Abfragesprache für geometrische und semantische Information aus rasterbasierten topografischen Karten

Geografische Informationssysteme (GIS) sind heutzutage ein unverzichtbares Instrumentarium zur Erfassung, Verwaltung, Analyse und Darstellung raumbezogener Information. Leistungsfähige GIS-Systeme zeichnen sich dadurch aus, dass sie raumbezogene Information sehr unterschiedlicher Formate (auf Vektor- wie auf Rasterbasis) verarbeiten können. Dazu gehört insbesondere die Verwendung von Rasterdaten. Im Bereich der Datenerfassung (z. B. betr. Scannertechnologie) und der Datendarstellung (Visualisierung) stellen Rasterdaten für Geografische Informationssysteme heutzutage kein Problem mehr dar. Auch im Bereich der Rasterdatenverwaltung gibt es bereits Ansätze. Dagegen besteht in der Analysefunktionalität für Rasterdaten weiterhin Nachholbedarf. Vorliegende Arbeit setzt an dieser Stelle an und beschäftigt sich mit neuen Wegen in der Rasterdatenanalyse. Die von der Datenanalyse her bekannte Methodik der Abfragesprache (vgl. SQL für die Datenbanktechnologie) liefert hierzu die Intention. Im Mittelpunkt der Arbeit steht daher die Entwicklung einer neuen Abfragesprache für den Rasterdatenzugriff. Die neue Abfragesprache ermöglicht einen strukturierten semantischen Zugang zu den Inhalten des Rasterbildes, bei dem rekognitive Mustererkennungsmethoden, die Verwendung einer dokumentenspezifischen Wissensbasis und linguistische Sprachelemente aufeinander abgestimmt und miteinander kombiniert werden. Dabei kommt der Entwicklung einer neuen fuzzifizierten Matchingstrategie eine grosse Bedeutung zu, welche die i. A. parameterarmen Abfrageformulierungen in effektive Mustererkennung umsetzen kann. Am Beispiel der kartografischen Mustererkennung demonstriert vorliegende Arbeit den erfolgreichen Einsatz einer neuen Prototyp-Abfragesprache „GRaQueL“ (= Geo-Semantic Raster Query Language) zur geometrisch und semantisch strukturierten Erfassung von bekannten Rasterstrukturen. Die erreichten Resultate zeigen, dass es unter Ausnützung der dokumentenspezifischen Wissensbasis gelingt, in akzeptablen Rechenzeiten Analysen und Interpretationen in Rasterdaten vorzunehmen. Überdies wird nachgewiesen, dass sich die Abfragesprache in die Umgebung anderer GIS-Module einfügt, d. h. dass die hieraus gewonnenen Resultate sowohl auf Raster- wie auch Vektordatenbasis weiterverarbeitet werden können. Gerade in der Zusammenarbeit mit anderen raster- und vektororientierten Analysemethoden ergeben sich aus dem hier vorgestellten Ansatz eines direkten geometrisch und semantisch strukturierten Rasterdatenzugriffs viele Entwicklungspotenziale, die zur Realisierung hybrider, d. h. Raster- und Vektordaten bearbeitender Geo-Informationssysteme führen.