Slajd 1

dr inż. Piotr Wężyk

Wykład: 4_G

BAZY DANYCH dla GIS

Kurs: Podstawy geomatyki w leśnictwie

2012-01-25

Wprowadzenie

„ Niektóre dane nigdy się nie zmieniają, inne zmieniają się tylko od czasu
do czasu, a jeszcze inne zmieniają się cały czas.....”

Dane posiadają różne stany i wartości, czasami zależne od innych danych

 Baza pusta – nie zawiera żadnych danych ale posiada zdefiniowana

strukturę



Baza zapełniona – stan początkowy



Baza zaktualizowana – po wprowadzeniu zmian. Jeśli zmiany

powodują błędne dane to baza jest w stanie nieprawidłowym.

Jeżeli dane są wolne od błędów baza jest w stanie prawidłowym

2012-01-25

Synonimy (1)

Object ( z greki „nie do dalszej interpretacji”):


feature (Amerykanie)



element



entity (z franc.)



phenomena (coś z rzeczywistości)

Entity:


record



object (-type)



tuple



segment

za Aalders

Object - in the reality

Entity - in the database

2012-01-25

Wiadomości wstępne



Budując model środowiska przyrodniczego wyznaczamy granice

obiektów, określamy ich położenie w przestrzeni a także

przypisujemy im atrybuty



Baza danych jest zazwyczaj częścią systemu informacyjnego,

obsługującego zapotrzebowania informacyjne pewnego

fragmentu rzeczywistości



Uporządkowane zbiory danych tworzą tzw. BAZY DANYCH



System zarządzania bazą danych DATABASE MANAGEMENT

SYSTEM (DBMS) - gromadzi, aktualizuje i przetwarza duże zbiory

danych a także ułatwia pracę

klientowi

(użytkownikowi)

2012-01-25

Zalety komputerowych bazy danych (Maguire 1998):



konieczność uporządkowania danych wg formatu wymaganego

przez bazę danych



ograniczenie fizycznych rozmiarów poprzez zapis magnetyczny



łatwość odszukiwania potrzebnych informacji;



tworzenie raportów z bazy danych i przenoszenie ich do innych

programów



możliwość ograniczenia dostępu różnym użytkownikom



łatwość uzupełniania i weryfikacji danych

Zalety baz danych

2012-01-25

Cechy komputerowych baz danych:



trwałość - dane mają być przechowywane przez pewien okres

czasu, na ogół nieokreślony z góry, w odróżnieniu od danych
chwilowych- istniejących tylko w momencie działania programu;



zgodność z rzeczywistością - dane w bazie muszą stanowić
wierne odzwierciedlenie modelowanego fragmentu

rzeczywistości. W miarę zachodzących zmian w świecie
rzeczywistym - baza musi się odpowiednio zmieniać

Cechy baz danych

2012-01-25

Podstawowe funkcje bazy danych to:



projektowanie rekordów



nazwa pola



długość pola



rodzaj pola (tekstowe, liczbowe, logiczne)



edycja (dopisywanie, usuwanie, poprawianie rekordów)



sortowanie



wyszukiwanie i selekcja danych



tworzenie zapytań



tworzenie raportów

 drukowanie

Funkcje baz danych

2012-01-25

Przy budowie baz danych zwraca się uwagę na:



kontrolowanie replikacji (powtarzania się) danych;zwykle
zapisywane w jednym miejscu ale jeżeli jest uzasadnienie (bank)
mogą się powtarzać



wybór jednego spójnego systemu modelu danych (np. relacyjny
bądź obiektowy)



współbieżny dostęp do bazy danych dla wielu użytkowników



zapewnienie ochrony danych



niezależność danych - dane i procesy w bazie danych powinny być
niezależne względem siebie

Architektura (1)

2012-01-25

Baza danych jest wykorzystywana przez jedna bądź wiele aplikacji.

Aplikacje korzystają z bazy danych poprzez:

1. Model danych
2. System zarządzania bazą
  danych (DBMS)

Najprostszy model danych:  to system plików gdzie jeden plik stanowi zbiór

rekordów. Podstawowe operacje to odczyt i zapis rekordów.

Architektura (2)

2012-01-25

Powstawanie baz danych:

przyrostowe: (kawałek-po-kawałku);

• zaleta - szybkie powstanie cząstkowych baz danych
• wada - powtarzanie się informacji

zintegrowany system: trudniejszy do zrealizowania ale

za to eliminuje wady poprzedniego rozwiązania

Architektura (3)

2012-01-25



Atrybuty encji przechowuje się w rekordach



Rekord składa się z Pól (Item, Field, Kolumn)



Jedno (lub kilka) pól przeznacza się na identyfikator (klucz
podstawowy PK Primary Key - user-id), który w sposób jednoznaczny
pozwala odszukać rekord. Dzięki niemu możliwe staje się tworzenie

połączeń z innymi rekordami innych baz danych

Architektura (4)

2012-01-25

Typy baz danych:



relacyjne,



hierarchiczne,



sieciowe,



rozproszone (fragmentyzacja pozioma/pionowa),



obiektowe,



hurtownie danych (bazy analityczne - systemy wspomagania decyzji)

W systemach GIS

przeważa RELACYJNA baza danych

Architektura bazy (5)

2012-01-25

Relacyjne bazy danych (E.F. Codd - 1970):



Baza danych jest zbiorem relacji.



Relacja to dwuwymiarowa TABELA złożona z kolumn (POLE,
Field, Item, Column) i wierszy (Record, Row).



Wartości kluczowe (unikatowe) nazywa się

kluczami

podstawowymi (PK primary key)



W tabeli dołączanej atrybut ten nazywa się

kluczem

obcym FK (foreign key)



Jeżeli klucz podstawowy składa się z kilku atrybutów ,
nazywa się

kluczem złożonym (np. adres leśny)

Relacyjne bazy danych (1)

2012-01-25



Wszystkie wartości danych oparte są na prostych typach danych.



Wszystkie dane w bazie relacyjnej przedstawiane są w formie

dwuwymiarowych tabel (w matematycznym żargonie noszących nazwę

"relacji"). Każda tabela zawiera zero lub więcej wierszy (w tymże
żargonie - "krotki") i jedną lub więcej kolumn ("atrybuty"). Na każdy
wiersz składają się jednakowo ułożone kolumny wypełnione wartościami,

które z kolei w każdym wierszu mogą być inne.



Po wprowadzeniu danych do bazy możliwe jest porównywanie wartości

z różnych kolumn, zazwyczaj również z różnych tabel, i scalanie wierszy,
gdy pochodzące z nich wartości są zgodne. Umożliwia to wiązanie
danych i wykonywanie stosunkowo złożonych operacji w granicach całej

bazy danych.

Relacyjne bazy danych (2)

2012-01-25

Wszystkie operacje wykonywane są w oparciu o

logikę

, bez względu

na położenie wiersza tabeli. Nie można więc zapytać o wiersze, gdzie
(x=3) bez wiersza pierwszego, trzeciego i piątego. Wiersze
w relacyjnej bazie danych przechowywane są w porządku zupełnie

dowolnym - nie musi on odzwierciedlać ani kolejności ich
wprowadzania, ani kolejności ich przechowywania.
Z braku możliwości identyfikacji wiersza przez jego pozycję pojawia

się potrzeba obecności jednej lub więcej kolumn niepowtarzalnych
w granicach całej tabeli, pozwalających odnaleźć konkretny wiersz.
Kolumny te określa się jako "klucz podstawowy" (primary key) tabeli.

Relacyjne bazy danych (3)

2012-01-25

Przykład relacji oraz

klucza podstawowego

Relacyjne bazy danych (4)

SILP

LMN

relacja

2012-01-25

Schemat połączenia tabel adresowych SILP

SIP - SILP

www.zespollmn.lasy.gov.pl

2012-01-25

Relacyjne bazy danych (5)

Typy relacji

1:1

np. rekord informacji o kredycie danej osoby
i rekord informacji kontaktowej numeru

ubezpieczenia. Obydwa odnoszą się tylko do tej

samej osoby

1:n

Pojedyncza osoba posiadać może kilka
zamówień w danej firmie

n:m

Każdy pracownik firmy może przyjmować
zamówienia od wielu klientów, każdy

klient może być obsłużony przez wielu

pracowników

Za Aalders

2012-01-25

 Liczbę kolumn (ITEMS, POLE) ustala się z góry definiując bazę



Każda kolumna posiada swoją unikatową nazwę

określającą dziedzinę a tym samym zbiór

wartości jakie mogą w niej wystąpić (np. POLE =

„

STL

” = {

Bs, BMśw, LG

itp.}.



Wiersze w bazie danych nie powtarzają się.



Kolejność wierszy i kolumn nie jest istotna.

Relacyjne bazy danych (6)

2012-01-25

Relacje pomiędzy tablicami bazy geometrycznej i atrybutowej

Area

Parimeter

LW_i

LW_id

10234.45 14456.55

34567.33 46237.21

Tabela LW.pat

LW_id

STL

Gat

1.02

BMw

2.54

Tabela Opisy.dbf

Gat

Gat_opis

Brz

Db bsz

Tabela Gatunki.dbf

Relacyjne bazy danych (7)

Tabela słownikowa - dictionary

2012-01-25

Structured Query Language (SQL) - strukturalny język zapytań

dla relacyjnych baz danych

Centralną instrukcja języka SQL jest komenda SELECT, określająca

z jakich tabel w bazie danych maja zostać sprowadzone dane,

jakie warunki mają spełniać i w jakiej postaci maja się pokazać

przed użytkownikiem (aplikacja użytkownika)

SELECT

nazwa_kolumny

,.... SELECT Area, Parimeter



FROM

nazwa_tabeli FROM LW.pat



[WHERE

warunek

]

SQL (1)

2012-01-25

Operatory w języku SQL:


arytmetyczne: + , -, *, /



konkatenacji (łączenia) napisów | |



porównań =, < >, <, <=, >, >=



przynależności do listy wartości x [NOT] IN (x1,x2..)



np. Kolor IN (`czarny`,`biały`,`zielony`)



zawierania się „między” x [NOT] BETWEEN z AND y



np. Zv BETWEEN 1.00 AND 4.25



wzorca w tekście x [NOT] LIKE y



testujący Null x IS [NOT] NULL



logiczne NOT, AND, OR

SQL (2)

2012-01-25

SQL (3)

-- Stan posuszu na lesie aktualne na dany dzień 12.05.2002 Piotr Kyc

SELECT f_arodes.adress_forest,SUM(c_wood_pos.stock_qty) AS POSUSZ FROM
f_arodes,c_wood_head,c_wood_pos WHERE f_arodes.arodes_int_num =
c_wood_head.arodes_int_num AND c_wood_head.stock_nr = c_wood_pos.stock_nr AND
c_wood_pos.damage_nr > 0 AND c_wood_pos.stock_qty > 0 GROUP BY f_arodes.adress_forest

-- Intensywność zabiegu w m3/ ha - dla dowolnej grupy czynności Piotr Kyc

10.05.2002

SELECT f_arodes.arodes_int_num, f_arodes.adress_forest, SUM(f_plan_goal.mat_qty) AS
SUMA_PROD, f_object_measures.measure_cd, f_subarea.area, SUM(f_plan_goal.mat_qty)/
f_subarea.area as INTENSY FROM f_arodes, f_plan_goal, f_object_measures,f_subarea WHERE
(f_arodes.arodes_int_num=f_object_measures.object_ref AND
f_object_measures.plan_pos=f_plan_goal.plan_pos) AND (f_plan_goal.tag_act_fl = 'M' AND
f_object_measures.plan_year = 2001) AND f_subarea.arodes_int_num = f_arodes.arodes_int_num
AND f_object_measures.measure_cd LIKE 'P*' AND f_object_measures.measure_cd NOT LIKE
"PRZEST" GROUP BY f_arodes.arodes_int_num, f_arodes.adress_forest,
f_object_measures.measure_cd, f_subarea.area

http://www.pila.lasy.gov.pl/strony/1/i/23017.php

2012-01-25

Obiektowe bazy danych (Object-oriented data base):
obiektem jest nie tylko encja (jednostka przestrzenna) ale również pliki,

w których zgromadzono dane o geometrii, właściwościach encji, procedury

służące do przetwarzania danych a także powiązania między poszczególnymi
obiektami.

Źródłowe

source data objects

Wynikowe

dependent data objects

OBIEKTY

Obiektowe bazy danych (1)

Obiektowe bazy danych (OBD, bazy danych zorientowane obiektowo)
powstały początkowo jako rozwinięcie

programowania obiektowego

Bazy

danych

zorientowane obiektowo przechowuja

obiekty

- zakapsułkowane

kombinacje danych o dowolnej strukturze razem ze skojarzonymi
metodami (procedurami).

2012-01-25



Obiekt może posiadać dowiązania do innych obiektów a także sam
zawierać inne obiekty. W obiektowej bazie danych nie ma przeszkód aby
zachodziły zjawiska dziedziczenia i hermetyzacji (kapsułkowanie).



Każdy obiekt ma unikatową tożsamość - pewną jednoznaczną wartość,
która jest przypisywana do niego w momencie tworzenia i odróżnia go
od innych

Obiektowe bazy danych (2)

2012-01-25

 W momencie tworzenia mapy (obiekt wynikowy) powstaje kilka
dodatkowych obiektów, przechowujących dane: reprezentacje
geometryczną, układ współrzędnych, atrybuty, tablicę barw, procedury
przetwarzania itp.). System zapisuje więc schemat w jaki sposób powstał
obiekt wynikowy tj. jak ma powstać jego wersja ostateczna. Wystarczy
zmienić obiekt źródłowy aby otrzymać aktualny obiekt wynikowy (mapę)



ODMG (Object Database Management System) - organizacja skupiająca

firmy oraz standard ODMG2.0

Obiektowe bazy danych (3)

2012-01-25

Produkty

 Dbase (*.dbf)



FoxPro, Paradox



DB2 (IBM)



Informix



MySQL*, PostGIS*, PostgreSQL*



Access (Microsoft)



Oracle



SQLSever



Tamino (XML eXtensible Markup Language - rozszerzalny

język znaczników – technologia internet)



RasDaMan (multispatial database)

* Licencja PGL GNU

2012-01-25

Leśna Mapa Numeryczna (LMN)

Prace  na  Systemem  Informatycznym  Lasów  Państwowych
rozpoczęto  w  1991  roku.  Jednocześnie  z  pracami  nad  SILP
rozpoczęto  prace  badawcze  przy  konstruowaniu  Leśnej  Mapy
Numerycznej  w  kilku  instytucjach  naukowych  i  firmach
prywatnych, m.in.:  BULiGL, Politechnice  Warszawskiej (doc.
Wilkowski i dr Giedymin), AR Wrocław (dr Lasota TERRABIT),
w  firmie  Codima  (Microstation),  IGiK (eksperyment    założenia
SIP  w  Puszczy  Kozienickiej,  w  Rudach  Raciborskich  i  w
Sudetach  Zach.,  połączony  z  interpretacją  zdjęć  satelitarnych),w
ECOGIS  (SICAD  –SIEMENS).  Jedne  z  pierwszych  wdrożeń
GIS – Puszcza Białowieska (IBL: N-ctwa: Białowieża, Browsk i
Hajnówka).
Katedra Urządzania Lasu i Geodezji Leśnej WL SGGW
(prof.. Olenderek) N-ctwo Brzeziny (RDLP Łódź) - wykonano
LMN i podłączono do SILP (1995 r) - pierwsze w Polsce
nadleśnictwo z funkcjonującym SIP. Zakład Urządzania Lasu
IBL: N-ctwo Ujsoły (RDLP Katowice) baza geometryczna +
NMT; N-ctwo Wipsowo (RDLP Olsztyn) mapa numeryczna.

http://geomatyka.lasy.gov.pl

2012-01-25

1994 rok – IGiK wykonuje mapę zasięgu terytorialnego Nadleśnictw (układ 1942),
dodatkowo – zasięgi Parków narodowych, Rejonizacji Przyrodniczo-Leśnej,
zasięgu drzew w Polsce.

2001 rok – Zakończenie prac nad mapą kompleksów leśnych w Polsce na bazie
zobrazowań satelitarnych SPOT z lat 1995-1998. Weryfikacja terenowa (1999-
2001) ze względu na liczne błędy klasyfikacji obrazu.

Leśna Mapa Numeryczna (LMN)

2012-01-25

• Zarządzenie DGLP nr 23 z 18 maja 1998 r. w sprawie kryteriów jakim powinna
odpowiadać mapa numeryczna wykorzystywana w nadleśnictwie.
• Zarządzenie nr 74 z 23 sierpnia 2001 roku Dyrektora Generalnego LP wprowadzającego
Standard Leśnej Mapy Numerycznej. Testowano rozwiązania w N-ctwach: Brzeziny,
Grotniki, Skarżysko, Dojlidy, Wyszków.
• Konieczność stworzenia odpowiedniego oprogramownia: TraKo (do transformacji
układów i konwersji formatów GIS); Kontrola LMN - program do automatycznej kontroli
prawidłowości wykonania leśnych map numerycznych; Aktualizator LMN - program
wspomagający proces aktualizacji bazy geometrycznej.
• Format SHAPE ESRI jako obligatoryjny + pliki DBF

Leśna Mapa Numeryczna (LMN)