Aufbau einer Geo-Daten-Infrastruktur (GDI)
Ausgangslage/Problemstellung
Das Amt für Wald beider Basel (AfW) hatte viele unstrukturierte Geo-Daten verstreut auf einem File-Server, was eine Auswertung der Daten über grössere Gebiete (Gesamtübersicht über den ganzen Kanton) unmöglich machte. Da vorher nie etwas zusammengefasst und integral betrachtet wurde, musste sehr viel Aufwand betrieben werden um die Datensätze zusammenzufassen. Durch die getrennt voneinander bearbeiteten Geo-Daten resultierte auch die Grenzproblematik (Differenzen) überlappender Objekte.
Der Aufbau einer Geo-Datenbank durch Definition einer systematischen PostGIS-Datenbank und mittels Import-/Export-Schnittstellen auch bestehende Daten zusammenzuführen. Zudem sollte eine Optimierung der Daten-Analyse erreicht werden um einfacher Auswertungen, insbesondere auch GIS-Verschnitte oder Geo-Processing, erstellen zu können. Wichtig war auch die Sicherstellung einer hohen Datenverfügbarkeit, so dass die Daten auf dem Geo-Viewer der Kantone aufgeschaltet werden können sowie die Daten-Nachführung, damit die eigentliche Digitalisierung in QGIS erfolgen kann. Die Datensätze sollen so aufbereitet werden, dass für die Mitarbeitenden sofort intuitiv ersichtlich ist, welche Themen auf dem Karten-Ausdruck visualisiert werden. Weiter sollen in Zusammenarbeit mit dem Amt für Geoinformation Schnittstellen zum Waldportal (WebGIS-Tool) entwickelt werden damit die relevanten Daten auch dort verfügbar sind. Ein Fernziel ist noch die Entwicklung eines Web-Tools, welches die Präsentation einfacher Auswertungen und Grafiken ermöglicht.
Im Projekt wurde neben dem AfW auch das Amt für Geoinformation miteinbezogen. Zuerst wurden die Informationen thematisch gegliedert. Die Daten (Informationen über den Wald, amtliche Vermessungen, Grundbucheinträge) waren sowohl digital als auch in Papierform vorhanden. Diese mussten so digitalisiert werden, dass keine Fehler in Form unterschiedlicher Kodierung gleicher Daten übernommen wurden. Die neusten Daten wurden im Jahr 2013 über ganzen Kanton durch Infrarot-Luftbilder erhoben, wobei die Grenzbereiche extra auf Überlappungen geprüft und die Aktualität des Waldzustands verifiziert wurde.
Als Erstes wurde eine PostGIS-Datenbank aufgebaut, worin die Geo-Datensätze nach Themengruppen klassiert und darauf basierend die Schemas definiert wurden. Die Gebietseinteilungen (Planungsgebiete, Forstkreise) wurden vorgenommen und die kodierten Werte und die zugehörige Bezeichnung in Tabellen („look-up-tabs“) erfasst. Als zweiter Schritt wurden die Datensätze mit der Modellierungs-Software FME harmonisiert und diese mittels eines einheitlichen Schemas in die Datenbank importiert. Der dritte Schritt war die ganze Datenanalyse und die fixe Speicherung der Auswertungen in der PostGIS-Datenbank, so dass diese relativ einfach, zum Beispiel in Excel verfügbar sind. Im nächsten Schritt erfolgte die ganze Optimierung auch im Bereich von QGIS sowie die Entwicklung fixer Symboldarstellungen, welche so auch in der PostGIS-Datenbank hinterlegt wurden. Damit erfolgt eine vordefinierte Darstellung, wenn ein Layer importiert wird. Dann erfolgte die ganze Digitalisierung in QGIS mittels integrierter Funktionen, welche den Prozess vereinfachen und Daten-Validierungen beinhalten. Auch die ganze Nachführung bestehender Datensätze mit den abhängigen Verknüpfungen erfolgt gleichzeitig. Der letzte Schritt bestand darin die Daten auch der Öffentlichkeit mittels des Geo-Viewers des Amts für Geoinformation verfügbar zu machen. Mit der neusten QGIS-Version und einem selbstentwickelten Python-Script kann jetzt die Erfassungsmaske speziell konfiguriert werden. Entsprechend dem Konfigurator werden so für die Drop-Downs nur diejenigen Kategorien gelesen, welche für ein bestimmtes Verfahren zutreffend sind und in der Datenbank wurde festgelegt, welche Oberkategorie jeweils welche Unterkategorien enthalten kann.
Mit Hilfe von QGIS wurde die Zielsetzung erreicht. Der Service wurde verbessert in dem Sinn, dass die Daten zusammengeführt, harmonisiert und strukturiert wurden, was extrem viel Kosten eingespart hat. Der Nutzerkreis wurde erweitert, da die vorhandenen Daten leichter (auch extern) abgerufen werden können. Es resultierte ein Informationsgewinn da die Daten des ganzen Kantons nun für verschiedenste Anspruchsgruppen (interne und externe) zugänglich sind. Die diversen Auswertungen können viel schneller und einfacher erstellt werden. Die Kosten für ESRI-Lizenzen konnten eingespart werden. Aufgrund der Harmonisierung und Strukturierung der Daten resultiert eine Zeitersparnis bei der Digitalisierung und die Datenverwaltung als auch die Administration wurden erleichtert. Die Daten können nicht mehr nur zentral genutzt werden, sondern sind mittels QGIS auch für andere Mitarbeitende zugänglich.

Abbildung 1: Schutzwald dargestellt nach Gefahrenprozess und Schutzwirkung (Diagramme)

Abbildung 2: Bestandeskarte klassiert nach den Entwicklungsstufen