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UNIGIS Abschlussarbeiten


Der krönende Abschluss eines UNIGIS MSc Studiums ist sicherlich die Master Thesis. Mit ihr belegen unsere MSc-AbsolventInnen, dass sie den akademischen Grad "Master of Science (Geographical Information Science & Systems)" zu Recht führen.  Im UNIGIS professional Studiengang muss keine Abschlussarbeit verfasst werden. Dennoch nehmen einige Studierende die Möglichkeit war, ein Geoinformatikprojekt durchzuführen und entsprechend zu dokumentieren.

Sie sind auf der Suche nach aktueller Literatur zu Geoinformatik-Themen?
Hier finden sie die mitunter preisgekrönten Abschlussarbeiten unserer AbsolventInnen!

Beat Niederberger [05-2008]:

Habitatmodellierung der endemischen Landschneckenart Trochulus biconicus

Diese Arbeit ist online verfügbar: Download


Trocholus biconicus ist eine kleine Landschnecke (Gehäusedurchmesser ca. 6mm), die unter flachen Steinen lebt. Sie wurde bisher nur an wenigen, alpinen Fundstellen in der Zentralschweiz beidseits des Engelbergertales nachgewiesen. Das Wissen über seltene oder schwierig zu findende Arten ist meist lückenhaft. Für deren Erforschung stehen kaum je ausreichend Mittel zur Verfügung. Neue Methoden erlauben, aus wenigen Funden zusammen mit Daten zu Topografie, Klima usw. auf das mögliche Verbreitungsgebiet einer Art zu schließen. In dieser Arbeit wurden - ausgehend von einem Projekt zur Erforschung der T. biconicus - die Möglichkeiten der Habitatmodellierung getestet. Den Modellierungsansätzen gemeinsam ist das Konzept der ökologischen Nische. Die Funktionsweise der Projektion vom geografischen Raum in den Umweltraum, aber auch die Gefahren für Fehlprognosen und Fehlinterpretationen wurden vor diesem Hintergrund diskutiert. Der mechanistische Ansatz, über Arbeitshypothesen zu biologisch interpretierbaren Art-Umwelt-Interaktionen zu gelangen, scheiterte an der mangelnden Verfügbarkeit der dazu notwendigen Umweltvariablen. Als mögliche Alternative bot sich die statistische Untersuchung mit den vorhandenen Umweltvariablen an (korrelativer Ansatz). Qualität und Aussagekraft der Eingangsdaten spielen bei diesem Ansatz eine wichtige Rolle für die Güte der Prognosen. Die Daten zu den Beobachtungen wurden daher in einer Datenkritik untersucht. Die verwendeten Umweltvariablen wurden sorgfältig ausgewählt und deren Erstellung recherchiert. Mit den neueren Werkzeugen zur Habitatmodellierung MAXENT und Boosted Regession Trees BRT und mit der etablierten Methode Generalized Linear Models GLM wurden in einem Untersuchungsgebiet Prognosen für die Verbreitung von T. biconicus erstellt. Die verschiedenen Prognosen wurden bewertet und miteinander verglichen. Ein Mass für die Güte von Prognosemodellen ist der AUC-Wert, der aus dem ROC-Plot abgeleitet ist. Ausserdem wurde eine Berechnungsart für einen geeigneten Schwellenwert gesucht, der die Wahrscheinlichkeiten aus den Prognosen in Präsenz-/Absenz-Informationen übersetzt.MAXENT benötigt als Eingabe nur die positive Beobachtung (Präsenzen) und erstellt selbstständig viele zufällige Punkte als sogenannte Pseudoabsenzen. GLMund BRT benötigen zusätzlich auch die Nicht-Funde (Absenzen) als Teil der Eingabe (Präsenz-/Absenzdatensatz). Als Variante wurden auch GLM und BRT mit dem Präsenz-/Pseudoabsenzdatensatz gerechnet. Die Prognosen der verschiedenen Modelle wurde diskutiert und die Unterschiede in Unsicherheits- und Einigkeitskarten dargestellt. Diese Karten heben jene Gebiete hervor, wo sich die Prognosen, ob ein Vorkommen wahrscheinlich ist oder nicht, widersprechen. Damit lassen sich die künftigen Feldarbeiten gezielt planen: Einerseits sollen Gebiete besucht werden, wo sich die Prognosen stark widersprechen, um die Prognosen zu verbessern. Andererseits können in isher nicht besuchten Gebieten mit hoher Prognosewahrscheinlichkeit neue Nachweise von T. biconicus versucht werden. Die räumliche Extrapolation auf die umliegenden Regionen wies auf weitere potentielle Standorte hin. Die Möglichkeiten und Probleme beim projizieren in andere Gebiete wurden aufgezeigt. Die Jahresdurchschnittstemperatur erwies sich als wichtige Umweltvariable. Eine Projektion in andere klimatische Bedingungen wurde durch Veränderung dieser Umweltvariablen versucht und diskutiert. Es konnte in dieser Arbeit nachgewiesen werden, dass die neueren Methoden MAXNET und BRT sich auch für gebirgiges Gelände sehr gut eignen.


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