Politechnika Wrocławska

Wydział Informatyki i Zarządzania

Zakład Systemów Informacyjnych

Sebastian Łękawa

Analiza danych w Systemach Informacji

Przestrzennej.

PRACA MAGISTERSKA

Promotor : dr inż. Bogdan Trawiński

Wrocław 2002

2

WSTĘP.......................................................................................................................................... 4

ROZDZIAŁ 1. WPROWADZENIE DO SYSTEMÓW INFORMACJI PRZESTRZENNEJ ..... 7

1.1.

D

EFINICJA

S

YSTEMU

I

NFORMACJI

P

RZESTRZENNEJ

...................................................7

1.2.

H

ISTORIA

SIP .........................................................................................................8

1.3.

E

LEMENTY

S

YSTEMÓW

I

NFORMACJI

P

RZESTRZENNEJ

...............................................9

1.4.

P

OJĘCIA ZWIĄZANE Z INFORMACJĄ PRZESTRZENNĄ

.................................................10

1.4.1. Dane przestrzenne .......................................................................................10
1.4.2. Jakość danych .............................................................................................11
1.4.3. Triangulacja ................................................................................................12

1.5.

K

LASYFIKACJA SYSTEMÓW INFORMACJI PRZESTRZENNEJ

........................................13

1.6.

M

ODELE DANYCH PRZESTRZENNYCH

......................................................................14

1.6.1. Prosty model wektorowy .............................................................................15
1.6.2. Topologiczny model danych wektorowych..................................................16
1.6.3. Model rastrowy ...........................................................................................17
1.6.4. Model regularnej siatki kwadratów..............................................................17
1.6.5. Model siatki trójkątów (TIN).......................................................................18
1.6.6. Model warstwicowy ....................................................................................19

1.7.

G

ENERALIZACJA

....................................................................................................19

1.8.

Ź

RÓDŁA DANYCH

...................................................................................................21

1.8.1. Dane wektorowe..........................................................................................22
1.8.2. Dane rastrowe .............................................................................................24

ROZDZIAŁ 2. MAPY NUMERYCZNE ................................................................................... 27

2.1.

D

EFINICJA MAPY NUMERYCZNEJ

.............................................................................27

2.2.

P

OJĘCIA ZWIĄZANE Z MAPAMI

................................................................................29

2.2.1. Obiekty i atrybuty .......................................................................................29
2.2.2. Warstwa mapy ............................................................................................29
2.2.3. Mapa tematyczna ........................................................................................30
2.2.4. Skala mapy..................................................................................................30
2.2.5. Oznaczenia obiektów na mapach.................................................................31
2.2.6. Jednostki ewidencyjne.................................................................................32

2.3.

K

LASYFIKACJA MAP

...............................................................................................32

2.4.

Z

NAKI KARTOGRAFICZNE

.......................................................................................32

2.5.

O

DWZOROWANIA KARTOGRAFICZNE

......................................................................34

2.5.1. Rodzaje odwzorowań kartograficznych .......................................................35

2.6.

U

KŁADY WSPÓŁRZĘDNYCH GEODEZYJNYCH

...........................................................36

2.7.

M

APA RASTROWA A MAPA WEKTOROWA

................................................................38

2.7.1. Mapa wektorowa.........................................................................................38
2.7.2. Mapa rastrowa.............................................................................................39

2.8.

M

APA W

I

NTERNECIE

(W

EB

GIS) ............................................................................40

ROZDZIAŁ 3. ANALIZA DANYCH PRZESTRZENNYCH................................................... 42

3.1.

P

ODSTAWY ANALIZY

..............................................................................................42

3.2.

K

LASYFIKACJA I WYSZUKIWANIE

...........................................................................45

3.2.1. Wskazywanie ..............................................................................................45
3.2.2. Selektywne wyszukiwanie...........................................................................46
3.2.3. Klasyfikacja ................................................................................................46

3.3.

P

OMIARY

...............................................................................................................47

3.4.

F

UNKCJE SĄSIEDZTWA

...........................................................................................48

3

3.5.

F

UNKCJE ŁĄCZENIA

...............................................................................................48

3.5.1. Funkcje ciągłości.........................................................................................49
3.5.2. Buforowanie................................................................................................49
3.5.3. Funkcje sieciowe.........................................................................................49

3.6.

F

UNKCJE NAKŁADANIA

..........................................................................................50

3.7.

A

UTOKOWARIANCJA GEOSTATYSTYCZNA

(

PRZESTRZENNA

) ....................................51

3.8.

K

ONWERSJA FORMATÓW DANYCH

..........................................................................51

ROZDZIAŁ 4. PRZEGLĄD NAJBARDZIEJ POPULARNYCH SYSTEMÓW SIP/GIS........ 53

4.1.

PC

A

RC

/I

NFO

........................................................................................................53

4.2.

M

AP

I

NFO

..............................................................................................................54

4.3.

MGE

(M

ODULAR

GIS

E

NVIROMENT

).....................................................................55

4.4.

M

ICROSTATION

G

EO

G

RAPHICS

..............................................................................56

4.5.

M

APA

-

500 ...........................................................................................................57

4.6.

TNT

MIPS

...............................................................................................................58

ROZDZIAŁ 5. ZAŁOŻENIA SYSTEMU EGB2000-SIP ......................................................... 59

5.1.

O

PIS SYSTEMU

EGB2000.......................................................................................59

5.2.

C

EL SYSTEMU

........................................................................................................61

5.3.

P

RZYJĘTE ZAŁOŻENIA

............................................................................................62

ROZDZIAŁ 6. IMPLEMENTACJA MODUŁU INTERNETOWEGO EGB2000–SIP ............ 64

6.1.

P

LATFORMA SYSTEMOWA

......................................................................................64

6.2.

U

Ż

YTE TECHNOLOGIE I NARZĘDZIA PROGRAMISTYCZNE

..........................................64

6.2.1. Technologia ASP (ang. Active Server Pages) ..............................................64
6.2.2. Bazy danych................................................................................................65
6.2.3. Dostęp do bazy danych................................................................................66
6.2.4. Biblioteka graficzna ....................................................................................66
6.2.5. Technologia ActiveX i COM.......................................................................66

6.3.

Z

ASTOSOWANE ROZWIĄZANIA

...............................................................................68

6.3.1. Sposób działania EGB2000-SIP ..................................................................68
6.3.2. Baza danych................................................................................................69

6.4.

I

MPLEMENTACJA FUNKCJI ANALITYCZNYCH SYSTEMU

EGB2000–SIP.....................72

6.4.1. Analizy zewnętrzne .....................................................................................73
6.4.2. Analizy wewnętrzne....................................................................................77

6.5.

D

ODATKOWE OPCJE

...............................................................................................87

6.5.1. Lista wyświetlonych działek........................................................................87
6.5.2. Menadżer warstw ........................................................................................87
6.5.3. Nawigator ...................................................................................................88
6.5.4. Inne funkcje systemu...................................................................................89

PODSUMOWANIE.................................................................................................................... 92

BIBLIOGRAFIA ........................................................................................................................ 94

SPIS ILUSTRACJI ..................................................................................................................... 96

ZAŁĄCZNIK A. KLASYFIKACJA MAP TEMATYCZNYCH............................................... 98

ZAŁĄCZNIK B. ZESTAWIENIE PROGRAMÓW TYPU SIP/GIS. ..................................... 101

4

Wstęp

Systemy informacji przestrzennej (SIP) są jednym z najszybciej rozwijających

się działów informatyki, rośnie także liczba ich użytkowników. Postęp, jaki uczyniono

w grafice komputerowej, bazach danych, a także wzrost mocy obliczeniowej

komputerów sprawia, że sprzęt i oprogramowanie SIP ustanowiły swoiste standardy

gromadzenia i przetwarzania danych przestrzennych. Prognozy na najbliższe 20-30 lat

wskazują, iż wszyscy będziemy korzystali z SIP oraz uzyskanych dzięki nimi wyników

analiz przestrzennych.

Ilość danych gromadzonych na świecie wzrasta z roku na rok, jednak same dane

nie stanowią jeszcze na tyle cennej informacji, by móc na jej podstawie podejmować

różnego rodzaju strategiczne decyzje, typu gdzie postawić dom lub wybudować nowe

lotnisko. Aby taka informacja mogła być użyta musi być: prawdziwa, pełna i

przedstawiona w odpowiedniej formie. W tym celu należy przeprowadzić analizę

przestrzenną posiadanych danych. Klasyczne metody analizowania danych polegają na

wykorzystywaniu typowych pakietów analizy statystycznej, które nie uwzględniają w

procesie analizy lokalizacji danych. W tym celu należy użyć specjalistycznych analiz,

jakie oferują systemy informacji przestrzennej.

Lokalizacja jest cechą niemal wszystkich obiektów, o których zbierane są dane. Domy

mają adresy, które definiują ich lokalizację. Określenie stanu lasów, dróg lub terenów

zagrożonych przez powódź jest nierozerwalnie związane z lokalizacją tych obiektów.

Ze wzglądu na to, że lokalizacja najczęściej określana jest przez współrzędne

przestrzenne (geograficzne), systemy te zyskały nazwę systemów informacji

przestrzennej (SIP).

Najważniejszą cechą tych systemów jest bez wątpienia analiza danych. Jej

obecność odróżnia systemy SIP od systemów projektowania wspomaganego

komputerowo CAD, programów do automatycznego tworzenia map czy też

przetwarzania obrazu.

Celem pracy, jaki sobie postawiłem było dokonanie analizy i przeglądu Systemów

Informacji Przestrzennej oraz stosowanych metod analizy danych w tych systemach.

Ponadto zbudowałem system umożliwiający prowadzenie analiz przestrzennych na

wektorowej

mapie numerycznej. Budowa takiego systemu jest zadaniem ciekawym, ale

5

jednocześnie bardzo złożonym. Z jednej strony

konieczne jest

zapoznanie się z budową

mapy numerycznej, która będzie miejscem prowadzonych analiz. Z drugiej strony

należy zaimplementować techniki tworzenia i rozpoznawania obiektów, rodzajów i

metod analiz przestrzennych Dodatkowo dochodzi użycie przyjętych i cenionych

narzędzi jak SQL Server, Oracle.

Rozporządzenie ministra finansów z 2001 roku w sprawie ewidencji gruntów i

budynków wprowadziło potrzebę prowadzenia ewidencji tych obiektów. W tym celu

powstał system EGB2000, który wspomaga użytkownika w zarządzaniu jednostkami

rejestrowymi oraz budynkami i lokalami, które do nich należą. System posiada wersję

klient-serwer oraz internetową. Pierwsza z nich współpracuje z programem

Microstation, który pozwala na dalece posunięte operacje na mapie numerycznej,

jednak jest rozwiązaniem niezwykle drogim. W wersji internetowej EGB2000 brak było

możliwości, rysowania działek i prowadzenia analiz.

System EGB2000–SIP dostarcza funkcje umożliwiające obrazowanie obiektów

ewidencyjnych oraz dokonywanie dużej liczby złożonych analiz przestrzennych.

Posiada całą gamę funkcji niezbędnych przy zarządzaniu mapą numeryczną w systemie

typu SIP. Działa w sieci Internet, co sprawia, iż jest wzbogaceniem EGB2000 In6ternet

o możliwość tworzenia mapy numerycznej i prowadzenia analiz.

W pierwszym rozdziale znajdują się ogólne informacje o systemach SIP, ich

historia, klasyfikacja, specyficzne dla nich zagadnienia. Ponadto

przedstawiam

podstawowe pojęcia i problemy, które będą niezbędna dla dalszego zrozumienia pracy.

Następnie

omawiam

mapy numeryczne, ich charakterystykę, podział, różnice

między mapą wektorową a rastrowa oraz najważniejsze zagadnienia. Znajduje się tu

również opis zasady działania systemów SIP w sieci Internet.

W trzecim rozdziale zostały opisane analizy przestrzenne. Każdą z metod

scharakteryzowano i przestawiono dla niej możliwości i przykłady wykorzystania. Duża

część z omawianych tu metod analizy została zaimplementowana w systemie.

W kolejnym rozdziale przedstawiłem najpopularniejsze systemy SIP, które były

dla mnie wzorem przy realizacji mojego zadania. Wybrałem systemy różnej klasy od

prostszych do tych niezwykle złożonych i rozbudowanych.

W piątym rozdziale umieściłem informacje o założeniach systemu EGB2000-

SIP, jego powiązaniu z systemem ewidencji gruntów i budynków EGB 2000.

6

Ostatni rozdział pracy poświęcony jest realizacji systemu, a zwłaszcza funkcji

analitycznych. Przedstawiłem tu technologie, jakie użyłem w czasie realizacji, zasadę

działa systemu oraz szczegółowy opis zaimplementowanych funkcji analitycznych.

Pracę kończy podsumowanie zawierające wnioski z wykonanej pracy.

7

Rozdział 1. Wprowadzenie do systemów
informacji przestrzennej

1.1. Definicja Systemu Informacji Przestrzennej

System informacji przestrzennej nie ma precyzyjnej definicji. Zazwyczaj

SIP jest określany za pomocą zbioru narzędzi poddanych organizacji pracy

przeznaczonych albo do modelowania rzeczywistości, albo do zarządzania przestrzenią

rzeczywistą, czyli jest określony w sposób techniczno-socjologiczny. Z tych rozróżnień

wynikają z kolei różne aspekty jego definicji, jednak wszystkie one są zbieżne.

„System informacji przestrzennej(SIP) jest to system informatyczny zaprojektowany do

pracy z danymi, które są odniesione do przestrzennych lub geograficznych

współrzędnych. Innymi słowy SIP jest za-równo systemem bazodanowym z

możliwością przechowywania przestrzennie odniesionych danych, jak i zbiorem funkcji

przeznaczonych do przetwarzania tych danych.” [3]

„SIP to system składający się ze sprzętu, oprogramowania i procedur zaprojektowany

dla zbierania, zarządzania, manipulowania, analizowania, modelowania i wizualizacji

danych odniesionych przestrzennie, w celu rozwiązywania skomplikowanych

problemów planistycznych i organizacyjnych.” [2]

Systemy informacji przestrzennej mają wielofunkcyjny charakter; powstały w

różnych środowiskach zawodowych. Okoliczność ta oraz fakt, iż systemy te

ukształtowały się niedawno, spowodowała pewne niespójności, co do terminologii. W

ś

rodowisku geografów funkcjonuje pojęcie systemu informacji geograficznej (GIS),

wśród geodetów spotykamy się z terminem systemy informacji terenowej (LIS).

Granica między tymi pojęciami nie jest jednoznaczna. Pojęcie GIS łączone jest z

małymi skalami, natomiast systemy terenowe przypisuje się do dużych skal.

GIS (ang. Geographical Information System) - Geograficzny System Informacyjny to

zorganizowany system składający się z komputera, oprogramowania, danych

geograficznych i obsługi, zaprojektowany w celu efektywnego przechowywania,

uaktualniania, przetwarzania, analizowania i wyświetlania wszystkich form informacji

mających odniesienie geograficzne.

8

LIS (ang. Land Information System) – System Informacji o Terenie zawiera on

informacje o podziale własności terenu. Systemy te są utrzymywane i zarządzane przez

jednostki administracji państwowej, które są prawnie zobligowane do przechowywania,

aktualizacji i udostępniania tych danych.

1.2. Historia SIP

Jako początek systemów SIP przyjmuje się późne lata pięćdziesiąte, wówczas to

nastąpiły pierwsze próby użycia komputerów do tworzenia map tematycznych, czyli

map przedstawiających jedno lub kilka zjawisk występujących na powierzchni Ziemi.

Wciąż rosnący rozwój techniki komputerowej sprzyjał zwiększeniu różnorodności

zastosowań w analizach danych przestrzennych.. Na początku lat sześćdziesiątych w

MIT (ang. Massachusette Institute of Technology) opracowano technikę kreślenia

komputerowego, w tym samym czasie szwedzki geograf T. Hagerstrand wprowadził

analizę ilościową do geografii, a w Wielkiej Brytanii wynaleziono digitalizer.

Wszystkie te wydarzenia wpłynęły na rozwój i powstanie pierwszych systemów SIP.

Funkcje pierwszych systemów ograniczały się do inwentaryzacji danych

przestrzennych. Pierwszy duży SIP o zdolnościach analitycznych powstał pod koniec lat

sześćdziesiątych (ang. TheCanadian Geographic Information System). System

gromadził dane o rolnictwie, leśnictwie oraz użytkowaniu ziemi. Posiadał on duże

ograniczenia, gdyż powstanie każdego nowego projektu wiązało się ze stworzeniem od

podstaw bazy danych przestrzennych, co wymagało sczytania ogromnej liczby

tradycyjnych map papierowych. Również możliwości graficznej prezentacji danych

były znacznie ograniczone.

Większość pionierskich prac nad oprogramowaniem SIP do analizy danych

przestrzennych pochodzi z komputerowego laboratorium w Harwardzie (ang.

Laboratory for Computer Graphics and Spatial Analysis

), które założono w 1965 r.

Opracowywano tam rozwiązani, które stanowiły wytyczne do dalszego rozwoju

systemów SIP, przykładem może być system SYMAP. Jedną z pierwszych firm

oferujących systemy SIP była M&S Computing, przekształcona później w Intergraph,

który do tej pory jest potentatem na rynku systemów przestrzennych. W ślad za nią

wiele innych firm wprowadziło do sprzedaży interakcyjne systemy SIP. Były to

systemy rastrowe, w których mapa przechowywana w bazie miała postać tablicy

wartości sczytanych w polach siatki nałożonej na tradycyjną mapę papierową. Pierwszy

9

system wektorowy, w którym wszystkie elementy zapisane są w postaci obiektów

powstał w firmie ESRI.

Lata siedemdziesiąte przyniosły gwałtowny rozwój technologii CAD (ang.

Computer-Aided Design

) i większość firm zainteresowała się tym kierunkiem. Ciągły

rozwój technologii komputerowej, pojawienie się zdjęć satelitarnych sprawiało, iż

dziedzina ta bardzo szybko się rozwijała. Na początku lat osiemdziesiątych połączono

bazy danych zawierające graficzny opis obiektów z bazami zawierającymi ich tekstowy

i numeryczny opis. Pozwoliło to na wprowadzenie dodatkowych, nowych funkcji

analitycznych i stało się kamieniem milowym w rozwoju obecnych systemów SIP.

1.3. Elementy Systemów Informacji Przestrzennej

Funkcjonalnie na pojęcie SIP składa się wiele elementów. Można założyć, iż

system powinien być budowany w celu spełnienia oczekiwań i potrzeb klienta. Cel, dla

którego budowany jest system, określa zakres danych, które muszą być w nim

gromadzone i przetwarzane. Rozmiar bazy danych, wymaga szybkości ich

przetwarzania, sposób emitowania danych oraz liczba użytkowników determinuje

przyjęte rozwiązania sprzętowe oraz pozwala określić, jakie oprogramowanie może być

użyte.

Możemy wyróżnić następujące elementy składowe SIP:

•

Ze względu na etapy tworzenia i funkcjonowania systemu

- pozyskiwanie danych

- gromadzenie danych

- korygowanie i przetwarzanie danych

- analizy danych – tworzenie informacji

- wizualizacja i udostępnianie danych

•

Ze względu na składniku materialne i intelektualne systemu

- sprzęt

- oprogramowanie

- dane

- personel

- organizacja wewnętrzna instytucji

10

1.4. Pojęcia związane z informacją przestrzenną

Przedstawię teraz pojęcia związane z informacja przestrzenna, które będą

niezbędne dla dokładnego zrozumienia dalszej części pracy.

1.4.1. Dane przestrzenne

Podstawową cechą danych przestrzennych jest to, że mają lokalizację, czyli

określone położenie na powierzchni Ziemi. Położenie określa się przy użyciu różnego

rodzaju układów współrzędnych, które to swoje korzenie mają w sferycznym lub

kartezjańskim układzie współrzędnych. Kolejną charakterystyczną cechą jest fakt, iż

mają kształt, tzn. są jedno- lub dwuwymiarowe, a także coraz częściej mówi się o

wprowadzeniu

obiektów

trójwymiarowych,

a

nawet

czterowymiarowych

uwzględniających zmiany w czasie.

Dane przestrzenne możemy podzielić na dwie grupy: dane ciągłe i nieciągłe.

Przykładem danych ciągłych jest wysokość nad poziomem morza, rozkład temperatur

lub opadów na powierzchni Ziemi, czyli wielkości określone w każdym punkcie

naszego globu. Danymi nieciągłymi będą wszystkie dane, które mają charakter

obiektów np.: budynki, lasy, drogi. Charakterystyczną cechą danych stanowiących

obiekty są ich kształt i rozmiar, które mogą podlegać pomiarowi np.: punkt ma

wysokość, linia – długość oraz kierunek.

Kolejną charakterystyczną własnością obiektów jest ich rozmieszczenie.

Rozmieszczenie obiektów w przestrzeni określa gęstość, czyli liczba elementów na

jednostkę powierzchni.

Dane systemu informacji przestrzennej, charakteryzowane są przez wiele parametrów, a

najważniejsze to:

-

Dokładność – zgodność z rzeczywistością

-

Precyzja – zdolność dokładnego przedstawienia wielkości, np.: liczba po

przecinku we współrzędnej

-

Rozdzielczość – zdolność rozróżniania wielkości, określenia najmniejszego

rozróżnialnego w systemie obiektu

-

Zmienność – średni czas, po jakim następuje zmiana obiektu w

rzeczywistości

11

-

Aktualność – czas, jaki upłynął pomiędzy zmianą obiektu w rzeczywistości

a pobraniem informacji o nim z systemu. Aktualność zależna jest od

procedur aktualizacji danych.

-

Wiarygodność – zgodność w granicach dopuszczalnych błędów pomiędzy

stanem rzeczywistym a ustalonym na podstawie systemu.

-

Wartość – określana na podstawie korzyści wynikających z uzyskania

danych z systemu w stosunku do innych metod pozyskiwania informacji.

Można ją porównać ze stratą, jaką użytkownik mógł ponieść gdyby z

systemu nie skorzystał.

W zależność od przyjętego modelu danych przestrzennych oraz parametrów

określonych powyżej system stanowi mniej lub bardziej wierne odbicie rzeczywistości.

1.4.2. Jakość danych

W systemach SIP, podobnie jak w każdym systemie wykorzystującym dane,

rezultat pracy zależy od jakości danych. Wprowadzanie bezwartościowych lub

błędnych danych powoduje, iż rezultat jest fałszywy bez względu na to jak pięknie

zostały one przedstawione.

Stopień dokładności danych jest różny w zależności od systemu, inna dokładność jest

wymagana przy systemach obsługujących mapy kartograficzne, a inna przy

analizujących procesy ludnościowe w kraju.

Dokładność danych można określić za pomocą różnych charakterystyk, z

których najbardziej istotne to: dokładność pozycji, dokładność atrybutu, logiczna

spójność i kompletność.

Dokładność pozycji określana jest jako oczekiwana różnica pomiędzy pozycją danej ze

zbioru danych i pozycją rzeczywistą. Najczęściej dokładność ta wyrażana jest za

pomocą średniego błędu kwadratowego:

n

a

x

n

i

i

i

∑

−

=

2

)

(

δ

gdzie : x

i

– wartość prawdziwa,

a

i

– wartość znajdująca się w zbiorze danych

n– liczba danych

12

Dokładność atrybutu jest nieco bardziej trudniejsza do zdefiniowania, gdyż

atrybut może mieć zarówno charakter ciągły jak i dyskretny. Jako przykład wartości

ciągłej może posłużyć wysokość punktu nad poziomem morza. Wartością dyskretną jest

np.: rodzaj lasu (iglasty, liściasty). Dokładność atrybutów ciągłych możemy określić za

pomocą średniego błędu kwadratowego(podobnie jak dokładność pozycji). Natomiast

dokładność atrybutów dyskretnych jest znacznie trudniejsza do określenia, gdyż zależy

od sposobu wyznaczania danej klasyfikacji.

Logiczna spójność decyduje o zachowaniu logicznych relacji między

elementami. Jako przykład może posłużyć sytuacja, w której na jednej warstwie mamy

zaznaczone granice województw, a na drugiej sieć rzeczną, przy czym sieć ta wyznacza

granice województw. W tym przypadku odpowiednie odcinki granic i rzek muszą być

identyczne.

Kompletność danych precyzuje na ile model danej rzeczywistości uwzględnia

wszystkie elementy znajdujące się w terenie. Zbiór danych opisujących miasta w danym

kraju jest kompletny, jeżeli zawiera wszystkie miasta.

Jakość danych jest niezwykle istotna i powinna być kontrolowana na każdym

etapie przygotowywania, także sposób pozyskiwania danych(o sposobach pozyskiwania

danych więcej w rozdziale 21.8. Źródła danych) powinien być dopasowany do rodzaju

danych. Dane w systemach SIP niemal zawsze będą zawierały błędy z powodu

różnorodności i wielkości zbiorów danych. Powinny być jednak ciągle poddawane

kontroli, aby ich jakość nie miała dużego wpływu na uzyskaną informację.

1.4.3. Triangulacja

„Triangulacja jest to rodzaj pomiarów geodezyjnych, wykonywanych w celu

określenia położenia wybranych punktów w terenie”

1

Triangulacja to procesem generowania siatki, który ma najczęściej zastosowanie do

danych nie wymagających regionalnego uśredniania, jak na przykład wysokości terenu.

Powierzchnia, powstająca w wyniku procedury triangulacji, przecina wszystkie

zmierzone wartości danych punktowych generując przy tym miejsca niewielkiego

wypiętrzenia powyżej najwyższych i obniżenia poniżej najniższych wartości lokalnych.

1

za:

Wielka Internetowa Encyklopedia Multimedialna;www.wiem.pl

13

Triangulacja wykorzystuje tę właściwość trójkąta, że znajomość jednego boku

i dwu kątów wystarczy do konstrukcji całej figury, a pomiar terenowy kątów jest

znacznie prostszy niż odległości. Triangulację stosuje się m.in. do dokładnego pomiaru

terenu kraju, przy konstrukcji map topograficznych.

Została wynaleziona w 1615 przez W. Snella van Royena. Obecnie w triangulacji

wykorzystuje się najnowsze techniki, np. połączenia satelitarne (system GPS).

Proces triangulacji został szerzej przedstawiony w punkcie 1.6.5 Model siatki trójkątów

(TIN)

1.5. Klasyfikacja systemów informacji przestrzennej

Systemy informacji przestrzennej mogą być klasyfikowane według różnych

kryteriów. Wybrałem podział, który został zaproponowany przez J. Gaździckego [4],

gdyż wydaje mi się, iż jest najprostszym i w pełni intuicyjny:

Klasyfikacje SIP można dokonać według następujących kryteriów:

1. Obszar

•

systemy obiektowe

•

systemy lokalne

•

systemy regionalne

•

systemy krajowe

•

systemy międzynarodowe

•

systemy globalne

2. Źródłowość informacji

•

Systemy informacji pierwotnej

•

Systemy informacji wtórnej (zredagowanej)

3. Zakresu użytkowania

•

Systemy dla jednego konkretnego użytkownika

•

Systemy dla wielu użytkowników

4. Struktury funkcjonalnej

•

Systemy scentralizowane

•

Systemy rozproszone

14

5. Przeznaczenia

•

Systemy ewidencyjne

•

Systemy planowania przestrzennego

•

Systemy monitorowania środowiska

•

Systemy analiz marketingowych]

•

Inne systemy

1.6. Modele danych przestrzennych

Obserwując świat w sposób bezpośredni nie musimy wyodrębniać jego

składowych dopóki nie chcemy go opisać, czyli zamienić na informację. Dokonujemy

wtedy uproszczeń sprowadzających główne elementy naszych obserwacji do

odpowiednich pojęć, klasyfikując ich właściwości, wartościując ich znaczenie dla celu

naszej obserwacji oraz określając położenie i wzajemne relacje przestrzenne, np.: "za",

"przed", "pośrodku". W przypadku szczególnym naszej obserwacji - spojrzenia z lotu

ptaka, opis przestrzeni można uprościć sprowadzając obserwowane elementy do

prymitywnych obiektów geometrycznych typu: punkt, linia, powierzchnia. Zakodowaną

informację, np. w postaci słów, możemy przekazać odbiorcy licząc, że on, korzystając

ze znajomości znaczenia kodu odtworzy wiernie treść odebranej informacji.

Identyczny proces, ze względu na swoją ideę ma miejsce podczas tworzenia „bazy

przestrzennej” w komputerze. Z przestrzeni geograficznej wyodrębnia się najważniejsze

dla celu naszych badań obiekty (encje), określa się sposób ich reprezentacji

geometrycznej (punkt linia, poligon, piksel itd.) oraz przypisuje właściwości (atrybuty).

Rozszerzając nieco powyższe rozważania i przenosząc do terminologii SIP, ten etap

tworzenia „bazy przestrzennej” można określić terminem: poziom konceptualny (ang.

universe of discourse

). Na poziomie konceptualnym podstawowe znaczenia ma

składowa semantyczna (definicja znaczenia obiektów) i definicji danych ( format,

reprezentacja geometryczna i informacja tematyczna).

Istnieje wiele modeli reprezentacji danych przestrzennych [4], [7],[18] od prostych do

tych bardziej skomplikowanych. Poniżej przestawię najbardziej znane rozwiązania.

Należy jednak pamiętać, iż nie ma rozwiązania idealnego. Każdy z modeli ma swoje

zalety oraz ograniczenia. Wybór modelu należy dostosować do charakteru encji.

Intuicyjnie zakłada się, iż do mapowania zmienności ciągłej, jak rozkład zanieczyszczeń

15

lepszy będzie model rastrowy, podczas gdy do mapowania sztucznych granic np.:

granic administracyjnych lepiej skorzystać z modelu wektorowego. Drugim aspektem

wypływającym z przyjętego modelu danych będzie funkcjonalność „bazy

przestrzennej” oraz możliwości wykorzystania różnych technik analitycznych.

1.6.1. Prosty model wektorowy

Prosty model wektorowy(Rysunek 1) stanowi zbiór nie powiązanych ze sobą

obiektów punktowych, liniowych i powierzchniowych.

Rysunek 1. Obiekt punktowy (A), liniowy (B) i powierzchniowy (C) w prostym modelu wektorowym.

Obiekty przedstawione na rysunku mogą być opisane w następujący sposób:

- A, (x

A

, y

A

)

- B, (x

B1

, y

B1

, x

B2

, y

B2

, ... , x

Bn

, y

Bn

)

- C, (x

C1

, y

C1

, x

C2

, y

C2

, ... , x

Cn

, y

Cn

, x

C1

, y

C1

).

Tworzą one odpowiednio kodowaną listę, która jest przetwarzana przez program

komputerowy do postaci rysunku na monitorze.

Główną zaletą tego modelu jest prostota. Wykorzystywany jest powszechnie w

programach graficznych typu CAD. Model ten posiada również istotne wady:

- konieczność dublowania informacji na stykach obiektów, co powoduje

kłopoty przy aktualizacji, która może prowadzić do braku tożsamości

współrzędnych teoretycznych tych samych punktów

- utrudniona analiza związków przestrzennych zachodzących między

obiektami

16

1.6.2. Topologiczny model danych wektorowych

W topologicznym modelu danych(Rysunek 2), oprócz położenia obiektu,

definiowany jest jego związek z innymi obiektami.

Rysunek 2. Topologiczny model danych.

Model ten pozwala na zapis danych określających:

- obszary stykające się z danym obszarem

- linie graniczne

- punkty węzłowe

Topologiczny model przestrzeni gwarantuje zapisanie współrzędnych każdego punktu

tylko raz, nie ma więc powtarzania i niejednoznaczności danych. Bardzo łatwo można

dokonać aktualizacji danych. Zmiana położenia jednego z punktów charakterystycznych

automatycznie powoduje zmianę modelu. Ułatwione są wszelkie operacje przestrzenne,

np.: wyszukanie pewnego obszaru wymaga jedynie znalezienia wszystkich linii, które

po lewej lub prawej stronie mają przypisany ten obszar. Znalezienie takich linii oraz

dostęp do wszystkich ich punktów charakterystycznych umożliwia automatyczne i

jednoznaczne wyznaczenie długości obwodu i pola powierzchni badanego obszaru i ich

bieżącą aktualizację w przypadku wprowadzenia jakichkolwiek zmian.

Topologiczny model danych przestrzennych w znacznym stopniu upraszcza

algorytmy obliczeniowe, umożliwia wykonywanie różnorodnych analiz przestrzennych

łącznie z wzajemnym przecinaniem się warstw informacyjnych. Jest on powszechnie

wykorzystywany w zaawansowanych programach umożliwiających budowę SIP.

17

1.6.3. Model rastrowy

Model rastrowy składa się z siatki elementów, którymi są kwadraty bądź

prostokąty. Najmniejszym rozróżnialnym elementem modelu rastrowego jest oczko

rastra, czyli piksel. Położenie piksela określa jednoznacznie numer w matrycy. Model

ten jest niewrażliwy na zmiany granic obiektów przestrzennych, ułatwia więc analizy i

ich zmian w czasie. System ten charakteryzuje się ponadto dużym stopniem

zautomatyzowania procesu pozyskiwania danych.

Zazwyczaj model rastrowy zapisywany jest w postaci dwuwymiarowej

tablicy(Rysunek 3) A[i,j], gdzie elementami o danej wartości atrybutu są a

ij,

zaś

wskaźniki (i,j) określają położenie wiersz-kolumna elementu tablicy. Model ten może

być także reprezentowany w sposób wielowymiarowy A[i,j,k,...] ale zależy to od liczby

atrybutów określających elementy. Tutaj także wskaźniki (i,j) określają położenie

wiesz-kolumna, natomiast pozostałe są wskaźnikami odpowiednich atrybutów.

Rysunek 3. Rastrowy i wektorowy model danych.

Rastrowy model danych wykorzystywany jest głównie w systemach badających

przestrzeń przyrodniczą, pozwala śledzić różnorodne interakcje obiektów ekosystemu i

formułować odpowiedzi na pytania związane z funkcjonowaniem przyrody.

1.6.4. Model regularnej siatki kwadratów

Model ten bazuje na kwadracie jako podstawowym elemencie siatki. Jest to

prosty model składający się z siatki punktów węzłowych. Położenie punktów w takim

18

modelu związane jest jedynie z wielkością siatki. Nie odpowiada to w żaden sposób

ś

ciślejszemu odwzorowaniu formy i szczegółów terenu. Wynika z tego, iż złożoność

tych szczegółów nie jest tu dostatecznie uwzględniona. W celu zwiększenia dokładności

odzwierciedlania modelu stosuje się proces zwiększanie gęstości siatki, który odnosi się

do całej powierzchni terenu. Powoduje to redundancje danych w miejscach gdzie

zwiększona gęstość nie jest wymagana.

Możliwość rozróżnienia szczegółów daje zmodyfikowana odmiana modelu siatki

kwadratów z zagęszczeniem w ściśle określonych miejscach.

1.6.5. Model siatki trójkątów (TIN)

Tworzenie siatki trójkątów, na których opary jest ten model, nazywa się

triangulacją.

Triangulacja stanowi proces, podczas którego oryginalne dane punktowe są łączone w

przestrzeń przy pomocy sieci złożonej z powierzchni trójkątnych, wyrysowanych z

zachowaniem priorytetu przybliżenia kształtu powierzchni do trójkątów równobocznych

zgodnie z zasadami tworzenia sieci nieregularnych trójkątów (TIN – ang. triangulated

irregular network

).

Łączenie punktów jest oparte o relację najbliższego sąsiedztwa (kryterium Delaunlay),

która wskazuje, że koło opisane na którymkolwiek trójkącie nie może zawierać

wierzchołków innego trójkąta(Rysunek 4). Metoda ta gwarantuje ciągłość i

wygładzenie powierzchni wzdłuż boków każdego z trójkątów i wygładzenie

powierzchni w obrębie każdego trójkąta.

Rysunek 4. Ilustracja triangulacji Delaunaya

19

1.6.6. Model warstwicowy

Model ten tworzą elementy, z których każdy jest ciągiem par współrzędnych:

(x

1

, y

1

, x

2

, y

2

,…, x

n

, y

n

)

punktów pochodzących z odcinka o jednakowej i ustalonej wysokości.

Warstwice definiowane są jako linie powierzchni, zawierające określone geometrycznie

i tej samej wysokości punkty.

Rysunek 5. Warstwice; utworzone w programie Surfer 7.

1.7. Generalizacja

W przypadku obróbki danych przestrzennych generalizacja znajduje

zastosowanie w dwóch głównych obszarach. Pierwszym jest generowanie danych

tematycznych dla kompleksowych analiz w systemach GIS, drugim prezentacja danych

w różnych skalach. Oba wymagają wybrania podzbioru danych z bazy danych oraz

redukcji liczby szczegółów w celu spełnienia określonych wymagań. Generalizacja od

dawna uważana jest jako istotny składnik w procesie tworzenia map.

Muller [9] wyróżnia cztery powody, dla których wykonuje się generalizację:

-

wymogi ekonomiczne – nasza wiedza o środowisku jest empiryczna, a jej

zakres zależy od przyjętego programu badawczego. Pozyskiwanie

20

informacji z przyczyn technicznych jest zawsze ograniczone, dlatego

stosujemy zasadę uogólnienia – generalizacji

-

wiarygodność informacji – wszystkie dane przestrzenne są obarczone

błędem powstającym w trakcie ich, zapisu i przetwarzania. Źródłem błędów

jest niedoskonałość przyrządów, niewłaściwa metoda pomiarowa lub też

błąd spowodowany jest przez pomyłkę człowieka. W celu znalezienia

pewnej ogólnej tendencji, uzyskaniu wyniku o największym

prawdopodobieństwie, stosujemy generalizację

-

właściwości skalowe – wiele zjawisk przyrodniczych wykazuje właściwości

skalowe, tzn. pewne procesy widoczne są tylko w danej skali przestrzennej.

W celu wykrycia zjawisk skalowych informacja powinna być przetworzona

za pomocą generalizacji

-

czytelność przekazu graficznego – w kartografii jest to podstawowe

zastosowanie generalizacji. Mapy wielkoskalowe, które zawierają bardzo

szczegółową informację przestrzenną są nieczytelne i znacznie

przewyższają zdolności wizualnego odbioru. W tym celu stosuje się

generalizację, która polega na zagęszczeniu i selekcji danych.

Generalizacje należy rozumieć jako wybór i uproszczenie informacji

kartograficznej, dostosowane do skali i przeznaczenia mapy. Rozróżniamy generalizacje

automatyczną i ręczną. Generalizacja ręczna jest niezwykle czasochłonna.

Kartografowie usuwają obiekty nieistotne, upraszczając linie oraz granice, łącząc

obiekty powierzchniowe oraz rozwiązując konflikty powstałe przy rysowaniu. Rezultat

takich działań jest bez wątpienia zależny od wykonawcy.

Rozbudowa baz danych przestrzennych spowodowała, iż zaistniała potrzeba

zautomatyzowania procesu generalizacji. Dostawcy oprogramowania GIS/SIP wciąż

starają się określić problemy związane z komputerową generalizację oraz znaleźć ich

rozwiązania. Jednak żaden z istniejących systemów SIP nie dostarcza zestawu narzędzi,

które spełniałyby wymogi generalizacji, gdyż sam proces generalizacji automatycznej

jest niezmiernie skomplikowany.

Generalizacja obejmuje dużą liczbę analiz przestrzennych oraz decyzji: co

generalizować, jak generalizować oraz jak rozwiązywać konflikty między symbolami.

Skomplikowany proces generalizacji może być rozłożony na pojedyncze operatory,

które wykonywane w odpowiedniej kolejności dadzą oczekiwany wynik

W literaturze wyróżniane są następujące operatory generalizacyjne:

21

•

redukujące liczbę obiektów

- eliminacja - usuwanie wybranych obiektów, które są zbyt małe, zbyt

krótkie lub zbyt mało znaczące na wynikowej mapie, aby mogły być

przedstawione na wynikowej mapie.

- agregacja(grupowanie) – łączenie obiektów położonych blisko siebie

lub sąsiadujących ze sobą w nowe obiekty powierzchniowe

•

upraszczające kształt

- wygładzanie - eliminacja nieważnych szczegółów mapy

- karykaturyzacja – wyolbrzymianie, zwiększanie zajętych powierzchni

przez obiekt w celu zaakcentowania i zwiększenia czytelności lub

powiększenia istotnych szczegółów.

- zmiana wymiaru – wykonywana gdy niemożliwe jest przedstawienie

obiektu w jego dotychczasowej postaci np.: zmian obiektu

powierzchniowego na liniowy

•

poprawiające widoczność

- powiększenie - zwiększenie rozmiaru istotnego obiektu w celu

zachowania go na mapie

- rozwiązywanie konfliktów – wykrywanie między obiektami a

następnie przesuwanie lub zmiana wymiarów mniej znaczących,

Charakter generalizacji ma odmienny charakter w modelu wektorowym oraz

modelu rastrowym. Generalizacja wektorowa kartograficzna jest pomyślana głównie

jako narzędzie do upraszczania i wygładzania obiektów liniowych. Zagadnienie to jest

istotne gdyż należy pamiętać, iż większość symboli znajdujących się na typowej mapie

topograficznej stanowią linie. W modelu rastrowym generalizacja prowadzona jest na

atrybutach, w przeciwieństwie do zapisu wektorowego, gdzie przetwarzaniu podlega

informacja geometryczna

1.8. Źródła danych

Jedną z kluczowych cech systemów GIS jest ich zdolność do przyjmowania

danych z różnych źródeł, w różnych formatach i zbieranych w różnym czasie. W

zależności od rodzaju danych mamy odmienne metody pozyskiwania danych.

22

1.8.1. Dane wektorowe


Digitalizacja

W celu wprowadzenia danych wektorowych do bazy danych konieczne jest

podanie wartości współrzędnych obiektów oraz informacja o ich topologii. Źródłem

takiej informacji jest najczęściej mapa analogowa, a proces kwantowania danych

nazywany jest digitalizacją. W procesie digitalizacji wykorzystuje się urządzenie

elektromagnetyczne – digitizer.

Proces digitalizacji rozpoczyna się od umocowania mapy na specjalnym pulpicie.

Kolejną czynnością jest wprowadzenie punktów kontrolnych mapy, które dają

możliwość przeliczenia współrzędnych digitizera na współrzędne kartograficzne. Ta

operacja nazywana jest rejestracją mapy. Do rejestracji mapy używana jest empiryczna

funkcja wielomianu, która pozwala określić różnicę skali, przesunięcie, obrót obydwu

układów współrzędnych prostokątnych. Ten typ zależności to transformacja afiniczna

f

dv

cu

y

e

Bv

au

x

+

+

=

+

+

=

gdzie : x, y – współrzędne kartograficzne

v, u – współrzędne digitizera

Do rozwiązania powyższego układu równań wystarczą trzy punkty kontrolne, jednak

gdy zachodzi potrzeba uzyskania informacji o zniekształceniu mapy, wprowadza się

więcej punktów, parametry równań oblicza metodą najmniejszych kwadratów.

W trakcie procesu digitalizacji dane przesyłane są do komputera przez łącze szeregowe,

po czym zapisywane są na dysku i ewentualnie umieszczane w bazie danych.

Obecnie stosowane jest digitalizacja półautomatyczna oraz ręczna.

Cyfrowe instrumenty geodezyjne

Obecnie w geodezji do określenia położenia punktu używa się pomiarów kątów

i odległości we współrzędnych biegunowych, które później przeliczane są na

współrzędne wektorowe. Wykorzystanie instrumentów opto-elektronicznych pozwoliło

na uzyskanie znacznie dokładniejszego niż w procesie digitalizacji rysunku

analogowego.

23

Transfer danych wektorowych

Dane mogą być również pozyskiwane z zewnętrznej bazy danych, z której

przenosimy (importujemy) dane do systemu geoinformacyjnego.

W wielu krajach utworzono narodowe agencje kartograficzne, które zajmują się

opracowaniem cyfrowych map topograficznych.

Obecnie istnieje kilka dużych zbiorów map cyfrowych, z których najbardziej znane to:

GRID – opracowanie w małych skalach, które obejmuje cały świat

WDB I i II – opracowanie obejmujące świat w skali od 1:4 mln 1:1 mln

DCW – zbiór map świata w skali 1:1 mln i 1:2 mln, zajmuje około 1,7 GB

pamięci na dyskach CD-ROM

W Polsce również powstają zbiory wektorowo zapisanych danych przestrzennych.

Państwowy Instytut Geologiczny opracowuje obecnie cyfrową wersję szczegółowej

mapy geologicznej Polski w skali 1:50000.

Przy przenoszeniu danych pewnym problemem jest niekompletność danych (np.: brak

informacji o topologii) oraz różnorodność formatów, w jakich są one zapisywane.

Podejmowane są próby ujednolicenia tych formatów przez przyjęcie jednakowej

struktury pliku i modelu danych, co znacznie ułatwi wymianę i transmisję danych.

Obecnie istnieje bardzo wiele formatów wymiany danych wektorowych, jednak

najpopularniejsze to: NTF, DXF, DIGEST, SDTS, ARC, EPS oraz PLT.

Redakcja danych wektorowych

Podczas digitalizacji bardzo często powstają błędy, które to mogą zostać później

poprawione. Wykonuje się to przy pomocy programu digitalizacji, z odwołanie do

podkładu kartograficznego, obrazu rastrowego lub ekranu zawierającego wprowadzone

linie. Jako urządzenie wskazujące może być użyta myszka lub celownik digitizera.

Globalne wyznaczanie pozycji

Najnowszą metodą pozyskiwania danych jest pomiar GPS(ang. Global

Positioning System

). Dzięki zastosowaniu 29 sztucznych satelitów(dane na dzień

24

24.I.2002), dysponując odpowiednim odbiornikiem można określić pozycję obiektu(3

współrzędne).Jednak ze względów bezpieczeństwa właściciel satelitów(

Departament

Obrony USA) wprowadził pewne przekłamanie w dokładności – około 100 m. Jednak

stosując dwa odbiorniki oraz odpowiednie metody pomiarowe można uzyskać znacznie

lepszą dokładność do 5mm(dla tzw. Odbiorników geodezyjnych) oraz 20 cm – 5 m (dla

odbiorników popularnych).Dzięki odpowiedniemu oprogramowaniu istnieje możliwość

przeniesienia wyników pomiarów do bazy SIP.

1.8.2. Dane rastrowe

Skanowanie

Jedną z najpopularniejszych metod pozyskiwania danych rastrowych przez

zmianę obrazu analogowego na cyfrowy przy użyciu skanera jest skanowanie. W

skanerze obraz tworzony jest przez szereg elementów fotoczułych tworzących linię,

która systematycznie rejestruje intensywność światła odbitego od oryginalnego rysunku.

Cecha niekorzystną skanerów jest fakt, że rejestrują wszystko co jest w ich polu

widzenia, a więc nie potrafią selektywnie wczytywać np.: tylko przebieg dróg.

Teledetekcja

Zajmuje się bez-kontaktowym pozyskiwaniem, przetwarzaniem i interpretacją

informacji o obiektach, zjawiskach i procesach zachodzących na powierzchni Ziemi.

Najpopularniejszą techniką teledetekcji jest fotografia lotnicza ze względu na łatwość

wykonywania zdjęć lotniczych, a także stosunkowo niskie koszty. Najczęściej

wykonuje się zdjęcia czarno-białe na filmie panchromatycznym, głównie na potrzeby

fotogrametrii, do sporządzania różnoskalowych map topograficznych. Zdjęcia lotnicze

wykorzystuje się ponadto do badań budowy geologicznej terenu, obliczania wielkości

przepływów w rzekach, obliczania zasobów drewna w lasach, obliczania pogłowia

zwierząt dziko żyjących, szacowania wielkości zbiorów upraw rolnych, wyznaczania

prędkości ruchu pojazdów itp..

W zdalnych metodach badania środowiska wykorzystuje się również promieniowanie

podczerwone, w zakresie podczerwieni fotograficznej oraz część długofalowego

promieniowania podczerwonego. Promieniowanie to można rejestrować na

25

odpowiednio czułym filmie fotograficznym. W fotografii lotniczej fotografia w

podczerwieni jest wykorzystywana do badania szaty roślinnej, rejestrowanej na

zdjęciach w zróżnicowanej tonacji oraz do badania zasobów i jakości wód.

Rysunek 6. Barwne zdjęcie lotnicze w podczerwieni. Przedstawia strukturę

wiekową i gatunkową drzewostanów oraz jakość upraw leśnych.[30]

W procesie poznawania obiektów wykorzystywane jest długofalowe promienio-

wanie podczerwone, emitowane przez te obiekty. Analiza tego rodzaju promieniowania

elektromagnetycznego pomaga w uzyskaniu wiadomości o obiektach i zjawiskach

zachodzących na powierzchni Ziemi i jej wierzchniej warstwie.

Programy interpolacji

Jako źródło danych rastrowych mogą być również użyte pliki zawierające

wartości punktów węzłowych w siatce interpolacji. Wartości te tworzą macierze, dzięki

czemu mogą być potraktowane jako piksele obrazu cyfrowego, jednak najczęściej

konieczna jest zmiana uporządkowania macierzy do układu współrzędnych ekranu.

Transfer danych rastrowych

Podobnie jak w przypadku danych wektorowych, dane rastrowe mogą być

wczytane z zewnętrznych źródeł. W procesie wymiany danych rastrowych potrzebna

26

jest standaryzacja formatu, która jest znacznie łatwiejsza niż przy danych wektorowych.

Istnieje wiele formatów wymiany danych, są wszystkie spotykane formaty graficzne

takie jak: GIF, JPG, BMP. W Polsce istnieje kilka zbiorów rastrowych danych

przestrzennych, które można wykorzystać jako pomocnicze warstwy przestrzenne.

27

Rozdział 2. Mapy numeryczne

2.1. Definicja mapy numerycznej

Klasyczna mapa jest powszechnie stosowanym modelem analogowym

ukazującym obiekty przestrzenne. Stanowi ona pewne kartograficzne uogólnienie

rzeczywistości, jej dokładność i rozdzielczość zależą od zastosowanej skali

opracowania. Tradycyjna, redagowana w postaci graficznej, mapa jest trudna do

aktualizacji i automatycznego wyszukiwania danych. Wraz z rozwojem techniki

informatycznej powstała idea redagowania mapy w komputerze, czyli tworzenia mapy

numerycznej.

Mapę numeryczną można zdefiniować jako zbiór danych numerycznych, który

dzięki zastosowaniu specjalnych algorytmów i odpowiednich środków technicznych

umożliwia przedstawienie mapy w formie graficznej. Dane zawarte w systemie mogę

być selekcjonowane, lub grupowane, co daje możliwość, na podstawie jednego zestawu

danych, różnorodne (pod względem skali i treści) graficzne opracowanie tematyczne.

Do wykonania mapy numerycznej konieczne jest zebranie i zapisanie w bazie

danych systemu danych charakteryzujących położenie każdego elementu

sytuacyjnego(dwie lub trzy współrzędne) oraz zdefiniowania odpowiedniego schematu

połączeń punktów tworzących obiekty(np.: kolejność graniczników tworzących

działkę). Najczęściej stosowany jest prosty model wektorowy zapisu położenia

obiektów z wykorzystanie elementów punktowych i liniowych. Dla niektórych potrzeb

(np.: ewidencji gruntów) wydzielane są obiekty powierzchniowe, system umożliwia

emisję informacji o ich polu powierzchni, niekiedy także o cechach z nimi związanych.

Mapa numeryczna nie jest bazą danych informacji przestrzennej, ale może być do takiej

postaci przekształcona.

W Polsce zasady budowy mapy numerycznej, która posiada cechy dokumentu

formalno-prawnego regulują instrukcje techniczne wprowadzone przez Głównego

geodetę Kraju:

„System Informacji o Terenie, podstawowa mapa kraju, Instrukcja K-1”

„System informacji o terenie, Standard Wymiany Informacji Geodezyjnej”

28

Na rysunku 7 i 8 znajduje się przykład mapy numerycznej.

Rysunek 7. Mapa numeryczna miasta Tuchole. [23]

Rysunek 8. Fragment al. LOP w mieście Tuchole; widoczna jest także sieć uzbrojenia
podziemnego.[23]

29

2.2. Pojęcia związane z mapami

Przy mapach numerycznych spotykamy się z szeregiem pojęć. Poniżej

zostaną przedstawione najważniejsze terminy konieczne do zrozumienia istoty map.

2.2.1. Obiekty i atrybuty

Obiekt to składnik warstwy. Pojedynczym obiektem może być np.: las.

Obiekt to najmniejszy element, jaki można wyróżnić na mapie. Jest symbolicznym

przedstawieniem pewnego elementu ze świata rzeczywistego. Można go przedstawić za

pomocą symbolu graficznego lub figury geometrycznej. Na każdy obiekt składa się co

najmniej jeden punkt o zadanych współrzędnych, dzięki czemu można obiekt

umiejscowić w przestrzeni(czyli dokonać georeferencji). Informacja opisowa na temat

każdego obiektu przetrzymywana jest w bazie danych.

Każdy obiekt posiada pewne elementy opisujące go, czyli atrybuty. Każdy

obiekt można opisać dowolną ilością informacji dowolnego typu. Jest to bardzo ważna

własność, która odróżnia zwykłe programy graficzne od SIP.

2.2.2. Warstwa mapy

Idea mapy numerycznej polega m.in. na tym, iż każdy rodzaj informacji

znajduje się na osobnej warstwie. Warstwa jest więc pojęciem hierarchizującym

strukturę zapisu mapy. Zazwyczaj warstwa obejmuje obiekty mające wspólne cechy.

Np.: warstwa nosząca nazwę Budynki zawiera dane graficzne oraz opisowe na temat

wszystkich budynków(i tylko budynków). Każda warstwa oprócz atrybutów opisowych

posiada także grupę parametrów określających jej wygląd, czyli: kolor, grubość i typ

linii, typ wypełnienia polygonów itp.

Najczęściej przypisanie poszczególnych obiektów do warstw mapy odbywa się już w

procesie digitalizacji.

Warstwy mogą stanowić oddzielne mapy np.: można je oddzielnie wyświetlać czy

nawet drukować. Po nałożeniu na siebie warstw otrzymujemy zupełnie inną, nową

informację. Przykładem może być sytuacja, w której warstwa z samymi punktami

czerpania wody niewiele mówi, jednak gdy do tego dołączymy dodatkowo warstwę

dróg i cieków, pozwoli to na znacznie dokładniejszą orientację, przeprowadzenie

analizy i wyciągniecie wniosków.

30

Proces tworzenia warstw jest bardzo istotne w procesie budowania i analizowania map.

Rysunek 9. Rozwarstwienie informacji przestrzennej.[30]

2.2.3. Mapa tematyczna

Mapa tematyczna przedstawiająca wybrane zagadnienia na tle podkładu

kartograficznego. Główny temat, którym mogą by np.: siedliska leśna – map

siedliskowa, dominuje a pozostałe elementy(topograficzne czy też administracyjne) są

ukazane jako tło mające pełnić funkcje orientacyjne. Mapy tematyczne dzielą się na

wiele grup, które zostały przedstawione w punkcie 2.3 Klasyfikacja map.

2.2.4. Skala mapy

Jest to stosunek liczbowy przedstawiający wielkość zmniejszenia odległości

na mapie względem rzeczywistych odległości w terenie. Skala mapy zapisywana jest w

postaci ułamka np.: 1:5000 razy większa (skala mapy jest tym większa, im mianownik

ułamka jest mniejszy).

31

Skalę mapy można przedstawić za pomocą podziałki mapy lub w postaci mianowanej,

np.: 1 cm na mapie – 5km w terenie.

2.2.5. Oznaczenia obiektów na mapach

Na mapach stosowane są dwojakiego rodzaju oznaczenia:

•

wypełnienie - nadanie wnętrzu obiektu wybranego koloru. Bardzo

często stosowane przy funkcjach klasyfikujących obiekty na mapie.

Rysunek 10. Wypełnienie

•

szrafura, deseń, kreskowanie - kreski równoległe lub przecinające się,

albo inny dowolny deseń stosowany w kartografii do elementów

powierzchniowych na mapach tematycznych

Rysunek 11. Szrafura.

32

2.2.6. Jednostki ewidencyjne

Arkusz – fragment mapy mieszczący się na karcie formatu A1 wytyczony po granicach

naturalnych.

Obręb – fragment mapy składający się z kilku arkuszy.

Gmina – jednostka terytorialna obejmująca pewną liczbę wsi, niewielkie miasto lub

część dużego miasta. Składa się z obrębów.

2.3. Klasyfikacja map

Najczęściej stosowany podział map odnosi się do ich skali. Zazwyczaj mapy

dzielone są na wielko-, średnio- i małoskalowe. Jednak klasyfikacja ta nie jest

jednoznaczna, ponieważ w różnych dziedzinach funkcjonują różne zakresy skal (skale

map w kartografii i geodezji są różne). Z tego powodu wprowadzono inny rodzaj

podziału; podział ze względu na treść mapy.

Pełna klasyfikacja map ze względu na treść znajduje się w załączniku A.

2.4. Znaki kartograficzne

Znaki kartograficzne są niezwykle istotne przy procesie tworzenia i czytania

mapy. Dzięki nim można przedstawić przedmioty i zjawiska nawet takie, które nie mają

wizualnego obrazu (np.: klimat, temperatura) lub są zbyt małe w zastosowanym

pomniejszeniu.

Definicja znaków kartograficznych przedstawia się w następujący sposób:

„Znaki kartograficzne – są to umowne graficzne oznaczenia stosowane na mapach w

celu przedstawienia rzeźby terenu (warstwice, szrafury), tzw. szczegółów

sytuacyjnych(sygnatury) i innych elementów.”

2

Możemy wyróżnić następujące rodzaje znaków kartograficznych:

•

Znaki punktowe (np.: punkty wysokości)

•

Znaki liniowe (np.: rzeki, drogi)

•

Znaki powierzchniowe (np.: lasy)

•

Znaki objaśniające

2

za:

Encyklopedia multimedialna FOGRA - 1999

33

Pierwsza grupa – znaki punktowe – obrazuje elementy, których rozmiar w naturze jest

tak niewielki, że nie da się ich zobrazować w skali map, gdyż byłyby na niej

niewidoczne. Znaki z tej grupy używane są do przedstawiania samotnych drzew,

drogowskazów. Poniżej znajdują się przykładowe znaki z tej grupy:

- samotne drzewo (iglaste)

- fabryka bez komina

- fabryka z kominem

- punk triangulacyjny

- młyn wodny

- stacja benzynowa

- transformator

Do grupy znaków liniowych zaliczamy wszystkie te znaki, które przy zastosowaniu

rzutu poziomego dają linię. W skali mapy nie jest możliwe wierne oddanie szerokości

obiektu, z tego względu przyjęto, że oś znaku odpowiada rzeczywistemu

umiejscowieniu obiektu w warunkach rzeczywistych. Znakami liniowymi opisujemy

drogi, rzeki, linie energetyczne, telefoniczne.

- droga gruntowa utrzymana

- kanał o szerokości pow. 10 m nie
dający przedstawić się w skali mapy

- ogrodzenie z prętów żelaznych lub
siatki

- ogrodzenie kamienne lub murowane o
- wysokości do 1 m

- linia telefoniczna lub telegraficzna

- linia wysokiego napięcia na słupach
drewnianych

Z kolei znaki powierzchniowe(konturowe) opisują obiekty, które możemy przedstawić

w skali mapy, czyli np.: lasy, bagna. Kształt obiektów na mapie odpowiada dokładnemu

kształtowi w terenie.

34

- sad z drzewami owocowymi

- łąka

- wysokie trawy

- kamieńsko (gołoborze)

- teren bagienny

- las rzadki

Ostatnie grupa to

znaki objaśniające

. Znaki te nie wyst

ę

puj

ą

samodzielnie, s

ą

one

uzupełnieniem dla znaków przedstawionych powy

ż

ej. Przykłady takich znaków to:

numer działki, rodzaj granicznika, nazwa ulicy.

2.5. Odwzorowania kartograficzne

Zasadnicz

ą

cech

ą

ka

ż

dej mapy jest jej kartometryczno

ść

. Własno

ść

ta

oznacza, i

ż

obraz mapy mo

ż

e by

ć

u

ż

ywany do przeprowadzenia pomiarów w celu

okre

ś

lenia cech ilo

ś

ciowych ukazywanych zjawisk oraz obiektów(liczebno

ść

,

odległo

ść

). Odró

ż

nia to map

ę

od planów, które zazwyczaj nie maj

ą

takiej własno

ś

ci.

Kartometryczno

ść

mapy uzyskujemy przez zastosowanie

ś

ci

ś

le okre

ś

lonych formuł

matematycznych odzwierciedlaj

ą

cych brył

ę

Ziemi na płaszczy

ź

nie mapy.

Zestaw tych reguł nosi nazw

ę

odwzorowania kartograficznego

. Czyli, odwzorowanie

kartograficzne polega na przeniesieniu poło

ż

enia punktów z powierzchni odniesienia,

któr

ą

mo

ż

e by

ć

kula ziemska lub elipsoida ziemska na płaszczyzn

ę

mapy z

zastosowaniem okre

ś

lonych reguł matematycznych. W praktyce jest to przeniesienie

siatki geograficznej, która słu

ż

y jako podstawa okre

ś

lenia poło

ż

enia punktów na Ziemi.

Obraz siatki geograficznej przedstawiony na mapie przy zachowaniu zasad

odwzorowania tworzy siatk

ę

kartograficzn

ą

. Siatk

ę

tak

ą

mo

ż

emy uzyska

ć

w wyniku

przelicze

ń

matematycznych, które to okre

ś

laj

ą

poło

ż

enie punktów przeci

ę

cia

wybranych południków i równole

ż

ników, albo dzi

ę

ki zastosowaniu rzutowania

geometrycznego siatki geograficznej bezpo

ś

rednio na płaszczyzn

ę

lub figur

ę

daj

ą

c

ą

si

ę

rozwija

ć

na płaszczy

ź

nie np.: sto

ż

ek.

35

Istnieje wiele odwzorowa

ń

. Ka

ż

de posiada swoje zalety i wady, wynikaj

ą

ce przede

wszystkim z wyst

ę

powania zniekształce

ń

kartograficznych.

Ż

adne z dost

ę

pnych

odwzorowa

ń

nie oferuje mo

ż

liwo

ś

ci wiernego przedstawienia odległo

ś

ci na całej

mapie. Istniej

ą

odwzorowania, które zachowuj

ą

odległo

ś

ci tylko wzdłu

ż

pewnych

kierunków, o których b

ę

dzie mowa dalej.

2.5.1. Rodzaje odwzorowań kartograficznych

Istnieje bardzo wiele rodzajów odwzorowa

ń

. Poni

ż

ej przedstawi

ę

te

najbardziej typowe i najszerzej wykorzystywane.

Mapa wykonana jest w pewnym odwzorowaniu, przyj

ę

tym dla danego obszaru i

rodzaju mapy. Proces przekształcenia powierzchni elipsoidy na płaszczyzn

ę

mapy

wprowadza zmian

ę

relacji geometrycznej odwzorowywanego obrazu. Zniekształceniu

mog

ą

ulec k

ą

ty, odległo

ś

ci, powierzchnie, kierunki.

Istniej

ą

odwzorowania, które zachowuj

ą

te wielko

ś

ci niezmienione, s

ą

to:

•

równopolowe –

zachowuje warto

ść

pól powierzchni. Wykorzystywane jest do

kartograficznych opracowa

ń

drobnoskalowych np.: małoskalowe mapy

geograficzne

•

konforemne

– warto

ść

k

ą

tów pomi

ę

dzy kierunkami pozostaje niezmieniona.

Odwzorowanie

stosowane

do

opracowa

ń

map

wielkoskalowych,

ś

rednioskalowych i map nawigacyjnych.

•

równoodległościowe –

zachowuje niezmienione warto

ś

ci pomi

ę

dzy punktami

poło

ż

onymi np.: na tym samym południku, równole

ż

niku. Nie istnieje takie

odwzorowanie, które zachowuje tak

ą

sam

ą

skal

ę

pomi

ę

dzy dwoma dowolnie

wybranymi punktami odwzorowywanego obszaru.

•

azymutalne –

zachowuje kierunki.

Kolejn

ą

metod

ą

podziału odwzorowa

ń

jest klasyfikacja ze wzgl

ę

du na geometryczn

ą

interpretacj

ę

:

•

azymutalne

– powierzchnia odwzorowania jest płaska

•

walcowate –

odwzorowanie na boczn

ą

powierzchni

ę

walca

•

stożkowe –

na płaszczyzn

ę

sto

ż

ka

36

Ka

ż

de z powy

ż

szych odwzorowa

ń

, mo

ż

na podzieli

ć

ze wzgl

ę

du na orientacj

ę

powierzchni odwzorowuj

ą

cej wzgl

ę

dem powierzchni elipsoidy na (Rysunek 12):

•

biegunowe

(normalne)

•

równikowe

(poprzeczne)

•

horyzontalne

(uko

ś

ne)

Rysunek 12. Kształt i orientacja powierzchni odwzorowujących.[4]

S

ą

równie

ż

odwzorowania, które nie zachowuj

ę

ż

adnych wymiarów. Stanowi

ą

one

rodzaj kompromisu mi

ę

dzy wyborem zniekształce

ń

k

ą

tów, odległo

ś

ci i powierzchni.

Wygl

ą

d powierzchni Ziemi jest wówczas zniekształcony w pewnym umiarkowanym

stopniu.

2.6. Układy współrzędnych geodezyjnych

37

Układ współrz

ę

dnych okre

ś

laj

ą

dwa główne elementy; elispoida, okre

ś

lona tak,

aby odzwierciedla

ć

wła

ś

ciwo

ś

ci geometryczno-fizyczne geoidy w wybranym obszarze

ziemi oraz odwzorowanie kartograficzne powierzchni przyj

ę

tej elipsoidy na

płaszczy

ź

nie

Dla obszaru Polski zdefiniowano dwa systemy współrz

ę

dnych geodezyjnych w oparciu,

o które wykonywano po roku 1945 mapy topograficzne:

•

PUŁKOWO’42

– wykorzystuje elipsoid

ę

Krasowskiego

•

EURE

F

-89

– działa na geocentrycznej elipsoidzie GRS’80

Powy

ż

sze systemy s

ą

podstaw

ą

stosowanych w Polsce układów współrz

ę

dnych.

Na systemie PUŁKOWO’42 oparte s

ą

nast

ę

puj

ą

ce układy:

•

1942 –

układ płaskich współrz

ę

dnych prostok

ą

tnych. Zastosowano w nim

odwzorowanie Gaussa-Krugera dla stref południkowych. Układ ten

przeznaczony jest dla map wieloskalowych (skala ponad 1:5000), wykazuje

maksymalne zniekształcenie odwzorowawcze na granicy stref rz

ę

du 15 cm/km.

oraz dla skla mniejszych ni

ż

1:5000, gdzie maksymalne zniekształcenie na

granicy stref wynosi 59cm/km.

•

1965

– układ współrz

ę

dnych płaskich prostok

ą

tnych wprowadzony w 1968

roku. Przeznaczony głownie dla map wieloskalowych. Obszar Polski został tu

podzielony na 5 stref:

Rysunek 13. Podział na strefy według 1965

•

GUGiK-80 -

układ

płaskich współrz

ę

dnych prostok

ą

tnych przeznaczony dla

map w małej skali 1:100000 i mniejszych. Maksymalne zniekształcenie liniowe

na granicach kraju wynosi 93cm/km. Układ ten został zastosowany jedynie przy

38

opracowaniu wydawanej w latach 1980-1984 topograficznej mapy Polski w

skali 1:100000.

Na systemie EUREF-89 oparte s

ą

nast

ę

puj

ą

ce układy:

•

1992 –

układ płaskich współrz

ę

dnych prostok

ą

tny przeznaczony dla map

małoskalowych i

ś

rednioskalowych. Wykorzystuje si

ę

w nim kartograficzne

równok

ą

tne odwzorowanie Gaussa-Krugera.

Warto

ś

ci zniekształce

ń

odwzorowawczych mieszcz

ą

si

ę

w zakresie od –70

cm/km na południku osiowym do 91cm/km na wschodniej granicy Polski.

•

2000 -

układ płaskich współrz

ę

dnych prostok

ą

tny przeznaczony dla map

wieloskalowych. Równie

ż

wykorzystuje odwzorowanie Gaussa-Krugera.

Zniekształcenie liniowe zawiera si

ę

w zakresie od –7.7 cm/km na południku

osiowym do 7 cm/km na brzegu ka

ż

dej strefy.

•

UTM –

mi

ę

dzynarodowy, wojskowo-nawigacyjny układ współrz

ę

dnych

płaskich stosuj

ą

cy elipsoid

ę

WGS84 i uniwersalne poprzeczne odwzorowanie

Mercator. W Polsce wykorzystywany od pocz

ą

tku lat 90 do opracowywanie

map zgodnych ze standardami NATO.

2.7. Mapa rastrowa a mapa wektorowa

Najcz

ęś

ciej mapy numeryczne realizowane s

ą

w postaci wektorowej oraz

rastrowej. Ka

ż

da z tych metod posiada swoje wady i zalety, o których powiem nieco

szerzej.

2.7.1. Mapa wektorowa

Mapa w postaci wektorowej składa si

ę

ze zbioru obiektów opisanych

współrz

ę

dnymi w zadanym układzie współrz

ę

dnych. Reprezentacja wektorowa bardzo

dobrze nadaje si

ę

do przechowywania danych o charakterze dyskretnym, dla których

wymagana jest bardzo du

ż

a dokładno

ść

. S

ą

to np.: granice działek, ulice, budynki, sieci

elektryczne. Wektor posiada równie

ż

bardzo wa

ż

n

ą

zalet

ę

, jak

ą

jest mo

ż

liwo

ść

wyodr

ę

bnienia poszczególnych obiektów. Dzi

ę

ki temu mo

ż

na do nich podł

ą

cza

ć

informacje pochodz

ą

ce z bazy danych, co jest nie mo

ż

liwe w przypadku mapy

rastrowej.

39

Zapis w postaci wektorowej jest powszechnie u

ż

ywany w systemach CAD-owskich.

Jednak w tych systemach współrz

ę

dne wyra

ż

ane s

ą

w lokalnych jednostkach np.:

centymetrach czy calach, a nie we współrz

ę

dnych geograficznych.

Du

żą

zalet

ą

mapy wektorowe jest znacznie mniejsza obj

ę

to

ść

, ni

ż

eli mapy rastrowej

(ale zdarzaj

ą

si

ę

wyj

ą

tki) oraz skalowalno

ść

. Jako

ść

mapy wektorowej nie zale

ż

y od

skali w jakiej jest wizualizowana, w przeciwie

ń

stwie do zapisu rastrowego, gdzie

najlepsz

ą

jako

ść

uzyskujemy w skali zbli

ż

onej do oryginału.

2.7.2. Mapa rastrowa

Mapa w postaci rastrowej jest porównywalna do fotografii. Stanowi ona

siatk

ę

punktów zorganizowanych w wiersze i kolumny. Ka

ż

dy z tych punktów mo

ż

e

przyjmowa

ć

ró

ż

ne warto

ś

ci(kolory), co w rezultacie tworzy obraz. Obiekty, jakie mamy

na mapie rastrowej s

ą

nierozpoznawalne dla komputera, ale oczywiste dla u

ż

ytkownika

np. drogi, budynki. Rysunek rastrowy tak

ż

e zachowuje globalny układ współrz

ę

dnych i

mo

ż

na go przedstawia

ć

w ró

ż

nych skalach. Mo

ż

na go pomniejsza

ć

i powi

ę

ksza

ć

w

rozs

ą

dnych granicach(przewa

ż

nie od +10 do –10).

Raster wykorzystywany jest przede wszystkim w nast

ę

puj

ą

cych przypadkach:

•

gdy spotykamy si

ę

z obiektami o zmieniaj

ą

cej si

ę

powierzchni w sposób ci

ą

gły

np.: rze

ź

ba terenu

•

w celu zało

ż

enia warstwy, która b

ę

dzie stanowiła podkład dla innych warstw

wektorowych

Obraz rastrowy jest bardzo dokładny, ale niestety bardzo obszerny. Przy skalowaniu

traci du

ż

o na jako

ś

ci, co obrazuje Rysunek 14.

Rysunek 14. Fragment mapy rastrowej używanej jako podkład.

40

Rysunek 15. Część mapy z rys. 14 w dużym powiększeniu

2.8. Mapa w Internecie(Web GIS)

W sieci Internet oprócz powszechnie wszystkim znanych dokumentów

tekstowych i graficznych mo

ż

emy znale

źć

ró

ż

nego rodzaju mapy.

Istnieje wiele technik prezentacji mapy w Internecie. Najprostsza z nich to tzw.

technika „obrazów kartograficznych”(ang.

image maps

). Polega ona na podł

ą

czeniu do

okre

ś

lonych miejsc na mapie odno

ś

ników odsyłaj

ą

cych do innego rodzaju informacji.

Klikaj

ą

c na te tzw. “hot spots” przechodzimy do innego dokumentu, zawieraj

ą

cego

bardziej szczegółow

ą

informacj

ę

oraz zasoby zwi

ą

zane z danym miejscem na mapie.

Bardzo dobry przykład tego typu mo

ż

na znale

źć

na stronie [21].

Technika ta jest obecnie całkiem nie

ź

le rozwini

ę

ta, jednak

ż

e ma swoje istotne

ograniczenia, gdy

ż

u

ż

ytkownik mo

ż

e wykorzysta

ć

tylko te odno

ś

niki, które zostały

wpisane w map

ę

przez jej autora.

Kluczem umo

ż

liwiaj

ą

cym przej

ś

cie od statycznego uprzednio przygotowanego

dokumentu do interaktywnej platformy jest Web GIS. Jest to tradycyjny system

SIP/GIS, który mo

ż

emy obsługiwa

ć

za pomoc

ą

przegl

ą

darki. Najprostsze rozwi

ą

zania

tego typu polegaj

ą

na utworzeniu na serwerze obrazka (np.: w formacie JPG, GIF) na

podstawie przechowywanych na serwerze danych, a nast

ę

pnie wy

ś

wietlenie go w

przegl

ą

darce. W takim przypadku rola przegl

ą

darki internetowej sprowadza si

ę

jedynie

do wy

ś

wietlenia podanego przez serwer obrazka. Bardziej zaawansowane rozwi

ą

zania

polegaj

ą

na przesyłaniu do klienta informacji o budowie mapy, z których dopiero po

stronie przegl

ą

darki tworzona jest mapa przy u

ż

yciu apletu Javy lub „wtyczki”

ActiveX, które zostały wcze

ś

niej

ś

ci

ą

gni

ę

ta na komputer klienta(Rysunek 16).

Dzi

ę

ki takiemu rozwi

ą

zaniu u

ż

ytkownik ma mo

ż

liwo

ść

korzystania z takich funkcji jak:

-

przegl

ą

danie mapy

41

-

powi

ę

kszanie, zmniejszanie

-

wyszukiwanie okre

ś

lonych obiektów na mapie

-

dokonywanie wydruków

-

dokonywanie analiz przestrzennych

-

czasem dokonywanie edycji mapy

Rysunek 16. Schemat działania Web GIS

42

Rozdział 3. Analiza danych przestrzennych

Analiza danych przestrzennych polega na poszukiwaniu uporz

ą

dkowania

lub odchylenia od regularnego rozkładu zmiennych w przestrzeni, a tak

ż

e odnajdywaniu

zale

ż

no

ś

ci pomi

ę

dzy zmiennymi w celu ustalenia zwi

ą

zku przyczynowo-skutkowego.

Wykrycie zale

ż

no

ś

ci pomi

ę

dzy poszczególnymi elementami, pozwala na budowanie

bardziej zło

ż

onego modelu rzeczywisto

ś

ci, jest tak

ż

e podstaw

ą

do klasyfikacji i

regionalizacji. „Analiza danych dostarcza nowe informacje, które pozwalaj

ą

budowa

ć

nowe hipotezy, planowa

ć

wszelkiego rodzaju eksperymenty”[8]. Bardzo cz

ę

sto na

podstawie kilku danych mo

ż

na uzyska

ć

now

ą

jako

ś

ciowo informacj

ę

pozwalaj

ą

c

ą

podj

ąć

decyzj

ę

lub dostrzec okre

ś

lone procesy zachodz

ą

ce w badanych otoczeniu.

Analiza mo

ż

e dotyczy

ć

danych zawartych w jednej lub kilku warstwach tematycznych,

w zale

ż

no

ś

ci od potrzeb.

Istnieje bardzo wiele metod analizy, w dalszej cz

ęś

ci tego rozdziału przedstawi

ę

metody

analizy danych wykorzystywane w systemach informacji przestrzennej

3.1. Podstawy analizy

Analiza danych zwykle składa si

ę

z dwóch etapów: wyboru danych oraz

działa

ń

wykonywanych na tych danych. Przetwarzanie danych mo

ż

e dotyczy

ć

:

-

atrybutów obiektów

-

geometrycznych cech obiektów

-

atrybutów i cech geometrycznych jednocze

ś

nie

Na ka

ż

dym poziome analizy mo

ż

na stosowa

ć

operacje arytmetyczne, geometryczne,

logiczne oraz statystyczne.

Operacje arytmetyczne

Operatory te stosowane s

ą

we wszystkich obliczeniach geometrycznych, które

maj

ą

na celu okre

ś

lenie odległo

ś

ci, powierzchni, obj

ę

to

ś

ci czy kierunku, a tak

ż

e w

procesie przetwarzania atrybutów. Ka

ż

dy system geoinformacyjnym oferuje operatory:

dodawania, mno

ż

enia, dzielenia, pot

ę

gowania, pierwiastkowanie i inne. Jednak w

czasie wykonywania ci

ą

gu operacji arytmetycznych na liczbach rzeczywistych cz

ę

sto

43

mog

ą

pojawia

ć

si

ę

bł

ę

dy, dlatego w trakcie tworzenia systemu stosuje si

ę

nast

ę

puj

ą

ce

zasady, które pozwalaj

ą

unikn

ąć

takich sytuacji:

-

unikanie działa

ń

na danych wzajemnie skorelowanych

-

głównie stosuje si

ę

dodawania

-

gdy nie mo

ż

na dodawa

ć

, wykonuje si

ę

mno

ż

enie lub odejmowanie

-

unikanie dzielenia i pot

ę

gowania

Operacje logiczne

Stosowanie s

ą

tradycyjne operatory relacji: równa si

ę

(=), wi

ę

ksze (>), mniejsze

(<) oraz zło

ż

enia tych operatorów (>=, <=). Przykładem zastosowania operatorów

logicznych mo

ż

e by

ć

znalezienie obiektów, których atrybuty zawarte s

ą

w pewnym

przedziale.

Algebra Boole’a

Główne operatory logiczne to: suma logiczna (OR), negacja (NOT), iloczyn

logiczny (AND), wykluczenie (NOR). Operatory te s

ą

niezwykle istotne w systemach

przestrzennych, gdy

ż

w poł

ą

czeniu z operatorami relacji, pozwalaj

ą

przeszukiwa

ć

równocze

ś

nie kilka warstw tematycznych i dokonywa

ć

zło

ż

one analizy.

Logika rozmyta

Znajduje zastosowanie wsz

ę

dzie tam gdzie spotykamy si

ę

z opisem modeli

rzeczywisto

ś

ci o nieostrych granicach. W logice klasycznej ka

ż

dy obiekt nale

ż

y, albo

nie nale

ż

y do zbioru. Nie mo

ż

na natkn

ąć

si

ę

na przypadek gdzie dany obiekt spełnia

pewien warunek, a jednocze

ś

nie go nie spełnia. W logice rozmytej obiekty mog

ą

cz

ęś

ciowo nale

ż

e

ć

do zbioru rozmytego, a cz

ęś

ciowo do innych zbiorów rozł

ą

cznych.

W przypadku zwykłych zbiorów jego granice s

ą

ostre, podczas gdy granice zbiorów

rozmytych zanikaj

ą

łagodnie, co sprawia, i

ż

mog

ą

by

ć

one przydatne w analizie modeli

przestrzennych, które charakteryzuj

ą

si

ę

zmienno

ś

ci

ą

granic. Stopie

ń

rozmycia zbioru

okre

ś

la pewien zakres wyst

ą

pienia danych warunków, np.: stopie

ń

zgodno

ś

ci atrybutu

za zbiorem. Ponadto logika rozmyta wymaga,

ż

eby suma stopni przynale

ż

no

ś

ci obiektu

44

do zbiorów rozł

ą

cznych wynosiła 1. System logiki dwuwarto

ś

ciowej upraszcza problem

zaokr

ą

glaj

ą

c, do zera lub jedynki stopie

ń

przynale

ż

no

ś

ci zbioru.

Rysunek 17. Funkcja przynależności do zbioru (od lewej): w logice standardowej, w logice rozmytej

Logika rozmyta znajduje zastosowanie w procesie analizy, w warunkach istnienia

nieokre

ś

lono

ś

ci np.: przy modelowaniu zło

ż

onych systemów przyrodniczych, których

nie jeste

ś

my w stanie opisa

ć

w sposób deterministyczny.

Operacje geometryczne

Wykorzystywane s

ą

do pomiarów kartometrycznych, takich jak okre

ś

lenie

odległo

ś

ci, powierzchni i obj

ę

to

ś

ci. W zapisie wektorowym odległo

ść

jest obliczana na

podstawie współrz

ę

dnych pocz

ą

tku i ko

ń

ca odcinka, natomiast w modelu rastrowym

jako liczba pikseli pomno

ż

ona przez jednostk

ę

rastra, czyli wielko

ść

piksela lub jego

przek

ą

tnej. Powierzchnia i obwód obliczane s

ą

w trakcie tworzenia wieloboków.

Operacje statystyczne

Operacje te odnosz

ą

si

ę

głównie do atrybutów, a tak

ż

e niektórych cech

geometrycznych obiektów. Analiza statystyczna dostarcza podstawowych informacji o

zmienno

ś

ci, rozkładzie i korelacji warto

ś

ci w próbie; pozwala tak

ż

e wykrywa

ć

warto

ś

ci

obci

ąż

one bł

ę

dem. Jednym z cz

ę

sto stosowanych narz

ę

dzi statystyki jest analiza

cz

ę

sto

ś

ci. Wykres cz

ę

sto

ś

ci (histogram) jest obrazem liczby warto

ś

ci wyst

ę

puj

ą

cych w

zło

ż

onych przedziałach, pomaga on ustali

ć

granice klas, a tak

ż

e oceni

ć

, czy próba ma

rozkład zbli

ż

ony do normalnego, co ma du

ż

e znaczenie w analizie przestrzennego

rozkładu zmiennej. Z rozkładem próby zwi

ą

zana jest normalizacja(standaryzacja)

45

danych, do których nale

ż

y logarytmowanie, transformacja wska

ź

nikowa i rangowa.

Transformacja wska

ź

nikowa dokonuje zmiany w próbie na zera lub jedynki, zale

ż

nie od

tego, czy s

ą

wi

ę

ksze, czy mniejsze od przyj

ę

tej warto

ś

ci granicznej. Transformacja

rangowa umo

ż

liwia sortowanie warto

ś

ci w próbie w porz

ą

dku rosn

ą

cym lub

malej

ą

cym.

W metodach statystycznych stosowane s

ą

równie

ż

bardziej zło

ż

one metody, jak analiza

korelacji dwóch zmiennych, która pomaga okre

ś

li

ć

przestrzenn

ą

współzale

ż

no

ść

mi

ę

dzy próbami.

Wykorzystuj

ą

c opisane powy

ż

ej rodzaje operacji mo

ż

na przyst

ą

pi

ć

do bardziej

zło

ż

onych metod analizy danych przestrzennych, które zostan

ą

przedstawione w dalszej

cz

ęś

ci pracy.

3.2. Klasyfikacja i wyszukiwanie

Funkcje wyszukiwania i klasyfikacji s

ą

najprostsz

ą

grup

ą

funkcji SIP, które

istniej

ą

w ka

ż

dym systemie tego typu. Charakterystyczn

ą

cech

ą

tych funkcji jest fakt, i

ż

modyfikuj

ą

wył

ą

cznie dane atrybutowe. Dane graficzne nie ulegaj

ą

ż

adnym

przekształceniom i s

ą

wykorzystywane jedynie w procesie wizualizacji.

3.2.1. Wskazywanie

Jest to najprostsza funkcja spo

ś

ród wszystkich funkcji analizy danych.

Sprowadza si

ę

do najechania przez u

ż

ytkownika kursorem na dowolny obiekt

znajduj

ą

cy si

ę

na ekranie i wskazanie go np.: przez dwukrotne naci

ś

ni

ę

cie klawisza

myszki. Najcz

ęś

ciej celem wskazywania obiektu jest wy

ś

wietlenie jego danych

atrybutowych. Po najechaniu kursorem na działk

ę

i dwukrotnym naci

ś

ni

ę

ciu klawisza

myszki na ekranie ukazuj

ą

si

ę

dane atrybutowe np.: nazwa działki, nr działki,

powierzchnia, obj

ę

to

ść

.

46

Rysunek 18. Funkcja wskazywania[23]

Innym celem wskazywania obiektu mo

ż

e by

ć

jego oznaczenie, wówczas w polu

oznaczenia b

ę

dzie warto

ść

1. W ten sposób metod

ą

interakcji mo

ż

na oznaczy

ć

dowolny

podzbiór obiektów, na którym potem mo

ż

emy prowadzi

ć

dalsze analizy.

3.2.2. Selektywne wyszukiwanie

Funkcja ta polega na wybraniu i zaznaczeniu obiektów, których atrybuty

spełniaj

ą

pewien warunek logiczny. Przykładem mo

ż

e by

ć

funkcja, która wyznacza

działki, które maj

ą

powierzchnie wi

ę

ksz

ą

od 200 m

2

.

3.2.3. Klasyfikacja

Klasyfikacja charakteryzuje si

ę

podziałem obiektów na klasy. Bardzo cz

ę

sto

stosuje si

ę

to przy tworzeniu warstw i opisywaniu obiektów. Funkcja ta wyst

ę

puje

zarówno w systemach wektorowych jak i rastrowych. Mo

ż

na j

ą

stosowa

ć

do jednej

warstwy; wówczas mamy do czynienia z tzw. reklasyfikacj

ę

(ang. r

eclassification

)

warto

ś

ci komórek. Operacja polega na zmianie warto

ś

ci komórek na nowe warto

ś

ci

według pewnego wzorca. Funkcj

ę

t

ę

mo

ż

na równie

ż

stosowa

ć

do działania na kilku

warstwach i wówczas jest równoznaczna funkcji nakładania. Przy nakładaniu na siebie

co najmniej dwóch warstw rastrowych warto

ść

komórki rastra nowej warstwy jest

wynikiem klasyfikacji warto

ś

ci odpowiadaj

ą

cych sobie komórek nakładanych na siebie

warstw.

47

Przykładem klasyfikacji jest podział obiektów na klasy w zale

ż

no

ś

ci od pewnej

cechy atrybutowej np.: podział działek na cztery klasy ze wzgl

ę

du na „uzbrojenie”

działki.

Rysunek 19. Funkcja klasyfikacji wykonana na podstawie jednej cechy atrybutowej. Obrazuje ilość

klientów firmy X w poszczególnych województwach.[23]

3.3. Pomiary

Charakterystyczn

ą

cech

ą

tych funkcji jest wykonywanie pomiarów

dotycz

ą

cych obiektów geograficznych. Pomiary, które najcz

ęś

ciej mo

ż

na spotka

ć

to:

pomiar odległo

ś

ci, pola powierzchni poligonu, długo

ś

ci linii. Pomiary w systemach

wektorowych mo

ż

na wykonywa

ć

na dwa sposoby. Pierwszy polega na wykonaniu

pomiarów interakcyjnie, np.: wskazuj

ą

c obiekt na ekranie uzyskujemy jego pole

powierzchni. Drugi sposób to pomiary wykonywane automatycznie dla wszystkich lub

pewnego okre

ś

lonego podzbioru obiektów. Sposób ten jest znacznie bardziej istotny,

gdy

ż

umo

ż

liwia ł

ą

czenie pomiarów z innymi funkcjami.

Przy modelu wektorowym równie

ż

spotykamy si

ę

z funkcjami pomiaru. S

ą

to

głównie pomiary odległo

ś

ci pomi

ę

dzy komórkami rastra lub pomiary powierzchni

podzbioru elementów rastra danej klasy.

Ciekawymi rodzajami pomiarów s

ą

równie

ż

pomiary kształtu. Składaj

ą

si

ę

one z

wielu funkcji mierz

ą

cych relacje geometryczne elementów danego obiektu, np.:

stosunek obwodu do powierzchni. W procesie analizy sieci dróg u

ż

ywa si

ę

cz

ę

sto

48

funkcji okre

ś

laj

ą

cych „kr

ę

to

ść

drogi”. Kr

ę

to

ść

t

ę

wyznacza si

ę

jako stosunek długo

ś

ci

drogi do odcinka ł

ą

cz

ą

cego pocz

ą

tek i koniec drogi.

3.4. Funkcje sąsiedztwa

Funkcje te charakteryzuj

ą

si

ę

tym, i

ż

mo

ż

na bada

ć

za ich pomoc

ą

otoczenie

wokół okre

ś

lonego miejsca. Ka

ż

da z funkcje tego typu powinna mie

ć

okre

ś

lone trzy

podstawowe parametry:

-

jeden lub kilka punktów centralnych

-

obszar wokół punktu centralnego

-

rodzaj operacji wykonywanej na obiektach znajduj

ą

cych si

ę

na tym obszarze

Istnieje wiele odmian funkcji s

ą

siedztwa. Jednak najcz

ęś

ciej wykorzystywan

ą

jest funkcja poszukiwania. Funkcja ta przypisuje pewien wynik, uzyskany w wyniku

charakterystyki otoczenia, do ka

ż

dego celu(punktu centralnego). Celem mog

ą

by

ć

punkty, linie lub wieloboki, odległo

ść

za

ś

mo

ż

e by

ć

wyra

ż

ona w jednostkach czasu,

ceny lub innych.

Przykładem wykorzystania takiej funkcji mo

ż

e by

ć

zadanie polegaj

ą

ce na znalezieniu

parków usytuowanych nie dalej ni

ż

300 m od szkół. W tym przykładzie, punktami

centralnymi b

ę

d

ą

szkoły, otoczeniem, czyli s

ą

siedztwem, koło o promieniu 300 m, w

ś

rodku, którego znajdzie si

ę

szkoła. Operacj

ą

b

ę

dzie oznaczenie i liczenie parków.

Ka

ż

dej szkole b

ę

dzie przypisana liczba odpowiadaj

ą

ca liczbie parków, które znajduj

ą

si

ę

w jej s

ą

siedztwie.

3.5. Funkcje łączenia

Funkcja ł

ą

czenia polegaj

ą

na analizowaniu i zbieraniu informacji wzdłu

ż

pewnej

drogi. Droga taka jest wyznaczana za pomoc

ą

procedury zawieraj

ą

cej zasad

ę

wyboru.

Ka

ż

da z funkcji ł

ą

czenia ma nast

ę

puj

ą

ce cechy:

-

zdefiniowany jest sposób poł

ą

czenia obiektów

-

ustalony jest sposób poruszania

-

ustalona jest wielko

ść

mierzona

Funkcje ł

ą

czenia mo

ż

emy podzieli

ć

na nast

ę

puj

ą

ce grupy: funkcje ci

ą

gło

ś

ci (ang

.

contiguity

), buforowanie (ang.

proximity

)

,

funkcje sieciowe (ang.

network

), funkcje

rozprzestrzeniania (ang.

spread

)

i funkcje widoczno

ś

ci terenu (ang.

intervisibility

).

49

3.5.1. Funkcje ciągłości

Pozwalaj

ą

budowa

ć

zbiory obiektów poł

ą

czonych ze sob

ą

i spełniaj

ą

cych pewne

warunki odno

ś

nie swoich cech. Przykładem mo

ż

e by

ć

znalezienie obszarów le

ś

nych o

ł

ą

czne powierzchni ponad 100 km

2

.

3.5.2. Buforowanie

Funkcje buforowania tworz

ą

bufory (ang.

buffer zone

). Bufory s

ą

to polygony

otaczaj

ą

ce dane obiekty w taki sposób,

ż

e ich granice zachowuj

ą

stał

ą

odległo

ść

od

elementów otaczanego obiektu. Bufory mo

ż

na tworzy

ć

dookoła obiektów punktowych,

liniowych i poligonów.

Odległo

ść

od elementów obiektu do granicy bufora nosi nazw

ę

rozmiaru bufora

(ang.

buffer setback

).

Tworzenie buforów jest wa

ż

n

ą

i przydatn

ą

funkcj

ą

w analizie przestrzennej.

Powoduje ona powstawanie nowej warstwy poligonów, któr

ą

mo

ż

na wykorzysta

ć

w

dalszej analizie. Typowym przykładem wykorzystania jest wyznaczenie obiektów lub

ich cz

ęś

ci, które znajduj

ą

si

ę

nie dalej ni

ż

zadana odległo

ść

od wybranego obiektu.

Rysunek 20. Bufor utworzony wzdłuż obiektu liniowego

3.5.3. Funkcje sieciowe

Jest to typ funkcji realizowanych na zbiorach poł

ą

czonych ze sob

ą

obiektów

linowych, czy polilinii. Przykładem takich zbiorów s

ą

ulice miast sie

ć

wodna,

elektryczna, kolejowa.

W systemach SIP spotykamy si

ę

z kilkoma odmianami funkcji sieciowych, s

ą

to:

•

funkcje obci

ąż

enia sieci (ang.

network loading

)

Tego typu funkcja znajduje zastosowanie przy badaniu obci

ąż

enia ruchu

samochodów po ulicach miast. Po wprowadzeniu pewnej ilo

ś

ci samochodów do

50

sieci b

ę

dzie mo

ż

na stwierdzi

ć

jak efektywnie b

ę

d

ą

si

ę

poruszały i przewidzie

ć

,

w których miejscach mog

ą

pojawi

ć

si

ę

zatory w ruchu.

•

optymalizacja poruszania si

ę

po sieci (ang.

route optimalization

)

Typowym przykładem wykorzystania tego typu funkcji jest znalezienie

najkrótszej drogi ł

ą

cz

ą

cej dwa punkty, przy czym „najkrótsza droga” mo

ż

e

oznacza

ć

drog

ę

o najmniejszej długo

ś

ci jak i drog

ę

o najkrótszym czasie

przejazdu.

•

funkcja rozmieszczenia sił i

ś

rodków (ang.

resource allocation

)

Funkcje te wykorzystywane s

ą

do wyznaczania rejonów pracy patroli

policyjnych lub obszarów obsługiwanych przez poszczególne jednostki stra

ż

y

po

ż

arnej

3.6. Funkcje nakładania

Funkcje te pełni

ą

bardzo wa

ż

n

ą

rol

ę

w rastrowych i wektorowych

systemach SIP. Pozwalaj

ą

na budowanie nowych warstw, ł

ą

cz

ą

cych informacje z

warstw nakładanych. Nowe warstwy zawieraj

ą

zarówno zbiór obiektów, jaki i zbiór

atrybutów powstały w wyniku przetworzenia warstw nakładanych. Funkcji tej nie

nale

ż

y myli

ć

z graficznym nakładaniem, które polega na kolejnym wy

ś

wietlaniu

warstw. Operacja ta nie tworzy nowej warstwy, ale przedstawia jednocze

ś

nie obraz z

kilku warstw.

Istnieje pewna ró

ż

nica mi

ę

dzy operacj

ą

nakładania w systemie rastrowym i

wektorowym.

W modelu rastrowym jest ona bardzo prosta z technicznego punkt widzenia.

Nało

ż

eniu podlegaj

ą

kolejne komórki warstwy rastrowej, ka

ż

d

ą

na odpowiadaj

ą

c

ą

jej

komórk

ę

w kolejnej warstwie. Nakładanie mo

ż

na podzieli

ć

na arytmetyczne, gdzie

nast

ę

puje wykonanie operacji arytmetycznej na kolejnych odpowiadaj

ą

cych sobie

komórkach dwóch tablic rastrowych. Wynikiem tej operacji jest utworzenie trzeciej

tablicy. Kolejny sposób nakładania to nakładanie logiczne, gdzie wyst

ę

puje operacja

logiczna, której wynikiem jest równie

ż

trzecia tablica. Nakładanie logiczne jest

równowa

ż

ne z funkcj

ą

klasyfikacji.

Proces nakładanie w przypadku modelu wektorowym jest znacznie bardzie

zło

ż

ony, ze wzgl

ę

du na ró

ż

ne kształty nakładanych na siebie obiektów.

51

Nowa warstwa mo

ż

e zosta

ć

utworzona przez modyfikacj

ę

starej warstwy, która mo

ż

e

składa

ć

si

ę

z obiektów punktowych, liniowych lub polygonów. Modyfikacja taka mo

ż

e

polega

ć

na wyci

ę

ciu, rozdzieleniu lub aktualizacji warstwy. Podstawow

ą

grup

ą

funkcji

nakładania s

ą

funkcje wykonuj

ą

ce operacje nakładania dwóch ró

ż

nych warstw. Mo

ż

e to

by

ć

operacja nakładania warstwy punktów na warstw

ę

poligonów. Rezultatem takiej

operacji jest nowa warstwa, która zawiera tylko te punkty, które weszły w skład grupy

oznaczonych poligonów. Mo

ż

na równie

ż

nało

ż

y

ć

warstw

ę

linii na warstw

ę

polygonów.

Przykładem takiej funkcji jest obliczenie długo

ś

ci rzek w granicach danej jednostki

administracyjnej.

3.7. Autokowariancja geostatystyczna (przestrzenna)

W 1963 roku Matheron zaproponował metod

ę

ilo

ś

ciowego opisu zró

ż

nicowania,

zwan

ą

analiz

ą

zmiennych regionalizowanych (ang.

regionalized variables

), której

podstaw

ą

jest semiwariogram. Semiwariogram jest to funkcja obrazuj

ą

ca

autokowariancj

ę

przestrzenn

ą

, czyli podobie

ń

stwo punktów pomiarowych w funkcji

odległo

ś

ci. W metodzie tej zakładamy,

ż

e ró

ż

nice pomi

ę

dzy punktami pomiarowymi

wzrastaj

ą

w miar

ę

oddalenia, a wszelkie podobie

ń

stwo zanika po przekroczeniu

odległo

ś

ci zwanej promieniem oddziaływania.

Pomiary wykonane t

ą

metod

ą

mog

ą

zosta

ć

zakłócone przez istnienie ogólnej tendencji

w rozkładzie próby, np.: dane o rozprzestrzenieniu si

ę

zanieczyszcze

ń

wody

podziemnej mog

ą

wykazywa

ć

dominuj

ą

ce trendy wynikaj

ą

ce z kierunku przepływu

wody w warstwie wodono

ś

nej. W takie sytuacji nale

ż

y najpierw dokona

ć

analiz

ę

trendu

i z rozkładu warto

ś

ci wyeliminowa

ć

składow

ą

systematyczn

ą

[8].

Metod

ę

analizy autokowariancji przestrzennej mo

ż

na u

ż

ywa

ć

do opisu zró

ż

nicowania

wła

ś

ciwo

ś

ci gruntów, gleb, warstw wodono

ś

nych i innych pól.[13]

3.8. Konwersja formatów danych

W celu przej

ś

cia z modelu rastrowego na wektorowy lub odwrotnie nale

ż

y

zastosowa

ć

specjalne funkcje konwersji.

Konwersja danych rastrowych na wektorowe nazywana jest rasteryzacj

ą

(ang.

rasterization

). Proces rasteryzacji składa si

ę

z kilku etapów. Pierwszy etap polega na

wprowadzaniu danych opisuj

ą

cych obraz wektorowy do komputera. W drugim etapie

tworzy si

ę

tablice rastrow

ą

, w której b

ę

d

ą

zapisywane wyniki rasteryzacji.

52

Najwa

ż

niejsz

ą

spraw

ą

w czasie tego procesu jest okre

ś

lenie wielko

ś

ci elementu rastra.

Tablic

ę

tak

ą

mo

ż

na umiejscowi

ć

w pami

ę

ci komputera lub, je

ż

eli jest zbyt du

ż

a,

zapisa

ć

tylko poło

ż

enie elementów rastra, które zawieraj

ą

elementy obrazu

wektorowego. Rasteryzacja jest równoznaczna z rozwi

ą

zaniem procesem rysowania

odcinka na ekranie. Znaj

ą

c punkt pocz

ą

tku i ko

ń

ca odcinka jeste

ś

my w stanie okre

ś

li

ć

,

które elementy rastra powinny by

ć

wypełnione. Ka

ż

dy z obiektów liniowych i

powierzchniowych zbudowany jest z odcinków, co sprawia, i

ż

łatwo mo

ż

na je

przenosi

ć

do postaci rastrowej.

Praktycznym przykładem zastosowania tego rodzaju konwersji mo

ż

e by

ć

operacja nakładania dwóch warstw wektorowych. W przypadku bardzo du

ż

ej

zło

ż

ono

ś

ci warstw, mo

ż

e si

ę

okaza

ć

, i

ż

bardziej opłacalne b

ę

dzie wykonanie rasteryzcji

obu warstw, a nast

ę

pnie nało

ż

enie ich jako warstw rastrowych.

Rysunek 21. Rasteryzacja - zmiana linii na raster

Konwersja formatu rastrowego na wektorowy nosi nazw

ę

wektoryzacji i jest to

znacznie bardziej zło

ż

ony proces od poprzedniego. Jednak ze wzgl

ę

du na łatwo

ść

skalowania takich map coraz bardziej ro

ś

nie potrzeba wykonywania tego typu operacji.

Podobnie jak proces rasteryzacji, wektoryzacja składa si

ę

z kilku etapów. W pierwszym

etapie nast

ę

puje zmniejszenie grubo

ś

ci linii obrazu rastrowego, nast

ę

pnie dochodzi do

wyodr

ę

bnienie linii z obrazu. Odbywa si

ę

to przez wyznaczenie punktów, przez które

b

ę

d

ą

przebiega

ć

linie rysunku. Ostatni etap polega na wyodr

ę

bnieniu w

ę

złów, czyli

punktów, w których linie si

ę

ł

ą

cz

ą

, ko

ń

cz

ą

lub zaczynaj

ą

53

Rozdział 4. Przegląd najbardziej
popularnych systemów SIP/GIS.

W rozdziale tym zaprezentuje najpopularniejsze programy typu SIP/GIS, jakie

mo

ż

na spotka

ć

na polskim rynku. Pełne zestawienie programów znajduje si

ę

w

zał

ą

czniku B. Wszystkie programy pracuj

ą

w wektorowym oraz rastrowym modelu

danych.

4.1. PC Arc/Info

Jest to oprogramowanie firmy ESRI, która stanowi czołówk

ę

firm zajmuj

ą

cych

si

ę

tematyk

ą

systemów informacji przestrzennej. Swego czasu było to najpopularniejsze

oprogramowanie na

ś

wiecie.

PC ArcInfo

jest zbiorem sze

ś

ciu zintegrowanych modułów

oprogramowania, które obejmuj

ą

podstawowe funkcje SIP oraz narz

ę

dzia do

projektowania map, wprowadzania i edycji danych, konwersji danych oraz analiz

przestrzennych.

U

ż

ywaj

ą

c

ArcInfo

mo

ż

emy :

-

automatycznie pozyskiwa

ć

i zarz

ą

dza

ć

danymi geograficznymi i opisowymi

-

analizowa

ć

dane kartograficzne

-

dokonywa

ć

jednoczesnej analizy danych przestrzennych i opisowych

-

wykonywa

ć

analizy sieciowe

Produkt firmy ESRI składa si

ę

z sze

ś

ciu zintegrowanych modułów:

-

PC STARTER KIT

- podstawowy moduł obejmuj

ą

cy narz

ę

dzia digitalizacji i

tworzenia map, tworzenia struktury topologicznej danych, tworzenia tabel

danych opisowych, plotowania map, tworzenia aplikacji i interfejsów

u

ż

ytkownika oraz komunikacji z serwerem sieciowym

-

PC ARCPLOT

- odpowiada za wła

ś

ciw

ą

jako

ść

graficzn

ą

zarówno obrazów

wy

ś

wietlanych

na

ekranie

monitora,

jak

równie

ż

produktów

kartograficznych, a tak

ż

e umo

ż

liwia działanie funkcji analiz przestrzennych.

-

PC ARCEDIT

- umo

ż

liwia edycj

ę

obiektów oraz jednoczesn

ą

przetwarzanie

i edycj

ę

warstw graficznych i danych opisowych

-

PC ARCEDIT - umo

ż

liwia edycj

ę

obiektów oraz jednoczesn

ą

przetwarzanie

i edycj

ę

warstw graficznych i danych opisowych

54

-

PC DATA CONVERSION

- obejmuje narz

ę

dzia słu

żą

ce transferowi danych

pomi

ę

dzy warstwami ArcInfo i innymi formatami danych geograficznych.

-

PC OVERLAY

- udost

ę

pnia zaawansowane funkcje analiz przestrzennych

obejmuj

ą

ce m.in.: nakładanie poligonów, buforowanie i wiele innych

-

PC NETWORK

- udost

ę

pnia zaawansowane funkcje analiz sieciowych i

geokodowanie(Rysunek 22).

Rysunek 22. Moduł PC Network systemu ArcInfo [26]

ArcInfo

posiada wewn

ę

trzny j

ę

zyk polece

ń

SML(ang.

Simple Macro Language

)

umo

ż

liwiaj

ą

cy tworzenie aplikacji u

ż

ytkownika.

Ogromn

ą

zalet

ą

tego oprogramowania jest, mo

ż

liwo

ść

instalacja na kilkunastu typach

komputerów, od „mainfram” po komputery osobiste, oraz kompleksowo

ść

gromadzenia

i przetwarzania danych wektorowych i rastrowych w powi

ą

zaniu z relacyjnymi bazami

danych.

4.2. MapInfo

Jest to sztandarowy produkt firmy MapInfo dost

ę

pny w wersji

Desktop

oraz

Professional

. Jest to rozbudowane

ś

rodowisko do zarz

ą

dzania danymi przestrzennymi,

jednak charakteryzuje si

ę

bardzo łatw

ą

obsług

ą

.

Sił

ą

analityczn

ą

MapInfo

jest bogactwo map tematycznych. To dzi

ę

ki nim mo

ż

liwa jest

łatwa analiza danych przestrzennych. Ich wyniki w postaci barwnych map s

ą

sugestywnymi narz

ę

dziami wspierania decyzji(Rysunek 23).

55

Rysunek 23. Klasyfikacja mapy w systemie MapInfo Professional [23]

Program współpracuje ze wszystkimi popularnymi formatami baz danych.

Bezpo

ś

rednio czyta pliki utworzone w MS Access, MS Excel, Lotus 1-2-3, pliki

tekstowe. Aplikacja oferuje równie

ż

szeroki dost

ę

p do plików rastrowych. Mo

ż

liwy jest

tak

ż

e import map wektorowych, danych oraz siatek rastrowych utworzonych w innych

systemach.

MapInfo

posiada wewn

ę

trzny j

ę

zyk MapBasic, który umo

ż

liwia poszerzenie

funkcjonalno

ś

ci oraz integracj

ę

z innymi aplikacjami. Na rynku jest wiele aplikacji

wspomagaj

ą

cych pakiet MapInfo. Na uwag

ę

zasługuj

ą

Vertical Mapper – program

obsługuj

ą

cy dane trójwymiarowe lub RouteView – aplikacja do analiz sieciowych.

4.3. MGE (Modular GIS Enviroment)

Jest to modularne

ś

rodowisko GIS pracuj

ą

ce zarówno na wektorowym, jak I

rastrowym modelu danych.

MGE

firmy Intergraph jest najwi

ę

kszym konkurentem

ArcInfro

. Jego najwi

ę

ksz

ą

zalet

ą

jest dobrej jako

ś

ci grafika oraz łatwo

ść

obsługi.

Moduły zawarte w systemie dotycz

ą

szerokiego zakresu zagadnie

ń

, takich jak: analiza

zdj

ęć

satelitarnych i lotniczych, wspomaganie prac geodezyjnych, kartografia,

modelowanie terenu i wspomaganie prac geologicznych.

Wszystkie moduły systemu s

ą

zintegrowane i za ich pomoc

ą

mo

ż

na tworzy

ć

narz

ę

dzia

przeznaczone do konkretnych zada

ń

. Program pracuje zarówno w

ś

rodowisku Unix jaki

i Windows NT. Podstawowym modułem jest

MGE Basic Nucleus

, który słu

ż

y do

56

tworzenia projektu i wywołania programów zawartych w innych modułach. Kolejne

moduły to:

-

MGE Analyst

– zawiera zestaw funkcji do pracy na danych wektorowych,

przy wykorzystaniu ich topologii(Rysunek 24)

-

MGE GRID Analyst –

zawiera funkcje analizy modelu rastrowego

-

MGE Terrain Modeler

– posiada zestaw funkcji pracuj

ą

cy w modelu

TIN(nieregularnej siatki trójk

ą

tów)

-

MGE Administrator

– moduł zarz

ą

dzania baz

ą

danych w projekcie

-

MGE Base Mapper

– posiada narz

ę

dzia do zbierania i manipulacji danymi

SIP w

ś

rodowisku MGE

Rysunek 24 MGE Analyst [25]

Wykorzystuj

ą

c zewn

ę

trzn

ą

baz

ę

danych(relacyjn

ą

) MGE umo

ż

liwia wybór

dowolnej bazy danych(SQL Server, Oracle, Access, Informix, DB2). Komunikacja

pomi

ę

dzy aplikacjami odbywa si

ę

przy u

ż

yciu RIS(ang.

Relational Interface System)

lub ODBC(ang.

Open Data Base Connection

)

4.4. Microstation GeoGraphics

Jest to oprogramowanie firmy Bentley, które stanowi SIP-ow

ą

wersje CAD-

owsiego programu

Microstation.

Moduł graficzny stanowi uznany program

Mi

crostation,

który

przeznaczony jest głównie do komputerowego wspomagania

projektowania.

57

GeoGraphics posiada wiele rozszerze

ń

znacznie ułatwiaj

ą

cych korzystanie z baz

danych. W

ś

ród nich s

ą

narz

ę

dzia do wyszukiwania i edycji własno

ś

ci

graficznych obiektów oraz danych opisowych – przez ODBC(Access, SQL

Server, Oracle, Informix).

Rysunek 25. Przykład użycia Microstation Geographics [27]

Razem z pakietem dostarczane s

ą

procedury j

ę

zyka MCL. Daje to dost

ę

p do

wewn

ę

trznych funkcji GeoGraphics i umo

ż

liwia budowanie zupełnie nowych

aplikacji opartych na Microstation. Mo

ż

liwe jest te

ż

tworzenie makr w module

Microstation BASIC.

Niestety program nie posiada mo

ż

liwo

ś

ci przeprowadzania analiz w rodzaju

map tematycznych. Do tych celów słu

ż

y osobna przegl

ą

darka GIS –

Microstation GeoOutlook. Posiada ona wygodne funkcje tworzenia zapyta

ń

SQL, klasyfikacji danych i prezentacji w formie map tematycznych.

4.5. Mapa - 500

Jest to zbiór narz

ę

dzie zwi

ą

zanych z systemem AutoCAD słu

żą

cym do

tworzenia geodezyjnej mapy numerycznej. Podstaw

ą

systemu jest Prototyp Mapa – 500,

który jest rysunkiem AutoCad-u zawieraj

ą

cym definicje wszystkich elementów mapy,

które mog

ą

pojawia

ć

si

ę

na mapie. Aplikacja składa si

ę

z dwóch modułów:

-

GEO_POLA

– umo

ż

liwia wprowadzanie współrz

ę

dnych punktów, ich

poł

ą

cze

ń

oraz wst

ę

pn

ą

weryfikacj

ę

58

-

GEOSECMY -

dowolne obliczenia geodezyjne oparte na danych zawartych

w bazie, tworzy model terenu, generuje warstwice.

4.6. TNTmips

Jest to oprogramowanie firmy MicroImages. Przeznaczony jest głównie do

analizy danych rastrowych. Pracuje na obiektach rastrowych, wektorowych. Program

zawiera szerok

ą

gam

ę

funkcji przydatnych do analizy zdj

ęć

lotniczych i satelitarnych.

Funkcje obsługuj

ą

ce model rastrowy dost

ę

pne s

ą

w pełnym zakresie, natomiast model

wektorowy w ograniczonym.

Rysunek 26. Praca na mapie wektorowej z podkładem rastrowym [28]

Aplikacja pracuje w

ś

rodowisku Unix oraz Windows.

59

Rozdział 5. Założenia systemu EGB2000-SIP

System EGB2000–SIP stanowi moduł systemu Ewidencji Gruntów, Budynków i

Lokali EGB2000. W dalszej cz

ęś

ci tego rozdziału przedstawi

ę

zarys systemu EGB2000

oraz zało

ż

enia systemu realizuj

ą

cego analizy przestrzenne EGB2000-SIP.

5.1. Opis systemu EGB2000

Zgodnie z nowym rozporz

ą

dzeniem Ministra Rozwoju Regionalnego i

Budownictwa z dnia 29.03.2001r. w sprawie ewidencji gruntów i budynków zaistniała

potrzeba prowadzenia ewidencji gruntów i lokali. W tym celu powstał system

EGB2000, który wspomaga operatora w przyporz

ą

dkowaniu budynków i lokali do ich

odpowiednich jednostek rejestrowych oraz zapewnia wgl

ą

d do powi

ą

zanych za sob

ą

gruntów, budynków i lokali.

System EGB2000 funkcjonuje w

ś

rodowisku Windows jako aplikacja klient-serwer

oraz jako system internetowy. Mo

ż

e współpracowa

ć

zarówno z baz

ą

danych SQL

Server 2000 jak i Oracle 9i. Wersja internetowa systemu działa w technologii ASP(ang.

Active Server Pages

) na serwerze internetowym IIS, który wchodzi w skład systemu

Windows NT/2000/XP.

Wersja aplikacyjna(klient-serwer) posiada nast

ę

puj

ą

ce własno

ś

ci:

-

uwzgl

ę

dnia najnowsze przepisy prawne dotycz

ą

ce ewidencji gruntów,

budynków i lokali

-

pozwala na ewidencj

ę

i udost

ę

pnianie informacji o :

o

gruntach, budynkach i lokalach

o

prawach podmiotów i władaj

ą

cych do nieruchomo

ś

ci

o

warto

ś

ci działek, budynków i lokali

-

umo

ż

liwia generowanie du

ż

ej liczby raportów i zestawie

ń

-

zapewnia wysoki stopie

ń

bezpiecze

ń

stwa, zarówno przed nieuprawnionym

dost

ę

pem jak i utrat

ą

danych

-

umo

ż

liwia zadawanie zaawansowanych zapyta

ń

, przegl

ą

danie i drukowanie

uzyskanych danych

-

umo

ż

liwia sporz

ą

dzenie wypisu z rejestru gruntów, budynków i lokali

60

Internetowa wersja systemu została zrealizowana w ramach pracy magisterskiej przy

Zakładzie Systemów Informacyjnych Politechniki Wrocławskiej [16]. System pozwala

uprawnionym jednostkom organizacyjnym i osobom na zdalnym dost

ę

p do danych

ewidencji gruntów w sieci intranet w ramach wybranego urz

ę

du, jak i z dowolnego

miejsca na

ś

wiecie poprzez sie

ć

Internet. Jest to bardzo wygodne rozwi

ą

zanie gdy

ż

nie

wymaga, aby na ka

ż

dym stanowisku była zainstalowana aplikacja, wystarczy jedynie

przegl

ą

darka internetowa. Skraca to równie

ż

czas instalacji systemu oraz obni

ż

a koszty

zwi

ą

zane z przeszkoleniem pracowników. U

ż

ytkownik dostaje dost

ę

p do wybranych

elementów systemu, nie musi si

ę

uczy

ć

zło

ż

onej cz

ęś

ci klient-serwer.

Rysunek 27. Główne okno EGB2000 Internet

System umo

ż

liwia dokonywanie nast

ę

puj

ą

cych operacji:

-

generowanie raportów

-

umo

ż

liwia rzeczoznawcom maj

ą

tkowym zdalne wprowadzanie wycen

nieruchomo

ś

ci

61

-

rejestrowanie oraz logowanie u

ż

ytkownika do systemu. Ka

ż

dy u

ż

ytkownik

jest nadzorowany tzn. zapisywane s

ą

informacje o czynno

ś

ciach, które

wykonywał

-

jednostki i osoby upowa

ż

nione mog

ą

uzyska

ć

nast

ę

puj

ą

ce zestawienia i

raporty:

o

stan wyszukanych jednostek rejestrowych

o

wykaz wła

ś

cicieli i władaj

ą

cych wyszukanych gruntów

o

zestawienie danych dotycz

ą

cych obrotu wyszukanymi

nieruchomo

ś

ciami

Ponadto wersja klient-serwer umo

ż

liwia zobrazowanie danych graficznych w aplikacji

Microstation GeoGraphics firmy Bentley. Microstation udost

ę

pnia du

żą

liczba opcji

zwi

ą

zanych z zarz

ą

dzaniem danymi przestrzennymi a tak

ż

e pozwala za edycj

ę

danych

przestrzennych i ich zapis w bazie danych. Rozwi

ą

zanie to posiada jednak pewn

ą

wad

ę

:

cen

ę

.

Wersja internetowa EGB 2000 pozwala generowa

ć

du

żą

liczb

ę

raportów, jednak nie ma

mo

ż

liwo

ś

ci generowania mapy i prowadzenia analiz. System EGB2000–SIP stanowi

rozszerzenie wersji Internetowej systemu EGB2000 o mo

ż

liwo

ść

zarz

ą

dzania map

ą

numeryczn

ą

. Dodatkow

ą

zalet

ą

systemu jest fakt, i

ż

po niewielkiej modyfikacji sposobu

pobierania danych mo

ż

e zosta

ć

zaimplementowany w wersji klient-serwer systemu. Jest

to mo

ż

liwe dzi

ę

ki temu, i

ż

zbudowany jest w postaci kontrolki ActiveX.

5.2. Cel systemu

Wyobra

ź

my sobie sytuacj

ę

. Pan X posiada pewn

ą

sum

ę

pieni

ę

dzy, za któr

ą

chciałby naby

ć

działk

ę

, na której mógłby wybudowa

ć

dom. Niestety ka

ż

dy z członków

rodziny pana X ma inne upodobania. Pan X chciałby działk

ę

, której powierzchnia

przekracza 200 m kw., natomiast jego

ż

ona chciałaby mieszka

ć

z dala od ruchu

ulicznego. Aby rozwi

ą

za

ć

problem, który tkwi w tym gdzie powinna znajdowa

ć

si

ę

owa

działka, nale

ż

y u

ż

y

ć

systemu SIP, który pozwoli na dokonanie stosownych analiz. Ich

wynikiem b

ę

dzie informacja, dzi

ę

ki której mo

ż

liwe b

ę

dzie podj

ę

cie odpowiedniej

decyzji. Tego typu systemem jest EGB2000–SIP. Na wej

ś

ciu aplikacja dostaje zbiór

obiektów, którym mo

ż

e by

ć

-

zawarto

ść

całego arkusza mapy

62

-

obiekty zawarte w prostok

ą

cie o zadanych wymiarach

-

pojedynczy obiekt wraz z obiektami granicznymi

-

zadana lista obiektów, wraz z obiektami granicznymi

-

wybrane obiekty na tle arkusza

Po czym mo

ż

liwe jest zarz

ą

dzanie danymi zobrazowanymi w postaci mapy i

dokonywanie analiz przestrzennych (szczegółowy wykaz funkcji analitycznych znajdzie

si

ę

w dalszej cz

ęś

ci pracy). Ponadto system posiada szereg mechanizmów, które

ułatwiaj

ą

prac

ę

, jak: powi

ę

kszanie i pomniejszanie obiektów, obroty wokół własnej osi

oraz narz

ę

dzia dodatkowe jak „nawigator”, który ułatwia nawigowanie po mapie przy

du

ż

ej liczbie obiektów.

EGB2000–SIP stanowi alternatywne rozwi

ą

zanie dla aplikacji typu Microstation

GeoGraphics firmy Bentley, czy tez Geomedia firmy Intergraph, których cena wynosi

kilka tysi

ę

cy dolarów. (Szczegółowy wykaz programów wraz z cenami mo

ż

na znale

źć

w zał

ą

czniku B). Posiada przy tym podobn

ą

funkcjonalno

ść

oraz zdolno

ś

ci analityczne.

5.3. Przyjęte założenia

Od strony technicznej zostały przyj

ę

te pewne zało

ż

enia. System reprezentuje

wektorowy model danych, gdzie ka

ż

dy obiekt posiada pewn

ą

okre

ś

lon

ą

lokalizacj

ę

i

jest rozró

ż

nialny. Informacje wy

ś

wietlane na mapie podzielono na poszczególne

warstwy tematyczne, co zapewnia łatwiejsz

ą

obsług

ę

systemu, a jednocze

ś

nie pozwala

na dogł

ę

bne analizowane danych. Mo

ż

na wyró

ż

ni

ć

warstw

ę

: działek, numerów działek,

budynków oraz etykiet. Informacje te tworz

ą

pełn

ą

i warto

ś

ciow

ą

pod wzgl

ę

dem

merytorycznym map

ę

. W pracy skupiłem si

ę

na warstwie działek, na które prowadzone

b

ę

d

ą

wszystkie analizy. Pozostałe elementy tworz

ą

tło, jednak s

ą

niezb

ę

dne dla ka

ż

dej

mapy ewidencyjnej.

Mapa wy

ś

wietlana jest w taki sposób, aby w cało

ś

ci zmie

ś

ci

ć

si

ę

na ekranie

monitora w rozdzielczo

ś

ci 1024x768. Dzi

ę

ki temu tu

ż

po wy

ś

wietleniu, widzimy j

ą

w

cało

ś

ci. Sytuacja ta powoduje, i

ż

skala mapy nie jest zgodna z rzeczywisto

ś

ci

ą

.

Operacja powi

ę

kszania i pomniejszania wykonywana jest procentowo (+-5%).

Utrzymanie dokładnej skali jest niezwykle trudne ze wzgl

ę

du na ró

ż

ne parametry

63

monitorów, rozdzielczo

ść

u

ż

ytkownika. Ukazywanie mapy w wy

ż

ej opisany sposób

wydaje si

ę

słuszne. W przypadku du

ż

ej liczby obiektów mapa jest pomniejszana,

natomiast w sytuacji odwrotnej jest powi

ę

kszana. U

ż

ytkownik od pocz

ą

tku widzi map

ę

w cało

ś

ci, a przy u

ż

yciu dost

ę

pnych narz

ę

dzi mo

ż

e dokonywa

ć

na niej dowolne

operacje

EGB2000–SIP został zaprojektowany do pracy w sieci Intranet, w obr

ę

bie

danego urz

ę

du. W takim

ś

rodowisku mo

ż

liwo

ść

wydostania si

ę

danych poza urz

ą

d, w

którym pracuje system jest znikoma. W przypadku działania przez sie

ć

Internet nale

ż

y

zastanowi

ć

si

ę

, czy bezpiecze

ń

stwem jest wystarczaj

ą

ce. Zastosowano rozwi

ą

zania,

które pozwalaj

ą

na zwi

ę

kszenie ich, jak np.: minimalizacji liczby poł

ą

cze

ń

z baz

ą

danych(szerzej w dalszej cz

ęś

ci pracy). Temat bezpiecze

ń

stwa znakomicie nadaje si

ę

do

dalszego rozwoju pracy.

64

Rozdział 6. Implementacja modułu
internetowego EGB2000–SIP

6.1. Platforma systemowa

System zaprojektowany został do pracy z komputerami klasy PC, które

wyposa

ż

one s

ą

system operacyjny z rodziny Microsoft Windows.

Pracuje w sieci Internet, co sprawia, i

ż

ka

ż

dy u

ż

ytkownik musi posiada

ć

przegl

ą

dark

ę

internetow

ą

(najlepiej Microsoft Internet Explorer), by móc poł

ą

czy

ć

si

ę

z serwerem

oferuj

ą

cym usługi rysowania i analizowania danych przestrzennych.

Na serwerze znajduje si

ę

serwer bazy danych w wersji MS SQL Server 7.0 oraz

Oracle9i.

6.2. Użyte technologie i narzędzia programistyczne

W punkcie tym przedstawi

ę

kluczowe technologie, które zostały u

ż

yte przy

realizacji systemu.

6.2.1. Technologia ASP (ang. Active Server Pages)

System działa w oparciu o technologie ASP, która wykorzystywana jest do

wywołania odpowiedniego zapytania w graficznej bazie wiedzy oraz słu

ż

y do

inicjalizacji obiektu ActiveX.

ASP (ang.

Active Server Pages

)

jest technologi

ą

firmy Microsoft i wchodzi w

skład platformy „Active”. Strony ASP stanowi

ą

element j

ę

zyka HTML, tekstu i komend

j

ę

zyka skryptowego (VBScript, JScript). Wykonywane s

ą

w cało

ś

ci na serwerze

WWW, wi

ę

c gdy u

ż

ytkownik klika w przegl

ą

darce na link do strony z rozszerzeniem

*.asp, serwer przekształca kod skryptu (uwzgl

ę

dniaj

ą

c ewentualne przekazane

parametry) i wysyła do przegl

ą

darki gotow

ą

stron

ę

zawieraj

ą

c

ą

ju

ż

tylko "czysty"

format HTML. Dzi

ę

ki takiemu działaniu cały ci

ęż

ar przetwarzania pozostaje na

serwerze, gdzie dodatkowo przy wykorzystaniu mechanizmów ActiveX, skrypty ASP

mog

ą

pobiera

ć

dane z baz danych oraz wykonywa

ć

inne zadania wymagaj

ą

ce du

ż

ej

mocy lub centralnego przetwarzania.

65

Skrypty ASP obsługiwane s

ą

przez serwer IIS. Du

żą

zalet

ą

tej technologii jest

mo

ż

liwo

ść

wywoływania w prosty sposób obiektów ActiveX oraz DLL.

6.2.2. Bazy danych

Dost

ę

pne s

ą

dwie bazy danych SQL Server oraz Oracle. W zale

ż

no

ś

ci od

potrzeb mo

ż

liwe jest uruchomienie aplikacji na jednym z dwóch wymienionych

systemów bazodanowych. Dlaczego SQL Server i Oracle?

Obecnie s

ą

to jedne z najlepszych i najcz

ęś

ciej stosowanych rozwi

ą

za

ń

. Od lat

trwa walka o prymat w dziedzinie baz danych mi

ę

dzy firm

ą

Microsft i Oracle.

MS SQL Server 2000 jest przeznaczony do pracy w systemie Windows i mo

ż

e by

ć

wykorzystany we wszystkich

ś

rodowiskach sprz

ę

towych, na których funkcjonuje

system operacyjny. Serwer ten oferuje wsparcie dla obiektowej technologii

internetowych baz danych i ich opisu w j

ę

zyku XML oraz przetwarzania transakcyjnego

T-SQL (Transact SQL) przeznaczonego dla technologii XML. System nadaje si

ę

do

tworzenia dowolnie du

ż

ych systemów hurtowni danych, systemów OLAP(ang.

On Line

Analyrtical Processing

) oraz rozwi

ą

za

ń

zaliczanych do Business Inteligence. Obejmuje

to systemy zarz

ą

dzania firmami oraz kontaktami z klientami CRM.

Baza danych Oracle 9i ustanowiła nowy standard w technologii przetwarzania

danych, jakim jest model relacyjno – obiektowy. Nowa metoda definiowania struktur

danych umo

ż

liwia projektantom aplikacji odwzorowanie obiektów

ś

wiata

rzeczywistego, takich jak zamówienia czy stany magazynowe, bezpo

ś

rednio na obiekty

bazy Oracle9i. Taka technika skraca czas produkcji nowych aplikacji i ułatwia

utrzymanie gotowych systemów.

Dzi

ę

ki zastosowaniu bazy Oracle przedsi

ę

biorstwa w pełni wykorzystuj

ą

inwestycje w

rozwój, wdro

ż

enie i utrzymanie systemów informacyjnych przedsi

ę

biorstwa. Oracle9i

zapewnia zintegrowane, bezpieczne i niezawodne

ś

rodowisko tworzenia zarówno

scentralizowanych, jak i rozproszonych, otwartych systemów informacyjnych.

Skalowalna i wysoce niezawodna architektura Oracle9i zapewnia najwy

ż

sz

ą

wydajno

ść

pracy w krytycznych systemach przetwarzania transakcji. Oracle9i optymalnie korzysta

z dost

ę

pnych zasobów systemowych, zarówno na prostych maszynach

jednoprocesorowych, jak równie

ż

na maszynach przetwarzania równoległego SMP i

MPP.

66

6.2.3. Dostęp do bazy danych

Dost

ę

p do bazy danych realizowany jest za pomoc

ą

OLE DB. Jest to interfejs

pomi

ę

dzy dostawc

ą

danych, a aplikacjami klienta.

Kluczow

ą

dla działania OLE DB ide

ą

jest wydzielenie konsumenta i dostawcy (ang.

consumer

i

provider

).

Konsument to nic innego, jak zwykły klient, natomiast dostawca

odpowiedzialny jest za sformatowanie danych do postaci tablicy i przekazanie ich do

klienta.

Dostawca jest zbiorem komponentów COM, zawieraj

ą

cych zestaw interfejsów.

Poniewa

ż

s

ą

to interfejsy standardowe, ka

ż

dy klient OLE DB mo

ż

e czerpa

ć

dane za

po

ś

rednictwem dowolnego providera. Skoro za

ś

dostawcy s

ą

obiektami COM, mo

ż

na

przy tym korzysta

ć

z dowolnych j

ę

zyków (C++, Basic, Java).

Dostawca danych mo

ż

e je dostarcza

ć

w dowolnej postaci – od relacyjnych baz danych,

poprzez arkusze kalkulacyjne do zwykłych plików.

6.2.4. Biblioteka graficzna

Moduł rysuj

ą

cy oraz analizuj

ą

cy dane pochodz

ą

ce z bazy danych został oparta

na dynamicznej bibliotece DLL o nazwie VeCAD ver. 5.2. Mo

ż

na powiedzie

ć

, i

ż

jest

ona sercem całego systemu Biblioteka ta mo

ż

e by

ć

u

ż

ywana z aplikacjami napisanymi

w takich j

ę

zykach jak: Visual Basic, Delphi, C++ oraz Visual C++. Oferuje bardzo

szerok

ą

gam

ę

funkcji umo

ż

liwiaj

ą

cych prac

ę

na obiektach graficznych, np.: rysowanie

linii, poligonu, powi

ę

kszanie, pomniejszanie, które s

ą

niezb

ę

dne przy realizacji systemu

wektorowego. Jej dodatkowym atutem jest niska cena.

6.2.5. Technologia ActiveX i COM

Projekt został wykonany jako system typu WEB-GIS, czyli dost

ę

pny jest z

poziomu przegl

ą

darki internetowej. Aby tego typu operacja była mo

ż

liwa konieczne

było utworzenie kontrolki ActiveX. Stanowi ona serce całego systemu, pozwala na

wy

ś

wietla

ć

dane oraz zawierała mechanizmy dokonuj

ą

ce analiz przestrzennych. Czym

jest technologia ActiveX? Jest to pełnowarto

ś

ciowy program wczytywany z Internetu i

67

uruchamiany na komputerze u

ż

ytkownika. Podstaw

ą

tej technologii jest COM (ang.

Component Object Model

).

Sedno modelu COM polega na umo

ż

liwieniu aplikacjom nawi

ą

zania ł

ą

czno

ś

ci z innymi

aplikacjami COM i wzajemnym wykorzystywaniu przez nie swoich mo

ż

liwo

ś

ci bez

wzgl

ę

du na j

ę

zyk, w jakim je napisano. Wykorzystuj

ą

c technologi

ę

COM mo

ż

na

tworzy

ć

programy typu plug-and-play. Główny moduł programu obsługuje wszystkie

podstawowe funkcje, natomiast elementy dodatkowe wczytywane s

ą

na

ż

yczenie

u

ż

ytkownika. Rozwi

ą

zanie to jest ju

ż

stosowane w Wordzie czy Excelu - przykładem

mo

ż

e by

ć

edytor tabel. Taki sposób tworzenia aplikacji pozwala znacznie zwi

ę

kszy

ć

elastyczno

ść

i u

ż

yteczno

ść

produktów, zmniejszy

ć

koszty wytworzenia oraz skróci

ć

czas kodowania.

Technologie COM mo

ż

na okre

ś

li

ć

jako klej, przy u

ż

yciu, którego budowany jest

Windows i jego aplikacje. Pozwala zł

ą

czy

ć

obiekty pochodz

ą

ce od ró

ż

nych

producentów i wykorzysta

ć

je we własnych aplikacjach.

Sukces tej technologii w rozwi

ą

zaniach lokalnych sprawił, i

ż

zacz

ę

to zastanawia

ć

na

wykorzystaniem tego rozwi

ą

zania w sieci i tym samym zapewnienie tych samych usług.

W ten sposób narodziła si

ę

technologia DCOM, która jest rozproszon

ą

wersj

ą

technologii COM, pracuj

ą

ca w

ś

rodowisku sieciowym. W ten sposób klient mo

ż

e

wywoływa

ć

metody komponentu bez zwracania uwagi na to, gdzie dany komponent si

ę

znajduje. W modelu DCOM klient ł

ą

czy si

ę

z zast

ę

pczym komponentem. Nast

ę

pnie

żą

danie wywołania danej metody zostaje przekazane do prawdziwego obiektu i od

niego wraca wynik działania.

Mo

ż

liwo

ś

ci kontrolek ActiveX z punktu widzenia programisty s

ą

bardzo du

ż

e:

-

mog

ą

robi

ć

wszystko to, co zwykła biblioteka dynamiczna DLL, oprócz

udost

ę

pniania obiektów publicznych innych ni

ż

sama kontrolka oraz nie

wspieraj

ą

wielow

ą

tkowo

ś

ci; kontrolka ActiveX jest jednow

ą

tkowa

-

maj

ą

własny interfejs u

ż

ytkownika wy

ś

wietlany w ramach okna w którym

została osadzona kontrolka. Mo

ż

liwa jest interakcja kontrolki z aplikacj

ą

, w

której została osadzona

-

posiadaj

ą

wsparcie dla standartowych wła

ś

ciwo

ś

ci przegl

ą

darek (ang.

Property browser

)

Podsumowuj

ą

c, kontrolki ActiveX składaj

ą

si

ę

z: komponentów zawieraj

ą

cych kod,

interfejsu u

ż

ytkownika oraz wła

ś

ciwo

ś

ci umo

ż

liwiaj

ą

cych osadzanie.

68

Jako narz

ę

dzia programistycznego u

ż

yłem Microsoft Visual Basic 6.0, z pakietu Visual

Studio, który znakomicie nadaje si

ę

do tworzenia obiektów osadzanych.

6.3. Zastosowane rozwiązania

W punkcie tym zaprezentuj

ę

rozwi

ą

zania, jakie przyj

ę

to w realizowanym

systemie.

6.3.1. Sposób działania EGB2000-SIP

System EGB2000-SIP posiada budow

ą

modularn

ą

i składa si

ę

z:

-

bazy danych

-

modułu przetwarzaj

ą

cy

-

modułu generuj

ą

cy

-

kontrolki ActiveX (główna cz

ęść

systemu)

Rysunek 28. Schemat działania systemu EGB2000-SIP

69

Aplikacja internetowa EGB2000 wysyła

żą

danie wy

ś

wietlenia danych

graficznych do modułu przetwarzaj

ą

cego (Rysunek 28) w warstwie biznesowej. W

kolejnym kroku moduł przetwarzaj

ą

cy, zbudowany w technologii ASP wykonuje

odpowiednie zapytanie do bazy danych. Wynikiem jest zbiór rekordów posiadaj

ą

cy

informacje o budowie poszczególnych obiektów oraz ich umiejscowieniu na mapie.

Nast

ę

pnie dane te zostaj

ą

poddany “obróbce” w module generuj

ą

cym (bibliotece

dynamicznej DLL). Z uzyskanych danych generowany jest plik w formacie ASP, gdzie

zawarte s

ą

wszystkie niezb

ę

dne informacje do utworzenia mapy.

W ostatnim etapie, kontrolka ActiveX pobiera dane z pliku wynikowego i na ich

podstawie dochodzi do wygenerowania mapy.

Taki sposób pobierania danych zapewnia du

ż

y stopie

ń

bezpiecze

ń

stwa, gdy

ż

dane przesyłane s

ą

do klienta razem z kontrolka. Komunikacja z baz

ą

danych jest

ograniczona i wyst

ę

puje tylko po stronie serwera. S

ą

jednak przypadki, gdy dochodzi

do poł

ą

czenia z baz

ą

danych z wn

ę

trza kontrolki ActiveX. Wyst

ę

puje to przy

ś

ci

ą

ganiu

szczegółowych informacji o obiektach i analizach na nich. Zastosowanie takiego

rozwi

ą

zanie było konieczne, ze wzgl

ę

du na to, i

ż

przesyłanie tak du

ż

ej liczby informacji

w trakcie generowania kontrolki bardzo mocno spowalniało ładowanie komponentu.

Ponadto na powy

ż

szym rysunku wida

ć

, i

ż

system posiada architektur

ę

trójwarstwow

ą

. Mo

ż

na wyró

ż

ni

ć

nast

ę

puj

ą

ce warstwy: danych, biznesow

ą

, prezentacji.

W pierwszej warstwie dane na temat wszystkich obiektów. W warstwie biznesowej

pobrane dane zostaj

ą

przetworzone na format rozpoznawalny przez kontrolk

ą

ActiveX.

Warstwa prezentacji prezentuje wynik działa z dwóch wcze

ś

niejszych warstw w postaci

mapy numerycznej. Na której prowadzone s

ą

ju

ż

wewn

ę

trzne analizy.

6.3.2. Baza danych

Baza danych systemu EGB2000 została podzielona na dwie cz

ęś

ci: cz

ęść

graficzn

ą

oraz cz

ęść

opisow

ą

. Pierwsza z nich zawiera informacje o budowie obiektów

tworz

ą

cych map

ę

, natomiast cz

ęść

opisowa przechowuje informacje opisuj

ą

ce grunty,

budynki oraz lokale. Jak ju

ż

wcze

ś

niej wspomniano dost

ę

pne s

ą

dwa systemy

bazodanowe: SQL Server oraz Oracle. Struktura bazy danych w obu przypadkach jest

identyczna, zmienia si

ę

jedynie metoda poł

ą

czenia z baz

ą

danych. Jest to mo

ż

liwe

dzi

ę

ki temu, i

ż

wszystkie zapytania zastały napisane w taki sposób, by obsłu

ż

y

ć

oba

systemu (zapytania zgodne z ANSI SQL).

70

Poni

ż

ej przedstawi

ę

tabele, które dodałem do systemu oraz tabele, które były dla mnie

kluczowe przy tworzeniu cz

ęś

ci SIP’owej systemu.

Wykaz najwa

ż

niejszy tabel z punktu widzenia analiz przestrzennych:

•

G_DzialkiNaglowki(

IdDzialki, IdGminy, IdObrebu, Arkusz, NazwaUlicy,

NrDomu, NrDzialki, Xnrdz, Ynrdz, NazwaWlasnaDzialki, Xnazdz, Ynazdz,

Knazdz,

NrAdresowyDzialki)

Tabela zawiera identyfikatory wszystkich działek, jakie znajduj

ą

si

ę

w

systemie. Dodatkowo dla ka

ż

dej działki okre

ś

lone s

ą

takie informacje jak

arkusz, gmina oraz obr

ę

b. Pola

NrDzialki, Arkusz, Gmina, Obreb

stanowi

ą

klucz, który ł

ą

czy baz

ę

danych graficznych z baz

ą

danych opisowych systemu

EGB2000.

•

G_DzialkiGraniczniki(

IdDzialki, IdGranicznika, Kolejnosc

)

Tabela okre

ś

laj

ą

ca zale

ż

no

ś

ci pomi

ę

dzy identyfikatorem działki a jej

granicznikam oraz kolejno

ść

graniczników. Pole

Kolejnosc

okre

ś

la kolejno

ść

graniczników w działce i niezb

ę

dne w procesie tworzenia obiektów.

•

G_Graniczniki(

IdGranicznika, Xgranicz, Xgranicz, Ygranicz, NrGranicznika,

CzyStabilizowany, CzyGranicaPanstwa, Status, DataWpisuG, OperatorWpisuG,

DataSkasowaniaG, OperatorSkasowaniaG, DataWpisuO, OperatorWpisuO,

DataSkasowaniaO, OperatorSkasowaniaO)

Tabela zawiera graniczniki, z których budowane s

ą

działki. Pola

Xgranicz

oraz

Ygranicz

okre

ś

laj

ą

współrz

ę

dne granicznika w dwuwymiarowym układzie

współrz

ę

dnych. Dodatkowo tabela posiada szereg dodatkowych parametrów,

które nie s

ą

u

ż

ywane w systemie EGB2000–SIP, ale maj

ą

zastosowanie w

przypadku współpracy aplikacji EGB2000 z programem Microstation

GeoGraphics, gdzie mo

ż

liwa jest edycja danych.

•

G_GraniceGraniczniki(

IdGranicyD, IdGranicznika, LpGranicznika

)

71

W tabeli tej zawarte s

ą

informacje o tym czy granicznik tworzy wi

ę

cej ni

ż

jedn

ą

granic

ę

. Informacja ta umo

ż

liwia prawidłowe skonstruowanie obiektu na

ekranie. Gdy

ż

bardzo cz

ę

sto wyst

ę

puje sytuacja, w której jeden granicznik mo

ż

e

wchodzi

ć

w skład kilku działek. Wyst

ę

puje to w przypadku, gdy działki s

ą

do

siebie przyległe. Pole

LpGranicznika

okre

ś

la, który w kolejno

ś

ci jest to

granicznik.

•

Obreby(

IdObrebu,IdGminy,KodObrebu, NazwaObrebu, CzyDzialkiWArkuszach,

PowEwidencyjna, Miasto_Wies

)

Tabela zawiera definicje obr

ę

bów wchodz

ą

cych w skład Gminy. Ka

ż

dy

obr

ę

b ma takie parametry jak: nazwa, powierzchnie ewidencyjn

ą

, a tak

ż

e nazwa

miasta lub wsi, w której wyst

ę

puje.

•

Gminy(

IdGminy, KodGminy, NazwaGminy, Miasto_Wies, PowEwidencyjna,

Powiatu, NazwaPowiatu, IdWojew, NazwaWojew

)

Zawiera wykaz Gmin, którymi posługuje si

ę

system. Ka

ż

da z gmin ma

zdefiniowan

ą

nazw

ę

, powierzchni

ę

ewidencyjn

ą

, nazw

ę

powiatu oraz

województwa.

•

G_Classification(

id_classyfiaction, id_dzialki, id_type, ival, fval, sval

)

Tabela okre

ś

la warto

ś

ci, jakie przyjmuj

ą

poszczególne rodzaje klasyfikacji

wykorzystywane w procesie analizy danych. Mo

ż

liwe s

ą

warto

ś

ci typu:

całkowitego(

ival

), rzeczywistego(

flav

) oraz w postaci ci

ą

gu znakowego(

sval

).

Dzi

ę

ki temu tabela ma charakter uniwersalny i mo

ż

e przyjmowa

ć

ka

ż

dy typ

danych.

•

G_Classification_type (

id_type

,

name, status

)

72

W tabeli tej definiowane s

ą

nowe rodzaje klasyfikacji. Pole

status

oznacza

czy dany typ klasyfikacji ma by

ć

dost

ę

pny dla u

ż

ytkownika systemu.

Ponadto w systemie istnieje znacznie wi

ę

cej dodatkowych tabel, których nie

wymieniłem.

6.4. Implementacja funkcji analitycznych systemu EGB2000–

SIP

Główne okno programu przedstawia map

ę

numeryczn

ą

, na której widoczne s

ą

:

-

działki - kolor czarny

-

numery działek – symbole koloru czarnego

-

budynki - kolor czerwony

-

etykiety – symbole koloru zielonego

Ka

ż

dy z tych elementów umieszczony jest na innej warstwie. W górnej cz

ęś

ci

głównego okna znajduje si

ę

pasek narz

ę

dziowy. W lewym dolnym roku umieszczone s

ą

współrz

ę

dne wska

ź

nika myszki, co ułatwia nawigowanie po mapie.

Rysunek 29. Główne okno programu EGB2000–SIP

73

Ze wzgl

ę

du na mnogo

ść

obiektów, przy nast

ę

pnych rysunkach pochodz

ą

cych z systemu

warstwa budynków i etykiet nie b

ę

dzie wy

ś

wietlana, co zapewni lepsz

ą

widoczno

ść

.

EGB2000-SIP oferuje podstawowe funkcje analityczne, jakie posiada ka

ż

dy z

systemów klasy SIP. Ze wzgl

ę

du na ich du

żą

licz

ę

podzieliłem je na dwie cz

ęś

ci:

analizy zewn

ę

trzne realizowane w module przetwarzaj

ą

cym oraz analizy wewn

ę

trzne

wykonywane w komponencie na mapie numerycznej.

6.4.1. Analizy zewnętrzne

Jako analizy wewn

ę

trzne nale

ż

y rozumie

ć

operacje wykonywane po stronie

serwera na bazie danych w warstwie biznesowej. Polegaj

ą

one na zadaniu

odpowiedniego zapytania do bazy danych, którego wynikiem jest zbiór danych.

Nast

ę

pnie dane te s

ą

prezentowane w postaci mapy numerycznej.

Mo

ż

na wyró

ż

ni

ć

nast

ę

puj

ą

ce rodzaje analiz wewn

ę

trznych:

•

pobranie arkusza danych

Operacja ta polega na wybraniu wszystkich danych z arkusza. Jako dane

wej

ś

ciowe nale

ż

y poda

ć

: gmin

ę

, obr

ę

b oraz arkusz. Wynikiem jest mapa

numeryczna ukazuj

ą

ca wszystkie obiekty zawarte w wybranym arkuszu.

Rysunek 30. Wyświetlenie arkusza danych.

74

•

wybrane działki z arkusza

Operacja ta polega na pobraniu działek z arkusza spełniaj

ą

cych okre

ś

lone

kryteria wyszukiwania. Dodatkowo istnieje mo

ż

liwo

ść

okre

ś

lenia, które z

wyszukanych działek b

ę

d

ą

wyodr

ę

bnione na mapie.

Wynikiem jest mapa numeryczna prezentuj

ą

ca arkusz, na którym wyszukane

działki oznaczone s

ą

szrafur

ą

.

Rysunek 31. Arkusz z wybranymi dzialkiami.

Kryteria wyszukiwania działek:

-

Pola obowi

ą

zkowe (Gmina, Obr

ę

b, Arkusz)

-

Pola opcjonalne

o

Kryteria podmiotowe (Osoba fizyczna/prawna, Regon/Pesel,

Nazwisko, Imi

ę

, Nr jednostki rejestrowej, Nazwa skrócona)

o

Kryteria przedmiotowe (Ulica, Nr domu, Działka, Powierzchnia od –

do, KW działki)

75

•

pojedyncza działka z otoczeniem

Operacja ta polega na pobraniu pojedynczej działki wraz z działkami j

ą

otaczaj

ą

cymi. Jako dane wej

ś

ciowe nale

ż

y poda

ć

: gmin

ę

, obr

ę

b, arkusz oraz

numer działki. Wynikiem jest mapa numeryczna prezentuj

ą

ca działk

ę

szukan

ą

oraz działki do niej przyległe. Działka szukana oznaczona jest szrafur

ą

.

Rysunek 32. Pojedyncza działka z otoczeniem.

•

jednostka rejestrowa

Jako jednostk

ę

rejestrow

ą

nale

ż

y rozumie

ć

wi

ę

cej ni

ż

jedn

ą

działka. Proces

analizy polega na wy

ś

wietleniu listy działek wraz z ich otoczeniem. Z tym,

ż

e

działki mog

ą

pochodzi

ć

z odr

ę

bnych arkuszy.

Jako dane wej

ś

ciowe nale

ż

y poda

ć

gmin

ę

oraz obr

ę

b. Po czym okre

ś

la si

ę

jednostk

ę

rejestrow

ą

, która ma zosta

ć

wy

ś

wietlona w postaci mapy

numerycznej.

Działki wy

ś

wietlane w ramach jednostki rejestrowej bardzo cz

ę

sto s

ą

rozrzucone

po mapie. W takim przypadku niezwykle przydatne okazuje si

ę

narz

ę

dzie

nawigator, które pozwala na du

żą

swobod

ę

przy poruszaniu si

ę

na mapie(wi

ę

cej

o tym narz

ę

dzi u dalszej cz

ęś

ci pracy).

76

Rysunek 33. Jednostka rejestrowa.

•

według współrz

ę

dnych

Operacja sprowadza si

ę

do pobrania i wy

ś

wietlenia działek wchodz

ą

cych w

skład prostok

ą

ta o zadanych współrz

ę

dnych. Działka zawarta jest w prostok

ą

cie,

je

ż

eli którakolwiek z granic znalazła si

ę

w zadanym obszarze. Jako dane

wej

ś

ciowe nale

ż

y poda

ć

: gmin

ę

, obr

ę

b, arkusz oraz współrz

ę

dne

prostok

ą

ta(dwóch przeciwległych ko

ń

ców). Wynikiem jest mapa numeryczna z

działkami, które jedn

ą

z granic przeci

ę

ły si

ę

z prostok

ą

tem.

Rysunek 34. Działki zawarte w prostokącie o zadanych wymiarach.

77

6.4.2. Analizy wewnętrzne

Tworzenie i wyświetlanie obiektów

System EGB2000-SIP jest systemem wektorowym opieraj

ą

cym si

ę

na

obiektach. Ka

ż

dy element na mapie jest rozró

ż

nialny i posiada swoje własno

ś

ci, co

zapewnia szybko

ść

działania oraz mo

ż

liwo

ść

prowadzenia ró

ż

norodnych analiz

przestrzennych.

Dane graficzne, które „przychodz

ą

” do kontrolki ActiveX dzielone s

ą

na

warstwy oraz kolekcje. Ka

ż

da z warstw reprezentuje inny rodzaj obiektów;

wyró

ż

niamy:

-

warstw

ę

działek

-

warstw

ę

numerów działek

-

warstw

ę

budynków

-

warstw

ę

etykiet

Na ka

ż

dej z wymienionych warstw rysowane s

ą

odr

ę

bne obiekty, które reprezentuj

ą

topologiczny model danych.

Pojedyncza działka jest polygonem, który zbudowany jest z graniczników poł

ą

czonych

liniami prostymi, natomiast numery działek s

ą

etykietami tekstowymi.

Nowo utworzony obiekt dodawany jest do kolekcji reprezentuj

ą

cej pojedyncz

ą

warstw

ę

. Taka kolekcja zawiera identyfikator obiektu pochodz

ą

ce z bazy danych oraz

identyfikator biblioteki VeCAD, dzi

ę

ki któremu mo

ż

liwe b

ę

dzie pó

ź

niejsze

zlokalizowanie obiektu.

Wskazywanie

Jest to jeden z prostszych sposobów analizy. Sprowadza si

ę

do najechania

przez u

ż

ytkownika na wybrany obiekt, w tym przypadku działk

ę

. Po dwukrotnym

klikni

ę

ciu na obiekt zmienia on barw

ę

i ukazuje si

ę

dodatkowe okienko z informacjami

o tym obiekcie (Rysunek 35).

78

Rysunek 35. Przykład użycia funkcji wskazywania w systemie.

Dane o działce zostały podzielone na cztery odr

ę

bne zakładki:

-

podmioty

Osoby fizyczne lub prawne, które mog

ą

mie

ć

prawa i obowi

ą

zki. Osoby te

maj

ą

pewne

ś

ci

ś

le wydzielony udział w wybranej działce. Dost

ę

pne

informacje to: charakter władania, udział, grupa rejestrowa, nazwisko lub

nazwa.

-

dane ewidencyjne

S

ą

to informacje maj

ą

ce charakter ogólny, nale

żą

do nich: nazwa gminy,

nazwa obr

ę

bu, numer arkusza, numer działki, jednostka rejestrowa, ulica,

numer domu, powierzchnia ewidencyjna, KW, warto

ść

, data okre

ś

lenia

warto

ś

ci, rejestr zabytków oraz rejon statystyczne.

-

dane geodezyjne

Informacje maj

ą

charakter

ś

ci

ś

le geodezyjna, a s

ą

to: nazwa gminy, nazwa

obr

ę

bu, nr działki, powierzchnia geodezyjna, liczba graniczników.

79

-

u

ż

ytki

Dane dodatkowe na temat samego obiektu, które stanowi

ą

etykiet

ę

działki;

oznaczenie konturu, oznaczenie sposobu u

ż

ytku, powierzchnia konturu.

Od strony technicznej działanie funkcji przedstawia si

ę

nast

ę

puj

ą

co:

•

krok 1 : pobranie pozycji myszki z ekranu przegl

ą

darki internetowej. Do tego

celu posłu

ż

yła biblioteka VeCAD. Zbudowałem funkcj

ę

o nazwie

DwgProc

, z

nast

ę

puj

ą

cymi atrybutami:

o

hDwg –

identyfikator osadzonego obiektu VeCAD

o

Msg

– typ funkcji, jaka ma zosta

ć

wykonana. W tym przypadku jest to

VM_LBDBLCLK, która pobiera pozycj

ę

myszki po dwukrotnym

klikni

ę

ciu

o

Prm1 – Prm5 –

dodatkowe parametry, które nale

ż

y przekaza

ć

do funkcji

identyfikowanej przez

Msg.

•

kroku 2: nale

ż

y sprawdzi

ć

czy pobrany punkt o współrz

ę

dnych (x,y) znajduje

si

ę

wewn

ą

trz jednego z wy

ś

wietlonych obiektów. Proces ten realizuje funkcja

PointInPolygon,

z nast

ę

puj

ą

cymi atrybutami:

o

x

– współrz

ę

dna x ekranu

o

y

– współrz

ę

dna y ekranu

o

poly

– identyfikator obiektu

Wyszukiwanie działek

W systemie istniej

ą

dwa rodzaje wyszukiwania:

•

wyszukiwanie wg numerów

Wyszukiwanie według numerów polega na wyszukaniu na mapie działki o

zadanym numerze. Funkcja daje mo

ż

liwo

ść

zdefiniowania koloru oznaczenia

oraz typu oznaczenia działki(wypełnienie lub szrafura); Rysunek 36.

80

Rysunek 36. Wyszukiwanie wg numerów; działka o numerze 4.

Funkcja wykonywana jest w kilku etapach:

-

z bazy danych pobierany jest identyfikator działki o zadanym numerze

-

w kolekcji reprezentuj

ą

cej warstw

ę

działek wyszukiwany jest element o

identyfikatorze pobranym z bazy danych.

-

wyszukana działka posiada identyfikator programowy, dzi

ę

ki któremu

mo

ż

liwa jest lokalizacja obiektu na mapie

-

oznaczenie działki wybranym kolorem i typem oznaczenia

Mechanizm jest bardzo pomocny i przydatny, poniewa

ż

na dowolnie du

ż

ej

mapie pozwala zlokalizowa

ć

działk

ę

, która interesuje u

ż

ytkownika. Wystarcz

poda

ć

numer działki, wybra

ć

kolor i typ selekcji, a system sam zaznaczy działk

ę

.

•

Wyszukiwanie wg powierzchni (selektywne wyszukiwanie)

Jest to operacja polegaj

ą

ca na wybraniu działek, których powierzchnia spełnia

pewne kryterium. Mo

ż

liwe kryteria wyszukiwania wg powierzchni to

powierzchnia:

81

-

równa,

-

wi

ę

ksza,

-

mniejsza

od zadanej warto

ś

ci. Jednostk

ą

obliczeniow

ą

jest tu hektar. Podobnie jak w

przypadku wyszukiwania wg numerów, istnieje mo

ż

liwo

ść

wybrania koloru oraz

rodzaju oznaczenia (Rysunek 37).

Rysunek 37. Wyszukane działek, których powierzchnia jest mniejsza od jednego hektara.

Analiza realizowana jest w nast

ę

puj

ą

cych krokach:

-

u

ż

ytkownik definiuje kryterium wyszukiwania, kolor oraz typ oznaczenia

-

dla ka

ż

dej z działek sprawdzana jest powierzchnia; w przypadku spełnienia

warunku okre

ś

lonego jako kryterium, obiekt zostaje oznaczony we wcze

ś

niej

zdefiniowany sposób

Operacja ta nale

ż

y do analiz pomiarowych. Jest pomocna w przypadku, gdy

u

ż

ytkownika interesuj

ą

działki o okre

ś

lonej powierzchni, przykładem mo

ż

e by

ć

poszukiwane terenów pod budow

ę

supermarketów czy te

ż

osiedli.

82

Klasyfikacja

Klasyfikacja polega na podziale obiektów na klasy. W systemie EGB2000–SIP

istnieje mo

ż

liwo

ść

prowadzenia klasyfikacji działek na mapie według jednego z

dost

ę

pnych kryteriów. Dodatkowo operacja ta została wzbogacona o kilka dodatkowych

elementów, jak wybór

ź

ródła klasyfikacja, co zapewnia jej wi

ę

ksz

ą

elastyczno

ść

i

skuteczno

ść

.

Funkcja realizowana jest w kilku krokach:

-

wybór

ź

ródła danych

Zanim proces klasyfikacji zostanie uruchomiony nale

ż

y okre

ś

li

ć

ź

ródło

danych do klasyfikacji(Rysunek 38).

Ź

ródłem tym jest tabela systemowa.

Zastosowałem takie rozwi

ą

zanie w celu zapewnienia wi

ę

kszej elastyczno

ś

ci

dla funkcji analitycznych. Dzi

ę

ki temu ka

ż

dy urz

ą

d(u

ż

ytkownik) mo

ż

e

dosta

ć

odr

ę

bn

ą

tabel

ę

z własnymi rodzajami klasyfikacji. W tym przypadku

jest to tabela

G_Classification

, która mo

ż

e mie

ć

dowoln

ą

nazw

ę

. Posiada

uniwersaln

ą

budow

ę

, co pozwala na trzymanie danych ka

ż

dego typu,

zarówno liczbowe jak i znakowe.

Tabela ta powi

ą

zana z tabel

ą

G_Classification_Type

, która jest słownikiem z

nazwami rodzajów klasyfikacji. Jej nazwa jest stała. Tutaj mo

ż

na doda

ć

now

ą

klasyfikacj

ę

, a w tabeli

G_Classification

(nazwa opcjonalna) umie

ś

ci

ć

warto

ś

ci tej klasyfikacji dla poszczególnych działek

Rysunek 38. Wybór źródła danych do klasyfikacji.

-

wybór kryteria klasyfikacji oraz sposobu oznaczenia

Po zdefiniowaniu nazwy tabeli nale

ż

y wybra

ć

jeden z typów klasyfikacji,

które zostały pobrane z bazy danych. Konieczne jest równie

ż

wybranie

sposobu oznaczania działek tzn. wypełnienie, szrafura.

83

Rysunek 39. Wybór klasyfikacji i typu oznaczenia działek.

-

okre

ś

lenie kolorystyki

W ostatnim etapie dla ka

ż

dej z warto

ś

ci klasyfikacji przypisywany jest

domy

ś

lny kolor, który u

ż

ytkownik mo

ż

e zmieni

ć

. Maksymalnie mo

ż

e by

ć

osiem ró

ż

nych warto

ś

ci dla klasyfikacji. Ograniczenie to zostało nało

ż

one w

celu zwi

ę

kszenia czytelno

ś

ci mapy, gdy

ż

zbyt du

ż

a liczba kolorów na mapie

sprawiała, i

ż

mapa była niewyra

ź

na.

Rysunek 40. Wybór gamy kolorów dla klasyfikacji wg przeznaczenia działek.

Efektem jest mapa poddana klasyfikacji. Działki, dla których zdefiniowano klasyfikacj

ę

przyjmuj

ą

okre

ś

lony kolor, natomiast działki niesklasyfikowane maj

ą

kolor tła.

Obok klasyfikacji pobieranych z bazy dodano klasyfikacj

ę

wg powierzchni. Po

wyborze tej opcji u

ż

ytkownik musi okre

ś

li

ć

typ oznaczenia, przedziały powierzchniowe

oraz kolorystyk

ę

.

84

Po dokonaniu ka

ż

dej z klasyfikacji wy

ś

wietlana jest legenda informuj

ą

ca o znaczeniu

poszczególnych kolorów na mapie. W tym momencie nadal mo

ż

emy zmodyfikowa

ć

kolorystyk

ę

dla wybranej warto

ś

ci.

Rysunek 41. Klasyfikacja mapy wg przeznaczenia.

Samodzielne kolorowanie mapy

Czasem zachodzi potrzeba dokonania samodzielnych oznacze

ń

kolorystycznych

dla niektórych działek np.: dokonano klasyfikacji czy te

ż

wyszukania działek, ale

dodatkowo zaszła potrzeba oznaczenia niektórych działek zupełnie innym kolorem. W

takiej sytuacji przydatna staje si

ę

opisywana funkcja.

Sposób jej działania wygl

ą

da nast

ę

puj

ą

co:

-

na pocz

ą

tku nale

ż

y aktywowa

ć

funkcj

ę

. Jest to konieczne w celu wył

ą

czenia

oznacze

ń

stosowanych przy jednokrotnym i dwukrotnym klikni

ę

ciu na

działk

ę

. W przeciwnym razie dochodziłoby do nakładania na siebie warstw

kolorystycznych

-

wybór koloru oraz sposobu oznaczenia

-

oznaczanie działek przez klikanie na nie

85

W ka

ż

dym momencie kolorowania mapy istnieje mo

ż

liwo

ść

zmiany koloru oraz

sposobu stosowanego oznaczenia.

Rysunek 42. Samodzielne ustalanie gamy kolorystycznej mapy.

Pomiary

Charakterystyczn

ą

cech

ą

pomiarów jest fakt, i

ż

dotycz

ą

obiektów

geograficznych. Najcz

ęś

ciej wykonywane pomiary to: pomiar odległo

ś

ci, pola

powierzchni, długo

ś

ci linii, obwodu. Funkcje pomiaru pola powierzchni oraz obwodu

wykorzystywane były przy wcze

ś

niej opisywanych mechanizmach, a tak

ż

e weszły w

skład specjalistycznego narz

ę

dzia do wykonywania pomiarów. Umo

ż

liwia ono

dokonywania wszystkich wymienionych wcze

ś

niej oblicze

ń

, pozwala tak

ż

e na

obliczenie k

ą

ta, pod jakim nachylona jest linia pomiarowa; Rysunek 43. Jednostk

ą

obowi

ą

zuj

ą

c

ą

jest milimetr w celu odwzorowania wi

ę

kszej dokładno

ś

ci.

86

Rysunek 43. Pomiar odległości.

Sposób działania funkcji wygl

ą

da nast

ę

puj

ą

co:

-

w pierwszym etapie nale

ż

y aktywowa

ć

narz

ę

dzie pomiarowe. Czynno

ść

ta

jest konieczna gdy

ż

nale

ż

y odblokowa

ć

warstwy, na których b

ę

d

ą

dokonywane pomiary

-

w celu rozpocz

ę

cia pomiarów nale

ż

y nacisn

ąć

przycisk start na narz

ę

dziu

pomiarowym. Od tej chwili mo

ż

na dokonywa

ć

interaktywnych pomiarów na

mapie. Przycisk reset powoduje wykasowanie wcze

ś

niejszych pomiarów i

rozpocz

ę

cie od nowa.(Rysunek 43)

-

je

ż

eli zaznaczono pole „policz działk

ę

” wówczas po klikni

ę

ciu na obiekt,

uzyskujemy szczegółowe informacje o jego powierzchni i obwodzie, czyli

dane geometryczne. Dodatkowo, gdy u

ż

ytkownik kliknie na kolejny obiekt

uzyska zsumowane pola powierzchni działek. Jest to bardzo wygodne, gdy

ż

pozwala w szybki sposób policzy

ć

sum

ę

powierzchni kilku działek.

-

mo

ż

liwe jest równie

ż

policzenie odległo

ś

ci pomi

ę

dzy klikowa punktami, a

tak

ż

e policzenie obwodu i pola powierzchni po stworzeniu poligonu z tych

punktów

87

6.5. Dodatkowe opcje

W systemie dodatkowo zaimplementowano szereg funkcji, które nie maj

ą

analitycznego charakteru, ale s

ą

bardzo u

ż

yteczne.

6.5.1. Lista wyświetlonych działek

W przypadku du

ż

ej liczby działek zachodzi potrzeba uzyskania podstawowych

informacji o wszystkich działkach na mapie. EGB2000-SIP wy

ś

wietla list

ę

wszystkich

działek tworz

ą

cych map

ę

. Dla ka

ż

dej z działki podany jest obwód w metrach,

powierzchnia w hektarach oraz numer działki. Dodatkowo wy

ś

wietlona jest liczba

działek.

Rysunek 44. Lista wyświetlonych działek.

6.5.2. Menadżer warstw

System posiada budow

ę

warstwow

ą

. Ka

ż

da z warstw reprezentuje odr

ę

bne

obiekty, które s

ą

dla niej charakterystyczne. Wyró

ż

niamy:

-

warstwa działek

-

warstwa numerów działek

-

warstwa budynków

-

warstwa etykiet

Menad

ż

er warstw jest narz

ę

dziem, które umo

ż

liwia zarz

ą

dzanie warstwami

tematycznymi mapy. W wielu przypadkach, jak np.: w czasie wydruku lub w celu

88

zwi

ę

kszenia czytelno

ś

ci mapy zachodzi potrzeba zmniejszenia szczegółowo

ś

ci mapy.

Do tego celu znakomicie nadaje si

ę

ten mechanizm. W ka

ż

dej chwili istnieje mo

ż

liwo

ść

wył

ą

czenia wybranej warstwy lub te

ż

aktywowania jej. Pod pewnym wzgl

ę

dem jest on

porównywalne do procesu generalizacji, z tym,

ż

e nie jest wykonywany automatycznie.

W danym momencie musi by

ć

widoczna co najmniej jedna warstwa. Brak takiego

warunku powodował, i

ż

u

ż

ytkownik mógł spowodowa

ć

całkowite wył

ą

czenie mapy.

Rysunek 45. Menadżer warstw

6.5.3. Nawigator

Nawigator jest narz

ę

dziem, które ułatwia i znacznie usprawnia poruszanie si

ę

po

mapie. Pozwala zorientowa

ć

si

ę

, gdzie aktualnie znajduje si

ę

u

ż

ytkownik. Mechanizm

ten jest bardzo pomocny w przypadku du

ż

ych powi

ę

ksze

ń

lub, gdy zachodzi potrzeba

znacznego przemieszczenia si

ę

na mapie np.: przy wy

ś

wietlaniu jednostki rejestrowej.

Nawigator obrazowany jest w postaci odr

ę

bnego okienka wywoływanego na

żą

danie.

Przedstawia on wła

ś

ciw

ą

map

ę

w du

ż

ym pomniejszeniu. Miejsce, w którym aktualnie

znajduje si

ę

u

ż

ytkownik oznaczone jest prostok

ą

t. Prostok

ą

t ten dynamicznie zmienia

rozmiar i poło

ż

enie. Powi

ę

kszanie mapy wła

ś

ciwej sprawia, i

ż

prostok

ą

t maleje,

pomniejszanie powoduje odwrotn

ą

akcj

ę

. W trakcie przesuwania si

ę

na mapie prostok

ą

t

równie

ż

zmienia poło

ż

enie. Wszystkie te zmiany s

ą

widoczne przy zało

ż

eniu,

ż

e

nawigator jest otwarty.

89

Rysunek 46. Przykład użycia narzędzia nawigator.

Istnieje równie

ż

mo

ż

liwo

ść

przemieszczania si

ę

po mapie przy pomocy okna

nawigatora. Wystarczy „chwyci

ć

” myszk

ą

prostok

ą

t w nawigatorze i go przesuwa

ć

.

Zmiana poło

ż

enia na mapie dokonywana jest na bie

żą

co lub te

ż

po zwolnieniu

przycisku myszki. Zale

ż

y to od ustawie

ń

w opcjach narz

ę

dzia, które dost

ę

pne s

ą

po

klikni

ę

ciu na tło nawigatora.

6.5.4. Inne funkcje systemu

Dodatkowo system posiada szereg innych funkcji, które ułatwiaj

ą

w znacznym

stopniu prac

ę

z map

ą

:

-

r

ę

czne przesuwanie mapy

Opcja ta pozwala na r

ę

czne przesuwanie mapy w czterech kierunkach; góra

dół, lewo, prawo. Na postawie tej funkcji zbudowano narz

ę

dzie nawigator,

jednocze

ś

nie ulepszaj

ą

c jej działanie.

90

-

powi

ę

kszanie i pomniejszanie mapy

Przy zmniejszaniu mapy ilo

ść

widocznych elementów maleje(Rysunek 477),

natomiast przy zwi

ę

kszaniu szczegółowo

ść

mapy wzrasta(Rysunek 478).

Zastosowano tu wbudowan

ą

generalizacj

ę

z biblioteki graficznej VeCAD.

Rysunek 47. Operacja powiększenia

Rysunek 48. Operacja pomniejszenia

-

obrót w lewo i prawo

Mo

ż

liwe jest dokonywanie obrotów w układzie dwuwymiarowym; lewo,

prawo. Operacja pozwala idealnie dopasowa

ć

map

ę

do wielko

ś

ci okna, lub

przygotowa

ć

do wydruku.

Rysunek 49. Obrót mapy.

91

-

dodawanie opisu tekstowego na mapie

Mechanizm pomocy w przypadku robienia wydruków z mapy gdzie trzeba

doda

ć

jaki

ś

dodatkowy opis. Mo

ż

liwe jest okre

ś

lenie podstawowych

parametrów tekstu, jak: czcionka, rozmiar, kolor, styl.

Rysunek 50. Przykładowy opis mapy

-

zapis mapy do formatu BMP

Funkcja pozwala na zapisanie zawarto

ś

ci ekranu, któr

ą

stanowi mapa do

pliku graficznego w formacie BMP na dysku klienta.

92

Podsumowanie

W pracy

przedstawiłem dynamicznie rozwijaj

ą

c

ą

si

ę

klas

ę

systemów

informacyjnych

, jak

ą

s

ą

Systemy Informacji Przestrzennej (

SIP

) oraz to, co w nich

najcenniejsze, czyli analizy przestrzenne. Na podstawie zdobytych do

ś

wiadcze

ń

zbudowałem system typu SIP, realizuj

ą

cy wybrane metody analityczne.

Analiza danych jest zagadnieniem niezwykle zło

ż

onym z tego wzgl

ę

du cel pracy

realizowany był etapami. W pocz

ą

tkowej fazie nale

ż

ało zapozna

ć

si

ę

z tematyk

ą

Systemów Informacji Przestrzennej oraz budow

ą

mapy numerycznej. Zagadnienie te

stanowiło fundament dla dalszych prac. Kolejny etap posłu

ż

ył rozpoznaniu funkcji

analitycznych, jakie oferuj

ą

systemy SIP. Okazało si

ę

, i

ż

s

ą

to zagadnienia niezwykle

zawiłe i rozbudowane. Stanowi

ą

serce ka

ż

dego systemu przestrzennego i s

ą

jego

najsilniejsz

ą

stron

ą

. System operuj

ą

cy na danych przestrzennych nie mo

ż

e by

ć

nazywane systemem SIP, je

ż

eli nie posiadaj

ą

funkcji analitycznych. To one stanowi

ą

jego najcenniejszy element.

Niezwykle istotne było rozpoznanie obecnego stanu systemów informacji przestrzennej.

Niestety s

ą

to narz

ę

dzia bardzo trudno dost

ę

pne i kosztowne. Mo

ż

na jedynie poczyta

ć

o

nich w ulotkach reklamowych, albo ogl

ą

dn

ąć

przykładowy film z działania aplikacji.

Udało mi

si

ę

dotrze

ć

do Geomedia, produktu firmy Intergraph, na którym wzorowałem

niektóre funkcje systemu. Równie

ż

współpraca z geodet

ą

była niezwykle pomocna i

pozwoliła na poprawn

ą

merytorycznie realizacj

ę

systemu.

Ostatni krok polegał na stworzeniu systemu realizuj

ą

cego wybrane funkcje

analityczne. Istnieje wiele metod analizy od tych prostych, jak wskazywanie do

niezwykle skomplikowanych, typu buforowanie czy pomiary. W pracy wybrałem

analizy, które s

ą

u

ż

yteczne i mo

ż

liwe do zrealizowania w zało

ż

onym czasie, a

mianowicie ................................................................................. Cel pracy został w pełni

zrealizowany

.

Sysetm EGB2000-SIP został zrealizowany przy współpracy z wrocławsk

ą

firm

ą

BOGART oraz Zarz

ą

dem Geodezji, Kartografii i Katastru Miejskiego we Wrocławiu.

jest on zintegrowany z internetowym systemem dost

ę

pu do ewidencji gruntów,

budynków i lokali iEGB wykonywanym w ramach równolegle prowadzonych prac

magisterskich [13,18].

93

EGB2000-SIP oferuje funkcjonalno

ść

, zbli

ż

on

ą

do rozwi

ą

za

ń

komercyjnych,

pod niektórymi wzgl

ę

dami dorównuj

ą

ce systemom informacji przestrzennej

renomowanych firm

ś

wiatowych, np. Intergraph i ESRI.

Stworzony system charakteryzuje si

ę

bardzo du

żą

elastyczno

ś

ci

ą

, dzi

ę

ki czemu

mo

ż

na go łatwo rozwija

ć

. Przewidywane jest wykorzystanie opracowanych w ramach

niniejszej pracy metod analizy w głównym systemie ewidencji gruntów budynków i

lokali EGB2000 funkcjonuj

ą

cym w architekturze klient-serwer. W planach jest

wdro

ż

enie systemu EGB2000-SIP w urz

ę

dach miajskich we Wrocławiu i w Toruniu

oraz w staostwach powiatowych w Górze i w Trzebnicy.

Mo

ż

liwo

ś

ci dalszego rozwoju mo

ż

na upatrywa

ć

równie

ż

we wprowadzeniu

elementów edycji danych w systemie. Ciekawym zagadnieniem wydaje si

ę

mo

ż

liwo

ść

dodanie trzeciego wymiaru, dzi

ę

ki czemu mo

ż

liwe stanie si

ę

wprowadzenie wielu

ciekawych elementów jak: pomiar wysoko

ś

ci obiektu, czy te

ż

obroty w przestrzeni.

Tak

ż

e funkcje typu buforowanie, autokowariancja przestrzenna stanowi

ą

ciekawy

element dalszych bada

ń

i mog

ą

znacznie poszerzy

ć

mo

ż

liwo

ś

ci systemu.Uwa

ż

am, i

ż

dziedzina ta wydaje si

ę

by

ć

niezwykle interesuj

ą

c

ą

i warta dalszego poznania.

94

Bibliografia

1.

Adamczewski Z.:

Wprowadzenie do numerycznego modelowania terenu.

Polskie

Towarzystwo Informacji Przestrzennej, VII Konferencja Naukowo –

Techniczna. Warszawa, 1998

2.

Cowen D.J.

The National Center for Geographic Information and Analysis

(

http://www.ncgia.ucsb.edu

)

3.

Fotheringham S., Rogerson P. :

Spatial Analysis and Geographic Information

Systems.

Taylor & Francis, 1994.

4.

Ga

ź

dzicki J.:

Systemy informacji przestrzennej.

PPWK, Warszawa 1990.

5.

Instrukcja techniczna "K-1 Mapa zasadnicza", wydana w 1998 r. przez

Głównego Geodet

ę

Kraju

6.

Kraak M., Ormeling F.:

Kartografia: wizualizacja danych przestrzennych.

PWN, Warszawa 1998

.

7.

Laurini R., Thompson D. :

Fundamental

s

of Spatial Information Systems

.

Academic Press London 1992.

8.

Magnuszewski A.:

GIS w geografii fizycznej

. PWN, Warszawa 1999

9.

Muller J.C.:

Generalization of spatial databases.

Longman Scientific &

Technical, Harlow 1989

10.

Microsoft Corporation:

Microsoft SQL Server Books online,

Microsoft

Corporation 1988 – 2000

11.

Myrda G.:

GIS, czyli mapa w komputerze.

HELION, Gliwice 1997

12.

Star J., Estes J.:

Geographic Information Systems: An Introduction

.

Prentice

Hall, 1990

13.

Urba

ń

ski J.:

Zrozumieć GIS. Analiza informacji przestrzennej.

PWN, Warszawa

1997

14.

Weber P.:

Wprowadzenie do geograficznych systemów informacyjnych.

Uniwersytet Warszawski, Warszawa 1992

15.

Winemiller E., Heyman B.:

Visual Basic w Bazach danych.

Robomatic,

Wrocław 1999

16.

Włochowicz S.:

Internetowy system dostępu do ewidencji gruntów.

Praca

magisterska na

Wydziale Informatyki i Zarz

ą

dzania Politechniki Wrocławskiej

(w opracowaniu)

Wrocław, 2002

95

17.

Yeh T.C.J:

Stochastic modeling of groundwater flow and solute transport in

aqufers.

Hydrological Processes. Vol.6, 1992

18.

Zapart P.:

Komputerowe Systemy Informacji Przestrzennej.

Warszawa

Intersoftland, 1994

Internet

19.

http://sun10.ci.pwr.wroc.pl/~zaklada/index.html

20.

http://witch.sggw.waw.pl/pl/edu/mat_do_cw/SIP/uzup

21.

http://www.virtualtourist.com

22.

http://credit.ae.wroc.pl/~laska/index_SIP.html

23.

http://www.fes.uwaterloo.ca/crs/geog255.f99/Geog255.html

24.

http://www.mapinfo.pl

25.

http://www.oracle.com/pl/

26.

http://www.intergraph.com

27.

http://www.gis.com.pl

28.

http://www.bentley.com

29.

http://www.microimages.com

30.

http://www.lasypanstwowe.gov.pl

96

Spis ilustracji

Rysunek 1. Obiekt punktowy (A), liniowy (B) i powierzchniowy (C) w prostym modelu

wektorowym..................................................................................................15

Rysunek 2. Topologiczny model danych. ....................................................................16
Rysunek 3. Rastrowy i wektorowy model danych........................................................17
Rysunek 4. Ilustracja triangulacji Delaunaya ..............................................................18
Rysunek 5. Warstwice; utworzone w programie Surfer 7.............................................19
Rysunek 6. Barwne zdj

ę

cie lotnicze w podczerwieni. Przedstawia struktur

ę

wiekow

ą

i gatunkow

ą

drzewostanów oraz jako

ść

upraw le

ś

nych.[30] ............25

Rysunek 7. Mapa numeryczna miasta Tuchole. [23] ....................................................28
Rysunek 8. Fragment al. LOP w mie

ś

cie Tuchole; widoczna jest tak

ż

e sie

ć

uzbrojenia

podziemnego.[23] ..........................................................................................28

Rysunek 9. Rozwarstwienie informacji przestrzennej.[30]...........................................30
Rysunek 10. Wypełnienie............................................................................................31
Rysunek 11. Szrafura...................................................................................................31
Rysunek 12. Kształt i orientacja powierzchni odwzorowuj

ą

cych.[4]............................36

Rysunek 13. Podział na strefy według 1965.................................................................37
Rysunek 14. Fragment mapy rastrowej u

ż

ywanej jako podkład. ..................................39

Rysunek 15. Cz

ęść

mapy z rys. 14 w du

ż

ym powi

ę

kszeniu .........................................40

Rysunek 16. Schemat działania Web GIS ....................................................................41
Rysunek 17. Funkcja przynale

ż

no

ś

ci do zbioru (od lewej): w logice standardowej, w

logice rozmytej ..............................................................................................44

Rysunek 18. Funkcja wskazywania[23] .......................................................................46
Rysunek 19. Funkcja klasyfikacji wykonana na podstawie jednej cechy atrybutowej.

Obrazuje ilo

ść

klientów firmy X w poszczególnych województwach.[23] .....47

Rysunek 20. Bufor utworzony wzdłu

ż

obiektu liniowego ............................................49

Rysunek 21. Rasteryzacja - zmiana linii na raster ........................................................52
Rysunek 22. Moduł PC Network systemu ArcInfo [26] ...............................................54
Rysunek 23. Klasyfikacja mapy w systemie MapInfo Professional [23].......................55
Rysunek 24 MGE Analyst [25]....................................................................................56
Rysunek 25. Przykład u

ż

ycia Microstation Geographics [27] ......................................57

Rysunek 26. Praca na mapie wektorowej z podkładem rastrowym [28] .......................58
Rysunek 27. Główne okno EGB2000 Internet .............................................................60
Rysunek 28. Schemat działania systemu EGB2000-SIP...............................................68
Rysunek 29. Główne okno programu EGB2000–SIP...................................................72
Rysunek 30. Wy

ś

wietlenie arkusza danych..................................................................73

Rysunek 31. Arkusz z wybranymi dzialkiami. .............................................................74
Rysunek 32. Pojedyncza działka z otoczeniem. ...........................................................75
Rysunek 33. Jednostka rejestrowa. ..............................................................................76
Rysunek 34. Działki zawarte w prostok

ą

cie o zadanych wymiarach. ...........................76

Rysunek 35. Przykład u

ż

ycia funkcji wskazywania w systemie. ..................................78

Rysunek 36. Wyszukiwanie wg numerów; działka o numerze 4. .................................80
Rysunek 37. Wyszukane działek, których powierzchnia jest mniejsza od jednego

hektara...........................................................................................................81

Rysunek 38. Wybór

ź

ródła danych do klasyfikacji.......................................................82

Rysunek 39. Wybór klasyfikacji i typu oznaczenia działek. .........................................83
Rysunek 40. Wybór gamy kolorów dla klasyfikacji wg przeznaczenia działek.............83

97

Rysunek 41. Klasyfikacja mapy wg przeznaczenia. .....................................................84
Rysunek 42. Samodzielne ustalanie gamy kolorystycznej mapy. .................................85
Rysunek 43. Pomiar odległo

ś

ci....................................................................................86

Rysunek 44. Lista wy

ś

wietlonych działek....................................................................87

Rysunek 45. Menad

ż

er warstw ....................................................................................88

Rysunek 46. Przykład u

ż

ycia narz

ę

dzia nawigator.......................................................89

Rysunek 47. Operacja powi

ę

kszenia Rysunek 48. Operacja pomniejszenia...........90

Rysunek 49. Obrót mapy. ............................................................................................90
Rysunek 50. Przykładowy opis mapy ..........................................................................91

98

Załącznik A. Klasyfikacja map tematycznych

Podział map tematycznych na:

zespoły, grupy, podgrupy i przykładowe rodzaje map [5]

Mapy tematyczne

Zespoły

Grupy

Podgrupy

L.p.

Przykładowe rodzaje map

1

2

3

4

5

1. Mapa
zasadnicza

2. Podstawowego
zagospodarowania
terenu

1.

2.

3.

Mapy pochodne od mapy zasadniczej

Mapy zagospodarowania i użytkowania terenu

Mapy ewidencji gruntów

3. Uzbrojenie
terenu

1.

2.

3.

Mapy sieci wodociągowej

Mapy sieci kanalizacyjnej

Mapy sieci cieplnej

4. Komunikacji

1.

2.

3.

Mapy układu komunikacyjnego

Mapy zbiorowej komunikacji miejskiej

Mapy organizacji ruchu kołowego

5. Gospodarki
mieszkaniowej

1.

2.

3.

Mapy rozmieszczenia typów budownictwa
mieszkaniowego

Mapy rozmieszczenia i struktury zasobów
mieszkaniowych

Mapy intensywności zabudowy mieszkaniowej

6. Przemysłu

1.

2.

Mapy zakładów przemysłowych

Mapy zagospodarowania terenu przemysłowego

Mapy

społeczno -

gospodarcze

Mapy

gospodarcze

7. Rolnictwa

1.

2.

3.

Mapy użytkowania ziemi

Mapy struktury władania gruntami

Mapy glebowo - rolnicze

99

8. Usług

1.

2.

3.

Mapy rozmieszczenia i charakterystyki obiektów
oświaty, nauki, kultury i sztuki, układów
zabytkowych i zabytków

Mapy rozmieszczenia i charakterystyki obiektów
ochrony zdrowia

Mapy rozmieszczenia i charakterystyki usług

Mapy
społeczno -
gospodarcze

Mapy

gospodarcze

9. Swobody
dyspozycyjności
terenu

1.

2.

3.

Mapy gleb chronionych

Mapy terenów objętych ochroną przyrody

Mapy charakterystyki prawnej terenu wynikającej
z tytułu własności

1. Demograficzne

1.

2.

3.

Mapy rozmieszczenia ludności

Mapy gęstości zaludnienia

Mapy struktury płci i wieku

2. Wybranych
elementów
socjalno -
bytowych

1.

2.

Mapy rozmieszczenia miejsc pracy i struktury
zawodowej

Mapy migracji dziennych w miastach i
aglomeracjach miejskich

Mapy

społeczno -

gospodarcze

Mapy

społeczne

3. Patologii
społecznych

1.

2.

3.

Mapy chorób społecznych

Mapy wypadków drogowych

Mapy przestępczości

1. Geologiczne

1.

2.

3

Mapy geologiczno - gruntowe

Mapy gruntów

Mapy zasobów mineralnych

2. Rzeźby terenu

1.

2.

3.

Mapy geomorfologiczne

Mapy warstwicowe

Mapy spadku terenu

3. Hydrograficzne

1.

2.

3.

Mapy wód powierzchniowych

Mapy wód gruntowych

Mapy warunków hydrobiologicznych

Mapy

przyrodnicze

Mapy

fizjograficzne

4. Klimatu
lokalnego

1.

2.

Mapy bonitacyjne klimatów lokalnych dla potrzeb
lokalizacji zabudowy mieszkaniowej,
przemysłowej, rekreacyjnej i wypoczynkowej

Mapy nasłonecznienia i lokalnych warunków
wietrznych

100

5. Glebowe

1.

2.

3.

Mapy glebowo – bonitacyjne

Mapy glebowej klasyfikacji gruntów

Mapy glebowo - przyrodnicze

6. Szaty roślinnej

1.

2.

Mapy charakterystyki siedliskowo -
drzewostanowej

Mapy odporności siedliskowej

7. Świata
zwierzęcego

1.

Mapy rozmieszczenia i charakterystyki zwierząt
dzikich

1. Zagrożenia
ś

rodowiska

1.

2.

3.

Mapy zanieczyszczenia wód powierzchniowych

Mapy zanieczyszczenia wód podziemnych

Mapy erozji i stepowienia gleb

Mapy

sozologiczne

2. Ochrony
ś

rodowiska

1.

2.

3.

Mapy ochrony zasobów mineralnych

Mapy obszarów rekultywowanych rolniczo

Mapy ochrony walorów przyrodniczo -
krajobrazowych

101

Załącznik B. Zestawienie programów typu SIP/GIS.

Tabelka została opracowana na podstawie [13] i poddana aktualizacji.

Nazwa
programu

Produ-
cent

Platforma
sprzętowa

Moduły

Analiza
danych
wektoro-
wych

Zasto-
sowanie
topologii

Analiza
danych
rastro-
wych

Model
terenu i
jego
analia

Funkcje
sieciowe

Wspo-
maganie
geodezji

Wbudo-
wany język

Klasy-
fikacja

Zastosowanie Orientacyjna

cena

Work
Station
Arc/Info

ESRI

UNIX
Apollo
DECStatio
n Hewlett-
Packard
Intergraph
NEC
Silicon
Graphics
Sun

ARC/INFO
COGO
TIN
NETWORK
GRID
SCAN
EXPRESS
PRESS
STORM

Tak
(Arc/Info)

Tak

Tak
(Grid)

Tak
wekto-
rowy
(TIN)

Tak
(Net-
work)

Tak
(Cogo)

Tak
(AML)

pełny
system GIS

Wszystkie
prace, bez
analizy zdjęć
satelitarnych

pełen zestaw
około 50000$
(zniżka
akademicka)

PC
Arc/Info

ESRI

PC-DOS

Starter Kit
ArcPlot
ArcEdit
Network
Overlay
Data Con-
version TIN
SEM

Tak
(Starter
Kit,
Overlay)

Tak

Nie

Tak
wekto-
rowy
(TIN,
SEM)

Tak
(Net-
work)

Nie

Tak
(CSML)

system gis
bez modelu
rastro-
wego

wektorowa
analiza GIS

pełen zestaw
około 8000$

ArcCAD ESRI

PC-DOS +
Auto CAD

Nie

Tak

Tak

Nie

Nie

Nie

NIe

Tak

nakładka
GIS na
AutoCAD

wektorowa
analiza GIS
sprzężona z
AutoCAD

1600$ + cena
AutoCAD

ArcView ESRI

UNIX
Windows

Spatial
analyst
Network
analyst

Ograni-
czona

Nie

Ograni-
czona

Nie

Nie

Nie

Tak
(Avenue)

wizuali-
zacja
zbiorów
Arc/Info

wizualizacja
i najprostsza
analiza

UNIX: 2500$
Windows:
1250$

AtlasGIS Strategic

Mapping

PC-DOS
Windows

Nie

Tak

Nie

Nie

Nie

Ograni-
czone

Nie

Tak
(Atlas
Script)

wektorowy
system GIS
bez
wszystkich
funkcji

wektorowa
analiza GIS

750 $

102

Nazwa
programu

Produ-
cent

Platforma
sprzętowa

Moduły

Analiza
danych
wektoro-
wych

Zasto-
sowanie
topologii

Analiza
danych
rastro-
wych

Model
terenu i
jego
analia

Funkcje
sieciowe

Wspo-
maganie
geodezji

Wbudo-
wany język

Klasy-
fikacja

Zastosowanie Orientacyjna

cena

EASI/PA
CE

PCI-
Remote
Sensing
Corp.

UNIX
Hewlett-
Pacard
Intergraph
DECStatio
n Silicon
Graphics
Sun
PC-DOS
Windows
NT

WS-RSP
WS-MLM
WS-TA
inne

Nie

Nie

Tak
(WS-
MLM)

Tak
rastro-wy
(WS-TA)

Nie

Nie

Tak

system
analizy
obrazy
zdjęć
satelitarnyc
h i
lotniczych

analiza obra-
zów satelitar-
nych i lotni-
czych
rastrowy GIS

zestaw z
podstawo-wymi
mod.:
UNIX: 30000$,
Widnows NT:
4200$

ER
Mapper

Earth
Resorce
mapping

Windows
95/NT
UNIX

Nie

Nie

Nie

Tak

Nie

Nie

Nie

NIe

system
analizy
obrazu

analiza zdjęć
i rastrowy
GIS

2900$

Erdas -
Imagine

Erdas
Inc.

UNIX,
Windows
NT

Tak

Nie

Nie

Tak

Tak
rastro-wy

Nie

Nie

Tak
(C-Pro-
grammers
toolkit)

system
analizy
obrazu

analiza zdjęć
i rastrowy
GIS

6000$

Geo-Info Biuro

Informa-
tyki
Systherm

PC-DOS +
AutoCAD

Tak

Nie (tylko
proste
zapytania)

Nie

Nie

Ogra-
niczo-ny

Nie

Tak

Nie

ewidencja
gruntów,
wspomaga-
nie
geodezji

wspomaga-
nie geodezji
tam, gdzie
pracuje CAD

5000$ + cena
AutoCAD

Gemini

Asplan
VIAK
Informa-
sjon ste-
knologi

PC-DOS

Utility
Surveying
NET/GPS
TERRAIN

Nie

NIe

Nie

Ogra-
niczo-ny

Nie

Tak

Nie

wspoma-
ganie prac
geodezyj-
nych

wspomaganie
geodezji

8000$

Idrisi

Clark
Univ.

PC-DOS
Windows

Tak

Nie

Nie

Tak

Tak
rastro-wy

Nie

NIe

Nie

system
rastrowy
GIS

rastrowa
analiza GIS

400-900$ (zniżka
aka-demicka)

Mapa-
500

Aplikom
2001

PC-DOS +
AutoCAD

Mapa-500
Geo-pola
Geosecmy

Nie

Nie

Nie

Ogra-
niczo-ny

Nie

Tak

Nie

wspomaga-
nie prac
geodezyj-
nych

wspomaganie
geodezji

?

103

Nazwa
programu

Produ-
cent

Platforma
sprzętowa

Moduły

Analiza
danych
wektoro-
wych

Zasto-
sowanie
topologii

Analiza
danych
rastro-
wych

Model
terenu i
jego
analia

Funkcje
sieciowe

Wspo-
maganie
geodezji

Wbudo-
wany język

Klasy-
fikacja

Zastosowanie Orientacyjna

cena

MapInfo Map Info

Corp.

Windows

Nie

Tak

Tak

Tak

Tak

Tak

Tak

Tak
(Map
Basic)

Bardzo
dobry
system GIS

proste wekto-
rowe analizy
GIS, desktop
mapping

1500$

MGE
(Modular
GIS
Envi-
ronmet)

Intergrap
h US

UNIX
Intergraph
Windows
NT

Analist
GRID-
Analist
Terrein M.
Network A. i
inne

Tak
(Analist)

Tak

Tak
(GRID
Analist)

Tak

Tak

Tak

?

pełny
system GIS

analizy GIS
wszelkiego
rodzaju

4000$

TNTmips Micro

Images
Inc. US

Windows
UNIX
Silicon
Graphics
Hewlett-
Packard
Apollo Sun

Nie

Niepełna

Tak

Tak

Tak
rastro-wy

Nie

Nie

Tak
(SML)

rastrowy
system GIS

rastrowa
analiza GIS

4000$