Historische Karten
Das Schmettau'sche Kartenwerk
Die Georeferenzierung der nach der Vorbereitung vorliegenden 39 Kartenblätter ist lediglich ein weiterer Zwischenschritt auf dem langen Weg zu den Vektordaten, sie legt aber eine wichtige Grundlage für die Digitalisierung und für die spätere Interpretierbarkeit der Daten. Daher wurde in diesen Arbeitsschritt hoher technischer und personeller Aufwand gelegt.
In der Leistungsbeschreibung zum Projekt wurde von einer notwendigen Anzahl von ca. 30 Passpunkten je Kartenblatt und einer zu erreichenden maximalen Standardabweichung von 40m ausgegangen. Jedoch schon in der Probearbeit zur Ausschreibung zeigte sich, dass die anvisierte Passpunktanzahl nicht annähernd reichen würde, um die Kartenblätter mit der tatsächlichen Lage zur Deckung zu bringen. Letztendlich wurden im Mittel 350 Passpunkte, zusätzlich 60 Randverknüpfungspunkte je Kartenblatt erzeugt, das Kartenblatt 078_Berlin weist beispielsweise 875 Pass- und Verknüpfungspunkte aus. Für Kartenflächen ohne Darstellung oder außerhalb des Landes Brandenburg liegende Blätter waren weniger Passpunkte von Nöten.
Erfassung der Passpunkte
Die Georeferenzierung wurde mit ArcMap 3.1 durchgeführt. Als Grundlage wurde im Wesentlichen das bereits georeferenzierte Kartenwerk der Preußischen Landesaufnahme benutzt. Der Nachteil der gegenüber aktuellen Kartenwerken etwas geringeren Lagegenauigkeit konnte dabei vernachlässigt werden. Entscheidend für die Wahl der Preußischen Landesaufnahme als Grundlage war, dass hier die künstlichen Veränderungen an den topografischen Gegebenheiten am geringsten ausfielen. Denn die Frage nach der Genauigkeit bei der Arbeit trat bei weitem in den Hintergrund, vielmehr bestand die Problemstellung in der Findung von möglichst sicheren identischen Punkten.
Bei der Auswahl der Passpunkte hat sich folgende Vorgehensweise als produktiver Weg erwiesen:
In der Regel wurde ein Passpunkt je ländlicher Ortslage ausgewählt. Die Passpunkte wurden in der Größenordnung "Ortsmitte zu Ortsmitte" ausgewählt, Straßenkreuzungen erwiesen sich hier am günstigsten, da sich damit gleichzeitig das Wegenetz übereinander schiebt.
Relativ häufig waren Ortslagen verzerrt oder verdreht gegenüber der Nordrichtung dargestellt, so dass mehrere Passpunkte gewählt werden mussten, um eine annähernde Lagegleichheit herstellen zu können.
Bei Stadtlagen wurden mehrere Passpunkte gewählt, in der Regel erwiesen sich die Kreuzungspunkte der Wege mit den Stadtmauern als günstig, um ohne größere Verzerrungen die Stadtbilder zu überlagern.
Ebenso eindeutige Passpunkte waren die Wasser- und Windmühlen, gerade weil sie an der Namensgleichheit sicher zu identifizieren sind. Bei großem Abstand zu Ortslagen brachten diese Objekte noch einmal Genauigkeit in die Fläche.
Seltener waren Teeröfen oder Ziegeleien zu identifizieren. Oftmals wiesen nur noch Flurbezeichnungen oder das Wegenetz auf die ursprüngliche Bedeutung der Lage hin.
Gut zu identifizieren waren dagegen die Kreuzungspunkte von Hauptwegen mit Gewässern, insbesondere dann, wenn bewegtes Gelände eine künstliche Veränderung des Gewässerverlaufes unmöglich erscheinen lässt.
Ebenso gut ließen sich kleinere stehende Gewässer, markante Flussbiegungen und Verzweigungen im Gewässernetz identifizieren, wenn die vorliegende Geländeform nicht auch Veränderungen zulässt.
Schließlich dienten auch größere Gewässer zur Lageanpassung, auch wenn die Lage des Passpunktes nicht eindeutig zu identifizieren war. Der Gewinn an Lagequalität war allemal größer, als die Auswahlgenauigkeit des Passpunktes.
Gut eigneten sich auch zur Einpassung die Kreuzungspunkte der Gestellwege, wobei hier das Problem bestand, den richtigen Kreuzungspunkt zuzuordnen. Daher wurde sich bei großen Forstflächen schrittweise vom Rand in die Mitte vorgearbeitet.
Als problematischer erwies sich die Verwendung des Wegenetzes zur Passpunktauswahl. Mit den Anfang des 19. Jahrhunderts in Preußen durchgeführten Separationsverfahren wurde auch umfänglich das Wege- und in Niederungen auch das Gewässernetz verändert. Wegekreuzungen wurden nur als Passpunkte verwendet, wenn sie offensichtlich unverändert waren. Dies ist dann der Fall, wenn aufgrund der Geländeform keine Veränderung wahrscheinlich ist oder wenn Wege mit Gemarkungsgrenzen zusammenfallen.
Passpunkte des Kartenblattes 078_BerlinEs wurde versucht, die Passpunkte möglichst gleichverteilt über das Blatt und in einem angemessenen Abstand zueinander auszuwählen. In vielen Fällen gab es aber starke lokale Verzerrungen und Verdrehungen, letztendlich nur nachweisbar an eindeutigen Objekten wie Ortslagen und Seen, so dass auch nah beieinander liegende Punkte ausgewählt werden mussten. Dies führt nach der Bildkorrektur zu unschönen Verzerrungen in den Bilddarstellungen, besonders deutlich wird dies an Schriftzügen. Es wurde aber einer möglichst korrekten Lage der Vorzug vor einer harmonischen bildlichen Darstellung gegeben.
Nach Abschluss der Passpunkterfassung wurden die erzeugten Bild- und Sollkoordinaten in Textdateien gespeichert, um Sie später einer Gesamtausgleichung zuzuführen. Eine Bildausgleichung erfolgte zu diesem Zeitpunkt noch nicht.
Erfassung der Randpunkte
Erfassung der RandpunkteAnschließend wurden die Passpunkte auf den Kartenrändern erfasst. Da den Schnittpunkten von Wegen oder Gewässern mit dem Kartenrand keine eindeutige Sollkoordinate zugeordnet werden kann, wurden zu diesen Punkten hier lediglich die Bildkoordinaten gespeichert, um sie in einer späteren Gesamtausgleichung mit den Randpunkten der Nachbarblätter zu verknüpfen.
Als Randpunkte wurden neben den vier Eckpunkten die Schnittpunkte von topografischen Linien mit dem Blattrand erfasst. Bei eng nebeneinander liegenden Schnittpunkten wurde auf eine Erfassung eines jeden Punktes verzichtet, da hier eine unnatürliche Verzerrung der Bilddaten zu befürchten war.
Nach Abschluss der Erfassung der Randpunkte wurden die erzeugten Bildkoordinaten für die spätere Gesamtausgleichung wiederum in Textdateien gespeichert.
Ausgleichung der Pass- und Randpunkte
Ziel der Ausgleichung war es, für die Punkte auf den Kartenrändern abhängig von dem Abstand zu den benachbarten Passpunkten gewichtet gemittelte Sollkoordinaten zu erzeugen. Diese Sollkoordinaten der Kartenränder sollten dann jeweils in die Bildausgleichung eingeführt werden, damit letztendlich nahtlos aneinanderfügbare Bilddaten entstehen.
Die Berechnung wurde mit der Ausgleichungssoftware KAFKA und mit der Visualisierungssoftware KafPlot ausgeführt. Als feste Anschlusspunkte wurden die ermittelten Sollpunktkoordinaten der Passpunkte eingeführt. Mit den Bildkoordinaten eines jeden Kartenblattes wurde jeweils ein Transformationssystem angelegt. Den Transformationssystemen wurden ebenso die Bildkoordinaten der zum jeweiligen Kartenblatt gehörigen Randpunkte zugefügt. Es wurde in der Regel eine 5-Parameter-Transformation als Ansatz gewählt. Nur bei Kartenblättern, die in einer Achsrichtung wenige Passpunkte aufwiesen, wurde auf 4-Parameter reduziert, um starke Abweichungen der Maßstäbe in x- und y-Richtung zu vermeiden.
Um später Statistiken zu der Verformung der Kartengeometrien aufstellen zu können, wurden den Transformationssystemen Punkte eines Gitters im Bildkoordinatensystem beigefügt, welches einen Gitterabstand besitzt, der in der Natur ca. einem Kilometer entspricht.
Bildkoordinaten vor der VerknüpfungEine erste Nulltransformation lagerte die Bildkoordinatensysteme über den Sollpunktkoordinaten der Passpunkte.
Daraufhin wurden für die korrespondierenden Randpunkte der jeweils benachbarten Kartenblätter die Punktkennzeichen identisch gesetzt.
Bildkoordinaten nach der VerknüpfungIn dem darauf folgenden Ausgleichungslauf werden die Ergebniskoordinaten unter Beachtung der Nachbarschaftsbeziehungen zu den Passpunkten gemittelt. Nahe Passpunkte haben dabei einen größeren Einfluss auf die endgültige Koordinate des verknüpften Randpunktes, als weiter entfernt liegende.
Mit der Ausgleichung wurden auch zugleich neue Koordinaten für die Gitterpunkte berechnet. Auch für diese erfolgt eine multiquadratische Restklaffenverteilung, so dass sie den in den Passpunkten bestehenden Restklaffen folgen.
Gitter nach der AusgleichungDie Verzerrung der ehemals quadratischen Gitters vermittelt ein gutes Bild über die Dynamik der Bilddaten.
Als Ergebnis der Gesamtausgleichung liegen zusätzlich zu den erfassten Passpunkten auch die endgültigen Koordinaten der Randpunkte vor.
Zum Abschluss der Gesamtausgleichung wurden die Koordinaten der Pass- und Randpunkte in Textdateien ausgegeben, die selbiges Format besitzen, wie die unter ArcMap erzeugten Passpunktdateien. Die Dateien enthalten nun die Bild- und Sollkoordinaten der Passpunke sowie die Bild- und Sollkoordinaten der Randpunkte, wobei hier die Sollkoordinaten mit den Ergebniskoordinaten der Ausgleichung ersetzt wurden. Diese Dateien dienen als Grundlage der in den folgenden Schritten durchgeführten Entzerrung der Bilddaten.
Entzerrung der Bilddaten
Die in der Gesamtausgleichung erzeugten Passpunktdaten wurden in dem nun folgenden Arbeitsschritt unter ArcMap auf die einzelnen Kartenblätter des Schmettauschen Kartenwerkes angewendet. Als Transformationsmodus wurde Spline eingestellt. In diesem Modus werden die Bilddaten ähnlich wie im Modus Adjust praktisch restklaffenfrei an die Passpunkte angepasst, wobei die Anpassung im Gegensatz zu Dreiecksvermaschung unter Adjust durch die Anwendung von Polynomen wesentlich harmonischer geschieht. Eine Genauigkeitssteigerung ist davon natürlich nicht zu erwarten, aber dieser Berechnungsansatz vollzieht wohl eher das, was bei der "Kartenaufnahme nach dem Augenmaß" an geometrischen Fehlern verursacht worden ist. Zudem, und dies ist die eigentliche Begründung für die Wahl dieses Transformationsansatzes, gestalten sich die damit erzeugten Bilddaten wesentlich angenehmer für das Auge des Betrachters, werden doch auch die im Kartenbild enthaltenen Schriftzüge harmonisch mitgeführt.
Problematisch ist die Anwendung dieses Ansatzes allerdings an den Kartenrändern immer dann, wenn Randpunkte sehr nah beieinander liegen oder wenn einer der eigentlichen Passpunkte nahe an der Verbindungslinie zweier Randpunkte liegt. Die Splines können sich in diesem Fall stark ausformen und die vorher durchgeführte Randanpassung zu Nichte machen.
Es wurden an besonders auffälligen Stellen zusätzliche Passpunkte gesetzt bzw. nahe beieinander liegende Passpunkte entfernt.
Letztendlich wurden die in der Randanpassung korrigierten Passpunktdateien einer abschließenden Georeferenzierung zugeführt. Mit der Funktion Rectify wurden nun für die Bilddaten ein Resampling durchgeführt, d.h. die Bilddaten wurden aufgrund der sich aus den Passpunkten ergebenden Transformationsparameter pixelweise neu berechnet.
Dieser rechenintensive Prozess nahm je Kartenblatt mehrere Stunden in Anspruch.
Farbabgleich und Blattschnitt der Kartenblätter
Ein erstes probeweises Zusammenfügen der erzeugten Bilddaten ergab, dass sich die Farbtemperatur der einzelnen Kartenblätter zum Teil merkbar unterscheidet. Ursache hierfür mag sein, dass bereits bei der Erstellung der Originale unterschiedliche Tuschen verwendet wurden, aber auch die nunmehr fast 250-jährige Lagerung kann zu unterschiedlichen Verblassungen geführt haben. Auch stammen die Kartenblätter aus unterschiedlichen Scanvorgängen, so dass sich aus der Scannerkalibrierung ebenfalls unterschiedliche Farbwerte ergeben.
Kartenwerk vor dem Farbabgleich
Kartenwerk nach dem FarbabgleichBesonders fallen einige Kartenblätter durch ihren geringen Kontrast, eines durch den Rotstich auf. Die Kartenblätter wurden mit GIMP in Hinsicht auf Helligkeit, Kontrast, Farbton und Sättigung soweit wie möglich aneinander angepasst.
Die komprimierten Bilddateien haben eine für die tägliche Arbeit recht unhandliche Größe von 200 MB, im Arbeitsspeicher eine durchschnittliche Größe von 350 MB. Daher wurde eine Verschneidung mit den Blatträndern der TK50 durchgeführt, als Ergebnis liegt je TK50 ein dementsprechend ausgeschnittener und montierter Teil des Schmettau`schen Kartenwerkes vor.
Digitalisierung der Waldflächen
Analog zu der Erfassung der Waldgrenzen der Preußischen Landesaufnahme wurden auch die im Schmettauschen Kartenwerk enthaltenen Informationen bezüglich der Forsten erfasst. Der geschlossene Wald ist bei Schmettau ebenso scharf abgegrenzt, die stärkere Generalisierung aber verkürzte die Arbeiten.
Erfasste Forstgrenzen mit AttributierungSchwieriger gestaltete sich die Abgrenzung der lichten Wälder, die durch Signaturen bezeichnet sind. Die Waldkanten sind, soweit nicht andere topografische Elemente die Forsten begrenzen, oft nicht scharf abgrenzbar. Nicht immer ist klar, ob eine flächenhafte Ausdehnung des lichten Waldes bestand, oder ob einzelne Waldinseln vorgefunden und dargestellt wurden.
Die Abgrenzung der offenen Wälder erfolgte nach einem über das gesamte Kartenwerk beibehaltenen einheitlichen Schema. Ebenso war nicht zu klären, inwieweit die Gewässer begleitende Baumsignaturen lediglich einen Uferbewuchs darstellen oder ob die gesamte Talaue mit waldähnlichen Strukturen ausgefüllt war. Daher wurden auch diese Darstellungen als Fläche erfasst. Ebenso wurde nicht auf die Erfassung der Alleen verzichtet, auch wenn diese Signaturen keinen Wald im herkömmlichen Sinne kennzeichnen.
Auf eine Anpassung der Digitalisierung auf die vorhandenen Forststrukturen wurde im Gegensatz zur Preußischen Landesaufnahme in Absprache mit dem Auftraggeber verzichtet. Nur selten ist eine Identität auch nur mit annähernder Sicherheit festzustellen, einfach in der Ursache begründet, dass dem Schettau'schen Kartenwerk ein wesentlich größerer Generalisierungsgrad und eine wesentlich schlechtere Lagegenauigkeit innewohnt. Mit viel Aufwand wären hier nicht nachvollziehbare Aussagen getroffen worden.
Wie schon bei der Erfassung der Preußischen Landesaufnahme wurde auch hier der Wald klassifiziert, die Waldart im Attribut OART als Schlüsselnummer gespeichert.
Datenprüfung
Auch hier wurde während der Erfassung und zum Abschluss die Topologie der erfassten Walddaten geprüft. Hierzu kam wiederum die Feature Manipulation Engine - FME zum Einsatz. Die Prüfung umfasste dabei die Überlappungsfreiheit von Forstflächen und den Abgleich auf ungleiche Attributinhalte OART benachbarter Flächen. Insgesamt wurden 9.140 Flächen erfasst und im Shape-Format übergeben.