Slide 1

Osnovni koraci uspješne GIS analize 1. Odredi razmjer, geografsko područje interesa 2. Definiraj rezoluciju ( veličinu zrna ) najmanji element koji želim identificirati 3. Odaberi najprimjereniji model podataka 4. Odredi koordinatni sustav 5. Pronađi postojeće prostorne podatke 6. Razradi digitalnu bazu podataka 7. Dokumentiraj bazu podataka (porijeklo, kvaliteta podataka) 8. Izradi analizu 9. Prezentiraj rezultate 10. Ažuriraj bazu podataka 1

POGREŠKE U PODACIMA KOLIČINA PODATAKA RAZMJER Malo Veliko PODRUČJE

KOLIČINA PODATAKA SKUPOĆA PODATAKA REZOLUCIJA Gruba Sitna REZOLUCIJA/VELIČINA ZRNA

Modeli prostornih podataka Kako ćemo unutar računalnog sustava reprezentirati entitete iz stvarnog svijeta?

MODEL je apstraktno pojednostavljenje stvarnog svijeta Stvarni svijet koji je kompleksan, modeliramo kako bi određeni njegov dio/aspekt lakše proučili Često smo i ograničeni sa količinom podataka koje možemo spremiti, razinom detalja koju možemo zabilježiti, i vremenom koji imamo na raspolaganju za provedbu određenog projekta Geološka karta (bilo tiskana ili digitalna) je jedna vrsta modela jer ona predstavlja pojednostavljenu sliku jednog dijela stvarnog svijeta, onako kako ju je odredio terenski geolog Baza podataka (npr. ISVU) je također jedna vrsta modela Izvor: Huisman & Rolf, 2009 6

Modeli mogu biti: Statički modeli koji predstavljaju stanje u određenom trenutku Dinamički modeli koji naglašavaju promjene u vremenu, koje su se zbivale nekoć, trenutno se zbivaju ili će se možda zbivati u budućnosti Promjena kapaciteta za transport sedimenta u vremenu tijekom kišnog događaja Izvor: http://www4.ncsu.edu/~hmitaso/gmslab/ 7

Promjene koncentracije otopljenog anorganskog dušika u površinskim vodama Chesapeake Bay-a tijekom godine visoke koncentracije se pojavljuju sa sjevera tijekom zime usljed pritjecanja slatke vode sa kopna, dok se one smanjuju tijekom ljeta sa utjecanjem slane vode Izvor: http://www4.ncsu.edu/~hmitaso/gmslab/ 8

ENTITET stvari u stvarnom svijetu OBJEKT reprezentacija unutar modela podataka Entitete aproksimiramo sa objektima! Izvor: P. Bolstad 9

Entiteti imaju određene karaktertistike: 1. Smještaj u prostoru (x, y, z) (i vremenu) 2. Geometriju (oblik, veličina, orjentacija) 3. Prostorne odnose Često imaju pridružene neprostorne podatke: 4. Atribute Hrvatska Broj stanovnika: 4.492 mil. Prosječna starost: 40.3 g Pismenost: 98.5% 10

Ime:... Krdo:... Visina:... Težina:... Dob:... Ime:... Krdo:... Visina:... Težina:... Dob:... Ime:... Krdo:... Visina:... Težina:... Dob:... Ime krda:... Broj jedinki:... Broj ženki:... Broj mladunaca:... Važan korak pri planiranju istraživanja, prije prikupljanja podataka, je identifikacija entiteta i karakteristika kojeg želimo kasnije modelirati unutar računalnog okruženja

Stvarni svijet sastoji se od entiteta koji mogu biti u prostoru kontinuirani ili diskontinuirani: Kontinuirana polja Entiteti za koje se u bilo kojem dijelu prostora može odrediti vrijednost i po prirodi su kontinuirani Npr. temperatura, pritisak, nadmorska visina terena Za entitete koji su prostorno kontinuirani, prostor često moramo podjeliti set diskretnih umjetno određenih prostornih objekata (bilo pravilnog ili nepravilnog oblika) Diskretni entiteti Entiteti koji se jasno razaznaju i imaju definirane granice Npr. rasjedi, rudna tijela, Diskretne prostorne entitete iz stvarnog svijeta možemo tretirati kao prirodne prostorne objekte (najčešće nepravilnog oblika) unutar modela podataka 12

Nadmorska visina Stratigrafske jedinice U literaturi susreće se i malo drugačija podjela: Kontinuirana polja Diskretna polja Diskretni entiteti Rasjedi Izvor: Huisman & Rolf, 2009 13

Prostorni objekti mogu se podjeliti i na temelju broja dimenzija kojim su definirani: Točka 0 dimenzija Linija 1 dimenzije Površina 2 dimenzije Reljef 2.5 dimenzije Volumen 3 dimenzije +Vrijeme 4D * Treba razlikovati 3D prikaz podataka od istinskih 3D podataka! 14

Stvarni svijet Digitalni model Struktura podataka Kod Izvor: P. Bolstad 15

MODEL PODATAKA (Data model) u GIS-u predstavlja logičnu organizaciju podataka kojom se digitalno reprezentiraju entiteti iz stvarnog svijeta i njihova svojstva Može reprezentirati i odnose između pojedinih objekata (npr. povezanost, blizina, dodirnost) Izbor vrste modela podataka ovisi će prvenstveno: sa kakvim izvornim podacima/mjerenjima raspolažemo kakve manipulacije na podacima će biti potrebne 16

Dvije su osnovne vrste modela podataka: Vektorski model Raster model Vektor i raster modeli se razlikuju prema tome kako predstavljaju prostor, te prema tipu prostornih objekata koje koriste Raster opisuje prostorne podatke direktno, dok vektorski model bilježi rubove objekata i koristi oznake preko kojih ih povezuje sa njihovim atributima (koji su zabilježeni u posebnim tablicama) 17

Vektorski modeli Prikaz geografskih elemenata pomoću apstraktnih prostornih objekata: Točka Linija Poligon Pogodan za prikazivanje jasno izraženih (diskretnih) geografskih elemenata 18

Tipična struktura vektorskih podataka: Svaka točka je određena parom koordinata X, Y Linija je određena nizom (string) koordinata X 1 Y 1, X 2 Y 2,...X n Y n Poligon je određen linijom koja čini zatvoreni krug (loop) X 1 Y 1, X 2 Y 2,...X 1 Y 1 20

Vektorski model koristi oznake preko kojih povezuje objekte sa njihovim atributima (koji su zabilježeni u posebnim tablicama) 21

Neke prednosti vektorskog modela: Vektorski podaci omogućuju složene prostorne analize (npr. izračunavanje nakraće rute) Vektorske objekte je moguće lako povećavati i smanjivati, te transformirati u različite projekcije Vektorske objekte je lakše uređivati i mjenjati, dok je rastersku sliku potrebno čitavu reproducirati da bi se unjela promjena (npr. novosagrađena cesta) Veličina vektorskih datoteka je u pravilu manja od rasterskih Vektorski modeli su pogodni za izradu karata. Točke (simboli), linije i poligone koje nalazimo na kartama je teško prikazati detaljno pomoću rastera bez da se koriste vrlo sitni pikseli 22

Rasterski model Prikaz pomoću pravilne mreže čelija Svaka čelija predstavlja određenu površinu na zemlji Veličina čelije ovisi on rezoluciji Svakoj čeliji je pridodan neki atribut, npr.: Nadmorska visina Temperatura Koncentracija zagađivala Reflektancija Dobri za prikazivanje postupnih promjena atributa (gradijenata), kontinuiranih polja 23

Čelije su konstantne veličine, kvadratnog oblika (postoje i podjele/teselacije prostora sa nepravilnim poljima) Položaj pojedine čelije je definiran brojevima stupca i retka. Koordinate nisu zabilježene za svaku čeliju posebno Geografski podaci o rasteru najčešće se sastoje od: Koordinatnog sustava Referentne koordinate u prostoru (najčešće gornji ili donji ljevi kut rastera) Veličine čelije Broja stupaca i redaka Sa ovim setom podataka može se naći položaj bilo koje specifične čelije Osnovna struktura rasterskih podataka jednostavno izražava vrijednosti atributa pojedinih čelija u obliku niza brojeva 24

REZOLUCIJA rastera je definirana veličinom jedne čelije koja predstavlja određenu površinu na površini zemlje Veća rezolucija znači manja veličina piksela, tj. veći broj piksela po jedinici površine...bolja razlučivost 73 72 Kako se mjenja ukupna površina područja na rasteru označenog bojom? (područje je definirano vektorskim poligonom čije se karakteristike ne mjenjaju sa rezolucijum) 80 25

Rezolucija na ove dvije slike je identična, ali se razlikuju po mjerilu Ovdje je mjerilo isto, međutim rezolucija dviju slika je različita 26

Neke prednosti rasterskog modela: Svaki raster, poput sloja podataka bilježi vrijednosti drugačijeg atributa Rasterski modeli omogućuju jednostavno preklapanje prostornih podataka različitog tipa (različitih atributa) 27

Podaci u rasterskom obliku su pogodni za prikazivanje ali i izračunavanje gradijenata, npr. nagiba padina 28

Primjeri rasterskih podataka: Satelitske snimke 29

Avio snimke, ortofoto 30

Digitalni modeli reljefa (DEM) Zagreb 31

Skenirane karte (topografske, geološke) Državna geodetska uprava (DGU) Hrvatski geološki institut 32

VEKTOR RASTER Preciznost položaja Može biti precizna Određena veličinom čelije Preciznost atributa Analitičke sposobnosti Loša za kontinuirane podatke Dobro za prostorne analize, analize dodirnosti, površine, oblika. Većina analiza ograničeno je na preklapanja. Sporije preklapanje podataka. Dobra za kontinuirane podatke Teže prostorne analize, dobro za modeliranje kontinuiranih varijabli. Brzo preklapanje podataka. Struktura podataka Često kompleksna Često jednostavna Potreba prostora za pohranu Relativno mala Često velika Konverzija koordinata Često dobro podržano Često složeno, sporo Analiza mreža Jednostavno Često složeno Kvaliteta output-a Vrlo dobra Dobra do loša Česti formati Shapefile (.shp), KML, Autocad DXF (.dxf) GeoTIFF (.tif), Esri grid, MrSID

POLIGONSKI MESH npr. TIN (Triangulated Irregular Network) Struktura podataka pogodna za digitalne modele reljefa Izvor: ESRI 34

QUADTREE Prostor je podjeljen slično kao kod rastera ali su čelije različite veličine Ima karakterističnu strukturu podataka Izvor: Huisman & Rolf, 2009 35

VOXEL Podjela 3D prostora u kubične čelije Izvor: ESRI, EartVision, Petrel 36