Für Daten mit geografischem Bezug eignen sich Kartendarstellungen zur Visualisierung, um einen einfachen Zugang zu komplexen Informationen zu erhalten. Insbesondere die Verteilung verschiedener Bevölkerungsgruppen und die Identifikation von Hotspots stellen ein für Planungszwecke bedeutendes Interesse dar. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Bewertung des neuen Kernelheaping-Verfahrens gegenüber anderen in der Praxis gängigen Verfahren zur kartografischen Dichteschätzung von Daten. Dazu wurde ein praxisnahes Szenario mit den Daten der Wahlberechtigten in Berlin geschaffen, in welchem unter kontrollierten Bedingungen Vergleiche durchgeführt werden können. Es konnte gezeigt werden, dass das Kernelheaping-Verfahren in der Lage ist, qualitativ bessere Ergebnisse zu erzielen als die bisher verwendeten Standardverfahren.

For data with a spatial reference, map representations are suitable for visualisation in order to gain easy access to complex information. In particular the distribution of different population groups and the identification of hotspots represent a major interest for planning purposes. This work deals with the evaluation of the new kernelheaping method compared to other methods used in practice for the cartographic density estimation of data. For this purpose, a practical scenario was created with Berlin's voter data, in which comparisons can be carried out under controlled conditions. It was shown that the kernelheaping procedure is able to achieve results of better quality than the standard methods used to date.