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Kapitel 1.5 Darstellung von Geodaten für Computer

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Academic year: 2022

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Kapitel 1.5

Darstellung von Geodaten für Computer

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Zusammenfassung

In den Beispielen haben wir viele Typen von Geodaten gesehen. Hier ist mal eine kleine Klassifikation der Daten, die uns untergekommen sind

Geographische Raster

 Orthobilder

 Scans von Karten

 Berechnete Raster (z.B. Höhenmodelle)

Vektor

 Punkt, Linie, Polygon

 Freie Tags

Multimedia

 Bild und Text

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Tradition

Leider traditionell geteilt (grobe Vereinfachung)

 Raster

 Ingenieure (Bilder, Satelliten, Fernerkundung, etc.)

 Vektor

 Computergrafik

 Computational Geometry (Mathematik)

 Datenbanken

Entsprechend gibt es (derzeit) noch nicht wirklich durchlässige Systeme:

Getrennte Systeme und Datenbanken für beide Welten, falls die andere Sicht unterstützt wird, dann oft nicht in hoher Performanz

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Open Source Beispiele

 GDAL

 Getrennt in Tools und Bibliotheken für Raster und Vektor

 OGR-Bibilothek für Vektor

 PostGIS

 Vektordatenbank (SQL-Datenbank mit Erweiterung für Geometrie)

 Seit 2005 (Version 1.0)

 Raster ab 2012 (Version 2.0) offiziell unterstützt

 Rasdaman

 Rasterdatenbank (Industry, State-of-the-art)

 SciDB

 Matrixdatenbank

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Moderne Entwicklungen

Interrogativer Ansatz

 Motivation

 Jeder soll GIS nutzen können

 Kontext ist entscheidend (z.B. ist eine Suche nach Apotheke in OSM selten hilfreich, da sehr groß, eine Suche mit Kontext geht aber sehr gut)

 Welcher Kontext gebraucht wird, ist aber zunächst unklar

 Kontext, den man ohnehin hat (Ort bei Handys, Zeit, Nutzerprofile, vorhandene Daten)

 Kontext, den man nicht hat (Kontext der Anfrage, etc.)

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Vision

Dialog-basiert:

Nutzer: Lass uns mal Paris anschauen

System: Ich kenne Paris als Hauptstadt von Frankreich. Es gäbe auch Paris als Stadt in den USA, wenn Du willst.

Nutzer: Frankreich ist gut.

Systen: Okay.

Nutzer: Nun zeig mir mal Apotheken

System: Das sind sehr viele. Möchtest Du eine Übersichtskarte oder suchst Du eine bestimmte Apotheke?

Nutzer: Eine Excel-Liste mit den Adressen bitte.

System: Datenexport wird vorbereitet. Ich melde mich in ca. 2 Sekunden…

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Beispiel

Mit Core Concepts for Spatial Computing (Kuhn et. al) wird versucht, eine Taxonomie aller denkbaren Geodaten so zu machen, dass eine einheitliche Behandlung möglich wird. Dabei wird zunächst zwischen spatialen Konzepten und Informationskonzepten unterschieden:

These concepts can serve as a basis for transdisciplinary research by building theories of change between disciplines: What is neighborhood to climatology? What is neighborhood to political and social sciences?

What is neighborhood to urban architects?

Spatial concepts

Location Neighbourhood Field Object Network Event

Information concepts

Granularity Accuracy Meaning Value

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An overview

Spatial@UCSB: “The Core Concepts of Spatial Information are designed to facilitate spatial computing and reduce its complexity. They also serve as conceptual

lenses on environments, allowing for different perspectives on them, fed by data with any sort of spatial reference.”

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Some concepts for this lecture

Note that these differ from the core concepts just explained and proposed by Kuhn.

Location

 A point in space, usually given as coordinates in a coordinate reference system (CRS)

 A bounded (compact, closed) subset of space, often as well called a place („Audimax“ or „Marienplatz“)

 A union of locations (e.g., the set of all buildings as a subset of a city: „I am inside a building in New York“ is actually a specification of location, isn‘t it?)

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Some concepts for this lecture

Note that these differ from the core concepts just explained and proposed by Kuhn.

Neighborhood

 A Neighborhood of a spatial object is the spatial object built from including all things with a similar context

 The neighborhood of a point might be a circle around the point

 The neighborhood of a measurement of temperature might be a temperature range

 The neighborhood of a Wikipedia article might be the set of references

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Kontext

Kontext ist all das, was einer Entität eine Bedeutung gibt und beinhaltet insbesondere die Entität selbst.

 Geographische Umgebungen (Kreise, Polygone)

 Soziale Umgebungen (Familie, Freunde, Kontakte, soziales Netz,…)

 Kulturelle Umgebung (Religion, Grundüberzeugungen, Bildung, …)

 Funktionale Umgebung (z.B. Alternativen mit gleicher Funktion) Klassische Definition:

 Context is any information that can be used to characterize the situation of an entity. An entity is a person, place, or object that is considered relevant to the interaction between a user and an application, including the user and the application themselves.

Anind K. Dey: Understanding and Using Context

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Objekt

Ein Objekt ist zunächst nur eine Identität. In Geodaten ist diese Identität an einen Ort gebunden. Dieser kann allerdings zeitlich variieren

(„Moving Object“). An diese Identität werden auch Attribute gebunden (Größe, Farbe, manövrierfähigkeit, weitere Identitäten)

Beispiele:

Ein Haus ist statisches Objekt: Ort ist z.B. das Gebäudepolygon,

Attribute sind z.B. die Anzahl der Stockwerke. Identität ist z.B. die ID in der OpenStreetMap

Ein Auto ist ein mobiles Objekt: Ort verändert sich über die Zeit, Attribute sind z.B. Geschwindigkeit und Wendekreis.

Ein Posting in einem sozialen Netz ist auch ein Objekt: Ort ist der Ort von wo das Posting kommt (ggfs. nur sehr grob), Attribut ist Text + Bild.

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Feld

Ein Feld ist eine räumlich ausgedehnte, typischerweise interpolierbare Größe. Sie ist aber in der Regel nur an Stützpunkten (Objekte!)

bekannt. Diese können in einem Gitter liegen (z.B. bei der

Bilderfassung) oder auch Punktobjekte sein (z.B. Messstationen).

Das Wesentliche ist beim Feld also, dass es zwar nicht überall „bekannt“

sein muss, aber überall durch Interpolation angenähert werden kann.

 Wind

 Temperatur

 Bild

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Netzwerk (Geographisch)

Ein geographisches Netz ist ein geographisch eingebetteter Graph. Das bedeutet, ein Graph, bei dem jedes „Vertex“ ein Punktobjekt ist.

Besondere Varianten:

 Euklidischer Graph: Gewichteter Graph, bei dem die Gewichte die Distanzen sind. Typisch für einfache Navigationsgraphen

 Partiell eingebetteter Graph: Nur ein Teilgraph ist ein geographisches Netz, die nicht-geographische Vernetzung wird aber dennoch

verwendet.

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Netze

Links: Netzwerk aller Straßen in München Rechts: Innenstadt

OpenStreetMap Data

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Beispiel: Partielle Einbettung

Beispiel: Bob läuft zur Telefonzelle, um Alice anzurufen. Alice läuft dann zu Chuck, um die Information von Bob mündlich weiterzugeben. Die Gesamtzeit der Nachrichtenübermittlung ist dann zwei mal geographisch gefasst, einmal nicht.

Laufen

Telefonieren

Distanz und

Geschwindigkeit

Laufen Distanz und

Geschwindigkeit

, + + ,

Nachrichtenlänge

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Ereignis

Mit Ereignis bezeichnet man ein Objekt mit Zeitbezug. Dieser besteht aus

 einem Zeitpunkt oder einem

 Zeitraum

Man könnte jetzt diskutieren, ob man Ereignis überhaupt als Konzept braucht. Der Grund, warum es oft so betrachtet wird, ist, dass Zeit ein ganz spezielles Attribut ist, da es total geordnet werden kann und

Kontext in der Regel mit der Zeit abnimmt. Manchmal wird es daher auch als vierte Koordinate eines geographischen Raums (4D) definiert.

Begriff: „Space-Time-Ellipsis“. Problem: Skalierung Zeit vs. Raum?

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Qualitätskonzepte

Granularität:

 Auflösung

 Genauigkeit

 Präzision

Frage: Passen Anwendung und Granularität zusammen, falls nicht, kann man das erreichen?

Beispiele:

 Kartographische Vereinfachung

 Image Superresolution

 Mobile Applikation

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Kartographische Vereinfachung

Beispiel: Douglas-Peucker-Algorithmus: Gegeben ein Fehlermaß pro Punkt.

So lange Summe aller Fehler zu groß, unterteilte Objekt am Punkt mit größtem Fehler und fahre mit beiden Hälften fort.

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Kartographische Vereinfachung

Beispiel: Douglas-Peucker-Algorithmus: Gegeben ein Fehlermaß pro Punkt.

So lange Summe aller Fehler zu groß, unterteilte Objekt am Punkt mit größtem Fehler und fahre mit beiden Hälften fort.

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Kartographische Vereinfachung

Beispiel: Douglas-Peucker-Algorithmus: Gegeben ein Fehlermaß pro Punkt.

So lange Summe aller Fehler zu groß, unterteilte Objekt am Punkt mit größtem Fehler und fahre mit beiden Hälften fort.

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Diskussion

A little inaccuracy saves tons of explanation (Munro) Konzepte sind einfache Stereotypen:

 Helfen beim Verständnis

 Sind aber oft im Detail falsch und nicht zielführend

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Kapitel 1.5

Geodaten und ihre Anwender

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The Field

Spatial Data

Geometrie Topologie

Computational Geometry

Database Spatial Data

Warehouse

Standards

Data Mining Machine

Learning AI

Interoperability &

Actionability Enrichment &

Value

Computation Theory &

Understanding

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Geo-Informatik als Konvergenz

Die Geo-Informatik trägt aus Sicht der Informatik zu den vier Hauptfeldern

 Theorie

 Computation

 Interoperability & Actionability

 Enrichment & Value

bei und unterstützt die Anwendung von Geodaten.

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Signifikanz der Geoinformatik

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Kapitel 1.6

Interaktion mit Geodaten

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Software, meist

visuell, zur Analyse und Integration von

Geodaten Desktop GIS

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Karte für Online- Dienste, Touch-

Bedienung möglich.

Slippy Map

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SQL

Geoverarbeitung kann mit andere Datenverarbeitung, zum Beispiel im Bereich der Sprache SQL kombiniert werden:

 SET @g = geometry::Parse('POINT(3 4 7 2.5)');

oder

 SELECT TOP ( number ) [ WITH TIES ] [ * | expression ] [, ...] FROM spatial_table_reference, ... [ WITH ( [ INDEX ( index_ref ) ] [ ,

SPATIAL_WINDOW_MAX_CELLS = <value>] [ ,... ] ) ] WHERE column_ref.STDistance ( @spatial_ object ) { [ IS NOT NULL ] | [ <

const ] | [ > const ] | [ <= const ] | [ >= const ] | [ <> const ] ] } [ AND { other_predicate } ] } ORDER BY column_ref.STDistance ( @spatial_

object ) [ ,...n ] [ ; ]

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Kapitel 2

Grundlegende Definitionen und Operationen

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Kapitel 2.1

Elemente der Geometrie

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Punkt und Koordinatensysteme

Koordinatensystem

 Ein Koordinatensystem eines metrischen Raumes ist die Auswahl einer geordneten Basis. Jeder Punkt im Raum erhält so eine

eindeutige Darstellung als

= + + ⋯

 Dabei nennen wir die Koordinaten.

 Ein Koordinatensystem in einem euklidischen Raum ist rechtwinklig, wenn das paarweise Skalarprodukt aller Basisvektoren jeweils Null ist.

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Koordinatensystem

In diesem Koordinatensystem sind die Achsen nicht rechtwinklig. Dennoch lässt sich der Punkt als Summer von skalaren Vielfachen der Basisvektoren (Pfeile) darstellen.

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Geographisch

Die Kugeloberfläche ist lokal zweidimensional (Atlas). Wir können also lokal gute Karten erstellen, indem wir die Krümmung geeignet ignorieren. Dazu benötigt man Projektionen, die Teile der Oberfläche der Kugel in die Ebene abbilden.

Ebene, die tangential angeklebt wurde

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Kartesische Koordinatensysteme

 Orthogonales Achsensystem mit gleichen Längen für die Achsen.

 Rechssysteme

 Linkssysteme

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Ellipsoide (WGS84)

Gegeben durch

große Halbachse von a = 6.378.137 m und

Abplattung f = 1 / 298,257223563

entsprechend einer kleinen Halbachse b = a(1−f) 6.356.752 m

Verankerung durch Angabe von Koordinaten für 12

sogenannte Fundamental- Stationen auf der

Erdoberfläche

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Koordinatensysteme der Erde

Koordinaten Systeme (Datum)

Ellipsoid

a Äquatorradius m; f Abplattung

Potsdam Datum Bessel 1841,

a=6.377.397,155; f=299,1528128

(DDR, Warschauer Pakt) Krassovski 1942

a=6.378.245,0; f=298,3 Europa Datum, ED50

(Militärkarten, UTM)

Hayford 1909, International 1924 a=6.378.388; f=297

WGS84 WGS84 1984

a=6.378.137,0; f=298,257223563

ETRS89 GRS80 1980

a=6.378.137,0; f=298,257222101

Astronomie IAU 1964, IUGG 1967

a=6.378.160; f=298,247167427

bei GPS…

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Exkurs zu 2.1: Beispiele von Projektionen

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Mögliche Eigenschaften:

• Flächentreue

• Winkeltreue

• Entfernungstreue Kompromisse können gemacht werden und heißen vermittelnde Projektionen

UTM ist eine Merkator- Projektion, die sich für Weltkarten durchgesetzt hat.

Übersicht Projektionen

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Beispiele

Wikipedia

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Beispiele

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Beispiele

Wikipedia

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Beispiele

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Beispiele

Wikipedia

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Beispiele

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Punkte und ihre Verhältnisse

 Durch Wahl eines Koordinatensystems (e.g., geordnete Basis eines Vektorraums) erhält ein Punkt Koordinaten

= ( , , … , )

 Die Anzahl der Koordinaten ist die Dimension des Raumes

 Geometrische Bedeutung einfacher Operationen auf diesem Vektor

 Addition = Verschiebung („Translation“)

 Norm = „Länge“ (z.B. euklidisch , = ∑ − )

 Skalarprodukt liefert Informationen über Winkel und Norm

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Linie

Eine Linie ist beschrieben durch ein paar von Punkten , und besteht aus allen linear interpolierten Punkten:

, = { + − , ∈ 0,1 }

Bei einer orientierten Linie unterscheidet man Anfangs- und Endpunkt.

= 0

= 1

= 0.5

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Polygon

Ein Polygon ist ein geometrisches Objekt, welches durch eine geordnete Sequenz von Punkten … entsteht.

 Der Rand des Polygon ist die Vereinigung der Linien ( , )

 Ein Polygon ist geschlossen, wenn der erste und letzte Punkt identisch sind

 Der Abschluss eines nicht geschlossenen Polygons entsteht durch hinzufügen des ersten Punktes am Ende

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Fläche und Umlaufsinn

Diese Slide gilt zunächst nur für 2D

Für die Definition der Fläche des Polygons ist zunächst der Umlaufsinn zu definieren:

CCW Counter Clock Wise gegen den Uhrzeigersinn

CW „Clock Wise“ mit dem Uhrzeigersinn

Ferner muss man definieren, ob man ein Links- oder Rechtssystem verwendet. Wir einigen uns hier darauf, dass die Fläche „links“ vom Umlauf die Fläche des Polygon ist.

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Dreieck

Ein Dreieck ist ein geschlossenes Polygon mit 3 Ecken.

 Dreiecke haben viele nützliche Eigenschaften, denen wir in der Zukunft immer mal wieder begegnen werden

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Kurven

Eine Kurve ist eine Verallgemeinerung einer Linie.

Zur Erinnerung: Die Linie ist definiert durch zwei Punkte und die folgende Vorschrift

, = { + − , ∈ 0,1 }

Eine Kurve ist gegeben durch eine Funktion ( ) und besteht geometrisch aus der Menge

, = { ( ), ∈ 0,1 }

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Kurve

 Der Anfangspunkt einer Kurve ist 0 , der Endpunkt ist (1).

 Eine Kurve ist geschlossen, wenn Anfangs- und Endpunkt übereinstimmen

 Eine Linie , ist eine Kurve mit

= + ( − )

 Da eine Kurve also tatsächlich nur eine Funktion mit einem reellen Parameter ist, erbt sie alle nützlichen Eigenschaften von Funktionen

 Stetigkeit

 Differenzierbarkeit

 Etc

und wir werden oft bestimmte dieser Eigenschaften voraussetzen

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Kreis

Ein Kreis ist definiert durch Mitttelpunkt M und Radius r und besteht aus den Punkten mit Abstand r von P.

, = { : , = }

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Ellipse

 Eine Ellipse ist die Menge der Punkte, deren Abstandssumme zu zwei Punkten konstant ist (Brennpunkte).

 Liegt der Mittelpunkt im Ursprung, so gilt

= { , : + + + − + = 2

oder einfacher mit ≔ −

= { , : + = 1

( , 0) (− , 0)

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Übersicht einfacher Geometrie

Objekt Definiert durch Geometrische Klassen

Punkt Koordinatensystem + Koordinaten Punkt

Linie Zwei geordnete Punkte Kurve, Fläche

(degeneriert)

Polygon N geordnete Punkte Kurve, Fläche

Dreieck 3 geordnete Punkte Kurve, Fläche

Kreis Mittelpunkt, Radius, Distanzfunktion Kurve, Fläche

Ellipse Brennpunkte Kurve, Fläche

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Distanz geometrischer Objekte

 Distanz zwischen Punkten (oft gegeben durch Norm / Skalarprodukt)

 Distanz zwischen Punkt und Menge ist leicht zu definieren als , = inf{ , : ∈ }

 Ist M aber unendlich, so ist dieser Ausdruck kaum zu berechnen.

Daher sind spezielle geometrische Betrachtungen nötig, die auch Eigenschaften des Raumes betreffen.

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Distanz zwischen Punkt und Linie

In euklidischer Geometrie kann die Distanz zwischen einem Punkt und einer Linie in konstanter Zeit bestimmt werden:

Satz: Die Distanz zwischen einem Punkt und einer Linie , ,

kann berechnet werden, indem der Punkt X bestimmt wird, an dem das Infimum der Distanz angenommen wird. Dann ist die Distanz

, , = ( , )

Hinweis: Der Punkt ergibt sich als orthogonale Projektion von P auf die Linie [Q,R].

[Details an der Tafel]

Konstante Zeit bedeutet, dass die Komplexität der Berechnung immer

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Distanz Punkt Linie

 Sei L(t) eine Linie durch zwei Punkte

= + ( − ) = +

 Die Distanz eines Punktes ist dann

, = − − − ⋅

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Distanz Punkt Linie

 In der Regel normiert man den Vektor

 Dann liegt der Punkt innerhalb des Segments, falls

 = − ⋅ ∈ [0,1]

 Die Distanz zum Liniensegment ist dann

 Wie auf voriger Folie, wenn der Projektionspunkt im Innern liegt

 Die Distanz zu b oder zu a, falls der Projektionspunkt außerhalb des Segments liegt.

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Distanz zwischen Punkt und Linie

Auf der Erdoberfläche ist das Analogon zu einer Linie der kürzeste Pfad auf der Oberfläche zwischen zwei Punkten A und B. Dies ist ein

„Großkreissegment“.

 Man kann diese Kurve an einer endlichen Anzahl von Stützpunkten ausrechnen (Geodetic Library, Übung)

 Man kann die Distanz annähern, indem man Stützpunkte nach und nach einfügt

 Man kann die Auswahl der Stützpunkte geschickt machen (Binary Search), weil die Distanz als Funktion von ein einziges Minimum hat.

 Diese Berechnung ist nicht konstant in der Zeit. Sie hängt von der Länge der Kurve und der Berechnungskomplexität der

Kurvenfunktion selbst ab.

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Großkreise - Great Circle Distance

Der kürzeste Pfad auf der Oberfläche ist eine Kurve.

Wenn die Erde eine Kugel wäre und ein Ort auf der Erde durch Längengrad („Longitude“) und Breitengrad („Latitude“) gegeben wird, dann ist der Abstand

zwischen zwei Orten ungefähr (Haversine Formula)

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Fazit

Merke:

 Schon sehr einfache Probleme sind auf der Erdoberfläche schwer berechenbar.

 Euklidische Geometrie ist einfach, beschreibt die Welt aber schlecht (ignoriert Krümmung)

 Kugelkoordinaten beschreiben die Welt besser, sind aber schlecht für Berechnungen

 Häufig Wechsel zwischen beiden Welten sinnvoll.

 (Koordinatensystemwechsel, Projektionen, etc.)

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