@phdthesis{Alle2021,
  author    = {Markus Alle},
  title     = {Semiautomatisierte Modellierungen der landschaftlichen Einheiten im Alpenvorland Oberschwabens},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:747-opus4-3943},
  pages     = {218},
  year      = {2021},
  abstract  = {Diese Arbeit richtet sich an Fachwissenschaftler*innen und Fachdidaktiker*innen, Lehr*innen, Studierende der Geographie und Landschaftsplanung wie auch an fachlich interessierte Laien. Sie hat zum Ziel, den Blick f{\"u}r die Landschaften, speziell im Alpenvorland Oberschwabens, zu sch{\"a}rfen - fachwissenschaftlich wie fachdidaktisch. In diesem Zusammenhang war das zugeh{\"o}rige Forschungsprojekt folgerichtig am Zentrum f{\"u}r Regionalit{\"a}t und Schulgeschichte der P{\"a}dagogischen Hochschule Weingarten angesiedelt. Das fachwissenschaftliche Ziel war, glazial gepr{\"a}gte Landformen und (Teil-)Landschaften mit Hilfe semiautomatisierter Methoden digital und m{\"o}glichst objektiv zu erfassen und zu kartieren. So soll ein Beitrag zum besseren Verst{\"a}ndnis von der Genese und den Zusammenh{\"a}ngen der Landschaft im Alpenvorland Oberschwabens geleistet werden. Bei der Arbeit kamen Geographische Informationssysteme (GIS) und objektbasierte Methoden (OBTA) zum Einsatz. Sie erm{\"o}glichten es, die hier entwickelten Algorithmen transparent zu machen und sie auf andere R{\"a}ume mit vergleichbarer Ausstattung zu {\"u}bertragen. Die klassifizierten Landschaftseinheiten wurden mit bereits vorhandenen, expertenbasierten und h{\"a}ndischen Klassifikationen f{\"u}r das Untersuchungsgebiet verglichen. Dabei zeigte sich, dass diese trotz fehlender digitaler bzw. semiautomatisierter Methoden r{\"a}umlich relativ genau sind und nur in einigen Aspekten hinter den hiesigen Ergebnissen zur{\"u}ckstehen. Die Vorteile des hier entwickelten Landschaftsmodells sind seine Nachvollziehbarkeit und sp{\"a}tere {\"U}bertragbarkeit. Die Ergebnisse in mittel- bis gro{\"s}ma{\"s}st{\"a}biger Perspektive k{\"o}nnten schlie{\"s}lich in Landschaftsplanung, Umweltschutz und geowissenschaftlicher Forschung Anwendung finden. Gleichzeitig bieten die hier entwickelten Methoden auch das Potenzial, in schulischen Lehr- und Lernkontexten eingesetzt zu werden. Fachdidaktisch steht der Umgang mit Digitalen Gel{\"a}ndemodellen (DGM) beim Erkennen und Verstehen von Landschaften und deren Genese im Mittelpunkt. Der Mehrwert von DGM f{\"u}r die Lehre in Schule (und Hochschule) wird unterstrichen. Dabei wurde ein mittelma{\"s}st{\"a}biges Geographisches Informationssystem (GIS) f{\"u}r Baden-W{\"u}rttemberg (BaW{\"u}-GIS) entwickelt und bereitgestellt. Dieses erlaubt die Bearbeitung landschaftlicher Fragestellungen mit einer geringen Zahl an Eingangsdaten f{\"u}r das gesamte Bundesland. Mit den vorgestellten Lernmodulen sollen Lehrer*innen zum GIS-basierten Einsatz von DGM und anderen digitalen Geodaten ermutigt und dabei unterst{\"u}tzt werden. Die Idee f{\"u}r diese Arbeit entwickelte sich aus einer Fachdiskussion {\"u}ber das Potenzial von digitalen Methoden f{\"u}r die geographische Bildung sowie f{\"u}r die wissenschaftliche Analyse von Landschaften. Die beiden zentralen Forschungsfragen lauten: Ist es m{\"o}glich, Algorithmen zu entwickeln, welche die „Maschine“ morphologisch-geologisch basierte Landschaftseinheiten in einer Glaziallandschaft erkennen und klassifizieren l{\"a}sst? Kann diese Herangehensweise auch auf schulische Kontexte {\"u}bertragen werden und entsprechende Lernmodule entwickelt werden? Beide Fragen k{\"o}nnen mit „Ja“ beantwortet werden. W{\"a}hrend der Arbeit im hiesigen Projekt zeigte sich, dass r{\"a}umliche Sachverhalte in Landschaften, welche f{\"u}r das menschliche Auge offensichtlich erscheinen, maschinell mitunter sehr schwer umsetzbar sind. Gleichzeitig gibt es Situationen, in denen das semiautomatisierte Landschaftsmodell r{\"a}umliche Zusammenh{\"a}nge erkennt, die der menschlichen Wahrnehmung zun{\"a}chst verborgen bleiben.},
  language  = {de}
}