Kartierung von Freiräumen in Schweizer Berggebieten durch Konsensbildung und maschinelles Lernen
Mit der zunehmenden Entwicklung von Tourismus, Verkehr, Energie und Landwirtschaft in Berggebieten ist es immer wichtiger, die Fragmentierung der Landschaft zu bewältigen und die ästhetischen und kulturellen Qualitäten zu erhalten.
In Zusammenarbeit mit Mountain Wilderness, der Stiftung Landschaftsschutz Schweiz und dem Schweizer Alpen-Club (SAC) haben wir einen ersten Schritt unternommen, diese Situation anzugehen, indem wir die Freiräume im Schweizer Berggebiet kartiert haben. Um Freiräume effektiv zu kartieren und zu gestalten, haben wir eine neue Methode entwickelt, welche einen kollaborativen Konsensbildungsprozess mit Expert*innen und die Anwendung von maschinellem Lernen kombiniert.
In dieser Studie wurde eine Delphi-Befragung eingesetzt, um ein kollektives Verständnis und eine Neudefinition von Freiräumen auf der Grundlage von Expert*innenwissen und -interpretationen zu ermöglichen. Anschliessend wurden Techniken des maschinellen Lernens auf die vereinbarten Definitionen angewendet, um die bestimmenden Faktoren zu identifizieren und schliesslich die räumliche Verteilung der Freiräume im Schweizer Berggebiet zu illustrieren. Die Bewertung und Einbeziehung sowohl physischer Attribute als auch subjektiver Expert*innenwahrnehmungen ermöglicht eine gemeinsame und legitimierte Abgrenzung von Freiräumen. Darüber hinaus fördert dieser partizipative Prozess das Verständnis und die Akzeptanz künftiger raumplanerischer Entscheidungen. Die resultierende Karte ist eine wertvolle Entscheidungshilfe für die nachhaltige Bewirtschaftung von Berggebieten.
Zum vollständigen Artikel hier klicken: Mapping open spaces in Swiss mountain regions through consensus-building and machine learning. Applied Geography, 165, 103237. externe Seitehttps://doi.org/10.1016/j.apgeog.2024.103237
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