Geographische Informationssysteme (GIS) sind mächtige Systeme, um Raumdaten zu analysieren. Wildtierbiologen sind oft mit der räumlichen Datenanalyse konfrontiert und benutzen daher diese Systeme für verschiedene Aufgaben. Ein wichtiges Charakteristikum der untersuchten Tiere ist ihre Lokomotion. Dabei spielt der zeitliche Ablauf ein grosse Rolle. Unglücklickerweise stellen jedoch GIS kaum Analysemethoden für die Analyse der zeitlichen Dimension zur Verfügung.
Die vorliegende Arbeit versucht nun, eine neue Perspektive aufzuzeigen, wie bewegende Punkt-Objekte im GIS analysiert werden können. Dazu wird ein konzeptioneller Wechsel von einer raumzentrierten Sicht zu einer Analyse vollzogen, in welcher räumliche und zeitliche Aspekte in gleichem Mass einbezogen werden.
Zu diesem Zweck wurde die Familie der Time-Plots entwickelt. Sie stellen einen komplett neuen Zugang dar, um bewegende Punktobjekte zu analysieren. Die raum-zeitlichen Daten von sich bewegenden Tieren werden zu einer Repräsentation mit zwei Zeitachsen und einer räumlichen Achse transformiert. Dies erlaubt in einer effizienten Weise, räumliche Muster in einem Datensatz zu erkennen. Einige der einfacheren Time-Plots nutzen das neue Konzept der Temporal Data Frames. Dazu werden Techniken der Explorativen Datenanalyse eingesetzt, um nach Regelmässigkeiten in den zeitlichen Punktdaten zu suchen. Besonders nützlich ist diese Methode bei zyklischen Zeitaspekten wie beispielsweise Sonnen- und Mondzyklen.
Mittels der neu entwickelten und ausgearbeiteten Methode der Radial Distance Functions (RDF) lässt sich die Umgebung um ein Punktobjekt analysieren. Diese Funktionen können als Erweiterung der second-order Funktionen auf Flächendaten angesehen werden. Die RDFs werden zudem erweitert, um die Dynamik in den Umgebungsveränderungen bei sich bewegenden Tieren erfassen zu können.
Die hier entwickelten Methoden wurden zuerst an synthetisch generierten Daten und später auch an realen Daten einer Ameise, einer Fledermaus, Amerikanischen Nimmersatten, Dachsen, und Luchsen getestet und ihre Verwendbarkeit aufgezeigt.
Angesichts der Tatsache, dass zeitliche Aspekte in GIS immer wichtiger werden, wäre es sinnvoll, ein System zu entwickeln, welches ähnlich der (räumlichen) Koordinatentransformation die Transformation zwischen verschiedenen Zeitsystemen erlaubt.