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OpenLayers-Anzeigeetiketten


Ich zeige und beschrifte einen Polygon-Layer mit einer GeoJSON-Datei und dem Feld nom_comm. Ich möchte die Polygone zwischen zwei Skalen, also zwei Zooms, beschriften. (Beschriftungen sollen sozusagen unsichtbar sein, wenn der Maßstab der Karte zu groß oder zu klein ist.)

Wie kann ich das machen?

HTML-Beispiel:

var styleDS = new OpenLayers.Style({ 'fillOpacity': 0, 'strokeColor': "red", 'strokeWidth': 0.8, 'fontFamily': "Verdana", 'fontWeight': "bold", 'fontSize': " 6.5px", 'labelOutlineColor': "white", 'labelOutlineWidth': 1, 'label': "${getLabel}"/* Optionen */ }, { context: { getLabel:function(feature) //affichage nom commune en fonction echelle { if (map.getZoom() > 9 && map.getZoom() < 12.5) { console.log('affiché'); var label = feature.attributes['nom_comm']; return label; } else { console.log('cache'); return"; } } } });

Dann habe ich den Stil wie folgt angewendet:

var commune = new OpenLayers.Layer.Vector( "commune", { Strategien: [new OpenLayers.Strategy.Fixed()], protocol: new OpenLayers.Protocol.HTTP({ url: "communes.geojson", format: new OpenLayers .Format.GeoJSON() }), //autre maniere de creer un style styleMap: styleDS, } ); map.addLayer(commune);

Und ich habe keinen Link zur Karte, weil sie zu einer Domain gehört.


Sie könnten einen Stil mit einem Kontext verwenden:

var monstyle = new OpenLayers.Style({ 'fillOpacity': 0, 'strokeColor': "red", 'strokeWidth': 0.8, 'label': "${getLabel}", 'fontFamily': "Verdana", 'fontWeight ': "bold", 'fontSize': "7px", 'labelOutlineColor': "white", 'labelOutlineWidth': 1 }, { context: { getLabel: function(feature) { if (map.zoom > 10 && map. zoom < 13) { return feature.attributes.nom_comm; } else { return"; } } } });

Kategorie: OpenLayers

Ich war inspiriert von dieser Karte und dem dazugehörigen Artikel auf der New York Times-Website, die von Going Underground verlinkt ist, um eine ähnliche Mashup / Visualisierung der Ein- und Ausstiegsvolumina von den etwa 300 U-Bahn-Stationen in London zu erstellen. Auf ihrer Website bietet Transport for London die Metriken für Ein- und Ausfahrten von den Bahnhöfen zwischen 2003 und 2008, unterteilt in Rush-Hour-, Linien- und Wochenendfahrten.

Die Fläche jedes Kreises ist direkt proportional zu den Durchflusszahlen für diese Station (klicken Sie auf den Kreis, um die Zahlen anzuzeigen.) Die Kreise werden zwischen der ersten Metrik (Gesamtflüsse) und dem Rest neu skaliert, sodass ein direkter Vergleich der Metriken möglich ist, außer zwischen dem ersten und anderen bedeuten blaue Kreise eine Zunahme des Flusses und rote eine Abnahme.

Wenn sich die Masse der Kreise gegenseitig verdeckt, zoomen Sie heran!

Die Hintergrundkarte ist ein benutzerdefiniertes Rendering von OpenStreetMap-Daten, wobei die Röhrenlinien in ihrer traditionellen Farbe hervorgehoben sind eigene Kopie der OpenStreetMap-Datenbank. Die Stationen sind noch schwieriger zu unterscheiden, daher verwende ich eine kostenlose Quelle von Wikimedia Commons, das bedeutet, dass sie sich nicht immer aneinanderreihen.

Da Ihr Browser beim Laden der Seite eine Kopie aller Flow-Daten erhält (ja, ich habe von AJAX gehört), läuft er im Internet Explorer etwas langsam, insbesondere die Schieberegler – diese ermöglichen Ihnen das “drag&# 8221 durch den Bereich von Metriken oder Jahren.


Überblick über MassGIS Web Mapping Services und Anwendungen

MassGIS verfügt über eine Datenbank mit geografischen Informationen - Stadtgrenzen, Kreisgrenzen, Straßen, Parzellengrenzen, Gebäude, Feuchtgebiete. Wir erheben Kartendaten von verschiedenen staatlichen Stellen oder erstellen diese selbst. Die MassGIS-Datenbank enthält Feature-Informationen und auch Koordinateninformationen. MassGIS kennt nicht nur den Namen jeder Stadt, sondern wir können auch ein Bild davon erstellen. Jeder Artikeltyp ist eine separate "Ebene" wie die alten Transparentfolien, die Lehrer verwendet haben. Eine Liste von allem, was wir haben, finden Sie hier: http://www.mass.gov/anf/research-and-tech/it-serv-and-support/application-serv/office-of-geographic-information-massgis/datalayers /layerlist.html

Zwei-Wege-Daten in der MassGIS-Datenbank werden über das Internet bereitgestellt

Es gibt viele Möglichkeiten, mit diesen Datenschichten zu interagieren. Für die Online-Kartierung stellt MassGIS diese Datenschichten über zwei verschiedene Kartierungssoftwaresysteme bereit – GeoServer und ArcGIS Server. Sie bieten überlappende, aber in einigen Fällen unterschiedliche Funktionen. Diese beiden Softwarepakete laufen auf zwei Servern. Ein Softwarepaket, das eine Verbindung zu ihnen herstellt, wird als Client bezeichnet. Sowohl GeoServer als auch ArcGIS Server akzeptieren Anfragen im URL- oder XML-Format und geben Anfragen in verschiedenen Formaten zurück (manchmal wird ein Kartenbild zurückgegeben, manchmal eine XML-Datei mit Karten-Feature-Informationen). Clients können in verschiedenen Sprachen geschrieben werden. Es gibt beispielsweise ein Mapping-Client-Toolkit namens OpenLayers. Ein Programmierer kann OpenLayers verwenden, um eine Online-Karte zu erstellen, die mit GeoServer kommuniziert. Der Benutzer, der die Anwendung verwendet, kann auf der Karte zoomen und auf Funktionen klicken, um Informationen zu erhalten. Das OpenLayers-Toolkit erleichtert die Erstellung der Anfragen und die Handhabung der Antworten. Google Maps ist ein weiteres Mapping-Toolkit, das verwendet werden kann und MassGIS-Daten können darüber platziert werden. MassGIS unterhält eine Wiki-Website, um auch die Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) zu GeoServer und ArcGIS Server zu dokumentieren. https://wiki.state.ma.us/confluence/display/massgis

Einige spezifische Beispiele

1) Eine staatliche Behörde erstellt eine Internetanwendung, bei der ein Bürger eine Adresse eingibt und die Anwendung den Breiten- und Längengrad zurückgibt. Der Geokodierungsservice von ESRI ArcGIS Server kann verwendet werden, um die Adresse des Benutzers anhand der umfassenden MassGIS-Straßendatenbank zu ermitteln. Das Anforderungs-/Antwortmuster wird hier beschrieben:

Hinweis - Wenn die Behörde über eine Tabelle mit Adressen verfügt, kann MassGIS Breiten- und Längengrade schneller zuweisen, indem ein Prozess hier auf dem Desktop ausgeführt wird, anstatt den Internetdienst zu verwenden. Der Internetdienst sollte für "on-the-fly"-Abfragen reserviert werden.

2) Eine staatliche Behörde möchte für Januar 2012 Grippefälle nach Städten kartieren. Die Behörde kann MassGIS eine Datentabelle zur Verfügung stellen und wir können eine Datenschicht erstellen, die von GeoServer bereitgestellt wird. Diese Datenschicht könnte dann in eine Online-Kartenanwendung wie OLIVER von MassGIS eingefügt werden: http://maps.massgis.state.ma.us/map_ol/oliver.php OLIVER ist eine konfigurierbare Anwendung - MassGIS kann benutzerdefinierte Kopien der Anwendung erstellen . Hier ist ein DCR-Damm-Viewer mit einer anderen Standardkarte und verschiedenen Werkzeugen: http://maps.massgis.state.ma.us/map_ol/dams.php MassGIS kann auch ESRI ArcGIS Server-basierte Anwendungen erstellen.

Was ist, wenn die zu kartierenden Daten nicht in der MassGIS-Datenbank vorhanden sind?

MassGIS erhält halbjährlich oder vierteljährlich Updates für viele Datenschichten von Agenturen. Die Daten zu Freiflächen und Feuchtgebieten werden regelmäßig aktualisiert. Wenn eine Behörde jedoch eine Online-Karte mit häufig aktualisierten Daten oder sensiblen Daten erstellen muss, die bei der Behörde verbleiben müssen, gibt es Methoden. Dadurch werden einige der Mapping-Client-Optionen eingeschränkt. OLIVER kann beispielsweise nur Daten kartieren, die von der MassGIS-Datenbank oder von anderen GeoServer- oder ArcGIS-Server-Instanzen bereitgestellt werden (also müsste Ihre Behörde eine Kartierungs-Engine ausführen). Hier ist eine Möglichkeit:

Agentur A verfügt über eine täglich aktualisierte Datenbank mit Adressen von Standorten, die Grippeschutzimpfungen anbieten. Dies ist nicht empfindlich, ändert sich aber häufig. Agentur A möchte eine interaktive Online-Karte einrichten, damit die Leute einen Ort für eine Grippeschutzimpfung finden können. Agentur A könnte ihre Programmierer eine Online-Mapping-Anwendung schreiben lassen, die ein Mapping-Toolkit verwendet – beispielsweise die Google Mapping-API. https://developers.google.com/maps/ Die Anwendung könnte die Adressen wie oben beschrieben an den MassGIS-Geokodierungsdienst senden, um einen Breiten- und Längengrad zu erhalten, und dann die Markierung auf der Google-Karte platzieren.

In diesem Fall kann es sich auch um sensible Informationen handeln, sagen Adressen von Keuchhustenpatienten. MassGIS speichert keine an uns gesendete Adresse oder erstellte Breiten-/Längengrade. Das Mapping-Toolkit muss jedoch mit Bedacht ausgewählt werden. In den Nutzungsbedingungen von Google war in der Vergangenheit festgelegt, dass Karten öffentlich zugänglich sein müssen (sonst fallen Gebühren an). Überprüfen Sie unbedingt die aktuellen Bedingungen, bevor Sie eine Karte entwickeln: https://developers.google.com/maps/terms?hl=de Google ist nicht das einzige Mapping-Toolkit - Bing ist eine weitere Option: http://www.microsoft. com/maps/product/terms.html

Viele Agenturen haben das relativ einfache Javascript-basierte Open-Source-Toolkit OpenLayers http://www.openlayers.org/ verwendet, um interaktive Karten zu erstellen, die mit der GeoServer-Mapping-Engine von MassGIS kommunizieren. Zum Beispiel die Forestry-Anwendung von DCR: http://maps.massgis.state.ma.us/dcr/forestry/forestry23.html Der Benutzer kann das Kartenthema ändern, indem er auf die verschiedenen Optionsfelder klickt. Oder sie erhalten Informationen über eine Stadt, indem sie auf eine Stadt klicken.

Dies ist ein Beispiel für eine OpenLayers-Karte mit einer Google-Foto-Grundkarte mit Daten aus der MassGIS-Datenbank darüber (überlagert) unter Verwendung der GeoServer-Mapping-Engine. Wenn der Benutzer die Schaltfläche "quoti" auswählt und dann auf einen Fluss klickt, wird eine XML-Anfrage an GeoServer gesendet und dann werden die Antwortinformationen schön formatiert angezeigt.


Erstellen einer Karte

Karte veröffentlicht von SuperMap iServer

Im Abschnitt Vorbereiten Ihrer Seite haben Sie eine neue HTML-Seite erstellt und fügen weiterhin folgenden Code hinzu, um eine Karte auf Ihrer Seite zu erstellen:

Nehmen Sie die in SuperMap iServer veröffentlichte Weltkarte als Beispiel, fügen Sie Code zu <script> hinzu und initialisieren Sie die Karteninformationen:

Karte von Drittanbietern

SuperMap iClient für OpenLayers kapselt eine Vielzahl von Internet-Karteninformationen wie Baidu-Karten, Tianditu usw. Am Beispiel von TiandituSuperMap iClient for OpenLayers bietet tiandituSource,Codes wie folgt:


In diesem Kapitel stellen wir ein weiteres großartiges Werkzeug zum Erstellen von Web-Mapping-Anwendungen vor, die OpenLayers-API, die auf sehr programmierfreundliche Weise Mapping-Funktionen bietet.

OpenLayers ist eine clientseitige Open-Source-JavaScript-Bibliothek zum Erstellen interaktiver Webkarten, die in fast jedem Webbrowser, einschließlich mobiler Webbrowser, angezeigt werden können. Als clientseitige Bibliothek, die kein serverseitiges Skript oder Konfiguration benötigt, kann sie nahtlos mit verschiedenen Arten von Kartenservern arbeiten, wie wir später in diesem Kapitel sehen werden. Als Bibliothek bietet es einerseits alle Werkzeuge, um Karten und Daten einfach und schnell anzuzeigen, öffnet aber andererseits die Tür zur Kontrolle der feinen Details der Prozesse.

OpenLayers unterscheidet sich von Google Maps, Bing Maps, Yahoo! Karten usw. auf mehr Arten. Zunächst einmal funktioniert es nicht mit einer Art von Daten- oder Kartenservern, sondern bietet als Mapping-Framework die Möglichkeit, aus diesen auszuwählen. Die Google Maps API ist an den Google Maps-Server, an die Google Maps-Bilder, gebunden. Bei Bing Maps und Yahoo! Karten dies ist das gleiche. Im Gegensatz dazu können OpenLayers Karten aus verschiedenen Quellen kombinieren. Zweitens haben wir im Fall von Google Maps und allen Drittanbieterdiensten keine Kontrolle über das Backend, und es kann einige kommerzielle Einschränkungen geben. Mit OpenLayers haben wir die Möglichkeit, die Serverseite anzupassen (wir haben das in diesem Lehrplan gewonnen), und aufgrund des Open Source-Codes sind wir nicht von Drittanbietern abhängig und können den Code während des Debuggens sehen. Wir können OpenLayers viel besser gestalten als Google Maps, und schließlich können wir die Kartenprojektion mit einem geeigneten Server ändern, um hochpräzise geografische Operationen durchzuführen.

Der Hauptunterschied der OpenLayers API im Vergleich zur Google Maps API ist der Layer-Philosophie. In OpenLayers kann eine Karte mehrere Layer übereinander enthalten, jeder Layer hat seinen eigenen Datentyp sogar von verschiedenen Kartenservern. Jede Ebene befindet sich oberhalb und verdeckt die vorherige. Die Reihenfolge, die Sie in den Ebenen hinzufügen, ist wichtig. Mit OpenLayers können Sie die Gesamttransparenz jeder Ebene beliebig einstellen, sodass Sie leicht steuern können, wie viel Ebenen sich gegenseitig überdecken, und die Ebenenreihenfolge jederzeit dynamisch ändern. Die erste Ebene kann beispielsweise Google Maps enthalten, die nächste kann eine Bildebene mit Wetterinformationen sein und die dritte kann eine Vektorebene mit verschiedenen Markierungen sein.

Vorbereitungen

Das OpenLayers-Paket kann von der offiziellen OpenLayers-Website heruntergeladen werden. Zum Zeitpunkt des Schreibens ist die Versionsnummer der neuesten stabilen Version 2.12. Die komprimierte Datei enthält viele Dateien und Ordner, aber wir benötigen nur die Datei OpenLayers.js und den Ordner img und theme. Kopieren Sie zunächst diese Dateien und Ordner in einen neuen leeren Ordner und erstellen Sie eine Datei für die HTML-Vorlage (z. B. index.html ):

Dies ist ein sehr einfaches HTML5-Dokument. Im Hauptteil haben wir den Platz für die Karte mit dem Element <div> festgelegt. Die Karte wird in diesem Element in der gleichen Größe angezeigt. Im Abschnitt <head> laden wir das entsprechende Stylesheet ( map.css ), die OpenLayers-JavaScript-Bibliothek ( OpenLayers.js ) und im letzten <script>-Block bereiten wir eine map-Variable für das map-Objekt vor und die Funktion init() wird aufgerufen wenn die Seite geladen wurde. (Natürlich sollte dieser Skriptblock in einer separaten JavaScript-Datei abgelegt werden, aber der Einfachheit halber geht der Skriptcode in die HTML-Datei.)

Die Datei map.css enthält die minimalen Stilinformationen. Diese Einstellungen bewirken, dass die Karte das gesamte Browserfenster ausfüllt.

Schließlich wird empfohlen, a . zu installieren JavaScript-Konsole, wo die Karte und ihre Attribute erkundet werden können. Heutzutage verfügt jeder große Browser über eine eigene JavaScript-Konsole, in Mozilla Firefox empfiehlt sich das Firebug-Plugin.

Dieser Lehrplan ist keine API-Referenz. Im Folgenden werden viele OpenLayers-Klassen und -Objekte vorgestellt. Wir empfehlen jedem, bei Bedarf die offizielle API-Dokumentation zu konsultieren, um eine detaillierte Beschreibung zu erhalten.

Karte und Ebenen

In OpenLayers steht an der Spitze der Hierarchie das Kartenobjekt selbst. Das Kartenobjekt ist eine Instanz der OpenLayers.Map-Klasse und kann im Allgemeinen mit dem folgenden Code erstellt werden:

Hier ist map_element das entsprechende HTML-Element, typischerweise ein <div> , in dem die Karte angezeigt wird, die Optionen ist ein JavaScript-Objekt mit Schlüssel-Wert-Paaren. Wir müssen mindestens den ersten Parameter bestimmen. Daher erstellt der folgende Code eine Karte im div-Element mit der &lsquomap&rsquo-ID:

Einige der Optionen werden später in diesem Kapitel beschrieben.

Die Karte besteht aus Ebenen, daher besteht die nächste Aufgabe darin, der Karte mindestens eine Ebene hinzuzufügen. Je nach Typ des Backend-Servers und der Kartendaten gibt es verschiedene Arten von Layern. Alle von ihnen sind die Unterklassen der OpenLayers.Layer-Klasse. Mit Hilfe der Klasse OpenLayers.Layer.Google können beispielsweise Google Maps angezeigt werden. Jede dieser Layer-Unterklassen hat ihre eigenen Parameter entsprechend den spezifischen Kartendaten. Im Allgemeinen können sie mit dem folgenden Code instanziiert werden:

Nachdem Sie die Layer erstellt haben, können sie der Karte nacheinander hinzugefügt werden:

oder insgesamt als ein Array von Ebenen:

In OpenLayers gibt es zwei Arten von Ebenen. Der erste ist der Grundschicht. Dies wird immer angezeigt. Der Karte kann mehr als ein Basis-Layer hinzugefügt werden, es kann jedoch nur einer ausgewählt werden. Die andere Art von Schicht ist die Überlagerungsschicht. Es können mehrere Überlagerungsebenen vorhanden sein, deren Sichtbarkeit unabhängig voneinander festgelegt werden kann. Der Layertyp kann über das Layer-Optionsobjekt mit der isBaseLayer-Eigenschaft auf true oder false gesetzt werden, oder die setIsBaseLayer()-Funktion des Layers (z. B. layer.setIsBaseLayer(true) ).

Dies ist das Grundwissen zum Erstellen einer Karte. Betrachten wir nun die verschiedenen Arten von Raster-Layern im Folgenden.

Rasterebenen

Google Maps

In OpenLayers kann Google Maps mit Hilfe der Klasse OpenLayers.Layer.Google eine Basisebene sein. Die allgemeine Form der Instanziierung ist die folgende:

Beide Parameter sind optional, der Layer_Titel dient hauptsächlich der menschlichen Lesbarkeit, er stellt den Layer auf bestimmten Steuerelementen dar, wie dem Layer-Switcher-Steuerelement. Die Layer_Options sind spezifische Optionen, die das Verhalten der Karte beeinflussen (siehe API-Referenz). Für die Anzeige von Google Maps in OpenLayers ist die Mindestmenge an Code unten (innerhalb der init()-Funktion) ersichtlich:

Zuerst erstellen wir die Karte, zweitens wird ein neuer Google-Layer ohne Parameter generiert. Dann fügen wir den Layer zur Karte hinzu. Die vierte Zeile ist nicht erforderlich, sie zentriert die Karte über Ungarn und stellt die Zoomstufe auf die richtige Größe ein. Der Mittelpunkt wird in Längen- und Breitenkoordinaten in der sphärischen Mercator-Projektion angegeben, die von Google Maps verwendet wird. Es misst den Abstand in Metern vom Mittelpunkt des Koordinatensystems.

Google Maps-Daten in OpenLayers mit Roadmap

Google bietet verschiedene Arten von Karten zur Anzeige an. Natürlich ist es möglich, zwischen diesen Kartentypen zu wechseln. Um dies zu erreichen, müssen wir für jeden Kartentyp separate Layer erstellen und diese dann der Karte hinzufügen. Jede Schicht wird eine Basisschicht sein. Wir müssen ein spezielles Steuerelement hinzufügen, das sogenannte Layer-Switcher-Steuerung So können wir zwischen den Ebenen auf der Karte wechseln. Der Kartentyp kann im Optionsobjekt des Google-Layers mit der Typoption bestimmt werden.

Neben dem Kartenelement wurden im Kartenkonstruktor noch einige andere Optionen gesetzt. Dieses Beispiel zeigt, dass es mehrere Basisebenen geben kann, aber immer nur eine aktiviert werden kann.

Mehrere Arten von Google Maps in OpenLayers

Die Microsoft&rsquos-Map ist über die OpenLayers.Layer.Bing-Klasse verfügbar. Dieser Konstruktor hat nur einen Parameter, das Options-Objekt, das mehrere Layer-spezifische Optionen hat. Zum Beispiel kann der Titel mit der name-Option gesetzt werden, der Kartentyp hängt von der type-Option ab. Für die Nutzung der Karte wird ein API-Schlüssel benötigt, der im Bing Maps-Portal angefordert werden kann. Die Mindestanforderungen für eine Bing-Karte sind unten aufgeführt:

Bing hat auch verschiedene Arten von Karten. Der folgende Code zeigt, wie Sie eine Karte mit allen möglichen Kartentypen mit einem Layer-Switcher-Steuerelement erstellen.

Mehrere Arten von Bing Maps in OpenLayers

Yahoo!

Yahoo! hat angekündigt, dass sein Kartendienst geschlossen wird, aber zum Zeitpunkt dieses Schreibens ist der Dienst verfügbar. OpenLayers bietet Zugriff für die Yahoo! map auch von der OpenLayers.Layer.Yahoo-Klasse. Der Konstruktor hat zwei Parameter, den Layertitel und das Layeroptionsobjekt. Um eine minimale Yahoo! map ist so einfach wie die folgenden vier Codezeilen:

Der einzige Unterschied zu den Karten zuvor ist, dass Yahoo eine andere Projektion verwendet (EPSG:4326), also die Längen- und Breitengradkoordinaten in Grad sind, was man von den GPS-Koordinaten her kennt.

Erstellen eines mehrschichtigen Yahoo! Karte ist ähnlich wie die anderen. Die Typoption ist für den Kartentyp zuständig, ohne den Standardkartentyp wird die straßenähnliche Karte angezeigt.

Mehrere Arten von Yahoo Maps in OpenLayers

OpenStreetMap

OpenStreetMap ist eine kostenlose Weltkarte im Wiki-Stil, die durch von Benutzern beigesteuerte Inhalte gesteuert wird. Im Gegensatz zu den vorherigen APIs hat OpenStreetMap keine unterschiedlichen Kartentypen, es ist nur eine straßenähnliche Karte zugänglich.

Das Einrichten einer OpenStreetMap-Karte in OpenLayers ist sehr einfach. Der Konstruktor der Klasse OpenLayers.Layer.OSM hat drei optionale Parameter: den Layer-Titel, eine Layer-URL und das Layer-Optionsobjekt.Eine minimale OpenStreetMap-Karte kann durch den folgenden Code erreicht werden:

In einem typischen Szenario wird zumindest der Ebenentitel aus benutzerfreundlichen Gründen festgelegt.

OpenStreetMap in OpenLayers

Mit dem OpenStreetMap-Layer ist es möglich, unsere eigenen Bildkacheln zu verwenden. Alles, was wir tun müssen (nachdem wir die Kartendaten und den Kartenserver vorbereitet haben), ist dem zweiten Parameter das richtige URL-Array zuzuweisen:

Webkartendienst (WMS)

Web Map Service (WMS) ist ein internationaler Standard, der vom Open Geospatial Consortium (OGC) entwickelt wurde. WMS wird von vielen Geodatenservern implementiert, zum Beispiel dem kostenlosen und quelloffenen GeoServer und MapServer. WMS ist nur ein weiteres Protokoll, um dem Client Kartendaten über einen Kartenserver bereitzustellen. WMS wird normalerweise zum Anzeigen von benutzererstellten, eindeutigen Daten verwendet. Mit WMS können wir unsere eigenen Kartendaten einfach veröffentlichen, um für jeden auf der Welt erreichbar zu sein.

Es gibt viele offene WMS-Server, mit denen Daten angezeigt werden können. Wir verwenden die Kartendaten von OSGeo-Servern ( http://vmap0.tiles.osgeo.org/wms/vmap0 ), aber weitere Dienste finden Sie im Internet oder auf dieser Seite. Um herauszufinden, welche Art von Daten oder Layern ein WMS-Server bereitgestellt werden kann, müssen wir ?request=GetCapabilities&service=WMS&version=1.1.1 eingeben. Abfragezeichenfolge nach der URL des WMS-Servers. In der Antwort erhalten wir eine XML-Datei, die die Fähigkeiten des Dienstes beschreibt.

WMS-Daten bestehen serverseitig aus verschiedenen Schichten. In einer Anfrage kann der Client bestimmen, welche Layer eine Antwort erhalten möchten, aber diese Layer werden auf der Client-Seite in einem Layer angezeigt.

Der OpenLayers.Layer.WMS-Konstruktor verfügt über vier Parameter: den Titel des Layers, die URL des WMS-Servers, ein Objekt mit Schlüssel-Wert-Paaren, die die Abfragezeichenfolgenparameter und Parameterwerte darstellen, und das Objekt der clientseitigen Layeroptionen.

Für eine minimale WMS-Karte müssen wir nur diese Parameter angeben, wie im folgenden Code zu sehen ist:

Hier bitten wir den OSGeo-Server, die zur Basisschicht gehörenden Daten auf dem Server anzugeben.

Im folgenden Beispiel haben wir zwei Ebenen. Der erste ist der Basis-Layer, in dem drei serverseitige Layer angezeigt werden: die grundlegende Weltkarte, die Bevölkerungsdaten und die Staatsgrenzen. Die zweite clientseitige Schicht ist eine Overlay-Schicht, die die drei verschiedenen Arten von Labels enthält. Der Overlay-Layer kann mit Hilfe eines Layer-Switcher-Steuerelements ein- oder ausgeschaltet werden. Die zweite Ebene hat eine serverseitige Option, die die Transparenz steuert. Dies ist notwendig, da die Overlay-Schicht ohne sie die Basisschicht bedecken würde. Die Client-Opazitätsoption macht die Overlay-Ebene zu 50 % transparent, sodass die Basisebene durch die zweite Ebene hindurchscheint.

Mehrere Ebenen von WMS in OpenLayers

Es gibt Weiterentwicklungen im WMS-Standard. WMTS ist beispielsweise ein weiterer OGC-Standard zum Bereitstellen von gekachelten Bildern. Dieses Protokoll wird beispielsweise von den NASA-Kartendiensten verwendet und kann über die OpenLayers.Layer.WMTS-Klasse verwendet werden.

Feinabstimmung der Karten- und Layer-Optionen

Es gibt mehrere Optionen für die Karten- und Layer-Objekte. Hier listen wir einige Optionen auf, die gut zu wissen sind, wenn wir eine Kartenanwendung planen.

  • Wenn wir eine unendliche Karte in Längsrichtung erstellen möchten, setzen Sie die Option "layer&rsquos wrapDateLine" auf "true".
  • Wir können den Übergang zwischen den Zoomstufen mit der Option TransitionEffect-Ebene steuern. Es hat zwei Werte: null oder resize . Resize macht den Übergang glatt, indem die Kacheln vergrößert und dann entsprechend der richtigen Zoomstufe geändert werden.
  • Die Projektion kann auf Karten- und Layerebene gesteuert werden. Standardmäßig unterstützen OpenLayers nur zwei Projektionen: EPGS:4326 und EPGS:900913. Letztere wurde von Google eingeführt und ist als sphärische Mercator-Projektion bekannt. Diese Projektion wird von den beliebtesten Kartendiensten von Drittanbietern wie Google, Bing, OpenStreetMap verwendet. Die Standardprojektion ist jedoch EPGS:4326. Weitere Projektionen sind mit Hilfe der Proj4js-Bibliothek verfügbar. Projektionen sind bei Kartierungsanwendungen sehr wichtig, aber ihre detaillierte Diskussion ist nicht Gegenstand dieses Lehrplans.
  • Die Eigenschaft displayProjection der Karte bestimmt, in welchem ​​Koordinatensystem die Steuerelemente die Breiten- und Längengradinformationen anzeigen.

Vektorebene

Einführung in die Vektorebene

Die Rasterebenen, von denen einige in dieser Lektion bisher erwähnt wurden, sind passiv in dem Sinne, dass sie nur die entsprechenden Bilder anzeigen. Wir können die Karte verschieben, zoomen, schwenken, aber im Hintergrund gibt es nichts weiter, als die richtigen Bilder je nach Standort und Zoomstufe anzuzeigen. Was aber, wenn wir einen für uns in gewisser Hinsicht interessanten Ort markieren möchten, die Entfernung zwischen zwei Punkten messen, die Fläche des ausgewählten Territoriums berechnen, weitere Informationen zu einem Ort, einem Haus, einem See, und so weiter was ist auf der Karte in Form eines Bildes?

In OpenLayers wird der Vektor-Layer im Allgemeinen verwendet, um diese Aufgaben zu lösen: Daten auf einer Karte anzuzeigen und Echtzeit-Interaktion mit den Daten zu ermöglichen. Die Vektorebene zeigt grundsätzlich geometrische Formen an: Kreise, Linien, Polygone. Zu diesen Formen gehören jedoch weitere Informationen: Datenbeschreibung und Styling-Informationen. Diese drei Arten von Informationen, die Geometrie, die Daten und der Stil, sind in der Grundeinheit der Vektorebene, dem sogenannten Feature, integriert. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Vektorlayer Features enthält, bei denen es sich um gestylte geometrische Formen mit zusätzlichen Informationen handelt.

Die Vektorebene und die Features leben grundsätzlich auf der Client-Seite. Sie müssen einmal geladen werden, und es sind keine weiteren Serveranforderungen erforderlich, um mit ihnen zu arbeiten (Web Feature Service, WFS, ist eine Ausnahme, aber diese Lektion behandelt dies nicht). Die Einschränkung der Vektorebene ergibt sich auch aus der Natur der Client-Seite. Da wir sie im Browser des Clients speichern und verarbeiten müssen, bestimmt der Computer des Clients die Verarbeitungskapazität. Es hängt hauptsächlich vom Speicher und vom Prozessor des Computers ab. Es gibt keine feste Zahl bei der Anzahl der Funktionen, aber über ein paar Hunderte von Funktionen werden die Dinge verlangsamen.

Vektorebene und Funktionen

Die sehr grundlegende Aufgabe beim Arbeiten mit Vektorebenen besteht darin, einen Punkt auf einer Karte anzuzeigen. Um dies zu erreichen, müssen wir einen Vektorlayer und ein Feature erstellen, das Feature zum Vektorlayer hinzufügen und den Vektorlayer zur Karte hinzufügen. Schauen wir uns diesen Prozess im Allgemeinen und dann anhand eines Beispiels an.

Die Vektorebene ist eine Instanz der Klasse OpenLayers.Layer.Vector mit den bereits bekannten Parametern title und options.

Das Feature wird vom OpenLayers.Feature.Vector()-Konstruktor generiert, der die oben genannten drei Parameter hat: die Geometrie, die Datenattribute und die Stilinformationen.

Die Geometrie ist eine Instanz der OpenLayers.Geometry.TYPE-Klasse, wobei type Point , LineString oder Polygon sein kann. Jeder dieser Konstruktoren hat seine eigene Art von Parametern (siehe API-Referenz für detaillierte Anweisungen und die Beispiele unten).

Es ist sehr wichtig, dass die Projektion der Karte und die Daten auf einer Vektorebene unterschiedlich sein können. Die Projektion der Vektorebene muss der Projektion der Karte entsprechen und die Standortdaten müssen in die richtige Projektion umgewandelt werden. Interne Operationen führen diese Transformation automatisch durch, aber während der manuellen Verarbeitung kann die transform()-Methode der OpenLayers.Geometry-Klasse sehr praktisch sein.

Funktionsbeispiele

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie einen Punkt auf einer WMS-Karte anzeigen.

Punktfunktion auf einer Karte in OpenLayers

Dieser WMS-Layer war in der EPSG:4326-Projektion. Auf einer Karte mit anderer Projektion gilt das Gleiche, aber die Koordinaten müssen in den richtigen Einheiten sein. Dies ist beispielsweise bei OpenStreetMap-Karten der Fall (EPSG:900913). Im folgenden Code wird nur der Unterschied angezeigt:

Punkt-Feature in unterschiedlicher Projektion auf einer Karte in OpenLayers

Wenn wir keinen Einfluss auf die Datenprojektion haben, müssen wir die Koordinaten von der Datenprojektion in die Kartenprojektion transformieren.

Im folgenden Beispiel sehen wir, wie Sie Features mit verschiedenen Geometrietypen hinzufügen: Punkt, Linie, Polygon.

Punkt-, Linien- und Polygon-Features auf einer Karte

Quellen der Funktionen

Um mit Features arbeiten zu können, müssen sie sich auf der Karte befinden. Es gibt zwei Möglichkeiten, ein Feature auf einer Vektorebene zu platzieren: manuelles Zeichnen und Laden von einem Server.

Das Zeichnen von Funktionen ist sehr einfach mit dem BearbeitenToolbar-Steuerelement. Mit Hilfe dieses Steuerelements können wir Punkte, Linien und Polygone auf einer Vektorebene zeichnen. Da der Vektor-Layer Features auf dem Client speichert, wird die Karte durch das erneute Laden der Karte gelöscht. Wir müssen sicherstellen, dass die Funktionen manuell gespeichert werden: entweder auf dem Server speichern oder auf den Client-Computer exportieren. Der folgende Code zeigt die Verwendung des EditingToolbar-Steuerelements. Wir müssen es einfach der Vektorebene hinzufügen:

Die andere Möglichkeit, den Layer mit Features zu füllen, ist asynchron von einem Server laden. Die OpenLayers-API ermöglicht einen unterschiedlichen Abstraktionsgrad beim Laden von Remote-Daten. Am bequemsten ist es, die Klasse OpenLayers.Protocol.HTTP zu verwenden. Diese Klasse verbirgt alle Details des asynchronen Client-Server-Roundtrips und stellt die Features bereit, die dem Layer hinzugefügt werden können. Dabei helfen die Unterklassen der damaligen OpenLayers.Format-Klasse, die verschiedene Arten von Standardformaten für Geoinformationen unterstützen, z.B. GeoJSON, GML, KML, um die am häufigsten verwendeten zu nennen. Unter den Optionen der Vektorschicht ist die Protokolloption dafür verantwortlich, den gesamten Ladevorgang automatisch durchzuführen, indem ihr eine OpenLayers.Protocol-Instanz zugewiesen wird. Wenn wir die Protokolloption in einem Vektorlayer verwenden, sind wir gezwungen, mindestens eine Strategie zu verwenden, die steuert, wie die Remote-Features zum Layer hinzugefügt werden. Es kann mehrere Strategien gleichzeitig geben, jede von ihnen muss eine Instanz einer der Unterklassen der Klasse OpenLayers.Strategy sein. Die einfachste ist die OpenLayers.Strategy.Fixed-Klasse, die alle Features ohne weitere Operation auf den Layer legt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, wenn wir Feature-Daten von einem Remote-Server laden möchten, ist es am einfachsten, den Wert des Layer&rsquos-Protokolls und seiner Optionen festzulegen, das Datenformat zu bestimmen und eine feste Strategie festzulegen. Das folgende Beispiel zeigt, wie es in der Praxis gemacht wird, während wir einige Punkte aus einer GeoJSON-Datei in den Layer laden.

Ladepunkte auf der Karte

Die Protocol-Klasse kann unabhängig von der Vektorebene verwendet werden. Dies ist praktisch, wenn wir die geladenen Features manuell vorverarbeiten müssen. In diesem Fall muss das Format wie bisher übergeben werden, der einzige Unterschied besteht darin, dass wir den gesamten Prozess manuell durch Aufrufen der Methode protocol&rsquos read() auslösen müssen und wir die angeforderten Daten in einer Callback-Funktion verarbeiten müssen. Dies wird im folgenden Beispiel gezeigt, in dem die Daten im KML-Format vorliegen:

Wenn die Daten in einem speziellen Format vorliegen, kann die Klasse OpenLayers.Request verwendet werden, die die niedrigste Abstraktionsart in der Hierarchie ist und deren Mechanismus nicht in diesem Buch beschrieben werden kann.

Filterfunktionen

Wenn nicht alle Funktionen zur Anzeige erforderlich sind, können wir einen Filter verwenden. Dies kann durch Zuweisen einer OpenLayers.Filter-Instanz zur Filteroption der Vektorebene oder durch Hinzufügen einer Filterstrategie zum Strategie-Array der Vektorebene erreicht werden. Die Filter-Strategie verwendet die OpenLayers.Filter-Klasse in Form einer Strategie. Beim Filtern können mehrere Regeln festgelegt werden, die entscheiden, ob ein Feature auf einer Karte enthalten sein darf oder nicht. Diese Regeln werden durch die verschiedenen Unterklassen der OpenLayers.Filter-Klasse repräsentiert. Man kann Features filtern, indem man ihre Attribute vergleicht, es gibt logische Operatoren oder auch räumliche Informationen können beim Filterprozess eine Rolle spielen.

Im folgenden Beispiel werden Informationen zu Weltstädten geladen, es werden jedoch nur diejenigen angezeigt, die einen ungarischen oder rumänischen Ländercode (FIPS_CNTRY-Attribut) haben. Das Eigenschaftsattribut des Filters arbeitet mit dem Attributeattribut des Merkmals, das aus der geladenen Datei aufgefüllt wird.

Der Auszug der GeoJSON-Datei:

Die Optionen der Vektorebene:

Filterfunktionen in OpenLayers

Popups

Ein weiteres gemeinsames Merkmal der Mapping-APIs ist die Unterstützung von Popups. OpenLayers behandelt Popups anders als die Google Maps API. Hier ist das Popup kein Teil des Markers, sondern eine ganz andere Komponente, die programmatisch mit dem Feature verbunden werden muss. Zur Lösung dieser Aufgabe müssen zwei neue Werkzeuge eingeführt werden. Die OpenLayers-API stellt mehrere Popup-Unterklassen über die OpenLayers.Popup-Klasse bereit. Die anspruchsvollste ist die OpenLayers.Popup.FramedCloud-Klasse, die die übliche Textblase neben dem Feature (Marker) ist. Das andere Werkzeug ist das SelectFeature-Steuerelement, mit dem wir ein Feature auf der Karte auswählen können. Es verfügt über zwei wichtige Ereignishandler, die onSelect- und die onUnselect-Option, die sie aufrufen, wenn ein Feature ausgewählt bzw. nicht ausgewählt wurde. Wenn eine Funktion ausgewählt ist, müssen wir das Popup mit den richtigen Informationen anzeigen, und im anderen Fall müssen wir es zerstören.

Rallye-Features &ndash Cluster

Wenn wir viele Features an derselben Stelle haben, zum Beispiel beim Verkleinern, können sich Features überlappen, wodurch die Karte unübersichtlich wird. In diesem Fall ist es sehr nützlich, die Features nahe beieinander zu einem Cluster zusammenzufassen und nur diesen Cluster auf der Karte anzuzeigen. Dies kann durch die Cluster-Strategie erreicht werden, die eine Option zur Feinabstimmung des Betriebs hat: Die Distanzoption steuert den Pixelabstand zwischen Merkmalen, die als ein einzelner Cluster betrachtet werden sollten, und der Schwellenwert ist eine Zahl, unterhalb derer Originalmerkmale zum Schicht statt Cluster. Im Fall von Weltstädten ist die Verwendung von Clustern offensichtlich.

Clustering-Punkte in OpenLayers

Individuelle Features stylen

In OpenLayers haben wir mehrere Möglichkeiten, das Aussehen der Funktionen zu beeinflussen. Der erste ist das individuelle Styling der Funktionen. Beim Styling weisen wir bestimmten Stylingattributen Werte zu. Diese Attribute stammen hauptsächlich aus dem SVG-Standard (siehe API-Referenz). Die Sammlung von Stilattributen wird als Symbolizer bezeichnet. Der Symbolizer kann bei der Erstellung des Features als dritter Parameter zugewiesen werden.

Styling einzelner Features in OpenLayers

Stylemaps und Stile

Das individuelle Styling hat die größte Freiheit, aber es ist eine sehr mühsame Arbeit. In den meisten Fällen haben alle Funktionen den gleichen Stil. Mit Hilfe der Stylemaps besteht die Möglichkeit, den Stil auf der Ebene des Vektorlayers zu definieren, und dieser Stil gilt für alle Features auf diesem Layer. Diese Philosophie ist dem Cascading Style Sheets sehr ähnlich. Die Vektorebene verfügt über eine styleMap-Eigenschaft, die eine Instanz der OpenLayers.StyleMap-Klasse ist. Eine Stylemap enthält mehrere OpenLayers.Style-Objekte entsprechend den Render-Intents. Es gibt drei Standard-Intents: default, select und temporär. Wenn wir nur einen Style als Parameter des StyleMap-Konstruktors angeben, gilt dieser für den Standard-Intent.

Der OpenLayers.Style-Konstruktor hat zwei Parameter. Der erste ist der Symbolisierer, der zweite ist ein optionales Optionsobjekt.

Attributersetzung

Die OpenLayers.Style-Klasse hat eine sehr nützliche Funktion. Im Symbolizer-Teil können wir benutzerdefinierte Variablen in der Form '$ . schreiben'. Wenn OpenLayers dies sieht, versucht es zunächst, den Attributnamen anhand des Feature-Attributs-Objekts aufzulösen. Wenn dies fehlschlägt, geht es zur Kontextoption des Stilobjekts und versucht, die entsprechende Eigenschaft zu finden. Bei Erfolg wird der ursprüngliche Attributname durch seinen Wert ersetzt. Dies wird als Attributersetzung bezeichnet und ist eine sehr häufig verwendete Funktion auf Vektorebenen.

Im folgenden Beispiel verwenden wir die ehemalige Weltstädte-Datei und formatieren sie mit dem Standard-Rendering-Intent, wobei wir den Beschriftungstitel durch den tatsächlichen Bevölkerungsrang ersetzen und den Punktradius im umgekehrten Verhältnis auch zum Bevölkerungsrang definieren.

Styling-Features mit Attributersetzung

Diese Attributersetzung gilt auch für Cluster, die automatisch über ein count-Attribut verfügen, das die Anzahl der Features im Cluster definiert.

Styling mit einzigartigen Wertregeln

Die Attributersetzung hat eine Variation in der OpenLayers-API, die diese Zuweisungen einfacher und transparenter macht. Wir können bestimmten Symbolisierern bestimmte Werte zuweisen und die Stylemap anweisen, diese Zuweisung auf der Grundlage eines Attributs des Features zu verwenden. Dies wird als Unique-Value-Regeln bezeichnet und ihre Verwendung kann im folgenden Code gesehen werden:

Styling mit einzigartigen Wertregeln

Benutzerdefinierte Regeln zum Stylen von Features

Das raffinierteste Styling ist mit Hilfe von Regeln möglich. Eine Regel ist eine Verknüpfung zwischen einem Filter ( OpenLayers.Filter ) und einem Symbolizer. Wenn der Filter übereinstimmt, gilt die Regel für das Feature. Wenn wir die gewünschten Regeln definiert haben, fügen wir diese Regeln mit der Methode addRules() zu einem Stil hinzu. Die Flexibilität von Filtern ermöglicht es, sehr komplizierte Regelsysteme zu erstellen.

Im folgenden Beispiel werden die europäischen Länder anhand ihrer Bevölkerung koloriert. Die Länder sind nichts anderes als Polygone, die in einer GML-Datei gespeichert sind.

Styling mit benutzerdefinierten Regeln in OpenLayers

Mittwoch, 12. September 2012

Gedanken zu KML – Die Profis

Das Problem ist weit verbreitet, wie kann man Geoinformationen aus unterschiedlichen Quellen in einer GIS-Anwendung auf standardisierte Weise darstellen?

KML wurde zuerst von einer Firma namens Keyhole als Präsentationsmodell für ihren revolutionären Earth Viewer entwickelt, der später in Google Earth umbenannt wurde.

KML geht über andere OGC-Codierungsstandards hinaus, indem es ermöglicht, anzugeben, wie Features auf der Karte, aber auch in der Baumansicht angezeigt werden sollen.

KML ermöglicht es zu beschreiben, wie die Kamera positioniert werden sollte, um ein Feature zu visualisieren, wie sich die Kamera um den Globus bewegen soll.

Mit Kml lässt sich auch die Zeitdimension eines Features beschreiben.

Dem Server zu erlauben, anzugeben, wie Funktionen angezeigt werden sollen, kann in Kombination mit den Benutzerinteraktionen, die Benutzer mit Vektoren gewinnen, insbesondere im Vergleich zu WMS, sehr mächtig sein.

Natürlich ist KML nicht perfekt, es hat mehrere Einschränkungen. Da nichts perfekt ist, kann KML oft die beste Wahl sein.


7. Überprüfen Sie die neue Ebene

Gehen Sie zu …/admin/structure/openlayers/layers und Sie sollten am Ende der Liste einen neuen Layer „overlay_organisations (Default) --- OpenLayers_Views --- OpenLayers Data Overlay“ sehen.
Scheint jetzt gelesen zu werden(02/2013):

Name Titel Art Beschreibung Lager
overlay_organisations_openlayers_1 overlay_organisations - OpenLayers-Datenüberlagerung OpenLayers_Views - OpenLayers-Daten-Overlay Standard


Vektorisierung

Der Prozess der Vektorisierung konvertiert Pixel in Vektormerkmale (Punkte, Linien und Polygone). Vektor-Features werden als Feature-Classes in einer Geodatabase oder als Shapefiles gespeichert. Das Halten von geografischen Merkmalen in einem Vektorformat hat viele Vorteile. Diese schließen ein:

  • Integration mit anderen Kartenfunktionen
  • Ändern Sie die Symbole der Funktionen
  • Analyse durchführen (z. B. Fläche/Länge berechnen)
  • Etikettenfunktionen
  • Import in andere Softwarepakete (viele Softwarepakete können Shapefiles laden)

Farbraster

Viele Bilder haben Farbkarten, um eine Art von Messung darzustellen. Im Folgenden finden Sie Beispiele für die häufig angezeigte Typmessung:

Als Bild sind die Messinformationen in jedem Pixel als Farbcode (Rot-, Grün- und Blauwert) dargestellt. In ein Farbraster können jedoch die tatsächlichen Messungen in jedem Pixel eingebettet sein. Wenn Sie Farbkarten archiviert und gescannt haben, die sinnvoller als Farbraster verwendet werden könnten, kann Color Scan die Farben in Werte umwandeln. Als Farbraster von Werten können einige der Operationen ausgeführt werden:

  • Farbschema ändern
  • Anzeige in 3D (Tiefe/Höhe)
  • Konturen auftragen
  • Führen Sie Kartenalgebra durch

Video

Sehen Sie sich dieses Video an, um zu sehen, wie Sie mit dem Werkzeug Farben zu Werten in Color Scan ein Rasterraster aus einer Farbskalenkarte erstellen.

Das Video zeigt, wie man den Farben, die eine Messung darstellen, Werte zuweist und wie man ein komplettes Raster ohne andere Features erstellt, die auf der Karte gezeichnet werden können. Dies sind Merkmale wie Beschriftungen, geografische Merkmale oder Konturen.

Spatial Monkey ist ein in Singapur ansässiger Anbieter von Software und Dienstleistungen für geografische Informationssysteme (GIS). Color Scan ist ein Produkt von Spatial Monkey.

Color Scan ist eine Marke von Spatial Monkey Private Limited
ArcMap und ArcGIS sind Marken des Environmental Systems Research Institute, Inc. (Esri)


Testen der Website-Navigation

Von allen Elementen, die auf einer Website getestet werden können, sind nur wenige wichtiger, als die Effizienz Ihrer Navigationselemente zu testen. Die Navigation ist ein wesentliches Element des Webs, das in der Lage ist, den Benutzern ein erheblich verbessertes Erlebnis zu bieten und mehrere wichtige Leistungsindikatoren zu beeinflussen. Auch wenn es nicht so spannend zu testen ist wie die Preisgestaltung, hat es doch einen großen Einfluss darauf, eine sinnvolle Interaktion für Web-Benutzer und eine profitable Interaktion für Ihr Web-Unternehmen zu schaffen.

Informationsportale und E-Commerce-Sites sind diejenigen, die am meisten vom Testen der Navigation profitieren können. Gruppen oder Einzelpersonen, die sich ausschließlich auf die Optimierung von Zielseiten konzentrieren, sollten sich sicherlich mit der Navigation befassen und erwägen, sie zu testen, aber wenn der Begriff “Conversion” den Fokus jeder Seite bestimmt, Calls-to-Action und andere Elemente (z. B. Bilder), die hilfreich sind im Umwandlungsprozess haben oft Vorrang. Die Navigation sollte jedoch niemals ein Nebengedanke sein, da es sich um ein Element handelt, das die Benutzer zweifellos näher an das Ende des Verkaufstrichters bringen kann, selbst von einer ganz bestimmten Zielseite aus.

Informierte, gebildete Tests
Beachten Sie, dass sich das Navigationsmenü je nach Zielgruppe Ihrer Website von Website zu Website dramatisch ändert. Bei einem jüngeren, hipperen Publikum werden Sie möglicherweise feststellen, dass Benutzer Rollover-Menüs bevorzugen, sich jedoch automatisch erweiternde Menüs verabscheuen. Bei weit älteren Zielgruppen werden Sie möglicherweise feststellen, dass Menüs im Textstil Flash und hypersensible Flyout-Menüs übertreffen. Während Sie sicherlich einige grobe Vermutungen anstellen können, was am besten abschneidet, stellen nur Tests die beste Erfahrung für Ihr Publikum und damit die besten Conversion-Möglichkeiten sicher.

Verpflichten Sie sich zum Testen
Benutzer müssen sich von jeder Seite aus leicht durch eine Website zurechtfinden und letztendlich schnell zu den gewünschten oder benötigten Informationen gelangen. Es ist schwer, einen anderen Standpunkt einzunehmen. Beim Testen müssen sowohl Designer als auch Website-Besitzer die Erwartungen der Benutzer an ihre Website-Navigation verstehen. Wenn Sie beim Entwerfen der Website-Navigation und -Struktur einen einfachen Zugang zu den Wünschen der Benutzer (und mit weniger Klicks) finden, wird die Informationssuche verbessert und einen positiven Einfluss auf wichtige Leistungsindikatoren wie die Zeit vor Ort und die Absprungrate haben – wichtige Faktoren in allen Bereichen, von Werbemetriken bis hin zu SEO. Der Punkt ist, selbst wenn Sie keine aufwändigen Tests zur Navigation durchführen möchten, sollten Sie sich bewusst sein, wie wichtig es ist, den Benutzern zu helfen, das zu bekommen, was sie wollen.

So testen Sie die Website-Navigation
Wenn Sie die Navigation testen möchten, dies jedoch noch nicht getan haben, einen Anbieter ausgewählt haben (und keine manuellen Tests durchführen möchten), wissen Sie, dass eine Vielzahl von Tools zum Testen von Websites verfügbar ist.

Online-Testing-Plattformen sind die neun besten Player in diesem Bereich, darunter Adobe Test & Target, Amadesa Customer Experience Suite, Autonomy Optimost, Google Website Optmizer, Maxymiser Content MVT, SiteSpect, Vertster Conversion Optimization Suite und Webtrends Optimize. Adobe Test & Target (ehemals Omniture) und Autonomy Optimost sind führend — Adobe Test & Target zeichnet sich durch allgemeine Anwendungsnutzbarkeit, Kundenzufriedenheit und Content-Support aus, während Autonomy sich durch Administration, Bereitstellungsoptionen und breite Testtechniken auszeichnet.

Während kostenlose Website-Testtools wie das Google Website-Optimierungstool für viele attraktiv sind, verlangen andere Webprofis mehr und diese kommerziellen Anbieter bieten alle wettbewerbsfähige und effektive Lösungen. Beachten Sie jedoch im Voraus, dass die Investition in jede Testplattform kostspielig und zeitaufwändig sein kann. Die Kosten für das Experimentieren hängen oft von der Menge des erhaltenen Traffics der Seiten, der Komplexität der Tests und in einigen Fällen von den unterschiedlichen Conversion-Raten für Ihre Kombinationen. Informieren Sie sich daher, wie diese Site-Testing-Anbieter ihre Dienste in Rechnung stellen, und bestimmen Sie basierend auf Ihren eigenen Anforderungen, ob die Nutzung ihrer Dienste erforderlich oder gerechtfertigt ist. Mit ein wenig virtuellem Ellenbogenfett und etwas Organisation können Sie Navigationselemente ohne diese Anbieter im Laufe der Zeit mit dem gleichen Effekt testen.

Was zu testen
Sobald festgelegt wurde, wie Sie die Navigation Ihrer Website testen (manuell oder mithilfe eines Testdienstes), ist es an der Zeit, zu entscheiden, was Sie testen möchten. Einige der sinnvolleren Optionen, die Sie von Anfang an auswählen können, sind Standort, Beschreibungen und Funktionen.

Standort —Webnutzer sind ungeduldig und verbringen keine Zeit auf Ihrer Website, wenn sie nicht finden, was sie suchen. Daher sollte die Navigation ein herausragendes Element Ihres Designs sein. Aber was ist der optimale Ort für die Navigation? Nur Tests werden die Antwort zeigen.

Die gebräuchlichste Position für die primäre Navigation ist horizontal oben auf der Seite. Der Vorteil der Verwendung von Navigationselementen an dieser Stelle besteht darin, dass sie zusätzlichen Raum für Inhalte und andere relevante Informationen zu Produkten und Dienstleistungen bieten. Indem Besucher nicht gezwungen werden, nach unten zu scrollen, um weiter auf Ihrer Website zu navigieren, kann das Ergebnis letztendlich zu mehr Seitenaufrufen und einer höheren Verweildauer auf der Website führen. Denken Sie daran, dass Sie die Navigation über und unter der primären Grafik testen sollten, wenn Sie sich für die Verwendung von Grafiken in der Kopfzeile der Seite entscheiden. Die heutigen Trends im Navigationsdesign umfassen häufig die primäre Navigation, die mit Bildern und Handlungsaufforderungen gebündelt ist, aber die Bereitstellung eines einfachen Navigationspfads sollte noch getestet werden.

Obwohl die horizontale Navigation heute recht verbreitet ist, war dies nicht immer der Fall – früher war die Navigation auf der linken Seite die häufigste Position. Mit der Reife und Weiterentwicklung des Designs hat die Navigationsposition zunehmend neue Formen angenommen und sollte zielgruppengerecht sein.

Wenn es um die Position von Navigationselementen geht, sollten Sie neue Bereiche vollständig testen (rechte oder linke Navigation) oder das Vorhandensein von sekundären
Navigationselemente an verschiedenen Stellen auf der Seite (z. B. die Fußzeile), um festzustellen, ob die Präsenz die Seitenaufrufe oder den Umsatz steigert.

Beschreibungen — Die Abschnittsnamen einer Website, insbesondere wie sie in der Navigation beschriftet sind, sollten klar angeben, was der Benutzer nach dem Klick erwartet. Allgemeine Wörter wie “resources” oder “tools” sind viel zu zweideutig und sollten vermieden werden. Die Verwendung allgemeiner Terminologie führt die Benutzer tendenziell zu
wandern und weg von dem Bekehrungsweg, den wir aufgezeigt haben.

Testen Sie das Verringern oder Erhöhen der Textmenge in der primären Navigation. Abhängig von der Zusammensetzung der Zielgruppe benötigen sie möglicherweise mehr oder weniger beschreibenden Text, den Sie nicht kennen, wenn Sie ihn nicht testen. Best-Practice-Anleitungen lehren uns, uns auf vier bis sechs Hauptbereiche Ihrer Website festzulegen (und damit bestehende Inhalte unter diesen Kanälen zu isolieren) und uns auf die Namenskonventionen (natürlich schlüsselwortreich) dieser Navigationslinks zu konzentrieren. Dies bietet Benutzern einen schnelleren und genaueren Zugriff auf die gewünschten Informationen.

Funktionalität — So wichtig wie wo Sie sind
Platzierung Ihrer Navigationselemente und die Klarheit des Textes einzelner Navigationslinks ist die Funktionalität des Navigationsmenüs selbst. Webdesignern stehen eine Vielzahl von Optionen zur Verfügung, wenn es um Navigationsfunktionen geht – von Mouseover-Effekten über Dropdowns bis hin zu verschachtelten Menüs und mehr. Schauen Sie für einige Ideen in Javascript-Bibliotheken wie jQuery, Mootools, Prototyp oder script.aculo.us.

Das Testen der Funktionalität Ihrer Navigation führt zu Ergebnissen. Getestet werden sollte, wie sich bestimmte Effekte auf Key Performance Indicators, wie zB Seitenaufrufe, auswirken. Erwägen Sie, zu verfolgen, wie Benutzer mit verschiedenen Navigationsfunktionen interagieren, indem Sie ihre Besuche aufzeichnen – zwei Dienste, die Sie in Betracht ziehen sollten, sind Click-Tale.com und Mouseflow.com.

Design für Benutzer ist wichtig. Webdesigner müssen dem Besucherpublikum auf klare und überzeugende Weise das bieten, was sie erwarten. Die Kampflinie ist die Navigation. Während die Attraktivität einer ausgeklügelten oder komplizierten Navigation verständlich ist, besteht das Ziel immer darin, den Benutzern Zugang zu den Informationen der Website zu verschaffen. Benutzer haben weder die Geduld noch die Zeit, eine kompliziertere Navigation zu erlernen. Konzentrieren Sie sich also darauf, ein intuitives und natürliches Erlebnis zu schaffen.


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Ausrichten von Vektordaten mit Grundkarte in QGIS?

Ändern des CRS für die Grundkarte vom OpenLayers-PluginDas Hinzufügen einer OpenLayers-Grundkarte zu einem QGIS-Projekt ändert den CRS in WGS 84 / Pseudo Mercator.Ausrichten von Layern in QGIS?Das QGIS-Projekt-CRS kann nicht geändert werden geöffnet, Zielkoordinaten 0Projektionsproblem Shapefile / Layer erstellt mit LAS-ToolsQGIS Fehler beim Reprojizieren einer ATLAS BNA-Datei (.bna-Vektorformat) von WGS84 in die UTM-ZoneWarum sind meine Vektorlayer mit unterschiedlichen CRS nicht ausgerichtet?QGIS3 zeigt Koordinaten in geografischen Koordinaten über das QGIS-Projekt an und Ebene sind beide in projiziertem CRS

Ich hatte Schwierigkeiten, meine Vektordaten (Signable Polar Bear Den Habitat. ) und die Streams auf der Grundkarte auszurichten. Die Vektordaten sind leicht nach Osten versetzt. Meine Hypothese ist, dass dies ein Projektionsproblem ist. Der Layer und die Grundkarte werden jedoch beide in EPSG festgelegt: 3338 Alaska Albers. Um dieses Problem zu beheben, habe ich versucht, eine neue Ebenendatei mit den Vektordaten zu erstellen, und ich habe überprüft, ob ich dabei das Projekt CRS ausgewählt hatte. Dadurch wurde ein neuer Layer im selben CRS wie das Projekt/die Grundkarte erstellt. Ich würde dann diese neuen Ebenen hochladen und hatte das gleiche Problem.

Ich habe sogar versucht, zu den ursprünglichen Vektordaten (Denhab) zurückzukehren, die die folgenden Eigenschaften enthielten: Projektion: GEOGRAPHIC Datum: NAD27 Einheiten: DD Sphäroid: CLARKE1866, und überprüfte die Eigenschaften. Bei der Auswahl von Eigenschaften ist eine Fehlermeldung aufgetreten:

CRS war undefiniert: Standardeinstellung für Projekt CRS EPSG:3338 - NAD83/Alaska Albers

Ich habe dann versucht, es der Leinwand hinzuzufügen, und bin auf eine weitere Fehlermeldung gestoßen:

CRS war nicht definiert: Standardmäßig CRS EPSG:4326 - WGS 84

Wenn ich mir beide das geeignete Eisbärenhöhlen-Lebensraum ansehe. und Denhab-Vektorebenen überlappen sie sich perfekt, obwohl sie sich in zwei verschiedenen Projektionen befinden. Ich verwende die QGIS-Version 3.4.1.

Meine ursprünglichen Vektordaten (Denhab) enthielten die folgenden Eigenschaften: Projektion: GEOGRAPHIC Datum: NAD27 Einheiten: DD Sphäroid: CLARKE1866.

Ich hatte Schwierigkeiten beim Ausrichten meiner Vektordaten (Signable Polar Bear Den Habitat. ) und der Streams auf der Grundkarte. Die Vektordaten sind leicht nach Osten versetzt. Meine Hypothese ist, dass dies ein Projektionsproblem ist. Der Layer und die Grundkarte werden jedoch beide in EPSG festgelegt: 3338 Alaska Albers. Um dieses Problem zu beheben, habe ich versucht, eine neue Ebenendatei mit den Vektordaten zu erstellen, und ich habe überprüft, ob ich dabei das Projekt CRS ausgewählt hatte. Dadurch wurde ein neuer Layer im selben CRS wie das Projekt/die Grundkarte erstellt. Ich würde dann diese neuen Ebenen hochladen und hatte das gleiche Problem.

Ich habe sogar versucht, zu den ursprünglichen Vektordaten (Denhab) zurückzukehren, die die folgenden Eigenschaften enthielten: Projektion: GEOGRAPHIC Datum: NAD27 Einheiten: DD Sphäroid: CLARKE1866, und überprüfte die Eigenschaften. Bei der Auswahl von Eigenschaften ist eine Fehlermeldung aufgetreten:

CRS war undefiniert: Standardeinstellung für Projekt CRS EPSG:3338 - NAD83/Alaska Albers

Ich habe dann versucht, es der Leinwand hinzuzufügen, und bin auf eine weitere Fehlermeldung gestoßen:

CRS war nicht definiert: Standardmäßig CRS EPSG:4326 - WGS 84

Wenn ich mir beides ansehe, ist das geeignete Eisbärenhöhlen-Lebensraum. und Denhab-Vektorebenen überlappen sie sich perfekt, obwohl sie sich in zwei verschiedenen Projektionen befinden. Ich verwende die QGIS-Version 3.4.1.

Meine ursprünglichen Vektordaten (Denhab) enthielten die folgenden Eigenschaften: Projektion: GEOGRAPHIC Datum: NAD27 Einheiten: DD Sphäroid: CLARKE1866.

Ich hatte Schwierigkeiten, meine Vektordaten (Signable Polar Bear Den Habitat. ) und die Streams auf der Grundkarte auszurichten. Die Vektordaten sind leicht nach Osten versetzt. Meine Hypothese ist, dass dies ein Projektionsproblem ist. Der Layer und die Grundkarte werden jedoch beide in EPSG festgelegt: 3338 Alaska Albers. Um dieses Problem zu beheben, habe ich versucht, eine neue Ebenendatei mit den Vektordaten zu erstellen, und ich habe überprüft, ob ich dabei das Projekt CRS ausgewählt hatte. Dadurch wurde ein neuer Layer im selben CRS wie das Projekt/die Grundkarte erstellt. Ich würde dann diese neuen Ebenen hochladen und hatte am Ende das gleiche Problem.

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Ich hatte Schwierigkeiten, meine Vektordaten (Signable Polar Bear Den Habitat. ) und die Streams auf der Grundkarte auszurichten. Die Vektordaten sind leicht nach Osten versetzt. Meine Hypothese ist, dass dies ein Projektionsproblem ist. Der Layer und die Grundkarte werden jedoch beide in EPSG festgelegt: 3338 Alaska Albers. Um dieses Problem zu beheben, habe ich versucht, eine neue Ebenendatei mit den Vektordaten zu erstellen, und habe dabei überprüft, ob das Projekt CRS ausgewählt war. Dadurch wurde ein neuer Layer im selben CRS wie das Projekt/die Grundkarte erstellt. Ich würde dann diese neuen Ebenen hochladen und hatte am Ende das gleiche Problem.

Ich habe sogar versucht, zu den ursprünglichen Vektordaten (Denhab) zurückzukehren, die die folgenden Eigenschaften enthielten: Projektion: GEOGRAPHIC Datum: NAD27 Einheiten: DD Sphäroid: CLARKE1866, und überprüfte die Eigenschaften. Bei der Auswahl von Eigenschaften ist eine Fehlermeldung aufgetreten:

CRS war undefiniert: Standardeinstellung für Projekt CRS EPSG:3338 - NAD83/Alaska Albers

Ich habe dann versucht, es der Leinwand hinzuzufügen, und bin auf eine weitere Fehlermeldung gestoßen:

CRS war nicht definiert: Standardmäßig CRS EPSG:4326 - WGS 84

Wenn ich mir beides ansehe, ist das Habitat der geeigneten Eisbärenhöhle. und Denhab-Vektorebenen überlappen sie sich perfekt, obwohl sie sich in zwei verschiedenen Projektionen befinden. Ich verwende die QGIS-Version 3.4.1.

Meine ursprünglichen Vektordaten (Denhab) enthielten die folgenden Eigenschaften: Projektion: GEOGRAPHIC Datum: NAD27 Einheiten: DD Sphäroid: CLARKE1866.

Meine ursprünglichen Vektordaten (Denhab) enthielten die folgenden Eigenschaften: Projektion: GEOGRAPHIC Datum: NAD27 Einheiten: DD Sphäroid: CLARKE1866.

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Meine ursprünglichen Vektordaten (Denhab) enthielten die folgenden Eigenschaften: Projektion: GEOGRAPHIC Datum: NAD27 Einheiten: DD Sphäroid: CLARKE1866.


GEOGRAFISCHES INFORMATIONSSYSTEM UND KRIMINALANALYSE

Geographische Informationssysteme (GIS) haben sich in den letzten zwei Jahrzehnten zu einem leistungsstarken Analysewerkzeug entwickelt. Aufgrund der Senkung der Preise für GIS-Software ist diese Technologie jetzt für jede Organisation und jeden Einzelnen leicht verfügbar. Für Unternehmen, Behörden und Hochschulen ist es mittlerweile selbstverständlich, GIS für viele verschiedene Anwendungen zu verwenden. Einige der Anwendungen von GIS sind, P Umweltanwendung, Verkehrsanwendung, Kommunalanwendung, Ingenieuranwendung, Forstentwicklungs- und -managementanwendung, Militäranwendung, Polizeianwendung, Marketingmanagementanwendung und akademische Forschungsanwendung. Dennoch werden von GIS-Wissenschaftlern verschiedene Anstrengungen unternommen, um die Anwendung dieser potenten Technologie in mehreren Bereichen herauszufinden.

Die GIS-Technologie findet in den Polizeibehörden in Industrie- und Entwicklungsländern viele Anwendungen. In Großbritannien, den Vereinigten Staaten und anderen entwickelten Ländern wird GIS erfolgreich für die Polizeiarbeit eingesetzt, da es in der Lage ist, große Datenmengen zu verwalten und verschiedene Analysen von Geodaten durchzuführen. Der Einsatz von GIS zur Aufklärung und Bekämpfung von Kriminalität ist ein relativ neues Phänomen und nimmt rasch zu. Dies ist zum Teil auf die zunehmende Verfügbarkeit von Daten und die verstärkte Förderung der Forschung und Entwicklung der Kriminalitätskartierung zurückzuführen (2000). Ein gutes Beispiel ist das Programm Mapping & Analysis for Public Safety (MAPS), früher Crime Mapping and Research Center (CMRC), das 1997 vom US-amerikanischen National Institute of Justice gegründet wurde. Sein Ziel ist es, die „Forschung, Bewertung, Entwicklung und Verbreitung von GIS-Technologien für Forschung und Praxis der Strafjustiz zu fördern" (, 2002).Das Programm bietet viele Dienstleistungen, darunter “Stipendien, jährliche Konferenzen, Informationen über Ausbildungszentren, Veröffentlichungen und Forschung” (, 2002). Immer mehr Polizeidienststellen nutzen GIS in unterschiedlichem Umfang, um sie bei ihren täglichen Aufgaben zu unterstützen. GIS hat Strafverfolgungsbehörden viel zu bieten. Obwohl es niemals das Fachwissen von Polizeibeamten, Detektiven oder Ermittlern ersetzen wird, verfügt es über ein erhebliches und weitgehend ungenutztes Potenzial, dieses Fachwissen durch seine Kartierungs- und Analysefähigkeiten zu ergänzen. GIS ist ein sehr leistungsfähiges Werkzeug, das Aufgaben, die traditionell von Polizeibeamten selbst ausgeführt wurden, viel effizienter ausführen kann. Es kann auch bestimmte Analysen ermöglichen, die sonst nicht durchführbar wären.

Da der Forscher Polizist ist, interessiert ihn vor allem, wie GIS dabei helfen kann, Kriminalitätsmuster zu erkennen, die wiederum verwendet werden können, um Ressourcen in bestimmten geografischen Gebieten zu mobilisieren, um ein erneutes Auftreten von Kriminalität zu verhindern. Prävention ist ein kritischer Teil der Polizeiarbeit, da sie zu einer eher proaktiven als zu einer reaktiven Form der Polizeiarbeit führt (1992). Leider sind die verfügbaren Ressourcen für Präventionsbemühungen, wie die meisten anderen Ressourcen, oft recht begrenzt. Daher ist es unerlässlich zu wissen, wie und wo diese Ressourcen am effektivsten eingesetzt werden können. GIS ist ein Werkzeug, das helfen kann, Gebiete oder Nachbarschaften zu erkennen, die von verstärkten Präventionsbemühungen profitieren könnten, indem es beispielsweise Brennpunkte krimineller Aktivitäten identifiziert. Ressourcen können dort effektiv eingesetzt werden, wo sie am ehesten Ergebnisse bringen, anstatt sie auf Gebiete mit geringerem Bedarf zu verteilen.

Das Auffinden von Kriminalitätsmustern, die dann verwendet werden können, um zukünftige Kriminalfälle vorherzusagen und damit zu verhindern, ist sehr effektiv, um die Fähigkeit der Polizei und Kriminalanalytiker bei der einfachen Kartierung der Kriminalität zu verbessern, um Serienkriminelle durch die Verwendung von fortgeschrittene kriminelle geografische Targeting-Modelle und die Verknüpfung demografischer und sozioökonomischer Merkmale, die mit den Orten der Straftaten korreliert werden können, liefern ein klareres Bild der Kriminalität. Die polizeiliche Faszination von GIS besteht darin, die Kriminalität schnell und dynamisch aus unterschiedlichen räumlichen Perspektiven darzustellen. Diese Technologie unterstützt eine Vielzahl von Anwendungen zur Problemlösung und räumlichen Entscheidungsfindung an Kriminalitäts- und Kriminalitätsstandorten.  Die Fähigkeit von GIS, über politische Grenzen hinweg abzufragen, verbessert die Nutzung von Datenbanken und ist weitaus effizienter als papierbasierte Suchen oder direkte Datenbanksuche. Kurz gesagt, GIS ermöglicht es Behörden, mehr Informationen intelligenter zu nutzen (, 1999).

KAPITEL 2: Literaturübersicht: Theoretischer Rahmen

2.1 DIE ENTWICKLUNG DER UMWELTKRIMINOLOGIE 

Kriminalität wird traditionell mit den Disziplinen Kriminologie, Soziologie und Psychologie in Verbindung gebracht. In jüngerer Zeit wurde und wird die Bedeutung von Geographie- und Umweltstudien in der Kriminalitätsforschung allgemein anerkannt ( 1978/160 ). Der folgende Abschnitt soll einen allgemeinen Hintergrund zur Entwicklung der Kriminologie bieten, um die Verbindung zu Geographie und Umweltstudien deutlicher zu machen.

Die Kriminologie wurde Ende des 18. Jahrhunderts in Europa durch die Entwicklung der Rechtsreformen der Klassischen Schule geboren, die „das Strafrecht kodifiziert und systematisiert, die Schaffung von Polizei und Gefängnissen vorschreibt und die Nutzentheorie einführt“, eine Methode zur Bewertung der Strafjustiz Strategien ( &  1981: ). Diese Bewertung oder Nützlichkeitsprüfung von Strafjustizstrategien erforderte statistische Informationen, die die Türen für die erste Welle der Umweltkriminologie im 19. Jahrhundert öffneten. Diese Ergebnisse der ersten Welle führten zur Entwicklung der Schule des Positivismus, die schließlich die klassische Schule ersetzte (&  1981:).

Die positivistische Kriminologie widmete sich der Sammlung von Fakten über Kriminalität und der Erklärung von kriminellem Verhalten durch Biologie und Evolutionstheorien, was zu dem Begriff des geborenen Kriminellen führte (1998: ). Dies unterschied sich ganz erheblich von der klassischen Kriminologie, die sich um die Vorstellung drehte, dass Menschen einen freien Willen haben und Täter bei der Begehung von Straftaten einen komplexen, aber rationalen Entscheidungsprozess durchlaufen, der von der Maximierung der Lust und der Minimierung des Schmerzes angetrieben wird ( 1998: ) . Ideen aus diesen beiden Denkschulen sind in Theorien eingeflossen, die noch heute verwendet werden.

Beim Studium dieser Statistiken aus der ersten Welle der Umweltkriminologie in den 1830er, 1840er und 1850er Jahren wurde das Problem der räumlichen Abhängigkeit entdeckt ( &  1981: ). Diese Erkenntnis, dass Kriminalität eine räumliche Komponente hatte, brachte die Geographie ins Bild. Studien zur räumlichen Variation begannen dann, von hohen Aggregationsebenen wie der Kreis-, Provinz- und Länderebene auf niedrigere lokalere Aggregationsebenen wie Städte überzugehen. Signifikante Musterunterschiede wurden zwischen verschiedenen Arten von Straftaten (Gewalt- versus Eigentumsdelikte) gefunden. Es wurde festgestellt, dass die Kriminalitätsraten über den Weltraum variierten. dass die verschiedenen Aggregationsebenen unterschiedliche Muster aufwiesen, dass räumliche Muster im Zeitverlauf als Vorhersageinstrument verwendet werden könnten, dass Kriminalitätsdaten mit anderen Arten von Daten verglichen werden könnten und dass Kriminalität tatsächlich mit anderen Problemen wie Armut und hoher Bevölkerungsdichte ( &  1981: ). Diese letztgenannten Korrelationen mit Bevölkerungsmerkmalen stellten die Verbindung zwischen Kriminalitäts- und Umweltstudien her. Die erste Welle der Umweltkriminologie führte dazu, dass Kriminalität mit Geographie und Umweltstudien in Verbindung gebracht wurde, aber viele der Arbeiten waren beschreibend und hatten keinen theoretischen Rahmen.

Die zweite Welle der Umweltkriminologie wurde zwischen 1900 und 1970 in Amerika entwickelt. Zu dieser Zeit blühten viele Kriminalitätstheorien auf. Es war die Chicago School of Sociology, die „Amerikas ersten groß angelegten theoretischen und Forschungsansatz zur Erforschung der Natur der Kriminalität entwickelte“ ( 1978: ). Das Konzept der Sozialökologie der Chicago School of Sociology war das zugrunde liegende theoretische System, dem ein Großteil dieser Zeit gewidmet war. Die Anwendung der biologischen Ökologietheorie im menschlichen oder sozialen Kontext wird bereits in den frühen 1920er Jahren (1978: ) zugeschrieben.

In einem kriminologischen Kontext hat die soziale Ökologie zwei Hauptkomponenten. Die erste ist eine Theorie der Stadtform, die auf der Idee basiert, dass der Wettbewerb um die knappen räumlichen Ressourcen einer wachsenden Stadt zur Entwicklung radikal strukturierter Städte mit klar definierten Bereichen führt, in die unterschiedliche soziale Gruppen aufgrund der Konkurrenz um Raum einsortiert werden ( &  1981: ). Die zweite Komponente ist eine Sozialpsychologie, die die Natur und Qualität der sozialen Organisation in verschiedenen Bereichen vorhersagt und auch die Folgen der Exposition gegenüber den unterschiedlichen Zuständen dieser sozialen Organisation ( &  1981: ). Beide Komponenten der Humanökologie sind in den heute verwendeten Theorien immer noch vorhanden.

 und  des Institute of Juvenile Research in Chicago leiteten einige der wichtigsten Forschungen der Zeit ( &  1981: ). Sie verwendeten das Zonenentwicklungsmodell von , dem renommierten Soziologen der Chicago School. Das Modell suggerierte, dass sich eine Stadt aus einem zentralen Wirtschaftskern heraus in konzentrischen Kreisen entwickelt, die aufgrund der Flächenkonkurrenz von bestimmten sozioökonomischen Bevölkerungsgruppen dominiert werden. Das Modell stellte ferner die Hypothese auf, dass die Kriminalitätsraten im Zentrum der Stadt am höchsten sind und mit zunehmender Entfernung davon abnehmen. Ergebnisse quantitativer Studien von  und  schienen ihre Hypothese zu bestätigen ( &  1981: ).

Die Umweltkriminologie hat sich seit der Pause der 1960er Jahre stark verändert. Viele wesentliche Beiträge wurden auf diesem Gebiet geleistet und viele weitere werden noch folgen, da das Gebiet schnell expandiert. “Seit den späten 1970er Jahren wurde erkannt, dass Kriminalität einen räumlichen Aspekt hat, dessen Erforschung das legitime Ziel von Geographen sein kann” ( 2001). Ob damals bewusst Verbindungen zwischen Kriminalität, Geographie und Umweltwissenschaften hergestellt wurden, ist nicht so wichtig wie die Tatsache, dass die Verbindungen heute durchaus bestehen und für die Entwicklung des Feldes in den letzten Jahren verantwortlich sind.

2.2 DIE GEOGRAPHIE DER KRIMINALITÄT

Viele Studien erkennen die Bedeutung des Kontexts an, in dem kriminelle Viktimisierung stattfindet, sei es sozial, geografisch oder anderweitig (1988  -2000). Seit der Erkenntnis, dass Kriminalität eine räumliche Komponente hat, ist die Geographie ebenso ein Teil des Studiums und des Verständnisses von Kriminalität wie die traditionelleren Disziplinen. Sozialökologen, die Kriminalität untersuchten, wurden oft dafür kritisiert, dass ihr Ansatz einfach eine assoziationsdeskriptive Analyse ist (1978: ). Geographen kamen, um die Lücke zu schließen, indem sie eine zusätzliche Dimension zur Verfügung stellten: die der räumlichen Analyse. Die Rolle der Geographie in der Kriminalitätsforschung ist inzwischen weithin anerkannt.

“Viktimisierung ist kein gleichmäßig verteiltes Phänomen, sie tritt unverhältnismäßig zu bestimmten Zeiten und an bestimmten Orten auf sie tritt unverhältnismäßig bei Tätern mit bestimmten demografischen Merkmalen auf sie tritt unter bestimmten Umständen unverhältnismäßig auf (z. B. je nachdem, ob die Person allein ist oder nicht) sie tritt unverhältnismäßig auf entsprechend der früheren Beziehung zwischen dem potentiellen Opfer und dem potentiellen Täter und so weiter&8221 (. 1978: ).

“Ziele der Kriminalitätsgeographie sind es, die räumliche Verteilung der Kriminalität detaillierter und aussagekräftiger als bisher zu beschreiben und abzubilden. Dieses Forschungsgebiet versucht, die räumlichen Muster der Kriminalität mit ökologischen, sozialen, historischen, psychologischen (kognitiven) und wirtschaftlichen Variablen in Beziehung zu setzen, die diese Muster erklären können. Es hofft, assoziative und prädiktive Modelle zu entwickeln, die die Manifestation von Kriminalität in Bezug auf den Ort erklären. Nicht zuletzt hofft man, dass sein Beitrag zur Analyse der Dynamik der Manifestation von Kriminalität den für die Kriminalitätsbekämpfung Verantwortlichen helfen wird, die Wirksamkeit der von ihnen derzeit verwendeten Programme besser einzuschätzen” ( 1978: ).

2.3 DIE THEORIEN DES KRIMINALEN VERHALTENS UND DER KRIMINALPRÄVENTION

Es gibt unzählige Theorien über kriminelles Verhalten. Aufgrund der Besonderheiten der verwendeten Daten und der Art der durchgeführten Analysen kann jedoch keines von ihnen allein als starker zugrunde liegender Rahmen für diese Studie verwendet werden. Viele der bestehenden Theorien tragen jedoch erheblich zum Verständnis von abweichendem Verhalten, Wiederholungsopfern und Verletzlichkeit bei, daher ist es wichtig, sie kurz zu beschreiben. Dieser Abschnitt skizziert einige dieser Theorien und zeigt auf, wie sie zum Verständnis von abweichendem Verhalten, wiederholter Viktimisierung und persönlicher Kriminalität, insbesondere häuslicher Gewalt, beitragen und wie sie zur Entwicklung wirksamer Präventionsprogramme verwendet werden können.

2.3.1    Theorie der Routineaktivitäten

Die Routine Activity Theory (RAT), die Ende der 1970er Jahre von Kriminologen entwickelt wurde, ist eine der am häufigsten zitierten Theorien in der Kriminalliteratur. Sie legt nahe, dass drei Dinge zeitlich und räumlich zusammentreffen müssen, damit ein Verbrechen stattfinden kann: ein williger Täter, ein geeignetes Ziel und das Fehlen eines fähigen Vormunds (durchschnittliche Bürger eher als Polizisten oder Sicherheitsbeamte), der sich in die Begehung einer Straftat einmischen könnte gegen das Ziel. In ähnlicher Weise identifizieren   &  (1981) vier Komponenten oder Dimensionen der Kriminalität: das Gesetz, den Täter, das Ziel und den Ort. Umweltkriminologie ist das Studium der vierten Dimension: des Ortes. Damit ein Verbrechen stattfinden kann, müssen sich die anderen drei Dimensionen an einem Ort in Zeit und Raum treffen: Ein Täter muss ein geeignetes Ziel finden und das Gesetz brechen. Es scheint, dass jeder dieser beiden Ansichten eine Komponente fehlt, die in der anderen vorhanden ist, daher werden die RAT-Komponenten und die vier Dimensionen der Kriminalität hier kombiniert, um ein umfassendes Diagramm der notwendigen Komponenten der Kriminalität zu erstellen (siehe Abbildung 1).

Diese Komponenten bieten eine Anleitung zum Verständnis und zur Untersuchung abweichenden Verhaltens. Studien haben oft die Untersuchung von Tätern und Opfern getrennt. Traditionell wurde den Tätern größere Aufmerksamkeit geschenkt, doch in den letzten Jahrzehnten hat sich der Fokus deutlich auf die Opfer verlagert. Diese Studie konzentriert sich in erster Linie auf das Opfer, könnte jedoch einige Informationen zu den Tätern liefern, da häuslicher Missbrauch häufig zu Hause stattfindet, in Beziehungen, die häufig das Zusammenleben zwischen Täter und Opfer beinhalten. Daher könnte uns die Untersuchung der Opfer auch etwas über die Täter sagen. Diese Studie konzentriert sich nicht nur auf die Zielkomponente (Opfer), sondern konzentriert sich auch auf die (räumliche) Ortskomponente sowie die Rechtskomponente (untersuchte Straftaten sind alle Verstöße gegen das kanadische Strafgesetzbuch).

Abbildung 1: Die Dimensionen der Kriminalität

Wie von   (1992) dargelegt, kann der Routineaktivitätsansatz dazu verwendet werden, über Kriminalität nachzudenken und wie sie verhindert werden kann. Es befasst sich mit dem Fluss von Tätern, Zielen und fähigen Wächtern im Weltraum. Es bietet eine andere Möglichkeit der Verbrechensprävention, indem es an den Abläufen der drei Elemente arbeitet, die für das Auftreten von Kriminalität erforderlich sind. Das Fehlen eines fähigen Vormunds, eines Täters und eines Ziels müssen zeitlich und räumlich zusammentreffen, damit ein Verbrechen stattfinden kann. Wenn eines dieser Elemente daran gehindert wird, mit den anderen beiden zusammenzulaufen, wird das Verbrechen verhindert.

 schlägt vor, den Strom wahrscheinlicher Täter vom Strom potenzieller Ziele fernzuhalten und den Strom fähiger Wächter in der Nähe potenzieller Ziele zu halten. Veränderungen im Mikro-Umwelt-Design, Bewusstsein und Beteiligung der Gemeinschaft sind alles Möglichkeiten, diese Ströme zu beeinflussen, um die Kriminalitätsprävention zu verbessern (1992: ). Entsprechende Beispiele hierfür sind die Einrichtung einer Empfangsdame an der Vorderseite einer Bürosuite, um den Schutz der internen Büros zu erhöhen, indem die Zahl der Täter in diesem Bereich verringert wird, und die Menschen darauf aufmerksam gemacht werden, dass eine bestimmte Straße nach Einbruch der Dunkelheit anfällig für Überfälle ist, um potenzielle Ziele von der Einnahme abzuhalten auf diesem Weg und die Beteiligung der Gemeinde an Nachbarschaftsbeobachtungsprogrammen, um die Anwesenheit fähiger Wächter zu maximieren.

Die Theorie der Routineaktivitäten identifiziert auch vier Elemente, die ein Ziel für einen Täter geeignet machen. Diese werden durch das Akronym VIVA repräsentiert: Value Inertia, Visibility, and Access (, 2007). Der Wert bezieht sich auf den Nutzen, den das Ziel dem Täter bringen kann: zum Beispiel Geld oder die Befriedigung, das Kommen zu begehen. Trägheit bezieht sich auf die Größe oder das Gewicht eines Artikels. Dies ist am relevantesten bei Raubüberfällen und Diebstählen, bei denen kleine tragbare Gegenstände am begehrtesten sind. Sichtbarkeit gibt an, wie offensichtlich das Ziel für den Täter ist, unabhängig davon, ob ein Objekt oder eine Person in den Köpfen des Täters als potenzielles Ziel angesehen wird. Zugang ist, wie leicht der Täter zum Ziel gelangen kann.

. (1978) entwickelte die heute als Lifestyle-Theorie bekannte Theorie der persönlichen Viktimisierung. Das Modell basiert auf der Idee, dass die Wahrscheinlichkeit einer persönlichen Viktimisierung stark mit dem Lebensstil der Person verknüpft ist. . erklären, dass sich Menschen an Rollenerwartungen anpassen, die eng mit Geschlecht, Alter, Familienstand und Kultur sowie strukturellen Zwängen (wirtschaftlicher, familiärer, bildungsbezogener und rechtlicher Art) verbunden sind, die ihnen auferlegt werden. Individuen passen sich strukturellen Zwängen und Rollenerwartungen an, indem sie Einstellungen und Überzeugungen entwickeln, die in ihre täglichen Aktivitäten eingebettet werden, was zu Regelmäßigkeiten in Verhaltensmustern führt (. 1978: ). Es sind diese täglichen Routinen. als Lebensstil bezeichnen: Berufs- und Freizeitaktivitäten zum Beispiel.

Sie argumentieren, dass Unterschiede im Lebensstil zu Unterschieden in der „Aussetzung gegenüber Situationen mit hohem Viktimisierungsrisiko“ (Vulnerabilität) führen. So verbringen beispielsweise verheiratete Frauen häufiger mehr Zeit zu Hause und kümmern sich um Haus und Kinder als ein alleinstehender Mann. Außerdem haben Menschen mit höherem Einkommen mehr Flexibilität, um auszugehen und mehr Freizeitaktivitäten außerhalb des Hauses zu genießen, als Menschen mit begrenztem Einkommen. Die Lifestyle-Theorie verstärkt die Vorstellung, dass Viktimisierung nicht gleichmäßig verteilt ist. “Da unterschiedliche Lebensstile unterschiedliche Wahrscheinlichkeiten implizieren, dass Personen an bestimmten Orten, zu bestimmten Zeiten und unter bestimmten Umständen mit bestimmten Arten von Personen interagieren, beeinflusst der Lebensstil die Wahrscheinlichkeit einer Viktimisierung” (. 1978: ). Eng verwandt mit der Lifestyle-Theorie ist die Theorie der demografischen Zusammensetzung, die „die soziale Klasse, die ethnische Zugehörigkeit und die Lebensphase als Hauptdeterminanten der Kriminalität hervorhebt“ (2000: ).

In der gesamten Menschheitsgeschichte gab es viele Theorien, die versuchen zu erklären, warum Verbrechen vorkommen, wie einige von ihnen bereits erwähnt wurden. Dies spiegelt den menschlichen Wunsch wider, die Kräfte hinter der Begehung von Verbrechen zu verstehen. Ausgehend von impliziten und expliziten Annahmen, dass die Ursache oder die Ursachen von Kriminalität verstanden und erklärt werden müssen, um damit umzugehen, hoffte man, dass solche Theorien uns leiten würden, wie dem Auftreten krimineller Ereignisse am besten begegnet werden kann (, 2002). Eine Möglichkeit, die Bedeutung von am besten zu interpretieren, besteht darin, Kriminalität zu reduzieren oder zu verhindern, indem man die Ursachen oder Faktoren angreift, die die Kriminalität begünstigen. Diese Sorge um die Verringerung der Kriminalität wurde in der Geschichte der Menschheit immer von der Sorge um die öffentliche Sicherheit begleitet (, 1997). In letzter Zeit wurde ein solches Anliegen als Kriminalprävention bezeichnet, was zu einer Bezeichnung für “eine Reihe von Ideen zur Verbrechensbekämpfung” wurde (, 1997: ).

Mit der Zunahme der wissenschaftlichen Untersuchung der Kriminalität hat das Strafjustizsystem mehr präventionsorientierte Antworten auf Kriminalität integriert als einfache Antworten wie Vergeltung (, 1997). Eine der Techniken der Kriminalprävention, die sekundäre Kriminalprävention, konzentriert sich auf Personen und Orte mit einer hohen Abweichungswahrscheinlichkeit (). In der sekundären Kriminalprävention stehen die bereits vorhandenen Faktoren, die abweichendes Verhalten begünstigen, im Mittelpunkt des Interesses. Daher ist eine genaue Identifizierung und Vorhersage zukünftiger Straftaten, unabhängig davon, ob sie auf Personen oder Orten basiert, für sekundäre Techniken der Kriminalprävention relevant (). Bei der Identifizierung von Personen, bei denen das Risiko einer Straftat besteht, und bei der Vorhersage ihres zukünftigen möglichen Straftatenverhaltens sollten jedoch der Grad der Genauigkeit und relevante moralische Aspekte berücksichtigt werden. Viele fühlen sich möglicherweise unwohl bei der Vorstellung, bestimmte Personen als Kriminelle vorherzusagen, wenn diese bestimmten Personen noch keine Straftaten begangen haben und viele von ihnen möglicherweise nie eine Straftat begehen. Und es ist möglicherweise nicht möglich, mit hoher Genauigkeit vorherzusagen, ob bestimmte Personen aufgrund der komplexen Natur der menschlichen Welt eine bestimmte Vorgehensweise ergreifen werden oder nicht. Im Gegensatz zu Vorhersagen über Einzelpersonen führt das Treffen von Vorhersagen über Orte normalerweise nicht zu einem moralischen Dilemma oder einer selbsterfüllenden Prophezeiung. Glücklicherweise haben Orte und Gebäude keine Emotionen. Bei der Vorhersage zukünftiger Straftaten würde die Verlagerung des Fokus von Einzelpersonen auf Orte daher die moralischen Probleme im Zusammenhang mit der Identifizierung und Vorhersage zukünftiger Straftaten auf der Grundlage von Einzelpersonen lösen.

Die höhere Konzentration der Kriminalität auf Orte als auf Wiederholungs- oder Gewohnheitstäter ist ein weiterer Grund dafür, dass die Vorhersage zukünftiger Kriminalität eher auf kriminellen Orten als auf kriminellen Personen basieren sollte. Zum Beispiel vergleicht   (1995) das Ergebnis seiner Anrufe bei der Polizei in Minneapolis von 1986 mit der hoch angesehenen Untersuchung von  über eine Kohorte aus Philadelphia aus dem Jahr 1945.  fand heraus, dass 18 Prozent der Personen für Überschreitungen verantwortlich waren 50 Prozent der Festnahmen insgesamt, während in drei Prozent der Orte 50 Prozent der Anrufe bei der Polizei ausgingen.

Die empirische Forschung hat immer wieder die gleiche Schlussfolgerung gezogen, dass es an einigen wenigen Orten eine hohe Konzentration von Viktimisierung gibt, und diese Clusterung besteht insbesondere an den Brennpunkten der Kriminalität ( & , 2001). Je nach Interesse lässt sich die Kriminalität in Form von Wiederholungsopfern oder Kriminalitäts-Hotspots unterscheiden (, 1998). Ein Kriminalitäts-Hotspot ist definiert als ein kleines geografisches Gebiet, in dem die Kriminalität mindestens ein Jahr lang sehr vorhersehbar ist (& , 2001, , 2000).

Tatsächlich ist die Beobachtung von Clustern bei kriminellen Ereignissen und kriminellen Wohnsitzen nicht neu. Seit über einem Jahrhundert wird die unmittelbare Nähe von Wohnorten von Kriminellen und kriminellen Vorkommnissen beobachtet, und eine solche Häufung ist bis heute relativ hartnäckig geblieben (& , 1995  & , 1991  & , 1991 & 1984). Europäische und nordamerikanische Städte im 19. Jahrhundert zeigten, dass Ansammlungen von Armenvierteln und kriminellen Gelegenheiten eng beieinander lagen.

In Anbetracht der identifizierbaren soziodemografischen Merkmale in Bezug auf Alter, Geschlecht, wirtschaftlicher Status und ethnische Zugehörigkeit der Straftäter überrascht es nicht, dass kriminelle Wohnsitze häufig räumlich gruppiert sind (&, 1991). Tatsächlich sind sowohl kriminelles Verhalten als auch Viktimisierung “ stark mit einem niedrigeren sozioökonomischen Status verbunden” ( & , 1993: ) und es gibt große Unterschiede in der Wahrscheinlichkeit, Opfer von Kriminalität (z. B. Raub) zwischen verschiedenen sozialen Gruppen zu werden ( & , 2001).

Erst in den letzten zwei bis drei Jahrzehnten wurden die Auswirkungen und die Bedeutung wiederholter Viktimisierung bei einer kleinen Anzahl von Opfern, die erhebliche Unterschiede in den Kriminalitätsraten verursacht, in den Bereichen der kriminologischen Theorie und der öffentlichen Politik erkannt (, 2001, 2001  &, 2001  &, 2001  &, 1999, 1997., 1995  &, 1993). Selbst an den Brennpunkten der Kriminalität erleiden nur etwa 20 Prozent der Menschen persönliche Kriminalität und etwa 30 Prozent erleiden Eigentums- oder Fahrzeugkriminalität (&, 1999). Im gewerblichen Bereich ist die Konzentration der Viktimisierung noch höher als bei Personen und Haushalten. Je nach Geschäftsart sind zwischen drei und acht Prozent der Betriebe 59 bis 63 Prozent der Kriminalität betroffen. In Schottland sind etwa 10 Prozent der Räumlichkeiten mit 66 Prozent der Kriminalität und 5 Prozent von 54 Prozent der Kriminalität betroffen (., 1999). Somit sind die hohen Kriminalitätsraten in den Brennpunkten der Kriminalität auf die höheren wiederholten Viktimisierungsraten und nicht auf die weit verbreiteten Viktimisierungen in der Region zurückzuführen (&, 2001, 1998, 1997, 1995). Mit anderen Worten, Kriminalitäts-Hotspots sind Bereiche, in denen die Wiederholungsopferquoten am höchsten sind. Das bedeutet, dass die Prävalenz der Opferwahrscheinlichkeit in Kriminalitätsschwerpunkten geringer ist als bei einer zufälligen Verteilung der Kriminalität (., 2002).

Kriminalität ist nicht nur räumlich konzentriert, sondern auch zeitlich konzentriert, abhängig von Jahreszeiten, Wochentagen und Tageszeiten. Aus der Datenanalyse des   Berichts ergab  &  (2001), dass Raubüberfälle im Frühjahr weniger wahrscheinlich sind. Die meisten Straßenüberfälle passieren tagsüber, und die beliebtesten Tage für Raubüberfälle sind Donnerstag und Freitag (, 2002, 1987).

Gestützt durch die empirischen Forschungsergebnisse der 1980er Jahre, dass sich die Kriminalität überproportional auf wenige Orte konzentriert, hat das Interesse an wiederholter Viktimisierung und an Brennpunkten in der Polizei- und Kriminalitätsbekämpfung erneut zugenommen (&, 2001). Dies hat auch eine Verlagerung des primären Schwerpunkts in der Kriminalprävention von größeren Einheiten wie Gemeinden und Nachbarschaften zu kleineren Einheiten wie bestimmten Orten, d. h. kriminellen Brennpunkten ( & , 2003 ., 2002, 2001 & , 2001 , 1997 2001 ., 1995  &, 1995).

Wenn man über die Prävention und Aufdeckung von Kriminalität nachdenkt, gibt es mindestens drei Gründe, warum eine genaue und schnelle Identifizierung von Wiederholungsopfern und Kriminalitätsherden durchgeführt werden sollte und dass Informationen in Strategien und Richtlinien zur Kriminalitätsbekämpfung verwendet werden sollten. Erstens sind Wiederholungsopfer stellenweise gehäuft, und diese Häufung ist im Zeitverlauf relativ stabil (, 1997). Wenn eine räumliche Konzentration der Kriminalität nur temporär oder sporadisch ist oder ein Gebiet aufgrund des Zufallscharakters der Kriminalität als Hochkriminalitätsgebiet erscheint, da Kriminalität in der Regel nicht nach festen Zeitplänen begangen wird, werden ortsbezogene Strategien wahrscheinlich versagen Eindämmung der Kriminalitätsraten (., 2000, 1995). Zum Glück für Kriminologen und diejenigen, die daran interessiert sind, Kriminalität anhand von räumlichen Mustern zu verhindern, zeigen Analysen, dass die Kriminalitätskonzentrationen im Zeitverlauf relativ stabil bleiben. Für eine erfolgreiche Kriminalprävention ist es daher wichtig, Brennpunkte und die Faktoren zu identifizieren, die solche anhaltenden Unterschiede in den Kriminalitätsraten zwischen den Standorten begünstigen.

Zweitens hat die Forschung gezeigt, dass die Reviktimisierung tendenziell schnell von 40 auf 80 Prozent innerhalb eines Monats bis acht Wochen nach der vorherigen Viktimisierung stattfindet (&, 2001., 1999). Untersuchungen in verschiedenen Ländern haben wiederholt gezeigt, dass mit steigender Zahl früherer Viktimisierungen auch die Wahrscheinlichkeit einer weiteren Viktimisierung sowohl von Personen- als auch von Vermögensdelikten zunimmt. (&, 2003, 2001  &, 1999, 1998, 1997., 1995). Daher hat ein Vorfall von Viktimisierung sowohl auf der Ebene von Einzelpersonen als auch von Gebieten eine Vorhersagekraft darüber, wo und wann zukünftige Straftaten wahrscheinlich auftreten werden (., 2002  & , 2001, 1998). Dies bedeutet, dass Ressourcen der Kriminalprävention und -kontrolle in Abhängigkeit von zukünftigen Viktimisierungsrisiken sowohl räumlich als auch zeitlich eingesetzt werden können (& , 2003 , 2001   & , 1999 , 1998 , 1997 , 1995).

Drittens werden die Täter durch die Identifizierung von Wiederholungsopfern automatisch der Polizei gemeldet, da die meisten Täter ihre Straftaten näher an ihrem Wohnort begehen (, 2001  & , 2001). Die Forschung hat immer wieder gezeigt, dass nur ein kleiner Teil der Personen weiterhin straffällig wird und zu gewöhnlichen Straftätern wird (&, 1993). Diese Gewohnheitstäter sind für eine unverhältnismäßig große Zahl der schwersten Straftaten verantwortlich (, 2002).  (1997) schätzt, dass etwa 10 Prozent der Täter für mehr als 50 Prozent der Straftaten verantwortlich sind. Selbstberichte über Raubüberfälle durch Häftlinge in Kalifornien, Michigan und Texas zeigen, dass, während 50 Prozent der Häftlinge weniger als vier Raubüberfälle pro Jahr verübten, etwa 10 Prozent der Häftlinge angaben, mehr als 70 Raubüberfälle pro Jahr begangen zu haben (&, 1987). Es wird auch die Hypothese aufgestellt, dass der Bereich mit hoher Kriminalität über einen längeren Zeitraum dem geringen Prozentsatz von Gewohnheitstätern entspricht, die eine große Anzahl von Straftaten begehen (., 2000).

In jüngster Zeit wurde versucht, einen Zusammenhang zwischen Gewohnheitstätern und wiederholten Viktimisierungen zu finden ( & , 2003  ., 1995). Wenn die meisten produktiven Straftäter größtenteils für schwere Kriminalität und wiederholte Viktimisierung verantwortlich sind, wird die Festnahme der produktiven Straftäter größere Auswirkungen auf die Senkung der Kriminalitätsraten haben. Natürlich ist es nur logisch, dort, wo viele Straftaten vorkommen, mehr Ressourcen einzusetzen als an Orten, an denen weniger Straftaten vorkommen ( , 2001).

KAPITEL 3: Literaturübersicht: Kriminalität und analytischer Rahmen

3.1 ÜBERPRÜFUNG DER KRIMINALITÄTEN IN LEEDS

Die Bevölkerung von Leeds, gemessen bei der Volkszählung von 2001, betrug 715.402, von denen 48 % männlich und 52 % weiblich waren. Die Bevölkerung von Leeds machte ein Drittel der Einwohner der Grafschaft West Yorkshire aus. Im Jahr 2003/04 ereigneten sich 39,1 % aller in West Yorkshire begangenen Straftaten in Leeds mit einer Rate von 177,95 Straftaten pro 1.000 Einwohner. Dies war höher als die durchschnittliche Kriminalitätsrate in West Yorkshire, die bei 155,8 pro 1.000 Einwohner lag und mit 114,04 pro 1.000 Einwohner deutlich über dem nationalen Bild lag (Tabelle 5.1). Allerdings gingen die Zahl der Straftaten und die Kriminalitätsrate in Leeds 2003/04 zurück. 2003/04 wurden in Leeds 127.304 Straftaten registriert, was einem Rückgang der Straftaten um 1,5 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Seit 2000/01 ist jedoch insgesamt ein Anstieg von 20,32 % zu verzeichnen.

Tabelle 1: Die Rate aller Kriminalität pro 1.000 Einwohner in Leeds im Vergleich zu West Yorkshire und England und Wales

3.2 KRIMINALITÄTSANALYSE UND VORTEILE DER VERWENDUNG GEOGRAFISCHER INFORMATIONSSYSTEME 

Bekanntlich ist die Kriminalitätsanalyse definiert als eine Reihe systematischer, analytischer Prozesse, die darauf abzielen, zeitnahe und sachdienliche Informationen in Bezug auf Kriminalitätsmuster und Trendkorrelationen bereitzustellen, um das operative und administrative Personal bei der Planung des Einsatzes von Ressourcen zur Prävention und Unterdrückung krimineller Aktivitäten zu unterstützen , Unterstützung des Ermittlungsprozesses und zunehmende Besorgnis und Klärung von Fällen (, 2005). Es unterstützt eine Reihe von Abteilungsfunktionen, darunter Patrouilleneinsatz, Spezialoperationen und taktische Einheiten, Ermittlungen, Planung und Forschung, Kriminalprävention und Verwaltungsdienste.

Ein Geographisches Informationssystem (GIS), gemäß, 2003), ist ein interaktives Kartierungssystem, das eine Informationsschichtung ermöglicht, um detaillierte Beschreibungen von Bedingungen und Analysen von Beziehungen zwischen Variablen zu erstellen. Ein GIS basiert darauf, verschiedene räumliche Verteilungen von Daten zu zeichnen und diese übereinander zu legen, um zusammenhängende Punkte zu finden. Bedingungen oder Filter können in einem GIS verwendet werden, um Suchen auf jeder von einem Analysten gewählten Ebene zu verfeinern”. Es kann verwendet werden, um den physischen Raum zu analysieren, Perspektiven zuzuweisen und visuelle Bilder verschiedener Datenstile in Kartenlayouts zu erstellen. Kartendarstellungen erleichtern das Verständnis der Bedeutung, wo, wann und von wem Straftaten begangen werden (, 2003). Es hat auch die Fähigkeit, tabellarische und geografische (räumliche) Daten zu ändern, zu visualisieren, abzufragen und zu analysieren.

In den 1990er Jahren wurden Verbesserungen und Zuwächse bei räumlichen Musteranalysen unter Verwendung geographischer Informationssysteme (GIS) erzielt, die flexible Kartierungen und räumliche Analysen mit verschiedenen Analysewerkzeugen ermöglichen (., 2000, 1999). Mit den Verbesserungen wurden GIS und ihre Techniken entscheidend bei der Messung und Darstellung der geografischen Eigenschaften und räumlichen Beziehungen von Daten (., 2000). Angesichts der vielen möglichen Vorteile des Einsatzes von GIS ist es nicht überraschend, dass der Wert und der potenzielle Nutzen von GIS bei Geodatenanalysen zunehmend geschätzt werden und viele Regierungsbehörden, insbesondere die Polizei in Großbritannien und den Vereinigten Staaten, in GIS investieren, um effektivere Polizeiarbeit (&, 2003, 1999).

GIS bietet mindestens vier Vorteile gegenüber anderen traditionellen Methoden wie der Auflistung von Adressen von kriminellen Ereignissen. Erstens, sobald die räumlichen und zeitlichen Aspekte der Kriminalität erfasst sind, kann GIS als verbesserte Methode zur Identifizierung von Wiederholungsopfern, Kriminalitätsherden und anderen räumlichen Mustern eingesetzt werden, die aufgrund einer bloßen Liste von Straftaten möglicherweise unvorstellbar oder verwirrend sind, indem sie verschiedene Informationen zusammen ( & , 2002  & , 2001 , 1999  ., 1990). Bei Hunderten oder sogar Tausenden von Straßennamen in einer bestimmten Stadt kann das Erkennen von Mustern aus einer Liste von Adressen verwirrend, wenn nicht unmöglich sein (, 1999). Mithilfe von GIS können Kriminalitätsmuster wie Hot- oder Cold-Spots durch Cluster oder das Fehlen von Clustern von Punktdaten, Dichtekarten und verschiedene statistische Tests angezeigt werden (&, 2003).

Zweitens hat der Benutzer, sobald die Kriminalität kartiert ist, Flexibilität bei der Auswahl, welche Art von Kriminalität in welcher Weise auf einer Karte angezeigt wird, wobei verschiedene Analysewerkzeuge integriert werden (1999, 1990). Kriminalitätsdatenanalysen im GIS können einfach um zusätzliche Informationen zur Kriminalität ergänzt werden. So können beispielsweise nicht nur Zeitpunkte, Orte und Arten von Straftaten, sondern auch Demografien der Gebiete und Täter in Datenanalysen einfließen. Mit zeitnahen und genauen Kriminalitätsmusteranalysen lassen sich Kriminalitätsprognosen und -prävention erzielen sowie Polizeibeamte und Beamte einem proaktiven Management und Einsatz von Ressourcen einen Schritt näher kommen.

Drittens kann die Beziehung zwischen der Geographie wie einem Straßennetz und der Kriminalität auf einer Karte leicht anhand von Karten und nicht anhand von Ortsnamen identifiziert werden (., 1990). Beispielsweise sind mögliche Auswirkungen von Buslinien, S-Bahnhöfen, Hauptverkehrsadern und anderen Einrichtungen auf die Kriminalität auf einer Karte viel besser zu erkennen.

Viertens ermöglicht GIS eine flexible räumliche Aggregation auf verschiedenen Ebenen wie z. B. Volkszählungsgeographien wie Bezirke, Bezirke und Ausgabegebiete. Dies kann dazu führen, ortsbezogene räumliche Musteranalysen der Kriminalität zu erleichtern ( ., 2000). Sobald die Kriminalität anhand fester Grenzen kartiert ist, können die Kriminalitätszahlen mit Nennern wie Bevölkerung oder Wohneinheiten standardisiert werden. Eine solche Aggregation und Standardisierung würde einen Vergleich mit benachbarten Gebieten ermöglichen und wäre auch für Trendanalysen nützlich (&, 2003).

Die unverhältnismäßige Konzentration der Kriminalität auf wenige Opfer innerhalb weniger geografisch kleiner Brennpunkte bedeutet, dass eine erhebliche Reduzierung der Kriminalitätsraten erreicht werden kann, indem eine zukünftige Wiederholung von Kriminalität in diesen kleinen Gebieten verhindert wird ( & , 2002  & , 2001). Indem man sich einfach auf die einzigartigen Merkmale von Kriminalitäts-Hotspots konzentriert, wurde vorgeschlagen, dass vielleicht 50 Prozent der Anrufe bei der Polizei von den gefährlichsten Orten reduziert werden können (, 1995).

Laut   &  (2001) in England und Wales ist die “wiederholte Viktimisierung in den Mainstream des Diskurses zur Kriminalprävention eingetreten.” In Verbindung mit dem Wunsch, die Polizeiarbeit und die Kriminalitätsbekämpfung effizienter zu gestalten, ist es wichtig, eine wiederholte Viktimisierung zu verhindern wurde endlich erkannt ( & , 2001). Untersuchungen und Programme zur Verbrechensbekämpfung, die darauf abzielen, wiederholte Viktimisierungen zu verhindern, haben nicht nur einen positiven Einfluss auf die Verringerung aller Arten von Kriminalität gezeigt, sondern auch den Opfern die Gewissheit gegeben, dass die Polizei entschlossen ist, weitere Viktimisierungen zu stoppen (, 2001). Strategien, die sich auf Wiederholungsopfer konzentrieren, verschmelzen Kriminalprävention, Aufdeckung und Opferhilfe miteinander und verbessern so die Lebensqualität in der Region im Allgemeinen (&, 2003  &, 1999, 1998). Daher ist es bei der Eindämmung der Kriminalität von politischem Interesse, Faktoren zu untersuchen und zu identifizieren, die bei der Vorhersage wiederholter Viktimisierung helfen (., 2002).

Die vorliegende Forschung ist so strukturiert, dass sie zeigen kann, wie GIS in der Lage ist, Kriminalitätsmuster zu entdecken, außergewöhnliche Konzentrationen von Straftaten oder Brennpunkte zu erkennen, die Cluster von kriminellen Ereignissen zeigen, oder kriminelles Verhalten in den verschiedenen betroffenen Nachbarschaften zu charakterisieren. Dies erfolgt durch Visualisierung und Analyse der räumlichen und zeitlichen Muster der Kriminalität in Leeds City.

3.3 Räumliche und zeitliche Konzentration von Kriminalität

Wie bereits erwähnt, wurden viele Theorien vorgestellt, um kriminelle Aktivitäten zu definieren und zu erklären. Einige von ihnen haben sich auf einzelne Kriminelle konzentriert, während andere die Gesamtkriminalität innerhalb eines Gebiets untersuchen. Obwohl die öffentliche Wahrnehmung so sein mag, dass Kriminalität im Weltraum zufällig verteilt ist, gibt es inzwischen umfangreiche Beweise dafür, dass dies nicht der Fall ist.

,  &  (1989) detailliert die vielen frühen Probleme im Zusammenhang mit der Analyse und Identifizierung von Gebieten mit hoher Kriminalität oder Brennpunkten. Die Unfähigkeit, den Ort und/oder die Zeit einiger Verbrechen zu bestimmen, fügte der Analyse einen Fehler hinzu. Auch waren bis vor kurzem keine verlässlichen, vollständigen Daten allgemein verfügbar.

Da immer kleinere Polizeibehörden auf computergestützte Systeme umstellen, haben sich sowohl die Quantität als auch die Qualität der für die Forschung verfügbaren Kriminalitätsdaten enorm verbessert. Die überwältigende Datenmenge und die mit der Verarbeitung solcher multidimensionaler Daten verbundene Schwierigkeit bringt jedoch neue Schwierigkeiten mit sich (,  & , 2003). Das exponentielle Wachstum der Computerleistung und die Entwicklung ausgeklügelter GIS-Systeme haben diese Forschung enorm vorangebracht und es ist jetzt möglich, große Mengen an Geodaten zu verarbeiten und Trends zu bestimmen, wo sie vorher vielleicht nicht sichtbar waren.

Zur Analyse von Kriminalitätsdaten wurden verschiedene Techniken verwendet. Eine Einschränkung, die aufgetreten ist, wenn Techniken auf administrative Gebietseinheiten wie etwa Volkszählungsbezirke oder Polizeikontrollen angewendet werden, wird als Modifizierbares Gebietseinheitsproblem (MAUP) bezeichnet. Dieses Problem tritt auf, wenn je nach Auswahl der Bereiche, in denen die Daten aggregiert werden, unterschiedliche Ergebnisse erzielt werden ( & , 2003). Diese Frage ist von besonderer Bedeutung in der Kriminalitätsforschung. Da Kriminalität nicht unbedingt in einem bestimmten Verhältnis zur Landfläche oder Wohnbevölkerung auftritt, kann die Analyse einer einfachen räumlichen Konzentration der Kriminalität wertvoller sein (, 2004). Studien haben mehrere Methoden zur räumlichen Identifizierung von Hot Spots hervorgebracht. Zu diesen Methoden gehören die Spatial and Temporal Analysis of Crime (STAC), die Ellipsen erzeugt, die Kriminalitätspunkte gruppieren (, 1995) und Methoden, die die Kernel-Dichte-Schätzung verwenden (, 1998).

, , &  (2001) stellen fest, dass das häufigste Merkmal aller gemeldeten Kriminalitätskategorien die räumliche Konzentration auf eine relativ kleine Anzahl von Brennpunkten war, die es ermöglicht, in Zukunft eine hohe Kriminalität in diesen Gebieten zu erwarten. Es wurde auch festgestellt, dass diese Konzentrationen regelmäßig zu ziemlich bestimmten Zeiten ihren Höhepunkt erreichten.

Laut   &  (2003) ist die vorherrschende Prognosemethode derzeit in erster Linie räumlicher Natur, wobei davon ausgegangen wird, dass es in naher Zukunft weiterhin zu Kriminalitätsclustern kommen wird. Forscher haben festgestellt, dass ein System, das in der Lage ist, vorhandene Informationen in Echtzeit zu nutzen und vorherzusagen, wo und wann hohe Kriminalitätsraten zu erwarten sind, für die Zuweisung von Polizeiressourcen von großem Wert wäre (, , & , 2003). Ein besseres Verständnis der Kriminalitätsmuster kann auch zu einem besseren Verständnis der Ursachen und zu Verbesserungen in der Stadtplanung und -gestaltung führen, um die Kriminalitätsanfälligkeit zu reduzieren (., 2001).

Ein Problem bei dem Versuch, die zeitlichen Qualitäten der Kriminalitätsdaten zu analysieren, ist der Mangel an Details in vielen polizeilichen Kriminalitätsdatenbanken. Bei Straftaten wie Einbruch oder Diebstahl kann es unmöglich sein, den tatsächlichen Zeitpunkt des Geschehens zu bestimmen, und das mögliche Zeitfenster kann viele Stunden umfassen. Die aoristische Zeitanalyse

Method, eine Methode zur zeitlichen Gewichtung, wurde entwickelt, um dieses Problem zu lösen (, 2002).  (2004) schlugen auch mehrere allgemeine Kategorien der zeitlichen Clusterbildung basierend auf vorherrschenden Mustern vor.

Ein Modell zur Analyse von Kriminalitätsdaten, das Informationen über den räumlichen Standort sowie die Tageszeit verwendet, hätte den Vorteil, genauer bestimmen zu können, wann in einem Gebiet möglicherweise zusätzliche Polizeiarbeit erforderlich ist. Auch wenn bestimmte Bereiche vor allem an Feiertagen oder bestimmten Wochentagen als problematisch wahrgenommen werden, können diese Informationen dann genutzt werden, um bessere Vorhersagen zu treffen und die Ressourcenallokation zu verbessern.In Verbindung mit Echtzeitdaten könnte ein solches Modell möglicherweise dazu beitragen, Kriminalitätstrends zu erkennen, die sich in unerwarteten Bereichen entwickeln. Die Forschung zur Integration zeitlicher Komponenten mit räumlichen Daten wird fortgesetzt.

 (2001) stellt fest, dass die Erweiterung des relationalen Modells um Daten in der zeitlichen Dimension effektiv sein kann, wenn die zeitlichen Daten linear sind. Die häufige Verwendung von zeitlichen “Snapshots” führt jedoch zu Ineffizienz und Inflexibilität. Zukünftige Arbeiten werden den theoretischen Rahmen und die Techniken für den Umgang mit sowohl linearen als auch nichtlinearen Zeitdaten weiterentwickeln. . (2003) haben die Verwendung künstlicher neuronaler Netze demonstriert, um prädiktive Modellierung zu erleichtern. Jeder effektive Ansatz zur Modellierung der zeitlichen Dimension muss sowohl absolute als auch relative Ansichten der Raumzeit beinhalten, um die zeitliche Dynamik in geografischen Informationssystemen angemessen darzustellen (,

3.4 SOZIOÖKONOMISCHE UND DEMOGRAFISCHE EIGENSCHAFTEN UND KRIMINALITÄT

Von den in der Literaturrecherche untersuchten Theorien hat die Untersuchung sozioökonomischer und demografischer Merkmale und Kriminalität die längste Geschichte. Diese Praxis wurde im 19. Jahrhundert damit begonnen, dass Regierungsbeamte die Variationen der Kriminalität und verschiedene sozioökonomische und demografische Merkmale in Städten untersuchten. Es wurde angenommen, dass Unterschiede in diesen Bedingungen die Kriminalität erklären könnten.

Ein Großteil der Forschung zu sozialen Dimensionen und Kriminalität basiert auf der Sozialökologie. Hinsichtlich der Kriminalität wird eine räumliche Verteilung von Kriminalität und Tätern angenommen, die nicht einheitlich ist. Aufgrund der räumlichen Konzentration der Kriminalität in einigen Gebieten und des Fehlens von Kriminalität in anderen wird angenommen, dass die Merkmale der allgemeinen demografischen, sozialen und wirtschaftlichen Dimensionen bei der Verteilung von Kriminalität und Tätern sehr wichtig sind (und , 1971).

Die Literaturübersicht legt nahe, dass die Theorie der sozialen Desorganisation der beste Rahmen für die Untersuchung der sozialen Dimensionen im Zusammenhang mit Kriminalität ist. In diesem Abschnitt werden Studien diskutiert und überprüft, die einige Variablen verwendet haben, um die Beziehungen der sozioökonomischen und demografischen Merkmale zur Kriminalität zu messen.

Der wirtschaftliche Status von Stadtvierteln beeinflusst den Grad der sozialen Desorganisation.  (1980) stellte fest, dass Raubüberfälle je nach wirtschaftlichem Status in Vorstadtgebieten variierten.  stellte fest, dass in Gebieten mit niedrigem sozioökonomischem Status und hohen sozialen Problemen Raubüberfälle auftraten deutlich höher als die mittlere Raubüberfallquote. In Gebieten der oberen und oberen Mittelschicht sowie in ländlichen Gebieten war die Zahl der Raubüberfälle deutlich geringer. Ein Großteil der Forschung, die sich mit der städtischen Unterschicht befasst, hat ergeben, dass die sozialen Probleme umso größer sind, je größer die wirtschaftliche Benachteiligung ist (, 1987).

Zahlreiche Studien haben einen Zusammenhang zwischen Kriminalität und Benachteiligung festgestellt. Es wurde festgestellt, dass es einen Zusammenhang zwischen Armut und Kriminalität gibt (, 1979, 1980). Die Stärke dieses Zusammenhangs hängt von der Art der Kriminalität ab. Es hat sich gezeigt, dass ein stärkerer Zusammenhang mit Gewaltkriminalität und Benachteiligung besteht. (1987) stellten fest, dass die höchsten Raten von Gewaltkriminalität in den Vierteln von Chicago auftreten, in denen die Unterschicht lebt und in denen öffentliche Wohnsiedlungen eine Konzentration von Unterschicht- und Gewaltkriminalität aufweisen. Im Folgenden wird ein kurzer Überblick über Studien gegeben, die den Zusammenhang zwischen Benachteiligung und Kriminalität untersucht haben.

Sozioökonomische Ungleichheit kann sich stärker auf die Kriminalitätsraten auswirken als Armut allein.  und  (1982) untersuchten die Auswirkungen von sozioökonomischer Ungleichheit, Rassenzusammensetzung und Armut auf Gewaltkriminalität. Sie stellten die Hypothese auf, dass die unterschiedlichen Kriminalitätsraten für städtische Gewalt aus unterschiedlichen Ungleichheiten der sozioökonomischen Merkmale resultieren. Sie fanden heraus, dass sozioökonomische Ungleichheit mit Raten von Gewaltkriminalität korreliert. Wenn Ungleichheit kontrolliert wurde, hatte die Rassenzusammensetzung einen viel geringeren Einfluss auf die Gewaltkriminalität und Armut hatte keinen Einfluss.

Benachteiligung kann sich stärker auf die Kriminalität in städtischen Gebieten auswirken.  (1986) untersuchte Daten aus Umfragen zu Opfern von Straftaten, um die Unterschiede zwischen der Viktimisierung in Städten, Vororten und ländlichen Gebieten sowie die strukturellen Faktoren zu untersuchen, die jeder Ort auf die Viktimisierungsraten hatte. Er stellte fest, dass Urbanisierung und Wohndichte positive Auswirkungen auf die Viktimisierung haben und dass Armut allein in städtischen Gebieten das Risiko erhöht. Er stellt fest, dass Studien gezeigt haben, dass städtische Gebiete in Bezug auf die soziale Schicht heterogener sind, im Gegensatz zu Vororten und ländlichen Gebieten, die homogener sind. Die Studie von Sampson ergab, dass „unabhängig von Alter, Rassenzusammensetzung, Armut und Bevölkerungsdichte die Bewohner zentraler Städte ein erheblich höheres Risiko für Diebstahl und gewalttätige Viktimisierung hatten als ihre Vorstädte und ländlichen Kollegen.“

Einige Studien haben gezeigt, dass Armut unabhängig von der Bevölkerungszusammensetzung den gleichen Einfluss auf die Kriminalität hat.  und  (1996) untersuchten die Hypothesen von  (1987), die behaupteten, dass extrem benachteiligte Viertel hohe Kriminalitätsraten aufwiesen und strukturelle Benachteiligung beeinflusst sowohl schwarze als auch weiße Nachbarschaften gleichermaßen. Sie stellten fest, dass die meisten Studien, die sich mit Benachteiligung befassten, nicht untersuchten, ob die Kriminalitätsraten in Gebieten mit hoher Benachteiligung „ungewöhnlich hoch“ sind. Sie schlugen vor, dass Viertel mit extrem hoher Benachteiligung deutlich höhere Kriminalitätsraten aufweisen werden, und dies sollte sowohl für schwarze als auch für weiße Viertel gelten. Die Studie untersuchte Columbus, Ohio und stellte fest, dass Gemeinden mit extremer Benachteiligung höhere Kriminalitätsraten aufwiesen als solche mit mäßiger bis geringer Benachteiligung. Hinsichtlich der strukturellen Unterschiede zwischen schwarzen und weißen Vierteln mit extremer Benachteiligung wiesen weiße Viertel eine überdurchschnittlich hohe Kriminalitätsrate auf, ähnlich wie in schwarzen Vierteln. Die Studie ergab auch, dass Eigentumskriminalität und Gewaltkriminalität in schwarzen benachteiligten Vierteln im Vergleich zu weißen Kollegen höher war andere benachteiligte Gebiete sowie Unterschiede in der Kriminalitätsberichterstattung und im Polizeieinsatz.

Benachteiligte Gebiete können auch mehr Opfer hervorbringen.  und  (1999) untersuchten den Zusammenhang zwischen Kriminalität und der Verteilung benachteiligter, mittlerer Einkommensschichten und wohlhabender Wohnviertel im Nordwesten Englands. Sie fanden heraus, dass die Nachfrage nach Polizeidiensten in und um benachteiligte Viertel höher war. Sie untersuchten auch die Opfer und stellten fest, dass Opfer, die in benachteiligten Gebieten leben, mit größerer Wahrscheinlichkeit Opfer in der Nähe ihres Wohnortes und oft in ihrer eigenen Nachbarschaft sind als Opfer, die in wohlhabenden Gebieten leben.  und  (1997) auch stellte fest, dass viele Räuber es vorzogen, Opfer aus armen Gegenden auszuwählen, da die Wahrscheinlichkeit größer war, dass das Opfer Bargeld bei sich trug.

Die letzte Variable in der sozialen Dimension ist die Arbeitslosigkeit. Es gibt zwei Möglichkeiten, diese Variable zu betrachten, und zwar nach der Höhe der Arbeitslosigkeit und nach der Art der in der Nachbarschaft besetzten Stellen. Diese Variablen wurden durch den technologischen Fortschritt beeinflusst, der zu einer Verlagerung von Arbeitsplätzen geführt hat und in vielen Sektoren eine Erhöhung der Qualifikation erfordert (, 1987). Darüber hinaus hat die ausländische Konkurrenz mit Industrie- und Industriesektoren zu einem Beschäftigungsrückgang geführt (., 1987), insbesondere in den nördlichen und nordöstlichen Bundesländern, wo die Untersuchungsgebiete für diese Forschung liegen. (1987) stellten fest, dass Veränderungen in der Wirtschaft, wie die Verlagerung von der Warenproduktion auf die Dienstleistungsproduktion, die Verlagerung von Industrien aus den Innenstädten, die Aufteilung von Hoch- und Niedriglöhnen, Schwäche der Wirtschaft und technische Innovationen alle einen starken Einfluss auf die benachteiligten Gebieten und kann zu Langzeitarbeitslosigkeit führen. (1987) stellten auch fest, dass das Alter ein Faktor bei der Kriminalität ist und Jugendliche, die nicht zur Schule gehen und arbeitslos sind, die soziale Organisation beeinflussen.

Es gibt zugrunde liegende Dimensionen, die sich auch auf die Beschäftigung von Menschen in benachteiligten Gebieten auswirken. . (2000) fanden heraus, dass 1990 die berufliche Segregation und Ungleichheit zwischen Weißen und Schwarzen signifikant war und dass die Rate in den Städten variierte. Sie stellten auch fest, dass Schwarze in Jobs mit deutlich niedrigerem Status und mit geringerem Einkommen beschäftigt waren. Die Studie ergab auch, dass die Ungleichheit mit einem größeren Anteil von Schwarzen in der Bevölkerung zunahm. Sie fanden heraus, dass die Zahl der Berufe, die Schwarze beschäftigten, umso größer war, je größer die Bevölkerung war. Dabei handelte es sich jedoch um Stellen mit niedrigem Status und geringerer Qualifikation.

The  (1980) untersuchte den Zusammenhang von Kriminalität mit Erwerbstätigkeit und verschiedenen Beschäftigungsniveaus. Sie waren der Meinung, dass unterschiedliche „ökonomische Spezialisierungen“ und „Berufsverteilungen“ in verschiedenen Städten unterschiedliche Möglichkeiten und Motivationen schaffen würden. Sie fanden heraus, dass die Raubüberfälle mit der Bevölkerungszahl stiegen und dass die Rate mit der schwarzen Arbeitslosigkeit zusammenhing. Eine andere Studie, eine von   (1974) durchgeführte Faktorenanalyse, ergab, dass unbewaffnete Raubüberfälle mit dem Prozentsatz arbeitsloser Männer und dem Prozentsatz der Frauen in Arbeiterpositionen korrelierten.

Die allgemeine Beschäftigungsstruktur der Gemeinde kann sich auf andere Verbrechen auswirken, die sich wiederum auf die Kriminalitätsrate auswirken. In einer Studie von ‘ (2000) über aktive Räuber von Drogendealern in St. Louis stellte er fest, dass sich der Verfall der Städte als Rostgürtelstadt in der Innenstadt verankert hat und den Drogenmärkten ermöglicht hat, zu gedeihen. Dies wiederum bot Räubern viele Möglichkeiten, nach Opfern zu suchen, die Bargeld haben und den Raubüberfall wahrscheinlich nicht der Polizei melden werden.

KAPITEL 4 :  Daten und Methoden

4.1   QUELLE UND BESCHREIBUNG DER DATEN

Um die Ziele dieser Studie zu erreichen, wurden drei Arten von Daten verwendet.  Der erste sind die Daten zur Geographie von Leeds. Das zweite sind alle Kriminalitätsdatensätze. Der dritte Typ sind Volkszählungsdaten. Als nächstes werden ihre Quellen definiert und auch die drei Datensätze werden beschrieben.     

Alle in dieser Studie verwendeten Karten basieren auf Daten der United Kingdom Boundary Outline and Reference Database for Education and Research Study (UKBORDERS) über die Edinburgh University Data Library (EDINA) mit Unterstützung des Economic and Social Research Council (ESRC) und) das Joint Information Systems Committee (JISC) und Grenzmaterial, das dem Copyright der Krone, der Post und des EDLINE-Konsortiums unterliegt.

UKBORDERS bietet digitalisierte Grenzdatensätze des Vereinigten Königreichs, die in vielen Formaten des geografischen Informationssystems (GIS) (MapInfo MIF/MID, ArcView Shape, Arc/Info Export und einige andere) verfügbar sind, für Lehrkräfte und Forscher in der britischen Hochschul- und Weiterbildungsgemeinschaft herunterladen und in ihrer Arbeit verwenden. Die Hauptgruppe der verfügbaren Grenzen entspricht den verschiedenen Ebenen der Volkszählung 2001 und 1991, die für die räumliche Visualisierung und Analyse von Volkszählungsstatistiken verwendet werden sollen (, 2007). Für den Zweck dieser Studie wurden jedoch die Zensusgrenzen gewählt, die Grenzen der Bezirke und die Grenzen der Ausgabegebiete von Leeds.

Die Daten der Kriminalität in Leeds wurden vom Leeds Police Service gesammelt und von Dr  und Dr  der University of Leeds bereitgestellt. Detaillierte Informationen zu begangenen Straftaten, deren Georeferenzierung, Opfern und Tätern sind verfügbar. Verschlossene Informationen über Kriminalität, wie sie der Polizei gemeldet werden, sind die wichtigste Datenbank, die es uns ermöglicht, die Geographie und die Determinanten der Kriminalität in Leeds zu untersuchen. Vier Geschäftsjahre der aufgezeichneten Kriminalitätsdatensätze wurden vom Leeds Police Service erhalten. Jede der folgenden Perioden repräsentiert ein Geschäftsjahr:

Verbrechen wurden vom Leeds Police Service in 14 Klassen eingeteilt. Wie aus Abbildung 2 ersichtlich, repräsentiert jede Spalte eine Art von Kriminalität und auch die Anzahl der aufgetretenen Fälle dieser Klasse ist erkennbar. Jeder Datensatz identifizierte einen einzigen Bericht über kriminelle Aktivitäten, der eingereicht wurde. Als Datenfelder zur räumlichen Identifizierung der Hot Spots dienten das Startdatum des Ereignisses, die Georeferenz des Ortes des Ereignisses (Ost und Nord) und der Deliktstyp, der die Art der begangenen Straftat identifizierte.

Abbildung 2: Die Grafik zeigt 14 Arten von Kriminalität, die vom Leeds PoliceService klassifiziert wurden, und zeigt die Anzahl jeder Art.

Probleme im Zusammenhang mit der Qualität aufgezeichneter Kriminalitätsdaten aus geografischer Sicht sind allgemein bekannt (al., 2004). Einige Daten weisen beispielsweise keine Georeferenzierung auf und andere enthalten Georeferenzierungsfehler. Daher ist es wichtig, die Qualität der Kriminalitätsdaten zu prüfen, bevor sie verwendet werden (und, 2001). Diese Datensätze wurden jedoch bereinigt, um geografisch zuverlässigere Daten zu erhalten. Dies wurde vom Leeds Police Service durchgeführt. Dies hat die räumliche Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Kriminalitätsdaten erheblich verbessert. Tabelle 2 zeigt die Variablen in den erfassten Kriminalitätsdatensätzen.

Tabelle 2: Die Beschreibung der Variablen, die in aufgezeichneten Kriminalitätsdatensätzen verwendet werden