Webinar

Geostatistische Datenanalyse

Inhalte

  • Einführung in die geostatistische Datenanalyse
    • Definition und Konzepte: Überblick über geostatistische Datenanalyse, Unterschiede zu traditionellen statistischen Methoden und Anwendungsbereiche.
    • Räumliche Daten und Strukturen: Erklärung der räumlichen Datenstrukturen, Typen von räumlichen Daten (Punktdaten, Flächendaten, Rasterdaten) und ihre Bedeutung in der Geostatistik.

  • Grundlagen der räumlichen Statistik
    • Deskriptive räumliche Statistik: Berechnung und Interpretation von Grundmaßen der räumlichen Verteilung, wie Mittelwert, Median, Varianz und Standardabweichung in räumlichen Kontexten.
    • Räumliche Autokorrelation: Einführung in räumliche Autokorrelation, Berechnung von Morans I und Gearys C, und deren Anwendung zur Identifikation von räumlichen Mustern.

  • Visualisierung räumlicher Daten
    • Kartografische Visualisierung: Nutzung von GIS-Software zur Erstellung von Karten, Darstellung von räumlichen Daten und Identifikation von Mustern.
    • Heatmaps und Rasterplots: Erstellung und Interpretation von Heatmaps und Rasterplots zur Visualisierung der Dichte und Verteilung räumlicher Daten.

  • Explorative räumliche Datenanalyse (ESDA)
    • Cluster-Analyse: Identifikation von räumlichen Clustern mittels Methoden wie K-means und DBSCAN, sowie deren Interpretation.
    • Hotspot-Analyse: Anwendung von Hotspot-Analyse-Techniken zur Identifikation von Regionen mit hoher räumlicher Konzentration bestimmter Merkmale.

  • Variogramme und räumliche Struktur
    • Einführung in Variogramme: Erklärung, was Variogramme sind und wie sie zur Untersuchung der räumlichen Struktur von Daten verwendet werden.
    • Erstellung und Interpretation von Variogrammen: Schritte zur Erstellung und Interpretation von Variogrammen, Identifikation von Range, Nugget und Sill.

  • Kriging-Methoden
    • Einführung in Kriging: Grundlagen des Kriging-Verfahrens zur Interpolation von räumlichen Daten, Erklärung der verschiedenen Kriging-Methoden (einfaches, gewöhnliches und universelles Kriging).
    • Implementierung von Kriging: Durchführung eines Kriging-Interpolationsverfahrens, Erstellung von Kriging-Karten und Bewertung der Interpolationsgüte.

  • Räumliche Regressionsmodelle
    • Einführung in räumliche Regression: Erklärung der Unterschiede zwischen traditionellen Regressionsmodellen und räumlichen Regressionsmodellen, Einführung in räumliche Lag- und Fehler-Modelle.
    • Modellanpassung und Interpretation: Schritte zur Anpassung und Interpretation räumlicher Regressionsmodelle, Anwendung auf reale Datensätze und Bewertung der Modellgüte.

  • Geostatistische Simulation
    • Einführung in geostatistische Simulation: Erklärung der Grundlagen und Ziele geostatistischer Simulationen, Anwendung von Methoden wie Sequential Gaussian Simulation und Sequential Indicator Simulation.
    • Durchführung von Simulationen: Praktische Durchführung einer geostatistischen Simulation, Analyse der Ergebnisse und Anwendung auf Fallstudien.

  • Anwendung von GIS-Software in der Geostatistik
    • Integration von Geostatistik und GIS: Nutzung von GIS-Software zur Analyse und Visualisierung geostatistischer Daten, Integration von Geostatistik in GIS-Workflows.
    • Fallstudien und praktische Beispiele: Anwendung von GIS-Software zur Lösung realer geostatistischer Fragestellungen, Präsentation von Fallstudien und Best Practices.

  • Praxisbeispiele und Best Practices
    • Implementierung eines geostatistischen Projekts: Durchführung eines Beispielprojekts zur Anwendung der erlernten Techniken und Methoden auf reale Datensätze, Schritt-für-Schritt-Anleitung von der Datensammlung bis zur Ergebnispräsentation.
    • Erfahrungsberichte und Best Practices: Präsentation realer Fallstudien und Best Practices zur erfolgreichen Implementierung und Nutzung geostatistischer Analysen in verschiedenen Anwendungsbereichen.

LernzieleAm Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, geostatistische Methoden umfassend zu nutzen, um räumliche Daten zu analysieren und zu interpretieren.ZielgruppenDieses Seminar richtet sich an Geowissenschaftler, Data Scientists, GIS-Analysten und Fachleute, die geostatistische Methoden erlernen oder vertiefen möchten. Grundlegende Kenntnisse in Statistik und GIS sind von Vorteil.
  • Einführung in die geostatistische Datenanalyse
    • Definition und Konzepte: Überblick über geostatistische Datenanalyse, Unterschiede zu traditionellen statistischen Methoden und Anwendungsbereiche.
    • Räumlich...
Mehr Informationen

Termine und Orte

Datum Dauer Preis
Webinar
30.11.2026 - 01.12.2026 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
25.02.2027 - 26.02.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
20.05.2027 - 21.05.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
19.08.2027 - 20.08.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
18.11.2027 - 19.11.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen

+++ Catalog API +++

SG-Seminar-Nr.: 9459288

Anbieter-Seminar-Nr.: 3895

Termin

25.02.2027 - 26.02.2027

Online

Günstige Preise

Semigator berücksichtigt

  • Frühbucher-Preise
  • Last-Minute-Preise
  • Gruppenkonditionen

€ 1.713,60

Alle Preise inkl. 19% MwSt.

Jetzt buchen
Seminar merken

Der Anbieter ist für den Inhalt verantwortlich.

Veranstaltungsinformation

  • Webinar
  • Deutsch
    • Keine
  • 14 h
  • Anbieterbewertung   (266)

Ihre Vorteile

mehr erfahren
  • Anbietervergleich von über 1.500 Seminaranbietern
  • Vollständige Veranstaltungsinformationen
  • Schnellbuchung
  • Persönlicher Service
Datum Dauer Preis
Webinar
30.11.2026 - 01.12.2026 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
25.02.2027 - 26.02.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
20.05.2027 - 21.05.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
19.08.2027 - 20.08.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
18.11.2027 - 19.11.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen