Reklassifizierung

Die Reklassifizierung ist eine Raster-GISGISGeographic Information Systems (GIS) enable users to analyze and visualize spatial data to uncover patterns, relation...-Operation, die Zellwerte aus einem bestehenden Satz von Kategorien oder Wertebereichen in ein neues Klassifikationsschema überführt. Durch die Zuordnung ursprünglicher Werte zu neuen Werten mittels einer Reklassifizierungstabelle oder Funktion können Analysten kontinuierliche Daten in diskrete Kategorien umwandeln, komplexe Datensätze vereinfachen, mehrere Layer auf eine gemeinsame Skala standardisieren oder veraltete Klassifikationsschemata aktualisieren.

Mehrere Ansätze zur Reklassifizierung dienen unterschiedlichen analytischen Zwecken. Die Eins-zu-eins-Reklassifizierung ordnet jedem eindeutigen Eingabewert einen bestimmten Ausgabewert zu, was sich für die Aktualisierung von Landbedeckungscodes eignet. Die bereichsbasierte Reklassifizierung weist neue Werte auf Grundlage von Wertebereichen zu, etwa bei der Einteilung der Höhe in niedrige, mittlere und hohe Geländekategorien. Die bedingte Reklassifizierung wendet logische Ausdrücke an, um neue Werte anhand mehrerer Kriterien zuzuweisen. Die Reklassifizierung kann außerdem Wertskalen umkehren, Kategorien zusammenführen oder einzelne Merkmale isolieren, indem alle übrigen Werte auf NoData gesetzt werden.

Die Reklassifizierung ist wesentlicher Bestandteil der multikriteriellen Eignungsmodellierung, bei der unterschiedliche Eingaberaster vor einer gewichteten Überlagerung auf eine gemeinsame Skala von 1 bis 10 standardisiert werden müssen. Ergebnisse der Landbedeckungsklassifikation aus der Fernerkundung werden häufig reklassifiziert, um sie an spezifische Klassifikationsschemata anzupassen, die von unterschiedlichen Behörden oder Berichtsstandards gefordert werden. Die Reklassifizierung der Hangneigung unterstützt Eignungsanalysen für Bauvorhaben, indem sie Gelände in bebaubare und nicht bebaubare Neigungsgrade einteilt. Die Hochwasserrisikobewertung reklassifiziert Höhendaten relativ zu Hochwasserständen, um Überflutungszonen zu identifizieren.

Reklassifizierungsregeln sollten sorgfältig dokumentiert werden, um Reproduzierbarkeit zu gewährleisten. Es empfiehlt sich, vor der Anwendung von Reklassifizierungstabellen zu prüfen, ob die Eingabewerte den erwarteten Bereichen entsprechen. Der Einfluss der NoData-Behandlung auf die Analyseergebnisse sollte berücksichtigt werden. Bei der Reklassifizierung kontinuierlicher Daten in diskrete Klassen sollten Klassengrenzen gewählt werden, die für die jeweilige Anwendung bedeutungsvoll sind, statt willkürlicher gleicher Intervalle.