deutlich zu erkennen, dass die Pfade diese Schnellstraßen überqueren müssen und sich dies selbst mit längeren Umwegen nicht vermeiden lässt. Deshalb sollte die Errichtung von Wildbrücken an diesen vier Kreuzungspunkten erwogen werden. Sehen Sie sich nun eine dieser Positionen genauer an.

13. Klicken Sie im Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Navigieren auf Lesezeichen, und wählen Sie State Route 126 aus.

    

    Sie wechseln zu einer Bilddaten-Grundkarte, damit Sie sich ein besseres Bild von der Lage vor Ort machen können.

14. Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Layer auf Grundkarte. Wählen Sie in der Grundkartenliste Bilddaten (Hybrid) aus.

    

    Die Karte wird aktualisiert und zeigt nun eine Luftbildaufnahme des Gebiets mit einigen kartografischen Angaben an.

    

15. Untersuchen Sie die Karte, und zoomen Sie auf den Kreuzungspunkt zwischen der Schnellstraße und dem vorgeschlagenen Pfad, um ihn genauer anzuzeigen.

    

    Sie können erkennen, dass der Pfad nicht nur State Route 126 (bzw. Henry Mayo Dr.), sondern auch eine Eisenbahnlinie der Eisenbahngesellschaft Southern Pacific überqueren muss. Da der Abstand zwischen der Schnellstraße und der Eisenbahnlinie gering ist, können wahrscheinlich beide mit einer einzigen Wildbrücke überquert werden. Ein wenig weiter südlich befindet sich der Santa Clara River, der daraufhin überprüft werden muss, ob er von Berglöwen durchquert werden kann. Wenn dies nicht der Fall ist, muss auch hier eine Überquerungsmöglichkeit geschaffen werden.

    Hinweis:

    Die Wildbrücke muss nicht genau an der vorgeschlagenen Position errichtet werden. Möglicherweise empfiehlt es sich, ihre Position geringfügig zu ändern, wenn sich dadurch eine starke Neigung vermeiden oder eine dichtere Vegetations-Bodenbedeckung nutzen lässt, um den Berglöwen größere Sicherheit zu bieten.

16. Optional können Sie mithilfe der anderen Lesezeichen die restlichen drei Überquerungspunkte überprüfen.
17. Drücken Sie Strg+S, um das Projekt zu speichern.

Zweifellos ist die Implementierung von Wildtierkorridoren im Untersuchungsgebiet mit Herausforderungen verbunden, da das Gebiet bereits in beträchtlichem Umfang baulich erschlossen ist. Sie haben jetzt jedoch einen konkreten und fundierten Plan, den Sie den kommunalen Behörden und anderen relevanten Institutionen vorlegen können. Die Analysemethode und das von Ihnen erstellte Modell (obwohl zur Anschaulichkeit vereinfacht) sind ein hervorragender Ausgangspunkt für andere Benutzer, die ähnliche Analysen für ihre eigenen Regionen durchführen möchten. Sie können die Werkzeugparameter im Modell weiterbearbeiten, um die Ergebnisse zu optimieren. Was geschieht, wenn Sie die Gewichtung für das Werkzeug Gewichtete Summe ändern? Was geschieht, wenn Sie der Kostenoberfläche ein fünftes Kriterium hinzufügen? Mit einem dokumentierten und anpassbaren Arbeitsablauf können Sie Theorien testen und bei Bedarf Anpassungen vornehmen, um Ihre Analyse zu optimieren. Sie können Ihre Analyse auch verbessern, indem Sie ergänzende Daten zu regionalen Naturschutzbemühungen, zum Landbesitz und zur Landwirtschaft hinzufügen.

Weitere Informationen zu Berglöwen und den Bemühungen, sie zu schützen, finden Sie unter Cougar Fund.

Weitere Lernprogramme finden Sie in der Lernprogrammgalerie.

Beiträge anderer Softwarehersteller

• Vielen Dank an Kevin Johnston von Esri für die wertvolle Unterstützung.
• Der Layer Elevation wurde unter Verwendung des ArcGIS Living Atlas-Service Ground Surface Elevation - 30m aus den im Rahmen des USGS 3D Elevation Program (3DEP) gesammelten Daten abgeleitet.
• Der Layer Roads wurde unter Verwendung des ArcGIS Living Atlas-Layers USA Roads aus der TIGER/Line Geodatabase des U.S. Census Bureau abgeleitet.
• Der Layer Land Cover wurde unter Verwendung des ArcGIS Living Atlas-Layers USA NLCD Land Cover aus der National Land Cover Database des MRLC abgeleitet.
• Der Layer Protected_Status wurde unter Verwendung des ArcGIS Living Atlas-Layers USA Protected Areas - GAP Status 1-4 aus der Protected Areas Database of the United States des USGS abgeleitet.
• Der Layer Study area wurde von Esri Mitarbeitenden erstellt.
• Der Layer Core mountain lion habitats wurde von Esri Mitarbeitenden erstellt.
• Foto einer Wildbrücke in Estland: Sillerkiil über Wikimedia Commons
• Galeriebild: National Park Service
• Karte "Topografisch" – Quellen: Esri, HERE, Garmin, FAO, NOAA, USGS, Intermap, METI, OpenStreetMap-Mitwirkende und die GIS-Anwender-Community
• Karte "Imagery Hybrid" – Quellen: Esri, HERE, Garmin, FAO, NOAA, USGS, OpenStreetMap-Mitwirkende und die GIS-Anwender-Community