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Interpretation

 
     
  1) Allgemein: Wertung eines Dechiffrierergebnisses unter Berücksichtigung von Theorie und empirischer Erfahrung sowie Nutzung der gewonnenen Information. 2) Fernerkundung und Kartographie: Ableitung von Sekundärinformation aus Karten oder Fernerkundungsabbildungen durch logische Verknüpfungen, Gebiets- und Literaturkenntnisse sowie Interpretationserfahrungen. Die Interpretation einer Karte entspricht dem Kartenlesen. Die visuelle Interpretation von Fernerkundungsbildern entspricht dagegen einer Selektion von Information aus Mustern von Signalen. Die Interpretation erfolgt immer in zwei Schritten. Der Entdeckung von Information und der Identifikation. Im ersten Schritt werden Bildinhalte mehr oder weniger objektiv und präzise erfasst, während sie im zweiten bestimmten Objekten und Objektqualitäten zugeordnet werden. Informationen hierfür liefern die Bilddatenkanäle, graphische Kanäle (Karten) und Sachinformationen aus der Literatur (Kollateralinformation). Sobald eine Rückkopplung mit Geländebefunden erfolgt ist, wird aus der Interpretation topographische und/oder thematische Bildauswertung.


3) Meteorologie: bezeichnet in der Wettervorhersage die Gesamtheit der Methoden und Verfahren zur Transformation "roher" (Zwischen-)Produkte der numerischen Wettervorhersage in Angaben zum "wirklich interessierenden" Wetter. Anfangs geschah diese Interpretationsarbeit ausschliesslich durch den Experten (subjektive Interpretation). In der zweiten Hälfte der 1960er Jahre entwickelte man automatisierbare Methoden der statistischen Interpretation. Sie stellt die Umkehroperation zur Parametrisierung dar, indem von grösserskaligen Ergebnisfeldern der Numerik auf kleinerskaliges und praxisrelevantes Wetter mit Hilfe geeigneter statistischer Methoden geschlossen wird. Dadurch gelingt es z.B. von numerisch vorhergesagten Luftdruckverteilungen in Europa auf die Höchsttemperatur in Leverkusen, die Sonnenscheindauer in Potsdam oder die Gewitterwahrscheinlichkeit in München zu schliessen. Methodisch bewährte Ansätze sind v.a. multivariate Regressionsanalyse und Klusteranalysen, Mustererkennung (pattern recognition) und Entscheidungsbäume (decision trees). Nach dem Typ der Prediktoren unterscheidet man Perfect-prog-Ansatz und MOS-Ansatz. Ersterer bedient sich bei der Modellentwicklung diagnostischer, letzterer prognostizierter Prediktorendaten. Jeder Typ hat seine Vor- und Nachteile. Die statistische Interpretation stellt den wichtigsten Teil des statistischen Postprocessing dar und ist wesentlich an der Erhöhung der Vorhersageleistung beteiligt.
 
 

 

 

 
 
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