Update Projektarbeit 2

Projektarbeit-2.md

@@ -14,8 +14,6 @@ Erstellen Sie eine Karte, die die Bevölkerungsdichte in Europa darstellt. Verwe
   * Uni: https://gitlab.rz.hft-stuttgart.de/coors/gvi_ws20_21/-/tree/master/kap3
   * Leaflet: https://leafletjs.com/examples/choropleth/
 
-Deployment-Url: http://marcel.schwarz.gitlab.io/geovisualisierung/project-2/
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 ### Argumentation der Visualisierung
 Die Karte zeigt die Bevölkerungsdichte in Europa nach Land.
 * Beobachtungsraum: Europäische Länder
@@ -25,6 +23,8 @@ Dargestellt wird die Karte mit einem OpenStreet Map Grundlayer. Darauf aufbauend
 
 Da die GeoJson die gewünschte Eigenschaft nicht liefert, musste sie berechnet werden. Hierzu wurde die Bibliothek "Turf" genutzt, um aus den Polygonen der GeoJson Features die Fläche in m<sup>2</sup> zu berechnen. Mit diesem Wert und der Einwohnerzahl kann dann die Bevölkerungsdichte berechnet werden.
 
+**Deployment-URL:** http://marcel.schwarz.gitlab.io/geovisualisierung/project-2/
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 # Aufgabe 2: Web-Karte mit Points of Interest (5 Punkte)
 ## Aufgabenstellung
 Erstellen Sie eine Web-basierte Karte, auf der Sie mindestens 15 verschiedene Points of Interest für Erstsemester in Stuttgart als Marker darstellen. Die Points of Interest sollen zu verschiedenen Kategorien gehören, z.B. Essen und Trinken, Kunst & Kultur (Kino, Museum, etc.), Wohnen. Die verschiedenen Kategorien sollen durch unterschiedliche Marker dargestellt werden. Es soll auch möglich sein, verschiedene Kategorien ein- und auszublenden . Verwenden Sie zum Erstellen der Karte wie in der Übung Leaflet. Sie können gerne auch eine andere JavaScript API nutzen, wenn Sie das besser finden.
@@ -60,7 +60,7 @@ POIs:
 
 Die Karte hat ebenfalls einen OpenStreet Map Grundlayer zur Darstellung der Karte. Darauf liegen dann 4 weitere Layer, repräsentativ für die entsprechende Kategorie. Diese Layer können gleichzeitig oder jeweils einzeln auf dem Grundlayer angezeigt werden.
 
-Deployment-Url: http://marcel.schwarz.gitlab.io/geovisualisierung/project-2/
+**Deployment-URL:** http://marcel.schwarz.gitlab.io/geovisualisierung/project-2/
 
 # Aufgabe 3: Karte Sustainable Indicators in Europa (5 Punkte)
 ## Aufgabenstellung
@@ -82,8 +82,6 @@ Zusatz Informatik: während die Informationslogistiker (3. Semester) die Daten i
 * https://unstats.un.org/sdgapi/swagger/#!/Series/V1SdgSeriesDataGet
 * https://www.npmjs.com/package/axios
 
-Deployment-Url: http://marcel.schwarz.gitlab.io/geovisualisierung/project-2/
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 ### Argumentation der Visualisierung
 * Beobachtungsraum: Europäische Länder
 * Merkmalsausprägung: 
@@ -93,3 +91,5 @@ Deployment-Url: http://marcel.schwarz.gitlab.io/geovisualisierung/project-2/
 Auch hier ist die Karte über einen OpenStreet Map Grundlayer realisiert. Die Informationen der Merkmalsausprägung wurden dann auf diese Layer einzeln aufgeschaltet. Die Zuordnung der Länder geschieht hierbei durch Vergleichen des englischen Ländernamens. Das bedeutet, es kann zwischen den Jahren und der sanitären/Wasser-Service Ausprägung umschalten. Eine Überlagerung der einzelnen Layer hat hier keinen Sinn ergeben, da dies sonst das Ergebnis verfälschen würde und so keine Aussage über den jeweiligen prozentualen Anteil auf das Jahr machen kann. Zudem ist die Farbskala von rot nach grün, wobei rot der schlechteste Wert ist und grün der beste. Auch die Skala ist nicht linear, da sich viele Werte in der oberen Region nur marginal unterscheiden. Die Skala wird zudem zwischen den beiden Wertekategorien nicht verändert, um die Vergleichsmöglichkeit zwischen den beiden Reihen aufrechtzuerhalten. 
 
 Weiter sind im gegebenen Datensatz nicht für alle Länder Werte für alle Jahre vorhanden. Sollte es für eine Auswahl von Series und Jahr keinen Wert geben, wird dieses Land aus der Anzeige der GeoJson entfernt. Es erschien uns falsch einen Wert wie 0 oder 100 für diese Länder anzuzeigen, da dies vermitteln würde, dass diese Länder gut/schlecht abschneiden, obwohl schlichtweg keine Daten vorhanden sind.
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+**Deployment-URL:** http://marcel.schwarz.gitlab.io/geovisualisierung/project-2/