Die Kartographie ist eine Wissenschaft, die in ihrem Charakter starke interdisziplinäre Züge aufweist. Sie zeigt sich in den verschiedensten Facetten und wird darum in den unterschiedlichsten Wissenschaften angewandt. Markantester Charakter ist, schon per Definition, die Modellierung von geowissenschaftlichen Ereignissen und Sachverhalten. „A unique facility for the creation and manipulation of visual or virtual representations of geospace – maps – to permit the exploration, analysis, understanding and communication of information about that space.“(ICA 2003) Aus dieser Definition wird die Charakteristik einer Kommunikationswissenschaft (Brassel) deutlich. Gerade seit dem Paradigmenwechsel der 1970er Jahre fließen zahlreiche weitere Aspekte wie Informatik, Semiotik und Psychologie in das Verständnis von Kartographie ein. Dadurch wird die Karte nicht mehr als reines graphisches Mittel verstanden, sondern als Träger und Übermittler von Informationen verstanden. Der Kartennutzer und dessen Verständnis von Karten rücken dabei immer weiter in den Vordergrund und werden „Ziel“ der kartographischen Verarbeitung. Aus diesem Verständnis heraus, möchte ich in der folgenden Arbeit einen relativ neuen Einfluss und Aspekt der Kartographie vorstellen. Es handelt sich um das Modell der Self-Organizing Maps (SOM), welches erstmalig Anfang der 1980er Jahre von Teuvo Kohonen vorgestellt wurde und deshalb auch, von einigen Autoren, als Kohonenmaps bezeichnet wird. Dem Typus nach, handelt es sich dabei um künstliche neuronale Netze, welche dem Nervensystem des menschlichen Gehirns nachempfunden sind und damit allgemein als eine Art selbständiger, maschineller Lernvorgang angesehen werden können. Im Speziellen sind Self-Organizing Maps ein unüberwachtes Lernverfahren, das in der Lage ist völlig unbekannte Eingabewerte zu erkennen und zu verarbeiten. Durch diese Eigenschaft eignen sie sich als optimales Werkzeug für Data Mining sowie zur Visualisierung von hochdimensionalen Daten. Eine Vielzahl von Wissenschaftlern hat diesen Vorteil bereits erkannt und das Modell in ihre Arbeit einbezogen oder auf dessen Verwendbarkeit analysiert. Deshalb möchte in dieser Arbeit, einige dieser Verwendungsmöglichkeiten und den daraus resultierenden Vorteil für die Kartographie aufzeigen.

Die Kartographie ist eine Wissenschaft, die in ihrem Charakter starke interdisziplinäre Züge aufweist. Sie zeigt sich in den verschiedensten Facetten und wird darum in den unterschiedlichsten Wissenschaften angewandt. Markantester Charakter ist, schon per Definition, die Modellierung von geowissenschaftlichen Ereignissen und Sachverhalten. „A unique facility for the creation and manipulation of visual or virtual representations of geospace – maps – to permit the exploration, analysis, understanding and communication of information about that space.“(ICA 2003) Aus dieser Definition wird die Charakteristik einer Kommunikationswissenschaft (Brassel) deutlich. Gerade seit dem Paradigmenwechsel der 1970er Jahre fließen zahlreiche weitere Aspekte wie Informatik, Semiotik und Psychologie in das Verständnis von Kartographie ein. Dadurch wird die Karte nicht mehr als reines graphisches Mittel verstanden, sondern als Träger und Übermittler von Informationen verstanden. Der Kartennutzer und dessen Verständnis von Karten rücken dabei immer weiter in den Vordergrund und werden „Ziel“ der kartographischen Verarbeitung. Aus diesem Verständnis heraus, möchte ich in der folgenden Arbeit einen relativ neuen Einfluss und Aspekt der Kartographie vorstellen. Es handelt sich um das Modell der Self-Organizing Maps (SOM), welches erstmalig Anfang der 1980er Jahre von Teuvo Kohonen vorgestellt wurde und deshalb auch, von einigen Autoren, als Kohonenmaps bezeichnet wird. Dem Typus nach, handelt es sich dabei um künstliche neuronale Netze, welche dem Nervensystem des menschlichen Gehirns nachempfunden sind und damit allgemein als eine Art selbständiger, maschineller Lernvorgang angesehen werden können. Im Speziellen sind Self-Organizing Maps ein unüberwachtes Lernverfahren, das in der Lage ist völlig unbekannte Eingabewerte zu erkennen und zu verarbeiten. Durch diese Eigenschaft eignen sie sich als optimales Werkzeug für Data Mining sowie zur Visualisierung von hochdimensionalen Daten. Eine Vielzahl von Wissenschaftlern hat diesen Vorteil bereits erkannt und das Modell in ihre Arbeit einbezogen oder auf dessen Verwendbarkeit analysiert. Deshalb möchte in dieser Arbeit, einige dieser Verwendungsmöglichkeiten und den daraus resultierenden Vorteil für die Kartographie aufzeigen.:1.) Einleitung ...........................................................................................2 2.) Aufbau und Funktionsweise von SOM ............................................ 5 2.1.) Was sind Self-Organizing Maps? ................................................5 2.2.) Funktionsweise ............................................................................7 2.3.) Visualisierung des trainierten Kohonen-Netz .......................... 11 2.4.) Software ..................................................................................... 12 3. Möglichkeiten für die Kartographie................................................ 14 3.1 Geowissenschaftliches Data Mining ........................................... 15 3.2 Visualisierung von Daten............................................................. 17 4. explorative Datenanalyse geographischer Daten .......................... 19 4.1 SOM als Geovisualisierung .......................................................... 19 4.1.1 U-Matrix-Darstellung .............................................................22 4.1.2 Projektionen (Netzdarstellungen) ........................................26 4.1.3 2D & 3D-Plots .........................................................................28 4.1.4 Komponentenebenen ...........................................................29 4.2 Geo-SOM & andere Möglichkeiten zur Verarbeitung von geowissenschaftlichen Daten ................................................... 32 4.2.1 Hierarchische SOMs ...............................................................33 4.2.2 Geo-enforced SOM ................................................................34 4.2.3 Geo-SOM ................................................................................35 4.3 SOM & GIS .................................................................................... 38 5. Datenverarbeitende Anwendungen ............................................... 40 5.1 Klassifizierung von Fernerkundungsdaten................................. 40 5.2 Kantendetektion in Satellitenbildern......................................... 43 5.3 Auswertung von Zeitreihen & Monitoring................................. 47 5.4 Klassifikation von SAR-Daten...................................................... 49 5.5 Generalisierung............................................................................ 50 5.6 Problem des Handlungsreisenden (Travelling Salesman Problem)..................................................................................... 52 6. SOM als Kartenmetapher zur Visualisierung nicht-geographischer Daten .............................................................................................. 54 7. Zusammenfassung............................................................................ 62 X. Quellenverzeichnis ........................................................................... 63 X.I Literaturnachweise ....................................................................... 63 X.II Lehrinhalte aus dem Internet ..................................................... 69 X.III Softwarelösungen ...................................................................... 69