Analysis of the spheric map Abstract The master thesis deals with cartometric analysis of maps of the celestial sphere using image correlation. The main goal of this work was to design an algorithm for the identification of stars on old maps of the starry sky using a normalized cross-correlation and the application of a median and Gaussian filter. The analysis itself takes place on small scale maps or. the whole visible sky divided into two hemispheres, shown in a stereographic projection and also takes into account the influence of the cartographic map display on the position of objects, which it tries to eliminate by Helmert transformation, and also the influence of precession, which affects the position of astronomical objects over time. The accuracy of the drawing of the positions of the objects is evaluated by means of isolines drawn on the basis of positional coordinates. The algorithm was implemented in the Matlab programming environment and old maps from the Mapová sbírka PřF and the 5th edition of Bright Star Cataloque were used as test data, which contains the positions of stars with precisely determined coordinates. The achieved results are presented in the form of images of captured objects and created isolines over old maps as well as tables of the three nearest neighbors of the most important...

LEIPERTOVÁ, G. (2012): Interdisciplinary relation between cartography and mathematics in the teaching at high school. Department of Social Geography and Regional Development, Charles University in Prague. The present diploma thesis analyses interdisciplinary relations between cartography and mathematics on three levels: on the level of intended curriculum, on the level of implemented curriculum and on the level of attained curriculum. On the level of the intended curriculum, project documents such as the Framework Educational Programme for High Schools and the School Educational Programmes of selected high schools are especially studied. The content analysis of selected textbooks of geography evaluates relations between cartography and mathematics on the basis of occurrence and (quality of) explication of required subject matters, amount of examples, illustrations and charts. Moreover, selected chapters of cartography, in which mathematical skills are applied, are elaborated in detail. On the level of the implemented curriculum, the real state of teaching of these interdisciplinary relations at selected high schools is evaluated through questionnaires for teachers of geography and of mathematics. On the level of the attained curriculum, the ability of pupils to combine knowledge of cartography and...

Die vorliegende Masterarbeit behandelt den Entwurf und die exemplarische Umsetzung eines Arbeitsablaufs zur Aufbereitung von georeferenziertem Microblogging Content. Als beispielhafte Datenquelle wurde Twitter herangezogen. Darauf basierend, wurden Überlegungen angestellt, welche Arbeitsschritte nötig und mit welchen Mitteln sie am besten realisiert werden können. Dabei zeigte sich, dass eine ganze Reihe von Bausteinen aus dem Bereich des Data Mining und des Text Mining für eine Pipeline bereits vorhanden sind und diese zum Teil nur noch mit den richtigen Einstellungen aneinandergereiht werden müssen. Zwar kann eine logische Reihenfolge definiert werden, aber weitere Anpassungen auf die Fragestellung und die verwendeten Daten können notwendig sein. Unterstützt wird dieser Prozess durch verschiedenen Visualisierungen mittels Histogrammen, Wortwolken und Kartendarstellungen. So kann neues Wissen entdeckt und nach und nach die Parametrisierung der Schritte gemäß den Prinzipien des Geovisual Analytics verfeinert werden. Für eine exemplarische Umsetzung wurde nach der Betrachtung verschiedener Softwareprodukte die für statistische Anwendungen optimierte Programmiersprache R ausgewählt. Abschließend wurden die Software mit Daten von Twitter und Flickr evaluiert. / This Master's Thesis deals with the conception and exemplary implementation of a workflow for georeferenced Microblogging Content. Data from Twitter is used as an example and as a starting point to think about how to build that workflow. In the field of Data Mining and Text Mining, there was found a whole range of useful software modules that already exist. Mostly, they only need to get lined up to a process pipeline using appropriate preferences. Although a logical order can be defined, further adjustments according to the research question and the data are required. The process is supported by different forms of visualizations such as histograms, tag clouds and maps. This way new knowledge can be discovered and the options for the preparation can be improved. This way of knowledge discovery is already known as Geovisual Analytics. After a review of multiple existing software tools, the programming language R is used to implement the workflow as this language is optimized for solving statistical problems. Finally, the workflow has been tested using data from Twitter and Flickr.

Assessing information on aspects of identification, perception, emotion, and social interaction with respect to the environment is of particular importance to the fields of natural resource management. Our ability to visualize this type of information has rapidly improved with the proliferation of social media sites throughout the Internet in recent years. While many methods to extract information on human behavior from crowdsourced geodata already exist, this work focuses on visualizing landscape perception for application to the fields of landscape and urban planning. Visualization of people’s perceptual responses to landscape is demonstrated with crowdsourced photo geodata from Flickr, a popular photo sharing community. A basic, general method to map, visualize and evaluate perception and perceptual values is proposed. The approach utilizes common tools for spatial knowledge discovery and builds on existing research, but is specifically designed for implementation within the context of landscape perception analysis and particularly suited as a base for further evaluation in multiple scenarios. To demonstrate the process in application, three novel types of visualizations are presented: the mapping of lines of sight in Yosemite Valley, the assessment of landscape change in the area surrounding the High Line in Manhattan, and individual location analysis for Coit Tower in San Francisco. The results suggest that analyzing crowdsourced data may contribute to a more balanced assessment of the perceived landscape, which provides a basis for a better integration of public values into planning processes. / Als Wahrnehmung wird der Bewusstseinsprozess des subjektiven Verstehens der Umwelt bezeichnet. Grundlage für diesen Prozess ist die Gewinnung von Informationen über die Sinne, also aus visuellen, olfaktorischen, akustischen und anderen Reizen. Die Wahrnehmung ist aber auch wesentlich durch interne Prozesse beeinflusst. Das menschliche Gehirn ist fortlaufend damit beschäftigt, sowohl bewusst als auch unbewusst Sinneswahrnehmungen mit Erinnerungen abzugleichen, zu vereinfachen, zu assoziieren, vorherzusagen oder zu vergleichen. Aus diesem Grund ist es schwierig, die Wahrnehmung von Orten und Landschaften in Planungsprozessen zu berücksichtigen. Jedoch wird genau dies von der Europäischen Landschaftskonvention gefordert, die Landschaft als einen bestimmten Bereich definiert, so wie er von Besuchern und Einwohnern wahrgenommen wird (“as a zone or area as perceived by local people or visitors”, ELC Art. 1, Abs. 38). Während viele Fortschritte und Erkenntnisse, zum Beispiel aus den Kognitionswissenschaften, heute helfen, die Wahrnehmung einzelner Menschen zu verstehen, konnte die Stadt- und Landschaftsplanung kaum profitieren. Es fehlt an Kenntnissen über das Zusammenwirken der Wahrnehmung vieler Menschen. Schon Stadtplaner Kevin Lynch beschäftigte dieses gemeinsame, kollektive ‚Bild‘ der menschlichen Umwelt ("generalized mental picture", Lynch, 1960, p. 4). Seitdem wurden kaum nennenswerte Fortschritte bei der Erfassung der allgemeinen, öffentlichen Wahrnehmung von Stadt- und Landschaft erzielt. Dies war Anlass und Motivation für die vorliegende Arbeit. Eine bisher in der Planung ungenutzte Informationsquelle für die Erfassung der Wahrnehmung vieler Menschen bietet sich in Form von crowdsourced Daten (auch ‚Big Data‘), also großen Mengen an Daten die von vielen Menschen im Internet zusammengetragen werden. Im Vergleich zu konventionellen Daten, zum Beispiel solchen die durch Experten erhoben werden und durch öffentliche Träger zur Verfügung stehen, eröffnet sich durch crowdsourced Daten eine bisher nicht verfügbare Quelle für Informationen, um die komplexen Zusammenhänge zwischen Raum, Identität und subjektiver Wahrnehmung zu verstehen. Dabei enthalten crowdsourced Daten lediglich Spuren menschlicher Entscheidungen. Aufgrund der Menge ist es aber möglich, wesentliche Informationen über die Wahrnehmung derer, die diese Daten zusammengetragen haben, zu gewinnen. Dies ermöglicht es Planern zu verstehen, wie Menschen ihre unmittelbare Umgebung wahrnehmen und mit ihr interagieren. Darüber hinaus wird es immer wichtiger, die Ansichten Vieler in Planungsprozessen zu berücksichtigen (Lynam, De Jong, Sheil, Kusumanto, & Evans, 2007; Brody, 2004). Der Wunsch nach öffentlicher Beteiligung sowie die Anzahl an beteiligten Stakeholdern nehmen dabei konstant zu. Durch das Nutzen dieser neuen Informationsquelle bietet sich eine Alternative zu herkömmlichen Ansätzen wie Umfragen, die genutzt werden um beispielsweise Meinungen, Positionen, Werte, Normen oder Vorlieben von bestimmten sozialen Gruppen zu messen. Indem es crowdsourced Daten erleichtern, solch soziokulturelle Werte zu bestimmen, können die Ergebnisse vor allem bei der schwierigen Gewichtung gegensätzlicher Interessen und Ansichten helfen. Es wird die Ansicht geteilt, dass die Nutzung von crowdsourced Daten, indem Einschätzungen von Experten ergänzt werden, letztendlich zu einer faireren, ausgeglichenen Berücksichtigung der Allgemeinheit in Entscheidungsprozessen führen kann (Erickson, 2011, p.1). Eine große Anzahl an Methoden ist bereits verfügbar, um aus dieser Datenquelle wichtige landschaftsbezogene Informationen auszulesen. Beispiele sind die Bewertung der Attraktivität von Landschaften, die Bestimmung der Bedeutung von Sehenswürdigkeiten oder Wahrzeichen, oder die Einschätzung von Reisevorlieben von Nutzergruppen. Viele der bisherigen Methoden wurden jedoch als ungenügend empfunden, um die speziellen Bedürfnisse und das breite Spektrum an Fragestellungen zur Landschaftswahrnehmung in Stadt- und Landschaftsplanung zu berücksichtigen. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, praxisrelevantes Wissen zu vermitteln, welches es Planern erlaubt, selbstständig Daten zu erforschen, zu visualisieren und zu interpretieren. Der Schlüssel für eine erfolgreiche Umsetzung wird dabei in der Synthese von Wissen aus drei Kategorien gesehen, theoretische Grundlagen (1), technisches Wissen zur Datenverarbeitung (2) sowie Kenntnisse zur grafischen Visualisierungen (3). Die theoretischen Grundlagen werden im ersten Teil der Arbeit (Part I) präsentiert. In diesem Teil werden zunächst Schwachpunkte aktueller Verfahren diskutiert, um anschließend einen neuen, konzeptionell-technischen Ansatz vorzuschlagen der gezielt auf die Ergänzung bereits vorhandener Methoden zielt. Im zweiten Teil der Arbeit (Part II) wird anhand eines Datenbeispiels die Anwendung des Ansatzes exemplarisch demonstriert. Fragestellungen die angesprochen werden reichen von der Datenabfrage, Verarbeitung, Analyse, Visualisierung, bis zur Interpretation von Grafiken in Planungsprozessen. Als Basis dient dabei ein Datenset mit 147 Millionen georeferenzierte Foto-Daten und 882 Millionen Tags der Fotoaustauschplatform Flickr, welches in den Jahren 2007 bis 2015 von 1,3 Millionen Nutzern zusammengetragen wurde. Anhand dieser Daten wird die Entwicklung neuer Visualisierungstechniken exemplarisch vorgestellt. Beispiele umfassen Spatio-temporal Tag Clouds, eine experimentelle Technik zur Generierung von wahrnehmungsgewichteten Karten, die Visualisierung von wahrgenommenem Landschaftswandel, das Abbilden von wahrnehmungsgewichteten Sichtlinien, sowie die Auswertung von individueller Wahrnehmung von und an bestimmten Orten. Die Anwendung dieser Techniken wird anhand verschiedener Testregionen in den USA, Kanada und Deutschland für alle Maßstabsebenen geprüft und diskutiert. Dies umfasst beispielsweise die Erfassung und Bewertung von Sichtlinien und visuellen Bezügen in Yosemite Valley, das Monitoring von wahrgenommenen Veränderungen im Bereich der High Line in New York, die Auswertung von individueller Wahrnehmung für Coit Tower in San Francisco, oder die Beurteilung von regional wahrgenommenen identitätsstiftenden Landschaftswerten für Baden-Württemberg und die Greater Toronto Area (GTA). Anschließend werden Ansätze vorgestellt, um die Qualität und Validität von Visualisierungen einzuschätzen. Abschließend wird anhand eines konkreten Planungsbeispiels, des London View Management Frameworks (LVMF), eine spezifische Implementation des Ansatzes und der Visualisierungen kurz aufgezeigt und diskutiert. Mit der Arbeit wird vor allem das breite Potential betont, welches die Nutzung von crowdsourced Daten für die Bewertung von Landschaftswahrnehmung in Stadt- und Landschaftsplanung bereithält. Insbesondere crowdsourced Fotodaten werden als wichtige zusätzliche Informationsquelle gesehen, da sie eine bisher nicht verfügbare Perspektive auf die allgemeine, öffentliche Wahrnehmung der Umwelt ermöglichen. Während der breiteren Anwendung noch einige Grenzen gesetzt sind, können die vorgestellten experimentellen Methoden und Techniken schon wichtige Aufschlüsse über eine ganze Reihe von wahrgenommenen Landschaftswerten geben. Auf konzeptioneller Ebene stellt die Arbeit eine erste Grundlage für weitere Forschung dar. Bevor jedoch eine breite Anwendung in der Praxis möglich ist, müssen entscheidende Fragen gelöst werden, beispielsweise zum Copyright, zur Definition von ethischen Standards innerhalb der Profession, sowie zum Schutz der Privatsphäre Beteiligter. Längerfristig wird nicht nur die Nutzung der Daten als wichtig angesehen, sondern auch die Erschließung der essentiellen Möglichkeiten dieser Entwicklung zur besseren Kommunikation mit Auftraggebern, Beteiligten und der Öffentlichkeit in Planungs- und Entscheidungsprozessen.

Assessing information on aspects of identification, perception, emotion, and social interaction with respect to the environment is of particular importance to the fields of natural resource management. Our ability to visualize this type of information has rapidly improved with the proliferation of social media sites throughout the Internet in recent years. While many methods to extract information on human behavior from crowdsourced geodata already exist, this work focuses on visualizing landscape perception for application to the fields of landscape and urban planning. Visualization of people’s perceptual responses to landscape is demonstrated with crowdsourced photo geodata from Flickr, a popular photo sharing community. A basic, general method to map, visualize and evaluate perception and perceptual values is proposed. The approach utilizes common tools for spatial knowledge discovery and builds on existing research, but is specifically designed for implementation within the context of landscape perception analysis and particularly suited as a base for further evaluation in multiple scenarios. To demonstrate the process in application, three novel types of visualizations are presented: the mapping of lines of sight in Yosemite Valley, the assessment of landscape change in the area surrounding the High Line in Manhattan, and individual location analysis for Coit Tower in San Francisco. The results suggest that analyzing crowdsourced data may contribute to a more balanced assessment of the perceived landscape, which provides a basis for a better integration of public values into planning processes.:Contents 3 1 Introduction 7 1.1 Motivation 7 1.2 Literature review and conceptual scope 9 1.3 Terminology 11 1.4 Related research 12 1.5 Objectives 14 1.6 Methodology 16 1.7 Formal conventions 21 I. Part I: Conceptual framework 23 1.1 Visual perception 23 1.2 Theory and practice in landscape perception assessment 27 1.2.1 Expert valuation versus participation 27 1.2.2 Photography-based landscape perception assessment 32 1.2.2.1. Photo-based surveys 32 1.2.2.2. Photo-based Internet surveys 35 1.2.2.3. Photo-interviewing and participant photography 37 1.2.3 Conclusions 40 1.3 Conceptual approach 42 1.3.1 A framing theory: Distributed cognition 42 1.3.2 Description of the approach 46 1.3.3 Choosing the right data source 48 1.3.3.1. Availability of crowdsourced and georeferenced photo data 48 1.3.3.2. Suitability for analyzing human behavior and perception 51 1.3.4 Relations between data and the phenomenon under observation 55 1.3.4.1. Photo taking and landscape perception 55 1.3.4.2. User motivation in the context of photo sharing in communities 61 1.3.4.3. Describing and tagging photos: Forms of attributing meaning 66 1.3.5 Considerations for measuring and weighting data 70 1.3.6 Conclusions 77 II. Part II: Application example – Flickr photo analysis and evaluation of results 80 2.1 Software architecture 80 2.2 Materials and methods 86 2.2.1 Data retrieval, initial data structure and overall quantification 86 2.2.2 Global data bias 89 2.2.3 Basic techniques for filtering and classifying data 94 2.2.3.1. Where: photo locations 94 2.2.3.2. Who: user origin 96 2.2.3.3. When: time of photo taking 102 2.2.3.4. What: tag frequency 108   2.2.4 Methods for aggregating data 113 2.2.4.1. Clustering of photo locations 113 2.2.4.2. Clustering of tag locations 115 2.3 Application to planning: techniques for visualizing data 118 2.3.1 Introduction 118 2.3.2 Tag maps 121 2.3.2.1. Description of technique 121 2.3.2.2. Results: San Francisco and Berkeley waterfront 126 2.3.2.3. Results: Berkeley downtown and university campus 129 2.3.2.4. Results: Dresden and the Elbe Valley 132 2.3.2.5. Results: Greater Toronto Area and City of Toronto 136 2.3.2.6. Results: Baden-Württemberg 143 2.3.2.7. Summary 156 2.3.3 Temporal comparison for assessing landscape change 158 2.3.3.1. Description of technique 158 2.3.3.2. Results: The High Line, NY 159 2.3.3.3. Summary 160 2.3.4 Determining lines of sight and important visual connections 161 2.3.4.1. Description of technique 161 2.3.4.2. Results: Yosemite Valley 162 2.3.4.3. Results: Golden Gate and Bay Bridge 167 2.3.4.4. Results: CN Tower, Toronto 168 2.3.4.5. Summary 170 2.3.5 Individual location analysis 171 2.3.5.1. Description of technique 171 2.3.5.2. Results: Coit Tower, San Francisco 171 2.3.5.3. Results: CN Tower, Toronto 172 2.3.5.4. Summary 173 2.4 Quality and accuracy of results 175 2.4.1 Methodology 175 2.4.2 Accuracy of data 175 2.4.3 Validity and reliability of visualizations 178 2.4.3.1. Reliability 178 2.4.3.2. Validity 180 2.5 Implementation example: the London View Framework 181 2.5.1 Description 181 2.5.2 Evaluation methodology 183 2.5.3 Analysis 184 2.5.3.1. Landmarks 184 2.5.3.2. Views 192 2.5.4 Summary 199 III. Discussion 203 3.1 Application of the framework from a wider perspective 203 3.2 Significance of results 204 3.3 Further research 205   3.4 Discussion of workshop results and further feedback 206 3.4.1 Workshops at University of Waterloo and University of Toronto, Canada 206 3.4.2 Workshop at University of Technology Dresden, Germany 209 3.4.3 Feedback from presentations, discussions, exhibitions: second thoughts 210 IV. Conclusions 212 V. References 213 5.1 Literature 213 5.2 List of web references 228 5.3 List of figures 230 5.4 List of tables 234 5.5 List of maps 235 5.6 List of appendices 236 VI. Appendices 237 / Als Wahrnehmung wird der Bewusstseinsprozess des subjektiven Verstehens der Umwelt bezeichnet. Grundlage für diesen Prozess ist die Gewinnung von Informationen über die Sinne, also aus visuellen, olfaktorischen, akustischen und anderen Reizen. Die Wahrnehmung ist aber auch wesentlich durch interne Prozesse beeinflusst. Das menschliche Gehirn ist fortlaufend damit beschäftigt, sowohl bewusst als auch unbewusst Sinneswahrnehmungen mit Erinnerungen abzugleichen, zu vereinfachen, zu assoziieren, vorherzusagen oder zu vergleichen. Aus diesem Grund ist es schwierig, die Wahrnehmung von Orten und Landschaften in Planungsprozessen zu berücksichtigen. Jedoch wird genau dies von der Europäischen Landschaftskonvention gefordert, die Landschaft als einen bestimmten Bereich definiert, so wie er von Besuchern und Einwohnern wahrgenommen wird (“as a zone or area as perceived by local people or visitors”, ELC Art. 1, Abs. 38). Während viele Fortschritte und Erkenntnisse, zum Beispiel aus den Kognitionswissenschaften, heute helfen, die Wahrnehmung einzelner Menschen zu verstehen, konnte die Stadt- und Landschaftsplanung kaum profitieren. Es fehlt an Kenntnissen über das Zusammenwirken der Wahrnehmung vieler Menschen. Schon Stadtplaner Kevin Lynch beschäftigte dieses gemeinsame, kollektive ‚Bild‘ der menschlichen Umwelt ("generalized mental picture", Lynch, 1960, p. 4). Seitdem wurden kaum nennenswerte Fortschritte bei der Erfassung der allgemeinen, öffentlichen Wahrnehmung von Stadt- und Landschaft erzielt. Dies war Anlass und Motivation für die vorliegende Arbeit. Eine bisher in der Planung ungenutzte Informationsquelle für die Erfassung der Wahrnehmung vieler Menschen bietet sich in Form von crowdsourced Daten (auch ‚Big Data‘), also großen Mengen an Daten die von vielen Menschen im Internet zusammengetragen werden. Im Vergleich zu konventionellen Daten, zum Beispiel solchen die durch Experten erhoben werden und durch öffentliche Träger zur Verfügung stehen, eröffnet sich durch crowdsourced Daten eine bisher nicht verfügbare Quelle für Informationen, um die komplexen Zusammenhänge zwischen Raum, Identität und subjektiver Wahrnehmung zu verstehen. Dabei enthalten crowdsourced Daten lediglich Spuren menschlicher Entscheidungen. Aufgrund der Menge ist es aber möglich, wesentliche Informationen über die Wahrnehmung derer, die diese Daten zusammengetragen haben, zu gewinnen. Dies ermöglicht es Planern zu verstehen, wie Menschen ihre unmittelbare Umgebung wahrnehmen und mit ihr interagieren. Darüber hinaus wird es immer wichtiger, die Ansichten Vieler in Planungsprozessen zu berücksichtigen (Lynam, De Jong, Sheil, Kusumanto, & Evans, 2007; Brody, 2004). Der Wunsch nach öffentlicher Beteiligung sowie die Anzahl an beteiligten Stakeholdern nehmen dabei konstant zu. Durch das Nutzen dieser neuen Informationsquelle bietet sich eine Alternative zu herkömmlichen Ansätzen wie Umfragen, die genutzt werden um beispielsweise Meinungen, Positionen, Werte, Normen oder Vorlieben von bestimmten sozialen Gruppen zu messen. Indem es crowdsourced Daten erleichtern, solch soziokulturelle Werte zu bestimmen, können die Ergebnisse vor allem bei der schwierigen Gewichtung gegensätzlicher Interessen und Ansichten helfen. Es wird die Ansicht geteilt, dass die Nutzung von crowdsourced Daten, indem Einschätzungen von Experten ergänzt werden, letztendlich zu einer faireren, ausgeglichenen Berücksichtigung der Allgemeinheit in Entscheidungsprozessen führen kann (Erickson, 2011, p.1). Eine große Anzahl an Methoden ist bereits verfügbar, um aus dieser Datenquelle wichtige landschaftsbezogene Informationen auszulesen. Beispiele sind die Bewertung der Attraktivität von Landschaften, die Bestimmung der Bedeutung von Sehenswürdigkeiten oder Wahrzeichen, oder die Einschätzung von Reisevorlieben von Nutzergruppen. Viele der bisherigen Methoden wurden jedoch als ungenügend empfunden, um die speziellen Bedürfnisse und das breite Spektrum an Fragestellungen zur Landschaftswahrnehmung in Stadt- und Landschaftsplanung zu berücksichtigen. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, praxisrelevantes Wissen zu vermitteln, welches es Planern erlaubt, selbstständig Daten zu erforschen, zu visualisieren und zu interpretieren. Der Schlüssel für eine erfolgreiche Umsetzung wird dabei in der Synthese von Wissen aus drei Kategorien gesehen, theoretische Grundlagen (1), technisches Wissen zur Datenverarbeitung (2) sowie Kenntnisse zur grafischen Visualisierungen (3). Die theoretischen Grundlagen werden im ersten Teil der Arbeit (Part I) präsentiert. In diesem Teil werden zunächst Schwachpunkte aktueller Verfahren diskutiert, um anschließend einen neuen, konzeptionell-technischen Ansatz vorzuschlagen der gezielt auf die Ergänzung bereits vorhandener Methoden zielt. Im zweiten Teil der Arbeit (Part II) wird anhand eines Datenbeispiels die Anwendung des Ansatzes exemplarisch demonstriert. Fragestellungen die angesprochen werden reichen von der Datenabfrage, Verarbeitung, Analyse, Visualisierung, bis zur Interpretation von Grafiken in Planungsprozessen. Als Basis dient dabei ein Datenset mit 147 Millionen georeferenzierte Foto-Daten und 882 Millionen Tags der Fotoaustauschplatform Flickr, welches in den Jahren 2007 bis 2015 von 1,3 Millionen Nutzern zusammengetragen wurde. Anhand dieser Daten wird die Entwicklung neuer Visualisierungstechniken exemplarisch vorgestellt. Beispiele umfassen Spatio-temporal Tag Clouds, eine experimentelle Technik zur Generierung von wahrnehmungsgewichteten Karten, die Visualisierung von wahrgenommenem Landschaftswandel, das Abbilden von wahrnehmungsgewichteten Sichtlinien, sowie die Auswertung von individueller Wahrnehmung von und an bestimmten Orten. Die Anwendung dieser Techniken wird anhand verschiedener Testregionen in den USA, Kanada und Deutschland für alle Maßstabsebenen geprüft und diskutiert. Dies umfasst beispielsweise die Erfassung und Bewertung von Sichtlinien und visuellen Bezügen in Yosemite Valley, das Monitoring von wahrgenommenen Veränderungen im Bereich der High Line in New York, die Auswertung von individueller Wahrnehmung für Coit Tower in San Francisco, oder die Beurteilung von regional wahrgenommenen identitätsstiftenden Landschaftswerten für Baden-Württemberg und die Greater Toronto Area (GTA). Anschließend werden Ansätze vorgestellt, um die Qualität und Validität von Visualisierungen einzuschätzen. Abschließend wird anhand eines konkreten Planungsbeispiels, des London View Management Frameworks (LVMF), eine spezifische Implementation des Ansatzes und der Visualisierungen kurz aufgezeigt und diskutiert. Mit der Arbeit wird vor allem das breite Potential betont, welches die Nutzung von crowdsourced Daten für die Bewertung von Landschaftswahrnehmung in Stadt- und Landschaftsplanung bereithält. Insbesondere crowdsourced Fotodaten werden als wichtige zusätzliche Informationsquelle gesehen, da sie eine bisher nicht verfügbare Perspektive auf die allgemeine, öffentliche Wahrnehmung der Umwelt ermöglichen. Während der breiteren Anwendung noch einige Grenzen gesetzt sind, können die vorgestellten experimentellen Methoden und Techniken schon wichtige Aufschlüsse über eine ganze Reihe von wahrgenommenen Landschaftswerten geben. Auf konzeptioneller Ebene stellt die Arbeit eine erste Grundlage für weitere Forschung dar. Bevor jedoch eine breite Anwendung in der Praxis möglich ist, müssen entscheidende Fragen gelöst werden, beispielsweise zum Copyright, zur Definition von ethischen Standards innerhalb der Profession, sowie zum Schutz der Privatsphäre Beteiligter. Längerfristig wird nicht nur die Nutzung der Daten als wichtig angesehen, sondern auch die Erschließung der essentiellen Möglichkeiten dieser Entwicklung zur besseren Kommunikation mit Auftraggebern, Beteiligten und der Öffentlichkeit in Planungs- und Entscheidungsprozessen.:Contents 3 1 Introduction 7 1.1 Motivation 7 1.2 Literature review and conceptual scope 9 1.3 Terminology 11 1.4 Related research 12 1.5 Objectives 14 1.6 Methodology 16 1.7 Formal conventions 21 I. Part I: Conceptual framework 23 1.1 Visual perception 23 1.2 Theory and practice in landscape perception assessment 27 1.2.1 Expert valuation versus participation 27 1.2.2 Photography-based landscape perception assessment 32 1.2.2.1. Photo-based surveys 32 1.2.2.2. Photo-based Internet surveys 35 1.2.2.3. Photo-interviewing and participant photography 37 1.2.3 Conclusions 40 1.3 Conceptual approach 42 1.3.1 A framing theory: Distributed cognition 42 1.3.2 Description of the approach 46 1.3.3 Choosing the right data source 48 1.3.3.1. Availability of crowdsourced and georeferenced photo data 48 1.3.3.2. Suitability for analyzing human behavior and perception 51 1.3.4 Relations between data and the phenomenon under observation 55 1.3.4.1. Photo taking and landscape perception 55 1.3.4.2. User motivation in the context of photo sharing in communities 61 1.3.4.3. Describing and tagging photos: Forms of attributing meaning 66 1.3.5 Considerations for measuring and weighting data 70 1.3.6 Conclusions 77 II. Part II: Application example – Flickr photo analysis and evaluation of results 80 2.1 Software architecture 80 2.2 Materials and methods 86 2.2.1 Data retrieval, initial data structure and overall quantification 86 2.2.2 Global data bias 89 2.2.3 Basic techniques for filtering and classifying data 94 2.2.3.1. Where: photo locations 94 2.2.3.2. Who: user origin 96 2.2.3.3. When: time of photo taking 102 2.2.3.4. What: tag frequency 108   2.2.4 Methods for aggregating data 113 2.2.4.1. Clustering of photo locations 113 2.2.4.2. Clustering of tag locations 115 2.3 Application to planning: techniques for visualizing data 118 2.3.1 Introduction 118 2.3.2 Tag maps 121 2.3.2.1. Description of technique 121 2.3.2.2. Results: San Francisco and Berkeley waterfront 126 2.3.2.3. Results: Berkeley downtown and university campus 129 2.3.2.4. Results: Dresden and the Elbe Valley 132 2.3.2.5. Results: Greater Toronto Area and City of Toronto 136 2.3.2.6. Results: Baden-Württemberg 143 2.3.2.7. Summary 156 2.3.3 Temporal comparison for assessing landscape change 158 2.3.3.1. Description of technique 158 2.3.3.2. Results: The High Line, NY 159 2.3.3.3. Summary 160 2.3.4 Determining lines of sight and important visual connections 161 2.3.4.1. Description of technique 161 2.3.4.2. Results: Yosemite Valley 162 2.3.4.3. Results: Golden Gate and Bay Bridge 167 2.3.4.4. Results: CN Tower, Toronto 168 2.3.4.5. Summary 170 2.3.5 Individual location analysis 171 2.3.5.1. Description of technique 171 2.3.5.2. Results: Coit Tower, San Francisco 171 2.3.5.3. Results: CN Tower, Toronto 172 2.3.5.4. Summary 173 2.4 Quality and accuracy of results 175 2.4.1 Methodology 175 2.4.2 Accuracy of data 175 2.4.3 Validity and reliability of visualizations 178 2.4.3.1. Reliability 178 2.4.3.2. Validity 180 2.5 Implementation example: the London View Framework 181 2.5.1 Description 181 2.5.2 Evaluation methodology 183 2.5.3 Analysis 184 2.5.3.1. Landmarks 184 2.5.3.2. Views 192 2.5.4 Summary 199 III. Discussion 203 3.1 Application of the framework from a wider perspective 203 3.2 Significance of results 204 3.3 Further research 205   3.4 Discussion of workshop results and further feedback 206 3.4.1 Workshops at University of Waterloo and University of Toronto, Canada 206 3.4.2 Workshop at University of Technology Dresden, Germany 209 3.4.3 Feedback from presentations, discussions, exhibitions: second thoughts 210 IV. Conclusions 212 V. References 213 5.1 Literature 213 5.2 List of web references 228 5.3 List of figures 230 5.4 List of tables 234 5.5 List of maps 235 5.6 List of appendices 236 VI. Appendices 237

Die vorliegende Masterarbeit behandelt den Entwurf und die exemplarische Umsetzung eines Arbeitsablaufs zur Aufbereitung von georeferenziertem Microblogging Content. Als beispielhafte Datenquelle wurde Twitter herangezogen. Darauf basierend, wurden Überlegungen angestellt, welche Arbeitsschritte nötig und mit welchen Mitteln sie am besten realisiert werden können. Dabei zeigte sich, dass eine ganze Reihe von Bausteinen aus dem Bereich des Data Mining und des Text Mining für eine Pipeline bereits vorhanden sind und diese zum Teil nur noch mit den richtigen Einstellungen aneinandergereiht werden müssen. Zwar kann eine logische Reihenfolge definiert werden, aber weitere Anpassungen auf die Fragestellung und die verwendeten Daten können notwendig sein. Unterstützt wird dieser Prozess durch verschiedenen Visualisierungen mittels Histogrammen, Wortwolken und Kartendarstellungen. So kann neues Wissen entdeckt und nach und nach die Parametrisierung der Schritte gemäß den Prinzipien des Geovisual Analytics verfeinert werden. Für eine exemplarische Umsetzung wurde nach der Betrachtung verschiedener Softwareprodukte die für statistische Anwendungen optimierte Programmiersprache R ausgewählt. Abschließend wurden die Software mit Daten von Twitter und Flickr evaluiert. / This Master's Thesis deals with the conception and exemplary implementation of a workflow for georeferenced Microblogging Content. Data from Twitter is used as an example and as a starting point to think about how to build that workflow. In the field of Data Mining and Text Mining, there was found a whole range of useful software modules that already exist. Mostly, they only need to get lined up to a process pipeline using appropriate preferences. Although a logical order can be defined, further adjustments according to the research question and the data are required. The process is supported by different forms of visualizations such as histograms, tag clouds and maps. This way new knowledge can be discovered and the options for the preparation can be improved. This way of knowledge discovery is already known as Geovisual Analytics. After a review of multiple existing software tools, the programming language R is used to implement the workflow as this language is optimized for solving statistical problems. Finally, the workflow has been tested using data from Twitter and Flickr.

The process of performing cartographic generalization in an automatic way applied on geographic information is of highly interest in the field of cartography, both in academia and industry. Many research e↵orts have been done to implement di↵erent automatic generalization approaches. Being able to answer the research question on automatic generalization, another interesting question opens up: ”Is it possible to retrieve and visualize geographic information in any arbitrary scale?” This is the question in the field of vario-scale geoinformation. Potential research works should answer this question with solutions which provide valid and efficient representation of geoinformation in any on-demand scale. More brilliant solutions will also provide smooth transitions between these on-demand arbitrary scales. Space-Scale-Cube (Meijers and Van Oosterom 2011) is a reactive tree (Van Oosterom 1991) data structure which shows positive potential for achieving smooth automatic vario-scale generalization of area features. The topic of this research work is investigation of adaptation of this approach on an interesting class of geographic information: road networks datasets. Firstly theoretical background will be introduced and discussed and afterwards, implementing the adaptation would be described. This research work includes development of a hierarchical data structure based on road network datasets and the potential use of this data structure in vario-scale geoinformation retrieval and visualization.:Declaration of Authorship i Abstract iii Acknowledgements iv List of Figures vii Abbreviations viii 1 Introduction 1 1.1 Problem Definition 2 1.1.1 Research Questions 2 1.1.2 Objectives 3 1.2 Proposed Solution 3 1.3 Structure of the Thesis 4 1.4 Notes on Terminology 4 2 Cartographic Generalization 6 2.1 Cartographic Generalization: Definitions and Classifications 6 2.2 Generalization Operators 9 2.3 Efforts on Vario-Scale Visualization of Geoinformation 10 2.4 Efforts on Generalization of Road Networks and Similar Other Networks 16 2.4.1 Geometric Generalization of Networks 17 2.4.2 Model Generalization of Networks 18 2.5 Clarification of Interest 20 3 Theory of Road Network SSC 21 3.1 Background of an SSC 21 3.1.1 tGAP 21 3.1.2 Smoothing tGAP 23 3.2 Road Network as a ’Network’ 24 3.2.1 Short Background on Graph Theory 5 3.3 Formation of Road Network SSC 26 3.3.1 Geometry 26 3.3.2 Network Topology 27 3.3.3 Building up tGAP on The Road Network 28 3.3.4 Smoothing of Road Network SSC 31 3.3.4.1 Smoothing Elimination 32 3.3.4.2 Smoothing Simplification 32 3.4 Reading from a road network SSC 34 3.4.1 Discussion on Scale 34 3.4.2 Iterating Over The Forest 35 3.4.3 Planar Slices 35 3.4.4 Non-Planar Slices 36 4 Implementation of Road Network SSC 37 4.1 General Information Regarding The Implementation 37 4.1.1 Programming Language 37 4.1.2 RDBMS 38 4.1.3 Geometry Library 39 4.1.4 Graph Library 39 4.2 Data Structure 40 4.2.1 Node 40 4.2.2 Edge 41 4.2.3 Edge-Node-Relation 41 4.3 Software Architecture 42 4.3.1 More Detail on Building The SSC 42 4.3.1.1 Initial Data Processing 42 4.3.1.2 Network Processing 43 4.3.2 More Detail on Querying The SSC 46 4.3.2.1 Database Query 46 4.3.2.2 Building Geometry 46 4.3.2.3 Interface and Visualization 47 4.4 Results 48 5 Conclusions and Outlook 49 Bibliography 51

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Abstract This thesis focuses on topographic mapping of rock formations with the use of new technologies in a comprehensive manner, from airborne laser scanning (ALS) data acquisition and processing in rocky terrains, followed by their processing to the content of topographic databases and their cartographic processing in maps. The introduction discusses issues of importance for practice, and the relation between topographic mapping of rocks and other fields of human activity. The ALS section describes products for topographic mapping of rocks derived from ALS data, and discusses the specifics of ALS data acquisition and processing in wooded rugged terrain. Existing solutions of this problem are explained and their limitations are identified. Author's own approaches to solving this task are presented as case studies, including three made a further three designed experiments with ALS data processing and evaluation of their results. Recommendation regarding mapping of sandstone landscapes in Czechia have been also addressed. The topographic section describes the current representation of rocks and related objects in the ZABAGED database (Czech national digital topographic database), explains the historical context, analyzes this data and identifies their shortcomings in relation to the ALS. Research...

English summary The main objective of this thesis is to present some key issues relevant for postcolonial field of study with respect to two basic areas of interest: concepts of identity and place, respectively displacement in contemporary postcolonial discourse and their reflection in fiction, too. The thesis should provide the potential reader with basic theoretical background based on the most fundamental sources and by means of selected literary works it should support (or disclaim, if necessary) conclusions reached by the most notable theories. This dissertation work consists of three major parts. In the introduction, apart from providing the motivational, theoretical and literary objectives of the thesis, I cover some basic difficulties that may occur when dealing with the postcolonial field of study. The central part of the thesis can be divided into two parts, each of them consisting of two further sections. The first one, "Identity in Postcolonial Discourse", is focused on one of the key terms in all of postcolonial theory: identity and other concepts related with it. I cover the basic development of theoretical reflection concerning this concept, drawing primarily from secondary sources dealing with it. The theoretical part on identity is succeeded by a chapter "Reflections of Identity in the...