367176 tS6WK UDK 91:681.3 ISSN 0352-7921 Oddelek za geografijo Filozofske fakultete Univerze v Ljubljani Department of Geographv, Facultv of Arts, Universitv in Ljubljana GEOGRAFSKI INFORMACIJSKI SISTEMI V SLOVENIJI GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS IN SLOVENIA Simpozij v organizaciji Zveze geografskih društev Slovenije, Oddelka za geografijo in Oddelka za arheologijo Filozofske fakultete, Oddelka za geodezijo Fakultete za arhitekturo, gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani ter Geografskega inštituta "Antona Melika" ZRC SAZU v Ljubljani, 22.10.1992 Svmposium organised by Association of the Geographical Societies of Slovenia, Department of Geographv and Department of Areheologv of Facultv of Arts and Department of Geodesy of Facultv of Architecture, Civil Engineering and Geodesy, of University in Ljubljana and The Anton Melik Geographical Institute of Scientific Research Centre of Sovene Academy of Sciences and Arts. __^ 22"d of October 1992 9 Ljubljana 1992 Izdajateljski svet - Publishing Board Borut Belec, Slavko Brinovec, Andrej Černe, Anton Gosar, Mirko Pak Odgovorni urednik - Responsible Editor Jurij Kunaver Uredniški odbor - Editorial Board Andrej Černe, Marko Krevs, Drago Perko, Zoran Stančič, Peter Šivic Urednik - Editor Mirko Pak Namizno založništvo - Desktop publishing Milojka Žalik Huzjan Tisk - Printed by Povše, Ljubljana Povšetova 36a Tisk podprli - Published with the financial aid from Znanstveni inštitut Filozofske fakultete, Ministrstvo za varstvo okolja in urejanje prostora ter Ministrstvo za obrambo - Republiška uprava za zaščito in reševanje Naklada 400 izvodov Po mnenju Ministrstva za kulturo št. i15-100/92 mb z dne 16.12.1992 štejejo DELA med proizvode, za katere se plačuje 5% davek od prometa proizvodov. VSEBINA - CONTENTS Uvodnik 7 Božena Lipej in Mirni Žvan GEODETSKI PODATKI ZA GEOGRAFSKE INFORMACIJSKE SISTEME 9 Surveving Data for Geographic Information Svstem Matjaž Hribar PROTOTIPNI MODELI V SISTEMU GEOINFORMACIJSKE INFRASTRUKTURE 14 The Prototvpe Models in the Svstem of Geoinformatic Infrastructu-re Aleš Šuntar SISTEM ARCGIS 21 The ARCGIS System Andrej Vidmar in Mitja Brilly GEO/SQL V VODNEM GOSPODARSTVU 36 Geo/SQL in Water Resource Manegement Rok Leskovec PREDSTAVITEV PAKETOV ZA VNOS IN PRIPRAVO PODATKOV ZA GIS 56 Presentation of Packages for the Data Input and Preparation Zmago Fras ZAJEM PODATKOV ZA GRAFIČNI DEL BAZE PODATKOV V GIS-IH 63 Data Acquisition for the Graphic Part of GIS Data Base Tomaž Gvozdanovič SISTEM ZA IZDELAVO DIGITALNEGA ORTOFOTA NA PC The Svstem for the Generation of Digital Orthophoto on PC 83 4 Mateja Rihtaršič BAZA DIGITALNIH PODATKOV RELIEFA - NOVE MOŽNOSTI 3D MODELIRANJA RELIEFA 89 Digital Terrain Data Base - New Possibilities of 3D Terrain Mode-ling Dalibor Radovan KAKO TUDI S SLABŠIM DMR DO USPEŠNIH APLIKACIJ 108 Successful application of fuzzy DEM data Matjaž Ivačič "BLIŽNJA SREČANJA" Z GEOGRAFSKIMI INFORMACIJSKIMI SISTEMI 118 "Close Contacts" with GIS Marija Bogataj in Samo Drobne REGISTER ZGRADB V RAČUNALNIŠKO PODPRTIH ODLOČITVENIH MODELIH PROSTORSKE EKONOMIKE 124 Building and Dwelling Register in the Computer Supported Decis-sion Models of Spatial Economics Danijel Boldin in Aleksander Jakoš UPORABA GEOGRAFSKEGA INFORMACIJSKEGA SISTEMA PRI PREDLOGU NOVIH OBČIN SLOVENIJE 141 The Application of GIS for the Proposal of New Communes in Slo-venla Milan Hočevar, David Hladnik in Marko Kovač , ZASNOVA PROSTORSKEGA INFORMACIJSKEGA SISTEMA (PIS/GIS) KOT PODLAGE ZA VEČNAMENSKO GOSPODARJENJE Z GOZDOM IN GOZDNATO KRAJINO 153 Concepts of Spatial Information Svstem (SIS/GIS) as a Basis for the Multipurpose Management of the Forest and Forest Landscape Marjan Žura IZBIRANJE OPTIMALNIH POTI ZA PREVOZ NEVARNIH SNOVI S POMOČJO TEHNOLOGIJE GEOGRAFSKIH INFORMACIJSKIH SISTEMOV Selecting the Minimum Risk Route in the Transportation of Ha-zardous Materials 168 Igor Žiberna PRIMER UPORABE GIS-A V TOPOKLIMATSKI ANALIZI POKRAJINE ZA POTREBE VINOGRADNIŠTVA 175 The Application of GIS in the Topoclimatic Analysis of the Landscape for the Viticulture Purposes 5 Drago Perko GEOGRAFSKI INFORMACIJSKI SISTEMI V REGIONALNI GEOGRAFIJI IN GEOEKOLOGIJI 186 Geographic Information Svstems in Regional Geographv and Geo-ecologv Marko Krevs in Igor Jurinčič PRIMER UPORABE GIS PRI ISKANJU MOŽNIH VIROV ONESNAŽEVANJA VODE NA KRASU 204 The Application of GIS for Searching Possible Sources of Pollution on the Karst Janez Dular, Božidar Slapšak, Zoran Stančič in Sneža Tecco-Huala ARHEOLOGIJA IN GIS 213 Archaeologv and GIS Ivan Marušič MOŽNOSTI UPORABE GIS V KRAJINSKEM PLANIRANJU 223 The Possibilities of Application of GIS in Landscape Planning Igor Šebenik in Robert Špendl PRIMERI UPORABE GIS PRI KATASTRU ODLAGALIŠČ ODPADKOV IN OCENJEVANJU NJIHOVE NEVARNOSTI 233 Applications of GIS for the Cadaster of Dumpsites and the Dumpsites Evaluation Tadeja Fatur in Metoda Dodič-Fikfak HEGIS - GIS ZA ZDRAVJE IN OKOLJE 239 HEGIS - GIS for Health and Environment Seznam udeležencev simpozija 242 UVODNIK Zveza geografskih društev Slovenije je v sodelovanju z oddelki za geografijo ter arheologijo Filozofske fakultete in za geodezijo (KFK) Fakultete za arhitekturo gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani ter Geografskim inštitutom Antona Melika ZRC SAZU organizirala 22. oktobra 1992 simpozij Geografski informacijski sistemi v Sloveniji. Pokrovitelja simpozija sta bila Ministrstvo za varstvo okolja in urejanje prostora ter Ministrstvo za obrambo - Republiška uprava za zaščito in reševanje, ki sta skupaj z Znanstvenim inštitutom Filozofske fakultete tudi omogočila izid tega zbornika. Od srede osemdesetih let, ko se je prvič pri nas začela uporabljati tehnologija geografskih informacijskih sistemov (GIS), smo priče naglemu razvoju tovrstne tehnologije shranjevanja, obdelave, manipuliranja in predstavitve prostorskih podatkov. Po začetnih sistematičnih poskusih in konceptualnih rešitvah, ponujenih že v sedemdesetih letih pod imenom prostorski informacijski sistemi, je z razvojem tehnologije prišlo do neusklajene uporabe GIS tehnologije. Predvsem so ostala odprta vprašanja glede organizacije podatkovnih prostorskih baz, konceptov izmenjave in gospodarjenja s prostorskimi podatki, stanja razvoja GIS tehnologije in podatkovnih baz, izobraževanja, konceptov nadaljnjega razvoja na ravni strok ali pa države v celoti ter možnosti vsklajevanja in sodelovanja raziskovalnih potencialov. Pričakujemo, da bo pri reševanju nekaterih izmed teh vprašanj svoj delež prispeval tudi novo ustanovljeni geoinformacijski center pri Ministrstvu za varstvo okolja in urejanje prostora. Osnovni namen simpozija je bil zbrati raziskovalce, pedagoge, strokovnjake, uporabnike in proizvajalce GIS tehnologije iz Slovenije, s ciljem dobiti pregled nad tovrstnimi dejavnostmi, izmenjati izkušnje, spodbuditi sodelovanje in nadaljnji razvoj. Upamo, da je simpozij uspel in da je bil vsaj majhen korak na poti raziskav in uveljavljanja GIS tehnologij in metodologij v naši domovini. Dejstvo je, da nam je uspelo na enem mestu zbrati skoraj vse, ki so dejavni na tem področju. Zelo smo veseli, da nam zaradi finančne podpore pokroviteljev ni bilo potrebno zbirati kotizacije, kar je simpozij približalo tudi številnim študentom. Ves čas simpozija je potekala živahna razprava tako v dvorani kot tudi v hodnikih med odmori. V prepričanju, da strokovnost in znanost izhajata iz kumulativnosti znanja, 8 smo zadovoljni, da smo na neformalni ravni povezali številne strokovnjake. Želimo si, da bi se tudi v prihodnje srečevali. Prav zato v zborniku simpozija objavljamo seznam prisotnih, ki bo olajšal vzpostavljanje stikov, dogovarjanje sodelovanja ter izmenjavo informacij. V zborniku so objavljeni vsi prispevki, ki so jih predavatelji pravočasno oddali. Prepričani smo, da predstavljajo razmeroma dober vpogled v stanje razvoja GIS tehnologije pri nas. Zaporedje člankov je enako zaporedju predavanj na simpoziju. Najprej so predstavljeni pogledi avtorjev s področja geodezije, ki obravnavajo osnovne koncepte GIS tehnologije, podatkovne baze ter geometrijo prostora, sledi pa bogat prikaz aplikacij v državni upravi, naravoslovnih in družboslovnih znanostih. Pestrost posameznih želja, raziskav, operativnih rezultatov in področij uporabe na eni strani ter volja, racionalnost in naravnanost k skladnim rešitvam na drugi strani, nam dajeta upanje, da smo na dobri poti. Organizacijski odbor: dr. Andrej Černe, FF, Oddelek za geografijo Marko Krevs, dipl. geog., FF, Oddelek za geografijo mag. Drago Perko, Geografski inštitut Antona Melika ZRC SAZU dr. Zoran Stančič, FF, Oddelek za arheologijo dr. Peter Šivic, FAGG, Oddelek za geodezijo, KFK GEODETSKI PODATKI ZA GEOGRAFSKE INFORMACIJSKE SISTEME Božena Lipej in Mirni Zvan UDK 528:91:681.3 Izvleček Prispevek obravnava v prvem delu nekatere pristope pri vzpostavljanju večnamenskih podatkovnih baz v geodeziji, v drugem pa praktično izkušnjo avtoric pri pripravi podatkov za vnos v geografske informacijske sisteme (GIS) z orodjem EDITOR. UDC 528:91:681.3 Abstract SURVEYING DATA FOR GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM In the first part the article deals with some approaches in the course of set-ting up multipurpose databases in surveuing, and in the second part it conveus authors' practical experience at the preparation of data entries into geographical information sustem (GIS) by means of EDITOR tools. UVOD Obdobje izdelave klasičnih načrtov, kart, tabel in spiskov podatkov je v svetu v zadnjih desetletjih v fazi pospešenega tehničnega prestrukturiranja. Razvoj strojnih in programskih orodij, konceptov, tehnologij ter novih znanj se po večletnem časovnem zamiku odraža tudi v slovenskem prostoru. Posamezne stroke so že ugotovile, da sta medsebojno povezovanje in prenos izkušenj predpogoj za uspešno pripravo pilotskih študij in prenosa rešitev v praktično izvedbo. Tako se z novimi pristopi ukvarjajo v znanstvenih in raziskovalnih sredinah, državni upravi, lokalni samoupravi, sektorjih, gospodarstvu in na drugih področjih. GEODETSKE PODLAGE Geodezija kot znanost in stroka se ukvarja s pozicioniranjem objektov oz. z določanjem natančnih lokacij za naravne in grajene elemente zemeljskega površja ter z izkazovanjem le-teh v različnih oblikah in na različnih Mag. Božena Lipej, Mirni Žvan, MVOUP-Republiška geodetska uprava, Ljubljana Božena Lipej, Mirni Žvan 10 Geodetski medijih. Zato so njeni podatki izhodišče za vse nosilce dejavnosti in informacij, vezanih na opredelitve v prostoru. Dokler osnovni geodetski podatki ne bodo standardizirani in pripravljeni v digitalni obliki, bodo posamezni uporabniki iskali parcialne rešitve, da bodo lahko začeli svoje podatke uporabljati v lastnih GlS-ih. Ker se s problemi kvalitete podatkov, njihove natančnosti, enotnih definicij, klasifikacij in drugih ponekod ne ukvarjajo dovolj pozorno, bo to lahko v naslednjih fazah povzročalo precej težav pri medsebojnem povezovanju in prekrivanju tematik (npr.: podatkovni sloj rabe prostora v zemljiškem katastru, topografiji, statistiki, kmetijstvu, okolju ...). Za vse informacije, vezane na opredelitve v prostoru, je treba določiti koordinatno lego glede na referenčni okvir, ki ga določa enotna koordinatna mreža s sistemom geodetskih točk. Geodetska služba je v digitalni obliki že vzpostavila podatke reliefa (DMR 100) in teritorialnih členitev prostora (ROTE, EHIŠ), vzpostavlja geodetske točke (položajne in višinske) ter začenja z vzpostavitvijo parcel iz zemljiškega katastra. Pripravljajo se meto-dološko-tehnološke podlage z aplikativnimi testiranji zajema in pretvorbe osnovnih elementov topografije (relief, vegetacija, hidrografija, grajena infrastruktura) iz analogne v digitalno obliko. V kratkem bo moral biti dokončno pripravljen in verificiran celoten vsebinski, tehnični in organizacijski model sistema geodetskih podatkovnih baz in njihovih podsistemov, ki morajo biti zaradi bazičnosti podatkov o prostoru temelj za izgrajevanje informacijskih sistemov na drugih področjih. Pri vzpostavljanju teh večnamenskih podatkovnih baz bo treba upoštevati načela, ki se nanašajo na uskladitev kriterijev izhodnih produktov, definiranje kategorij prostorskih podatkov, zasnovo zahtevanih ravni natančnosti in oceno podatkovnih virov ter njihove kvalitete. Te podatkovne baze bodo podlaga za zemljiške informacijske sisteme (LIS) - predvsem za parcelno orientirane informacijske sisteme, različne infrastrukturne informacijske sisteme ter informacijske sisteme okolja. Širše pa se bodo te geodetske baze uporabljale za GlS-e (predvsem podsistemi topografske podatkovne baze) NACIONALNA TOPOGRAFSKA PODATKOVNA BAZA Geodetska služba oz. stroka je kot upravljalec teh podatkov zadolžena poleg vzpostavitve tudi za vzdrževanje tako klasičnih oblik kot tudi podatkovnih baz v nastajanju, zato pričakujemo, da se bo za te nove naloge primerno usposobila oz. organizirala. Pri tem je treba zagotoviti tako usposabljanje strokovnjakov, vzpostavitev in vzdrževanje podatkovnih baz kot tudi pridobitev ustrezne strojne in programske opreme. Končni cilj aktivnosti v okviru topografskih razmejitev bo vzpostavitev in vzdrževanje večnamenske nacionalne topografske podatkovne baze s podsistemi (Lipej 1992), ki so predpogoj za kvalitetno navezavo podatkov in informacij drugih nosilcev (kmetijci, gozdarji, geologi, pedologi ...). Podatkovna baza bo združena oz. korporirana in bo sestavljena iz topološko organizirane grafične ter relacijske atributne podatkovne baze. V njej bodo predvidoma opredeljene nacionalna, regionalne in lokalne podatkovne ravni, ki se bodo Božena Lipej, Mirni Žvan Geodetski predvidoma izražale z naslednjimi pragovi natančnosti: 1:5.000 (oz. 10.000), 1:25.000 do 50.000 in 1:250.000 ter manjšimi. Selekcioniranje elementov, ki bodo vključeni v enovito podatkovno bazo, bo odvisno od doseženega kompromisa med strokovno utemeljenimi predlogi ter omejenimi možnostmi finančnih realizacij. Rezultat bo v tem primeru vmesna rešitev med idealno zasnovanimi podbazami in možnostmi praktične realizacije vzpostavitve ter kasnejšega vodenja. Po standardizaciji in verifikaciji projektnih rešitev digitalnih podatkovnih baz se bo predvidoma začelo vzpostavljati podatkovne baze za uporabo na državni ravni. Vzpostavitev in vzdrževanje geodetskih podatkovnih baz - katastrskih in topografskih - predstavlja največji napor in strošek (po ocenah: 70 - 90 %) pri vzpostavljanju LIS/GIS-ov, zato sta za nadaljnjo uporabo odločilnega pomena dobra oblikovanost in standardizacija izbranih vsebin. Ker so že dobljeni delni rezultati projektov geoinformacijske infrastrukture, lahko v prihodnje pričakujemo celovite rešitve z zmernim optimizmom. MEDNARODNE POVEZAVE Poleg naporov v domačih sredinah za zagotovitev medsebojne povezanosti geodetskih in ostalih sistemov bomo morali zagotoviti tudi povezave z evropskim prostorom, kot npr. s CERCO-jem za uradno državno kartografijo, z MEGRIN-om za informacijska omrežja (Salge 1992), s CORIN-om za okolje in drugimi. ORODJE EDITOR V nadaljevanju bodo predstavljene nekatere izkušnje, ki smo jih pridobili v eni od samoiniciativnih študijskih nalog. Opravili smo jo z namenom spoznavanja enega od orodij za pripravo oz. obdelavo podatkov za vnos v GIS. Orodje EDITOR, Verzija 1.0., Adacte d.o.o. iz Ljubljane (ADACTA 1992), deluje za uporabnike v prijaznem okolju Windows-ov in je rezultat domačega znanja mladih avtorjev ob sodelovanju sodelavcev Inštituta Geodetskega zavoda Slovenije. Kljub naštetim aktivnostim, ki že potekajo v različnih oblikah na Republiški geodetski upravi, še ne razpolagamo z orodji, ki bi nam omogočala ustrezno pripravo podatkov oz. kasnejšo uporabo v GlS-ih. Tako je delo z omenjenim orodjem predstavljalo za avtorici tega prispevka tudi dragoceno praktično izkušnjo. REZULTATI PRAKTIČNEGA DELA Podlaga za testno zajemanje podatkov so bili originali ločenih tematik za temeljne topografske načrte v merilu 1:5.000 (TTN-5), topografske karte v merilu 1:25.000 (TK-25) in pregledne karte v merilu 1:1.000.000 (PK-1000), katerih skrbnik oz. lastnik je Republiška geodetska uprava. Originali teh načrtov in kart so v izvorni klasični obliki izdelani ločeno Božena Lipej, Mirni Žvan 12 Geodetski za posamezne skupine topografskih prikazov, kar olajšuje delo pri osnovnem razdruževanju obravnavanih vsebin. Na področju zajemanja podatkov po ustreznem skaniranju kartografskih originalov so naše izkušnje naslednje: -Z avtomatsko vektorizacijo je bila na TTN-5, TK-25 in PK-1000 zajeta hidrografija (izjema so dvojne linije in točkovni elementi). - Pri prikazu reliefa s plastnicami na TTN-5 in TK-25 so bile z editi-ranjem odstranjene cifre kot ter višin, izvedeno avtomatsko vektorizi-ranje in po potrebi ekransko editiranje na območjih spajanja prekinjenih plastnic. (Slika) - Prikaz gozda na TTN-5 in TK-25 je treba obdelati z ekransko vektorizacijo. - Ceste in železnice je treba ločiti - selekcionirati iz originalov situacije na TTN-5 in TK-25 ter jih ekransko vektorizirati. Na PK 1000 je izdelan prikaz teh linijskih elementov z dvojno črto, ki pa za nadaljnje obdelave nI primerna, zato je treba ekransko določiti vektorsko os cest oz. železnic. - Stavbe in naselja je treba vektorizirati ekransko, predvsem za stavbe na TTN-5 je uporabna funkcija pravokotnosti. - Imena (toponime) je treba vzpostaviti dodatno glede na točkovno definiranje pozicij posameznih lokacij. Dobljeni DXF format standardnega zapisa zajetih podatkov nam omogoča široke možnosti nadaljnje uporabe. Vsem grafično zajetim elementom se v naslednji fazi doda osnovni povezovalni element za bodočo povezavo z atributi (šifra, ime ...). Uporabniki, ki jih ne zanima le predelava kartografskih podatkov v računalniku sprejemljivejše podatke, lahko uporabljajo orodje EDITOR tudi kot minimizirano GIS orodje. Dodatne funkcije v te namene so še: dodajanje atributov, pretvorba koordinat v Gauss-Kruegerjev koordinatni sistem, združevanje listov, oblikovanje vsebin za izris (imena, fonti, loki ...). ZAKLJUČEK Kombinacija predstavitve dveh tematskih sklopov: splošnih usmeritev za poenotenje geodetskega koncepta vzpostavljanja podatkovnih baz ter aplikativnega dela z enim od orodij za pripravo podatkov za uporabo v GlS-ih ni zgolj naključna. Odraža nesrečni trenutek stanja na segmentu kreiranja in vzpostavljanja podatkovnih baz v okviru geodetske službe oz. stroke, ki so ključnega pomena za izgrajevanje informacijskih sistemov drugih uporabnikov ter se kljub številnim naporom zrcalijo v delni nedorečenosti in predvsem v časovnem zamujanju. Naš predlog je, naj ena od pobud simpozija izzveni tudi v smeri večje podpore operacionalizaciji geodetskih podatkovnih baz za čim hitrejšo dodelavo vsebinskih, tehničnih in organizacijskih rešitev ter zagotovitve večletnih namenskih proračunskih finančnih sredstev za izvedbo začrtanih nalog. Božena Lipej, Mirni Žvan 13 Geodetski Slika 1: Rezultat avtomatske vektorizacije brez editiranja z orodjem EDITOR za izsek plastnic iz TK-25. LITERATURA IN VIRI Abel, D. J., 1989: A Model for Data Set Management in Large Spatial Information Svstems, Int.J. Geographical Information Svstems, Vol. 3, No. 4: 291-301. Adacta, 1992: Uporabniški priročnik za EDITOR - delovna verzija, Ljubljana. Lipej, B., 1992: Vpliv sodobnih tehnologij in dinamičnih sprememb na oblikovanje prostorskega razvoja Slovenije, XII. Sedlarjevo srečanje, zbornik referatov, Postojna. Salge, F., 1992: A Geographic Data Interchange Environment for Europe, EGIS'92, Vol. 2; 1502-1511, Munchen. PROTOTIPNI MODELI V SISTEMU GEOINFORMACIJSKE INFRASTRUKTURE Matjaž Hribar UDK 91:681.3 Izvleček Vsebina je razdeljena v štiri dele: 1. Kratko so predstavljene teoretične osnove s področja GIS (velika količina podatkov, kompatibilnost podatkov, informacijski standardi, definicija GIS, itd.). 2. Opisani so razlogi za pristop k izdelavi prototipnih modelov geoinformacijske infrastrukture (GI). 3. Predstavljeni so prototipni modeli v sistemu geoinformacijske infrastrukture (zemljiški kataster, kataster zgradb, relief). 4. Opisano je nadaljevanje projektov. UDC 91:681.3 Abstract THE PROTOTYPE MODELS IN THE SYSTEM OF GEOINFORMATIC INFRASTRUCTURE The contents is divided into four parts: 1. Theoretical bases in the field of GIS are brieflg presented (great amount of data, data compatibilitu, information standards, GIS definition, etc). 2. Reasons for elaboration of geoinformational infrastructure protottjpe models are described. 3. Prototgpe models in a sustem of geoinformation infrastructure (land cadastre, cadastre of buildings, relief) are presented. 4. Continuation of the projects is described. TEORETIČNE OSNOVE Kvalitetne podatke o prostoru rabimo danes bolj kot kdaj koli. Pravočasen dostop do kvalitetnih podatkov je mogoč le, če vsakdo na svojem področju zbira in vzdržuje vse relevantne podatke tako, da so le-ti hitro in enostavno dosegljivi njemu samemu In vsem, ki se zanje zanimajo in imajo pravico do njihove uporabe. Seveda brez vse večjega uveljavljanja računalniške tehnologije in uvajanja le-te v naše okolje ne gre. Mag. Matjaž Hribar, HEUREKA IGEA, d.o.o, Koprska 94, 61000 Ljubljana Matjaž Hribar_15_Prototipni ... Ko govorimo o podatkih, ki se nanašajo na prostor, govorimo o ogromnih količinah podatkov, ki so potrebni in interesantni za vse nivoje odločanja. Najvažnejši kriterij, ki vpliva na dosegljivost podatkov in s tem na učinkovitost dela je možnost njihove medsebojne izmenljivosti (kompatibilnost podatkov). To pa ne pomeni, da morajo biti vse baze podatkov zgrajene popolnoma unificirano, ampak da pri vzpostavljanju upoštevamo svetovne standarde na področju informatike na eni strani in dogovorjene vsebinske standarde po posameznih tematikah na drugi strani. Informacijski standardi so na osnovi svetovnih izkušenj znani, vsebinski pa so odvisni predvsem od posameznih strok, ki so pristojne za določeno vsebino. Podobno kot so se že izoblikovali standardi za strojno opremo v povratni - feed back povezavi med proizvajalci in končnimi uporabniki, tako se tudi na področju sistemov za obdelavo prostorskih podatkov tudi pri nas že pojavljajo standardi, ki so sad podobnega sodelovanja med proizvajalci in uporabniki in delno tudi načrtno usmerjenega pristopa s strani države. To je tudi edina pot do kvalitetnih vsebinskih standardov. V svetu je že preverjeno dejstvo, da so Geografski Informacijski Sistemi in s tem GIS tehnologija, s svojo naslonitvijo na s koordinatami (ali gridom) definiramo prostorsko lokacijo, tisto okolje, ki daje možnost obdelave velike količine podatkov in optimalne kompatibilnosti podatkov in komunikativnosti z in med uporabniki. GIS so računalniško podprti prostorski informacijski sistemi za zajemanje, shranjevanje, iskanje, analiziranje, prikazovanje in distribucijo prostorskih podatkov in informacij. Vsak GIS ima pet pomembnih komponent: - ljudje, - strojna oprema, - programska oprema oz. zbirka programskih modulov (orodja), - shranjeni strukturirani podatki (geografska baza podatkov, digitalna baza podatkov), - organizacijski kontekst oz. postopki (aplikacije). Za uspešno delovanje sistema in povezovanje mora biti prisotnih vseh pet komponent, poleg tega mora vsaka od teh komponent zadovoljevati že omenjene informacijske in vsebinske standarde. Poglejmo si pobliže vsako od komponent: Ljudje: Sem spadajo načrtovalci, upravljalci, uporabniki. Strojna oprema: Najrazličnejša strojna oprema (osebni računalniki, delovne postaje, host računalniki, itd.). Matjaž Hribar_16_Prototipni ... RAZLOGI ZA PRISTOP K IZDELAVI PROTOTIPNIH MODELOV GEOINFORMACIJSKE INFRASTRUKTURE V državi Sloveniji se na področju zemljiških informacijskih sistemov (land information svstems - LIS) oz. ustreznih digitalnih podatkovnih baz prostora, tako topografskih (relief, infrastrukturni objekti, zgradbe, hidrogra-fija) kot na področju zemljiškega katastra (ZK) in katastra zgradb (KZ) operativno odvijajo aktivnosti v občinah (pilotski projekti) in na državnem nivoju (projekt metodološko tehnoloških rešitev kot osnova za nastavitev zgornjih digitalnih baz podatkov). S temi dejavnostmi skušamo slediti, v skladu z našimi možnostmi, trenutnim svetovnim dogajanjem, kjer v to področje ogromno vlagajo (čas, kadri, denar, tehnologija). Poglaviten razlog za naša prizadevanja je to, da "cost benefit" analize kažejo, da je učin- Programska oprema: Napačno bi bilo, če ne bi želeli za svojo uporabo najbolj razširjenih in s tem po mnenju večine sveta najuporabnejših in primernih orodij, kot so ARC INFO, MGE, SPENS, GDC, itd. Na ta način pridobimo tudi dobršen del informacijskih standardov. Pri izbiri sistema ne sme igrati glavno vlogo cena, ampak kvaliteta, kajti orodja GIS predstavljajo le nekaj procentov v strukturi cene za vzpostavitev celotnega GlS-a, predstavljajo pa ogromen prihranek pri vzpostavljanju digitalne baze podatkov (v nadaljevanju DBP). Shranjeni strukturirani podatki: To je časovno, finančno in kadrovsko najbolj zahtevna komponenta (60%), zato moramo poseben poudarek nameniti prav tej komponenti. Da je neka baza res grafična baza podatkov (v nadaljevanju GBP), mora izpolnjevati osnovne kriterije: a) v GBP nastopata dve vrsti podatkov, integriranih v celoto: - kartografski (lokacijski): točka, linija, poligon - koordinatno podani - opisni (atributni); b) lokacijski podatki so strukturirani tako, da omogočajo gradnjo topologije in topološke kontrole - zapiranje poligonov (CAD sistemi) c) atributne baze so praviloma relacijske (SQL baze) Organizacijski kontekst oz. postopki: To so aplikacije, ki omogočajo delovanje sistema (zajem, procesiranje, vpo-gledovalnik, vzdrževanje, distribuiranje podatkov). Podrobneje bi želeli predstaviti še en pojem - tehnologija GIS. Celoten prostor v okviru tehnologije oz. metodologije GIS razdelimo na poljubno število tematik oz. informacijskih slojev (v nadaljevanju IS). Nato naloge rešujemo tako, da kombiniramo potrebne stroke oz. njihove tematike - IS, podobno kot prosojnice, med seboj. Pri tem je potrebno poudariti, da ne manipuliramo le s slikami, ampak z bazami podatkov, ki te slike podpirajo. Matjaž Hribar 17 Prototipni kovitost sistemov upravljanja, odločanja, načrtovanja na vseh nivojih z uvajanjem GIS tehnologije, ki temelji na zbranih digitalnih bazah, bistveno povečana. Slovenija je hkrati v procesu prestrukturiranja družbene lastnine, kar ima za posledico tudi nastajanje novih lastninskih odnosov na zemljiščih in objektih. Za dosego tega cilja so potrebne obnovljene, računalniško podprte baze geoorientiranih podatkov, ki so bile v preživelem sistemu družbene lastnine zanemarjene. Geoorientirani informacijski sistemi (GIS, LIS) so osnovani na kvalitetni geoinformacijski infrastrukturi, ki predstavlja geometrično oz. matematično osnovo prostora (digitalna baza zemljiškega katastra, kataster zgradb, relief, hidrografija, infrastruktura). Le ta služi za geolociranje vseh geoorientiranih podatkov in informacij. V novih pogojih podatke o prostoru nujno rabijo številni uporabniki prostora, kot so planerji, upravljalci, urbanistični in ruristični projektanti. Njihovi projekti temeljijo na kmetijskih, gozdarskih, hidrografskih, splošnih geografskih, geoloških in drugih podatkih oz. sistemih. Osnova vsem tem sistemom in tudi mnogim drugim je geometrijski skelet oz. geometrija prostora. Ta omogoča vsem zgoraj omenjenim sistemom črpanje ustreznih podatkov in s tem zagotavlja njihovo operativnost in funkcioniranje. Stanje v Sloveniji: Po obstoječi zakonodaji in praksi geokodirane podatke o geometriji prostora zagotavlja geodetska služba. Zatečeno stanje ne odgovarja novim potrebam oz. zgornjim usmeritvam. Geodetska služba trenutno še ne producira in ne distribuira potrebnih digitalnih prostorskih podatkovnih baz geo-informacijske infrastrukture. PROTOTIPNI MODELI V SISTEMU GEOINFORMACIJSKE INFRASTRUKTURE (zemljiški kataster, kataster zgradb, relief) Prav to opisano stanje je povzročilo razpis projekta "Kompjuterizacija evidenc v geodetskih službah" v oktobru 1991 z naslednjimi komponentami oz. podprojekti: Metodološko tehnološke rešitve vzpostavitve in vzdrževanja digitalne baze: - zemljiškega katastra, - digitalne baze katastra zgradb, - digitalne baze reliefa, - digitalne baze hidrografije, - digitalne baze infrastrukture. Projekt je razpisalo ministrstvo za varstvo okolja in urejanje prostora (MVOUP). Projekt je v zaključni fazi, zgornje tehnološke rešitve so izdelane. Sem koordinator naslednjih treh prodprojektov, ki jih izvaja Heureka Igea v okviru zgornjega razpisa: Metodološke in tehnološke rešitve za vzpostavitev in vzdrževanje: - digitalne baze zemljiškega katastra, - digitalne baze katastra zgradb, - digitalne baze reliefa (vključno z mejnimi linijami infrastrukture in hi-drografije). Te tri digitalne baze predstavljajo skupaj z digitalno bazo infrastrukture in hidrografije, ki se kot mejni liniji vključujeta v digitalno bazo reliefa (nujno je torej vsklajeno polnenje digitalne baze reliefa, hidrografije, infrastrukture), matematično osnovo oz. geometrijo prostora, na katero se nato navezujejo vsi uporabniki prostora. Pri projektu digitalne baze reliefa sodeluje MDS Metalka in INTERGRAPH Italija. Vsi trije projekti so že uspešno zaključeni, teče pa še njihovo ovrednotenje. Projekti so razdeljeni v dve skupini: Prva skupina: omogoča predvsem povezavo na lastninsko komponento. Skupino sestavljata podprojekta za vzpostavitev in vzdrževanje digitalne baze zemljiškega katastra in digitalne baze katastra zgradb. Druga skupina: le-to tvorijo podprojekti, ki omogočajo povezavo na prostorsko komponento. To so podprojekti za vzpostavitev in vzdrževanje digitalne baze reliefa, digitalne baze infrastrukture in digitalne baze hidrografije. Obe skupini se med seboj povezujeta in dopolnjujeta. Šele digitalni zemljiški kataster omogoča izvajanje naslednih funkcij: - vzpostavitev sodobnega fiskalnega katastra, - preoblikovanje pravne funkcije zemljiškega katastra, - oblikovanje informacijske funkcije zemljiškega katastra v povezavi z drugimi tematikami - informacijskimi sloji (layer), - vzpostavitev enotne evidence nepremičnin, - vzpostavitev osnove za modularno tehnološko obnovo zemljiškega katastra. Ravno tako predstavlja digitalni zemljiški kataster osnovo za vzpostavitev digitalne baze katastra zgradb. Matjaž Hribar 19 Prototipni Digitalna topografska karta (relief, infrastruktura, hidrografija, stavbe), predvsem z digitalnim modelom reliefa, predstavlja važen element za modularno tehnološko obnovo zemljiškega katastra v smislu koordinatnega katastra, preko metode digitalnega ortofota. NADALJEVANJE PROJEKTOV Prve ocene so pokazale, da je že dosežen ter osvojen zadosten tehnološki nivo znanja, da so izbrani in osvojeni zadovoljivi podatkovni standardi, ter da je zbranih veliko praktičnih tehnoloških izkušenj na področju LIS, za izvedbo projektov na nivoju celotne Slovenije. Evalvacija še teče. Veliko dela nas čaka na organizacijski, managmentski in izobraževalni komponenti pri pripravi okolja za uspešno implementacijo novih tehnologij. Podajam kratek pregled aktivnosti, ki morajo zagotoviti implementacijo omenjenih projektov. V prvi fazi je potrebno kompletirati obstoječe prototipne projekte vključno infrastrukturo in hidrografijo in opredeliti vlogo petih dodatnih tematik, ki so v tesni zvezi z njimi. To so: - register območij teritorialnih enot (ROTE), - evidenca hišnih številk (EHIŠ), - geodetske točke, - toponimi, - pokrovnost - vegetacija. Kot končen rezultat moramo dobiti naslednje predloge: - predlog šifražnega sistema oz. predlog kodiranja, - predlog standardov za zajemanje in transfer podatkov, - predlog standardne proizvodnje linije za vzpostavitev LIS v konceptu distribuiranih baz podatkov, - predlog osnovnih standardov za vzdrževanje digitalnih baz podatkov, - predlog osnovnih standardov za kompletno računalniško poslovanje geodetskih uprav. Na osnovi dokončno rešenih zgornjih tehnoloških vprašanj je potrebno podati predlog zakonskih in podzakonskih predpisov in programa geodetskih del za obdobje implementacije katastrsko podprtega LIS za Slovenijo. Sledi priprava na implementacijo in implementacija vseh projektov v Sloveniji v republiški center in regionalne ter lokalne centre. Intenzivne aktivnosti v tej smeri že tečejo. Usklajeno z zgornjimi prizadevanji, vendar z lastnimi vlaganji in napori, podjetje Heureka Igea izvaja oz. pripravlja izvajanje pilotskih projektov v petih občinah (slika 1). Pilotske projekte bi lahko označili s skupnim naslovom "Vzpostavitev digitalne baze zemljiškega katastra kot dela zemljiške- Matjaž Hribar 20 Prototipni ga informacijskega sistema regije oz. občine". Ti predstavljajo idealno osnovo za testiranje nekaterih tehnoloških rešitev, sprejetih na državnem nivoju, v praksi in istočasno pomenijo operativne sisteme, ki bistveno povečajo kvaliteto poslovanja občinske geodetske uprave in tudi občine oz. regije kot celote. Slika 1: Pilotski projekti v Sloveniji. PRIPRAVE HEUREKA IGEA d.o.o. SISTEM ARCGIS Aleš Šuntar UDK 91:681.3 Izvleček Opisan je praktični primer delovanja geografskega informacijskega sistema -sistem ARCGIS. Sistem ARCGIS predstavlja zametek GlS-a, ki naj bi preizkusil primernost podatkov, testiral strokovne in informacijske standarde ter opozoril na probleme, ki bodo nastali ob uvajanju GlS-tehnologije v naš prostor. Pri izgradnji sistema ARCGIS se je pokazala vsa širina in kompleksnost problematike uvajanja GlS-tehnologije v neko okolje. Pri razvoju sistema in njegovem uvajanju v prakso smo se povezali z zunanjimi sodelavci ter vzpostavili stike s številnimi strokovnjaki različnih strok. UDC 91:681.3 Abstract THE ARCGIS SYSTEM A practical example of operation of a geographical Information system - the ARCGIS sustem, is described. The ARCGIS sustem represents a beginning part of a GIS. With the ARCGIS sustem the adequacy of data, prcfessional and in-formational standards should be tested. The problems which appear by in-troducing GIS technology in our country are becoming apparent. While building up the ARCGIS system, ali the wideness and complexity of problems of in-troducing GIS technology in an environment, have been pointed out. While de-veloping of the system and its introducing into a practice, we have connected us with external fellow-labourers and have made contacts with numerous experts of different professions. UVOD V Sloveniji je GlS-tehnologija prisotna že dobri dve leti in danes so na tem področju vidni tudi že prvi rezultati. Pojavlja se vedno več programskih orodij za vzpostavljanje GlS-sistemov, ki iščejo pri nas svoje tržišče, pojavljajo se prve oblike izobraževanja o uporabi in delu z GlS-teh-nologijo, vedno več je o njej slišati na različnih strokovnih posvetovanjih, v GlS-sisteme se neposredno in posredno vključuje vedno več ljudi in organizacij itd. GlS-tehnologija prodira tudi v najrazličnejše upravljalske služ- Mag. Aleš Šuntar, HEUREKA IGEA, d.o.o, Koprska 94, 61000 Ljubljana Aleš Šuntar_22_Sistem Arcgis SISTEM ARCGIS Sistem ARCGIS predstavlja zametek GlS-sistema, ki naj bi preiskusil primernost podatkov, testiral strokovne in informacijske standarde ter opozoril na probleme, ki bodo nastali ob uvajanju GIS-tehnologije v naš prostor. Sistem je začel nastajati pred dvema letoma na Katedri za fotogrametrijo in kartografijo FAGG. Po skoraj enem letu je nastal prvi zametek sistema, ki je opozoril na vso širino in kompleksnost problematike uvajanja GlS-tehnologije v neko okolje. Opozoril je na neusklajenost podatkov znotraj strok in med njimi, na pomanjkanje organizacijskih in informacijskih standardov, na širino organizacijskih problemov delovanja takšnega sistema, na finančno zahtevnost projekta itd. Zaradi raznovrstnosti tehnologij, ki jih mora vsebovati takšen sistem, in naštetih težav pri vzpostavljanju sistema, je naša skupina spoznala, da je premajhna za obvladovanje tako obsežne problematike. Zato smo se pri razvoju tega sistema in njegovem uvajanju v prakso povezali z zunanjimi sodelavci ter vzpostavili stike s številnimi strokovnjaki različnih strok. Sistem ARCGIS se je tako postopno preoblikoval v povezovalni člen in jedro sistema, ki nadgrajuje vse tehnologije v enoten sistem (zametek GlS-sistema). PROGRAMSKI PAKET (PP) ZA VZPOSTAVITEV SISTEMA ARCGIS V začetku smo se morali odločiti za programski paket (PP), ki ga bomo kot GlS-orodje uporabljali za vzpostavitev sistema ARCGIS. Teh orodij je na trgu veliko, zato odločitev ni bila enostavna. Končno smo se odločili za PP ARC/INFO in sicer zaradi povsem praktičnih razlogov: - je kvalitetno in izredno razširjeno GlS-orodje, - je vektorsko GlS-orodje. Zaradi zahtevane natančnosti podatkov v zemljiških bazah podatkov, so vektorska GlS-orodja primerna za vodenje te baze, saj zagotavljajo večjo natančnost kot rastrska GlS-orodja, - teče na različnih in različno velikih računalniških konfiguracijah. Zaradi raznolikosti obstoječe strojne opreme in nedefiniranosti obsega zemljiškega IS smo želeli računalniško kar najbolj neodvisen sistem, - PP ARC/INFO omogoča za vodenje atributnih podatkov povezavo z večino standardnih sistemov za vodenje atributnih baz podatkov (DBMS), kot so ORACLE, DBASE itd., - omogočen je prenos podatkov iz (ali v) drugih baz podatkov, vzpostavljenih z drugimi (GIS) orodji, - omogočeno je vključevanje in povezava drugih baz ter sistemov v sistem, vzpostavljen z ARC/INFO-m itd. be na ravni občin in republike. Tako jo je nekaj občin že sprejelo za zbiranje in vodenje lokacijskih podatkov, v teku pa so prvi projekti za postopno vzpostavitev občinskih sistemov. GlS-tehnologija je bila predstavljena različnim republiškim organom, ki so podprli prizadevanja za uvajanje teh sistemov v naš prostor. Aleš Šuntar 23 Sistem Aregis Sistem ARCGIS je v začetku deloval na osebnih računalnikih (prve verzije), počasi pa prehaja na večje računalnike. GRADNJA SISTEMA ARCGIS Vzpostavitev GlS-sistema je dolgoročna naloga in cilj, ki bo zahtevala velike napore in dolgo časovno obdobje. Tako smo si sistem ARCGIS zamislili kot začetek zemljiškega IS, ki ga gradimo z uporabo GlS-tehnologije. Izgradnja sistema je postopna v vsebinskem in prostorskem smislu. Vsebinsko smo v sistem vključili le podatke iz podatkovnih zbirk, ki jih vodijo na geodetskih upravah. S tem smo sistemu zagotovili jedro, ki mu lahko po potrebi dodajamo ostale podatke, in s tem večamo ter bogatimo sistem. Prostorsko pa smo začeli s podatki za nekaj KO. S praktičnim delovanjem sistema na testnih območjih smo testirali: - kvaliteto podatkov, zajetih iz posameznih zbirk podatkov, - njihovo primernost za uporabo v GlS-sistemih, - tehnologije zajema in vodenja podatkov v digitalni bazi zemljiškega katastra (DBZK), - predlagane in v sistem vgrajene strokovne standarde, - predlagane in v sistem vgrajene informacijske standarde itd. Tako ARCGIS kot začetek zemljiškega IS vsebuje le podatke geodetskih uprav in testira le strokovne standarde geodetske službe. Pojavili pa so se tudi že interesi drugih strok v prostoru za vključitev v sistem. Ta je zasnovan splošno, tako da lahko vključi podatke in podpre tudi tehnologijo ostalih strok v prostoru. ARCGIS podpira pet poglavitnih funkcij: Slika 1: Funkcijska strukturiranost sistema ARCGIS. Aleš Šuntar 24 Sistem Arcgis - vnos podatkov v sistem, - oblikovanje in organizacijo sistema, - vzdrževanje podatkov, vodenih v sistemu, - uporabo podatkov v sistemu in - prostorske ter atributne analize nad podatki sistema. ORGANIZACIJA SISTEMA ARCGIS Sistem ARCGIS je postavljen splošno. Kljub temu da je to sedaj še lokalni IS, v njegovem delovanju že testiramo tudi informacijske standarde organizacij baz podatkov in oblikovanj računalniških knjižnic. Sistem je zasnovan tako, da lahko vanj enostavno vključimo nove informacijske sloje, nova programska orodja, nove podatke itd. Strukturiran je tako, da so podatki v odvisnosti od informacijskega sloja in potreb stroke vodeni po različnih, poljubnih prostorskih območjih. Prav tako sistem omogoča vključitev različnih računalniških konfiguracij ali prenose podatkov med njimi. Sistem ARCGIS je neodvisen od računalniške konfiguracije. Lahko ga gradimo celo na osebnih računalnikih, kjer smo z lastnim znanjem omogočili učinkovito izkoriščanje sistema. Za učinkovito, splošno in kvalitetno vodenje velikih količin podatkov na osebnih računalnikih, ki jih vodimo v bazah ARCGIS-a, smo razvili lastno organizacijo knjižnic lokacijskih podatkov. Organizacija knjižnic je konceptualno kompromis med našimi potrebami in specifičnostmi orodja PC ARC/INFO, funkcionalno pa je podobna ARC/INFO-vem modulu LIBRARIAN na večjih računalnikih. Za vodenje atributnih podatkov v sistemu ARCGIS sta na osebnih računalnikih na voljo dva sistema: ORACLE in DBASE. Na vseh večjih računalniških konfiguracijah težav z organizacijo računalniških knjižnic ni bilo, saj obstaja ARC/INFO modul LIBRARIAN, katerega uporabo smo priredili našim potrebam. Tudi pri atributnih bazah je na voljo več možnosti, saj ARC/INFO omogoča povezavo z različnimi standardnimi DBMS. Sistem že omogoča horizontalno integracijo informacijskih slojev. Tako vodimo v dveh knjižnicah naslednje baze podatkov: - digitalno bazo zemljiškega katastra (DBZK), - digitalno bazo točk geodetske mreže, - digitalno bazo evidence hišnih številk (EHIŠ), - digitalno bazo registra območij in teritorialnih enot (ROTE), - ostale digitalne baze, ki pa po različnih območjih (občinah) niso enotne (na primer CRP, podatki davčne službe, planski akti). Vertikalne integracije sistem še ne podpira, zato je to še lokalni informacijski sistem, podprt s tehnologijo GIS. Postopno pa se sistem preoblikuje v večuporabniškega, saj se želijo vanj vključiti tudi druge stroke (komunalne dejavnosti). Aleš Šuntar 25 Sistem Arcgis Slika 2: Informacijski sloji v sistemu ARCGIS. RAZVOJ SISTEMA ARCGIS Sistem ARCGIS deluje in se testira v občinah Kranj, Koper in Ljubljana. Namenjen je testiranju informacijskih in vsebinskih standardov gradnje in delovanja GlS-sistemov. Testiranje informacijskih standardov predstavlja testiranje organizacije baz podatkov in kvalitete delovanja sistemov oziroma programske opreme na njih. Ta problematika ne zajema le organizacije podatkov po posameznih informacijskih slojih, pač pa tudi definicijo medsebojne odvisnosti vključenih informacijskih slojev. Testiranje vsebinskih standardov pa pomeni testiranje standardov, ki jih je za vodenje svojih podatkov postavila posamezna stroka, pristojna za vodenje in vzdrževanje določenega informacijskega sloja. V ARCGISu so sedaj vgrajeni le predlogi vsebinskih standardov, katerih vrednost in potrebnost naj bi se preizkusila in potrdila z njihovo praktično uporabo. Namen sistema ARCGIS je, da bi ob praktičnem razvoju sistema preverili teoretično znanje o GlS-tehno-logiji in organizaciji IS, da bi testirali predlagane informacijske in strokovne standarde, da bi šolali in izobrazili uporabnike ter tako omogočili hitrejši razvoj zemljiških IS pri nas. DIGITALNA BAZA ZEMLJIŠKEGA KATASTRA V SISTEMU ARCGIS Digitalna baza zemljiškega katastra (DBZK) je ena največjih podatkovnih baz, vključenih v sistem ARCGIS. Sistem ARCGIS omogoča gradnjo in delovanje DBZK ter njeno povezavo z ostalimi bazami v IS. DBZK v sistemu ARCGIS deluje po spodaj opisanih teoretičnih načelih. DBZK je v ARCGIS-u praktični primer, na katerem testiramo in študiramo delovanje teoretičnih modelov gradnje in delovanja DBZK. Tako vsaka napaka ali nepravilnost v delovanju vpliva na spremembo teoretičnih Aleš Šuntar 26 Sistem Arcgis modelov, ti pa spet na delovanje DBZK v ARCGIS-u. DBZK v sistemu ARCGIS je zasnovana na naslednjih teoretičnih osnovah in modelih: - Na teoriji oblikovanja in organizacije lokacijskega dela ter njegove povezave z obstoječim atributnim delom DBZK. Ta teorija predstavlja temelj za oblikovanje in realizacijo naslednjih modelov, po katerih deluje DBZK. - Model gradnje DBZK, kjer je pomembno predvsem čiščenje in usklajevanje podatkov ZK, vse ostalo pa so rutinska dela, ki zahtevajo veliko različnih strokovnih znanj. Zato sistem ARCGIS omogoča optimalno delitev del med ustrezne strokovnjake. Le tako je rezultat tehnologije lahko kvalitetna DBZK. - Strukturiranost DBZK definira vsebino in organizacijo DBZK. Če zaradi neenotnosti vodenja evidence DBZK nima vseh podatkov v strukturi, ostanejo stolpci za nekatere lastnosti prazne, njihovo postopno polnjenje pa se zagotovi s postopki vzdrževanja. - Model vzdrževanja podatkov in arhiv DBZK optimizirata postopke vzdrževanja podatkov ZK. Model omogoča, da se v okviru postopkov zmanjša operativno delo in bistveno poveča kontrolna funkcija upravnih organov, saj se v DBZK ne more izvesti nobene spremembe brez skrbnega pregleda in dovoljenja upravnega organa. Vsaka sprememba se dokumentira in vnese v arhiv. - Model uporabe DBZK omogoča v sistemu ARCGIS optimalno izkoriščanje DBZK. To pomeni širše in racionalnejše izkoriščanje podatkov, kot je zgolj interno poslovanje GU. PROGRAMSKE REŠITVE ZA GRADNJO IN DELOVANJE DBZK Kratko bom predstavil programske rešitve, ki smo jih oblikovali iz teoretičnih modelov in praktičnih izkušenj pri gradnji in delovanju DBZK, s pomočjo zunanjih sodelavcev. Predstavil bom le programske pakete (PP), ki so izdelani za uporabo in poslovanje na GU s podatki DBZK v sistemu ARCGIS, ne pa specializiranih paketov, ki jih uporabljajo posamezni sodelavci v postopkih gradnje DBZK. GU v okviru sistema ARCGIS uporablja naslednje PP za gradnjo in delovanje DBZK: - PP EDIT Strokovnjaki GU uporabljajo PP EDIT v procesu gradnje DBZK. EDIT je namenjen za čiščenje in usklajevanje lokacijskih podatkov ZK in njihove povezave z atributnimi podatki. - PP PREGIS Namenjen je gradnji informacijskih slojev sistema ARCGIS, povezavi informacijskih slojev in njihovi skupni uporabi. Strokovnjaki GU PREGIS uporabljajo za vključevanje DBZK v ARCGIS in njenemu povezovanju z ostalimi informacijskimi sloji. Aleš Šuntar_27_Sistem Arcgis T t POVEZOVAKJE :¦: bazami :podatk dv •: :zajem:-:-:-:-: : podatkov; : tiecEtJjE.iN ubkcaje vanje: podatkov: :•• :-orgavizacua: :w .vodeh/e: : Rii§i!h ?;jtMt,GM.HiI TERENSKE: •: MERITVE- 1» ::V20R2EVAKJE-: ^podatkov. SRpiiNraun •AnKr/iRAJ*JE podatkov;;: PRipnEhis ::::::: - ¦;¦:.;. ••izfhši:-:-:-:-: : poizvedovalna in- anauze:-:-: :: S* ¦-1 |pf>yjwi3:. :i2fus(ii\i-: -cPisr-: PROGRAMSKI PAKET EDIT PP EDIT je uporabniški vmesnik, podprt z GlS-tehnologijo. Osnovo predstavlja paket ARC/INFO, s katerim izvajamo vodenje in kontrolo sistema. Paket ARC/INFO je neodvisen od računalniške opreme, kar velja tudi za EDIT, ki dela nad korporirano bazo podatkov (povezani lokacijski in atributni podatki). - PP INTGU Namenjen je internemu poslovanju GU. V PP INTGU strokovnjaki GU ob postopku pisarniškega poslovanja brez dodatnih naporov izvajajo tudi vzdrževanje podatkov in arhiviranje sprememb v DBZK. - PP ANGIS Omogoča poljubno vključevanje novih knjižnic ali informacijskih slojev v sistem ARCGIS in izvajanje prostorskih analiz splošno in v okviru sistema. Rezultati analiz so novi informacijski sloji, vodeni v ločenih knjižnicah. Strokovnjaki GU ta modul uporabljajo za izvajanje prostorskih analiz DBZK z ostalimi informacijskimi sloji v sistemu ARCGIS. Slika 3: Uporaba PP v funkcionalnem modelu DBZK. Aleš Šuntar 28 Sistem Arcgis Ime EDIT izhaja iz namena paketafEDITiranje (čiščenje) podatkov". Program je namenjen editiranju napak pri zajemu lokacijskih podatkov, pregledu in odpravi napak pri številčenju parcel, poenotenju lokacijskih podatkov parcel in mejnih točk in primerjavi digitalnih površin parcel s površinami iz pisnega dela katastrskega operata. DELOVANJE PP EDIT Program dela nad podatki dela KO z enotnim koordinatnim sistemom. V PP EDIT je GIS-tehnologija uporabljena predvsem v kontrolne namene. Program po vsaki izvedeni delovni fazi uporablja GlS-tehnologijo za testiranje topološke pravilnosti podatkov in vse napake takoj sporoči. Če program ugotovi, da podatki niso topološko pravilni, lahko izvajamo le fazo editiranja podatkov. Ko podatke dela KO z enotnim koordinatnim sistemom pripravimo za delo v PP EDIT, se določi in izpiše status podatkov. V njem je izpisano, katere operacije lahko izvajamo na teh podatkih. S potrditvijo statusa se nam izpiše glavni menu: DELO S KO EDITIRANJE PARCELNE ŠTEVILKE ANALIZE POVRŠIN MEJNE TOČKE - GRAFIKA MEJNE TOČKE - NUMERIKA KONEC OPIS GLAVNEGA MENUJA DELO S KO: poženemo menu za uporabne računalniške operacije na podatkih izbrane KO. V okviru te opcije lahko izbiramo KO, ki jo želimo obdelovati, lahko zaključimo delo na KO ali podatke KO pripravimo za prenos itd. EDITIRANJE: opcijo uporabljamo za editiranje napak v lokacijskih podatkih, ki so posledica napak pri zajemu podatkov ali napak na grafičnih podlogah. Odkrivanje napak nam omogoča GlS-tehnologija, programska rešitev pa omogoča njihovo enostavno odpravljanje. PARCELNE ŠTEVILKE: opcijo izberemo, če nam program javi napake v parcelnih številkah. Tu odpravljamo napake vnosa parcelnih številk, napake v katastrskih načrtih in neskladja med lokacijskim in atributnim delom podatkov, ki jih pripravljamo za vnos v DBZK. ANALIZE POVRŠIN: uporabimo za primerjanje površin parcel iz digitalnih podatkov s površinami iz pisnega dela operata. Tudi ta faza še kaže do- Aleš Šuntar 29 Sistem Arcgis ločene napake in neusklajenosti med lokacijskimi in atributnimi podatki parcel. MEJNE TOČKE - GRAFIKA: ta del PP uporabljamo za identifikacijo merjenih mejnih točk na lokacijskih podatkih ZK. Opcijo uporabljamo na območjih, kjer so se lokacijski podatki vzdrževali po metodi vklopa podatkov s "papirčkovo metodo". MEJNE TOČKE - NUMERIKA: opcijo uporabljamo za poenotenje lokacijskih podatkov parcel in mejnih točk na območjih numeričnega katastra. Tu lokacijske podatke o parcelah napenjamo na lokacije mejnih točk in s tem poenotimo podatke. KONEC: zapustimo PP EDIT. PROGRAMSKI PAKET PREGIS PP PREGIS je uporabniški vmesnik, podprt z GlS-tehnologijo. Osnovo predstavlja paket ARC/INFO, s katerim izvajamo vodenje in kontrolo sistema. Paket ARC/INFO je neodvisen od računalniške opreme, kar velja tudi za PREGIS. Ta dela nad korporirano bazo podatkov (povezani lokacijski in atributni podatki). PP PREGIS je osnovni modul sistema ARCGIS. Z njim vključujemo ali izločamo informacijske sloje iz sistema. Ime PP izhaja iz njegovega namena: "PREgledovanje GlS-sistema". To pomeni, da je osnovna naloga PP omogočiti povezavo, dostopnost, zaščito in uporabo vseh informacijskih slojev, vklučenih v sistem. DELOVANJE PP PREGIS Povezavo, dostopnost in zaščito podatkov omogoča organizacija in struktu-riranje baz, vodenih z GlS-tehnologijo. Uporaba podatkov sistema ARCGIS s PP PREGIS pa je odvisna le od potreb in domišljije uporabnikov sistema. PP omogoča najrazličnejša poizvedovanja po vseh slojih v sistemu: - tako lahko poizvedujemo iz grafike v atributno ozadje in si po lastnostih prikazujemo poljubne entitete v grafiko, - poljubno lahko večamo ali manjšamo prostorsko območje obdelave, omejitev je le velikost baze, - poljubno lahko spreminjamo informacijske sloje, ki jih prikazujemo ali obdelujemo, - kartografske znake lahko poljubno spreminjamo in jih uporabljamo za prikazovanje izbranih entitet, - izdelujemo lahko poljubne tematske kartografske prikaze, - po bazah lahko izvajamo tudi poljubne meritve itd. Aleš Šuntar 30 Sistem Arcgis Vsa ta poizvedovanja in prikaze uporabnik izdela s kombinacijo ukazov glavnega in ostalih menujev PP. Glavni menu sestavljajo naslednje možnosti: KNJIŽNICA SLOJ NAČIN OBMOČJE POIZVEDOVANJE POMOČ ANALIZE KONEC OPIS GLAVNEGA MENUJA KNJIŽNICA: opcija omogoča nastavitev ali zamenjavo računalniške knjižnice, ki je aktivna. Računalniške knjižnice predstavljajo nekakšne vsebinske sklope, v katere v okviru sistema zadružujemo informacijske sloje. SLOJ: ta omogoča nastavitev ali zamenjavo informacijskega sloja, ki je aktiven in ga lahko spreminjamo znotraj izbrane knjižnice. NAČIN: omogoča izbiro načina za izvajanje poizvedovanja po različnih informacijskih slojih. Možnosti sta dve, in sicer grafični in tabelarični način. OBMOČJE: s to opcijo izbiramo prostorsko območje, ki ga bomo pregledovali. Informacijski sloji v sistemu so prostorsko neomejene ravnine entitet, uporabnik pa želi obdelovati podatke na prostorsko omejenem območju. Z opcijo je mogoče območje obdelave širiti, ožati in spreminjati. POIZVEDOVANJE: z izbiro te opcije začnemo poizvedovati po vsebini in območju, ki smo ju definirali v prejšnjih menujih. Znotraj izbranega območja poizvedujemo in analiziramo podatke po lastnostih, legi ali po legi in lastnostih. POMOČ: opcija nam nudi različne pripomočke za lažje delo. Tako v njej menjamo kartografske znake, s katerimi prikazujemo izbrano vsebino, menjamo vsebino prikazov na ekran ali papir in izvajamo različna merjenja med entitetami v bazah. ANALIZE: opcijo uporabimo takrat, ko naše potrebe presežejo možnosti, ki nam jih ponuja PP PREGIS. Z izbiro te opcije lahko vstopimo v vzdrževanje posameznih baz (na primer INTGU za DOZK) ali pa v izvajanje prostorskih analiz s PP ANGIS. KONEC: z izbiro te opcije zapustimo PP PREGIS in hkrati končamo delo v sistemu ARCGIS. Aleš Šuntar 31 Sistem Arcgis PROGRAMSKI PAKET INTGU PP INTGU je uporabniški vmesnik, podprt z GIS-tehnologijo. Osnovo predstavlja paket ARC/INFO, s katerim izvajamo vodenje in kontrolo sistema. Paket ARC/INFO je neodvisen od računalniške opreme, kar velja tudi za INTGU. Ta dela nad korporirano bazo podatkov (povezani lokacijski in atributni podatki). Ime PP INTGU izhaja iz namena, za katerega je bil izdelan: "INTerno poslovanje GU". Paket primarno vodi lokacijske podatke s ključem za povezavo atributnih podatkov in skrbi za pisarniško poslovanje. Paket omogoča povezavo lokacijskih podatkov z atributnimi podatki, vodenimi v bazah ORACLE in DBASE, ter vključitev različnih aplikativnih rešitev vodenja in vzdrževanja atributnih podatkov. Za izvajanje tehničnih postopkov (majhne meritve) je v INTGU vključen tudi paket GEOMERE, možna pa je vključitev drugih podobnih aplikacij. PP INTGU dela nad DBZK v sistemu ARCGIS. Ob instalaciji paketa se določijo tudi dostopne pravice posameznih uporabnikov znotraj GU (te se lahko kasneje tudi spreminjajo). DELOVANJE PP INTGU Delo v PP INTGU izvajamo v več fazah. Vsaka od njih je predstavjena z opcijo v glavnem menuju: KATASTRSKA OBČINA PREGLEDOVANJE VLOGA PRIPRAVA PODATKOV TEHNIČNI POSTOPKI IZVEDBA PREGLED ARHIVA USKLADITEV BAZ IZRIS & IZPIS KONEC Filozofija delovanja sistema nazorno opisuje zaporedje opcij glavnega me-nuja. Identifikator postopkov, ki jih izvajamo v INTGU, je številka vloge. Vloga je enota, ki združuje vse postopke in podatke, potrebne za izvedbo uradnega postopka v INTGU. Za vsako vlogo se izvaja postopek v vseh fazah in to le progesivno. V odvisnosti glede na to, katero fazo je vloga že prešla, se v delovodnik vlog vpisujejo datumi. Za vlogo se vpisujejo datumi v naslednje rubrike delovodnika: - ODPRTA je datum, ko se je postopek začel, - TEREN je datum razpisa postopka na terenu, Aleš Šuntar 32 Sistem Arcgis - V_DELO je datum dne, ko se pripravijo podatki za izvedbo TEHNIČNEGA POSTOPKA (IZREZ OBMOČJA), - PLOMBA je datum rezervacije parcelne številke in številk detajlnih točk, - ODLOČBA je datum izdaje odločbe, - PRAVNOM je datum uvedbe spremembe v DOZK in arhiviranja sprememb. Vloga mora preiti vse faze postopka, in sicer zaporedno. Preskok posamezne faze ni mogoč. Vrnitev vloge v eno izmed prejšnjih stanj se izvaja v opciji EDITIRANJE - SPREMEMBA STATUSA. Če se vloga vrne v eno izmed prejšnjih stanj, se v datum tega stanja uvede nov datum; datumi vseh višjih stanj se brišejo, hkrati z njimi pa se brišejo tudi rezultati našega dela v vseh višjih fazah. OPIS GLAVNEGA MENUJA KATASTRSKA OBČINA: interno poslovanje vedno izvajamo za izbrano KO, ki jo lahko z izbiro te opcije tudi spremenimo. PREGLEDOVANJE: opcija je uporabna splošno, predvsem pa za poslovanje v sprejemni pisarni GU. Omogoča atributno in lokacijsko poizvedovanje po vseh treh slojih, vključenih v DBZK. VLOGA: opcija se uporablja v vseh fazah dela GU. Uporabna je za delo s splošnimi podatki o vlogi. PRIPRAVA PODATKOV: tu si pripravljamo potrebne podatke za izvedbo tehničnih postopkov na terenu in za delo v opciji TEHNIČNI POSTOPKI. TEHNIČNI POSTOPKI: z uporabo PP GEOMERE vnesemo podatke terenskih meritev v osnovo, ki jo predstavlajo pripravljeni podatki. IZVEDBA: omogoča kontrolo sprememb izvedenih v TEHNIČNIH POSTOPKIH, izdajo odločb in izvedbo sprememb v DOZK. Izvajamo lahko tudi pravne spremembe. PREGLED ARHIVA: opcijo uporabljamo za pregled izvedenih postopkov in nastalih sprememb. S je tem omogočen pogled v zgodovino sprememb v DBZK. USKLADITEV BAZ: je opcija, uporabna v primeru, ko se vzdrževanje atributnega dela podatkov ZK izvaja ločeno od PP INTGU. IZRIS & IZPIS: izdelujemo lahko standardna poročila in izrise, potrebne za nemoteno poslovanje GU. KONEC: zaključimo delo s PP INTGU. Aleš Šuntar 33 Sistem Arcgis PROGRAMSKI PAKET ANGIS PP ANGIS je uporabniški vmesnik, podprt z GlS-tehnologijo. Osnovo predstavlja paket ARC/INFO, s katerim izvajamo vodenje in kontrolo sistema. Paket ARC/INFO je neodvisen od računalniške opreme, kar velja tudi za ANGIS. ANGIS dela nad korporirano bazo podatkov (povezani lokacijski in atributni podatki). Ime paketa izhaja iz kratkega opisa njegovega delovanja: "ANalize v GlS-sistemu". Izvajanje analiz v GlS-sistemih pomeni izvajanje prostorskih analiz, te pa so ena izmed poglavitnih kvalitet GlS-tehnologije. Izvajanje prostorskih analiz pomeni, da s kombinacijo različnih informacijskih slojev tvorimo nove informacijske sloje. V njih so lokacijski in atributni podatki, ki ustrezajo vsebini kombiniranih informacijskih slojev. S poljubno kombinacijo različnih prostorskih analiz lahko rešimo večino nalog, ki se pojavljajo pri delu s korporirano bazo podatkov. DELOVANJE PP ANGIS Paket je zasnovan kot izredno učinkovita uporaba podatkov sistema ARCGIS. Z izvajanjem različnih prostorskih analiz nad različnimi informacijskimi sloji izdelujemo nove informacijske sloje sistema ARCGIS. Te informacijske sloje imenujemo ANALIZE in so le začasna vsebina sistema ARCGIS. Analize so informacijski sloji, ki so izdelani za delo na kaki nalogi, ko pa nalogo zaključimo, MORAMO informacijske sloje brisati, ker predstavljajo "informacijske spačke", izdelane v točno določen namen in so slika stanja v bazi v določenem trenutku. Ker jih ne vzdržujemo, hitro zastarajo in postanejo "spački", zato jih po končanju naloge brišemo in s PP ANGIS spet oblikujemo po potrebi iz novih, vzdrževanih podatkov. Kot povzetek naj ponovim, da stalno vsebino baze sistema ARCGIS predstavljajo le informacijski sloji, ki se vzdržujejo. Informacijski sloji, ki nastanejo s PP ANGIS, so le začasna, a uporabna vsebina sistema. Glavni menu omogoča izvajanje cele vrste prostorskih analiz. OPIS GLAVNEGA MENUJA V oklepaju pri vsaki opciji je napisano ime ukaza v GlS-terminologiji, kar bo mogoče olajšalo razumevanje. IZREZ (CLIP): ukaz uporabimo, če želimo izrezati del vsebine nekega informacijskega sloja. Mejo območja, znotraj katerega želimo odrezati podatke, določimo v drugem informacijskem sloju (mejo območja bomo uporabili kot nož). Z uporabo tega ukaza dobimo tretji informacijski sloj, v katerega je prekopirana vsebina prvega sloja znotraj območja, definiranega v drugem sloju. RAZREZ (SPLIT): ukaz uporabimo, če želimo vsebino enega informacijskega sloja razrezati in prenesti v več slojev. Mrežo območij, ki jih želimo razre- Aleš Šuntar 34 Sistem Arcgis IZREZ RAZREZ OKOLICA BRISANJE NADOMESTITEV INTERPOLACIJA SEŠTEVANJE SLOJEV PRESEK DVEH SLOJEV ZDRUŽEVANJE SLOJEV IZBIRA PO LASTNOSTIH ZDRUŽEVANJE PLOSKOVNIH SLOJEV PRIVZEM PODATKOV DRUGEGA SLOJA ZDRUŽEVANJE PLOSKEV PO LASTNOSTIH PRENOS TOČKOVNIH PODATKOV NA PLOSKVE PRENOS LINIJSKIH PODATKOV NA PLOSKVE zati, določimo v drugem informacijskem sloju (mejo območja bomo uporabili kot nož). Z uporabo ukaza dobimo več novih informacijskih slojev, v vsakem pa je kopija dela vsebine prvega informacijskega sloja. OKOLICA (BUFFER): ukaz uporabimo, če želimo določiti območje na poljubni oddaljenosti od točkovnih, linijskih ali ploskovnih entitet. Kot rezultat dobimo drugi informacijski sloj s ploskvami ali kolobarji, ki prikazujejo okolico entitet v prvem informacijskem sloju. BRISANJE (ERASECOV): ukaz uporabimo, če želimo brisati del vsebine kakega informacijskega sloja. Mejo območja, znotraj katerega želimo brisati podatke, določimo v drugem informacijskem sloju (mejo območja bomo uporabili kot nož). Z uporabo tega ukaza dobimo tretji informacijski sloj, v katerega je prekopirana vsebina prvega sloja izven območja, definiranega v drugem sloju. NADOMESTITEV (UPDATE): ukaz uporabimo, če želimo del vsebine prvega informacijskega sloja prekriti z vsebino drugega informacijskega sloja. Rezultat operacije je tretji informacijski sloj, v katerem je del vsebine prvega sloja nadomeščen z vsebino drugega sloja. INTERPOLACIJA: ukaz, ki ga uporabljamo za izvajanje interpolacij vsebine DOZK v informacijski sloj ZK. Interpolacijo lahko izvajamo po potrebi na delu vsebine ali po celotnem delu KO v DOZK. Osnovni informacijski sloj predstavlja del DBZK, vzdrževan po "papirčkovi metodi". Po uporabi interpolacijske metode je rezultat drugi informacijski sloj, ki glede na razpoložljive podatke določa najboljšo absolutno lego podatkov DOZK v prostoru. Sloj imenujemo Informacijski sloj ZK. SEŠTEVANJE SLOJEV (UNION): ukaz uporabimo, če želimo sešteti lokacijske in atributne lastnosti dveh informacijskih slojev. Rezultat je tretji infor- Aleš Šuntar 35 Sistem Arcgis macijski sloj, ki ima za vsako entiteto seštete atributne lastnosti obeh osnovnih informacijskih slojev. PRESEK DVEH SLOJEV (INTERSECT): ukaz uporabimo, če želimo sešteti vsebino dveh informacijskih slojev na območjih, ki so obema skupni. Po izvedbi ukaza je vsebina v tretjem informacijskem sloju sešteta na območjih, ki so skupna obema slojema, na vseh ostalih območjih je sloj prazen. ZDRUŽEVANJE SLOJEV (APPEND): ukaz uporabimo, če želimo sešteti lokacijske podatke dveh informacijskih slojev v vertikalnem ali horizontalnem smislu. Rezultat je tretji informacijski sloj z združeno vsebino obeh. IZBIRA PO LASTNOSTIH (RESELECT): ukaz uporabimo, če želimo v svoj informacijski sloj prekopirati entitete, ki ustrezajo določenim pogojem. Rezultat je drugi inforacijski sloj, v katerega so iz prvega sloja prekopirane vse entitete z določenimi lastnostmi. ZDRUŽEVANJE PLOSKOVNIH SLOJEV (MAPJOIN): ukaz uporabimo, če želimo horizontalno zlepiti vsebino dveh informacijskih slojev (na primer liste načrtov). Rezultat analize je tretji sloj, v katerem je horizontalno združena vsebina obeh osnovnih slojev. PRIVZEM PODATKOV DRUGEGA SLOJA (IDENTITY): ukaz uporabimo, če želimo sešteti vsebino dveh informacijskih slojev na območju, ki je skupno območju obeh slojev. Po izvedbi ukaza je vsebina v tretjem informacijskem sloju sešteta na območju, ki ga pokrivata oba sloja. ZDRUŽEVANJE PLOSKEV PO LASTNOSTIH (DISSOLVE): ukaz uporabimo, če želimo v informacijskem sloju brisati meje med entitetami z istimi lastnostmi. Rezultat analize je drugi informacijski sloj, katerega vsebina je redkejša (generalizirana). PRENOS TOČKOVNIH PODATKOV NA PLOSKVE: je ukaz, katerega ime pove bistvo. Če imamo informacijski sloj s točkovnimi entitetami in sloj s ploskovnimi entitetami, je rezultat analize tretji informacijski sloj, kjer so na ploskvah zbrani tudi podatki o točkah. PRENOS LINIJSKIH PODATKOV NA PLOSKVE: ukaz je podoben predhodnemu. Če imamo informacijski sloj z linijskimi entitetami in sloj s ploskovnimi entitetami, je rezultat analize tretji informacijski sloj, kjer so na ploskvah zbrani tudi podatki o linijskih entitetah. GEO/SQL V VODNEM GOSPODARSTVU Andrej Vidmar in Mitja Brilly UDK 628.1:91:681.3 Izvleček Razvoj vodnega gospodarstva vse bolj izpostavlja problem zbiranja in ažuriranja množice deskriptivnih in grafičnih vodnogospodarskih kot tudi drugih informacij, potrebnih pri vodnogospodarskem planiranju ter problem pretoka le-teh med posameznimi subjekti planiranja v prostoru. Rešitev tega problema leži v geografskih informacijskih sistemih - GIS. Članek opisuje uporabnost programskega razvojnega orodja Geo/SQL v vodnem gospodarstvu. UDC 628.1:91:681.3 Abstract GEO/SgL IN WATER RESOURCE MANEGEMENT The development of water resource management concepts shouis the problem of collecting, combining, and using alphanumerical and graphical spatial data. The solution of this problem lies in the use of geographic information sustems - GIS. This paper describes the usefulness of GIS programming tool Geo/SQL in water resources management. VODNOGOSPODARSKI INFORMACIJSKI SISTEM GIS GIS (Geographic Informatic Svstems) programska orodja so programske aplikacije, ki prikazujejo realni svet na digitalen in fleksibilen način. GIS (Geographic Information Svstem) je informacijski sistem za upravljanje prostorskih podatkov. Torej je GIS skupek organizacijskih zakonitosti, znanja osebja, podatkov, programske opreme, mehanske opreme in pretoka informacij, potrebnega pri upravljanju tako grafičnih kot tudi atributivnih prostorskih podatkov. GIS kot celoto sestavlja: orgvvare, liveware-brainware, datavvare, software, hardware in netware. Andrej Vidmar, Mitja Brilly_37_Geo/SQL ... VGIS VGIS je bodoči republiški vodnogospodarski informacijski sistem, kot del PIS, s specifično vodnogospodarskimi informacijami za potrebe vodnega gospodarstva, kot tudi za ostale uporabnike. VGIS naj bi bil integriran kompletni sistem hardvera, softvera in datavera za upravljanje strokovno-tehničnih in upravno-pravnih informacij, katere potrebuje vodno gospodarstvo pri svoji dejavnosti. VGIS naj bi vseboval 4D podatkovni model (prostor in časovne serije), kateri bi omogočal izvajanje najrazličnejših vodnogospodarskih prostorskih aplikacij. Tako naj bi vseboval vse potrebne vodnogospodarske, kot tudi ostale podatke katere potrebuje vodno gospodarstvo pri strokovno-tehnični in upravno-pravni dejavnosti na različnih nivojih kot so državni organi vkjučno z izpostavami, druge vodnogospodarske organizacije, fakulteta in inštituti ter ostali uporabniki. Potrebno se je zavedati, da 90% cene GlS-a odpade na podatke, zato naj bi bil podatkovni model VGIS-a grajen na osnovi internacionalnih podatkovnih standardov, kar bi mu zagotavljalo kvaliteto in uspešen nadaljnji razvoj. SPECIFIČNO VODNOGOSPODARSKI PODATKI Stanje prostora: • hidrologija (hidrografija, hidromorfologija, hidrogeologija), mehanika voda GIS so računalniške aplikacije narejene za zajem, vnos, pripravo, kontrolo, iskanje, sortiranje, zaščito, analizo, shranjevanje, prenos, konverzijo in prikaz (vizualizacijo) prostorsko opredeljenih podatkov. GlS-i so se razvili iz (Burrough, 1986): - kartografije; - računalniške grafike; - fotogrametrije; - prostorske analize; - interpolacijskih tehnik; - daljinskega zaznavanja. Obravnavanje prostorskih problemov s pomočjo koncepta geografskih informacijskih sistemov - GIS se loči na dve vsebinsko različni področji (Glo-bevnik, Vidmar, 1992): - prvo je vzpostavljanje prostorskih podatkovnih baz in - drugo področje uporabe GIS-ov so aplikacije - modeliranje, prostorska analiza, statistika, bilance,... Andrej Vidmar, Mitja Brillv 38 Geo/SQL (hidravlika), hidrobiologija, hidrokemija, hidroekologija, limnilogija, hidro-meteorologija; • vodnogospodarska infrastruktura (objekti in naprave), vodooskrba (pitna voda, tehnološka voda, namakanje), izraba vodne moči, odpadne vode, vodni turizem, šport in rekreacija ter podobno. Procesi: • vodnogospodarsko planiranje (vodnogospodarski načrti,...), vodnogospodarske študije in raziskave, ekonomika voda (vodna povračila,...), vodno pravo (zakonodaja, vodne pravice,...), vodnogospodarska proizvodnja in podobno. Ostalo: • vodnogospodarski arhiv (republiški in izpostave) ter knjižnica. SPECIFIČNO VODNOGOSPODARSKE APLIKACIJE Strokovno-tehnične: • ocenjevanje in napovedovanje nizkih in visokovodnih pretokov, napovedovanje in ocena ogroženosti vzsled poplav in vodnih ujm, spremljanje (kartiranje) kvalitete površinskih in podzemnih voda, najrazličnejša poročila, vodne bilance, grafične prezentacije in podobno. Sli/ca 1: Shematski prikaz nekaterih vodnogospodarskih podatkov. VGIS Vodnogospodarski informacijski sistem UODOMERHA MESTA ^ PODZEMNE! UODB ZIUfiLSTUO IN RASTLINSTUO MODELIRANJ POPLAUL UODOUARSTUENI PASOUI OPULACIJA It Andrej Vidmar, Mitja Brillv_39_Geo/SQL ... GIS STANDARDI V svetovnem merilu se že oblikujejo nekateri institucionalni standardi za zapis, oblikovanje in prenos geokodiranih podatkov. Le ti naj bi omogočili izmenjavo geokodiranih podatkov med različnimi GlS-i. Poleg teh pa obstajajo tudi programski paketi oziroma GIS orodja, ki predstavljajo in postavljajo nekašne "de facto" standarde za formatne zapise prostorskih podatkov. V ZDA je že izoblikovan predlog za sprejetje standardov za izmenjavo prostorskih podatkov (SDTS - Spatial Data Transfer Standard), ki so tik pred uradno potrditvijo za zvezne standarde. SDTS standardi bodo verjetno sprejeti tudi kot ANSI in ISO standardi, saj so temu primerno zasnovani, kajti SDTS so standardi standardov. Slika 2: Risanje administrativnih mej (podatki Zavoda R Slovenije za statistiko). Upravno-pravne: • vodenje upravnih postopkov, vodenje najrazličnejših drugih evidenc, izvajanje finančnih kalkulacij in podobno. Andrej Vidmar, Mitja Brillv_40 Nekaj institucionalnih formatov, priporočil in standardov za izmenjavo prostorskih podatkov(James L. McAbee III, 1992): ATKIS • Authoritative Topographic Cartographic Information Svstem * Working Committe of the Surveving Administrations of the States of the Federal Republic of Germanv (AdV) CCOGIF • Canadian Council on Geomatics Interchange Format * Canadian Council on Geomatics (CCOG) CGIS • Canadian Geomatics Interchange Standard * Canadian General Standard Board (CGSB)- Committee on Geomatics DIGEST • Digital Information Geographic Exchange Standard * NATO - Digital Geographic Information Working Group (DGIWG) DLG, DLG-E • Digital Line Graph, Digital Line Graph Enhanced * United States Geological Survev (USGS) DX-90 • Speci, for the Exchange of Digital Hvdrographic Data - 1990 * Committee on Exchange of Digital Data ETF • European Transfer Format * Comite Europeen des Responsables de la Cartographie Officielle (CERCO) GDF • Geographic Data File * PHILLIPS and BOSCH and the Cartographic Institute of Hanover Universi- ty MACDIF • Map and Chart Data Interchange Format * Canadian Hvdrographic Service, Fisheries and Oceans MDIF • Mapping Data Interchange Format * Ministrv of Natural Resources, Government of Ontario NTF • National Transfer Format * Working Party to Produce Nat. Stand. for the Transfer of Data SAIF • Spatial Archive and Interchange Format * Survevs and Resource Mapping Branch, British Columbia SDTS • Spatial Data Transfer Standard * Digital Cartographic Data Standards Task Force (DCDSTF) TIGER • Topologicalh/ Integrated Geographic Encoding and Referencing Svstem * US Census Bureau Andrej Vidmar, Mitja Brillv 41 Geo/SQL Slika 3: Risanje lokacij-centroidov onesnaževalcev s pripadajočimi alfanu-meričnimi atributi in glede na izbrane kriterije iz grafične in deskriptivne podatkovne baze Onesnaževalci 1986. VPF • Vector Production Format * US Defense Mapping Agency (DMA) SDTS standardi za prenos prostorskih podatkov vsebujejo: - definicije terminoloških izrazov: - specifikacije prenosa prostorskih podatkov; - metode za opis kvalitete digitalnih kartografskih podatkov; - izraze in definicije topografskih in hidrografskih bistvenih značilnosti (entitet). SDTS standardi bodo: - omogočali izmenjavo prostorskih podatkov med privatnim in družbenim sektorjem; - povečali možnosti digitaliziranja, analiziranja in integriranja prostorskih podatkov za naraščajoče število aplikacij; - izboljšali razpoložljivost informacij o kvaliteti podatkov, kot so izvor, popolnost, natančnost in logična konsistenca; - omogočali ter pomagali uporabniku oceniti ustreznost podatkov za določen namen. Andrej Vidmar, Mitja Brillv 42 Geo/SQL Slika 4: Risanje lokacij-centroidov onesnaževalcev s pripadajočimi alfanu-meričnimi atributi in glede na izbrane kriterije iz grafične in deskriptivne podatkovne baze Onesnaževalci 1990. Iools Gco/SQL FUes Sclcct Fron Uhcre As Fornat Kataster onesnaževalcev - popis 1990 ;Kflr_unLSfiftiiiygu Deriued... CEL H IZFO INTERHAJE IHIERJEI IZPOLHIL IZPOLJIftT KOORD X KOORD Y ODPADKI 0DFLAKE_K0 DBG POGODB PROIZVODI SKICA TER SKUPHO 1ZP «cxt centroid onesnaževalca Primer uporabe SDTS (McDermott.1992): NDSDBS -"The National Digital Spatial Data Base Svstem" (Nacionalna podatkovna baza digitalnih prostorskih podatkov) Ameriška zvezna vlada uporablja obstoječe digitalne kartografske podatkovne baze na osnovi tekočih potreb. Pomanjkanje enotnih standardov za prenose digitalnih prostorskih podatkov povečuje stroške in zavira prenose podatkov. Z enotnimi standardi bo mogoča distribucija prostorskih podatkov med vsemi zveznimi institucijami. NDSDBS je predlagana zvezna mreža neodvisno vzdrževanih digitalnih prostorskih baz. V mrežo podatkovnih baz na nacionalni ravni bodo vključene tradicionalne kartografske kategorije kot so hidrografija, meje, transport in nadmorske višine, skupno z ostalimi tematskimi kategorijami kot so zemlja, močvirja, geologija, vegetacija in demografija. Nameni nacionalne podatkovne baze so: - podpiranje in pospeševanje uporabe SDTS; Andrej Vidmar, Mitja Brillv Geo/SQL 43 Slika 5: Risanje lokacij centroidov vodnih izvirov s pripadajočimi alfanu-meričnimi atributi in glede na izbrane kriterije iz grafične in deskriptivne podatkovne baze Vodni izviri. Tool s Geo/SOL Fi les Sclect Fro* Where As Foroat lUODNMIZUIRI Dcriucd.. imeizvib ihelkart kapiiram katsi občina OMESHft ous ph pithost pristop stw tstev X Kext - nudenje mehanizmov za boljšo koordinacijo in standardizacijo vsebine in kvalitete podatkov (kot jih vsebujejo SDTS); - nuditi bolj konsistentne in kompatibilne zvezne podatkovne baze; - izboljšati učinkovitost in razpoložljivost podatkovnih baz, ki jih uporabljajo zvezne službe in drugi; - informiranje uporabnikov, tudi potencialnih, o vrstah in vsebini podatkov, ki so na razpolago; - pojasniti odgovornost zveznih služb za razvoj, vzdrževanje in distribucijo prostorskih podatkovnih baz. Tak sistem podatkovnih baz zahteva, da bodo vse institucije, ki so odgovorne za informacije o prostoru, lahko ponudile podatke v formatu SDTS. Vsaka institucija bo odgovorna za neko podatkovno bazo, kar pomeni, da bo zbirala, shranjevala, obnavljala in vzdrževala podatke. Kategorije osnovnih podatkovnih baz kot so hipsografija, hidrografija, promet in meje, bodo določene pri USGS. Vse datoteke naj bi bile na razpolago vsem uporabnikom v formatu SDTS. Predvideno je tudi, da bi ostale institucije imele svoje podatke organizirane na podoben način, tako da bi uporabniki lahko te podatke dobili in jih prekrivali s podatkovnimi bazami USGS. Pri tem Andrej Vidmar, Mitja Brillv 44 Geo/SQL jim ne bi bilo potrebno poznati internega formata, ki ga uporabljajo odgovorne zbiralne institucije (Federal Interagencv Coordinating Committee on Digital Cartographv Standards Working Group, 1989). Pri iznosu podatkov v SDTS formatu lahko vsaka institucija projektira in uporablja interne formate za procesiranje prostorskih podatkov. Standardizacija podatkovnih struktur, formatov in hardversko/softverskih sistemov v zvezni vladi ni potrebna. Čas standardov prostorskih podatkov je tu. Standardi kot so SDTS ponujajo tistim, ki jih zbirajo, procesirajo in uporabljajo, predvsem pa tistim, ki uporabljajo različne podatkovne vire, veliko prednosti. Izdelava standardne terminologije kot jo je moč najti v SDTS, bo močno pripomogla k izdelavi vsakdanjih definicij terminov, ki jih uporabljajo uporabniki in zbiralci prostorskih podatkov. IZBIRA GlS-a GIS PROGRAMSKA ORODJA Ponudba GIS programskih orodij je na "software" tržišču zelo raznovrstna. Reklama in sama konkurenca med razvijalci GIS orodij je velika. GIS standardi še niso zaživeli in tudi STDS (Spatial Data Transfer Standard) je šele pred sprejetjem. Uporabnikove želje na eni in finančne zahteve na drugi strani so različne. Testiranje in spremljanje vsega kar obstaja na tržišču ni možno, ker je GIS področje eno od najhitrejših rastočih računalniških dejavnosti. Po raziskavi ameriške institucije Daratech je bilo v letu 1990 GIS tržišče "težko" 530 milijonov USD s predvideno stopnjo nadaljne rasti od 32% do 35% v naslednjih štirih letih. Do sedaj je v svetu poznano preko 150 najrazličnejših programskih orodij na temo GIS, ki so povečini razviti v ZDA in Kanadi. Torej takoj vidimo, da bomo na tržišču GIS programskih orodij le s težavo izbrali pravo GIS programsko orodje, ki bi ustrezalo vsem našim zahtevam. Na FAGG Hidrotehničnem oddelku smo se s problemom izbire primernega programskega orodja srečali že nekako pred tremi leti. Do sedaj smo se seznanili z najrazličnejšimi GIS paketi, ki smo jih spoznali doma kot tudi v tujini. Samo v enotedenski strokovni ekskuziji v Ultrechtu, Delftu, Wa-geningenu In Enshedeju na Nizozemskem smo videli več deset programskih orodij, kot so: Intergraf MGE in Tigris, ARC/INFO (VAX), GRASS, ATLAS, DELTAMAP/GENAMAP, GEOMAP, IMMS, ERDAS, ILVVIS, IDRISI in nekaj drugih. Le-ti so se izvajali tako na PC—jih, Mac—ih in UNIX delovnih postajah kot so SUN, INTERGRAF in HP, kot tudi na velikih računalniških sistemih tipa VAX in IBM. Pri tem smo spoznali, da se z vprašanjem: "Kaj izbrati ?", ne srečujemo samo mi ampak tudi ostali, ki se z GlS-i ukvarjajo že vrsto let. Andrej Vidmar, Mitja Brillv 45 Geo/SQL Slika 6: Risanje lokacij centroidov vodnih izvirov s pripadajočimi alfanu-meričnimi atributi in glede na izbrane kriterije iz grafične in deskriptivne podatkovne baze Vodni izviri - zoomirano. Tools Geo/SflL Filcs Sclcct Fron Uhcrc As Format UODNIillZOIRI ¦ QUERY Deriued... IHEIZVIR HELP / ST.V iJilKD OKENCE IHELKART IZDATNO KAPTIRAfl KATSI OBČINA OMESMA OVS PH \ VRHNIKA V 1728M 58 060 NI 05 .__ 7.60 / \ NI PRISTOP f \ PE / ST.HAtO DKENCE 3889 \ VRHNIKA 55 \ 86400 5089780 V^NE-/ 5445800 STEU TSIEV X Next 57 290 060 NI 05 7.60 NI PE 3888 54 Vodni Izviri R Slovenije - "zoom" centroida z izpisanimi atributi Geo/SQL RELEASE 3.0 5089920 Colunn conditions - fldd/Clcar/List/: ftdd Joining Operator - Or/: Select colunn - : Ugotovili smo, da splošno in univerzalno GIS programsko orodje, katero bi zadostilo vsem našim zahtevam na PC računalnikih ne obstaja. Vsako GIS programsko orodje ima pred drugimi svoje specifične prednosti kot tudi slabosti. Na Hidrotehničnem oddelku problem izbire primernega GIS programskega orodja rešujemo s tem, da pri svojem delu izberemo tisto orodje, ki je določeni aplikaciji najprimernejše. PREGLED IN PRIMERJAVA GIS ORODIJ Na FAGG Hidrotehničnem oddelku imamo: • GIS programska orodja: PC ARC/INFO, IDRISI, SPANS (OS/2) in Geo/SOL • GIS pripomočki:Geo/COGO, QuickSurf, ROOTS in DCA DTM Andrej Vidmar. Mitja Brillv 46 Geo/SQL Slika 7: Risanje lokacij centroidov vhodov v kraške jame (podatki Inštitut za raziskovanje krasa ZRC SAZU Postojna). Laijcr U0W«1 5467-12.-5772,18623?.OC*ib raj* Kraške Jame z vodo WJ~W™-^J50 Km su^/~~^~^~f,r~^S~^ " S. I o«fld%> »• |°* »a ¦> # .^-^ ~/C#$} a, •**•!"¦ do l v °fl /S %i »°€T Vi foO^'*^' V> 0 c,n,r!>'11 vho(!iVJamo Gco/SJL RELtfiSE 3.0 11 Iz-Cent cr/Cyiiin i c/Extcnts/Lcf VPre v i ous^Vimoz-V indou/^Sc* 1 c CXyXP) >: c Sejcncratlnj draulng. • CAD orodja: AutoCADll, AutoCAD 12 in PC MicroStation 4.0 • RDBMS orodja: d BASE, Paradox, PC INFO in PC ORACLE Sama primerjava in ocena uporabnosti GIS orodij, ki jih imamo v lasti, med seboj, je zaradi različnosti posameznih orodij zelo težavna. Vsako izmed zgoraj naštetih orodij ima nekaj dobrih in slabih lastnosti. Primerjava med njimi je odvisna tudi od tega kaj z njimi počnemo oziroma kaj potrebujemo. Različne verzije teh orodij se zaradi hitre dinamike razvoja in tudi konkurence vrstijo zelo hitro, tako da je vsaka nadaljnja verzija popolnejša. AutoCAD je program za računalniško podprto dizajniranje (CAD - Computer Aided Design). AutoCAD je najbolj univerzalen (modularnost, odprtost, programska razširljivost, možnost uporabe C- ja in AutoLISP-a, prilagodljivost za vsako uporabo,...) in najbolj razširjen ter uporabljan PC CAD paket. Do sedaj je v svetu registrirano okoli 800.000 uporabnikov, od tega Andrej Vidmar, Mitja Brllly Geo/SQL 47 Slika 8: Risanje lokacij centroidov hidroloških postaj (podatki HMZ). Iools 6co/SqL Tllcs Sslect Fron l'hcrc fts Torrut Optlons Hidrološke postaje Slovenije o 10 1/3 v Evropi. Tudi pri nas je že veliko instalacij, okoli 500 registriranih uporabnikov. Tako je AutoCAD bil in ostaja "De Facto" standard PC CAD-a in tudi na delovnih postajah se prebija v ospredje, kar tudi nedvomno dokazuje množica hardverskih dodatkov, ki so se razvili izključno za in iz potreb AutoCAD-a. Njegova uspešnost na tržišču pa se je z novo verzijo AutoCAD 12 še bolj utrdila. AutoCAD verzija 12 prinaša okoli 174 izboljšav in novosti. Za uporabnika GIS so pomembne predvsem naslednje: • nova tehnologija z vgrajenim 32 bitnim DLD "Displav List" eliminira regeneracijo risbe pri premikanju in zumiranju (brez regeneracije 1:2000), kar je pri delu s prostorskimi grafičnimi podatki, zaradi količine, nadvse pomembno; • hitrejše risanje, na voljo je tudi WYSIWYG "Plot Preview"-pregled celotne slike pri izrisavanju na izhodno napravo; • vsebuje AutoCAD SQL razširitev ASE (AutoCAD SQL Extentsion), kar Andrej Vidmar, Mitja Brillv_48_ Geo/SQL omogoča dostop do podatkov v standardnih relacijskih bazah preko SQL vmesnika, kot so dBASE, ORACLE in Paradox; • izvrstno 3D senčenje je odslej že vgrajeno, tako da ni potrebno dokupiti dragih tovrstnih programov. Tudi hitrost skrivanja nevidnih robov je v novi verziji do 100 krat hitrejše kot v verziji AutoCAD 11; • v samo risbo AutoCAD-a sedaj lahko vstavljamo tudi rastrske slike v standardnih formatih TIFF, GIF in PCX; • verzija omogoča uporabo PostScript tipografij v AutoCAD risbi. Zunanja PostScript slika se lahko tudi vnese v AutoCAD in izriše; • novo je večtočkovno kalibriranje grafične table, kar omogoča kompenzacijo kartnih podlog in spremembo projekcij. To je za GIS uporabnika tudi zelo pomembno. V Sloveniji se je AutoCAD že zelo uveljavil. Za distribucijo tega programskega paketa skrbi en uradno registriran distributer in pet "Dealerjev". Prav tako obstaja pet registriranih šolskih centrov za šolanje kadrov za delo s tem paketom, kar je nadvse pomembno. Slika 9: Risanje lokacij centroidov meteoroloških postaj (podatki HMZ). Andrej Vidmar, Mitja Brillv 49 Geo/SQL Še podatek, ki nakazuje AutoCAD-vo prodornost in uspešnost. AutoCAD je postal CAD standard trusta Daimler-Benz z več kot 500 registriranimi kopijami. To je približno toliko uradnih registracij, kot jih je v vsej Sloveniji; seveda tu niso štete "črne" kopije. ORACLE Corporation je s svojim produkti ORACLE največji dobavitelj RDBMS programskih orodij in tretja največja programska hiša in programski servis na svetu in tudi že nekakšen "De Facto" standard na večjih računalnikih. Vsi ORACLE produkti so dostopni tako PC-jem, mini in velikim računalnikom. Po podatkih (Gartner Group) ima ORACLE daleč največji tržni delež med relacijskimi podatkovnimi bazami - 30% celotnega svetovnega deleža. Ima tudi največji tržni delež RDBMS na MS DOS in OS/2 računalnikih - 41% deleža, kot tudi na UNIX računalnikih - 47% deleža. ORACLE je relacijska baza podatkov (Relational Database Management Svstem - RDBMS), ki je kompletirana s setom integriranih softverskih orodij za razvoj aplikacij in analizo podatkov. ORACLE - pravi relacijski sistem prinaša mnogo prednosti, kot so: • lahek dostop do podatkov; • fleksibilnost v modeliranju podatkov: • reducirano fizično pomnenje podatkov in redundanca; • neodvisnost od fizičnega shranjevanja in logični design podatkov; • visok nivo jezika za upravljanje podatkov (SQL in PL/SQL). ORACLE RDBMS ima nalogo, da vzdržuje relacijsko bazo podatkov na nivoju administratorja relacijske baze podatkov (Data Base Administrator -DBA). ORACLE RDBMS (ANSI SQL level 2) je popolnoma kompatibilna z IBM SQL/DS in DB2 - zadnja IBM-ova generacija baze podatkov za IBM-ove velike računalnike. Na tržišču je že verzija ORACLE ver. 7.0, katere novost je podatkovna baza s sodelujočimi strežniki z možnostjo prikrivanja razlik med računalniki v omrežju, ki ga sestavlja različna strojna oprema. Omogoča lahko dostop do podatkov, ki so zbrani na več različnih računalnikih, kakor da bi bili na enem samem računalniku. ORACLE SW vsebuje naslednjo zbirko set integriranih programskih orodij: • povpraševalni strukturirani jezik (SQL*Plus); • polnjenje tabele s podatki (SQL*Loader); • shranjevanje "backup" podatkov (Export/Import); • generator aplikacij in formatiranje ekranskih mask (SQL*Forms); • tiskanje poročil (SQL*Reportwriter); • definiranje zaslonskih menujev (SQL*Menu): • modeliranje podatkov in procesov (CASE*Method); - slovar podatkov (CASE*Designer): • predkompajlerji za C(Pro*C), (Pro*Fortran) in Cobol (Pro*Cobol): • delo z ORACLE v mreži (SQL*Net); • preglednica za ORACLE (SQL*Calc); • delo v okenskem okolju (ORACLE*Card). Andrej Vidmar, Mitja Brillv 50 Geo/SQL QuickSurf ADS verzija je AutoCAD ADS aplikacija za digitalno 2D in 3D modeliranje terena. Njegova moč se pred ostalimi PC DTM kot je na primer DCA DTM ali TIN v PC ARC/Info, odraža predvsem v hitrem procesiranju večjega števila točk (40.000 točk/min na PC računalniku i486/33MHz), kar kaže na dobro sprogramiran C program. Ker je Quick-Surf razvit v ADS se transfer podatkov med QuckSurfom in AutoCAD-om odvija prek notranje memorije in ne prek ASCII DXF datoteke. S Quick-Surf-om lahko obdelujemo TIN (Triangulated Irregular Network) trikotne nepravilne mrežne modele, GRID pravokotne in kvadratne mrežne modele, POINT 3D točkovne modele in CONTOUR 3D linijske (izolinijske) prostorske modele. Obstajo verzije za MS DOS, SUN OS in SCO XENIX. Novejša verzija QuckSurf 4.5 omogoča todi uporabo lomnih linij "Break Lines), kar je pri modeliranju terena nadvse pomembno. Geo/SQL je v svojem bistvu sistem za upravljanje s prostorsko bazo podatkov (SPDBMS - Spatial Data Base Management System). Geo/SQL uporablja "moč" SQL relacijskih baz na osnovi ANSI SQL89 standarda in uporabniško univerzalnost AutoCAD-a. Geo/SQL, ki je eden najmodernejših SPDMS, je razvila programska hiša G5 Generation iz USA. Geo/SQL tvori nekakšen "most" med AutoCAD-om (AutoCAD 11 in AutoCAD 12) in ANSI SQL RDBMS (ORACLE, R:BASE, GUPTA,...). Tako je Geo/SQL skupaj z AutoCAD-om, AutoCAD aplikacijami tretje generacije in SQL relacijskimi podatkovnimi bazami podatkov zelo močno GIS programsko orodje. Razvojna platforma Geo/SQL-a temelji na ORACLE produktih, zato je dosedaj ORACLE tudi največ uprabljan. Obstajajo verzije za MS DOS na PC in UNIX SUN OS 4.0 na SUN grafičnih delovnih postajah v enouporabniški (Geo/SQL Profesional) in mrežni verziji (Geo/SQL LANserver). Med MS DOS in OS 4.0 obstaja binarna kompatibilnost, zato Geo/SQL omogoča povezavo med "low-cost" PC-ji i386 in i486 ter SUN delovnim postajami. Z obdelavo podatkov RDMBS-a prek SQL-a in z uporabo AutoCAD-a, AutoCAD aplikacij in ostalih, kot so na primer: tekst procesorji, "paint" programi, tabelarični programi (Lotus, Quattro, Excel,..) in drugih "in-house" aplikacij, pa lahko potem kot rezultat te obdelave generiramo najrazličnejše izvedene podatke, na podlagi katerih izdelamo karte, slike, grafe, tabele, tekste, diapozitive, video sekvence in podobno. Nekatere značilnosti Geo/SQL-a: • kontinualni-neomejeni objektno orientirani vektorski topološki 2D in/ali 3D prostorski model, ki je omejen le s hardversko kapaciteto: • učinkovito delo z velikimi PC prostorskimi bazami. Na PC računalniku je možno uspešno obvladovati tudi velike prostorske baze (testirano 500MB - grafični in atributivni del) in s tem, da v takšni bazi ni podvajanja, kajti vsaka točka obstoja samo enkrat: • interaktivno SQL povpraševanje, popravljanje, vnašanje in podobno, hkrati iz prostorske grafične in atributivne podatkovne baze; • strukturiran neproceduralni jezik. Vsi dostopi do prostorskih podatkov Andrej Vidmar. Mitja Brillv 51 Geo/SQL so izvedeni z SQL-u podobnimi ukazi in vključuje makro jezik z okoli 150 SQL funkcijami; • izmenjava podatkov z drugimi GIS programi v formatih kot so: DXF, DXB, IGES ali pa prek GXF (Geographics Exchange Format), ki je odprt ASCII format: • enostavna povezava z ostalimi AutoCAD programi, kot tudi drugimi programi (klic ostalih DOS programov iz AutoCAD GUI lupine); • izvorne in uporabniško prilagodljive GIS AutoLISP rutine (preko 200 AutoLisp dokumentiranih programov); avtomatski menu generator AutoCAD-a na SQL ukaze iz RDBMS; • Geo/SQL je enouporabniško in/ali večuporabniško programsko orodje, katero omogoča kompletno uporabniško definirano grafično in atributivno podatkovno strukturo; • enostavna prilagoditev AutoCAD menijev. UPORABLJENA MEHANSKA IN PROGRAMSKA OPREMA Matična plošča: * 1486/33Mhz * 32 MB RAM • operacijski sistemi: MS DOS 5.0, MS WINDOWS 3.1 Video: * Grafična kartica: TIGA in VGA * monitor 19" : TIGA /1280x1024/256 Eksterni pomnilnik: * 550 MB HD * 60 MB Streamer VGA / 800x600/16 monitor 14": • aplikativna orodja: * AutoCAD ver. 11 in ver. 12 * ORACLE ver. 6.0 * Geo/SQL ver.3.1a * QuicSurf ADS ver. 4.5 * IDRISI ver.4.0 * ROOTS * CHOPIN * ScanCAD * EDSCAN * CADMate Skenerji: * Mono A0, 400 dpi * Barvni A4, 600 dpi • programski jeziki: MS Fortran77, LAHEY Fortran77, MS C, AutoLISP, MS Visual BASIC, MS QuickBasic Risalnik: * Peresni A0 Tiskalniki: * InkJet A2, 360 dpi * InkJet bar. A3, 300 dpi * Laserski A4, 300 dpi + programski pripomočki za konverzije v različne formate, kompri-miranje datotek, editiranje rastra Digitalnik: * Format Al, 1000 lpi + pomožni "domači" pogrami: DMR2XYZ, GeoRav, CnctNode, SepaEnti, CtrlNode, ClrVtx,... Andrej Vidmar, Mitja Brilly_52_ Geo/SQL PRIMERI ANALIZIRANJA. TESTIRANJA IN UPORABE Geo/SgL-a V geografski informacijski sistem so bili z Geo/SQL-om za potrebe dosedanjega testiranja GIS in analize obstoječih podatkov vneseni naslednji podatki: - kataster onesnaževalcev iz popisa 1986 - slika 2; - kataster onesnaževalcev iz popisa 1990 - slika 3: - evidenca kraških jam z vodo - slika 4: - kataster vodnih izvirov - slika 5; - evidenca hidroloških postaj - slika 6; - evidenca meteoroloških postaj - slika 7; - evidenca postaj meritev podtalnic (piezometri in vodnjaki) - slika 8: - digitalni model reliefa Slovenije (DMR 100 m x 100 m) - slika 9: - hidrografska mreža Slovenije (1:250.000) Slika 10: Risanje lokacij mernih mest piezometrov in vodnjakov (podatki HMZ). Andrej Vidmar, Mitja Brilly 54 Geo/SQL ZAKLJUČKI V smislu analize zmožnosti in uporabnosti GIS programskega orodja Geo/SQL in glede na specifične potrebe upravljanja z vodami je bilo ugotovljeno naslednje: Testirano GIS programsko orodje Geo/SQL, je pokazalo velike potencijale uporabe Geo/SQL-a, AutoCAD-a in ORACLE-a pri nastavljanju, vodenju, ažuriranju in procesiranju prostorsko opredeljenih podatkovnih baz. To je potrdila tudi analiza in priprava primerov prostorskih podatkovnih baz Katastra onesnaževalcev - 1986, Katastra onesnaževalcev - 1990, Katastra vodnih izvirov, DMR-ja in ostalih baz. Po tujih podatkih okoli 90% cene geografskega informacjskega sistema predstavljajo podatki. V naših primerih katastrov je 80 % dela odpadlo na deskriptivne podatke. Izkazalo se je, da je dobro zastavljen in organiziran RDBMS sistem zelo pomemben del GIS sistema. V našem primeru je to ORACLE verzija 6, ki nudi potrebno integriteto, varnost in zaščito podatkov, ki je potrebna pri tovrstnem delu. Tam kjer več ne zadoščajo dBASE, Clipper in ostala podobna programska orodja za vzdrževanje baz, je čas za uporabo SQL strežnika-ov. Formula Geo/SQL-a je integralna: CAD sistem za računalniško podprto dizajniranje AutoCAD + RDBMS sistem za upravljanje relacijskih podatkovnih baz Oracle + SPDBMS sistem za upravljanje graf. podatkovnih baz Geo/SQL + Utilities VSI ostali pomožni in analitični PC programi (Quattro,Statgraphic,Windows programi,...) - GIS - integriran PC geografski informacijski sistem Vodnogospodarski informacijski sistem grajen na osnovi in s pomočjo standardnih programskih paketov kot sta AutoCAD in ORACLE, bi se v vodnem gospodarstvu lahko uspešno uveljavil zaradi svoje učinkovite sposobnosti manipuliranja s prostorsko opredeljenimi podatki. Izkazalo se je, da je s temi orodji možno voditi tudi obsežne prostorske podatkovne zapise na relativno poceni mehanski opremi tipa PC i386/387 in PC i486. Do sedaj je bila testirana kapaciteta 500MB na enem PC, lahko pa bi šlo še naprej. Geo/SQL je prijazno in učinkovito orodje s standardnim AutoCAD grafičnim vmesnikom, katerega lahko obvladajo tudi računalništva manj vešči uporabniki v relativno kratkem času, približno en mesec intenzivnega dela, kar je poleg vseh navedenih in tudi nenavedenih lastnosti zelo pomembno. Andrej Vidmar, Mitja Brillv 55 LITERATURA IN VIRI Geo/SQL American National Standards Institute, 1986a: Specification for a data descriptive file for information interchange: ANSI/ISO 8211 - 1985, FIPS PUB 123. American National Standards Institute, 1986b: Computer graphics metafile for the storage and transfer of picture description information: ANSI X3.122-1986, FIPS PUB 128. Brillv M., Vidmar A., Jamnik L, Kovačič S., 1991: Vektorizacija katastra onesnaževalcev, Ljubljana, 25 str., Ministrstvo za varstvo okolja in urejanje prostora. Burrough P. A., 1990: Principles of Geographical Information Svstems for Land Resources Assessment, Oxford Science Publications, Monographs on Soil and Resources Survev, 12/90. Globevnik, L., Vidmar, A., 1992: Uporaba in vključitev programskih paketov GIS v vodno gospodarstvo, arhiv LMTe : d-403, Ljubljana, april 1992. James 1. McAbee III, The importance of 'opennes' to data for GIS applica-tions, Proceedings of Third European Conference on GIS: EGIS'92, Vol. 1, pp. 163 - 172. McDermott Matthew H., 1992: Spatial Data Transfer Standards - SDTS) -(standardi za prenos prostorskih podatkov), USGS, 1992). Vidmar A., Geo/SQL v vodnem gospodarstvu, Zbornik 6. seminarja Računalnik v gradbenem inženirstvu, Ljubljana, april 1992, str.363-368. PREDSTAVITEV PAKETOV ZA VNOS IN PRIPRAVO PODATKOV ZA GIS Rok Leskovec UDK 91:681.3 Izvleček Uporabnost GlS-a je močno odvisna od kvalitete vhodnih podatkov. Priprava le teh je časovno zelo zahteven in količinsko obsežen problem. Ta problem lahko rešimo le z močnim orodjem kakršnega naj bi ADACTA EDITOR tudi predstavljal. UDC 91:681.3 Abstract PRESENTATION OF PACKAGES FOR THE INPUT AND PREPARATION OF DATA FOR GIS Usefulness of a GIS heavilg depends on quality of input data. Preparation of such data is a problem, that requires a lot of Ume and space. The problem can be solved only by using a poiverful tool and that is what ADACTA EDITOR is supposed to be. UVOD Vnos podatkov in priprava le teh za vključevanje v GIS ni enostaven problem. Ker na PC tržišču nismo našli učinkovite rešitve, smo skupaj z Geodetskim zavodom R Slovenije razvili programa, ki omogočata enostaven in učinkovit vnos podatkov v GIS ter njihovo opremljanje z atributi. EDITOR Adacta Editor je orodje, ki omogoča najučinkovitejši vnos katastrskih in drugih skeniranih kart v GIS oziroma kak CAD sistem. Njegova prednost je v tem, da povezuje različne tehnike vektorizacije v celoto. Program zmore naslednja opravila: - postavljanje karte v koordinatni sistem (afine transformacije), - lepljenje in rezanje več kart na rastrskem nivoju, - editiranje rastrske slike kot priprava za avtomatsko vektorizacijo, Rok Leskovec, ADACTA d.o.o., Puharjeva 6, 61000 Ljubljana Rok Leskovec 57 Predstavitev - avtomatska vektorizacija, - ekranska digitalizacija, - povezovanje vektorskih in tekstovnih elementov v objekte, - opremljanje z atributi, - tiskanje ali risanje vektorske karte na katerikoli izhodni enoti, (- editor omogoča tudi ekransko digitalizacijo aero posnetkov). POSTAVLJANJE KARTE V KOORDINATNI SISTEM (AFINE TRANSFORMACIJE) Program omogoča, da skenirano/digitalizirano karto postavimo v poljuben koordinatni sistem in izničimo napake kot so: - rotacija (postrani vložen list v scanner), - raztegovanje papirja, - nenatančnost skenerja. Koordinatni sistem določimo preko poljubnega števila identičnih točk, ki napenjajo uporabnikov koordinatni sistem. Vse transformacije so linearne, kar pomeni, da nove koordinate računamo po formuli: x'=Ax+b Iz formule je očitno, da tri nekolinearne identične točke natančno določajo transformacijo, v primeru da uporabnik poda večje število točk se vrednosti parametrov računajo po metodi najmanjših kvadratov. Uporabnik ima možnost kontrole izbranih točk preko: - izračuna standardne deviacije (povprečen odmik), - urejenega izpisa vseh identičnih točk in napak na le teh. Metoda je linearna, kar pomeni da učinkovito odpravlja napake, ki so v fizikalni osnovi linearnega reda kot so: - raztezanje papirja pod različnimi klimatskimi pogoji, - rotacija le tega, - naključne napake (povprečenje). Žal pa nastopijo problemi pri nelinearnih tipih napak kot je transport papirja preko skenerja. Vendar se v praksi izkaže, da so le te napake že na današnjih kvalitetah skenerjev v mejah dopustnega. Rok Leskovec 58 Predstavitev LEPLJENJE IN REZANJE KART NA BITNEM NIVOJU Slika 1: Lepljenje in rezanje kart na bitnem nivoju. j \geoti00-2cmsp j.------------------- V)eo\50O-2b.msp I lgcol500-?a msp Program omogoča leplenje poljubnega števila bitnih kart in izrez željenega območja. Opcija je zelo uporabna, če je interesno področje na več kartah. Filozofija enotnega koordinatnega sistema in postavljanje vseh kart v tega omogoča, da si uporabnik lahko zgradi manjši bitni atlas svojega insteres-nega področja ter obdeluje podatke v celoti. Bitne slike zavzamejo ogromno pomnilnega prostora zato so vse operacije z tako veliko maso podatkov počasne. Običajno uporabnik obdeluje le del celotnega področja, tako si lahko iz svojega atlasa izreze le del slike in s tem pospeši celotno procesiranje. Zaradi usmeritve globalnega koordinatnega sistema, bo vektorska slika pravilno vklopljena v širši prostor. AVTOMATSKA VEKTORIZACIJA Eno izmed orodij, ki močno olajša vnos velikih količin podatkov je avtomatska vektorizacija. Žal je kvaliteta vektorizirane slike močno odvisna od kvalitete skenirane predloge, ki ni zmerom najboljša (princip Garbage In Garbage Out) iskaže pa se kot izredno močno orodje pri vnašanju: - izohips, - rečne mreže, - manj naseljenih območij na katastrskih načrtih (redka slika). Rok Leskovec 59 Predstavitev Ediranje rastrske slike in priprava na avtomatsko vektorizacijo Boljše rezultate pri avtomatski vektorizaciji dobimo če predhodno obdelamo vhodno bitno sliko. V ta namen so v Editorju vgrajena orodja za brisanje/risanje točk/linij na bitnem nivoju. Slika 2: Avtomatska vektorizacija. Algoritmi avtomatske vektorizacije zagotavljajo matematično izomorfnost slike (povezave se ohranjajo), uporabljeni algoritem vektorizacije (jedkanje) zagotavlja, da je napaka pri vektorizaciji manjša ali enaka debelini vekto-rizirane črte. Iskaže se, da uporabniki želijo večjo natančnost od dejanske natančnosti narisane skice. V ta namen smo razvili posebne algoritme za abstrakcijo slike kot so: - oglator - uporabi se za pravokotnost linij in zaostritev vogalov, - glajenje linij, - odpravljanje neželjenih efektov križišč, - avtomatsko eliminiranje šumov. Avtomatski vektorizator je lahko integriran v paket Editor. Rok Leskovec 60 Predstavitev EKRANSKA DIGITALIZACIJA Slika 3: Ekranska digitalizacija. digitalizirana slika skenirana podloga Ekranska vekotrizacija omogoča ročno definiranje linij, polilinij in objektov na bitni podlagi. Orodja, ki lajšajo samo digitalizacijo so: - snap - snap to line/point - snap to raster - snap to grey scale - oglator (selektirani objekt naredi pravokoten) Celotna slika se gradi iz osnovnih elementov: - point - line - poliyline - text/object/block Editor je objektno orientiran program in omogoča rekurzivno definiranje posameznih objektov/blokov. Vsi objekt i/element i so lahko opremljeni z grafičnimi/tekstovnimi vidnimi in nevidnimi atributi kot: - line: - solid - thickness - color - curve - text: - možno je uporabiti scalable fonte - tekst je možno pisati pod poljubnim kotom, ali ga zaviti po krivu-IJi Rok Leskovec 61 Predstavitev Ekranska digitalizacija je posebej prilagojena za delo v geodeziji tudi na manj kvalitetnih podlogah. Manj vešč uporabnik lahko komande izbira preko pull-down menujev, bolj izkušeni pa preko tipkovnice. Vsak ukaz je možno aktivirati s pritiskom na eno samo tipko. Sistem podpira poljubno povečevanje/pomanjševanje slik in delo v poljubnem ekranskem merilu. TISKANJE KARTE NA KATERIKOLI IZHODNI ENOTI Grafični atributi omogočajo, da karto izrišemo v željenem formatu ter jo natisnemo na laserskem printerju, fotostavku ali narišemo z risalnikom. Možno je tiskati/risati na katerikoli izhodni enoti katero podpirajo win-dows-i. Grafični atributi omogočajo, da uporabnik objektno orientira podatke tako, da so primerni za vnos v GIS, po drugi strani pa ohrani grafični izgled karte. Ta pristop omogoča Editorju takojšnjo operativnost. TEHNIČNE ZNAČILNOSTI Program zahteva za svoje delovanje AT kompatibilen računalnik z vsaj 2 MB spomina in MS WINDOWS 3.1. Za resno delo pa priporočamo vsaj 386/33 s 4 MB spomina in koprocesorjem. Rok Leskovec 62 Predstavitev Vhodni formati slik so RLC, MSP, TIFF in PCX izhodni pa DXF PREDNOSTI ADACTA EDITORJA - posebej namenjen geodeziji, - izjemno učinkovita ekranska digitalizacija, - visoka integriranost (avtomatska vektorizacija, transformacije, rezanje kart), - prijazna in enostavna uporaba (okolje MS Windows), - relativno nezahteven glede strojne opreme. ZAKLJUČEK ' Program je rezultat domačega razvoja, kar omogoča enostavno in hitro prilagoditev programa specifičnim uporabnikovim zahtevam. Njegova modularnost omogoča pokrivanje tako posameznih segmentov, kot tudi popolno rešitev vnosa in s tem že poseg na področje GIS-ov. ZAJEM PODATKOV ZA GRAFIČNI DEL BAZE PODATKOV V GlS-ih Zmago Fras UDK 528:91:681.3 Izvleček Zajem podatkov je najobsežnejša naloga pri uvajanju G/S-a v določeno okolje. Ker je cenovno največja postavka, je potrebno zelo dobro preučiti katere podatke potrebujemo, kje jih lahko dobimo in na kakšen način jih lahko pretvorimo v obliko razumljivo GIS orodjem. Tematika zajema podatkov je v prispevku obdelana iz teoretičnega in praktičnega vidika. Pri slednjem je dan povdarek postopkom zajema izvedenih podatkov in digitalnem ortojotu kot možnem osnovnem informacijskem sloju v GIS. UDC 528:91:681.3 Abstract DATA ACQUISITION FOR THE GRAPHIC PART OF GIS DATA BASE Data acquisition is the most extensive task in introducing GIS in a certain envi-ronment. As regards prices it is the greatest item, so it is neccessarg to studu well which data are needed, where data can be found and in a ivhich way they can be converted into a proper form understood to GIS tools. Themes of data acquisiton are in the paper elaborated from both theorethical and practical aspects. In practical aspects, emphasize to procedures of derived data acquisi-tion and to digital orthophoto as a possible basic cover in GIS, is given. UVOD Najvažnejši sestavni del geoinformacijskih sistemov so podatki, natančneje rečeno digitalni podatki, ki so osnova za analize in ocene stanja v prostoru s pomočjo računalnika. Zato je zajemanje podatkov v digitalni obliki odločilna osnova za uporabo in uspeh določenega GlS-a. Podatkovne baze, ki služijo kot osnova za "življenje" takšnih informacijskih sistemov morajo zadovoljiti visoke zahteve glede natančnosti, popolnosti in strukture. Te zahteve pogojujejo, da je zajem podatkov o prostoru v digitalni obliki delovno intenzivna dejavnost, ki zahteva veliko časa in denarja. Mag. Zmago FRAS, Tržaška 49, 61000 Ljubljana Zmago Fras 64 Zajem podatkov Podatke o prostoru, ki jih zajemamo v digitalno obliko ločimo v dve glavni skupini: - geometrični podatki vključno s topološkimi informacijami, - pisni, tematski podatki. Izbira metode zajemanja je v glavnem odvisna od uporabe in "objekta" za katerega oz. iz katerega zajemamo podatke. Robna pogoja, ne pa tudi nepomembna, pri izbiri metode zajemanja podatkov sta: - razpoložljiva denarna sredstva, - zahtevana funkcionalnost GlS-a. Splošno velja, da se ob velikem številu možnih informacij, ki so delno že v digitalni obliki, odsvetuje zajemanje osnovnih podatkov, če so obstoječi izvedeni kakorkoli še uporabni. V fazi zajemanja podatkov moramo najti takšno rešitev, ki bo v največji meri dala pozitvne odgovore na vprašanja, ki se nanašajo na: - natančnost, tako geometrično kot tematsko, - pravilnost, popolnost, pravno veljavnost podatkov, - aktualnost, - obseg dela pri zajemanju podatkov. Tabela 1: Grobe značilnosti najpomembnejših metod za zajemanje. [Metoda Osnovni Natančnost > Primernost Obseg dela element za področja (instr.-obdelava) Iz mera tahimetrija t/I cra-dm lok. srednji ortogor.alna m cm-dm lok. majhen fcmera Fotogrametrija rio-5,mb 1'10-S'hg stereo DMR (viSine) t/i vi lok.-reg. lok.-reg. velik velik interpretacija p lok.-reg. majhen satelitski Dosnetki p > 10.71 reg.-giob. velik Digitalizacija ročna pol -avtomatska ti t/i 2.5'10^'mi-2.5'10^'mjj lok.-glob. lok.-glob. srednji velik avtomatska t-P 2.5'10-4,ml. lok.-dob. velik t ... točka, I ... linija, p ... ploskev lok ... lokalno, reg ... regionalno, glob ... globalno Zajem podatkov 65 Zmago Fras Tabela 2: Uporaba podatkov v odvisnosti od merila in izvora podatkov. modul merila 1000000 100000 10000 1000 GLOBALNO geografija okolje klima REGIONALNO topografija statistika okolje LOKALNO občine planiranje nepremičnine Izmera Digitalizacija Fotogrametrija ZAJEMANJE Satelitska snemanja objekt karte atlasi IZVOR posnetki podatkovne banke Zmago Fras 66 Zajem podatkov Glede na izvor podatkov ločimo: - osnovne, originalne neposredno z meritvami na objektu pridobljene podatke oz. nekorigirane slike objekta - primerne za topografsko kartografske namene - tahimetrija in fotogrametrija, - izvedene posredno iz podatkov, ki so že obdelani (karte, statistični izračuni, ..) - digitalizacija ročna - avtomatska. Značilnost vseh prostorskih podatkov, ki jih vključujemo v geografski informacijski sistem je, da so zajeti v določenem koordinatnem sistemu (G-K, UTM, geografski, lokalni koord. sistemi). Programska orodja GIS morajo zato omogočati pretvorbo med različnimi projekcijami in transformacijami. Za topografske in tematske karte velja naslednja delitev: - velika merila (> 1:10000), - srednja merila (1:10000 - 1:300000), - majhna merila (< 1:300000), - geografske karte (< 1:1000000). METODE ZA ZAJEMANJE ORIGINALNIH PODATKOV V to skupino spadajo metode s katerimi zajemamo podatke direktno na objektu oz. iz nekorigiranih slik objekta. Primerne so predvsem za manjša področja, velike zahtevane natančnosti in za naloge pri katerih potrebujemo aktualne podatke. Večino metod je razvila geodezija za svoje potrebe vendar pa določene metode in postopke danes s pridom izkoriščajo druge stroke. IZMERA To je klasična geodetska metoda zbiranja podatkov o najvažnejših in markantnih naravnih in antropogenih strukturah in objektih zameljske površine. Osnovni princip izmere je iz velikega v malo. Glede na uporabo in metode ločimo: - metode za določitev oblike zemlje - dajejo osnovne referenčne koordinatne sisteme, - metode državne izmere (triangulacija, trilateracija, GPS), - detajlna izmera (poligonometrija, niveliranje, tahimetrija, ortogonalna izmera). ORTOGONALNA METODA Zmago Fras 68 Zajem podatkov Shema 1: Metode izmere. TAHIMETRIJA FOTOGRAMETRIJA IN DALJINSKO ZAZNAVNAJE Izrednega pomena za GIS sta fotogrametrija in daljinsko zaznavanje, ki dajeta ploskovno informacijo o terenu/objektu. Fotografija, ki je osnovni nosilec informacij omogoča uporabnikom izvrednotenje bistveno večjega obsega podatkov naenkrat, kot pa to omogoča klasična geodetska izmera. Do nekaj let nazaj so postopki izvrednotenja zahtevali specialno opremo, danes pa je možno takorekoč vse postopke izvesti na klasičnih računalniških konfiguracijah. Razlog temu je razmah računalniške tehnologije in postopkov obdelave digitalnih slik. Pomankljivost posnetka izhaja iz načina preslikave t.j. centralne projekcije. Zaradi tega posnetek v osnovi ni geometričen ekvivalent karti in je s svojo točkovno spreminjajočo geometrijo neprimeren za direktno povezavo z ostalimi podatki o prostoru, ki so rezultat ortogonalne projekcije na referenčno ploskev. Ta problem rešuje fotogrametrija s posebnimi postopki t. j. s stereoizvrednotenjem (rezultat orto-gonalni linijski načrt) in razpačenjem osnovnega posnetka na osnovi digitalnega modela terena (rezultat ortogonalna ploskovna predstavitev terena/objekta). S takimi rezultati je fotogrametrija zelo konkurenčna na področju polnjenja baze podatkov za GIS predvsem v projektih, ki zahtevajo globalen pregled. Zmago Fras 69 Zajem podatkov Shema 2: Fotogrametrično zajemanje pod.tk.ov. rorOGRAMETRIČNO STEREOrZVREDNOTENEJE posnetek 1 posnetek 2 itareo področje karta Digitalni model terena/objekta Poleg izdelave linijskih in ploskovnih načrtov terena/objekta (2D) nam foto-grametrični postopki omogočajo tudi zajemanje tretje komponente t.j. višine v obliki točk ali linij (plastnice). Metode zajema podatkov za digitalni model terena/objekta prikazuje naslednja slika. Zmago Fras 70 Shema 3: Metode zajemanja DMR. METODE ZA ZAJEMANJE DMR Zajem podatkov Interpretacija in daljinsko zaznavanje Kvaliteta fotografije pa ni samo v njeni metričnosti ampak tudi v možnostih enostavne interpretacije pojavov v prostoru. Vizualna interpretacija je danes najbolj razširjena metoda pridobivanja informacij iz posnetkov. Takšni postopki ne zahtevajo drage opreme. Rezultate interpretacije je možno vnašati direktno na posnetek ali na posebno oleato. To "izluščeno" vsebino, ki je še v analogni obliki, nato digitaliziramo. Satelitski posnetki so že v digitalni obliki, zato se na njih izvaja interpretacija na digitalen način s pomočjo algoritmov in računalnikov. Zaradi slabe geometrične ločljivosti (10-20m piksel) so primerni za naloge v merilih < od 1:50000, to je za regionalne in globalne projekte. Satelitski posnetki so primerni predvsem za interpretacijo in klasifikacijo iz stališča GlS-sistemov pa tudi za atributiranje prostorskih podatkov. DRUGE METODE Številne stroke uporabljajo za pridobivanje predsvem tematskih informacij, ki se nanašajo na prostor (geološke strukture, vrsta rabe, pravno-admini-strativne strukture, statistični, sociološki in naravni fenomeni, arheološka najdišča,..) še širok spekter metod zajema podatkov kot npr.: Zmago Fras 71 Zajem podatkov - terenska merjenja, ki dajejo diskretne in zvezne podatke (meritve temperature, štetje prometa, onesnaženje ozračja,..), - socio-ekonomski podatki dobljeni v obliki intervjujev, reprezentativnih povpraševanj, popisa prebivalstva, - kontinuirano zbiranje podatkov o ekološki situaciji prostora s pomočjo mrež merskih postaj; pomemben kriterij iz stališča GIS sistema je četrta dimenzija čas in ogromna količina podatkov, - določitev lokacije posameznih vodov s specialnimi instrumenti za potrebe signalizacije in kasnejše geodetske izmere, - druge specialne metode, ki so prirejene za posamezne naloge (seizmične meritve, geološke vrtine,..). Na tak način pridobljeni podatki so v veliki večini v analogni obliki in jih je potrebno ročno vnesti v računalnik oz. GIS. V GIS projektih, ki bodo vključevali predvsem podatke pridobljene z zgoraj omenjenimi metodami, je smiselno celoten proces pridobivanja podatkov avtomatizirati in na ta način zmanjšati oz. eliminirati velik vir napak t.j. ročen vnos podatkov. METODE ZA ZAJEMANJE IZVEDENIH PODATKOV Metode za zajemanje izvedenih podatkov so zelo razširjene in igrajo v GlS-ih pomembno vlogo. Tem metodam je skupno, da izhajajo iz produktov, ki so bili izdelani za določen namen in v katerih se nahaja natančno tista informacija, ki je bila zanimiva v fazi zajema osnovnih podatkov. Natančnost teh podatkov je seveda manjša od osnovnih. ROČNA DIGITALIZACIJA Digitalizacija (ročna ali avtomatska) obstoječega kartnega materiala je najčešča metoda zajemanja podatkov za GIS. Razlog za uporabo teh metod je: - obstoj zelo velikega števila analognih kart, - v številnih projektih so se metode obnesle, - enostavnost v fazi dela. Pri ročni digitalizaciji igra človeški faktor veliko oz. najpomembnejšo vlogo; razpoznava pomebnost posameznih točk, linij, površin in direktno kodira geometrijo ter topologijo potrebno za GIS. Oblike ročne digitalizacije so: - "špageti" digitalizacija, - digitalizacija po linijah, - digitalizacija z upoštevanjem topologije. Shema 4: Oblike ročne digitalizacije. digitalizacija z UPOŠTEVANJEM TOPOLOGIJE Špageti dkhtauzaoja dkutauzaoia po unijah Prednost ročne digitalizacije je v udobnosti in s tem povezanimi minimalnimi potrebami po interaktivnem popravljanju in v tehniki, ki jo lahko uporabimo vsepovsod. Ročni način digitalizacije izbiramo predvsem za digitalizacijo kompleksnih grafičnih predlog z neenakomerno geometrijo, polno simbolov in različnih oblik objektov in majhno število načrtov. Največja pomanjkljivost tega načina digitalizacije je, da potrebujemo veliko časa in ljudi. POLAVTOMATSKA DIGITALIZACIJA Pri polavtomatski digitalizaciji je ročno vodenje vzdolž linij nadomeščeno z avtomatsko krmiljenim procesom sledenja linij (linefolowing). Operaterjeva naloga je, da identificira linijo, nastavi zahtevane parametre (min./max. odprtina v liniji, min./max. debelina linij,..) in atribute, ki določajo vrsto linije/objekta. Investicija v tak sistem je zelo velika in se obrestuje le pri velikem obsegu dela in specifičnih kartografskih podlagah (oleate plastnic, oleate hidrografije,..) kjer s takimi sistemi naredimo 10x več kot z ročno digitalizacijo in 2x več kot z avtomatsko digitalizacijo. Postopek je popolnoma neekonomičen za digitalizacijo predlog v velikih merilih, kjer je še vedno najuspešnejša ročna digitalizacija. AVTOMATSKA DIGITALIZACIJA/SKANIRANJE V procesu avtomatske digitalizacije je vloga operaterja omejena le še na vstavljanje grafične predloge v skaner. Rezultat postopka avtomatske digitalizacije je matrika sivih vrednosti. Tako dobljena slika lahko služi kot podlaga (ozadje) za orientacijo oz. je osnova za postopek raster/vektor pretvorbe (vektorizacije) v katerem objektno strukturiramo elemente slike oz. jih topološko povežemo. Avtomatski postopki raster/vektor pretvorbe so danes operativni le za specifične grafične predloge (plastnice, hidrografi-ja,..) z enakomerno geometrijo in zahtevajo dobro predpripravo (ročno) in veliko geometrično resolucijo rastrske slike (500 in več dpi). Zmago Fras 73 KVALITETA PODATKOV Zajem podatkov Pred in med zajemom podatkov o prostoru je potrebno kritično oceniti kvaliteto podatkov in njihovo primernost za različne naloge. V nadaljevanju bodo prediskutirani možni viri pogreškov. Za neposredno zajete podatke (tahimetrično, fotogrametrično) lahko zelo natančno določimo njihovo natančnost in zanesljivost. Za veliko število podatkov (opisni podatki, izvedeno podatki) ne obstajajo informacije o njihovi natančnosti, prav tako pa je v velikem številu primerov celo nepoznana osnovna metoda zajemanja. Kljub temu pa moramo na nek način za te podatke oceniti njihovo natančnost in zanesljivost, da zadovoljimo pogoj konsistentnosti prostorskih podatkov uporabljenih v GIS. Možne vire pogreškov razdelimo v: - splošne vzroke, - prostorske variacije, - pogreški v fazi obdelave. Splošni vzroki - Različna "starost" podatkov: različni standardi zajemanja: s tem so povezane metode in natančnost. Preveriti je treba, če so podatki še veljavni. - Različna gostota pokrivanja prostora: v praksi je pokrivanje prostora zelo nehomogeno - teoretično bi radi imeli enakomerno pokrivanje. S tem je povezana optimalna določitev intervala zajemanja in interpolacijskih metod za zapolnitev "lukenj". - Merilo in generalizacija: izvedeni podatki so dobljeni v procesih pri katerih ne obstajajo več informacije o razporeditvi originalnih podatkov in njihovi natančnosti. - Zapis podatkov v digitalno obliko: vrsta formatov za kodiranje in za same podatke (merilo, projekcija), vplivajo na zmanjšanje natančnosti. - Razpoložljivost in stroški: velikokrat vplivajo politični razlogi, stroški, zaščita podatkov, da ne moremo dobiti na razpolago izvornih podatkov. Ponovno zajemanje izvornih podatkov ponavadi zaradi stroškov ne pride v poštev. Prostorske variacije Vsi prostorski podatki že po naravi varirajo za določene vrednosti: - Pozicijska natančnost: različne natančnosti podatkov so odvisne od metode zajemanja, velikosti področja in vrste podatkov. - Vsebinska natančnost: postavlja se vprašanje pravilnosti in reprezentativnosti posameznih atributov, ki so dodani objektom. - Naravne variacije podatkov: pogreški merjenja in interpretacije, ločljivost, primerljivost, možnost reprodukcije merskih rezultatov. Zmago Fras 74 Zajem podatkov Pogreški v fazi obdelave - natančnost računskih operacij izvedenih z računalnikom: pogreški zaokroževanja, max. številska vrednost spremenljivk - povezava z velikostjo obdelovanega področja, izbor neprimernih formatov za predstavitev prostorskih podatkov. - napačne predpostavke: veliko algoritmov za obdelavo prostorskih podatkov izhaja iz predpostavk, ki pa jih večina podatkov ne izpolnjuje. Najčešče predpostavke: - enakomerna porazdelitev podatkov, - digitalizacija brez pogreškov, - ravninska geometrija ne upošteva spačenja pri preslikavi delov zemelj. površ. na ravnino, - dobro definirane meje med objekti, - splošne klasifikacije objektov in njim pripadajočih atributov - pogreški pri zajemanju in obdelavi: napačne klasifikacije, pogreški generalizacije, inter- oz. ekstrapolacije, uporaba neprimernih metod za določene tipe podatkov - povzročajo nepredvidljive velikosti pogreškov. Največji vpliv na natančnost digitaliziranih podatkov imata pogrešek karti-ranja in pogrešek digitalizacije. Na splošno velja, da je natančnost ročnega kartiranja 1/10 - 1/20 mm. Največji vir pogreškov je osebni pogrešek operaterja. V primeru strojnega kartiranja je natančost podana z natančnostjo instrumenta, ki lahko doseže do l/100mm (vektor ploterji). Digitalizacija je vedno manj natančna od kartiranja, zato so končni rezultati odvisni od natančnosti digitalizacije. KONTROLA PODATKOV Pri zajemanju podatkov predstavlja največji problem kontrola zajetih podatkov. Ta proces vsebuje preverjanje popolnosti, zanesljivosti, pravilnosti in jasnosti podatkov in s tem vsebine GlS-a. Imamo lahko opravka s pre- (večkratna določitev z minimalnimi odmiki) ali poddefiniranimi (manjkajoče informacije) informacijami, ki jih zajeti podatki dajejo. V prvem primeru gre za čiščenje podatkov, ki ima za posledico podatke brez redundance. V drugem primeru moramo podatke do-ploniti. Kontrolirati moramo tudi geometrično kvaliteto glede na uporabo podatkov za različne namene. Kontrola podatkov ima v GIS-u pomembno vlogo, kajti slabi podatki so brez vrednosti in lahko rezultati dobljeni iz takih podatkov, zavajajo. Do sedaj nekritični odnos uporabnikov GIS do kvalitete podatkov bo v bližnji prihodnosti povzročil enormna popravljanja ob velikh stroških. Obstajajo različne metode kontrole. Odvisne so od vrste zajetih podatkov (vektor, raster, opisni), razpoložljivih instrumentov in poznavanja objekta. Zmago Fras_75_Zajem podatkov ... Najenostavnejša metoda kontrole, je vizualna primerjava originala in digitaliziranih podatkov. Napake označimo in jih naknadno popravimo. Pri alfanumeričnih podatkih lahko z manjšimi programi izločimo grobe napake (koordinate so izven dovoljenega obsega, predznak,...). Na podoben način lahko kontroliramo tudi atribute, ki pripadajo objektom (ali atribut obstaja,...). Za digitalni model se splača narediti perspektivne izrise ali plast-nice s čimer prav tako vizualno izločimo grobe napake. Pri delu z analitičnimi ploterji nam v veliki meri pomaga superimpozicija (mono - popolnost podatkov, stereo - 3D geometrija). VZDRŽEVANJE PODATKOV Podatki v GIS-u izgubljajo s časom hitro svojo vrednost, če jih permanentno ne vzdržujemo. Aktualizacija podatkov je neprekinjen proces s katerim prevedemo digitalno vsebino na tekoče stanje. Podatki v GIS-u predstavljajo vedno samo določen trenutek in to vedno realno stanje. Izjeme so aplikacije za področje okolja in zgodovinske dediščine. Frekvenca vzdrževanja je odvisna od vrste podatkov, ki so v GlS-ih: - manjša frekvenca - geografski in administrativni podatki, - večja frekvenca - izraba zemljišča, lastništvo, ... Vzdrževanje podatkov je časovno intenziven interaktivni proces, ki lahko včasih traja dlje kot pa osnoven zajem podatkov. To je seveda povezano z velikimi stroški, zato je potrebno dobro razmisliti ali bomo vzdrževanje izvajali postopoma kot nastajajo ali bomo v določenih časovnih intervalih aktualizirali celotno bazo naenkrat. V grobem lahko rečemo: - vektorske podatke vzdržujemo "per partes", - rastrske podatke v celoti v enem koraku zamenjamo z novimi. PRAKTIČNE IZKUŠNJE S problematiko zajema podatkov se z ozkim krogom sodelavcev ukvarjamo že tri leta. V tem času smo izoblikovali svoj koncept in pogled na problematiko zajema podatkov iz grafičnih predlog. Seveda niso naša razmišljanja in rešitve v konfliktu s postopki in metodami opisanimi v uvodnih poglavjih. Poizkušali smo samo združiti rešitve, ki so se nam zdele optimalne za naše potrebe in konkretne naloge. Našo dejavnost smo usmerili na več področij: - konzultantstvo, - izdelava aplikativnih programskih rešitev, - operativa. Zmago Fras 76 Zajem podatkov Svoje delo in izkušnje združujemo s skupino za GlS-e in skupaj ponujamo sistemske rešitve. S takšnim spektrom dejavnosti smo danes sposobni pokriti velik del želja in potreb naročnikov. KONZULTANTSTVO Zelo važno je v fazi uvajanja (implementacije) GIS ugotoviti, čemu bo GIS koristil oz. komu bo namenjen. Marsikdo bo rekel to je jasno, vendar so izkušnje iz preteklosti in naši prvi kontakti z naročniki pokazali, da njihove poslovne analize največkrat niso izdelane eksaktno. Rezultat tega je, da se konvertira veliko več podatkov kot pa je nujno potrebno. Veliko je k takemu razmišljanju in delovanju prispeval nesmiseln argument, da je vektorskih podatkov tako malo, da ni važno, če jih zajamemo nekoliko več kot je potrebno, zato pa imamo prednost, da razpolagamo z digitalnimi podatki večjega področja (nihče ni mislil na vzdrževanje). Največkrat te analize tudi ne dajejo stabilnega časovnega okvirja v katerem se mora projekt uspešno zaključiti v vseh svojih fazah. Naš pristop izhaja iz predpostavke, da v center projekta postavimo GIS in upoštevamo njegove organizacijske zahteve in iz tega izpeljemo oz. definiramo celotno poslovno politiko projekta. Rezultat takega pristopa je: - določitev končnih uporabnikov sistema (vključujoč tudi tiste, ki mogoče ne bodo nikoli sedli za računalnik), - detajlni pregled aktivnosti na sistemu, - ocena potrebnosti informacij (ist-anatyse, kaj želimo), - kateri podatki (karte, načrti, kartoteke, liste, zapiski,...) obstajajo? - kje se nahajajo podatki? - kakšna je aktualnost podatkov? - v kakšni obliki obstajajo podatki? - katere pomožne podatke bomo potrebovali? - kje se pomožni podatki nahajajo? - katere podatke bomo uporabljali za prezentacijo? - v kakšni obliki (frekvenca, obseg,..) rabimo te podatke? - kdo potrebuje in kdo uporablja te podatke? - kako se bodo ti podatki uporabljali? - nabava vseh virov podatkov in metod zajema, - preverjanje kvalitete (pokrivanje področja, starost, natančnost,...) izhodnih podatkov oz. metod zajema, - preverjanje pomembnosti, primernosti in uporabnosti virov podatkov in metod zajema podatkov, - modeliranje podatkov, - konkretno zajemanje podatkov kot kombinacija zajema osnovnih in izvedenih podatkov, - vizijo oz. pregled možnih zahtev do postavljenega sistema v bodočnosti. Zmago Fras 77 Zajem podatkov Iz analize lahko natančno določimo potrebe po podatkih, vključujoč zahtevan obseg in zahtevano inteligenco v strukturi podatkov ter časovni okvir izvedbe projekta. Svetovne in tudi naše izkušnje kažejo, da morajo biti projekti oz. njihova izvedba planirani tako, da imamo najkasneje v letu do 18 mesecih na razpolago sistem in podatke, za katere smo se dogovorili. Če ta časovni okvir prekoračimo bo postalo vodstvo (management) nestrpno, ker ne bo videlo rezultatov. Vzroki za probleme bodo najverjetneje v osnovnem zajemanju podatkov in celotne tehnologija ter postopki bodo prišli na slab glas. Lahko bi rekli: če neka organizacija v danem trenutku ni zmožna pridobiti zadosti finančnih sredstev in ustreznih izvornih materialov, da bi lahko projekt zaključila v prej omenjenem času, je bolje, da počaka na ugodnejši trenutek. APLIKATIVNE PROGRAMSKE REŠITVE Na področju zajema podatkov za GlS-e poizkušajo proizvajalci GIS programskih orodij uveljaviti koncept univerzalnosti t.j. z enim programskim paketom (sestavljen iz več modulov) pokriti celotno področje od zajema, preko analiz do prezentacije podatkov. Tak pristop ima po našem mnenju poleg vseh prednosti vsaj dve bistveni pomanjkljivosti: - univerzalnost ni združljiva s specialnimi problemi, - univerazalnost zahteva sposobne strojne komponente reda delovne postaje z ogromnim RAM-om in trdim diskom. Naš koncept je seveda delno pogojen z zatečenim stanjem na področju opremljenosti s strojno opremo (prevladujejo PC). Bistveno pa je bilo naše prepričanje, da smo sposobni z lastno izdelano namensko programsko opremo in na primerno opremljenem PC-ju (4-8 MB RAM-a, trdi disk Shema 5: Naš koncept zajema podatkov za GIS. ZAJEM GIS DELOVNA ENOTA SKANIRANJE VEKTORIZAOJA DIGITALNI ORTOFOTO DIREKTEN PREVZEM PODATKOV »ANALIZE * PRIKAZOVANJE * TOPOLOGIJA * POVEZOVANJE OSEBNI RAČUNALNIK OSEBNI RAČUNALNIK ALI DELOVNA POSTAJA Zmago Fras 78 Zajem podatkov 100-200 MB) uspešno izvajati naloge, ki so povezane z zajemom podatkov. Najvažnejša od vseh odločitev pa je bila, da smo se že na samem začetku, ko je skoraj vsa domača strokovna javnost dvomila v avtomatsko digitalizacijo t.j. skaniranje, odločili za skaniranje grafičnih predlog z naknadno head up vektorizacijo (v specialnih primerih za polavtomatsko vektori-zacijo). Po krajšem kolebanju smo iz naših razmišljanj izbrisali avtomatsko vektorizacijo, ker je trenutno: - učinkovita samo v laboratorijskih razmerah, - operativna samo za specialne naloge. Ker smo po stroki geodeti, je bila naša prva želja in hkrati prva praktična naloga pri kateri smo se srečali z zahtevo po digitalizaciji grafičnih predlog, nastavitev digitalne baze zemljiškega katastra in s tem povezana naloga digitalizacije katastrskih načrtov. Za potrebe te naloge smo izdelali programsko orodje, ki omogoča: - prikazovanje binarnih in sivih rastrskih slik, - head up ročno vektorizacijo na zaslonu, - avtomatsko snap funkcijo, - ročni vnos parcelnih številk, - natančnost vektorizacije velikostnega reda piksla, - delo s fiksnimi okni, kar bistveno pripomore k zmanjšanju napak vektorizacije, - vizualno kontrolo pravilnosti vektorizacije, - 4 ravninske transformacije (iz pikslov v koordinatni sistem lista), - topološke kontrole, - minimalen izhodni vektorski format (za arhiviranje), - direkten zapis vektorskih podatkov v ARC/INFO in DXF format. Program je zelo enostaven in se ga lahko vsak operater priuči najkasneje v pol ure. Njegovo učinkovitost pa potrjuje dejstvo, da do sedaj še nismo naleteli na program za vektorizacijo katastrskih načrtov, ki bi v enakem času dajal enako kvalitetne rezultate. Velika prednost tega programa so topološke kontrole (so bistveno hitrejše kot tiste v GIS orodjih), ki omogočajo vektorizacijo brez napak operaterja. Tako dobljeni digitalni vektorski podatki so direktno (brez čiščenja) uporabni v GIS-u. Do pred kratkim so bile rešitve grafičnih baz podatkov v vektorski obliki edina praktično sprejemljiva alternativa. Danes, ko so diski že relativno poceni in procesorji ter prikazovalniki hitri, že marsikdo spoznava, da je rastrska reprezentacija dejanskega stanja na terenu (land base) odličen in cenovno ugoden informacijski sloj s katerim in okoli katerega začnemo graditi GIS. Poleg tega, da je z rastrsko sliko teren primerno reprezenti-ran na monitorjih oz. na izrisih, je taka slika tudi zelo dobra osnova za zajemanje "inteligentnih" podatkov. Zmago Fras 79 Zajem podatkov Za infrastrukturne dejavnosti je primerno, da so podatki razdeljeni v dva nivoja: - ozadje (background) in - uporabniške informacijske sloje (foreground) s katerimi posamezne dejavnosti upravljajo (shema 6). Trenutno je vir za podatke v ozadju kvaliteten načrt na papirju, ki ga ponuja geodetska služba (TTN5.TTN10). V danem trenutku pa ponavadi ne razpolagamo s kompletnim digitalnim prikazom področja, ki nas zanima, oz. je nastavitev takšne grafične baze predraga za obseg konkretnega projekta. Ena od rešitev je, da obstoječe načrte skaniramo. Cena za pridobitev podatkov ozadja v rastrski obliki je cenovno bistveno ugodnejša, kot pa popolna konverzija v vektorsko obliko (mogoče samo 10% stroškov vektorizacije). Kljub temu rešitev z rastrsko sliko načrta na dolgi rok ne prinaša bistvenih prednosti, saj še vedno ostaja problem učinkovitega in cenovno sprejemljivega sistema za vzdrževanje. Shema 6: Osnovni podatkovni model grupiranja informacij. INFORMACIJSKI SLOJI UPORABNIKOV LOKACIJA OZADJE Kot idealna rešitev za kreiranje baze grafičnih podatkov, ki bodo tvorili "ozadje" nekega GIS sistema se ponuja digitalni ortofoto. Za to obstaja veliko razlogov: - z vsebino, ki jo združuje predstavlja splošno prostorsko bazo, - zagotovljena je ortogonalna projekcija (kot na karti) in absolutna orienta- Zmago Fras_80_Zajem podatkov ... cija v ravnini prikazovanja (npr. direktno v G.K. sistemu), zato se natančno prilagaja vektorski sliki, - zelo enostavno je narediti izvlečke različnih natančnosti, ki so prilagojeni različnim uporabnikom, kljub temu pa je ohranjena enotna informacijska osnova, - zmožnosti računalnikov na področju upravljanja z rastrskimi podatki so danes že takšne, da to v resnih projektih več ne predstavlja problema, - tam kjer je utečeno ciklično snemanje terena, je vzdrževanje te osnovne baze zelo enostavno, - omogoča nam digitalizacijo določenih zanimivih objektov s postopkom vektorizacije po zaslonu, - sodobna GIS programska oprema omogoča enostavno združevanje rastrskih in vektorskih podatkov. Zaradi vseh naštetih razlogov smo se odločili, da je primeren čas ponuditi uporabnikom program za izdelavo digitalnega ortofota oz. jim ponuditi izdelek na disketi. Testna verzija programa, ki smo jo razvili v zadjega pol leta teče na PC-ju in omogoča: - določitev oslonilnih točk na sivi rastrski sliki, - izračun zunanje orientacije posnetkov, - geometrične in radiometrične rektifikacije posnetkov, - razpačenje posnetka na osnovi DMR-a, - sestavljanje orto posnetkov, - odpravljanje ostrih robov na stiku posnetkov, - komprimiranje sivih rastrskih slik. OPERATIVA Do sedaj smo svoje izkušnje preizkusili na večih nalogah: - digitalizacija katastrskih načrtov (250 listov), - digitalizacija topografskih načrtov v M 1:500 (15 listov), - zajem podatkov za nastavitev baze digitalnih podatkov terena - digitalizacija 6 oleat, - zajem podatkov iz občinskih planskih aktov (24 listov M 1:5000), - vektorizacija in atributiranje kompletne vsebine 4 listov TTN 5, - testna vektorizacija geološke karte, - testna izdelava digitalnega ortofota 1 lista v M 1:5000. Večina konkretnih nalog je tekla v okviru projektov nastavitve digitalnih baz prostorskih podatkov, ki so organizirani okoli GIS programskih orodij. ZAKLJUČEK Iz vsega kar je povedano v predhodnih poglavjih izhaja, da predstavlja zajem podatkov za GIS kar velik zalogaj, če ga želimo v popolnosti obvladovati. Redki so centri v svetu, ki so usposobljeni za zajemanje original- Zmago Fras 81 Zajem podatkov nih in izvedenih podatkov. Sami smo se odločili, da pristopimo k problemu v manjših korakih, ki jih želimo čim bolje obvladovati. Zaenkrat smo se osredotočili na zajem izvedenih podatkov in še to operativno samo za potrebe zemljiškega katastra in TTN 5. Sočasno testiramo programska orodja za potrebe drugačnih projektov (geologija, arhitektura, manjša merila,..). Ne zanemarjamo pa tudi metod zajema originalnih podatkov. V vseh svojih aktivnostih imamo vedno pred očmi dvoje: - od kvalitete podatkov je odvisna kvaliteta GlS-a, zato je potrebno posvetiti veliko pozornosti postopkom za zajem podatkov, - zajem podatkov, ki ni del neke sistemske rešitve, je metanje denarja v jamo brez dna. VIRI IN LITERATURA Bili, R. & Fritch, D., 1991: Grundlagen der Geo-Informations svsteme, Band I, Herbert Wichman Verlag, Karlsruhe. Baehr, H. P., 1987: Das digitale Orthophoto - Basis fuer neue Moeglichkei-ten rechnergestuetzter Kartographie, KN, 4/87; 134-140. Fras, Z., 1990: Digitalizacija katastarskih planova skanerom. Geodetski list, Zagreb, letnik 45 , št. 1-3; 35-50. Fras, Z. & Kosmatin-Fras, M. & Vugrin, M., 1990: Razvojni projekt ORTO. posebna publikacija Geodetskega zavoda RS, 16 strani, Ljubljana. Fras, Z. & Gvozdanovič, T., 1991: Digitalizacija katastrskih načrtov - programska oprema za digitalizacijo. Geodetski vestnik, letnik 35, št. 3; 145-150. Fras, Z., 1992: Enoslikovna fotogrametrija v dobi analitične in digitalne fotogrametrije, magistrska naloga, FAGG-KFK. Fras, Z-, 1992: Bližnjeslikovna fotogrametrija - stanje in trendi.Študij ob nalogi na tretji stopnji, FAGG - KFK. Fras, Z., 1992: Digitalni ortofot - osnovni informacijski sloj v GIS. referat na 25. geodetskem dnevu, Rogaška Slatina 23.-24.10.92. Gvozdanovič, T., 1990: Automatizovano editiranje vektorske slike katastr-skog načrta. Geodetski list, Zagreb, letnik 45 , št. 4-6; 35-50. Kosmatin-Fras, M., 1989: Of-line izdelava digitalnega ortofota v praksi, Ljubljana. GV, 3/33: 133-141. Kosmatin-Fras, M., 1989: Tehnike digitalne obdelave posnetkov-orodje v rokah fotogrametra, Ljubljana. GV, 3/33; 122-132. Kosmatin-Fras, M., 1989: Izdelava ortofotgrafij s tehniko digitalnega procesiranja slik na osebnem računalniku, The Software fair-Split, SC Gripe, 6.6.89 - 8.6.89. Zavod za informatiko i telekomunikacije, Split; 198-207. Lovenjak, J., 1991: Fotogrametrični monorestitucijski sistem za aplikacije v arhitekturi. Diplomska naloga; št.405, FAGG, Univerza v Ljubljani. Mueller, W., Sauleda, H., 1988: Orthophoto production in the new Con-texMAPPER Svstem. ISPRS, Commission 2, Kvoto, IAPRS, Vol. 27/B9; 224-232. Zmago Fras 82 Zajem podatkov Rachvan, M.M., Makarovič, B., 1980: Digital Mono-plotting Svstem Impro- vements and Tests. ITC Journal, 3/80: 511-533. Rihtaršič, M. & Fras, Z., 1991: Digitalni model reliefa 1 del: Teoretične osnove in uporaba DMR. Učbenik na oddelku za geodezijo, Katedra za fotogrametrijo in kartografijo, FAGG. TeSelle, G., 1990: A Stravvman Proposal For A National Digital Orthopho- toquad Program, National Orthophotogrphv Forum, Marvland, USA, 1990. Theriault, D. G., 1991: Improving the GIS Data Capture Situation: An In-tegrated Approach, Smallworld Systems Ltd., Cambridge, England; 1-8. Thorpe, J. A., 1991: A Practical Method for Handling Digital Orthophoto Files. AM/FM International 1991, San Diego, California. SISTEM ZA IZDELAVO DIGITALNEGA ORTOFOTA NA PC Tomaž Gvozdanovič UDK 528.7 Izvleček Digitalni ortofoto postaja v svetu osnovni sloj GIS-ov. Izdelava digitalnega ortofota temelji na razpačevanju digitalnih slik aeroposnetkov, ki predstavljajo ogromne količine podatkov. Trenutno poznane operacionalne rešitve temeljijo na delovnih postajah tn specialni strojni opremi. V referatu je predstavljen sistem, ki je plod domačega znanja, in je operacionalen na močnejših PC računalnikih. Poudarek je na reševanju problemov v zvezi s hranjenjem, prenosi in obdelavo digitalnih slik. Sistem je namenjen predvsem izdelavi digitalnega ortofota, ki glede natančnosti ustreza TTN5 oziroma TTN10 in je kot tak interesanten za najširši krog uporabnikov. UDC 528.7 Abstract THE SYSTEM FOR THE GENERATION OF DIGITAL ORTHOPHOTO ON PC Digital orthophoto is today becoming the main lager in the GIS data base. Digital orthophoto generation is based on the diferential rectification of digital ima-ges and means processing large amounts of data. So today's solutions are based on uiorkstations and special harduiare. This article presents sytems which is based on high-end PC computers. The point was on solving problems about sto-rage, transfer and processing of digital images. Sgstem supports specially digital orthophoto generation, uihich accuracy is comparable with the accuracy of our 1:5000 system maps. DIGITALNI ORTOFOTO Z naraščajočimi zmogljivostmi računalniške opreme in razvojem novih hitrejših postopkov, je postala izdelava nekaterih fotogrametričnih produktov tako ekonomična, da je ceneje podatke zajeti na novo, kot pa jih vzdrževati. Ekonomičnost postopkov in s tem cena fotogrametričnih produktov pa spreminjajo tudi miselnost in zahteve uporabnikov. Posnetki združujejo zelo veliko informacij. Njihova pomanjkljivost pa je, da je vsebina popačeno prikazana. Če poznamo obliko terena, lahko posnetek Mag. Tomaž Gvozdanovič, Slovenska 51 a, 61000 Ljubljana Tomaž Gvozdanovič 84 Sistem razpačimo. Tak posnetek imenujemo orto posnetek oziroma ortofoto. V dobi analitične fotogrametrije so ortofoto, izdelovali z računalniško krmiljenimi razpačevalniki, ki temeljijo na optični preslikavi posnetka na film, se pravi analogno obliko. Rezultat postopka digitalne fotogrametrije pa je razpa-čena digitalna slika oziroma digitalni ortofoto. Do nedavnega je izraz digitalni ortofoto pomenil samo razpačen digitalni posnetek, danes pa uporabljamo ta izraz tudi za digitalno sliko, ki je sestavljena iz več razpačenih digitalnih posnetkov. Izraz "izdelava digitalnega ortofota" lahko razumemo na dva načina : - končni rezultat je digitalna slika, ne glede na kakšen način smo izvedli razpačevanje; dopuščena je tudi možnost, da izdelamo na analognem ali analitičnem instrumentu ortofoto v analogni obliki (na film ali papir) in ga nato skaniramo; ta način lahko smatramo za hibridnega, s stališča ekonomičnosti pa ni smiseln, - postopek razpačevanja izvajamo na digitalnih slikah, namesto drage foto-grametrične opreme pa potrebujemo le računalnik: zato menim, da si le ta način zasluži, da ga imenujemo "izdelava digitalnega ortofota". Ker so sistemi na ključ precej dragi in zahtevajo močno strojno opremo smo se odločili, da sami oblikujemo sistem za izdelavo ortofota. Po analizi količine podatkov in zato porabljenega časa, smo ugotovili, da današnji PC-ji popolnoma zadostujejo, rešiti moramo le problem hranjenja in prenosa velikih digitalnih slik. POSTOPEK IZDELAVE DIGITALNEGA ORTOFOTA Izdelava digitalnega ortofota poteka v 8 fazah. Aerosnemanje je predpogoj za izdelavo ortofota, saj v tej fazi dobimo posnetke. Pri nas je stanje glede posnetkov dokaj ugodno, saj ciklično aerosnemanje zagotavlja posnetke, ki so stari največ 2 do 3 leta, kar je v primeru z načrti bistveno ažurneje. Poleg cikličnih aerosnemanj se izvajajo po potrebi tudi druga snemanja v večjih merilih ter v barvni ali infrardeči tehniki. Digitalizacija (skaniranje) posnetka, dobljenega z aerosnemanjem, nam da osnovni vhodni podatek za izdelavo ortofota - digitalno sliko: pri skanira-nju določimo splošne lastnosti slike, z izbiro geometrične (dimenzija piksla) in radiometrične resolucije (razpon barvnih vrednosti). Predprocesiranje, obsega obdelave slik, ki v osnovi s samo fotogrametrijo nimajo nič skupnega; v tej fazi želimo izboljšati kvaliteto digitalne slike, predvsem v dveh pogledih: z odpravljanjem šumov nastalih pri skaniranju in prenosih ter z izboljšavo kontrasta. Digitalni model reliefa je ključnega pomena pri izdelavi ortofota, saj predstavlja prostorsko ploskev s katero sekamo žarke, da dobimo prostorske Tomaž Gvozdanovič 85 Sistem točke. Model seveda lahko že obstaja, pogostokrat pa ga moramo za dano območje še izdelati. Izdelava digitalnega modela reliefa iz načrtov je najhitrejši in najcenejši način, pogoj pa je, da obstajajo načrti z višinsko predstavo ustrezne kvalitete. Absolutna orientacija posnetka opisuje položaj kamere, glede na prostorski koordinatni sistem v trenutku ekspozicije. Absolutno orientacijo za potrebe izdelave ortofota izračunamo na podlagi oslonilnih točk, v kolikor pa že obstaja (če je bila izračunana v okviru aerotriangulacije), jo lahko pri-vzamemo. Razpačevanje je faza v kateri vsakemu pikslu izhodne slike določimo njegovo originalno pozicijo na posnetku. Za hitrejše delo so v svetu razvili rešitev, pri kateri transformiramo le manjše število tako imenovanih sid-rnih točk, vse ostale vmesne točke (piksle) pa interpoliramo na osnovi okoliških sidrnih točk. S tem za večino točk izvedemo direktno preslikavo med koordinatnim sistemom vhodne in izhodne slike, brez transformacij v slikovni in prostorski koordinatni sistem Radiometrični del postopka - prirejanje sivine v geometričnem postopku izračunani lokaciji, izvedemo v praksi z eno od sivih interpolacij (najbližji sosed, bilinearna interpolacija, bikubična interpolacija). Postprocesiranje ortofota je odvisno od zahtev uporabnika, predvsem zahtev glede območja, namembnosti ortofota, uporabnikovih računalniških zmogljivosti, zahtevanega merila itd. Najpomembnejše je geometrično in radiometrično usklajevanje ortofoto posnetkov, ki je potrebno, kadar z enim samim posnetkom ne moremo pokriti vsega zahtevanega območja. Izris digitalnega ortofota pomeni ponovno pretvorbo v digitalno obliko. Izris je zanimiv predvsem v obliki ortofoto karte, ki je z dodatno vsebino (napisi, izolinije, okvirna vsebina ...) opremljen ortofoto. Ta faza pri nekaterih aplikacijah, kjer ortofoto uporabljamo le v njegovi digitalni obliki (prikazovanje na ekranu) popolnoma odpade. STROJNA OPREMA Celotni sistem za izdelavo ortofota je zasnovan tako, da je možna njegova implementacija na boljšem osebnem računalniku. Spodnja meja smiselnosti je 25 ali 33 megaherčni 386 računalnik z vsaj 4 Mb RAM-a in vsaj 100 MB trdim diskom. Priporočljiv je seveda računalnik, zgrajen okrog 486 procesorja (25,33 ali 50 MHz) s čim več RAM-a (16 do 64 Mb). Tudi disk naj bo, če nameravamo združevati več posnetkov, velik vsaj nekaj 100 Mb. Morda so take zahteve danes visoke, vendar bodo v letu ali dveh postale nekaj čisto vsakdanjega. Za skaniranje slike lahko uporabimo pravzaprav katerikoli skaner, seveda pa si moramo biti na jasnem, da je kvaliteta končnega izdelka direktno Tomaž Gvozdanovič 86 Sistem odvisna od digitalne slike posnetka. Ročni skanerji so popolnoma neprimerni, tudi namizni in samostoječi skanerji so se izkazali za premalo natančne. Tako nam ostanejo le specialni skanerji, ki so ekonomsko upravičeni le pri izdelavi ortofota za celo državo, ali pa skanerji, ki jih imajo grafična podjetja. Slednje se izkaže kot dokaj ekonomična rešitev, saj je nabava lastnega skanerja z resolucijo od 600 do 2000 dpi upravičena šele pri skaniranju 2- 3000 posnetkov. Izhodna enota, če se ne zadovoljimo samo s prikazom ortofota na računalniškem ekranu, ampak želimo imeti rezultat na papirju, se imenuje foto-ploter in je izredno draga. Tudi tu smo uporabili opremo grafičnih podjetij, ki imajo zelo kvalitetne fotoploterje. Standardna resolucija za izris je 300 dpi, v kolikor želimo izrisano sliko povečati pa mora biti tudi resolucija ustrezno večja. Precejšen problem ali pa vsaj veliko porabo časa predstavlja prenos velike količine podatkov z mesta skaniranja na mesto obdelave in na koncu na mesto izrisa. Ker so sistemi različnih izdelovalcev, so različni tudi spominski mediji in formati zapisa. Za prenos podatkov lahko uporabljamo: - DAT-digital audio tape, - magnetno-tračne enote ("streamer"), - optične diske, - magnetno optične diske, - prenosljive trde diske. Zaradi precejšnjih spominskih kapacitet in kratkih dostopnih časov so danes zelo aktualni optični in magnetno-optični diski. PROGRAMSKA OPREMA Programski paket s katerim bo mogoče izdelati ortofoto, je še v fazi prototipa, ki pa je že operativen, kar kaže testni primer. Na osnovi analize zahtev in izkušenj s prototipom smo postavili naslednje smernice za razvoj programskega paketa: - vsako izdelavo ortofota obravnavamo kot projekt, ki ima svoje vhodne podatke in svoje rezultate; programski paket mora omogočati pregledno vodenje projekta z izpisi in statistikami, sem pa sodi tudi organizacija podatkov po direktorijih in sistematična nomenklatura datotek, - programski paket mora omogočati tri načine dela: interaktivni, kjer program operacijo izvede le na uporabnikov ukaz, polavtomatski, pri kateri se potek dela ustavi samo na nekaj mestih, kjer je potrebna uporabnikova akcija, in avtomatski način, pri katerem mora uporabnik samo definirati območje ortofota in identificirati oslonilne točke, - pri razpačevanju posnetka mora paket omogočati delo po blokih s projektivno transformacijo in bilinearno transformacijo, za interpolacijo sivih Tomaž Gvozdanovič 87 Sistem vrednosti pa mora podpirati metodo najbližjega soseda ter bilinearno in bikubično interpolacijo, - programska oprema naj čim bolje izkorišča zmogljivost strojne opreme, predvsem optimalno uporabo spomina, kar lahko bistveno zmanjša obseg dela z diskom in skrajša čase obdelav, - paket mora podpirati standardne formate za izmenjavo slik (npr. TIFF), kar prinaša kompatibilnost z mnogimi komercialnimi programskimi paketi, - paket naj bi omogočal delo s komprimiranimi slikami, kar lahko bistveno zmanjša potrebni prostor na disku. Ni potrebno, da programski paket podpira izdelavo DMR, saj za to obstaja mnogo dobrih paketov. Mora pa biti v paket vključen program za manipulacijo s temi podatki in za konverzijo iz standardnih formatov. Popolna komercialna verzija programskega paketa za izdelavo digitalnega ortofota, ki bo izpolnjevala vse zgoraj omenjene zahteve, bo izdelana v roku nekaj mesecev. KOLIČINA PODATKOV Največji problem je pravzaprav količina podatkov, ki nastopajo v obliki digitalnih slik. Le-te lahko delimo na : - vhodne slike (skanirani aeroposnetki), - izhodne slike (ortofoto) - delovne slike (predprocesiranje , razpačevanje,...) Pri standardni velikosti posnetka 25 x 25 cm (uporabne površine približno 9 x 9 inčev), ki je pri nas najpogostejša, so pri izbranih resolucijah vhodne digitalne slike velike : dpi Mb 100 1 300 7 600 29 800 52 1000 81 Za kvadratni kilometer zemeljske površine je pri izbranem merilu 1:5000 (kar pomeni velikosti piksla 0.1 mm oziroma 0.5 m v naravi) velikost izhodne slike 4 Mb, oziroma 27 Mb za en list 1:5000. Omenjene količine veljajo za črno bele 8-bitne slike. Za barvne slike, je količina podatkov 3-krat večja.V splošnem je skupna količina vseh slikovnih podatkov 3-10 krat večja od izhodne slike. Tomaž Gvozdanovič 88 Sistem Zoper tolikšne količine podatkov uporabljamo dvoje orožij: - medije za shranjevanje, - komprimiranje. Mediji, ki jih uporabljamo za shranjevanje so predvsem magnetno-optični in optični izmenljivi diski, ki poleg velike kapacitete (600 Mb oziroma 1GB), omogočajo tudi dokaj enostavno in hitro delo. Za komprimiranje digitalnih slik uporabimo JPEG standard. JPEG komprimiranje zmanjša količino podatkov za faktor 5-10, v kolikor se lahko sprijaznimo z malo slabšo sliko pa tudi do 20. Vsekakor je faktor komprimi-ranja bistveno večji, kot pri uporabi standardnih programov za komprimiranje podatkov (PKZIP, LHA, ARJ...), saj le ti dosegajo ponavadi faktor manj kot 2. Hitrost komprimiranja je na 486/25 računalniku približno 2.5 do 3.5 Mb na minuto. TESTNI PRIMER Za testni primer smo izdelali ortofoto, ki ga pokriva en načrt TTN 5, sestavljen pa je iz 4 posnetkov. Velikost piksla v naravi je 0.5x0.5 m, kar pomeni, da je izhodna slika (siva,8- bitna) velika 27 Mb. Količina podatkov pri skaniranju s 700 dpi je bila za vse 4 posnetke 150 Mb. Podatke smo prenesli na PC računalnik z magnetno optičnimi diski. Orientacijo posnetkov smo določili na podlagi oslonilnih točk. Slikovne koordinate le-teh smo izmerili na Dicometru, njihove prostorske koordinate pa smo dolčili iz načrtov in DMR. Uporabljeni DMR je bil v obliki pravilnega grida na 25 m. Orientacijo posnetkov smo določili s fotogrametričnim urezom, izboljšali pa smo jo z izravnavo s snopi. Razpačevanje na računalniku PC 486/25 (16 Mb RAM) je trajalo pri uporabi bikubične sive interpolacije 40 minut. Geometrično in radiometrično usklajevanje posnetkov je potekalo popolnoma avtomatsko trajalo, pa je 20 minut. ZAKLJUČEK Testni primer je pokazal, da se v svojih predvidevanjih nismo zmotili in da je izdelava ortofota na PC-jih ne samo mogoča, ampak tudi ekonomična. Že prototip sistema (ob optimalnih pogojih) omogoča izdelavo ortofota iz enega posnetka, od skaniranja do izrisa v manj kot 8 urah. Ob dejstvu, da vse skupaj deluje na PC-ju, in da za skaniranje in izrise plačamo uslugo, bo sistem v komercialni obliki cenovno dostopen širokemu krogu uporabnikov, kar lahko precej prispeva k uveljavitvi digitalnega ortofota pri nas. BAZA DIGITALNIH PODATKOV RELIEFA - NOVE MOŽNOSTI 3D MODELIRANJA RELIEFA Mateja Rihtaršič UDK 528.9:681.3 Izvleček Tudi na področje digitalnega modeliranja reliefa so GIS prinesli vrsto sprememb. Sodobni DMR morajo biti zgrajeni v obliki pravih relacijskih podatkovnih baz z visoko stopnjo "inteligence". V članku so predstavljene osnovne zahteve, ki jih morajo izpolnjevati takšne podatkovne baze, skupaj z osnovnimi koraki, ki so potrebni za njihovo vzpostavitev. Izpostavljeni so problemi, vezani na regionalni nivo, večnamensko uporabo, nove možnosti in neposredno združitev v GIS. Na osnovi praktičnega modela, ki je bil vzpostavljen preko manjšega testnega območja, so podane tudi nekatere praktične izkušnje. UDC 528.9:681.3 Abstract DIGITAL TERRAIN DATA BASE - NEW POSSIBILITIES OF 3D TERRAIN MODEL1NG GISs has brought new dimensions in the field of digital terrain modelling, too. Modem DTMs must be real (relational) databases with high degree of "intelligence". This paper presents some of the demands, ivhich have to be solved in modem digital terrain databases, together with main steps of their's generation. Problems, connected to regional level, multi-pur pose use, new possibilities and direct integration into GIS are presented. The practical model was created across smaller test area, so few lines with practical experiences can be droped, too. UVOD Začetek digitalnega modeliranja reliefa sega v 50-a leta, ko so v ZDA s pojmom digitalni model reliefa (DMR) prvič poimenovali enostaven računalniško podan niz tridimenzionalnih (3D) podatkov (X,Y in Z koordinate prostorskih točk) o reliefu, ki je bil namenjen hitrejšemu, enostavnejšemu in avtomatiziranemu načrtovanju cestne infrastrukture. Od takrat lahko na tem področju, podobno kot na vseh ostalih, ki so vezani na informacijsko in računalniško tehnologijo, zasledimo živo raziskovalno in obenem Mag. Mateja Rihteršic, Steletova 13, 61240 Kamnik. Mateja RihtarSič 90 Baza uporabniško usmerjeno dejavnost. Z leti je pojem digitalni model reliefa postal sinonim za poljubne, digitalno zapisane nize 3D podatkov, širše pa vključuje tudi postopke za njihovo zajemanje, modeliranje, vzdrževanje in uporabo. Poznamo več oblik DMR, ki jih klasificiramo na različne načine, npr.: * glede na obliko podatkovne strukture oz. razporeditev prostorskih točk (trikotniški, gridni modeli,...), * glede na velikost: lokalni (enonamenski, omejena površina) in regionalni (večnamenski, preko regij ali celih držav) ipd.. V preteklosti so se v praksi uveljavili predvsem lokalni DMR v obliki pravilnega kvadratnega grida, medtem ko v zadnjih letih, zaradi višjih sposobnosti računalnikov, vedno pogosteje uporabljamo poljubne trikotniške modele. Za trikotniške in gridne modele reliefa so značilne številne prednosti, kakor tudi slabosti (glej Rihtaršič/Fras 1991). Glede na spekter produktov in aplikacij, ki jih digitalni model reliefa podpira, nobena izmed omenjenih podatkovnih struktur ni popolna, zato posvečamo iskanju najprimernejšega modela še vedno veliko pozornosti. Poleg tega so v zadnjih letih postali praktično uporabni tudi GlS-i, v okviru katerih DMR najpogosteje predstavlja eno izmed osnovnih informacijskih plasti, kar pogojuje obravnavanje DMR-ja (regionalni nivo) z drugega zornega kota. Sodobni regionalni DMR niso enostavni podatkovni nizi (datoteke) prostorskih točk, podanih s 3 koordinatami v ustreznem koordinatnem sistemu, temveč prave (relacijske) podatkovne baze (baza digitalnih podatkov reliefa - BDPR), za katere so značilni: - položaj poljubno razporejenih (razsutih) prostorskih točk je podan skupno z opisnimi podatki (atributi), med katerimi je najbolj pomemben pomen, s katerim popišemo posamezne reliefne oblike, - glede na pomen lahko v nadaljnjih korakih modeliranja uporabimo različne algoritme in s tem izdelamo kvalitetnejše modele zemeljske površine, - shranjeni so originalni (zajeti) podatki, s čimer ohranimo natančnost in obenem omogočimo konstruiranje trikotniških ter gridnih modelov in hitro pretvorbo med obema strukturama, - slonijo na standariziranih DBMS (ORACLE, INFORMIX,...), kar zagotavlja njihovo neposredno povezljivost v širši GIS, - BDPR lahko predstavlja samostojen specialen GIS za relief in omogoča izvajanje poljubnih geografskih analiz in standardnih poizvedovanj, ki so neposredno vezana na relief. Za splošne in regionalne BDPR, ki jih že vzpostavljamo z namenom vključitve v GIS, so značilne vse lastnosti (problemi) topografskih/geografskih podatkovnih baz (velika količina grafičnih in numeričnih podatkov, različni tipi podatkov, vzdrževanost, širok spekter nalog in uporabnikov,...). Temu moramo, poleg podatkovne strukture, prilagoditi ostale korake dela od: Mateja Rihtaršič_91_Baza ... ZAJEMANJE PODATKOV Glede natančnosti, hitrosti in ekonomičnosti je za nastavitev lokalnih BDPR najprimernejši fotogrametrični composite sampling (CS) postopek. Kot rezultat dobimo model reliefa, ki temelji na polpravilni hierarhični podatkovni strukturi (trikotno- kvadratni zgoščujoči grid - TQN), ki je neposredno povezljiv z nekaterimi GIS programskimi orodji in v skladu z najvišjimi kakovostnimi kriteriji. Ker je delo vezano na večje število sodobnih analitičnih sistemov, uveljavljeno programsko opremo (HIFI 88, PROSA, SCOP) in izurjene operaterje, za nastavitev regionalnih BDPR postopek ni ekonomsko in časovno opravičljiv. Tudi če ne upoštevamo časa in stroškov, ki jih potrebujemo za uvajanje ustreznih fotogrametričnih sistemov in izobraževanje kadrov pri nas, so ne samo CS, ampak tudi ostali natančnejši fotogrametrični postopki zajemanja podatkov primerni le za nastavitev lokalnih in vzdrževanje že obstoječih BDPR. Poleg fotogrametričnih postopkov nimamo veliko izbire: terenska merjenja so predraga in prezamudna, postopki, ki temeljijo na obdelavi satelitskih slik, pa zaenkrat premalo natančni (takšne baze so primerne za topografsko kartiranje največ do merila 1:25000). Dragim in časovno zamudnim meritvam se lahko izognemo le s pretvorbo obstoječih in dovolj kvalitetnih analognih podatkov v digitalno obliko. Pri tem lahko kot osnovne ali dodatne vire podatkov uporabimo karte in načrte v velikih merilih, aero-in ortofoto posnetke, rezultate terenskih meritev, podatke o položaju temeljnih geodetskih točk ipd.. Slovenija je ena izmed redkih dežel, ki je v celoti pokrita s temeljnimi topografskimi načrti v merilih 1:5000 in 10000 (TTN5/10), ki so razmeroma kvalitetno izdelani in vzdrževani (fotogrametrični postopki). Z analogno/digitalno (A/D) pretvorbo vsebine oleat reliefa (izohipse, višinske točke, značilne reliefne oblike) lahko zajamemo večino podatkov, ki jih potrebujemo za nastavitev regionalne BDPR. Glede na veliko količino podatkov (izohipse) je skaniranje z naknadnimi postopki rastrsko/vektorske pretvorbe (R/V) podatkov danes najhitrejši, poceni (ugodna cena strojne in programske opreme) in obenem dovolj natančen postopek dela. Topografske karte/načrti vsebujejo že izvedene podatke, ki so dodatno obremenjeni s številnimi pogreški (kartografski vzroki, subjektivni človeški faktor, neredno vzdrževanje ipd.), zato nas nastavitev BDPR na osnovi njihove A/D pretvorbe v prvem trenutku na more navdušiti. Primernost - zajemanja podatkov, - polnjenja in nastavitve osnovne in kasneje izvedene podatkovne baze, - modeliranja podatkovne baze, - vzdrževanja in arhiviranja podatkovne baze, - kontrol posameznih korakov dela do - eventualne vključitve vzpostavljene podatkovne baze v GIS. Mateja Rihtaržič 92 Baza TTN 5/10 kot osnovnega vira podatkov, ki so potrebni za nastavitev regionalne BDPR lahko utemeljimo z naslednjim (tuje izkušnje, raziskave doma): - sodobni postopki A/D pretvorbe kart z naknadnimi postopki obdelave rastrskih slik omogočajo zajem podatkov, katerih zanesljivost leži v ran-gu originalnih grafičnih predlog, - zanesljivost vzpostavljenih BDPR je pri enakem merilu kart in aeropos-netkov približno enaka, hitrost in ekonomičnost postopkov, ki temeljijo na zajemanju podatkov s kart, pa neprimerno višja od fotogrametričnih postopkov, - s podatkovno bazo, katere zanesljivost leži v rangu merila 1:5000, zadovoljimo potrebe širokega kroga uporabnikov in omogočimo izvajanje poljubnih aplikacij v merilih med 1:5000 in 1:25000 (v manjših merilih lahko uporabimo satelitske slike), - podatki so dovolj zanesljivi za modeliranje izvedenega gridnega modela z velikostjo osnovne celice do 25m*25m (natančnost), kar zadostuje za izdelavo ortofoto posnetkov velikih meril in širokega spektra kartografskih aplikacij, - glede na namen, zanesljivost in natančnost podatkov se relief tekom časa skorajda ne spreminja, zato (eventualno) neredno vzdrževanje topografskih načrtov ne pogojuje generalno slabih ali neaktualnih podatkovnih baz, - z vključitvijo dodatnih podatkov (npr. koordinate točk geodetske mreže) in pravilnim interpretiranjem njihovega pomena (oblikovnice) ali algoritmov za avtomatsko razpoznavanje značilnih oblik reliefa lahko zanesljivost zajetih podatkov zelo povečamo, kar nam posredno omogoča vzpostavitev natančnejše podatkovne baze in izvajanje aplikacij v večjih merilih. V sklopu nastavitve BDPR predstavlja zajemanje podatkov najbolj naporen, zamuden in zapleten korak. Le s pravilnim in pazljivim zajemanjem podatkov lahko dosežemo željeni nivo zanesljivosti podatkovne baze, ki je omejen z zanesljivostjo in merilom virov podatkov. Zajemanje podatkov, ki temelji na skaniranih topografskih kartah sestavljajo naslednji osnovni koraki: - pripravljalna dela: izbira, ocena kvalitete in priprava grafičnih virov podatkov na skaniranje, - analogno/digitalna (A/D) pretvorba (skaniranje) topografskih kart oz. oleat reliefa, - editiranje rastrske slike oz. priprava za vektorizacijo, - rastrsko/vektorska (R/V) pretvorba (vektorizacija) in zajemanje točk vzdolž vektoriziranih izohips, - editiranje in obdelava vektorske slike, - zajem višinskih točk (kote terena) (head-up digitalizacija), - dodatne kontrole dela. Zanesljivejšo (in realnejšo) BDPR lahko vzpostavimo, če vključimo še: Mateja RihtarSič_93_Baza ... PODATKOVNA BAZA Ustrezno zasnovana BDPR je predpogoj za izpolnitev kvalitativnih in kvantitativnih zahtev, nemoteno in hitro zajemanje potrebnih (in samo potrebnih) podatkov, njihovo sočasno polnjenje v podatkovno bazo in njeno nadaljnjo uporabnost. Vzpostavitev BDPR zajema: - izbira vsebine (pomen, razporeditev, gostota,...), - oblikovanje podatkovne baze in specificiranje posameznih tipov oblik, - kreiranje podatkovne baze in - specificiranje tipov oblik in ostalih elementov zajemanja podatkov. Kljub temu, da so bile baze digitalnih podatkov reliefa (tudi digitalni model reliefa, če gre le za enostavne podatkovne zapise) predmet številnih analiz natančnosti, je določitev njihove natančnosti in srednjih pogreškov še vedno zapleten in v praksi nepriljubljen korak dela. Zato se pri določanju najprimernejše gostote točk in kasnejših analizah kvalitete in uporabnosti baz digitalnih podatkov reliefa pogosteje poslužujemo izkustvenih kazalcev. Pri izbiri razporeditve in gostote točk regionalne BDPR upoštevamo njeno uporabnost oz. namen, kvalitativne zahteve najširšega kroga uporabnikov, nujnost njene vključitve v GIS ipd.. Gostoto točk nato prilagajamo še ostalim faktorjem, kot so razgibanost zemeljske površine, algoritmi za modeliranje, merilo virov podatkov (topografskih kart), kvaliteta A/D pretvorbe topografskih kart ipd.. Glede na podatke, ki jih lahko ponudimo uporabnikom, ločimo: - osnovna regionalna BDPR je sestavljena iz neposredno zajetih razsutih točk (prostorske koordinate razsutih točk s pripadajočimi atributi o njihovem pomenu) in je osnova za modeliranje izvedenih podatkovnih baz in standardnih produktov ter aplikacij, - izvedene BDPR so modelirane iz osnovne; najnatančnejši med njimi je trikotniški model (prostorsko omrežje nepravilnih trikotnikov - TIN), med uporabniki najbolj popularen pa gridni model (pravilen kvadraten grid poljubnih dimenzij). Glede na pomen, ki pogojuje pravilno izbiro algoritmov v nadaljnjih korakih modeliranja, razdelimo točke osnovne baze v naslednje osnovne skupine: - klasificiranje, razpoznavanje, A/D pretvorbo (ročno ali avtomatsko z naknadno head up digitalizacijo) in določitev višinskih komponent (posebni algoritmi) o značilnih reliefnih oblikah, ki so na topografskih kartah podane planimetrično, - podatke o obstoječih trigonometričnih točkah, - ostale podatke o obliki zemeljske površine (infrastrukturno omrežje, hi-drologija,...). Mateja RihtarSič 94 Baza - točke, ki ležijo vzdolž izohips, - poljubne razsute višinske točke, - kritične točke (kote terena), - točke, ki ležijo vzdolž značilnih reliefnih oblik (grebeni, prelomnice, pad-nice,...). Slika 1: Vsebina BDPR. NOTRANJA MEJA MODEURAMJA Mateja RihtarSič 95 Baza Pri samem modeliranju lahko glede na sposobnosti programske opreme upoštevamo oblike, kot so: - točke, ki ležijo vzdolž večjih ravnih površin (prepadi, terase, jezera ipd.), - točke, ki ponazarjajo zunanjo ali notranjo mejo modela, - točke najvišje natančnosti oz. nepremične točke, - gridne točke (dane ali izvedene) ipd.. Poleg tega moramo v BDPR voditi še splošne podatke, kot so datum vnosa, vir zajemanja podatkov, natančnost podatkov ipd.. Poseben problem predstavljajo poljubne točkovne, linijske in površinske reliefne oblike, ki so na topografskih kartah ponazorjene s kartografskimi pogojnimi znaki. Najpogosteje gre za oblike, ki jih zaradi njihove majhnosti ni mogoče metrično ponazoriti v pravi velikosti, a imajo zaradi svojih posebnosti velik pomen na pravilen izgled modela reliefa. Na kartografske pogojne znake sta vezani predvsem dve vrsti problemov: - Posamezni (točkovni) kartografski pogojni znaki so podani tudi z nadmorsko višino, medtem ko so drugi (ploskovni - Alpe) izrazito "umetniški", slikovno nazorni, brez kakršnekoli povezave z metriko. Poleg tega je tudi planimetrični položaj kartografskih pogojnih znakov mnogokrat nezanesljiv. - Vizualne (slikovne) tehnike prikazovanja zemeljskega reliefa se že več kot 100 let skorajda niso spremenile, medtem ko smo v dobi računalnikov Slika 3: Pomen kartografskih pogojnih znakov. MODEL RELIEFA KONSTRUIRAN BREZ UPOŠTEVANJA POBOČJA MODEL RELIEFA Z UPOŠTEVANJEM POBOČJA _ Mateja RihtarSič 96 Baza in informatike soočeni z novimi možnosti za prikazovanje zemeljske površine, drugačnimi načini uporabe teh prikazov in novimi nalogami, ki so vezane na prostor. Kljub odprtemu vprašanju o dejanski uporabnosti (primernosti) obstoječega topografskega ključa pomena kartografskih pogojnih znakov ne smemo zanemariti. Kvalitetno BDPR (in ostalih informacijskih plasti v okviru GIS) lahko vzpostavimo le na osnovi podrobne analize potreb, novih metodologij dela, stanja pri nas in informiranja potencialnih uporabnikov prostorskih podatkovnih baz. Ker le-ta pri nas še ni bila realizirana, si lahko pomagamo na naslednji (začasni) način: - pomembnejše reliefne oblike, ki so ponazorjene s kartografskimi pogojnimi znaki, vključimo v BDPR; njihove lastnosti pa shranimo v atributnem delu (uporabniške tabele), - glede na velikost posamezne reliefne oblike klasificiramo v: - oblike, ki zaradi svoje velikosti v rangu merila 1:5000 na modeliranje ne vplivajo, vključimo v BDPR kot grafične elemente (pogojni znaki za izris); uporabniške tabele in bazo kreiramo tako, da lahko te oblike po želji in naročilu posameznikov tudi modeliramo, - večje oblike (prepadi, velike gramozne jame,...) so obvezni del modeliranja trikotniškega in gridnega modela in vseh ostalih aplikacij. Sli/ca 4: Trikotniška mreža brez in z upoštevanjem prelomnic. Baza Mateja Rihtaršič 97 Slika 5: 3D pogled na gridni model, konstruiran z upoštevanjem prelomnic. Kvalitetna BDPR mora vključevati tudi podatke o hidrologiji (jezera, omrežje rek) in infrastrukturnih objektih (ceste višjih kategorij, železnice). Njihov pomen za pravilno obravnavanje in modeliranje lahko s kvantitativnega stališča primerjamo z značilnimi naravnimi reliefnimi oblikami, pri čemer gre pri infrastrukturi in hidrologiji za značilne, izrazitejše, pogosto pravilne in večje oblike. Za vodenje prostorskih podatkov o hidrologiji in infrastrukturi so pri nas pristojne različne službe in jih topografske karte ne vsebujejo. V BDPR jih bomo vključili naknadno, ko bodo rešena osnovna vprašanja glede pristojnosti, vzdrževanja ipd.. Poleg te se odpirata še dve možnosti: - vzpostavitev BDP terena (glej Rihtaršič/Fras 1991), - s pravilno rešeno in standardizirano vsebino splošnega GlS-a sta lahko hidrologija in infrastruktura samostojni informacijski plasti, s povezovanjem različnih informacijskih plasti pa jih lahko v vsakem trenutku vključimo v modeliranje reliefa. Glede na trenutno (ne)razširjenost in (ne)uporabnost takšnih podatkovnih baz pri nas lahko pričakujemo, da večina uporabnikov osnovne BDPR na začetku ne bo potrebovala. Zanimanje zanjo se bo povečalo šele čez čas, ko bodo uporabniki osvojili tehnologijo dela, spoznali njene možnosti (švicarske izkušnje) in jih znali pravilno izkoristiti. Mateja Rihtaršič 98 Baza Izvedene regionalne BDPR so modelirane (interpolirane) iz osnovne. Predstavljajo prvo in najnatančnejšo aplikacijo osnovne podatkovne baze in so osnova za modeliranje nadaljnjih uporabniških aplikacij. Izvedene podatkovne baze temeljijo na enostavnejših podatkovnih strukturah in so namenjene uporabnikom, ki o modeliranju reliefa ne vedo veliko, ne razumejo pomena osnovnih podatkov in jih zato tudi ne znajo pravilno interpretirati. V ta namen najpogosteje uporabljamo trikotniške in gridne modele poljubnih dimenzij. Modeliranje izvedenih podatkovnih baz temelji na posebnih interpolacijskih metodah, ki so del cenovno dostopnih in v praksi razširjenih DMR-programskih modulov (rutinski korak dela). Ne glede na omenjene vsebinske zahteve je tudi za BDPR, podobno kot za ostale baze podatkov o prostoru, najprimernejši relacijski podatkovni model, ki temelji na poljubnem izmed standariziranih RDBMS-jev (povezljivost). V našem primeru smo se odločili za razširjeni grafično-relacijski model, kjer so vsi grafični podatki shranjeni ločeno od alfa-numeričnega (relacijskega) dela. Ker sta v okviru sistema oba dela podatkovne baze med seboj povezana, ima pri delu s podatkovno bazo uporabnik občutek, kot da v obeh primerih dela neposredno nad relacijskimi tabelami. Ker sta kreiranje in vzpostavitev fizične podatkovne baze predmet obvladovanja uporabljenega RDBMS-ja, se na to področje na tem mestu ne bomo podrobneje spustili. MODELIRANJE PODATKOV V okviru sistema za nastavitev BDPR spadajo postopki modeliranja, takoj za zajemanjem podatkov in vzpostavitvijo osnovne baze, med pomembnejše korake. Pomen modeliranja stopi v ospredje pri uporabi BDPR (nivo natančnosti, ohranitev semantičnega pomena podatkov), njenem vzdrževanju (spreminjanje in dopolnjevanje, pretvorba med modeli) in dopolnjevanju ter prilagajanju novim zahtevam že obstoječih modelov. Modeliranje zajema naslednje (možne) postopke dela: - konstruiranje tridimenzionalne (3D) ploskve - modela reliefa preko podatkov, shranjenih v osnovni podatkovni bazi (vmesni produkt med osnovno bazo in uporabniki), - editiranje osnovne podatkovne baze ali izvedenih modelov, - filtriranje osnovne podatkovne baze ali izvedenih modelov, - generalizacija osnovne podatkovne baze ali izvedenih modelov, - združevanje izvedenih modelov in - pretvorbo med različnimi modeli (poseben primer konstruiranja modelov reliefa). Konstruiranje modela reliefa oz. aproksimiranje zemeljske površine, kakor tudi izvajanje nadaljnjih produktov in aplikacij, temelji na ustreznem nizu matematičnih operacij (interpolacijske metode), ki jih lahko izvedemo na Mateja RihtarSič 99 Baza osnovi predhodno prestrukturiranih točk (trikotniški, gridni modeli) in vzpostavljene topologije med zajetimi podatki. Za izvedene modele velja: - Nobeden izmed modelov ni popoln glede shranjevanja in obdelave podatkov ter reševanja različnih nalog (algoritmi). Ker ima na rezultate dela pri določenih nalogah izbira pravilnega modela odločilen vpliv, morajo biti današnji sistemi za računalniško podprto modeliranje reliefa prilagodljivi in omogočati hitro in enostavno pretvorbo med modeli različnih podatkovnih struktur. To je mogoče le, če razpolagamo tudi z osnovno BDPR (zajeti podatki). - Nobena interpolacijska metoda ni popolna; kvaliteta modela je omejena s porazdelitvijo in gostoto vhodnih podatkov, dani nivo lahko z izbiro ustrezne interpolacijske metode samo ohranimo. Interpolacijski algoritem, ki je učinkovit na gladkem terenu, lahko na zelo razgibanem terenu popolnoma odpove. Zato moramo izbiro interpolacijske metode prilagoditi obliki reliefa, ki je spremenljiva, neponovljiva in je ne moremo matematično enolično določiti. Poleg tega moramo upoštevati tudi količino podatkov, saj so globalne interpolacijske metode pri veliki količini podatkov najpogosteje izredno nezanesljive. - Sodobni interpolacijski algoritmi vključujejo razumevanje in pravilno interpretiranje tako geometričnih kot danih semantičnih informacij. Zaradi zapletene podatkovne strukture in vezanosti na sposobnejšo računalniško opremo (algoritmi, spomin, čas) so se trikotniški modeli v praksi uveljavili šele v zadnjih nekaj letih. Osnovna slabost trikotniških modelov je zapletena struktura, vendar se, glede na kvaliteto aproksimiranega modela, gridni modeli ne morejo primerjati z njimi. V sklopu zasnovane BDPR imajo trikotniški modeli dvojen pomen, saj so lahko osnova za izvajanje standardnih produktov in aplikacij, ki so vezani na relief ali ostale 3D površine ali konstruiranje gridnih modelov, pri čemer lahko uporabimo enostavnejše in zanesljivejše interpolacijske metode. Osnovni prednosti takšnega dela sta neodvisnost (prvi korak lahko izvedemo neodvisno od drugega) in lokalni značaj rezultirajočega gridnega modela, ki je prilagodljiv lokalnim spremembam. V praksi uporabljamo le triangulacijske algoritme, ki združujejo numerično stabilnost, robustnost in učinkovitost. Številni (kvalitetni) algoritmi, ki so teoretično enolično definirani in temeljijo na obdelavi podatkovnih nizov v lokalni okolici obravnavane točke ter pravilih analitične geometrije, pri praktičnih problemih, zaradi vnaprej nepredvidenih (količina podatkov, oblika reliefa) in nepomembnih detajlov, pogosto odpovedo (Heller 1990). Moderna, učinkovita, hitra in (zaenkrat) najboljša metoda konstruiranja trikotniških modelov je Delaunaveva triangulacija. Rezultat postopka je povezana prostorska mreža nepravilnih ravninskih (2D) trikotnikov, katerih oglišča ležijo v točkah dane BDPR. Tudi Delaunaveva triangulacija je pomanjkljiva ali nepravilna (izguba informacij, nepravilno interpretiranje posameznih oblik), zato v praksi uporabljamo z geometričnimi in omejitve- Mateja RihtarSič 100 Baza nimi pogoji dopolnjene postopke. Sem spadajo številni lokalno izpopolnjeni algoritmi, ki so namenjeni reševanju posebnih problemov (združevanje ali vzdrževanje trikotniške mreže ipd, dodajanje novih točk, spreminjanje višine). Za naš primer so zanimive predvsem triangulacijske metode, prilagojene značaju izohips, ki vključujejo pravilno interpretiranje značilnih reliefnih oblik, lokalno preoblikovanje trikotnikov, razpoznavanje in naknadno upoštevanje prelomnic ipd.. Gridne modele konstruiramo s t.i. gridnimi interpolacijskimi metodami, ki so lahko lokalne ali globalne. Globalne interpolacijske metode so nenatančne in pri veliki količini podatkov nezanesljive, zato se v praksi pogosteje poslužujemo lokalnih metod. Glede na strukturo vhodnih podatkov ločimo dva pristopa modeliranja gridnih modelov: - neposredni pristop: gridni model konstruiramo na osnovi osnovne BDPR: vhodni podatki so atributirane razsute prostorske točke in - posredni pristop: gridni model konstruiramo preko vmesnega, najpogosteje trikotniškega modela reliefa. Postopki posrednega konstruiranja gridnih modelov, ki so danes vedno bolj popularni, v splošnem temeljijo na istem izhodišču: izračunana višina iskane točke je odvisna od višin oglišč trikotnika, v katerem leži iskana točka. Med natančnejše postopke spada tudi trikotniško orientirana metoda bližnjih sosedov, pri kateri določimo koeficiente polinoma na osnovi višin oglišč in 1. in 2. odvodov, ki so odvisni od višin oglišč sosednjih trikotnikov. Če poteka preko posameznega trikotnika prelomnica, je prelomnica meja vplivnega območja interpolacijskega algoritma. Izboljšanje kvalitete, predvsem realnosti izvedenega modela, lahko (ob dani velikosti najmanjše gridne celice) naknadno dopolnimo z upoštevanjem in vključitvijo značilnih reliefnih oblik zemeljske površine (npr. lokalno trikotniško omrežje). V modeliranje izvedenih modelov prištevamo tudi naloge, ki jih izvajamo z namenom izboljšave njihove kvalitete, odpravljanja pogreškov in vzdrževanja, kot so: - filtriranje (glajenje, odstranjevanje točk - enaka kvaliteta modela, manjša količina podatkov), - izboljševanje (poudarjanje detajlov oz. značilnih reliefnih oblik) in - editiranje izvedenih modelov reliefa. Postopki filtriranja modelov reliefa temeljijo na podobnih načelih kot digitalni nizkopasovni in visokopasovni filtri, ki jih poznamo s področja obdelave digitalnih slik. Tudi filtriranje modelov reliefa lahko izvedemo v dveh območjih - ploskovnem in frekvenčnem (konvolucija Fourierjeve transformacije). S pomočjo nizkopasovnih filtrov model reliefa gladimo, t.j. odstranjujemo posamezne nepomembne, odvečne ali nepravilne detajle. Rezultirajoči model je gladkejši, brez prekinitev, lukenj ipd.. Izboljševanje modela je poudarjanje detajlov in značilnih reliefnih oblik. Temelji na visokopasovnih Mateja Rlhtaržič 101 Baza filtrih. Postopek je smiseln le pri trikotniških modelih, medtem ko gridne modele redko izboljšujemo. Filtriranje v ožjem pomenu je odstranjevanje odvečnih (neredundantnih) točk. V praksi v ta namen najpogosteje uporabljamo: - že uveljavljene postopke za redukcijo odvečnih vmesnih točk (dopustno kotno odstopanje, ohranjanje enakih razdalj,...), - ustrezno prilagojene digitalne filtre in - posebne algoritme, ki temeljijo na trikotniški podatkovni strukturi in danem dopustnem vertikalnem (Z koordinata) odstopanju. Pri editiranju modelov reliefa uporabljamo posebne editorje, ki so prilagojeni lastnostim modelov reliefa (3D prostor) in omogočajo interaktivno iskanje in spreminjanje posameznih elementov, ki so del BDPR in izvedenih modelov. Med osnovne funkcije takšnih editorjev spadajo: povezovanje, brisanje, dodajanje, spreminjanje višine, spreminjanje atributa in povratna kontrolna povezava med uporabnikom in sistemom. Poseben primer modeliranja: generalizacija. Pri generalizaciji BDPR se držimo splošnih načel kartografske generalizacije, ki jih moramo prilagoditi posebnostim (3D prostor) in namenu BDPR. Ker so vsi podatki že dani v digitalni obliki, se vprašanju o uporabnosti in učinkovitosti avtomatske generalizacije ne moremo izogniti. Z avtomatsko generalizacijo lahko rešimo vrsto problemov, ki so vezani na GlS-e, njihovo večnivojsko uporabnost (državni/lokalni nivo) in bazo digitalnega modela reliefa kot eno izmed informacijskih plasti GlS-a. Idealno gledano - avtomatska generalizacija je osnova za izvajanje aplikacij na vseh nivojih. To pomeni, da z eno in eno samo BDPR zadovoljimo vse uporabnike in omogočimo izvajanje vseh nalog. Čeprav nekateri proizvajalci sodobnih DMR/GIS programskih orodij že napovedujejo izdelavo modula za avtomatsko generalizacijo, v bližnji bodočnosti ne moremo pričakovati celovite in popolnoma avtomatske rešitve tega problema (vsi problemi ročne generalizacije s področja klasične kartografije so v tem primeru transformirani v 3D prostori). Ločimo: - generalizacijo osnovne BDPR in - generalizacijo izvedenih podatkovnih baz, t.j. trikotniških in gridnih modelov. Glede na stopnjo generalizacije, merilo, namen in uporabnost rezultatov so postopki generalizacije osnovne BDPR omejeni na selekcijo oz. izbiro pomembnih točk in redukcijo oz. odstranjevanje odvečnih točk. Ker se lahko z različnimi interpolacijskimi metodami in različno gostoto točk v izvedenih modelih prilagajamo zahtevam po različni natančnosti, generalizacija osnovne BDPR (razsutih točk) ne spada med običajne in pogoste korake dela. Mateja RihtarSič 102 Baza Poznamo tudi več učinkovitih interaktivnih postopkov računalniško podprte generalizacije (polavtomatske) izvedenih modelov reliefa, npr.: - generalizacija gridnih modelov temelji na tehnologiji glajenja digitalnih slik (Loon 1978, Zoraster 1984), generalizacija trikotniških modelov z odstranjevanjem nepomembnih točk (Gottschalk 1972), - generalizacija, ki temelji na strukturnih linijah ipd.. Našteti postopki vseh problemov generalizacije ne rešujejo v popolnosti. Tudi kvaliteta rezultatov je spremenljiva in odvisna od razgibanosti zemeljske površine, razporeditve vhodnih podatkov, merila dela in stopnje generalizacije. Postopek avtomatske generalizacije je zajet v posplošenem modelu, ki združuje načela umetne inteligence, razumevanja slik in kartografske generalizacije, prilagojene lastnostim modelov reliefa (3D prostor). Model združuje in povezuje niz (soodvisnih) postopkov in temelji na naslednjih načelih: - postopek generalizacije mora biti prilagodljiv različnim tipom reliefa, različnim merilom in različnemu namenu rezultatov, - vključevati mora mehanizme (operatorje) za avtomatsko razpoznavanje strukture reliefa, - podpirati mora kartografske in statistične postopke generalizacije, - vključevati mora cenzuse generalizacije posameznih zemeljskih oblik (najmanjši element, eliminacija, združevanje itd.), - izbira in kombinacija najprimernejših postopkov mora temeljiti na predhodno razpoznani strukturi reliefa. Model združuje in medsebojno prilagaja tri osnovne postopke avtomatske generalizacije: - globalno filtriranje (obdelava digitalnih slik) je primerno pri velikih spremembah meril in gladkem reliefu, - selektivno filtriranje (iterativna procedura za avtomatsko razpoznavanje značilnih reliefnih oblik na osnovi višinskih razlik in danega praga) lahko uporabimo tudi na zelo razgibanem terenu, vendar le do določene stopnje generalizacije, - heuristično generalizacijo (človek), ki temelji na generaliziranju strukturnih linij in je vezana na predhodni korak njihovega razpoznavanja, uporabimo na področjih, kjer gornja postopka ne podajata zadovoljivih rezultatov (interaktivno!). Tako zasnovano avtomatsko generalizacijo lahko izvedemo v naslednjih petih korakih: razpoznavanje strukture, razpoznavanje postopkov dela, modeliranje procesa, izvajanje procesa in prikaz rezultatov (Weibel 1991). Če razpolagamo z osnovno BDPR, ki vsebuje ustrezno atributirane razsute prostorske točke, se lahko pri gridnem modelu opisanemu problemu (avtomatske) generalizacije izognemo. Eno izmed načel v okviru digitalnega Mateja Rihtaršič 103 Baza modeliranja reliefa je: pri danih podatkih se lahko zahtevam po različni natančnosti prilagajamo z gridi različnih dimenzij. To pomeni, da lahko z gridom večjih dimenzij na osnovi natančnih podatkov izvedemo manj natančen in generaliziran model. Ker je slepo povečevanje velikosti osnovne gridne celice povezano z izgubo pomembnih informacij, kar lahko pokvari realnost in pravilnost rezultirajočega modela, predlagamo naslednji postopek: - zahtevani natančnosti se prilagajamo s pravilno izbiro velikosti osnovne gridne celice, vendar - pri konstruiranju gridne mreže (še vedno posredno preko trikotniškega modela) obvezno uporabimo bikubično ali natančnejše interpolacijske metode, - vključimo vse geodetske in digitalizirane kritične točke, vključno z njihovim pomenom, kot nepremične točke največje natančnosti, t.j. ploskev reliefnega modela mora preko teh točk, - vključimo in pravilno upoštevamo tudi vse značilne linijske reliefne oblike. Prednost opisanega in popolnoma avtomatskega postopka generalizacije so enostavnost, hitrost in takojšna izvedljivost (ne potrebujemo posebne programske opreme). ZAKLJUČEK Omenjena izhodišča, postopki in problemi, ki se jim zaradi omejitve s prostorom ne moremo detajl neje posvetiti, so bila osnova za vzpostavitev testnega modela BDPR. Pri tem smo uporabili: - TTN 5 (relief) kot osnovni vir podatkov (skaniranje izohips, head-up digi-taliziranje višinskih točk in značilnih reliefnih oblik), - ČB skaner, ločljivost skaniranja 300 dpi (kvaliteta izohips), - standardni RDBMS (INFORMIX) (glej shemo podatkovne baze), - standardni programski paket za modeliranje podatkovne baze. Vzpostavljena BDPR izpolnjuje osnovne tri izmed zastavljenih ciljev: - nivo njene uporabnosti in zanesljivosti leži v rangu grafične natančnosti merila 1:5000, - "inteligentni" značaj in - dejanska vzpostavitev podatkovne baze in njena neposredna povezljivost v GIS. Natančnosti podatkovne baze nismo posvetili posebne pozornosti, saj jo zagotovljajo: - izbrani postopki A/D pretvorbe z naknadno obdelavo rastrskih podatkov, - kvalitetni instrumenti in Mateja Rihtaržič 104 Baza ... Slika 6: Shema vzpostavljene podatkovne baze. GRAFIČNI DEL OBLIKE i Z ALFA-NUMERIČNI DEL ^4 TABELA OBUK tzohlpse grebeni geod.r. TABELA KATEGORIJ - Izohlpse TABELA KATEGORIJ - geod.fr. U [ UPOfJABNtŠKE TABELE T Izohlpse geod.t. Jarki . , vj' ,j—J> - pazljivo izvajanje ročnih postopkov z ustreznimi kontrolami dela (odstranitev grobih pogreškov), - uporabljena metodologija modeliranja (zajemanje in upoštevanje značilnih reliefnih oblik, projiciranje 2D oblik v 3D prostor) ipd.. Vzpostavitev podatkovne baze in strukturiranje podatkov sta nalogi, pri katerih si nismo mogli pomagati s tujimi izkušnjami. Osnovni vodili sta nam bili dane zahteve (povezljivost v GIS) in standardni RDBMS. Z rezultatom smo več kot zadovoljni: vzpostavili smo relacijsko podatkovno bazo, ki je neposredno povezljiva v GIS in obenem izpolnili dane vsebinske zahteve. Kot logično posledico danih izhodišč smo vzpostavili topologijo, ki na področju (samo) digitalnega modeliranja reliefa ni običajna. Vzporedno s tem smo odprli možnost njene uporabe, ki je vnaprej nismo načrtovali -kot samostojna informacijska plast specialnega GlS-a za relief omogoča, poleg standardnih DMR produktov, izvajanje geografskih aplikacij, analiz in poizvedovanj, ki so neposredno vezana na relief. Med pomembnejša izhodišča spada tudi čas, ki ga potrebujemo za vzpostavitev sistema, šolanje primernih kadrov in realizacijo projekta preko cele Mateja RihtarSič 105 Baza države: z razpoložljivim orodjem (1 delovna postaja) in dvema operaterjema, ki delata v dveh izmenah, lahko delo končamo v 3 letih. Ker lahko časovno najzamudnejše operacije brez sprememb, dodatnega izobraževanja kadrov in tudi brez nepotrebnega povečanja časa izvedemo na bolj razširjenih PC računalnikih, lahko BDPR vzpostavimo tudi hitreje. Na koncu bomo preleteli osnovne značilnosti (naše praktične izkušnje) posameznih korakov dela. Možnosti in uporabnost postopkov skaniranja z naknadnimi koraki obdelave rastrskih slik lahko strnemo v: - za zajemanje velike količine grafičnih podatkov je skaniranje že danes najprimernejši postopek dela; - avtomatska vektorizacija je že izvedljiva, vendar so rezultati najpogosteje zelo slabi; zato se v praksi poslužujemo programskih modulov za interaktivno vektorizacijo, ki so prilagojeni značaju obravnavanih grafičnih elementov (izohipse); - glede na zapletenost problematike programskih modulov ni smiselno razvijati doma; poznamo vrsto preizkušenih, kvalitetnih in cenovno ugodnih paketov, ki rešujejo večino spremljajočih problemov; - vseh korakov dela ne moremo vnaprej enolično predvideti, probleme moramo reševati sproti; - zajemanje podatkov je časovno najbolj obsežen postopek dela, vezan na veliko količino napornega operater je vega dela (editiranje). Današnji sistemi podatkovnih baz pogojujejo: - izbiro poljubnega izmed standariziranih RDBMS-ov, ki so med seboj povezljivi in jih lahko vzpostavimo na računalnikih različnih zmogljivosti, pri čemer nismo vezani na aplikativno programsko opremo (standardi), - z operativnega stališča je za BDPR najboljši razširjeni (grafično-relacij-ski) podatkovni model, - ustrezno zasnovana baza je povezljiva s standardnimi GIS orodji in lahko nastopa kot specialni GIS, - objektno-orientirani sistemi operativno še niso uporabni, lahko jih uporabimo kot nadgradnjo na nižjih nivojih oz. dograditvi osnovne podatkovne baze v specialen GIS, - pravilno strukturiranje podatkov in polnitev podatkovnega modela sta predpogoj za kvaliteto celotnega sistema, vzpostavljene podatkovne baze in stopnjo njene uporabnosti. Glede modeliranja podatkov v sklopu celotnega sistema lahko izpostavimo: - osnovna regionalna baza razsutih prostorskih točk je osnova za konstruiranje poljubnih izvedenih modelov (trikotniški in gridni) in vseh nadaljnjih aplikacij, - idealna podatkovna struktura modela reliefa ne obstoja, zato sodobni sistemi vključujejo možnost pretvorbe med posameznimi podatkovnimi Mateja RihtarSič 106 Baza modeli; hitra in kvalitetna pretvorba je mogoča le, če razpolagamo z osnovno BDPR, - kvaliteta modelov je omejena s kvaliteto osnovne baze in odvisna od algoritmov modeliranja: s pravilnim interpretiranjem reliefnih oblik lahko dani rang samo izpolnimo ali pokvarimo - preseči ga ne moremo; - s transformacijo značilnih reliefnih oblik, ki so na topografskih kartah podane samo planimetrično, v 3D prostor in ponovnim konstruiranjem modelov reliefa lahko natančnost, predvsem pa realnost in izgled rezul-tirajočih modelov zelo povečamo, - zaradi hitrosti modeliranja trikotniških in gridnih modelov ni potrebno hraniti v podatkovni bazi (v našem primeru imamo posreden vstop tudi v podatkovno bazo, pri čemer uporabnik ne ve, da ne dela neposredno nad bazo) ipd.. UPORABNOST Ob dani natančnosti prepuščamo uporabo BDPR in izvajanje konkretnih aplikacij posameznikom. Izpostavili bomo le lastnosti, ki predstavljata novost. Vzpostavljena BDPR je: - neposredno povezljiva v splošen GIS, - lahko samostojna (in edina) informacijska plast specialnega GlS-a in obenem platforma za izgradnjo drugih specialnih GIS- ov. Neposredno povezljivost BDPR v splošni GIS zagotavljajo: - relacijska podatkovna baza, - uporabljeni in standarizirani RDBMS (INFORMIX), ki je neposredno povezljiv z ostalimi standardnimi RDBMS-i, - neodvisnost podatkovne baze od strojne in programske opreme in - hierarhična zasnova projekta in sheme, ki v okviru podatkovne baze predstavljata vrh drevesa: po potrebi ju lahko prestavimo na nižje nivoje in jima priredimo nove veje (druge informacijske plasti) - novi vrh drevesa je v tem primeru GIS (podobno velja za specialne GlS-e). BDPR lahko nastopa kot samostojna informacijska plast specialnega GlS-a (GIS za relief), kar omogočajo pravilna zasnova projekta, sheme in struktura shranjenih podatkov. Na osnovi vzpostavljene topologije in vseh elementov, ki jih hranimo v sistemu, lahko izvajamo osnovne geografske analize, kreiramo vplivna območja, izvajamo nekatera (na relief vezana) vprašanja in poizvedovanja ipd.: - koliko vrtač, ki so globje od 5m, leži na izbranem omejenem območju, - poišči vse prelomnice, ki so ponazorjene s kartografskim pogojnim znakom, - poišči območja, kjer je nagib večji od 15% ipd.. Na osnovi specifikacij (enostavni grafični simboli za izris shranjenih oblik) lahko izrišemo ustrezne kartografske prikaze. Z dodatnim kreiranjem knji- Mateja Rihtaržič 107 Baza žnice simbolov lahko vključimo tudi zapletenejše kartografske pogojne znake ... . Možnosti je veliko. Odprta so ostala nekatera vprašanja, ki so v tem trenutku izven našega dosega, a imajo na uspešno realizacijo projekta na regionalnem nivoju lahko odločilen vpliv. Glede na značaj jih lahko strnemo v štiri skupine: - vsebinske zahteve: vprašanje kartografskih pogojnih znakov, hidrologije in infrastrukture ter smiselnost nastavitve baze digitalnih podatkov terena in ne reliefa, - tehnološki problemi, ki so vezani na izpopolnitev (avtomatizacijo) časovno zamudnih interaktivnih postopkov dela (avtomatska vektorizacija, avtomatska generalizacija,...) in problem horizontalnega združevanja podatkovne baze, - upravno-pravni problemi: pristojnosti, lastništvo, nadzor, vzdrževanje, sistem kontrole ipd., - problem ponudbe in uporabnosti BDPR. Skratka - odprtih je še veliko problemov, ki jih moramo rešiti. Tehnologija dela se iz dneva v dan spreminja, zato lahko tudi na tem področju pričakujemo še veliko sprememb. Nepotrebnemu izgubljanju besed in številnim dogovarjanjem se lahko izognemo le s takojšnim delom (sistem smo vzpostavili, tehnologija je tu...), ki pa ni smiselno, če vzpostavljene BDPR ne bo nihče uporabljal. Prva naloga, ki nas že čaka, je izobraževanje posameznikov - vseh tistih, ki bazo digitalnega modela reliefa potrebujejo, a je ne znajo uporabljati ali imajo slabe izkušnje z zastarelim modelom DMR 100 in ne poznajo možnosti, ki jih odpirajo sodobne baze digitalnih podatkov reliefa. KAKO TUDI S SLABŠIM DMR DO USPEŠNIH APLIKACIJ Dalibor Radovan UDK 528.9:681.3 Izvleček Opisan je postopek korekcije in analize natančnosti uradnega DMR-100 za celo Slovenijo. Kot alterantiva je naveden projekt digitalne baze reliefa, ki temelji na digitalnih plastnicah. V smislu izboljšave DMR sta obdelana pomen in smiselnost uporabe interpolacijskih metod. Na koncu je predstavljenih pet aplikacij DMR-100 s področja kartografije, prostorskega planiranja, radiodifuzije in višje geodezije. UDC 528.9:681.3 Abstract SUCCESSFUL APPLICATION OF FUZZY DEM DATA The methods of correction and error analgsis for the official 100x100 m DEM of Slovenia is described. As alternative, the project of digital terrain data base with digital contours is proposed. Spatial interpolation methods are brieflu mentioned in the sense of their usabilitg for DEM enhancement. At the end, five applications based on DEM are presented for the purposes of cartographg, planning, radiodiffusion and geodesg. UVOD - KRATKA ZGODOVINA DIGITALNEGA MODELA RELIEFA V SLOVENIJI Digitalni model reliefa s stometrsko mrežo (DMR-100) je bil v Sloveniji zajet v sedemdesetih letih iz temeljnih topografskih načrtov (TTN) v merilih 1:5000 in 1:10000. V času, ko je nastajal, se je začela pojavljati tudi prva programska oprema s tega področja, ki je bila v glavnem omejena na preprostejše aksonometrične prikaze terena in nekatere celične aplikacije v SYMAP tehniki. DMR-100 je bil predstavljen kot sestavni del prostorskega informacijskega sistema (PIS), (Banovec, Lesar 1975). V praksi pa je resnično zaživel šele ob koncu osemdesetih let, ko je razvoj mikroračunalnikov omogočil uporabo geoinformacijske infrastrukture v digitalni obliki tudi uporabnikom izven raziskovalne sfere. Mag. Dalibor Radovan, dipl. ing. geod., Inštitut za geodezijo in fotogrametrijo, Ljubljana Dalibor Radovan 109 Kako tudi IZVEDBA KOREKCIJ IN NATANČNOST POPRAVLJENEGA DMR-IOO Žal se je izkazalo, da obstoječi DMR-100 vsebuje obilico napak, ki so iz različnih vzrokov nastale pri zajemu podatkov. Z naraščajočim zanimanjem za uporabo DMR-100 je rasla tudi potreba po generalni reviziji in korekciji nadmorskih višin. Leta 1990 je Republiška geodetska uprava pri Inštitutu za geodezijo in fotogrametrijo (IGF) naročila projekt odpravljanja grobih pogreškov. Višine so bile originalno ocenjene s pomočjo plastnic na načrtih, zajem pa je opravljal v ta namen samo delno priučen kader (študenti, risarke, geometrij. Odstopanja so v glavnem nastopila iz naslednjih res raznovrstnih vzrokov: - napačno ocenjena smer padanja (naraščanja) terena - pogrešek od 1 do 100 m, - napačno odčitana glavna plastnica - pogrešek 50, 100 ali več metrov, - napaka pri štetju plastnic - običajno 5 m pri TTN 5 ali 10 m pri TTN 10, - napake zaradi slabe ocene višin pod pogojnimi znaki za skalovje, meliš-ča, itd. - pogreški tudi čez 100 m, - namerna malomarnost, hitro odčitavanje na oko - pogreški do 50 m in celo več na velikih površinah, - grobi pogrešek pri shranjevanju (vpisovanju) višin v datoteko - pogreški celo do 1000 m, - namerno zaokrožanje višin - pogrešek do polovice ekvidistance, - napačne koordinate enega ali več blokov po 100 višin, - rotacija ali zrcaljenje bloka 100 višin zaradi neupoštevanja formata zapisa (neznanje in malomarnost), - napake kartografskega materiala zaradi nepravilnih oznak plastnic in kot terena, - drugi znani in neznani vzroki. Pogreške smo iskali na več načinov; celoten DMR—100 smo trikratno prečesali: -z aksonometričnim izrisovanjem blokov 10 x 10 višin - odkrivanje vizualno grobih pogreškov, - z aksonometričnim izrisovanjem več blokov skupaj - odkrivanje neskladij med bloki in na robovih, - matematično z nelinearno interpolacijo in primerjavo izračunanih višin z danimi višinami DMR-100. Toleranco odstopanja smo prilagajali tipu terena. Programska oprema je bila izdelana na IGF. V splošnem smo ugotovili, da je odstopanja pod 20 metri (odvisno tudi od razgibanosti terena) težko z gotovostjo identificirati. V sklopu te naloge smo izvedli tudi primerjalno analizo odstopanj med bazo geodetskih točk, ki imajo terensko na 1 cm Dalibor Radovan 110 Kako tudi natančno izmerjene višine in popravljenim DMR-100. Upoštevali smo 17000 geodetskih točk, ki leže v nivoju terena. Z nelinearno interpolacijo smo iz DMR-100 ponovno izračunali višino vsake geodetske točke in jo primerjali z višino iz dane baze. Izločili smo tudi točke, ki so bile iz različnih vzrokov po nadmorski višini grobo napačne v primerjavi z DMR-100. Pri valorizaciji rezultatov smo pri vsaki točki matematično upoštevali frekvenčno in amplitudno razgibanost lokalnega reliefa. Tako smo dobili naslednje vrednosti za višinsko natančnost popravljenega DMR-100 (Radovan, 1990b): - nerazgiban teren: +- 3.3 m - razgiban teren: +- 9.0 m - zelo razgiban teren: +- 16.1 m - DMR-100 kot celota:+- 10.0 m Kljub vsem naporom pa smo se tudi po izvršeni korekciji še vedno srečevali s pogreški baze DMR-100, predvsem zaradi napačnih celotnih blokov velikosti 1 km1. Te smo sproti ponovno zajeli oziroma popravili. Dejstvo je, da niti vizualne niti matematične metode ne odkrijejo popolnoma vsega, temveč pogrešek opazimo šele pri konkretni uporabi podatkov, zato je tudi zgornjo oceno natančnosti treba jemati nekoliko z rezervo. DIGITALNA BAZA RELIEFA KOT ALTERNATIVA OBSTOJEČEMU DMR-100 Leta 1991 je IGF kandidiral na natečaju za izvedbo projekta digitalnega informacijskega sistema reliefa, ki ga je razpisalo Ministrstvo za varstvo okolja in urejanje prostora. Baza reliefa je bila pri tem le eden izmed predvidenih slojev geoinformacijske infrastrukture. Prav tako so bili vključeni tudi katastra zemljišč in zgradb, ter bazi infrastrukture in hidrogra-fije. Zahteve za izvedbo projekta so bile v kratkem naslednje: -orientiranost na objekte kot nosilce informacij, - korporiran grafično-atributni pristop, oziroma možnost transfera podatkov v GIS, - ohranitev natančnosti originalnih podatkov v okviru natančnosti metode zajemanja, - zajem s skaniranjem in vektorizacijo oleat načrtov v merilih 1:500 in 1:5000, - izris založniških originalov na dimenzijsko stabilni foliji po geodetskih standardih natančnosti in po kartografskem ključu, - izmenjava podatkov s soizvajalci, - izdelava predlogov za bodoče GlS-funkcije, generalizacijo, modele zajemanja, kvalitete in zanesljivosti, upravljanje, hranjenje in vzdrževanje baze. Dalibor Radovan 111 Kako tudi Za testno območje okolice Šentjerneja pri Kostanjevici smo zajeli kompletne oleate reliefa kot tri vsebinske sloje (Radovan, 1992a): - plastnice, - lomne linije in - točkovne elemente in kote terena. Izdelana sta bila objektni in signaturni katalog za vse možne objekte, ki nastopajo v zgornjih treh slojih. Na vsak objekt je bilo navezanih tudi po nekaj atributov, ki opredeljujejo zajem, kvaliteto in zanesljivost podatkov. Delo je bilo opravljeno s PC verzijo ARC/INFA, AutoCADom, ter različno pomožno programsko opremo za skaniranje, digitalizacijo, avtomatsko vek-torizacijo, grafično editiranje, transformacije, interpolacije, generalizacijo linij, ter konverzijo podatkovnih formatov. Del opreme je bil že predhodno razvit na IGF, ostalo pa so kupljeni licenčni programi. Ker naj bi bila baza večnamenska oziroma prilagojena uporabnikom GIS orodij, je bila ena od predvidenih aplikacij tudi generiranje DMR poljubne gostote direktno iz digitalnih plastnic in kot terena. V ta namen smo izvedli analizo natančnosti zajetih plastnic v primerjavi z bazo merjenih geodetskih točk testnega območja na podoben način, kot je to opisano v prej-šnem poglavju 2. Srednji pogrešek primerjave originalnih in nelinearno interpoliranih nadmorskih višin geodetskih točk iz digitalnih plastnic in kot je odličen: +-0.71 m, kar nam kaže na to, da bi tako zastavljena baza reliefa resnično lahko predstavljala alternativo starejšemu DMR-100, vendar ob precej višji ceni zajema. VLOGA INTERPOLACIJSKIH METOD PRI MODELIRANJU RELIEFA Interpolacijske metode igrajo pri modeliranju reliefa zelo pomembno vlogo, včasih pa celo pomembnejšo, kot jim v resnici pripada. Vsekakor nam mora biti jasno, da od interpolacije ne moremo pričakovati več kot od podatkov samih, pa naj bo metoda še tako dodelana in natančna. To nam pove tudi izrek o vzorčenju (sampling theorem) iz Fourierove analize periodičnih funkcij (Brigham 1988, Kraus 1984). Če namreč relief obravnavamo kot periodično funkcijo neke valovne dolžine, potem lahko z vzorčenjem te ploskve dobimo povratno popolno informacijo le, če je interval vzorčenja manjši od polovice te valovne dolžine. To pa pomeni, da iz pre-redkega, npr. stometrskega grida nima smisla interpolirati višin na 10 metrov, ker smo pri zajemu stometrskega grida avtomatsko izgubili vse morfološke oblike terena, ki so manjše od 50 metrov. Interpolacija pride torej v poštev le pri prediciranju pojavov, ki so pomanjkljivo zajeti, ne pa tudi tistih, ki sploh niso zajeti zaradi preredkega, oziroma neustreznega vzorčenja. Kljub vsemu pa v primerih, ko ni zahtevana visoka natančnost, vendarle lahko uporabimo interpolacijo za glajenje, zgoščevanje ali manj natančno predikcijo npr. obstoječega DMR-100. Dalibor Radovan 112 Kako tudi Na IGF so bile v bližnji preteklosti opravljene obsežne raziskave tako točkovnih, kot tudi arealnih prostorskih interpolacijskih metod (Radovan, 1988a, 1988b, 1990a). Pri tem so bile programirane in preizkušene naslednje nelinearne variante - navedene po stopnji kompliciranosti, ki delno ponazarja tudi kvaliteto interpolacije: - kriging - štirje različni modeli variogramov z ali brez "nugget" efekta, nelinearna optimizacija za "fitting" modela, - metoda najmanjših kvadratov s kovariančnimi funkcijami, - Gaussova kovariančna funkcija z nelinearno optimizacijo, - bikubični zlepki (spline) - trije različni robni pogoji, - Hardveva metoda z multikvadratnimi enačbami - tri različne jedrne funkcije, - trend funkcije - trije različni redi, - metoda distančnih uteži - štiri različne utežne funkcije z regulacijo gla-jenja, ter dodatno še arealna piknofilaktična metoda, ki pride v poštev predvsem za modeliranje in napovedovanje gostot in podobnih tematskih pojavov. Na testnih območjih različnih razgibanosti je bil raziskan prag natančnosti, pod katerega se z interpolacijo pri DMR-100 ne moremo več pomakniti, ne glede na sofisticiranost metode. Informativno naj navedem samo dve vrednosti teh pragov: - približno 5 m za pretežno nerazgiban teren in - približno 25 metrov za zelo razgiban hribovit svet. Pri tem se rezultati različnih metod bistveno ne razlikujejo med seboj. Razlika se pokaže šele pri natančnejših in gostejše zajetih DMRI Podobno sklepanje najdemo tudi v članku (Makarovič, 1972), kjer avtor celo predlaga uporabo najnavadnejše linearne interpolacije za preredko vzorčene ploskve. IZBRANI PRIMERI APLIKACIJ DMR-100 S PROGRAMI IZDELANIMI NA IGF ANALITIČNO KARTOGRAFSKO SENČENJE Analitično senčenje reliefa za potrebe klasične kartografije je v svetu uporabljano že precej časa, čeprav sprva na precej primitivni ravni (Yoeli 1965), kar pa je bilo pogojeno predvsem z razvojem ustreznih rastrskih risalnikov. Klasično kartografsko senčenje je mukotrpen in za eno samo karto tudi po več tednov trajajoč proces. Na IGF je bil z razvojem ustrezne programske opreme ta proces skrajšan za 10 do 20 krat (Rozman, Radovan, 1985, Radovan, 1992b). Dalibor Radovan 113 Kako tudi Postopek temelji na računskem ugotavljanju refleksij celic DMR-100 potem, ko se izbere neka fiktivna osvetlitev. Ta je lahko lokalno prilagojena terenskim robovom, ki se jih mora predhodno digitalizirati in matematično navezati na DMR. Senčenje se ne podreja splošnemu Lambertovemu fizikalnemu zakonu, ki ga uporabljajo CAD programi, temveč vključuje psihološko--kognitivna dognanja percepcije senčenja na karti (Imhof, 1965). Bistvene razlike so v osvetlitvi s severne nebesne poloble, da se izognemo inverznemu efektu, in v lokalnih modulacijah osvetlitve. Program, napisan v Turbo Pascalu, omogoča naslednje avtomatske posege v vsebino slike: - lokalno prilagajanje horizontalnega in vertikalnega kota osvetlitve terenskim oblikam, - korekcije kontrasta in osvetlitve v odvisnosti od nadmorske višine, - maskiranje ravninskih delov terena, - invertiranje slike, - uporabo 64-tonske skale psevdoslučajnostnih rastrov, ki omogočijo polton-ski, izredno kvaliteten izris, - zgoščevanje DMR z različnimi interpolacijskimi metodami, - glajenje in ostritev robov (grebenov), - izris na laserski in matrični tiskalnik ter ekran. Izrise senčenja s to metodo smo pred kratkim uporabili za poizkusni tisk karte občine Ljubljana-Šiška (IGF) in izseka Julijskih Alp (Geodetski zavod RS). Obe karti sta v merilu 1:50.000. "OVERLAY" RASTRSKIH KART HIPSOMETRIJE, NAKLONOV, OSONČENJA, EKSPONIRANOSTI IN VRŽENIH SENC Eni od prvih, ki so začeli uporabljati podatke DMR-100, so bili v Sloveniji urbanisti in prostorski planerji. Pri svojem delu izdelujejo kompozitne analize, ki jih dobe s prekrivanjem vsebine različnih prostorskih baz. Podatki o oblikovitosti terena igrajo pri tem zelo pomembno vlogo. Potreba po računalniških analitskih kartah, ki niso nič drugega kot "over-lay" v GIS tehnologiji, ali pa oleate v klasični tematski kartografiji, se je v Sloveniji pojavila že precej let pred pojavom prvega ARC/INFA na našem tržišču. Ker smo DMR-100 že imeli, potrebne programske opreme pa pri nas še ni bilo, smo leta 1986 razvili programe, ki delujejo na nivoju rastra oziroma pixlov, in katere smo kasneje še večkrat dodatno nadgrajevali (Rozman, Radovan, 1991). Ti omogočajo: - izris hipsometrične karte, - izris karte naklonov, - izris karte jakosti osončenja, - izris karte vrženih (naravnih) senc terena, - izris karte eksponiranosti, - izris analitske karte s prekrivanjem dveh do petih zgornjih kart. Dalibor Radovan 114 Kako tudi Pri vsaki karti je možen tudi izhod v obliki matrike zaradi kasnejših numeričnih analiz ali trodimenzionalnega aksonometričnega prikaza tematike. Kot spremljajoča vsebina se lahko izrišejo tudi dodatno digitalizirani linijski in točkovni elementi. Poseben pomen ima tu zadnja, analitska opcija. Ta omogoči na primer formiranje karte, ki prikazuje samo celice, ki so nižje od 500 m, imajo naklon do 10 stopinj, ter pri osončenju z jugozahoda pod kotom 30 stopinj niso v senci. Podobnih kombinacij je lahko nešteto, lahko pa nam pomagajo pri kvalifikaciji primernosti terena za različne dejavnosti, kot so na primer: - kmetijstvo (vinogradništvo, poljedelstvo), - urbanizem (lokacija in orientiranost posameznega objekta), - načrtovanje tras daljnovodov, - načrtovanje smučišč, itd. Skratka, dosežena je funkcionalnost programske opreme na podobni ravni, kot jo ponujajo današnja komercialna orodja GIS. PROSTORSKA VIZUALIZACIJA RABE PROSTORA Del programskega paketa DMR (Rozman, Radovan, 1991) predstavlja tudi aksonometrični prikaz terena z vrisanimi točkovnimi, linijskimi ali areal-nimi elementi, ki jih moramo predhodno digitalizirati. Zaključene areale, kot je na primer raba prostora, je treba navezati na posamezne celice DMR tako, da jih dvignemo na odgovarjajočo nadmorsko višino, ter ugotovimo pripadnost celice izbrani vrsti rabe tal. V treh dimenzijah se vsaka celica prikaže s šrafiranjem v tisti barvi, ki ustreza konkretni rabi. Ker je v model možna hkratna vključitev linij (ceste, reke) in točk (objekti), nam je s tem omogočena vizualizacija kompletnega terena v poljubnem pogledu. Uporabnost takšnih prikazov je predvsem v možnosti simulacij in vizuali-zacij idejnih projektov različnih zajezitev, izkopov, gradnje cest in sečnje gozdov. Seveda pa nista zanemarljivi tudi preglednost in grafična atraktivnost pri prezentacijah tako laikom kot strokovnjakom. VIDNOST IN SENCE SIGNALOV RADIOTELEVIZIJSKIH ODDAJNIKOV Za uporabnike s področja radiodifuzije in radarskih sistemov je vprašanje dometa, vidnosti in senc oddanih signalov vitalnega pomena za uspešno opravljanje dejavnosti. Še preden pričnejo z gradnjo RTV oddajnika, morajo opraviti raziskave terena v bližnji in tudi relativno oddaljenejši okolici okrog predvidene lokacije objekta. Še pred uvedbo računalniških rešitev je to pomenilo obsežna računanja smeri, v katerih žarkovje oddajanja zadane Dallbor Radovan 115 Kako tudi v terensko vzpetino in prekine signal, kar pomeni nastanek radijske (ali radarske) sence. Vsak oddajnik naj bi seveda imel čim manj takšnih mrtvih območij, zato se naprave postavljajo na čim bolj izpostavljene lokacije. Sprejem oziroma vidnost signala se je v preteklosti računala iz plastnic na topografskih kartah. Na IGF je bila za te potrebe razvita programska oprema, ki uporablja podatke DMR-100, in ima naslednje lastnosti in funkcije (Rozman, 1991): - izračun in 3D aksonometrični izris arealov senc signala, - izračun in 2D izris žarkovja vidnosti (sprejema) signala, - upoštevanje atmosferske refrakcije in ukrivljenosti Zemlje, - vris točkovnih objektov pri obeh načinih izrisa (naselja, drugi oddajniki), - maksimalni radij dometa je 75 km okrog oddajnika. Izris aksonometrije je podoben kot pri vizualizaciji rabe prostora iz prejšnjega poglavja 5.3. Tlorisni izris izgleda kot koncentrično, mestoma prekinjeno žarkovje z gostoto ene stopinje ali več. OPTIMIZACIJA RAČUNANJA TOPOGRAFSKIH ODKLONOV VERTIKALE Kot zanimivost naj na koncu omenim še uporabo DMR v višji geodeziji, kjer nas ponavadi zanimajo mase in privlačnost kamnin pod površino terena. Že precej daljnega leta 1984 smo DMR uporabili pri raziskavah ploskve geoida v Sloveniji (Radovan, 1984a, 1984b, Vodopivec et al, 1985). Pri tem nas je zanimala gravitacija mase kamnin v bližnji in tudi zelo daljni okolici astrp-geodetskih točk visoke preciznosti. Veliki presežki in primanjkljaji mase (hribi in doline) namreč v odvisnosti od oddaljenosti z različno močjo vplivajo na smer težiščnice, ter s tem tudi na obliko geoida, ki predstavlja nulto ekvipotencialno ploskev. Ta fizikalni efekt ima za posledico korekcijo koordinat zaradi takoimenovanega topografskega odklona vertikale. Raziskava je dala kot rezultat optimalni vzorec gostote DMR (variabilna velikost celice) za različne tipe terena, ter enačbe za topografske odklone vertikale, ki so bile izpeljane za prizmatoide kamnin pod celicami DMR. Kot osnova je služil uradni DMR-100, ki ga je bilo potrebno lokalno še razredčiti ali zgostiti. Optimizacija je bila v celoti izvedena računalniško na tedanjem univerzitetnem računalniku DEC-10. Aplikacija seveda nima neposredne zveze z GIS, vsaj v konvencionalnem smislu ne, je pa lep primer uporabe precej nenatančnega in še dodatno generaliziranega digitalnega modela reliefa pri zelo preciznih izračunih. Dalibor Radovan 116 Kako tudi ZAKLJUČEK - UPORABNOST APLIKACIJ IN KVALITETA DMR V članku je opisana natančnost in uporabna vrednost uradnega DMR-100, za primerjavo pa je navedena še alternativna varianta baze reliefa v obliki digitalnih plastnic. Razlika je več kot očitna, vendar v okviru te razprave nisem imel namena favorizirati katerekoli izmed rešitev. V poglavju 5. je namreč predstavljenih pet aplikacij, za katere nam DMR-100 v celoti zadošča. Pri tem je koristno vedeti, da je natančnost izbrane aplikacije (E) lahko izražena kot konvolucija funkcije aolikacije (w) in funkcije natančnosti modela reliefa (e), kar splošno zapišemo kot E-w*e (Oefstman 1987). To pa praktično pomeni, da lahko izračunamo do katere velikosti celic DMR lahko z izbrano aplikacijo dobimo rezultate, ki bodo zadostili našim zahtevam natančnosti. V zgoraj opisanih primerih smo vsaj približno vedeli za natančnost DMR-100, ki ni ravno visoka, pa vendar lahko zaključim, da smo kljub vsemu z doseženimi rezultati zadovoljni. Razumeti moramo seveda, da natančnejši zajem takšnih podatkov pomeni tudi skokovito povečanje cene celotne aplikacije. LITERATURA IN VIRI Banovec, T., Lesar, A., 1975: Digitalni model reliefa Slovenije, PIS SRS II.faza, elaborat št.2, Ljubljana. Brigham, E.O., 1988: The fast Fourier transform and its applications, Pren- tice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey. Imhof, E., 1965: Kartographische Gelaendedarstellung, Walter de Gruyter & Co., Berlin. Kraus, K., 1984: Photogrammetrie, Band 2, Theorie und Praxis der Aus-wertsysteme, Ferd. Dummlers Verlag, Bonn. Makarovič, B., 1972: Information transfer in reconstruction of data from sampled points, Photogrammetria, Vol.28, No.4. Oestman, A., 1987: Accuracy estimation of digital elevation data banks, Photogrammetrie Engineering & Remote Sensing, Vol.53, No.4. Radovan, D., 1984a: Optimizacija digitalnega modela reliefa za račun topografskih odklonov vertikale, diplomska naloga, 130 strani, Fakulteta za arhitekturo, gradbeništvo in geodezijo, Ljubljana. Radovan, D., 1984b: Optimiranje digitalnega modela reliefa za računanje topografskih odklonov vertikale, Geodetski vestnik, Letnik 28, Št.4. Radovan, D., 1988a: Prostorske interpolacijske metode v avtomatizirani kartografiji, seminarska naloga na podiplomskem študiju, 121 strani, Fakulteta za arhitekturo, gradbeništvo in geodezijo, Ljubljana. Radovan, D., 1988b: Interpolacijske metode v tematski kartografiji, raziskovalna naloga PORS, Inštitut za geodezijo in fotogrametrijo, Ljubljana. Radovan, D., 1990a: Nekateri problemi reagregacije prostorskih podatkov Dalibor Radovan_117_ Kako tudi ... pri arealnih interpolacijskih metodah, magistrska naloga, 131 strani, Fakulteta za arhitekturo, gradbeništvo in geodezijo, Ljubljana. Radovan, D., 1990b: Korekture in analiza digitalnega modela reliefa Republike Slovenije, tehnično poročilo, 16 strani, Inštitut za geodezijo in fotogrametrijo, Ljubljana. Radovan, D., 1992a: Kompjuterizacija evidenc geodetske službe, Digitalni informacijski sistem reliefa, Metodološko-tehnološka nastavitev, raziskovalna naloga MVOUP, tehnično poročilo, 41 strani, Inštitut za geodezijo in fotogrametrijo, Ljubljana. Radovan, D., 1992b: Analitično kartografsko senčenje DMR s psevdoslučaj-nostnimi rastri, Geodetski vestnik, Letnik 36, Št.3. Rozman, J., 1991: Programski paket za izračun in prikazovanje območja oddajanja radiotelevizijskih oddajnikov, priročnik, 24 strani, Inštitut za geodezijo in fotogrametrijo, Ljubljana. Rozman, J., Radovan, D., 1985: Uporaba laserske elektrografije pri računalniškem stavljanju tekstov in slik ter pri računalniški kartografiji, raziskovalna naloga PORS, Inštitut za geodezijo in fotogrametrijo, Inštitut Jožef Štefan, Inštitut za celulozo in papir, Ljubljana. Rozman, J., Radovan, D., 1992: Digitalni model reliefa, priročnik programskega paketa, Ver. 3.0, 35 strani, Inštitut za geodezijo in fotogrametrijo, Ljubljana. Vodopivec, F., Radovan, D., Kilar, B., 1985: Raziskava ploskve geoida v SRS, raziskovalna naloga RSS, Fakulteta za arhitekturo, gradbeništvo in geodezijo - oddelek za geodezijo, Ljubljana. t BLIŽNJA SREČANJA" Z GEOGRAFSKIMI INFORMACIJSKIMI SISTEMI Matjaž Ivačič UDK 91:681.3 Izvleček Prikazana je dejavnost Inštituta za geodezijo in fotogrametrijo na področju geografskih informacijskih sistemov, zajemanje dvo- in trodimenzionalnih prostorskih podatkov, projekt hidrografske podatkovne baze in obdelava nekaterih statističnih podatkov. UDC 91:681.3 Abstract •CLOSE CONTACTS' VV/TH G/S The efficiencg of Institute for geodesu and photogrammetrg on field of geogra-phical information system, two and three dimensional data capturing, hgdrogra-phy data base project and analyses of some statistic data is present. UVODNA RAZMIŠLJANJA Nekoliko ponesrečen naslov "Bližnja srečanja" z geografskimi informacijskimi sistemi sodi v področje znanstvene fantastike. Toda, ko sem prvič, še v času študija na naši fakulteti, slišal za geografske informacijske sisteme, so se mi zdele možnosti prostorskih analiz in modeliranj prava računalniška znanstvena fantastika. Danes ta fantastika stoji pred nami in naša naloga je, da jo čim bolje izkoristimo. Možnosti, ki nam jih nudijo GlS-i, zaenkrat izrabljamo le delno, z majhnimi količinami podatkov, zato o in-tregriranem GIS-u v Sloveniji ne moremo govoriti. Na Inštitutu za geodezijo in fotogrametrijo FAGG, se s posameznimi segmenti, ki so vkjučeni v GIS tehnologijo, ukvarjamo že vrsto let. To je pravzaprav logično, saj GlS-i v najširšem smislu zajemajo skoraj vsa področja klasične geodezije: od terenskih meritev do kartografskih izdelkov. Predstavil bom delo IGF-a na področju GIS tehnologije, v zadnjih treh letih, čeprav je bilo pred tem narejenih že veliko zanimivih projektov, predvsem s področja avtomatizirane kartografije (za področje tematskih kart) Matjaž Ivačič, dipl. ing. geod., Inštitut za geodezijo in fotogrametrijo FAGG, Ljubljana Matjaž Ivačič 119 "Bližnja in lasten GIS program za modeliranje in analizo podatkov digitalnega modela reliefa. Podana je metodologija zajemanja dvodimenzionalnih in trodimenzionalnih prostorskih podatkov, projekt digitalne hidrografske baze in obdelava podatkov popisa prebivalcev. ZAJEMANJE 2D PROSTORSKIH PODATKOV Problem, s katerim se srečujemo uporabniki GIS-ov, so bili, so in še nekaj časa bodo geokodirani podatki. Zato smo se med prvimi v Sloveniji lotili A/D (analogno/digitalne) pretvorbe prostorskih podatkov. Pri ročni digitalizaciji kartografkih podlag smo z lastnimi in tujimi programi dosegli kvaliteto, ki je po svoji natančnosti, ekonomičnosti in hitrosti v večini primerov boljša od skeniranja in vektorizacije (Ncgia 1990), ki bosta v prihodnosti nedvoumno imeli veliko vlogo. Pri digitalizaciji načrtov zemljiškega katastra, ki so za geodete in ostale prostorsko usmerjene stroke eden od temeljnih informacijskih slojev v GIS-u, smo v nekaj letih pripravili digitalne podatke za vnos v različna GIS orodja, ki se pojavljajo na tržišču. V postopku zajemanja originalne kartografske podlage najprej ročno digitaliziramo na digitalni mizi (formata A0), z uporabo ustrezne tranformacijske metode jih prevedemo na Gauss - Kruegerjev koordinatni sistem, z editiranjem oz. naknadnim urejanjem odpravimo napake digitalizacije in še večkrat napake, ki so obstajale že na klasičnem mediju, izgradimo ustrezne topološke odnose, opremimo prostorske objekte s ključnimi atributi in končno izrišemo vsebino baze na obstojen medij (običajno dimenzijsko obstojna folija) v obliki kartografskega izrisa, kot je predpisano za zemljiško katastrske načrte. Nadalje sodi sem tudi digitalizacija topografskih načrtov večjih (1:500, 1:1000) in srednjih meril (1:25000,1:50000). Za izdelavo resnično kvalitetne topografske baze moramo z atributi opremiti vse prostorske entitete, torej zgraditi točkovno, linijsko in ploskovno (arealno) topologijo. Na tak način segmentirani elementi prostora služijo ostalim uporabnikom kot osnova na kateri gradijo svoje uporabniške informacijske sisteme. Po osebnem prepričanju in ob spremljanju tujih dosežkov je najpomembnejša topografska informacija v GIS-u. Le-ta je razčlenjena na sloj vegetacije, prometnega omrežja, zgradb, voda itd. Prostorske entitete (cesta, vodnjak, hiša, jezero,...) nam, skupaj z osnovnimi atributi, dajo osnovno informacijo o prostoru, ki ga obravnavamo. Rastrski aeroposnetek ali ortofotonačrt sta lahko prisotna le kot ozadje (background) ostalim vektorskim podatkom. Za primerjavo: pri orientaciji v prostoru je topografska karta primernejša od aeroposnetka oz. ortofotonačrta, iz katerega ne moremo izvedeti recimo imen ulic ali hišnih številk. Z današnjo tehnologijo (hibridnimi sistemi) na rastrske podatke še ne moremo navezovati atributov, zato jih nekateri Matjaž Ivačič 120 "Bližnja smatrajo za neinteligentne v primerjavi z vektorskimi, ki jih imajo za inteligentne. ZAJEMANJE 3D PROSTORSKIH PODATKOV Naše naravno okolje seveda nima dveh dimenzij, ki jih običajno obdelujemo v računalniku, ampak tudi tretjo in četrto. V tujini že stremijo k štiri-dimenzionalnim GlS-om (Dangermond, 1991), kjer je vsaka prostorska entiteta podana s tremi prostorskimi komponentami in časom, tako da lahko izvajamo analize in modeliranja v daljši časovni periodi, torej ne samo v trenutnem časovnem preseku. Na IGF-u smo se zaenkrat lotili trodimenzio-nalnega zajema zgradb ter drugih karakterističnih objektov v okolju. Uporabniki 3D podatkovnih baz so predvsem urbanisti, arhitekti, lahko pa tudi kartografi. Pri trodimenzionalnem zajemanju prostorskih podatkov nam kot podatkovni vir lahko služijo terenske meritve, aerofotonačrti ali z ustrezno višinsko komponento opremljeni klasični topografski načrti. Na IGF smo za zajem uporabljali drugo in tretjo inačico. Glede hitrosti zajemanja ima majhno prednost stereointerpretacija, za natančnost pa konstruiranje iz topografskih ali drugih načrtov. Uporabili smo naslednje faze zajemanja trodimenzionalnih objektov iz aero-posnetkov: - zajem prostorskih podatkov iz stereomodela, - avtomatsko sestavljanje objektov, - vnos v GIS okolje, - izgradnja objektne topologije (po potrebi). Pri zajemanju iz dvodimenzionalnih načrtov vgradimo višinsko komponento naknadno kot atribut. Postopek je zato sledeč: - ročna digitalizacija, - editiranje, - atributizacija višinske komponente, - avtomatsko sestavljanje objektov, - vnos v GIS okolje, - izgradnja objektne topologije (po potrebi). Pri osnovnih aplikacijah, ki jih potrebujemo običajno v CAD okolju, ne potrebujemo objektne topologije. Zato se nam v GIS okolju ob uporabi objektne topologije (Bili 1991) ponujajo možnosti uporabe nekaterih trodimenzionalnih aplikacij, ki so vezane na volumen objektov. Zaenkrat smo po opisani metodologiji izdelali dva obsežnejša projekta: Cavtat in Kranj. Prvi je primer zajema podatkov za potrebe prostorskega Matjaž Ivačič 121 "Bližnja načrtovanja, ki je bilo zaradi vojne na Hrvaškem ustavljeno. V drugem primeru smo zajete podatke uporabili za izdelavo mestnega načrta v akso-nometrični projekciji. Kolikor mi je znano, so podatke uporabili tudi pri arhitekturnih predlogih za ureditev starega mestnega jedra Kranja. V okolju GIS-ov lahko v trodimenzionalni bazi postavimo naslednja vprašanja: 1. Kolikšen volumen tvorijo objekti (hiše) v N-tem kareju? 2. Najdi vse hiše, katerih ostrešje je višje od 3 m (primerno za gradnjo podstrešnih stanovanj)! 3. Poišči vse garaže, ki so širše od 2,5 metra ! PROJEKT DIGITALNE HIDROGRAFSKE BAZE V okviru projektov, ki so potekali letošnjo pomlad v Sloveniji, katerih namen je bil dobiti ustrezne tehnološke in metodološke rešitve za zajem, pripravo in obdelavo podatkov nekaterih geodetskih evidenc, smo izdelali metodologijo za zajem podatkov hidrografske mreže. Pripravili smo rešitve za zajem iz obstoječih kartografskih načrtov in predlog zajema s fotogra-metričnimi metodami. Glavne faze zajema iz kartografskih podlag so bile: - skeniranje, - editiranje, - atributizacija, - izgradnja topologije za hidro-objekte, - prepis v poljubno GIS okolje. Pri izdelavi omenjenega projekta smo uporabili metodo skeniranja in avtomatske vektorizacije, mnenja pa smo, da je ročna digitalizacija v večini primerov še vedno aktualna. V fazi vzdrževanja kart oz. reambulacije predlagamo ponoven zajem linijskih hidrografskih elementov (potoki, reke kanali,...) z vsemi tremi prostorskimi koordinatami. Na tak način dobimo natančnejšo višinsko komponento vodotoka in dodatne lomne linije (break lines) za podatkovno bazo reliefa. Dodaten problem hidrografske baze podatkov je izgradnja topologije. Hidrografske aplikacije se namreč razlikujejo od aplikacij, ki smo jih vajeni pri večini ostalih strok, zato potrebujemo specifično "hidrografsko" topologijo, ki nam omogoči mrežno analizo in modeliranje v prostoru. Omenjeni problem tudi v tujini še ni enotno rešen, zato smo predlagali rešitev, ki minimalno obremenjuje že tako drago fazo zajema podatkov in omogoča vse nadaljne aplikacije ter uporabo dinamičnega segmentiranja. Poleg digitalizacije bregov smo vpeljali še osi vodotokov, ki nam določajo smer in šifro vodotoka, ki ga loči od ostalih. Skupaj s še nekaterimi tehničnimi rešitvami omogočamo izvajanje vseh mrežnih analiz in modeliranj. Matjaž Ivačič 122 GOSTOTA PREBIVALSTVA V SLOVENIJI "Bližnja Vsi, ki se ukvarjamo z računalniki, se prej kot slej srečamo z omejitvami zmogljivosti računalniških sistemov. Vedno se namreč najde problem, ki presega zmogljivost strojne ali programske opreme. Zato težimo k boljši in zmogljivejši opremi. Obdelava podatkov popisa prebivalstva iz leta 1991 v Sloveniji in izračun gostote prebivalstva na statistični okoliš ter grafično prezentacijo rezultatov so na PC-jih (486) skoraj nemogoči. Približno 50 Mbvtov velika DXF datoteka s segmenti statističnih okolišev nam hitro onemogoči tudi zmogljivejše orodje. V sodelovanju z Ministrstvom za varstvo okolja in urejanje prostora smo pri projektu uporabili zmogljivejše grafične postaje (Silicon Graphics, Hevvlett Packard) in Gis orodje Arc/Info. Čeprav je aplikacija na videz povsem preprosta, smo se s pripravo podatkov zamudili precej več časa, kot smo načrtovali. Predvsem se je pojavilo vprašanje smotrnosti uporabe bazičnih prostorskih podatkov, ki so zajeti iz karte 1:5000 pri izdelavi karte v merilu 1:250000 (ogromna redundanca). Enostavna rešitev bi bila avtomatska kartografska generalizacija. Toda tudi najboljši algoritmi za generalizacijo nam ne omogočijo enostavnega prehoda. Zaradi specifičnosti bazičnih podatkov dobimo po generalizaciji nekaj tisoč novih statističnih okolišev majhnih dimenzij, ki dejansko seveda ne obstajajo. Zato smo bili prisiljeni uporabiti osnovno podatkovno bazo, čeprav smo s tem podaljšali vse nadaljne operacije. Pojavlja se torej zahteva po ustreznih podatkovnih bazah manjših meril (npr. 1:50000, 1:250000), ki bodo usklajene z atributnimi bazami. Prehajanje iz večjih v manjša merila ni enostavno in popolnoma avtomatizirano, zato bomo tudi v prihodnje potrebovali podatkovne baze, ki bodo vzdrževane v nekaj strateških merilih. NAMESTO ZAKLJUČKA Krog uporabnikov geografskih informacijskih sistemov se hitro širi. Po eni strani zaradi zniževanja cen posameznim GIS orodjem in osnovni strojni opremi, pa tudi zaradi zavesti o potrebnosti vključitve lastne stroke v GIS. S tem, ko se veča število zainteresiranih uporabnikov, raste tudi odgovornost in vloga geodezije pri zagotavljanju ustreznih, ažurnih, geokodiranih podatkov. Še večja pa bi morala biti vloga države, saj geodezija le izpolnjuje velik del njenih potreb po temeljnih prostorskih informacijah. V kratkem bomo morali odgovoriti na naslednje vprašanje: Katere podatke je država sposobna in zainteresirana voditi ter vzdrževati? Rešiti je potrebno vprašanja osnovnih meril, količine in kvalitete podatkov ter določiti odgovorne nosilce posameznih informacijskih slojev. Šele potem bomo lahko ugotovili kakšna finančna sredstva potrebujemo in kdaj lahko pričakujemo uresničitev željenih ciljev. Matjaž Ivačič 123 "Bližnja Pri svojem delu tudi ugotavljam, da je sodelovanje in" pretok informacij med strokovnimi skupinami, ki se ukvarjajo z GlS-i, minimalno. S povezovanjem le-teh bi razvoj lahko pospešili in na nek način spodbudili manj aktivne k sodelovanju. V bližnji prihodnosti bo treba veliko več storiti tudi na področju izobraževanja, saj bi specialistični ali podoben interdisciplinaren študij geografskih informacijskih sistemov veliko prispeval k napredku prostorsko orientiranih dejavnosti in s tem tudi Slovenije. LITERATURA IN VIRI Bili, R. et al., 1991: Grundlagen der Geo-Informationssysteme, Karlsruhe. Dangermond, J., 1991: The GIS of the Future Multimedia, Multidimensio-nal, GIS Conference, Brno. NCGIA C. C., 1990: Technical Issues in GIS, National Center for Geographi-cal Information and Anah/ses, University of California, Santa Barbara. Messennburg, P., 1988: Rechnergestutzte Gestaltung an schaulicher Sied-lungdarstellung, Nachrichten aus dem Karten- und Vermessungswe-sen, Nr. 101-1988, 83-90. Ivačič, M., 1992: Tehnično poročilo o izvedbi projekta: Metodološko - tehnološke rešitve nastavitve in vzdrževanja digitalne baze hidrografske mreže, Inštitut za geodezijo in fotogrametrijo, Ljubljana. REGISTER ZGRADB V RAČUNALNIŠKO PODPRTIH ODLOČITVENIH MODELIH PROSTORSKE EKONOMIKE Marija Bogataj in Samo Drobne UDK 332:528.065 Izvleček Za uspešno aplikacijo teoretičnih rešitev s področja urbane in regionalne ekonomike za reševanje praktičnih problemov v slovenskem prostoru je potrebna ustrezna računalniška podpora, saj zaradi interakcij med dejavnostmi v prostoru in večkri-terialnega odločanja na različnih nivojih upravljanja s prostorskimi sistemi parcialne rešitve ne dajo ustreznih rezultatov. V članku podajamo teoretična izhodišča za dvodimenzionalne probleme, ki so v praksi sicer večdimenzionalni. Pri tem izhajamo predvsem iz teoretičnih rešitev Alonsoja. Podajamo matematična izhodišča za izgradnjo skeleta odločitvenih modelov. V članku še posebej opozarjamo na tiste obvezne elemente podatkovne baze v jedru GIS, brez katerih uspešno upravljanje hierarhičnih prostorskih struktur ni mogoče. UDC 332:528.065 Abstract BUILDING AND DWELLING REGISTER IN THE COMPUTER SUPPORTED DECISSION MODELS OF SPATIAL ECONOMICS The theoretical results, that originate from the theorg of the urban economics and from other theories of spatial economics, can be successfullg applied on the urban groivth control in Slovenia if there is available GIS with Building and Dwelling Register (BDR) embedded in it. BDR will enable us to upgrade the re-levant MASS appraisal and to formalise the skeleton for multicriterion, multile-vel decision models. In this paper the simple spatial decision results (originated from some basic Alonso's considerations) are discussed, which have to be stu-died simultaneouslg in the models of spatial interactions and supported by GIS, where Building and Dwelling Register is plaging its role. How to construct this register, which ivill support the decision models, is briefly discussed. UVOD Med temeljne probleme, ki jih srečamo pri aplikaciji urbane ekonomike in drugih vej prostorske ekonomike v aktualne prostorske rešitve, sodi problem izgradnje integriranega prostorskega informacijskega sistema. Le-ta je v Sloveniji šele v prvih fazah razvoja, in do sedaj ni nudil povezav za uporabo ustreznih odločitvenih modelov v prostoru. Takšen sistem Prof. Marija Bogataj, Samo Drobne, dipl. ing FAGG. Jamova 2, 61000 Ljubljana Marija Bogataj, Samo Drobne_125_Register ... bi moral prostorskim ekonomistom in drugim planerjem v prostoru, kakor tudi upravljalcem operativnih funkcij v prostoru, nuditi informacijsko podporo na vseh področjih urbanske in regionalne ekonomike. Naštejmo nekaj takih področij dela: • analiza lokacije posameznih dejavnosti v naseljih in usmerjanje željene alokacije v prostoru, tudi z ustrezno fiskalno-tržno politiko: • reševanje problemov hierarhije naselij v prostoru, vključno z analizo njihove gospodarske rasti in alokacije kapitala v prostoru; • reševanje problema velikosti naselij z vidika internih in eksternih ekonomskih učinkov in še predvsem z vidika internalizacije eksternih stroškov, predvsem tistih, ki so povezani z vprašanjem polucije; • dinamična analiza vplivov urbanih sprememb na spremembe v narodnem dohodku, z vidika demografskih sprememb, sprememb v proizvodnih tehnologijah in transportnih zmožnostih ... ; • reševanje problemov zemljiške politike v naseljih, analize trga zemljišč v prostoru in vprašanje mestne rente: • reševanje problema lokalnih uprav in financiranje infrastrukturnega gospodarstva; • analiza trga delovne sile v naseljih (še predvsem v večjih mestih); • reševanje problema urbanega transporta, še predvsem v interakciji z rabo zemljišč v razvoju naselij; • analiza vplivov prostorsko planerskih omejitev in vplivov davčne politike na urbani razvoj in njegovo ekonomsko uspešnost ..... V zadnjem času se tudi v svetu posveča vse več pozornosti cenilstvu nepremičnin v mestih in drugih naseljih. To področje intenzivneje prehaja iz ocenjevanja vloženega kapitala v nepremičnino, v analizo lokacijskih prednosti nepremičnin v prostoru, ki se izraža v višjem bruto dohodku oziroma nižjih stroških uporabnikov mestnih zemljišč v dejavnosti sami, pri prenosu lastništva v višji kupnini, pri prenosu pravice rabe pa v višji renti. Takšne cenitve ne služijo samo zajemanju rente v dejavnosti oziroma davčni politiki ob prenosu lastništva, ampak so pomemben temelj krojitvi hipotekarskih odločitev oziroma cenitev rizika in določitev višine posojil pri podpori investicijski politiki v prostoru. Zadnje je tudi pomemben vzvod nacionalnega gospodarskega razvoja. V tem se loči lokacijski pristop v cenilstvu, ki upošteva tudi pričakovano gospodarsko rast ali nazadovanje na določenem teritoriju, od cenilstva vloženega kapitala, ki je zanimivo tako za zavarovalniško politiko kot tudi za analizo uspešnosti vlaganj v prostor. Tovrstno cenilstvo bi moralo postati ena obveznih faz urbanega oziroma širšega prostorskega managementa. Za reševanje teh problemov je potrebno zgraditi ustrezno informacijsko bazo v jedru GIS, za podporo odločitvam pa tudi ustrezne odločitvene modele. Temu cilju smo prilagodili tudi podatkovno zasnovo v konkretni aplikaciji Registra zgradb v ORACLE RDBMS, ki jo podrobneje predstavljamo v Marija Bogataj, Samo Drobne_126_Register ... ki Davčna politika, temelji na zemljiški politiki in drugih principih upravljanja z nepremičninami Socioekonomske in ekološke danosti v prostoru Raba zemljišč povpraševanje po zemlji in drugih nepremičninah Vrednost zemljišč in nepremičnin na njih ponudba nepremičnin IS SISTEM ZA UPRAVLJANJE S PROSTOROM, KI TEMELJI NA REGISTRU NEPREMIČNIN POSLEDICE ODLOČITEV V MONOCENTRIČNIH URBANIH SISTEMIH Različne lokacije v naseljih so za različne dejavnosti različno pridobitno ugodne oziroma nudijo različno kvaliteto bivanja posameznemu uporabniku. Posamezni uporabnik bo za svoje bivanje izbral lokacijo, kjer se doti- nadaljevanju tega prispevka. Na tako zasnovani podatkovni strukturi bomo zgradili nekatere temeljne cenilske funkcije kakor tudi funkcije spremljanja investicij v nepremičnine. Funkcijo podatkovne baze upravljalcev nepremičnin in njeno vpetost v zemljiško politiko v prostoru prikazuje slika 1. Slika 1: Funkcija podatkovne baze upravljalca nepremičnin in njena vpetost v zemljiško politiko v prostoru. Marija Bogataj, Samo Drobne_127_Register ... R1 R2 R3 Razdalja LEGENDA: AB - krivulja ravnotežne cene zemljišč v odvisnosti od razdalje od centra mesta R1B - kmetijska renta v razdalji R1 od centra mesta R3B" - absolutna renta (njena kapitalizacija) A'B' - nova ravnotežna cena, ki nastane zaradi znižanja stroškov kontaktiranja s centrom (uporabniki zemljišč se pri nižjih stroških transporta odločijo za nižje gostote rabe) R1R2 - plansko določen zeleni pas, ki naj bi zavrl prostorsko rast mesta A"B" - nova, prekinjena krivulja ravnotežne cene, kot rezultat prostorsko-planske odločitve Ti ploskvi se s časom spreminjata. Nanju vplivajo predvsem stopnja ekonomskega razvoja v prostoru in višina sredstev, s katerimi razpolaga posameznik, diferencirana davčna politika, investicije v prostor in tehnični razvoj, ki olajša kontakte med lokacijami, negativni vplivi onesnaženosti prostora ter prostorsko-planske omejitve. Oglejmo si nekaj takih vplivov v monocentričnem sistemu. kata njegova ploskev konstantnih ugodnosti in ploskev možnih izbir (glej tudi Alonso, 1964), kar ponazarja slika 2. Slika 2: Dotikališče ploskve konstantne ugodnosti v optimalni točki (tako posameznik v množici razpoložljivih parcel najde optimalno lego za svoje bivališče). Marija Bogataj, Samo Drobne 128 Register Ob pogojih nemotenega razvoja monocentričnega sistema, ko v razvoj ne posegajo niti prostorsko-planske omejitve niti fiskalna politika in se nivo tehničnega razvoja ne spreminja, se oblikuje krivulja ravnotežne cene zemljišč kot krivulja maksimalnih uporabnih vrednosti različnih uporabnikov zemljišč, kar je prikazano na sliki 3a (glej tudi Alonso, 1964). S prostorsko planskimi omejitvami se optimalna alokacija poruši, kot je to pokaza-no na sliki 3b. Optimalna alokacija dejavnosti v prostoru se lahko spremeni tudi zaradi tehničnega razvoja in investicij v infrastrukturo, ki zmanjšajo stroške kon-taktiranja med lokacijami. V monocentričnem sistemu pa se zmanjšajo stroški kontaktiranja s središčem mesta. Zaradi nižjih transportnih stroškov (stroškov kontaktiranja) postanejo bolj oddaljene lokacije atraktivnejše, uporabnik, ki izbira med oddaljenostjo in velikostjo parcele, se odmika od središča mesta, kar ima za posledico premik krivulje ravnotežne cene iz AB v A'B'. Tega procesa ne ustavi niti plansko določen zeleni pas v kolobarju (R1.R2), ki naj bi zavrl prostorsko rast mesta. Ustvari se novo ravnotežje, ki ga prikazujeta krivulji A"C in C'B" na sliki 4. Na nivoju lokalne skupnosti vpliva na uporabno vrednost nepremičnin tudi diferencirana davčna politika. Željeno rast naselja oziroma željeno strukturo rabe prostora lahko dosežemo s pravilno oblikovano davčno politiko. Kako ta proces alokacije v monocentričnem sistemu poteka prikazujejo slike 5a, 5b in 5c. Omenjene krivulje ravnotežne cene so v različnih mestih različne. Tudi njihovo obnašanje pri posameznih prostorsko-planskih, davčnih ali investicijskih odločitvah je po različnih naseljih različno, kajti posamezne dejavnosti imajo različne koristi in različne stroške v različno velikih naseljih v hierarhiji centralnih krajev. Več o tem je pisal Alonso (1971). Reakcijo posameznih uporabnikov na fiskalno politiko, ki npr. podpira razvoj manj razvitih naselij, smo podrobneje opisali v članku 'Reševanje demografsko in polucijsko ogroženih področij v hierarhiji naselij Slovenije' (Bogataj, Drobne, 1991). Fiskalna politika kot regulator rasti mest je prikazan na sliki 6. . Ti preprosti primeri kažejo, da je potrebno pri analizi odločitev, ki naj usmerjajo rast naselij v sistemu naselij Slovenije, obravnavati vse vrste upravljalskih odločitev in vse nivoje upravljanja (od lokalnega preko regionalnega nivoja pa vse do centralnih odločitev) simultano. Problem postaja še toliko bolj obsežen, ker ne gre le za kontaktiranje posameznih dejavnosti s centrom v monocentričnih naseljih, ampak za interakcije med posameznimi dejavnostmi na različnih lokacijah v naselju in za relacije v hierarhiji naselij hkrati. Zato je potrebno slediti vsem lokacijam in tokovom med njimi. Le-to nam omogočajo relevantne informacije, ki slonijo na razširjeni podatkovni bazi registra zgradb in podatkovnih bazah infrastrukturnih mrež, ki omogočajo kontakte med lokacijami. Te bodo podprte s podatkovnimi bazami v GIS; pri tem pa je nosilec pretežnih podatkov o lokacijah in dejavnostih na njih Register zgradb. Marija Bogataj, Samo Drobne_129__Register ... efiuiez jsoupeJA e u | e [ u e|a| Slika 3a: Ravnotežna cena zemljišča kot krivulja maksimalnih uporabnih vrednosti zemljišč. Marija Bogataj. Samo Drobne 130 Register Slika 3b: Vpliv planske odločitve na menjalno vrednost zemlje ob nespremenjenem skupnem povpraševanju. Marija Bogataj. Samo Drobne_131 _Register ... R Legenda: R - gradient upadanja lokacijskih ugodnosti Q - velikost zemljišča Z - agregat vseh drugih dobrin in kvaliteta okolja p - ploskev konstantnih ugodnosti K -ploskev možnih izbir ODNOS MED REGISTROM ZGRADB. PODATKOVNO BAZO KATASTRA ZGRADB IN PODATKOVNO BAZO UPRAVLJALCEV GRAJENEGA PROSTORA Kot je razvidno iz spodnje slike 7 predstavlja Register (seznam) zgradb osrednji element podatkovnih baz nepremičnin. Register zgradb je torej tisti osnovni povezovalni element v integriranih prostorskih informacijskih sistemih, preko katerega lahko spremljamo vse na grajen prostor vezane pojave. Pri graditvi podatkovnega modela smo Slika 4: Vpliv planske opredelitve zelenega pasu na menjalno vrednost zemlje ob znižanih stroških transporta. Marija Bogataj, Samo Drobne_132_ Register ... U2 (rT""^^^^ o M | 0 m R2 Razdalja Slika 5b: Če dejavnost Dl obdavčimo z davčno stopnjo p, dejavost D2 pa ostaja neobdavčena, se krivulja (premica) koristi dejavnosti Dl preslika v krivuljo U4(d). Razdalja Slika 5c: Če je naklon krivulje U4(d) manjši od naklona U2(d) (neobdavčene dejavnosti), dejavnosti zamenjata lokaciji (ob predpostavki, da so stroški alokacije zanemarljivi), tako da je dejavnost D2 locirana na intervalu (O.dl*). U5' (R) - U2' Slika 5a: Naklon krivulje koristi, ki je za različne dejavnosti različen, določa lokacijo posameznih dejavnosti v prostoru. Na sliki je dejavnost Dl s krivuljo koristi Ul bliže središču mesta kot dejavnost D2 z bolj položno krivuljo koristi U2. Marija Bogataj, Samo Drobne_133_Register Pa Pt Pm velikost naselja Legenda: a - povprečni stroški b - povprečne koristi o - mejni stroški d - mejne koristi e* - bruto stroški povprečnega uporabnika, ki dajejo enake koristi v vseh naseljih Pn Pa -velikost naselja, pri kateri je relativna korist povprečnega uporabnika največja - z vidika upravljalca zelena velikost naselja - velikost naselja, v katerem se davki in drugi prispevki izravnajo s sredstvi za pospeševanje razvoja Definicije: C(N) - b(PN) - a(PN) C(A) - b(PA) - a(PA) D(N) - d(PN) - c(Pn) D (A) - d(PA) - O(PA) Stanje pred distribucijo sredstev C(N) > C(A) D(N) < D (A) ManjSa naselja težijo proti velikosti Pn . Stanje po realizaciji zakona o pospeševanj demografsko ogroženih območij (redistribu C'(N) C'(A) b(PN) b(PA) 3'(PN) e'(PA) C(n; d(n; u razvoja cija sredstev) < C'(A) D(A) Slika 6: Fiskalna politika kot regulator rasti centralnih krajev. Marija Bogataj, Samo Drobne_134_Register cd CD g cs ii cd c CD i 5 . d) i -S s c o -* S 1 ^ 5 N 9 S L3 L tj lil -> Z o \s < v S O ~ « o W * O O 3*1 rt ~ L o F 2 2 11 Q- a O) n CO iti o o c *f S rt C c i i *f o 2 i: a O, W C Tj rt O © O > 11« i sil«« J O C TJ O " c S m 2 c « o " Um? ? • N L S ¦ rt i s S ¦» -S Q 2 N T3 N o c a ^ rt ^ rt i ¦ S * S S L o S rt * - 01 i S . II n 3 2 g1 « O rt ¦L C č: 2 0) o . fl N o O O O B 2 2 oi > S j3 il I N ¦2.0 S f i I iji c ; 1 č o g1 S 3 E « 32 -S 3 ^ I« filllpillilifl! rt i rt M rt c 10 t5 > > « « aH < lu n Z*r- >>(/) (J) Q N O a. m v N w m 0 communes. Computer hardware and software is also presented. UVOD GlS-i so v zadnjih letih postali zelo uspešni pri informacijski podpori prostorskemu planiranju in drugim projektom, pri katerih so atributi vezani na podatke o prostoru. Ravno zmožnost teh orodij za uporabo prostorsko vezanih podatkov z njihovimi atributi nam omogoča njihovo prekrivanje, selekcijo, združevanje ipd. GlS-i dobro podpirajo prostorske baze podatkov in omogočajo oblikovanje različnih izpisov tako v obliki tabelaričnih prikazov, kakor tudi barvnih izrisov različnih kart. Uporaba GIS-ov zahteva usklajeno delovanje različnih strokovnih sodelavcev, zmogljivo računalniško opremo ter dovolj zmogljivo GIS orodje. V okviru priprav za oblikovanje celovite strategije prostorskega razvoja je Ministrstvo za varstvo okolja in urejanja prostora v začetku leta 1991 Danijel Boldin dipl. org. inf., Aleksander Jakoš dipl. geogr., Urbanistični inštitut Slovenije, Ljubljana, Jamova 18 Danijel Boldin, Aleksander JakoS_142 Uporaba naročilo izdelavo raziskovalnega projekta: "Zasnova poselitvenega razvoja Slovenije", ki sta ga sofinancirala Ministrstvo za znanost in tehnologijo in Ministrstvo za varstvo okolja In urejanje prostora v okviru inovacijskega sklada. Ta raziskava je predvidevala poleg demografskih elementov tudi proučitev teritorialno-upravne delitve kot instrumenta za usklajevanje prostorskih elementov. Vse faze projekta so bile v celoti izvedene na UI na naslednji strojni opremi: dva PC kompatibilna računalnika (80486 in 80386 s 110 MB trdima diskoma in barvnim ekranom), digitalnik A0 format, peresni risalnik -format A0 in laserski tiskalnik. Programska oprema, ki smo jo uporabljali pri tem projektu, je bila naslednja: PC ARC/INFO 3.4D za analizo atributnih in topoloških podatkov. Program za računalniško podprto načrtovanje AutoCAD 9.0, s katerim smo pripravili celoten proces zajemanja grafičnih podatkov (digitalizacije mej posameznih teritorialnih enot) in izrise večine končnih predlogov novih občin. S programskim sistemom za urejanje baz podatkov dBASE III+ in CLIPPER Summer 87 s katerima smo pripravljali in urejali atributno bazo podatkov in različne tabelarične prikaze. Za urejanje preglednic smo uporabljali program SYMPHONY 1.0, s katerim smo pripravili statistične in analitične izračune. PRIPRAVA PODATKOV Podatke o teritorialnih enotah smo razdelili na topološki (grafični) in atributni del. V začetku smo pripravljali ti dve bazi ločeno, vendar pa smo jih kasneje združili v en sistem. Grafični del je temeljil na karti merila 1:250.000 (Republiška geodetska uprava, 1991). Atributni del smo pripravili na osnovi podatkov popisov od leta 1961 dalje oz. agregiranih baz podatkov po naseljih, krajevnih skupnostih in sedanjih občinah (podatki so bili prirejeni na šifrant naselij, ki je veljal za predhodne podatke popisa leta 1991, Zavod za statistiko Republike Slovenije). Izhodišče za oblikovanje meja novih občin je bilo delovno gradivo dr. Igorja Vrišerja (Vrišer, 1991). V prvi fazi projekta, ko smo testirali možne pristope k izvedbi projekta smo pripravljali delovno topološko in atributno bazo (digitalizacija mej krajevnih skupnosti iz pregledne karte Slovenije v merilu 1:250.000) samo za nekatere dele Slovenije (območje notranjskih, primorskih, gorenjskih ipd. občin). Osnovna enota pri oblikovanju novih občin je bila krajevna skupnost. Nižje enote - naselja so nastopala samo v atributni bazi. V tej fazi smo določili strukturo topološke (podatkovni sloji) in atributne baze, osnovne grafične elemente, način povezovanja grafičnih elementov in šifriranja novih občin ter pripravili postopke za pove- Danijel Boldin. Aleksander JakoS_143 Uporaba zavo atributne in grafične baze. Pripravili smo nekatere testne tabelarične prikaze atributne baze, kakor tudi nekatere kartografske izrise. GIS STRUKTURA IN OBDELAVA PODATKOV Na osnovi delovnih rezultatov in pripravljenih delovnih postopkov smo se lotili oblikovanja novih občin. Predlog novih občin je bil oblikovan tako, da smo krajevne skupnosti (stanje 1991) združevali (združevanje segmentov KS v nove poligone) v nove občine. Pri tem posameznih krajevnih skupnosti nismo delili med več novih občin (kar pa za dokončen predlog seveda ne velja). Že pri digitalizaciji mej novih občin smo upoštevali topo-loške zahteve paketa za podporo geografskih informacijskih sistemov (način dodajanja, brisanja segmentov, povezava segmentov v poligone ipd.) tako, da smo lahko v nadaljevanju te podatke prenesli v PC ARC/INFO. Nato smo pripravili način šifriranja novih občin. Pri tem smo uporabljali naslednja izhodišča: - Oznaka nove občine je sestavljena iz 4 znakov. Prva dva znaka predstavljata oznako obstoječe občine, tretji in četrti znak pa oznako nove občine. - Nove občine oštevilčimo zaporedno v okviru obstoječih občin. - Oznake novih občin se pričnejo s številko 1. - Oznako 1 dobi nova občina, ki ima enako ime kot obstoječa občina. - Pri oštevilčenju novih občin se upošteva abecedni red imen občin. Primer: 0301, 03 - oznaka obstoječe občine, 01 - oznaka nove občine. Na ta način smo ohranili povezavo med obstoječimi in novimi občinami. Celoten proces grafične obdelave vhodnih podatkov - oblikovanja novih enot smo izvedli s programskim paketom AutoCAD. S pomočjo ARC/INFO-a pa smo izvedli postopke za topološko kontrolo in popravljanje topoloških napak grafične baze. Po delovnem gradivu dr. Igorja Vrišerja smo pripravili dva variantna predloga nove upravne razdelitve Slovenije (Vrišer, 1991). Zaradi sistematičnosti in zaradi majhnega števila sprememb med obema predlogoma smo jih v našem projektu poimenovali z 2a in 2b. Pri tem smo različne osnovne baze podatkov (prebivalci, delovna mesta ipd.) prilagodili na nove občine. Medtem ko je bila osnova za grafično prikazovanje novih občin krajevna skupnost (po podatkih Geodetskega zavoda Slovenije) in le za leto 1991 (predhodni podatki popisa prebivalstva leta 1991) tudi izbrani podatki po teh krajevnih skupnostih, so bili vsi podatki o časovnih serijah pred letom 1991 obdelani na ravni naselij. Ker posamezna naselja sekajo meje krajevnih skupnosti, smo morali podatke prilagoditi. Pri tem smo praviloma krajevne skupnosti v občinskih središčih združili v eno "naselje", v primeru večjih odstopanj pa smo si pomagali z deleži prebivalstva po posameznih naseljih in krajevnih skupnostih (Pregled teritorialnih enot 1991 Danijel Boldin, Aleksander JakoS_144 Uporaba in povezava šifranta naselji s KS, 1991). Časovne serije o številu prebivalcev so bile izdelane na ravni naselij in prilagojene na šifrant krajevnih skupnosti in šifrant naselij leta 1991. Poseben problem so predstavljala delovna mesta, saj se šifranta naselij (popis 1991) in šifrant delovnih mest (register avgust 1991) ne ujemata (razlike pri več kot 200 naseljih). Pri atributnih podatkih smo morali najprej uskladiti šifrante naselij popisov prebivalstva leta 1961, 1971 in 1981 na leto 1991 (za skupno število prebivalcev). Za podatke pred letom 1991 je bilo potrebno izdelati povezavo šifranta naselij s šifrantom krajevnih skupnosti. Nekatera naselja se namreč delijo v več krajevnih skupnosti, zato je bilo potrebno v posameznih primerih deliti podatke po naseljih. Atributna baza predloga novih občin je nastajala ob pripravi topološke baze. Atributne podatke smo pripravili na osnovi šifranta povezav med oznakami občin in oznakami krajevnih skupnosti. Za lažje oblikovanje šifrantov smo pripravili postopek v programu AutoCAD (AutoLISP), ki je omogočal zapis povezav teritorialnih enot na ASCII datoteko. Šifrant je vseboval naslednje podatke : oznaka nove občine, oznaka obstoječe občine, oznake pripadajočih KS. Atributni podatki so bili vezani na obstoječe občine, nove občine in krajevne skupnosti. Nove občine smo opisali z naslednjimi atributi: - šifra nove občine, - število prebivalcev leta 1961, - število prebivalcev leta 1971, - število prebivalcev leta 1981, - število prebivalcev leta 1991, - indeks gibanja števila prebivalcev v obdobju 1961-1971, - indeks gibanja števila prebivalcev v obdobju 1971-1981, - indeks gibanja števila prebivalcev v obdobju 1981-1991, - indeks gibanja števila prebivalcev v obdobju 1961-1991, - število prebivalcev, odsotnih zaradi dela v tujini leta 1991, - število prebivalcev, odsotnih zaradi bivanja v tujini leta 1991, - število stanovanj leta 1991, - število gospodinjstev leta 1991, - število kmečkih gospodarstev leta 1991, - skupna površina, - njivske površine, - število zaposlenih, - obdelovalne površine, - kmetijske površine, - oznaka demografske ogroženosti. Atributni del pri krajevnih skupnostih je vseboval: - šifra krajevne skupnosti, - število prebivalcev leta 1991, Danijel Boldin, Aleksander Jakož_145 Slika 1: Predlog novih občin Republike Slovenije. Uporaba Danijel Boldin, Aleksander Jakož_146 Uporaba - število prebivalcev, odsotnih zaradi dela v tujini leta 1991, - število prebivalcev, odsotnih zaradi bivanja v tujini leta 1991, - število stanovanj leta 1991, - število gospodinjstev leta 1991, - število kmečkih gospodarstev leta 1991, - oznaka demografske ogroženosti, - oznaka stopnje centralnih funkcij. VREDNOTENJE IN PREDSTAVITEV PODATKOV Na osnovni atributnih podatkov smo lahko pripravili različne izpise in izrise podatkov o novih občinah. Tako smo za nove občine naredili karte, ki prikazujejo primerjavo izbranih podatkov popisa prebivalstva in površin, sprememb števila prebivalcev v izbranih letih ipd. Prav tako smo prikazali izbrane podatke predhodnih rezultatov popisa prebivalstva leta 1991 po krajevnih skupnostih in novih občinah. Da bi dobili predstavo o glavnih značilnostih poselitvenih gibanj v Sloveniji, smo občine razvrstili v različne skupine (npr. glede na to ali je v njih število prebivalcev naraščalo ali nazadovalo). Tako smo pripravili serijo tematskih kart in preglednic, ki prikazujejo nekatere izvedene podatke po novih občinah (spremembe števila prebivalcev, primerjava števila kmečkih gospodarstev in površin itd). Na osnovi razvrstitve krajevnih skupnosti po stopnjah centralnih funkcij (Vrišer, 1992) smo analizirali krajevne skupnosti v povezavi z novimi občinami in novimi pokrajinami oz. upravnimi enotami. Prav tako smo na osnovi podatkov o demografski ogroženosti krajevnih skupnosti pripravili različne kartografske prikaze. ZAKLJUČEK Zanimanje za Geografske informacijske sisteme je v Sloveniji že zelo veliko, v nekaterih drugih državah pa se ti sistemi že uveljavljajo kot standardna tehnologija. Primer uporabe računalniške tehnologije pri pripravi predloga nove upravne razdelitve Slovenije je pokazal, da so se zmožnosti GIS sistemov zelo ujemale s potrebami projekta. Naše izkušnje na tem področju kažejo, da je še vedno smiselna tudi uporaba CAD orodij (računalniško podprto risanje in načrtovanje) oz. kombinacija GIS in CAD orodij. GIS smo uporabljali predvsem za obdelavo velikih baz podatkov, ki so bili prostorsko orientirani (obdelava grafičnih in atributnih podatkov), CAD orodje pa za obdelavo grafičnih podatkov (orodje za risanje), na katere se lahko vežejo tudi atributi (ni pa nujno), vendar pa v teh sistemih ni podpore za obdelavo atributnega dela podatkovne baze. Danijel Boldin, Aleksander JakoS_147 Uporaba Danijel Boldin, Aleksander Jakoš_148 Uporaba Slika 3. Danijel Boldin, Aleksander JakoS_149 Uporaba Slika 4. Danijel Boldin, Aleksander JakoS Uporaba Slika 5. Danijel Boldin, Aleksander JakoS_151 Uporaba Pokazalo se je, da je bil največji prihranek časa pri pripravi različnih kartografskih izrisov zanesljivost podatkov, ki je večja kot pri klasičnih postopkih, dostop do podatkov in informacij, imeli pa smo tudi možnost izdelave različnih kvantitativnih analiz ipd. Problem pa je predstavljala obdelava podatkovnih baz na nove teritorialne enote zaradi neusklajenosti šifrantov na različnih ravneh obdelave, kakor tudi na isti ravni. LITERATURA IN VIRI Gosar, L., 1992: Nova upravna razdelitev Slovenije in prostorsko načrtovanje, 12. Sedlarjevo srečanje, Postojna. Jakoš, A., 1992: Demografski potencial države Slovenije, 12. Sedlarjevo srečanje, Postojna. Poročevalec Skupščine Republike Slovenije, Posebna številka - zvezek 1 in 2, Ljubljana, marec 1992 (avtorji zvezka 2 : dr. Lojze Gosar, dipl. geogr., Danijel Boldin, dipl. org. inf., Aleksander Jakoš, dipl. geogr., Jože Miklič, geom.) Rozman, J. et al., 1991: Analiza prostorskih evidenc, Inštitut za geodezijo in fotogrametrijo, Ljubljana Schaller, J., 1982: Gis Application in Environmental Planning and Asses-sment, Comput., Evnviron. and Urban Svstems, Vol. 16, pp. 337-353 Shepherd, J., 1990: Advanced and Applications in GIS in the United King-dom, Comput., Evnviron. and Urban Svstems, Vol. 14, pp. 223-241 Šumrada., R., 1987: Osnove korporiranih baz podatkov za topološke geografske informacijske sisteme, Ljubljana Predlog novih občin Republike Slovenije, na osnovi krajevnih skupnosti leta 1991: dr. Igor Vrišer (variantni predlogi), Ljubljana 1991, 1992 (delovno gradivo). Boldin, D., 1991: Interno poročilo o pripravi podatkovne baze začasnih podatkov popisa 1991: Urbanistični inštitut Slovenije, Ljubljana Stanje Krajevnih skupnosti leta 1991: Osnova za digitalizacijo Pregledna karta Slovenije. (Merilo 1:250.000). Digitalizacijo izvedel Geodetski zavod Slovenije. Izdala: Republiška geodetska uprava, Ljubljana 1991. Število prebivalcev po naseljih za leta 1961, 1971, 1981 : Zavod Republike Slovenije za statistiko (uradni podatki popisov prebivalstva). Izbrani podatki predhodnih podatkov popisa leta 1991: Zavod Republike Slovenije za statistiko.(Prvi začasni podatki popisa prebivalstva, gospodinjstev, stanovanj in kmečkih gospodarstev v Republiki Sloveniji v letu 1991 po občinah, naseljih in krajevnih skupnostih). Rezultati raziskovanj št. 583, Ljubljana, junij 1991. Podatki o številu zaposlenih v družbenem sektorju leta 1991: Zavod Republike Slovenije za statistiko (Register organizacij in podjetij), Ljubljana, avgust 1991 (delovno gradivo). Danijel Boldin. Aleksander Jakos_152 Uporaba Pregled teritorialnih enot v Republiki Sloveniji s šiframi, Zavod Republike Slovenije za statistiko, rezultati raziskovanj št. 541, Ljubljana, julij 1991. Podatki o površinah: Republiška geodetska uprava (Zemljiški kataster), Ljubljana, december 1986 (delovno gradivo). Jakoš, A., 1991: Uskladitev šifranta naselij popisov prebivalstva leta 1961, 1971, 1981 na leto 1991 (za skupno število stalnih prebivalcev): Urbanistični inštitut Republike Slovenije, Ljubljana 1991 (delovno gradivo). Povezava šifranta naselij s šifrantom krajevnih skupnosti v letu 1991: Urbanistični inštitut Republike Slovenije, Ljubljana 1992 (delovno gradivo). Stopnja centralnih funkcij krajevnih skupnosti, dr. Igor Vrišer, Ljubljana 1991, (delovno gradivo). Demografsko ogrožene krajevne skupnosti: Uradni list Republike Slovenije 5/91-165, 6/91-262, 6/92-326. ZASNOVA PROSTORSKEGA INFORMACIJSKEGA SISTEMA (PIS/GIS) KOT PODLAGE ZA VEČNAMENSKO GOSPODARJENJE Z GOZDOM IN GOZDNATO KRAJINO Milan Hočevar, David Hladnik in Marko Kovač UDK 630:91:681.3 Izvleček Smotrno in trajno gospodarjenje z gozdom in gozdnim prostorom zahteva dobro poznavanje njunega stanja in razvojnih teženj. Zato je gozdarstvo ena redkih panog, ki že stoletja zbira velike količine podatkov, posebno v zadnjih letih pa skuša za potrebe načrtovanja oblikovati celosten informacijski sistem. Dosedanji informacijski sistem so sestavljali predvsem popis znakov in dendrometrijska inventura v ureditvenih enotah ter gozdarska kartografija. Širjenju podatkovnih baz ni sledil tudi uravnotežen razvoj informacijske tehnologije, zaradi čedalje bolj obremenjenega okolja in propadanja gozdov pa je potrebno težišče dela prenesti na učinkovit monitoring dogajanj v gozdu in gozdnem prostoru. Zasnova sodobnega prostorskega informacijskega sistema mora poleg integracije dosedanjega sistema zbiranja podatkov v gozdarstvu upoštevati vedno bolj poudarjeno mnogonamensko vlogo gozda in naš sonaraven, prostorsko izredno razčlenjen način gospodarjenja. Zaradi racionalnosti mora biti pridobivanje podatkov čim cenejše, uporaba informacij pa čim bolj široka, kar ponazarjajo predstavljena načela večplastnosti, polifunkcionalnosti, prostorske celovitosti in multitemporal-nosti. UDC 630:91:681.3 Abstract CONCEPTS OF SPATIAL INFORMATION SYSTEM (SIS/GIS) AS A BASIS FOR THE MULTIPURPOSE MANAGEMENT OF THE FOREST AND FOREST LANDSCAPE The goal of the Geographic Information Sgstems in forestrg is to improve ef-ficiencg and effectiveness in decision making regarding the regulation, protec-tion and management of environmental resources. In order to carrg out relevant analgses in the sgstem of co-natural forest management, to record changes and damage to our forests, and to allow us to make constructive use of the resources available, the integration of spatial and factual data is necessarg. The prin-ciples of the structure of modern spatial information systems and the concept of a comprehensive forest inventorg as its integral part are described. POMEN INFORMATIKE V GOZDARSTVU Gospodarjenje s krajino in naravnimi viri se izraža z nenehno interakcijo med človekovimi zahtevami do okolja in njegovim smotrnim izkoriščanjem. Dr. M. Hočevar, mag. D. Hladnik, mag. M. Kovač, Biotehniška fakulteta. Oddelek za gozdarstvo in IGLG, Ljubljana. M. Hočevar, D. Hladnik, M. Kovač_154 Zasnova To razmerje sodi v širši kontekst razvojnih paradigem, ki jih oblikujejo najrazličnejše silnice, med katerimi so najpomembnejše "preživetje človeka kot vrste" ln pa moralno-etični vidiki, ki človeku kot delu stvarstva onemogočajo nenadzorovano početje v prostoru in času. Za današnji svet se zaradi naglega znanstvenega, tehnološkega in ekonomskega razvoja zdita sprejemljivi COLBYJEVI (Golob, 1992) paradigmi "gospodarjenje z viri" in "ekorazvoj", ki ju že nekaj časa oblikuje tudi gozdarska stroka in ju je mogoče povsem vključiti v sodobni načrtovalski proces. Učinkovitega načrtovanja naravnih virov, ki poleg dobrin upošteva še bioekološke danosti in vrsto interakcij med naravo in družbo, si ni mogoče zamišljati brez kakovostnih informacij o njihovem stanju in prihodnjem potencialu. Informacije so tudi podlaga za konsistenten program družbenogospodarskega razvoja, predvsem pa predpogoj za smotrno odločanje na vseh strateško pomembnih načrtovalskih ravneh. Gozdarstvo je ena izmed redkih panog, ki že stoletja zbira podatke o gozdu in gozdnem prostoru. Rezultat načrtnega dela so obsežne podatkovne zbirke, ki obravnavajo praktično vse slovenske gozdove, v časovnem smislu pa segajo daleč v preteklost. Razvrstimo jih lahko v dve osnovni kategoriji: v kategorijo vsebinskih (atributivnih) in v kategorijo prostorskih podatkov. Prva obsega količinske in kakovostne podatke, ki v obliki teksta, tabel, seznamov in kod opisujejo posamezne elemente prostora in površine. V drugo kategorijo večinoma uvrščamo kartografske predloge in razne tematske karte. Vzdrževanje klasičnega sistema informacij je časovno zelo zahtevno in drago. Ker pretežno še temelji na manualni tehniki, kljub računalniški podpori v posameznih fazah dela, je počasno in ima omejene možnosti za učinkovito racionalizacijo. Predvsem pa je klasično zasnovan sistem nebogljen, ko je treba obdelati prostorsko orientirane podatke in informacije, kar je poleg zahtev po njihovem hitrem in ažurnem posredovanju osrednji problem učinkovitega načrtovanja. Oboje nam nudijo računalniško podprti prostorski informacijski sistemi ( v nadaljevanju PIS). Razvoj tovrstnih sistemov se je začel v sedemdesetih letih. Danes le-ti že omogočajo hitre in kombinirane obdelave podatkov in informacij ter njihovo predstavitev v kartografski in tekstovni obliki. Glede na to, da so vse informacije geoko-dirane (prostorsko opredeljene), je z orodji mogoče reševati eksaktno definirane probleme oz. naloge. Nekatere med njimi so: - kakšna je lesna zaloga smrekovih sestojev v višinskem pasu med 1000 in 1500 m, v poljubnem območju s koordinatami x in y? - na katerih lokacijah (nadmorska višina, ekspozicija, drevesna sestava) se pojavljajo nadpovprečne poškodbe gozdnih sestojev? - kolikšen je delež gozdne površine in kakšna je struktura lesne zaloge v pasu, ki od najbližje kamionske ceste ni oddaljen več kot 200 m? M. Hočevar, D. Hladnik, M. Kovač 155 Zasnova VRSTE IN ZGRADBA PROSTORSKIH INFORMACIJSKIH SISTEMOV DEFINICIJA IN FUNKCIJE PIS Prostorski informacijski sistemi so orodje za vsestransko hitro obdelavo velike količine raznovrstnih prostorskih podatkov in informacij. So računalniško podprti avtomatski informacijski sistemi, vendar pa pri uporabi od uporabnika ne zahtevajo specializiranega računalniškega znanja. Omogočajo ažurno, selektivno in hitro pridobivanje informacij, njihovo obdelavo in posredovanje geokodiranih informacij, ki so podlaga za smotrno gospodarjenje z naravnimi viri in prostorom. Vse informacije so večplastno združljive, prav tako so združljive tudi s tujimi podatkovnimi zbirkami. PIS združuje lastnosti sistemov za upravljanje s podatkovnimi bazami, s sistemi za računalniško grafiko in avtomatsko kartografijo. Je pa še mnogo več. Vsebuje namreč še orodja za simultano, soodvisno upravljanje s prostorskimi in atributivnimi podatki, ki se nanašajo na isto lokacijo. Tako npr. vsaki grafični spremembi avtomatsko sledi tudi sprememba vsebinskih podatkov v ustreznih podatkovnih zbirkah. Najpomembnejše funkcije, ki jih sodobni PIS-i omogočajo pri gospodarjenju z gozdovi, je mogoče povzeti takole: - integracija podatkov iz različnih podatkovnih virov v skupne baze podatkov (teren, karta, slika), - integracija kart, narejenih v različnih merilih in projekcijah, v karte želenega formata, tematike in merila, - izračun površin, pretvorba projekcij, sprememba meril, sprememba vsebine kart, - vzpostavljanje relacij med neodvisnimi in mnogokrat iz različnih virov pridobljenimi podatki preko sistema geokodiranja; s tem je omogočeno pridobivanje povsem novih informacij, - sposobnost agregiranja podatkov od podrobnega informacijskega nivoja na regionalno ali državno raven: s posebnimi algoritmi tvori sistem iz podrobnih podatkov (nanašajočih se na osnovne informacijske enote) podatkovne baze za stratume na višji načrtovalski ravni, - avtomatska izdelava novih tematskih kart in podatkovnih zbirk na podlagi presekov (prekrivanja) posameznih podatkovnih ravni, - avtomatsko določanje sosedskih pasov vzdolž izbranih linij ali poligonov (npr.: določanje površin upoštevaje s pravilno razdaljo ali določanje emisijskega pasu vzdolž avtoceste itn.). SESTAVINE PIS Prostorske informacijske sisteme sestavljajo strojna in programska oprema, podatki in uporabniki. PIS zahteva, da so vsi podatki prostorsko opredeljeni (s koordinatami x, y). Samo enoličen zapis omogoča njihovo kasnejše prepoznavanje, ne glede na to, ali so v sistemu zapisani kot točke, linije M. Hočevar, D. Hladnik, M. Kovač 156 Zasnova ali poligoni. V principu je PIS sestavljen iz več med seboj povezanih podsistemov. Podsistem za zajemanje podatkov obsega pripravo, organizacijo in snemanje podatkov. Vhodni podatki so v grafični (razne karte) ali alfanumerični (tekstovni) obliki in so s primernimi orodji transformirani v za računalnik prepoznavne digitalne oblike. Poleg terenskih so bistveni vir prostorskih podatkov še aeroposnetki, v zadnjem času pa vedno bolj tudi satelitski posnetki. Vnos podatkov poteka običajno po ločenih podatkovnih slojih z digitalizacijo, skaniranjem ali kodiranjem na računalniške spominske medije. Podsistem za upravljanje s podatkovnimi bazami obsega kontrolo, shranjevanje in obdelavo podatkov. Sistem omogoča strukturiranje, dopolnjevanje, združevanje in transformacijo podatkov, spajanje kartnih izsekov in geometrične korekcije. Podsistem za analizo podatkov omogoča geografsko analizo, interpretacijo podatkov ter izdelavo modelnih študij in simulacij. Obdelave obsegajo prostorske, vsebinske ali kombinirane podatke. V tej fazi je možna tudi njihova agregacija. Tipična operacija je npr. generiranje novih informacij s prekrivanjem izbranih podatkovnih slojev ob hkratnem izračunu površin in razdalj ter izdelava ustreznih vsebinskih datotek in novih tematskih kart v izbranem merilu in tehniki. Podsistem za izhod podatkov in prikaz rezultatov omogoča grafično, kartografsko ali tekstovno predstavitev na različnih izhodnih enotah (tabele, grafi, karte). Današnja tehnika na področju grafičnih prikazov in kartografije skorajda ne postavlja nobenih omejitev. Nasprotno, omogoča izpise različnih formatov (do AO) v črnobeli ali barvni tehniki, z visoko resolucijo (do 256 različnih barvnih odtenkov) neposredno z računalnika, oziroma preko skanerjev. Zadržanost glede uporabe slednje je umestna, ker zahteva nabava take opreme tudi visoka sredstva. Glede na način shranjevanja grafičnih podatkov obstajata dva načina: rastrski in vektorski zapis. Oba imata prednosti in pomanjkljivosti, zato mnogi komercialni PIS programi že nudijo možnost pretvorbe zapisa iz ene oblike v drugo. Prednost vektorskih sistemov je v natančnem linijskem zapisu, kar je pomembno v kartografiji, rastrski sistemi pa so enostavnejši. Nekatere baze podatkov obstajajo samo v rastrski obliki (npr. skanira-ni podatki satelitskih snemanj). ORIS OBSTOJEČE GOZDARSKE INFORMATIKE Biološka narava gozda in pa dolga proizvodna obdobja sta najpomembnejša razloga, zaradi katerih je gozdarska stroka že pred več kot stoletjem začela načrtno urejati gozdni prostor in vzdrževati gozdno proizvodnjo (Funkl, 1979). Filozofsko načelo trajnosti, ki ga je sooblikovala in tudi M. Hočevar, D. Hladnik, M. Kovač 157 Zasnova sprejela za svoj temeljni postulat, jI je bilo pri njenem delu v veliko pomoč in oporo. Upoštevaje ta izhodišča in nekatera, že omenjena v uvodnih besedah, sploh ne preseneča sorazmerno zgodaj postavljena zahteva po vzpostavitvi gozdarskega informacijskega sistema. Le-ta naj bi v prvi vrsti zadostil potrebam urejevalcev (načrtovalcev) gozdnega prostora, rabil pa bi tudi strokovnim službam v gozdarstvu in zunaj njega. Obstoječi informacijski sistem naj bi gozdarstvu pomagal predvsem pri izpeljavi naslednjih vsebinskih nalog (Mikulič, 1983, 1987, 1992): - zagotavljanje trajnih funkcij gozda z upoštevanjem medsebojne povezanosti in soodvisnosti naravnih, gospodarskih in splošnodružbenih dejavnikov, - povezava sistema z večravninskim sistemom gozdnogospodarskega načrtovanja (načrti gozdnogospodarskih območij, gozdnogospodarskih enot in podrobni gojitveni načrti), - pridobitev strokovnih osnov za celovit sistem "družbenega" planiranja in pomoč pri usklajevanju in razmejevanju širšega družbenega interesa za gozdove od ostalih interesov, - načrtno zbiranje podatkov o stanju v gozdovih, nadzor nad učinki gospodarjenja (preverjanje razvojne dinamike gozda), - oceno optimalne izkoriščenosti rastiščnega potenciala upoštevaje strokovna izhodišča v celotnem slovenskem gozdnem prostoru. Naštetim nalogam, ki so trajno navzoče že od konca sedemdesetih let, so se v preteklem desetletju pridružile še nove. Pravi šok je npr. doživelo gozdarstvo in z njim celotna slovenska javnost z razširitvijo propadanja gozdov v našo deželo. Ta je najprej sprožil polemiko, nazadnje pa odločitev, da tudi v Sloveniji pristopimo k organiziranemu monitoringu tega procesa. Kljub dejstvu, da je bil v gozdarstvu tisti čas že organiziran operativen gozdarski informacijski sistem, se je vendarle izkazalo, da nove naloge ne bo mogel zadovoljivo opraviti, vsaj ne v tako kratkem času, kot ga je zahtevala metoda snemanja. Zaradi tega je bil zasnovan in vzpostavljen nov sistem, ki v primerjavi s starejšim (gozdarskim informacijskim sistemom) temelji na statistični zasnovi. Slovensko gozdarstvo tako ta čas vodi dva sistema: gozdarski informacijski sistem, ki rabi predvsem gozdnogospodarskemu načrtovanju, in pa popis poškodovanosti gozdov, ki je namenjen monitoringu zdravstvenega stanja gozdov. OBSTOJEČI GOZDARSKI INFORMACIJSKI SISTEM Sedanja zasnova računalniško podprtega sistema, oblikovana v začetku osemdesetih let, vsebuje take postopke zbiranja in obravnave informacij, ki naj bi omogočili izpeljavo že omenjenih nalog. V tem smislu je gozdarski informacijski sistem sestavljen iz treh medsebojno povezanih dejavnosti: popisa atributivnih znakov v gozdovih, odsečnih dendrometrijskih inventur in gozdarske kartografije. M. Hočevar, D. Hladnik, M. Kovač_158 Zasnova Osnovni nosilec podatkov je najmanjša organizacijska in prostorska enota, imenovana odsek. Njena povprečna površina Je 12 ha, celotnemu sistemu pa daje hierarhičen značaj; pretok podatkov namreč teče od odseka do večjih enot kot so gozdnogospodarske enote in območja. Interpretacijske enote so lahko (zaradi hierarhičnega združevanja podatkov) vse omenjene površinske celote, zaradi narave gozdarskega načrtovanja pa je to največkrat gospodarski razred (ekološko-gospodarski stratum), oblikovan na ravni gozdnogospodarske enote ali območja. DATOTEKA ODSEKOV: - evidenčni podatki o odseku (GG območje, GG enota, katastrska občina, površina odseka, vrsta zemljišča, sektor lastništva itn.), - požarna ogroženost, - geografsko-rastiščni podatki (koordinati centroida, nadmorska višina, vrsta pokrajine, oblika reliefa, vrsta kamnine, tip tal itn.), - tip rastlinske združbe in njen površinski delež v odseku, - podatki o sestoju (stopnja ohranjenosti, zgradba sestoja), - spravilne razmere (smer, razdalja). DATOTEKA RAZVOJNIH FAZ (nosilec podatkov je razvojna faza znotraj odseka): - evidenčni podatki (GGO, odsek), - podatki o razvojnih fazah in njihovih površinskih deležih, - sestojna zasnova, negovanost, smernice za ukrepanje, - glavne poškodbe in njihov površinski obseg. DATOTEKA STRUKTURE LESNIH FONDOV: - lesna zaloga in prirastek, - nastanek sestoja in drevesna sestava, - kakovost in vitalnost sestoja. Metode snemanja, s katerimi opredeljujemo posamezne znake so več ali manj izdelane, ni pa mogoče trditi, da so brez pomanjkljivosti. Pravzaprav jih karakterizirajo podobne slabosti kot jih opažamo pri vseh večjih sistemih (Berry, 1987, Golob, 1990, Hočevar, 1992, Kovač, 1992 idr.), te pa so: prešibko definirani standardi za snemanje posameznih znakov (definicije pojmov, eksaktni ključi, rangiranje, natančna navodila za snemanje znakov v mejnih primerih itn.), premajhna stopnja objektivnosti, neizenačenost ocen, prešibek terenski nadzor nad posnetimi podatki, v manjši meri pa tudi nepreverjanje stanja, ki ga izkazujejo različni valorizacijski modeli z realnim (in-situ) stanjem. Odsečne dendrometrijske inventure so še v razvoju. Še do nedavnega je bil pretežni delež ocen pridobljen z okularnimi cenitvami, danes pa se le-ta zmanjšuje, saj stroka za oceno lesnih fondov vse bolj uporablja različne M. Hočevar, D, Hladnik. M. Kovač 15S Zasnova variante objektivnejših vzorčnih metod. Na raziskovalnem področju oblikujemo koncept celostnega prostorskega informacijskega sistema, katerega integralni del bodo tudi gozdne inventure. Tretja komponenta gozdarskega informacijskega sistema je gozdarska kartografija, ki zaenkrat še temelji na klasičnih kartografskih tehnikah. Vsebinski napredek v primerjavi s prejšnjimi desetletji je očiten, pripisovati pa ga gre predvsem stiski po kakovostnem in sprotnem prikazovanju vseh vrst tematskih sporočil, ne le topografskih. V preteklem desetletju je bil namreč zasnovan sistem gozdarskih kart (Juvančič, 1988, 1990), ki je kartografsko dejavnost poenotil in vsebinsko razširil. Kljub premiku sistem ni predvidel niti rešil dejavne (aktivne) povezave podatkovnih zbirk s tematskimi kartami. Avtomatsko povezavo začasno nadomešča tehnika prikazovanja grafičnih informacij s centroidi in je zgolj informativnega (preglednega) značaja. ORIS SISTEMA, NAMENJENEGA POPISU POŠKODOVANOSTI GOZDOV Popis propadanja gozdov teče v Sloveniji že od sredine osemdesetih let. Njegova zasnova je statistična, uporabljeni model pa je dvostopenjsko vzorčenje v traktih. Trakti so praviloma postavljeni samo tam, kjer je ekosis-temski tip gozd (brez premikov na terenu), kar zmanjšuje možnost pristra-nih površinskih ocen. Podatkovna zbirka ima naslednjo vsebino: - evidenčni podatki, - ekološko-rastiščni podatki, - dendrometrijski podatki, - podatki o poškodovanosti drevja (osutost, tip osutosti, porumenelost, tip porumenelosti, prisotnost neobičajnih vej itn.), - podatki o lišajih. Enota snemanja je ves trakt s površino 6,25 ara, ocenjevanje znakov pa teče po dveh ravneh: del znakov, predvsem takih, ki imajo površinski (ploskovni) značaj ocenjujemo na celotni površini, znake, ki so vezani na ocenjevanje oz. merjenje dreves pa snemamo na štirih stojiščih trakta. Večina popisnih točk (traktov) iz sistematske mreže z gostoto 4x4 km je posneta že tretjič. Nekajletno variacijo vrednosti znakov (dinamiko procesa) je zato že mogoče ocenjevati s tehnikami temporalne analize. Vsebina podatkovne zbirke je nekoliko širša kot ga zahteva srednjeevropska metodologija. Tudi v primerjavi z gozdarskim informacijskim sistemom je vsebina bolj ekološko obarvana in pravzaprav predstavlja prvi poskus ekološkega monitoringa na velikoprostorski, recimo temu nacionalni ravni. M. Hočevar. D. Hladnik. M. Kovač_160 Zasnova Slika 1: Sečnje v zasebnih gozdovih, opravljene brez odkazila gozdarskega strokovnjaka. Prikaz je izdelan preko centrotdov odsekov. M. Hočevar, D. Hladnik, M. Kovač 161 Zasnova IZHODIŠČA ZA ZASNOVO NOVEGA, CELOSTNEGA INFORMACIJSKEGA GOZDARSKEGA SISTEMA Izgradnja celostnega gozdarskega prostorskega informacijskega sistema je prednostna naloga gozdarstva in vseh strok, ki se tako ali drugače ukvarjajo s prostorom. Zaradi racionalnosti novega gozdarskega PIS je treba veliko pozornost posvetiti podsistemu za pridobivanje podatkov. Ta proces bo namreč zahteval kar 80% vse porabe časa in stroškov. Iz tega razloga bi morala biti vsa lastna snemanja skrbno načrtovana, predvsem pa se bo treba izogniti vsakemu podatkovnemu podvajanju. Če je le mogoče, bo potrebno uporabiti tuje podatkovne zbirke, ki pa bi morale biti zasnovane tako, da bo zagotovljena njihova popolna združljivost. Splošni napotek naj bo, da je z minimalnim številom podatkov (velja za lastna snemanja) mogoče dobiti čim popolnejšo informacijo! Podatki morajo biti objektivni in z znano natančnostjo. Informacijska vsebina sistema je v splošnem odvisna še od obsega, vrste, detajliranosti in natančnosti zbranih podatkov. Smiselno je zbirati samo tiste podatke, ki jih bomo kasneje tudi rabili. Merilo odločanja, ali nek znak pride v poštev ali ne, sta njegova kakovost in informacijska učinkovitost; učinkovit je tisti podatek, ki več koristi (mišljena je dolgoročna koristnost podatka) kot stane. Nujno je sodelovanje med načrtovalci sistema in uporabniki informacij. Pomemben parameter pri oblikovanju celostnega PIS je še njegova večdimenzionalna integrabilnost. Določena je z naslednjimi elementi: Večplastnost - ista baza podatkov naj rabi kot podlaga za odločanje na različnih ravneh gospodarjenja. V gozdarstvu so te ravni sestoj/odsek, gospodarski razred, gozdnogospodarska enota, območje/regija in republika. Praviloma so na višji ravni odločanja potrebe bolj generalizirane informacije kot na nižjih, krog uporabnikov le-teh pa je na višji ravni širši kot na nižji. Da se izognemo podvajanju, je treba oblikovati smiseln krogotok informacij. Mnogonamenskost sistema zagotavlja informacije za ovrednotenje in za gospodarjenje z vsemi pomembnimi funkcijami gozda. Pri tem velja načelo sorazmernosti med splošnokoristnimi in proizvodnimi funkcijami. V ploš-nem velja, da naj podatke zbira tista služba, ki je strokovno najbolj kom-petentna, uporaba zbranih podatkov pa je pod določenimi pogoji splošna. Prostorska celovitost - informacijski sistem pokriva ves gozdni prostor ne glede na lastništvo. Multitemporalnost - sistem mora biti zasnovan v smislu monitoringa, t.j. nadzora sprememb v gozdnem in gozdnatem prostoru. Tak pristop zagotavlja zanesljivejšo oceno dogajanja in učinkovitosti ukrepov v preteklosti in tudi prognozo prihodnjega razvoja. V primeru vzorčnih snemanj naj se snemanja opravljajo na stalnih ploskvah. Zasnova M. Hočevar, D. Hladnik, M. Kovač_162 Slika 2: Model celostne integracije podatkov v PIS (Po Lund 1988). Poleg omenjenega je pri izgradnji informacijsko učinkovitega celostnega PIS potrebno upoštevati še naslednja načela: Sodelovanje in koordinacijo, ki med snovalci informacijskega sistema in uporabniki (organi odločanja) zagotavljata pravilno izbiro podatkov, enotna pravila zbiranja podatkov na vsem prostoru, minimalne zahteve glede kakovosti podatkov, odpravo nepotrebnih podatkovnih podvajanj in dodatnih snemanj ter boljšo uporabnost končnih informacij in izkoriščanje informacijskega sistema kot celote. Standardizacijo in inovativnost, ki odločata o enoličnosti podatkovnih zbirk in sistemski prožnosti. Pomen podatkov mora biti natančno defi- M. Hočevar, D. Hladnik, M. Kovač 163 Zasnova niran. Samo dosledno upoštevanje teh elementov dovoljuje poljubno kombiniranje in primerjanje informacij (natančni šifranti, pravila snemanja). Hkrati mora sistem ostati dovolj prožen, da so mogoče izboljšave. Objektivnost in natančnost je pomembna zahteva, ki zagotavlja uporabo podatkov iz različnih virov in oceno zanesljivosti odločitev (navedeno mora biti merilo zajemanja podatkov, natančnost snemanja/odčitavanja). Zahteva je še posebej pomembna zaradi današnje, človeku odtujene računalniške obdelave podatkov. Kontrola in osebna odgovornost zagotavljata kakovost podatkov v okviru izdelanih pravil. Vsak načrt snemanja mora že na samem začetku opredeliti način kontrole in odgovorne osebe. Sistem zajemanja podatkov mora biti zasnovan prijazno za izvajalca In mora v čim večji možni meri preprečevati možnost pojavljanja napak (npr. izbira sistema za digitalizacijo kart, t.j. opravila, ki bo v bližnji bodočnosti narekovalo veliko porabo časa). Kakovost celotnega PIS je odvisna predvsem od kakovosti vhodnih podatkov. Tega se v praksi pogosto premalo zavedamo. Podatki morajo biti objektivni, ponovljivi, znana pa mora biti tudi njihova točnost. To lahko zagotovimo le s primernim pristopom in pripravo dela, ki obsega: - do vseh podrobnosti izdelan in organiziran sistem snemanja podatkov, - temeljito uvajanje in trening snemalnega osebja, - kontrolo dela na terenu ter spontano logično in končno kontrolo podatkov in rezultatov. NADZOR GOZDNEGA EKOSISTEMA IN GOZDNATE KRAJINE Zaradi čedalje bolj obremenjenega okolja in propadanja gozdov je potrebno težišče dela prenesti na učinkovit monitoring dogajanj v gozdu in gozdnem prostoru. Zasnova sodobnega prostorskega informacijskega sistema mora poleg integracije dosedanjega sistema zbiranja podatkov v gozdarstvu upoštevati vedno bolj poudarjeno mnogonamensko vlogo gozda in naš sonara-ven, prostorsko izredno razčlenjen način gospodarjenja. Ideja sonaravnosti je presegla prizadevanja po varovanju prvobitnosti in poslednjih oaz ohranjene narave, posebno v gozdu je vtkana v celoten prostor človekove dejavnosti (Amer, Utschick, 1982; Volk, 1988: Schirmer, 1991). Sklicevanje na resnico, da je gozd med vsemi elementi kulturne krajine naravi najbližji, ne zadošča več. Gozdarstvo postaja pomemben oblikovalec biotopov tudi v deželah, kjer je doslej gozd predstavljal predvsem tradicionalen vir surovin in zatočišče ali bivališče divjadi (Hanstein, 1992, Brooks, Grant, 1992). Ob analizi gozdnega prostora in gozdnate krajine ne razmejujemo gozdnih M. Hočevar, D. Hladnik, M. Kovač 164 Zasnova Slika 3: Ohranjenost gozdnih sestojev na Kočevskem. Meje enote so vrisane i ja. v gozdnogospodarski enoti Mozelj idi v 3d prikaz modelnega območ- M. Hočevar, D. Hladnik, M. Kovač 165 Zasnova sestojev le kot osrednjih homogenih nosilcev podatkov in informacij, pomembni postajajo tudi znaki: - sonaravne zgradbe sestojev, - strukturne in vrstne pestrosti, - redkosti rastlinskih vrst. Gozdni sestoj tako opredelimo tudi glede na njegov ekološki potencial. Na nivoju gozdnega ekosistema in gozdnate krajine pa so pomembni znaki prostorske pestrosti, mozaične prepletenosti posameznih rab prostora, oblike in dolžine gozdnega roba, ohranjenosti, sklenjenosti in povezanosti gozdnega prostora. Teh znakov doslej nismo upoštevali, ker jih pred uveljavitvijo prostorskih informacijskih sistemov niti ni bilo mogoče ocenjevati in analizirati. Nujne so bile poenostavitve, pri katerih smo bodisi privzeli, da je prostor homogen, ali pa smo sklepali predvsem o linearnih povezavah v okolju. Predstavljena izhodišča bomo uveljavili v okviru projekta "Analiza naravnih danosti in ocena razvojnih potencialov kočevske krajine". Temeljni cilji projekta so: - izdelati zasnovo prostorskega informacijskega sistema za kočevsko regijo in ga povezati z dosedanjim informacijskim sistemom, - v sodelovanju z GG Kočevje oblikovati gozdarski prostorski informacijski sistem, - analizirati naravne in antropogene danosti za oblikovanje krajinskega parka. Ob privzetih informacijskih plasteh bo osrednji del projekta usmerjen k oblikovanju sklopa gozd in gozdarstvo. Pri njegovem oblikovanju bomo poleg že predstavljenih virov uporabili naslednje vire podatkov in informacij: - terensko zbiranje podatkov v okviru gozdne inventure, - aerosnemanje z infrardečim barvnim filmom v merilu 1:35000 iz leta 1992, letalske posnetke cikličnega aerosnemanja Slovenije (CAS) in posebnega snemanja iz leta 1965, -izsek iz satelitskega posnetka LANDSAT TM iz leta 1992. Doslej smo na slovenskem s terenskim zbiranjem podatkov na vzorčnih ploskvah kontrolne vzorčne metode ocenjevali predvsem dendrometrijske znake (Hočevar 1990), zato bo metoda dopolnjena z obsežnejšo oceno sestoj-ne zgradbe in opisom krajinskih elementov. Tu bomo podrobno primerjali terenske znake z njihovo preslikavo na letalskih posnetkih in izdelali inter-pretacijski ključ rabe prostora. Oblikovali bomo način razvrščanja gozdnih sestojev, ki bo upošteval dosedanji koncept členitve gozdnega prostora, prilagoditi pa ga bo potrebno različnim nivojem analize prostora. Tu ne gre za generalizacijo podatkov v kartografskem smislu, temveč za oblikovanje ključev, prilagojenih različnim merilom oziroma nivojem prostorske členit- M. Hočevar, D, Hladnik, M. Kovač Zasnova ve. Z določitvijo izhodišč za velikoprostorski nadzor okolja bo mogoče oblikovati tudi načela za primerjavo med posameznimi regijami. Povezave med znaki, s katerimi opredeljujemo značilnosti gozdnega ekosistema in gozdnate krajine, se namreč spreminjajo po posameznih krajinskih tipih, kar onemogoča neposredno primerjavo med regijami aH drugačnimi prostorskimi celotami. V sklepnem delu raziskave bomo z obdelavo satelitskega posnetka prenesli izsledke iz modelnega območja v širši prostor kočevske. Uporaba satelitskih posnetkov za velikoprostorski nadzor zahteva temeljitejšo raziskavo, toda ob oblikovanju informacijskega sistema o okolju in izrednih možnosti zaporednih snemanj (multitemporalnost nadzora), ki jih ponujajo satelitska snemanja, bomo skušali vsaj določiti mesto te tehnike v velikoprostorskem nadzoru gozdnega ekosistema in gozdnate krajine na slovenskem. LITERATURA IN VIRI Amer, U., Utschick, H., 1982: Methodische Ueberlegungen fuer eine Biotop- kartierung im Wald, Forstw. Cbl. 101, 60-68. Berry, J.K., 1987: Computer - assisted map analvsis: potential and pitfals, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 53, 10, 1405-1410. Brooks, D.J., Grant, G.E., 1992: New Approaches to Forest Management, Journal of Forestry, 1, 25-28. Funkl, L., 1979: Temeljne poteze v razvoju urejanja gozdov na Slovenskem, Gozdnogospodarsko načrtovanje - integralni del družbenega planiranja, Gozdarski študijski dnevi 1977, Ljubljana, IGLG, 7-14. Golob, A., 1990: Možnosti razvoja računalniško podprtega prostorskega informacijskega sistema v slovenskem gozdarstvu, Gozdarski vestnik, Ljubljana, 48, 5, 261-266. Golob, A., 1992: Eko-razvoj, Naši razgledi (21. februar), Ljubljana, 119 Hanstein, U., 1992: Vollflaechige VValdbiotopkartierung als Teil der For-steinrichtung, Forst und Holz, 14, 17, 531-533. Hočevar, M., 1990: Ugotavljanje stanja in razvoja gozdov s kontrolno vzorčno metodo, Univerza v Ljubljani, BF, Oddelek za gozdarstvo, Zbirka referatov in navodila za pripravo in snemanje na stalnih vzorčnih ploskvah. Hočevar, M., 1992: Osnove in zahteve prostorskih informacijskih sistemov, Pomen stanje in prihodnji razvoj gozdarske prostorske informatike, IGLG, Ljubljana, 1-5. Juvančič, M., 1988: Funkcije gozdarskih kart pri gospodarjenju z gozdovi, FAGG, Ljubljana, disertacija, 266 s. Juvančič, M., 1990: Vprašalnik - sistem gozdarskih kart 1990, BF Oddelek za gozdarstvo, Ljubljana, mnscr., 10 s. M. Hočevar, D. Hladnik, M. Kovač 167 Zasnova Kovač, M., 1992: Analiza gozdarskega informacijskega sistema, Pomen stanje in prihodnji razvoj gozdarske prostorske informatike, IGLG, Ljubljana, 15-21. Lund, G., 1988: A Primer on Integrating Resource Inventories, US Dep.of Agricult., Gen.Tech. Report WO-49, 64 s. Mikulič, V., 1983: Računalniško podprt informacijski sistem v Sloveniji, IGLG, Ljubljana, mnscr., 6 s. Mikulič, V., 1987: Opis podatkov v skupni zbirki podatkov za gozdarski IS, IGLG, Ljubljana, mnscr., 24 s. Mikulič, V., 1992: Pomen, stanje in prihodnji razvoj gozdarskega informacijskega sistema z vidika obravnavanja prostorskih podatkov, Pomen stanje in prihodnji razvoj gozdarske prostorske informatike, IGLG, Ljubljana, 7-8. Schirmer, C., 1991: Waldbiotopbewertung Heilbronn, Biotopschutz und For-stwirtschaft im kollinen Neckerland, Mitteilungen der Forstlichen Ver-suchs- und Forschungsanstalt, Baden-Wuerttemberg, Heft 164, 109. Volk, H., 1988: Die Waldbiotopkartierung, Ein Ansatz zur Erfassung des Naturschutzwertes der Waelder, AFZ, 4, 55-62. IZBIRANJE OPTIMALNIH POTI ZA PREVOZ NEVARNIH SNOVI S POMOČJO TEHNOLOGIJE GEOGRAFSKIH INFORMACIJSKIH SISTEMOV Marjan Žura UDK 656.1:91:681.3 Izvleček Prevozi nevarnih snovi predstavljajo vedno večji problem. Odstotek in teža prometnih nezgod vozil, ki prevažajo nevarne snovi, zelo hitro naraščata. Očitno obstoječa regulativa ne zadošča in je potrebna podpora sodobnega računalniško podprtega informacijskega sistema. V prispevku je predstavljen interaktivni model za določanje optimalne poti (poti z najmanjšim tveganjem) za prevoze nevarnih snovi, ki je rezultat projekta, ki sta ga financirali Ministrstvo za promet in zveze ter Ministrstvo za notranje zadeve. Namen projekta je bil vzpostavitev računalniško podprtega informacijskega sistema za podporo odločitvam pri prevažanju nevarnih snovi po cestni mreži R Slovenije. Sistem je zasnovan na tehnologiji geografskih informacijskih sistemov (GIS) in je izdelan s paketom PC ARCINFO na osebnih računalnikih. V prihodnosti bo sistem del kompleksnega prostorskega informacijskega sistema R Slovenije. UDC 656.1:91:681.3 Abstract SELECTING THE MINIMUM RISK ROUTE IN THE TRANSPORTATION OF HAZARDOUS MATERIALS The transportation of hazardous materials is a broad and complex topic. Per-cent and iveight of accidents of vehicles carrging dangerous goods are grouiing fast. Modern computer based information sgstem for dangerous materials management is becoming more and more important. In this paper I present an in-teractive softuiare system for minimum risk route selection based on the PC ARC/INFO. The model computes optimal path based on accident probabiliti is computed from traffic accident rates , highuiag operational speed, traffic volume and technical characteristic of the roadividth, radius and slope. Dangerous goods are classified into nine classes according to their impact to different sen-sible environment elements. Those sensible elements are drinking water resour-ses, natural heritage, forestrg, agricultural areas, cultural heritage, urban areas and tourist resorts. Some results of system implementation on Slovenia road network are be presented. Dr. Marijan Žura, dipl. ing., FAGG Prometnotehniški inštitut, Jamova 2, 6 Ljubljana Marijan Žura 169 Izbiranje UVOD Prevozi nevarnih snovi predstavljao vedno večji problem. Odstotek in teža prometnih nezgod vozil, ki prevažajo nevarne snovi, zelo hitro naraščata. Očitno obstoječa regulativa za prevoze nevarnih snovi ne zadošča in je potrebna podpora sodobnega računalniško podprtega informacijskega sistema. V tem prispevku predstavljamo interaktiven model za določanje optimalne poti (pot z najmanjšim tveganjem) za prevoze nevarnih snovi, ki je rezultat projekta, ki sta ga financirali Ministrstvo za promet in zveze ter Ministrstvo za notranje zadeve, namen projekta je bil vzpostavitev računalniško podprtega informacijskega sistema za podporo odločitvam pri prevažanju nevarnih snovi po cestni mreži R Slovenije. Sistem je zasnovan na tehnologiji geografskih informacijskih sistemov (GIS) in je izdelan s paketom PC ARC/INFO na osebnih računalinkih. V bodočnosti bo sistem del kompleksnega prostorskega informacijskega sistema R Slovenije. PODATKOVNI MODEL V procesu vzpostavitve sistema smo morali izdelati naslednje računalniške evidence: - kataster nevarnih snovi, - kataster cest, - kataster varovalnih območij. KATASTER NEVARNIH SNOVI Vnesti smo morali podatke o stopnjah nevarnosti različnih kategorij nevarnih snovi za posamezne vrste ogroženih območij (gozdovi, vodni viri ...). Nevarne snovi razvrstimo v naslednje skupine: Tabela 1. Kataster nevarnih snovi 1. eksplozivi a. eksplozivne snovi - Z,M,n,k b. predmeti, polnjeni z eksplozivnimi snovmi - Z,M c. vžigalna sredstva - z,m,k 2. plini - v,Z,M,n,k 3. vnetljive točke - V,z,M,N,K 4. trdne snovi 4.1 vnetljive trdne snovi - z,m 4.2 samovnetljive snovi - v,Z,M,k 4.3 snovi, ki v stiku z vodo razvijajo vnetljive pline - v,Z,m,n 5. oksidirajoče snovi 5.1 oksidirajoče snovi Marijan Žura 170 Izbiranje 5.2 organski peroksidi - V.Z.M.N 6. strupi 6.1 strupi 6.2 gabljive in kužne snovi - V,Z,M,N,K - V,z,M,K 7. radioaktivne snovi 8. jedke snovi _9. druge nevarne snovi - V.z.M.N.K - v,z,m,n,k Legenda: V voda Z zrak M mesta N naravna dediščina K kulturna dediščina X velika nevarnost x majhna nevarnost Občutljivost posameznih delov prostora se razlikuje glede na vrsto nevarnih snovi. Tako predstavljajo npr. nevarne snovi razreda 3 (vnetljive tekočine) veliko nevarnost za vodne vire, medtem ko nevarne snovi razreda 1 a (eksplozivne snovi) ne predstavljajo nevarnosti za vodne vire. Cestna mreža omogoča povezavo med posameznimi točkami prostora, po drugi strani pa njeno stanje in njeni geometrijski elementi v veliki meri vplivajo na varnost prevozov nevarnih snovi. Zato moramo vzpostaviti podatkovno bazo o stanju cestne mreže. V prvi fazi je bila vzpostavljena podatkovna baza magistralne in regionalne cestne mreže. Kot grafična osnova so bile privzete osi cest, ki so bile digitalizirane s karte 1:250000, atributivni podatki pa so bili preneseni iz banke cestnih podatkov Republiške uprave za ceste. Za optimizacijo prevozov nevarnih snovi so potrebni podatki o naslednjih elementih cest: - horizontalni potek, - vzdolžni nagibi, - širine, - nosilnost. Za določanje optimalne poti prevozov s težkimi tovornimi vozili in vlačilci moramo poznati lokacije odsekov, katerih horizontalni elementi, vzdolžni nagibi, širine aH nosilnost ne omogočajo varne vožnje težkih ali dolgih vozil. Odseki z neprimernimi horizontalnimi elementi so določeni s številko odseka po nomenklaturi Republiške uprave za ceste ter s stacionažo začetka in konca pododseka z neprimernimi elementi. KATASTER CEST KATASTER VAROVANIH OBMOČIJ Kljub temu da predstavljajo nevarne snovi grožnjo celotnemu prostoru, v katerem živimo, obstajajo določeni deli oziroma elementi prostora, ki jih hočemo posebej varovati zaradi njihove posebne občutljivosti, redkosti ali iz drugih vzrokov. Med najpomembnejšimi elementi prostora so nedvomno vodni viri (reke, jezera, območja podtalnice), naravna in kulturna dediščina, naselja, turistična območja, gozdovi posebnega pomena in kmetijske površine prve kategorije. Kataster varovalnih območij smo vzpostavili z digitalizacijo oz. skeniranjem kart, ki so bile osnova za izdelavo dolgoročnega plana Slovenije od leta 1986 do leta 2000 v merilu 1:250000. MODEL VREDNOTENJA VAROVANIH OBMOČIJ Na posameznih delih prostora lahko pride do sovpadanja več različnih varovanih elementov okolja, npr. kmetijska površina prve kategorije in pomembnejše območje podtalnice itd. Območja z več varovanimi elementi moramo še posebej ščititi pred prevozom nevarnih snovi. Zato moramo izdelati računalniški model prostora, v katerem so zajeti vsi dejavniki okolja, ki jih moramo varovati. Tehnologija geografskih informacijskih sistemov je idealno orodje za modeliranje takih problemov. S topološkim prekrivanjem vseh v prejšnjem poglavju naštetih informacijskih slojev dobimo nov informacijski sloj, kjer posamezni poligoni predstavljajo območja z enim, dvema, tremi itd. varovanimi elementi. Matematični model za vrednotenje posameznih vrst varovanih območij je precej poenostavljen. Najtežji korak pri vzpostavitvi je določitev vrednostnih kriterijev posameznih vrst varovanih območij, zato smo v tej fazi privzeli poenostavljen model z enotnimi utežnimi faktorji. Karta vrednosti varovalnih območij je prikazana na sliki 1. ISKANJE OPTIMALNIH POTI Kadar se prevozu nevarnih snovi ne moremo izogniti, moramo poiskati tako pot med dvema mestoma, ki bo predstavljala najmanjšo nevarnost za okolje. Izdelali smo računalniški model cestne mreže, ki upošteva podatke o operativnih hitrostih vozil, neustreznih elementih horizontalnega in vertikalnega poteka, širinah in nosilnosti. Vrednost prostora vključimo v model tako, da topološko prekrijemo model cestne mreže z modelom prostora, opisanim v prejšnjem poglavju. Tako dobimo za vsak pododsek cestne mreže podatke o dolžini, operativni hitrosti in vrednosti prostora. Optimalna pot med dvema točkama je tista, ki ima najmanjšo vrednost izraza upor-dolžina pododseka/razred hitrosti-občutljivost, Marijan Žura 172 Izbiranje Slika 1: Vrednosti varovanih območij. Marijan Žura_173_Izbiranje ... ZAKLJUČEK Prevozi nevarnih snovi predstavljajo resno grožnjo okolju, v katerem živimo. S pomočjo sodobnega računalniškega informacijskega sistema za podporo odločitev pri prevozih nevarnih snovi lahko to nevarnost zmanjšamo na najmanjšo možno mero. V okviru tega projekta je bila izdelana prva verzija tega informacijskega sistema. V podatkovni bazi so zajeti bistveni podatki o cestah ter podatki o varovanih elementih prostora. Izdelana je aplikacija, ki omogoča interaktivno določevanje optimalne poti med dvema mestoma. Optimalna pot je tista, ki predstavlja najmanjšo grožnjo okolju. V tem projektu je bil uporabljen poenostavljen model vrednotenja prostora, saj so vsi varovalni elementi enakovredni. Pravilna vrednostna razmerja med posameznimi elementi bi bilo potrebno raziskati v posebnem projektu. Ravno tako v tem modelu ni upoštevano stanje prometne varnosti na cestah in verjetnost ponavljanja nezgod. LITERATURA IN VIRI Brogan, J. D., J. W. Cashvvell: Routing Models for the Transportation of Hazardous Materials-State Level Enhancements and Modifications. Transportation Research Record 1020. Pijavvka, K. D. et al.: Risk Assessment of Transportation Hazardous Material: Route Analysis and Hazard Management. Transportation Research Record 1020. kjer so razredi: 1. do 40 km/h 2. 40-60 km/h 3. 60-80 km/h 4. nad 80 km/h občutljivost prostora pa je odvisna od razreda nevarne snovi Izdelali smo programsko opremo, ki za vsak prevoz nevarnih snovi interaktivno omogoča: 1. Izločitev cest, ki tehnično ne ustrezajo karakteristikam vozila, ki preva- ža nevarno snov. V tem koraku je treba izločiti odsek z: - neustreznimi širinami vozišča, - neustreznimi vzponi in padci, - neustreznimi radiji, - neustrezno nosilnostjo. 2. Določitev vrst območij, ki so ogrožena s prevozom nevarnih snovi. 3. Priključevanje ponderiranih vrednosti varovanih obmožij, ki ležijo ob cestah. 4. Iskanje optimalne poti po cestni mreži, pri čemer se kot kriterij upošte- va najnižja kumulativna vrednost prevožene poti. 5. Izris poteka optimalne poti in izpis seznama odsekov. Marijan Žura 174 Izbiranje Saccomano, F. F., A. Y. W. Chan: Economic Evaluation of Routing Stra-tegies for Hazardous Road Shipments. Transportation Research Re-cord 1020. Saccomano et al.: Interactive Selection of Minimum-Risk Routes for Dan-gerous Goods Shipments. Transportation Research Record 1148. Scanlon, D. R., E. J. Cantilli: Assessing the Risk and Safetv in the Transportation of Hazardous Materials. Transportation Research Record 1020. Žemljic, V., 1990: Možnosti prevoza nevarnih snovi na območju Republike Slovenije, Ljubljana PRIMER UPORABE GlS-a V TOPOKLIMATSKI ANALIZI POKRAJINE ZA POTREBE VINOGRADNIŠTVA Igor Ziberna UDK 634.8:91:681.3 Izvleček Za potrebe analize leg vinogradniških površin in spreminjanja vinogradniških površin med leti 1824 in 1985 smo izdelali preprost GIS za dve sondni območji v Srednjih Slovenskih goricah. GIS je kot osnovno ploskev uporabil mrežo DMR 50 x 50 m. S pomočjo nekaterih topoklimatskih podatkov smo poskušali izdelati karto klimatsko primernih območij za vinsko trto. Prikazane so tudi spremembe vinogradniških površin med leti 1824 in 1985. UDC 634.8:91:681.3 Abstract THE APPLICATION OF GIS IN THE TOPOCLIMATIC ANALYSIS OF THE LANDSCAPE FOR NEEDS OF VITICULTURE For the needs of the analgsis of the positions of viticulture areas and thechanges betuieen the gears 1824 and 1985 we have made a simple GIS for two example areas in the Middle Slovenske gorice. The DEM 50 x 50 m was used for GIS as a basic data layer. With the help of certain topoclimatical data we have tried to make a map of climatical conveniend areas for the vinegard. The changes of viticultural areas betuieen the gears 1824 and 1985 are shoivn as well. PREDSTAVITEV METODOLOGIJE Glede na to, da je relief eden od glavnih modifikatorjev klime v razgibanem svetu, nas je zanimalo, v kakšni meri so vinogradniške površine odvisne od nekaterih, recimo jim topoklimatskih kazalcev (absolutne in relativne nadmorske višine, naklon, ekspozicija) in ostalih, od morfometrije odvisnih kazalcev (globalno sončno obsevanje, bonitete vinogradniških površin). Naklon in ekspozicija modificirata klimo gričevja zlasti podnevi, medtem ko ponoči in zjutraj igra pomembno vlogo relativna višina (Geiger, 1966: Geiger, 1969). Vinogradniške lege, s tem pa tudi topoklimatske značilnosti le-teh smo ugotavljali s pomočjo Digitalnega modela reliefa. Pri tem smo uporabili programa DMR (IGF) in IDRISI. Mag. Igor Žiberna, prof. geogr., Oddelek za geografijo, Pedagoška fakulteta, Maribor, Slovenija Igor Žiberna 176 Primer Tudi v našem primeru seveda nismo mogli mimo dileme o velikosti osnovne celice DMR. Odločili smo se, da bomo testirali uporabnost DMR 100 x 100 z natančnejšim DMR 50 x 50, katerega bazo podatkov smo izdelali sami. Kot testno območje smo izbrali del Radgonsko - Kapelskih goric v zaledju G.Radgone (Police). Bat (1989) in Gabrovec (1989) sta za hriboviti svet (Martinj Vrh nad Selško dolino in Tirosek nad Zadrečko dolino) že opravila podobno testiranje, pri čemer sta primerjala razlike v naklonih. Prav zato so lahko naši rezultati, ki govorijo o zanesljivosti DMR 100 x 100 v gričevnatem svetu, še posebej uporabni. V našem primeru smo naklone najprej izračunali iz vogalnih točk DMR 50 x 50, naklon v celici 100 x 100 m pa smo dobili iz povprečja naklonov štirih celic 50 x 50 m v njej. Po drugi strani pa smo upoštevali vsako drugo točko DMR 50 x 50 in tako naklone v hektarski celici izračunali direktno iz štirih vogalnih točk. Razlike med nakloni po obeh metodah so za vse tri sonde naslednje: Tabela 1: Razlike med nakloni, dobljenimi s pomočjo DMR 100x100 IN DMR 50x50. SONDNO OBMOČJE NAD 1 NAD 2 POD 5 Tirosek Martinj Vrh Police 61.2 % 50.8 % 43.1 % 83.4 % 72.8 % 61.8 % 4.4 % 7.8 % 10.8 % Iz Tabele 1 je razvidno, da je DMR 100 x 100 v gričevnati pokrajini manj veren kot v hriboviti pokrajini. To je bil tudi eden od argumentov, da smo se odločili za DMR 50 x 50 m. V vinogradniški pokrajini Srednjih Slovenskih goric smo izbrali dve sondni območji. Prvo sondno območje predstavlja že omenjeno območje v Radgon-sko-Kapelskih goricah (Police), veliko 3x4 km (4800 celic). Drugo sondno območje je območje Mestnega Vrha in Gomile v Ptujskih goricah, veliko 2 x 2 km (1600 celic), kjer se sicer še pojavljajo vinogradniški kompleksi, vendar pa vinogradništvo tu ni osnovna kmetijska dejavnost. Izdelali smo preprosti GIS z naslednjimi sloji : - absolutna nadmorska višina (ANV) - relativna višina (REV) - naklon (NAK) - ekspozicija (EKS) - globalno sončno obsevanje (GSO) - bonitete vinogradniških površin (BON) - vinogradniške površine leta 1824 (V84) - vinogradniške površine leta 1985 (V85). Igor Žiberna 177 Primer Morfometrijske elemente (absolutno nadmorsko višino, relativno višino, naklon in ekspozicijo) smo računali s pomočjo programa IDRISI. Globalno sončno obsevanje kot vsoto direktnega in difuznega sončnega obsevanja smo izračunali s pomočjo modela, ki sta ga izdelala Hočevar in Rakovec (1978, 1979) : DIREKTNO SONČNO OBSEVANJE : DIR-r' . I . (qa . qs)" . D sin(p) DIFUZNO SONČNO OBSEVANJE : DIF-O.5 r Icos Hn/2)q^l-qm ")(cos "*T(90~h)MD*(l-D))C GLOBALNO SONČNO OBSEVANJE : GSO=DIR + DIF Pri tem pomenijo : r - faktor, ki nam kaže spremembo solarne konstante zaradi različne oddaljenosti Zemlje od Sonca. Podatek povzet po astronomskih efemeridah. I - solarna konstanta (I - 1.35 kW/m2) q« in q. - transmisijska koeficienta glede na absorpcijo in razpršitev v atmosfero (oba w 0.90) m - optična zračna masa (- sekans zenitnega kota Sonca z) D - relativno trajanje sončnega obsevanja v določenem časovnem intervalu C - faktor, odvisen od rodu oblakov in zenitnega kota Sonca (z - 90°-h). Za obdobje vegetacije vzamemo kot tipičen oblak altocumulus (Ac) : CIAc) - 1.35 + 5.42 z - 3.38 z2 p - kot med sončnim žarkom in pobočjem, ki ga izračunamo : sin p - (sin(g). cos(n)-cos(g). sin(n).cos(a)). sin(d) + (cos(g). cos(n) + sin(g). sin(n). cos(a)). cos(d)zcos(t) + sin(n). sin(a). cos(d). sin(t) pri čemer pomenijo : g - geografska širina kraja d - deklinacija Sonca (podatek iz Astronomskih efemerid) n - naklon pobočja oz.celice a - azimut pobočja oz.celice t - urni kot Sonca (t - 0 ob 12.uri) h - višina Sonca izračunana po formuli : sin(h) - sin(g).sin(d) + cos(g).cos(d).cos(t). (Hočevar, Rakovec, 1978: Hočevar, Rakovec, 1979). Glede na to, da smo za oblačnost razpolagali le s podatki za devet meteoroloških postaj, smo člen, ki govori o relativnem trajanju sončnega obse- Igor Žiberna 178 Primer vanja zanemarili. Pri tem smo sicer naredili določeno napako, saj smo dejansko izračunali potencialno globalno sončno obsevanje in s tem precenili globalno sončno obsevanje v nižinah. Tu se na začetku in koncu vegetacijskega obdobja pogosteje pojavlja megla kot v termalnem pasu, kar zmanjša vrednost globalnega sončnega obsevanja. Vendar pa smo pri bonifikacijah upoštevali relativno višino celice in na ta način omenjeno napako odpravili. Vinogradniške površine za leto 1824 smo določali s pomočjo kart francisce-jskega katastra za ustrezne katastrske občine. Pri tem smo karto vinogradniških površin prekrili z mrežo kvadratov 50 x 50 m in izločili tiste kvadrate, kjer so vinogradniške površine prekrile vsaj polovico kvadrata. Pri tem se seveda nismo mogli izogniti določeni napaki, ki je nastala z izločanjem nekaterih robnih vinogradniških površin. Napaka je bila manjša tam, kjer smo analizirali večje vinogradniške komplekse (ti so praviloma v družbeni lasti), večja pa pri analizi majhnih razdrobljenih vinogradniških površin, (ki so največkrat v zasebni lasti), saj se nam je marsikatera vinogradniška parcela v tako velikih celicah "izgubila". Vinogradniške površine za leto 1985 smo določali s pomočjo TTN v merilu 1 : 5000 in aerofotoposnetkov za ustrezno območje. Primerjali smo tudi vinogradniške lege v obeh obdobjih. V zvezi s tem nas je zanimalo, v kakšnih legah je prišlo do sprememb (opuščanja) vinogradniških površin. Bonitete vinogradniških površin smo določali s pomočjo prekrivanja več slojev GlS-a. Predvsem smo upoštevali globalno sončno obsevanje, v katerem so posredno izraženi nakloni in ekspozicije celic ter relativne višine. Pri slednjih smo upoštevali, da se nad 50 m relativne višine slana pojavlja redkeje (Gams, 1972a; Gams, 1972b). Ugotovitve je potrjevalo tudi anketiranje na terenu. Pas med 25 in 50 m relativne nadmorske višine so domačini pogosto opisovali kot pas, kjer se slana sicer še pojavlja, vendar redkeje in manj intenzivno. Potrebno pa je opozoriti, da ima vsaka dolina svoje morfološke značilnosti in s tem tudi posebnosti glede pojavljanja sla- Tabela 2. BONITETNI GLOBALNO SONČNO OBSEVANJE RELATIVNA VIŠINA RAZRED (kWn / m2) (m) 1. NAD 900 NAD 50 2. 800 - 900 NAD 50 3. NAD 900 25 - 50 4. 800 - 900 25 - 50 5. POD 800 NAD 50 6. OSTALO Igor Žiberna 179 Primer ne. Spomnimo naj, da taka bonifikacija upošteva le klimatske elemente, ne upošteva pa geološke podlage in tipa prsti, niti nekaterih družbenogeograf-skih dejavnikov (bližina komunikacij, vinskih kleti ipd.). Bonitete vinogradniških površin s klimatskega vidika so na tabeli 2. TOPOKLIMATSKE ZNAČILNOSTI VINOGRADNIŠKIH POVRŠIN NA SONDNIH OBMOČJIH POLICE IN MESTNI VRH SONDNO OBMOČJE POLICE Deleži vinogradniških površin glede na bonitete leta 1824 so bili najvišji v prvem bonitetnem razredu, kjer je bilo skoraj 75 % vseh površin pod vinogradi. Delež vinogradniških površin se je z nižanjem bonitetnih razredov manjšal. Zlasti izrazit je skok med drugim in tretjim bonitetnim razredom. Če so v drugem razredu vinogradniške površine pokrivale 60 % površja, je njihov delež v tretjem bonitetnem razredu padel na 37 % (Tabela 3). Zanimivo pa je, da je delež vinogradniških površin v petem bonitetnem razredu ponovno porasel na skoraj 39 %. V tem primeru gre za površine, katerih relativna višina je nad 50 m, v vegetacijski dobi pa prejmejo manj kot 800 kWh/m2. To so območja, ki so manj izpostavljena slani, zaradi manjšega naklona ali manj primerne ekspozicije pa v vegetacijski dobi prejmejo manj energije. Gre torej za vinogradniške površine na grebenih ali na severnih pobočjih. Vinogradniške površine so leta 1985 v prvem bonitetnem razredu še vedno pokrivale 53 % vseh površin v tem razredu. Njihov delež se je postop- Slika 1: Vinogradniške površine na sondnem območju Police leta 1824. Igor Žiberna 180 Primer no zmanjševal s padanjem kvalitete vinogradniških površin. Medtem ko v petem bonitetnem razredu vinogradi še vedno pokrivajo skoraj petino površin v tem razredu, pa njihov delež v najnižjem razredu pade na 4 % . Umik vinogradov v omenjenem obdobju je bil najmanjši v prvem bonitetnem razredu, kjer se je delež vinogradov zmanjšal le za 29 % . Nekoliko večji je bil umik vinogradov v drugem in tretjem bonitetnem razredu (za okoli 38 %). Relativno majhno zmanjšanje vinogradniških površin v četrtem bonitetnem razredu (le za 32 %) gre pripisati ohranjanju vinogradov na manjših strminah. Slika 2: Vinogradniške površine na sondnem območju Police leta 1985. Tabela 3: Število vseh celic in vinogradniških celic glede na bonitete na sondnem območju Police. Razred 1824 1985 Število Število Delež Število Delež Indeks vseh vinog. Fv vinog. Fv (85/24) celic celic od F celic od F _(F)_% (Fv)_% (%) (Fv) %_(%)_ 1. 658 13.71 489 29.49 74.32 348 34.35 52.89 71.17 2. 628 13.08 379 22.86 60.35 237 23.40 37.74 62.53 3. 716 14.92 268 16.16 37.43 166 16.39 23.18 61.94 4. 593 12.35 175 10.55 29.51 119 11.75 20.07 68.00 5. 387 8.06 150 9.05 38.76 72 7.11 18.60 48.00 6.in nižje 1818 37.88 197 11.88 10.84 71 7.01 3.91 36.04 Skupaj 4800 100.00 1658 100.00 34.54 1013 100.00 21.10 61.10 Igor Žiberna 181 Primer SONDNO OBMOČJE MESTNI VRH Ugotovili smo že, da so vinogradniške površine v obeh obravnavanih obdobjih kazale precejšnjo odvisnost od relativne nadmorske višine in naklona. Vinogradniške površine so manj odvisne od ekspozicije in s tem posredno tudi od globalnega sončnega obsevanja. Kot posledica omenjenega je tudi zveza med deležem vinogradniških površin in bonitetami (s klimatskega vidika), ki je precej manjša kot bi sprva pričakovali. Slika 3: Vinogradniške površine na sondnem območju Mestni Vrh leta 1824. Delež vinogradniških površin od vseh površin je bil leta 1824 najvišji v tretjem (31 %) in prvem (27 %) bonitetnem razredu, medtem ko so v najnižjem bonitetnem razredu (globalno sončno obsevanje pod 800 kVVh/m2 , relativna višina pod 50 m) vinogradi še vedno pokrivali kar slabo četrtino površin v tem razredu (Tabela 4). Da je bil delež vinogradniških površin na slabših (klimatskih) legah nepričakovano visok, je torej posledica manjše relativne višine in manj ugodnih ekspozicij). Deleži vinogradniških površin po (klimatskih) bonitetnih razredih so leta 1985 bili največji v tretjem razredu (kjer so pokrivali tretjino površin v tem razredu), prvem razredu (23 %) in šestem(I) razredu (21%) (Tabela 84). V tretjem bonitetnem razredu so se vinogradniške površine glede na leto 1824 celo povečale (za dobrih 12 %). Umik vinogradniških površin je bil manjši tudi v petem razredu (globalno sončno obsevanje pod 800 kWh/m2, relativna višina nad 50 m) - le za 5 % . Nepravilno razporeditev današnjih vinogradniških površin si lahko razlagamo z združevanjem le-teh v večje komplekse. Pri tem so za ceno ekonomične obdelave širili vinogradniške površine predvsem v manj ugodne severne ekspozicije, ven- Slika 4: Vinogradniške površine na sondnem območju Mestni Vrh leta 1985. dar le tam, kjer so bili nakloni teh majhni (npr. na Gomili). Lastna opažanja na terenu so tudi pokazala, da tudi lastništvo zelo močno vpliva na današnjo razširjenost vinogradniških površin na sondnem območju Mestni Vrh. Postavitev vinograda in njegovo vzdrževanje sta namreč draga, cena grozdja pa nizka. Terensko delo je pokazalo, da so površine v lasti Kmetijskega kombinata Ptuj pod vinogradi (pretežno zahodne ekspozicije), medtem ko so površine v družbeni lasti na majhnih naklonih pod njivami, na večjih naklonih pa pod sadovnjaki, saj je postavitev in vzdrževanje vinograda predrago. Gozdovi, ki na vzhodnih pobočjih Gomile segajo zelo visoko, so v lasti Gozdnega gospodarstva Ptuj, ki pa ni pripravljeno odstopiti teh, za vinsko trto klimatsko ugodnih leg. Sklenemo torej lahko, da na sondnem območju Mestni Vrh posamezni to-poklimatski elementi, predvsem relativna višina in naklon sicer vplivajo na razširjenost vinogradniških površin, da pa igrajo znotraj termalnega pasu pomembno vlogo družbenogeografski dejavniki, zlasti lastništvo zemljišč. Analiza vinogradniških leg v Srednjih Slovenskih goricah je pokazala, da trditev, po kateri bi vinogradi zavzemali predvsem strme in južne ekspozicije, ne drži vedno. To velja zlasti za vinogradniške površine v lasti družbenega sektorja. Slednji je za ceno bolj ekonomičnega obdelovanja težil k ustvarjanju večjih vinogradniških kompleksov, pri čemer so postale zanimive tudi lege, ki prejmejo bodisi manj sončnega obsevanja (torej z manjšim naklonom ali klimatsko manj ugodno ekspozicijo), ali pa imajo neugodno relativno višino. Izrazit primer so Radgonsko-Kapelske gorice, kjer so zara- Igor Žiberna__183_ Primer Slika 5: Sondno območje Police bonitete vinogradniških površin (DRM 50 x 50) dl lažjega strojnega obdelovanja vinogradov, urejenih v vertikale, postale zanimive predvsem strmine do 15x, na strmejših legah pa so vinograde opustili. Analize sond so pokazale, da so se v zadnjih 160 letih vinogradi cesto najbolj umikali prav na najbolj strmih legah. Slika 6: Sondno območje Mestni vrh bonitete vinogradniških površin (DRM 50 x 50). Igor Žiberna 184 Primer Tabela 4: Število vseh celic in vinogradniških celic glede na bonitete na sondnem območju Mestni vrh. 1824 1985 Razred Število Število Delež Število Delež Indeks vseh vinograd. Fv od vinograd. Fv (85/24) celic celic od F celic od F (F) % (Fv) % (%) (Fv) % (%) 1. 240 15.00 64 18.66 26.67 55 18.27 22.92 85.94 2. 337 21.06 53 15.45 15.73 44 14.62 13.06 83.02 3. 182 11.38 56 16.33 30.77 63 20.93 34.62 112.50 4. 266 16.63 40 11.66 15.04 22 7.31 8.27 55.00 5. 183 11.44 38 11.08 20.77 36 11.96 19.67 94.74 6.in nižje 392 24.50 92 26.82 23.47 81 26.91 20.66 88.04 Skupaj 1600 100.00 343 100.00 21.44 301 100.00 18.81 87.76 ZAKLJUČKI Na osnovi obravnavanega smo prišli do naslednjih zaključkov : 1. Testiranje uporabnosti digitalnega modela reliefa s celicami 100 x 100 m in 50 x 50 m na primeru terciarnega gričevja v Severovzhodni Sloveniji je pokazalo, da hektarske celice še manj verno prikazujejo relief kot je to primer v hribovitem delu Slovenije. Vendar pa menimo, da razlike med DMR 100x100 in DMR 50 x 50 le niso tako hude, da prvega ne bi mogli uporabiti pri obravnavanju splošnih značilnosti razširjenosti pojava, ki pokriva večje dele zemeljskega površja (npr. vinogradniških, sadjarskih ali gozdnih površin). Večje napake pa bi se pojavile pri analizi manjših površin (npr. vrtov, zazidalnih površin ipd.) 2. Morfometrijski elementi (s tem pa posredno tudi klimatski elementi) nam kažejo, da so vinogradniške površine omejene na termalni pas, znotraj tega pa na razširjenost vinogradov vplivajo tudi drugi, neklimatski dejavniki. Podatki kažejo, da ima največji vpliv na razširjenost vinogradov ekspozicija in relativna nadmorska višina. Rezultati kažejo, da strmejša pobočja, na katerih so za vinsko trto sicer ugodnejše klimatske razmere, niso zanimiva za sodobno strojno obdelavo. To še posebej velja za vinograde v družbeni lasti na območju Radgonsko-Kapelskih goric. 3. Zveza med klimatskimi bonitetami in dejansko razširjenostjo vinogradniških površin je v splošnem zelo visoka. Izjemo predstavljajo območja, kjer so lege vinogradniških površin narekovali družbenogeografski dejavniki (npr. lastništvo na sondnem območju na Mestnem Vrhu). 4. Karta bonitet vinogradniških površin je pokazala, da je s klimatskega vidika prvorazrednih vinogradniških površin na obeh sondnih območjih precej. Vendar pa taka slika ne sme zavajati. Za celovitejšo podobo kvali- Igor Žiberna 185 Primer tetnih vinogradniških površin bi morali upoštevati še litološki oziroma pedološki faktor. 5. Analiza primerjave vinogradniških površin na sondnih območjih med leti 1824 in 1985 je tudi pokazala, da se po trtni uši vinogradi niso vedno umikali v klimatsko ugodnejše lege. Strojna obdelava vinogradov v vertikali je povzročila celo umik vinogradov na pobočja z manjšimi nakloni. Za ceno bolj ekonomične obdelave je zlasti družbeni sektor težil k večjim vinogradniškim kompleksom, pri čemer je širil vinogradniške površine tudi v klimatsko manj primerne lege. VIRI IN LITERATURA Bat M., 1989: Fizična geografija gorskega sveta (na izbranih primerih), Magistrska naloga, Filozofska fakulteta, Oddelek za geografijo, Ljubljana Colnarič J. et al., 1985: Posebno vinogradništvo, Biotehnična fakulteta, VTOZD za Agronomijo, Ljubljana Gabrovec M., 1989: Vloga reliefa za geografsko podobo Polhograjskega hribovja, Magistrska naloga, Filozofska fakulteta, Oddelek za geografijo, Ljubljana Gams I., 1972 a: Prispevek h klimatogeografski delitvi Slovenije, Geografski obzornik, XIX, Ljubljana Gams L, 1972 b: Vprašanje klimatogeografske rajonizacije severovzhodne Slovenije. Geographica Slovenica, II, Ljubljana Geiger R., 1966: Climate near the ground, Harvard Universitv Press, Cambridge, Geiger R., 1969: Topoclimates, v: General Climatologv, Vol.2, Elsevier Pu-blishing Company, Amsterdam-London-New York Hočevar et al., 1982, Sončno obsevanje v Sloveniji, BTF, Ljubljana Hočevar A., Rakovec J., 1979: Simulacija ekoloških razmer na pobočju in dnu idealizirane kotline ob povprečnem sončnem obsevanju na Dolenjskem, Zbornik BTF, Ljubljana Hočevar A., Rakovec J., 1978: Simulacija ekoloških razmer na pobočju in dnu idealizirane kotline ob jasnem vremenu, Zbornik BTF, Ljubljana Temeljni topografski načrti 1:5000 za območje Radgonskih goric in Mestnega Vrha GEOGRAFSKI INFORMACIJSKI SISTEMI V REGIONALNI GEOGRAFIJI IN GEOEKOLOGIJI Drago Perko UDK 913:681.3 Izvleček Prispevek prikazuje pomembno vlogo geografskih Informacijskih sistemov v regionalni geografiji in geoekologijl in nekatere konkretne primere njihove uporabe. UDC 913:681.3 Abstract GEOGRAPHIC INFORMATION SVSTEMS IN REGIONAL GEOGRAPHY AND GEOECOLOGY The paper presents an important role of geographic information sgstems in re-gtonal geographg and geoecologg and also some concrete cases of theirs use. Pokrajina, ki je temeljni predmet geografske znanosti, je sestavljena iz pokrajinskih sestavin (npr. relief, kamnine, vode, prsti, rastje, prebivalstvo, naselja. . .), te pa iz pokrajinskih prvin (npr. relief sestavljajo nadmorska višina, naklon, razčlenjenost itd.). Pozornost geografov pa ni usmerjena na proučevanje posameznih sestavin in prvin, ampak predvsem na proučevanje odnosov (razmerij) med njimi, torej na proučevanje povezanosti, odvisnosti, vplivov, soodvisnosti. Geografija torej proučuje odnose med naravnimi in družbenimi sestavinami pokrajine, same sestavine pokrajine, ki jih proučuje cela vrsta sorodnih znanosti, pa so predmet geografije le toliko, kolikor je to potrebno za razumevanje teh odnosov. Osnovni način dela pri odkrivanju teh odnosov, ki jih lahko imenujemo pokrajinski odnosi, je bila tako imenovana metoda prekrivanja zemljevidov, ki pa je zelo zamudna, ima celo vrsto pomanjkljivosti, hkrati pa večkrat ne da željenih rezultatov. Zato je geografski informacijski sistem za geografijo izjemno pomemben, saj nam metodo ročnega prekrivanja zemljevidov v GIS-u pod našim nadzorom opravi računalnik. Geografu najbolj preprosto in nazorno predstavimo GIS kot računalniško zbirko zemljevidov, ki jih lahko med sabo poljubno prekrivamo in med njimi izvajamo računske in druge operacije, hkrati pa se na točke, linije in poligone ne teh zemljevidih, torej na pojave v pokrajini, navezujejo najrazličnejše baze podatkov, med katerimi prav tako lahko izvajamo različne opracije, Mag. Drago Perko, Geografski inštitut Antona Melika ZRC SAZU, Gosposka 13, Ljubljana Drago Perko 187 Geografski oblikujemo nove zemljevide in nove baze podatkov, hkrati s tem pa ugotavljamo zveze med pokrajinskimi pojavi in tako določamo pokrajinske odnose. Prav razlike med pokrajinskimi odnosi pa oblikujejo različne pokrajine. Ker geografe pri večini raziskav, posebno pri proučevanju večjih regij in pri ugotavljanju splošnih zakonitosti geodetska natančnost zanima le redko, se je v geografiji kljub nekaterim slabostim, vendar tudi prednostim, bolj uveljavil rastrski GIS, vektorki GIS pa se uporablja le redko. Na Geografskem inštitutu Antona Melika Znanstvenoraziskovalnega centra SAZU uporabljamo GIS predvsem pri regionalnogeografskih in pri geoekoloških proučevanjih Slovenije in njenih pokrajin. Pri proučevanju pokrajinskih odnosov pa sta na prvem mestu relief (1991 a, b in c), ki je najpomembnejša in hkrati sorazmerno neodvisna naravna sestavina večine slovenskih pokrajin, in prebivalstvo, ki s svojimi dejavnostmi aktivno posega v pokrajino in spreminja pokrajinske odnose. Regionalnogeografske raziskave približno enakovredno upoštevajo naravne in družbene sestavine pokrajine, geoekološke pa predvsem naravne, vendar v končnem odnosu do družbenih: vpliv naravnih razmer na družbene razmere in občutljivost, ranljivost naravnih razmer zaradi delovanja (aktivnosti) družbe. Pri raziskavah trenutno uporabljamo računalniški paket IDRISI, ki so ga predvsem za potrebe geoekoloških in regionalnih raziskav razvili v ZDA, na oddelku za geografijo na Clark Universitv v VVorcestru, pripravljamo pa se na nabavo zmoglivejšega GlS-a. Paket je namenjen za delo z IBM in združljivimi računalniki. Njegove sposobnosti so podobne večjim sistemom (ARCINFO), žal pa ne omogoča dela z razširjenim spominom in smo tako vezani le na osnovnih 640 Kb spomina. Ima pa več dobrih lastnosti: izjemno nizko ceno (200 do 400 USD), enostavno uporabo (kar je šibka točka večine ostalih GIS-ov), združljivost z nekaterimi drugimi GlS-i in mnogimi grafičnimi in podatkovnimi programi, kratka in razumljiva navodila, kratko dobo učenja (dva do trije tedni) in drugo. Sestavljen je iz več modulov, med drugimi tudi za prostorske statistike, obdelavo satelitskih posnetkov, rasterske slike, vektorske slike itd. (Clark Universitv 1991). GIS uporabljamo na treh ravneh raziskovanja: na makro ravni predstavlja osnovni sloj generalizirana verzija DMR-ja 100 oziroma DMR 500 ali DMR 1000, osnova za prebivalstvene podatke pa so naselja, na srednji ravni je osnovni sloj DMR 100 in osnova za prebivalstvene podatke podatkovna zbirka Evidenca hiš, na mikro ravni pa je osnovni sloj še bolj natančen DMR (na primer DMR 10). Najpomembnejše dolgoročne regionalne in geoekološke raziskave inštituta, pri katerih ob ostalih znanstvenih orodjih, tehnikah in metodah aktivno uporabljamo tudi GIS so: - geoekološka ranljivost Slovenije, - geoekološke enote Slovenije, - geoekologija (ostankov) ledenikov Slovenije, - geoekologija poplavnih pokrajin v Sloveniji, - geoekologija poseljenosti Slovenije, - geoekologija gorskih kmetij v Sloveniji, - geoekologija naravnih nesreč v Sloveniji, Drago Perko_188_Geografski ... - regionalna monografija Slovenije, - regionalni in geoekološki sistemi v Sloveniji. V referatu na kratko predstavljamo nekaj spoznanj iz treh različnih raziskav, ki spadajo v omenjene sklope raziskav. GEOEKOLOGIJA ARBORETUMA VOLČJI POTOK Proučevanje spada med mikrogeoekološke raziskave. Obdelali smo območje pravokotne oblike velikosti 1500 krat 1500 m oziroma 2,25 km^ in znotraj njega še posebej območje arboretuma v mejah novega osnutka odloka, ki ima obliko nepravilnega poligona s površino 8252 arov. Reliefni sloj, ki je najvažnejši in ga zato tudi predstavljamo, smo v GIS vnesli s pomočjo digitalizacije izohips na osnovni topografski karti v merilu 1 : 5 000. Na razgibanih območjih smo upoštevali petmetrske izohipse, na ravninskih pa tudi metrske, torej vse izohipse, ki jih je moč dobiti na omenjeni karti (Kamnik - 47, Kamnik - 48). Kjer so bile izohipse redke, smo dodali še nekaj vmesnih točk. Tako smo oblikovali vektorski sloj (zapis, karto) reliefa, ki smo jo nato rastrirali na kvadratke velikosti 5 krat 5 m oziroma 25 m^ (četrt ara) in tako dobili zelo natančen petmetrski digitalni model reliefa (DMR 5). Z DMR smo ugotovili naklone, višine, oson-čenost, ekspozicijo in druge reliefne razmere, hkrati pa predstavili trodi-menzionalno (prostorsko) sliko reliefa arboretuma in okolice. Na podoben način smo oblikovali tudi sloje za ostale sestavine pokrajine. Arboretum ima najmanjšo nadmorsko višino 335 m na najjužnejši točki arboretuma, najvišjo pa 399 m na vrhu Kopastega hriba. Pregled petmetrskih višinskih pasov pokaže, da je najpogostejši razred od 340 do 344 m, saj pokriva kar 21 % vseh površin arboretuma. Najbolj pogosta nadmorska višina je 355 m (5,3 % površin). Povprečna višina znaša 352 m. Višinska razlika med najvišjo in najnižjo točko znaša 64 m. Razgibana območja (Volčji in Kopasti hrib, Jamce, V hribih) imajo med vznožjem (dolino) in vrhom okrog 50 m višinske razlike, zato jih po geomorfološ-kih kriterijih lahko opredelimo kot gričevje, preostali del arboretuma pa je ravnina. Najmanjši naklon je 0° in največji 46°. Najbolj pogost naklon je 1° (35,5 % površin). Prevladujejo nakloni med 0 in 2°, kar pomeni raven svet. Takega sveta je 49 %. Povprečni naklon znaša 5,0°. Najbolj pogosta je jugozahodna ekspozicija, ki je značilna za 34 % površin arboretuma. Sledi južna ekspozicija s 23 % površin. Najmanj pogosti sta severna in severovzhodna ekspozicija, ki zavzemata komaj dobra 2 % površin. Izrazito južne ekspozicije imajo južna pobočja Volčjega hriba in Kopastega hriba. Glede na predstavljene višinske in naklonske razmere lahko v grobem določimo pet reliefnih enot: gričevje Volčjega in Kopastega hriba s slemenoma v smeri severovzhod - jugozahod, dolinica Volčjega potoka v podobni smeri na severozahodni strani gričevja, dolinica Hujskega potoka v podobni smeri na jugovzhodni strani gričevja, vršaj na južni strani gričevja in ravnina južno in jugozahodno od vršaja. S prekrivanjem ostalih slojev naravnih sestavin pokrajine, ki so močno povezane in celo soodvisne, smo določili štiri geoekološke enote, za Drago Perko_189_Geografski ... Preglednica 1: Višine, nakloni in ekspozicije v Arboretumu Volčji potok. Višinski pasovi Naklonski razredi v metrih Ari Delež v stopinjah Ari Delež Ekspozicija Ari Deleži 335.0 - 339,9 1233 15,0 0,0 - 1,9 4028 48,8 Sever 187 2,3 340,0 - 344,9 1727 20,9 2,0 - 5,9 2275 27,6 Severovzhod 185 2,3 345,0 - 349,9 1320 16,0 6,0 - 11,9 760 9.2 Severozahod 793 9,6 350,0 - 354,9 1382 16,8 12,0 - 19,9 839 10,2 Vzhod 387 4,7 355,0 - 359,9 1148 13,9 20,0 - 29,9 278 3,4 Zahod 712 8,6 360,0 - 364,9 314 3,8 30,0 - 44,9 69 0,8 Jugovzhod 1314 15,9 365,0 - 369,9 175 2,1 45,0 - 89,9 3 0,0 Jugozahod 2803 34,0 370,0 - 374,9 181 2,2 Jug 1859 22,5 375,0 - 379,9 181 2.2 Neeksponirano 12 0,1 380,0 - 384,9 200 2,4 385,0 - 389,9 152 1,8 390,0 - 394,9 152 1,8 395,0 - 399,9 87 1.1 Skupaj 8252 100,0 Skupaj 8252 100,0 Skupaj 8252 100,0 Slika 1: Višinski pasovi z mejo Arboretuma Volčji potok. 395 - 399 MEJfl Drago Perko 190 Geografski Slika 2: Naklonskl razredi z rečno mrežo Arboretuma Volčji potok. Slika 3: Mikroregije (pokrajinice) na digitalnem modelu reliefa (pogled z jugozahoda, 45 stopinj nad obzorjem). ISPODHJE Drago Perko_191_Geografski ... katere so značilne homogene, a svojstvene, tipične kombinacije med reliefom, kamninami, vodami, prstjo in rastjem: drobnozrnate holocenske terase (predvsem vzdolž Volčjega in Hujskega potoka), debelozrnate holocenske terase (predvsem na Spodnjem polju), fluvioperiglacialni vršaj južno od Volčjega hriba in konglomeratne terase (predvsem v gričevnatem delu arboretuma in okolice), (Perko 1992 b). MORFOLOŠKE ZNAČILNOSTI SLOVENIJE Proučevanje morfoloških značilnosti Slovenije spada med makro raziskave. V njenem okviru smo med ostalim obdelali tudi DMR 100. Nekatere osnovne ugotovitve so: • povprečna nadmorska višina Slovenije je 552,72 m; • površinski deleži stometrskih višinskih pasov se v splošnem zmanjšujejo z naraščanjem nadmorske višine (največjo površino ima višinski pas med 200 in 299 m, najmanjšo pa višinski pas med 2800 in 2899 m); • povprečni naklon Slovenije znaša 13,17°: • površinski deleži naklonskih razredov se v splošnem zmanjšujejo z naraščanjem naklona (največjo površino ima naklon 0°, najmnajšo pa naklon 86°); • najmanjši povprečni hektarski naklon znaša 0°, največji pa 86°: • z naraščanjem povprečne nadmorske višine narašča povprečni naklon: Slika 4: Digitalni model reliefa, kjer so nadmorske višine zamenjane z nakloni, in prikazuje naklonsko razgibanost reliefa (pogled z jugozahoda). Drago Perko 192 Geografski Preglednica 2: Površine in deleži površin višinskih in naklonskih razredov Slovenije na podlagi DMR 100. Meje Meje višinskih Km3 Delež naklonskih Km3 Delež razredov _razredov_ 0 99 245 1,2 0 4 5339 26,4 100 199 1718 8,5 5 9 3837 18,9 200 299 3763 18,6 10 14 3342 16,5 300 399 3075 15,2 15 19 2603 12,9 400 499 2388 11,8 20 24 1912 9,4 500 599 2264 11,2 25 29 1304 6,4 600 699 1717 8,5 30 34 922 4,5 700 799 1308 6,5 35 39 523 2,6 800 899 934 4,6 40 44 231 1,1 900 999 640 3,2 45 49 113 0,6 1000 1099 497 2,4 50 54 61 0,3 1100 1199 410 2,0 55 59 32 0,2 1200 1299 356 1,7 60 64 20 0,1 1300 1399 259 1,3 65 69 12 0,1 1400 1499 184 0,9 70 74 4 0,0 1500 1599 125 0,6 75 79 1 0,0 1600 1699 96 0,5 80 84 0 0,0 1700 1799 81 0,4 85 89 0 0,0 1800 1899 65 0,3 1900 1999 46 0,2 2000 2099 32 0,2 2100 2199 22 0,1 2200 2299 16 0,1 - 2300 2399 10 0,0 2400 2499 4 0,0 2500 in več 1 0,0 Skupaj_20256 100,0_Skupaj_20256 100,0 • z naraščanjem stometrskih višinskih pasov narašča delež povprečnih naklonov z višjimi vrednostmi: • povezanost povprečne nadmorske višine in povprečnega naklona je pozitivna in korelacijski koeficient znaša 0,1374, kar je pri računanju kore-lacije iz več kot dva milijona podatkov izjemna vrednost, ki pri 99 % zaupanju kar za 172-krat presega mejni koeficient statistične pomembnosti; • največje nepravilnosti naraščanja povprečnega naklona po stometrskih višinskih pasovih so v pasu pod 100 m, v pasu med 100 in 199 m, v pasu med 1200 in 1299 m in v obeh stometrskih višinskih pasovih med 2200 in 2399 m; • podpovprečni naklon imajo le stometrski višinski pasovi med 0 in 399 m: • gostota površin posameznih naklonov kaže na največjo gostoto in koncentracijo največjih in najmanjših naklonov glede na posamezne višinske pasove; Drago Perko 193 Geografski Preglednica 3: Naklonska sestava posameznih stometrskih višinskih pasov v Sloveniji v %. Sto- 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 pinje 99 199 299 399 499 599 699 799 899 999 1099 1199 1299 1399 1499 0- 1 33,3 57,7 30,6 12,3 8,4 6,1 1,4 22 1,1 0,6 0,6 0,6 0,9 0,6 0,3 2- 5 27,5 20,6 24.6 18,4 15,6 14,9 9,7 93 &5 5,7 5,0 4,9 7,4 52 3,9 6-11 23,6 11,9 26,0 29,2 232 232 22,4 20,0 19,3 16,1 14,9 14,1 15,4 12,5 11,7 12-19 12,7 63 13,4 25,2 28,0 27,5 31,0 28,5 28,4 27,4 26,8 26,1 22,8 21,9 19,0 20-29 23 2,6 42 11,4 18,1 19,6 24,1 25,7 26,0 29,5 29,0 29,0 27,6 27,8 253 30-44 0,1 0,4 1,1 3,3 6.4 82 103 12,9 15,1 18,6 203 21,5 21,3 26,1 30,7 45-86 0,0 0,0 0,1 02 0,3 0,5 0,6 0,9 1.6 2,1 2,9 33 4,6 5,9 8,6 SkupajlOO,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 Sto- 1500 1600 1700 1800 1900 2000 2100 2200 2300 2400 2500 2600 2700 2800 pinje 1599 1699 1799 1899 1999 2099 2199 2290 2399 2499 2599 2699 2799 2899Skupaj 0- 1 0,3 0,2 02 0,3 0,2 0,1 0,0 0,1 02 0,2 0,0 0,0 0,0 0,0 14,9 2- 5 3,3 2,1 2,1 1,4 1,3 1,9 0,7 1,0 1.7 1,0 03 0,0 0,0 0,0 15,5 6-11 8,3 6,7 6,2 5,7 5,0 5,7 32 23 5,3 3,5 2,3 3,7 0,0 0,0 213 12-19 15,1 13,4 13,6 13,7 13,9 14,5 10,5 113 13,4 12,0 8,3 3,7 0,0 0,0 22,4 20-29 24,5 24,2 24,2 24,6 24,5 23,3 20,3 19,4 18,9 18,9 15,9 3,7 0,0 0,0 15,9 30-44 353 37,7 35,8 35,1 32,5 29,3 35,0 33,8 34,4 36,3 34,1 40,7 50,0 0,0 8,3 45-86 12,7 15.7 17,9 19,2 22,6 25,2 30,3 31,1 26,1 28,1 38,6 48,2 50,0 100,0 12 Skupaj 100,0 100.0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100.0 100,0 100.0 100.0 100,0 100,0 100,0 100,0 Slika 5: Pogostostna razporeditev povprečnih hektarskih nadmorskih višin v % po stometrskih pasovih v Sloveniji. 0 m 2900 m Drago Perko 194 Geografski Slika 6: Pogostostna razporeditev povprečnih hektarskih naklonov v % po stopinjah v Sloveniji. Slika 7: Povprečni nakloni stometrskih višinskih pasov v Sloveniji. 50' 40' za' 20° 10" Povprečje 13,5" 0. 2900 m Drago Perko 195 Geografski • največjo gostoto ima naklon 0°, saj znaša v povprečju 7,8 ha/km2, v pasu med 100 in 199 m, kjer leži skoraj polovica vseh hektarskih kvadratov s tem naklonom, pa kar 37 ha/km2; • najpogostejši povprečni hektarski naklon je 0° in je značilen za 8 % Slovenije in podobno (Perko 1992 a); Preglednica 4: Nakloni glede na ekspozicijo iznad ravnega sveta v Sloveniji. Naklonski razredi v stopinjah Povprečni 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Ekspozicija naklon 4 9 14 19 24 29 34 39 44 49 in ni Skupaj Sever 16,0 8,1 12,0 13,6 14,7 15,4 14,7 13,1 16,9 16,2 15,4 6,7 13,1 Severovzhod 15,7 8,0 10,8 15,1 15,5 14,8 13,0 12,8 10,0 11,5 12,6 26,7 13,1 Vzhod 14,3 15,8 10,4 12,0 11,9 11,9 10,0 10,5 12,0 12,6 14,4 13,3 12,0 Jugovzhod 14,3 21,6 10,4 11,0 12,3 13,4 12,6 14,2 17,2 17,6 22,5 13,3 13,2 Jug 14,6 19,9 17,6 15,0 16,5 17,2 18,0 17,9 17,6 15,0 9,9 0,0 17,0 Jugozahod 13,6 14,8 18,5 14,4 12,0 11,6 12,6 11,3 9,8 9,3 3,6 0,0 14,1 Zahod 14,5 7,1 11,3 10,1 8,2 7,2 9,3 10,5 6,4 6,5 5,4 6,7 9,1 Severozahod 15,9 4,7 9,0 8,8 8,9 8,5 9,8 9,7 10,1 11,3 16,2 33,3 8,4 Skupaj 14,8 100,0 100,0100,0100,0100,0100,0100,0100,0100,0100,0100,0100,0 Naklonski razredi v stopinjah Povprečni 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Ekspozicija naklon 4 9 14 19 24 29 34 39 44 49 in veS Skupaj_ Sever 16,0 8,0 17,0 24,0 21,8 15,1 7,9 3,5 1.8 0,7 0,2 0,0 100,0 Severovzhod 15,7 8,0 15,4 26,9 23,0 14,5 7,1 3,4 1.1 0,5 0,1 0,0 100,0 Vzhod 14,3 17,3 16,1 23,3 19,4 12,7 6,0 3,0 1.4 0,6 0,2 0,0 100,0 Jugovzhod 14,3 21,4 14,7 19,4 18,1 13,0 6,8 3,7 1,8 0,8 0,2 0,0 100,0 Jug 14,6 15,3 19,3 20,4 18,8 12,9 7,5 3,7 1,4 0,5 0,1 0,0 100,0 Jugozahod 13,6 13,8 24,7 23,8 16,6 10,6 6,4 2,8 1,0 0,4 0,0 0,0 100,0 Zahod 14,5 10,3 23,2 26,0 17,6 10,1 7,3 4,0 1,0 0,4 0,1 0,0 100,0 Severozahod 15,9 7,3 20,0 24,3 20,5 12,9 8,3 4,0 1,7 0,8 0,3 C 100,0 Skupaj 14,8 7,3 20,0 24,3 20,5 12,9 8,3 4,0 1,7 0,8 0,3 0,1 100,0 POVEZANOST RELIEFA IN POSELITVE Proučevanje povezav med reliefom in poselitvijo v Sloveniji je prav tako makroregionalna oziroma makrogeoekološka raziskava. Povezali smo digitalni model reliefa in naselja v Sloveniji in ugotavljali navezanost prebivalstva na relief in spreminjanje navezanosti od konca prejšnjega stoletja do zadnjega popisa. Zanimal nas je vpliv reliefnih prvin, predvsem naklona, nadmorske višine in višinske razlike, še posebej pa pomen reliefa kot celote. Zato smo oblikovali sintetski reliefni kazalec, ki upošteva spreminjanje (standardni odklon) nadmorske višine in naklona stotih hektarskih kvadratov na podlagi DMR 100 v okviru 1 km2. Na podlagi vrednosti tega kazalca smo Slovenijo razdelili na reliefne enote: ravnino, gričevje, hribovje in gorovje in ta sloj, podobno kot smo to storili pri reliefnih Drago Perko 196 Geografski Slika 8: Digitalni model reliefa 500 m (Slovenija, pogled z juga, 89° nad obzorjem, faktor povišanja nadmorskih višin 7,5). Drago Perko_ 197_Geografski ... Slika U: Digitalni model reliefa 500 m (Slovenija, pogled z zahoda, 89 nad obzorjem, faktor povišanja nadmorskih višin 7,5). Slika 10: Digitalni model reliefa 500 m (Slovenija, pogled s severa, 89° nad obzorjem, faktor povišanja nadmorskih višin 7,5). Drago Perko 198 Geografski prvinah, prekrili s prebivalstvenimi sloji. Tako smo ugotovili razlike v razporeditvi prebivalstva in gibanjem števila prebivalcev po višinskih pasovih, naklonskih razredih, reliefnih enotah in podobno in to v različnih časovnih obdobjih, na podlagi različnih koeficientov povezanosti pa smo ugotovili pomen reliefa za prebivalstvo oziroma navezanost prebivalstva na relief. Povezanost reliefa in prebivalstva smo nakazovali z razporeditvijo prebivalstva po razredih reliefnih spremenljivk in dokazovali s koeficientom koncentracije prebivalstva in naselij, razporeditvijo 100 in 1000 naselij z ekstremnimi vrednostmi in s koeficienti povezanosti. Območja močne koncentracije prebivalstva, kjer je bil indeks gibanja števila prebivalcev večji od 120, so bila v obdobju med letoma 1880 in 1931 značilna za povprečne nadmorske višine pod 100 m in za povprečne naklone pod 5°. Isto je veljalo za obdobje med letoma 1931 in 1981. Območja depopulacije, kjer je bil indeks gibanja števila prebivalcev manjši od 100, so bila v obdobju med letoma 1880 in 1931 značilna za nadmorske višine nad 1000 m in za povprečne naklone nad 30°, v obdobju med letoma 1931 in 1981 pa že za povprečne nadmorske višine nad 500 m in za povprečne naklone nad 5°. V obeh petdesetletnih obdobjih sta se delež in gostota prebivalstva povečevala le v najnižjih razredih posameznih reliefnih spremenljivk. Za spremembe v razmestitvi prebivalstva so imeli največji pomen povprečni naklon, povprečna nadmorska višina in višinska razlika. V gorovju sta leta 1880 živela 2 % in leta 1981 niti odstotek prebivalstva Slovenije, v hribovju leta 1880 še 26 % in leta 1981 komaj 18 %, v gričevju leta 1880 dobrih 51 % in leta 1981 le še slabih 40 %, na ravnini pa leta 1880 komaj 21 % in leta 1981 že 40 %. Če izločimo prebivalstvo na vznožju gričevja, hribovja in gorovja na obodu ravnin in prebivalstvo na dnu dolin, je leta 1880 iznad ravnin in dna dolin živela še polovica, leta 1981 pa komaj sedmina vsega prebivalstva Slovenije. Ob takih težnjah lahko na prehodu v novo tisočletje pričakujemo, da bo v hribovju živela le še desetina, v gorovju pa niti stotina prebivalstva Slovenije, pa še ta skromen ostanek bo živel skoraj izključno na dnu dolin, tako da bo delež prebivalstva na vzpetih delih zanemarljiv. Najbolj pogoste lege naselij z več kot 200 prebivalci so ravninska, ker na ravnini leži 23 % teh naselij, vznožna (na obodu ravnin oziroma vznožju gričevja, hribovja ali gorovja) s 16 %, dolinska z 32 % in pobočna lega s 23 %. Preostalih 6 % naselij z več kot 200 prebivalci leži na slemenih in oblih vrhovih ter na planotah. Z razporeditvijo 100 naselij z največjim absolutnim porastom in 100 naselij z največjim absolutnim padcem števila prebivalcev po morfoloških enotah smo z 99 % verjetnostjo dokazali, da je povezanost med razporeditvijo in reliefom statistično pomembna in ugotovili, da morfološke enote pojasnjujejo kar četrtino vseh razlik med razporeditvama. Na enak način smo dokazali tudi statistično pomembno povezanost med reliefom in razporeditvijo 100 naselij z največjim relativnim porastom in 100 naselij z največjim relativnim padcem števila prebivalcev in ugotovili, da morfološke enote pojasnjujejo celo dve petini vseh razlik med obema razporeditvama. Drago Perko_199_Geografski ... Slika 12: Morfološke enote Slovenije. V prihodnosti nameravamo GIS uporabljati še bolj intenzivno, saj bodo naše raziskave usmerjene predvsem na regionalizacijo Slovenije, ugotavljanje geoekološke ranljivosti slovenskih pokrajin in raziskovanje povezanosti med pokrajinskimi sestavinami, to pa so teme, ki so še prav posebej primerne za GIS. Isto lahko dokažemo tudi z razporeditvijo 1000 naselij z najmanjšim in največjim indeksom rasti števila prebivalcev in z razporeditvijo 1000 največjih in 1000 najmanjših naselij. Pri proučevanju gostote prebivalstva smo z 99 % verjetnostjo ugotovili, da je 98 % vseh koeficientov povezanosti med reliefnimi spremenljivkami in gostoto prebivalstva v posameznih obdobjih statistično pomembnih, pri proučevanju gibanja števila prebivalcev pa so statistično pomembni celo vsi koeficienti. Časovno gledano je bilo prebivalstvo najmanj navezano na relief na začetku 20. stoletja, ko so bili razgibani in nerazgibani predeli Slovenije sorazmerno enakomerno poseljeni. Pred tem so bila bolj gosto naseljena gričevja in nižja hribovja (inverzna poselitev), zdaj pa ravnine. Tako so se različni indeksi povezanosti med prebivalstvom in reliefom do leta 1931 zmanjševali, nato pa spet naraščali (Perko 1992 c). Drago Slika Perko_200_Geografski 13: Gibanje števila prebivalcev v Sloveniji med letoma 1931 in 1991. Drago Perko 201 Geografski Geografski Drago Perko 202 Preglednica 5: Število prebivalcev v Sloveniji z deležem in gostoto prebivalstva po višinskih pasovih. Meji Število prebivalcev Delež prebivalstva Gostota prebivalst. razreda 1931 1961 1991 1931 1961 1991 1931 1961 1991 0- 99 52098 57168 93964 3,8 3,6 4,8 227 249 409 100- 199 153646 161058 196129 11,1 10.1 10,0 94 99 121 200- 299 433361 540239 808948 31,2 34,0 41,1 120 149 224 300- 399 323160 409800 418049 23,3 25,7 21,3 106 134 137 400- 499 138071 150640 178427 9,9 9,5 9,1 58 63 74 500- 599 143419 153061 169245 10.3 9,6 8,6 61 65 72 600- 699 67554 56973 53070 4,9 3,6 2,7 38 32 30 700- 799 44302 35367 27367 3,2 2,2 1,4 32 26 20 800- 899 22570 18489 15057 1,6 1,2 0,8 23 19 16 900- 999 7587 6219 4115 0,5 0,4 0,2 11 9 6 1000-1099 2337 1977 1247 0,2 0,1 0,0 5 4 2 1100-1199 667 532 368 0,0 0,0 0,0 2 1 1 Skupaj 1388772 1591523 1965986 100,0 100,0 100,0 69 79 97 Preglednica 6: Število prebivalcev v Sloveniji z deležem tn gostoto prebivalstva po naklonskih razredih. Meji Število prebivalcev Delež prebivalstva Gostota prebivalstva razreda 1931 1961 1991 1931 1961 1991 1931 1961 1991 0- 1 264524 371233 548571 19,0 23,3 27,9 139 196 289 2- 5 293107 384895 516620 21,1 24,2 26,2 128 168 226 6-11 427017 446492 532369 30,8 28,1 27,1 81 85 101 12-19 311502 294123 285004 22,4 18,5 14,5 50 47 46 20-29 90277 93004 82412 6,5 5,8 4,2 25 26 23 30-44 2345 1776 1010 0,2 0,1 0,1 2 2 1 Skupaj 1388772 1591523 1965986 100,0 100,0 100,0 69 79 97 LITERATURA IN VIRI Clark Universitv 1991: The IDRISI Projekt. The Graduate School of Geographv. VVorcester, USA, 363 strani. Perko, D. 1991 a: Digitalni model reliefa kot osnova za geografski informacijski sistem. Geodetski vestnik (35), štev. 4. Ljubljana, 269-274. Perko, D. 1991 b: Digitalni model reliefa Slovenije, Geodetski vestnik (38), štev. 1. Ljubljana, 19-23. Perko, D. 1991 c: Uporabnost digitalnega modela reliefa za določanje morfoloških enot, Geodetski vestnik (35), štev. 1. Ljubljana, 66-71. Perko, D., 1992 a: Nakloni v Sloveniji in digitalni model reliefa, Geodetski vestnik (36), štev. 2. Ljubljana, 115-121. Drago Perko_203_Geografski ... Perko, D. 1992 b: Geoekologija Arboretuma Volčji potok. Tipkopis na ZRC SAZU. Ljubljana. Perko, D. 1992 c: Zveze med reliefom in gibanjem števila prebivalcev med letoma 1880 in 1981 v Sloveniji. Tipkopis ZRC SAZU. Ljubljana. PRIMER UPORABE GIS PRI ISKANJU MOŽNIH VIROV ONESNAŽEVANJA VODE NA KRASU Marko Krevs in Igor Jurinčič UDK 91:881.3:628.19 Povzetek Geografske informacijske sisteme lahko koristno uporabimo tudi na delovnih področjih, kjer nimamo na razpolago vseh ustreznih podatkov, metod za njihovo vrednotenje ter modeliranje. Takšen primer je tudi pomoč GIS pri iskanju možnih virov onesnaževanja na krasu. Razen redkih površinskih vodotokov (na fluviokrasu) se tam vode pretakajo po podzemlju. Zato moramo prisotnost krasa v zaledju površinskega vodotoka obravnavati na "poseben" način, pri čemer nam je GIS v veliko pomoč. GIS je v tem primeru dejansko podpora dcduktivncmu pristopu k obravnavi problema. Z upoštevanjem "kraških predpostavk" glede možnega pretakanja podzemskih voda se območje možnih virov onesnaževanja znatno razširi preko meja površinskega porečja. Na podlagi vrednotenja upoštevanih predpostavk, podatkovnih slojev in njihovih medsebojnih relacij sva ločila tri "območja ogrožanja kvalitete vode" Otavščice. Ta lahko služijo za načrtovanje in izvajanje nadaljnjih ukrepov za rešitev problema. Izvajanje aplikacije na prenosnem osebnem računalniku omogoča njeno uporabo pri terenskih meritvah ter pri terenskem iskanju in popisovanju dejanskih virov onesnaževanja. V obravnavo je vključeno 255 kvadratnih kilometrov veliko območje jugozahodnega obrobja Ljubljanskega Barja (širša okolica porečja Otavščice, pritoka Borovni-ščice). UDC 91:881.3:628.19 Abstract THE APPLICATION OF GIS FOR SEARCHING POSSIBLE SOURCES OF POLLUTION ON THE KARST Geographic Information Sgstems can also be fruitfullu applied for solving problems when ali the necessarg data and methods for their evaluation and modelling are not available. Such an example is represented by the support of GIS in searching possible sources of poliution on the karst. The uiaters on the karst normallg flow underground, except for some rare superficial waterflows on the fluviokarst. This is the reason to treat in a special way the presence of karst in the hinterland of a superficial waterflow. In such a čase GIS is a support to the deduetive approacb in solving tbe problem. Application of "karstic assumptions" about possible underground waterflow Marko Krevs, dipl. geogr., Igor Jurinčič, dipl. geogr., Oddelek za geografijo, Filozofska fakulteta, Univerza v Ljubljani. Aškerčeva 12, 61000 Ljubljana Marko Krevs, Igor Jurinčič_205_Primer ... Skoraj praviloma GIS načrtujemo in izdelujemo za področja dela, kjer so zanesljivi podatki predpostavka, potrebna znanja in orodja za vrednotenje, ki je podlaga za določene ugotovitve in morda odločitve, pa že izdelana in preizkušena. Vedno pa bomo imeli tako raziskovalci, kot operativne službe, opravka z nekaterimi prostorskimi problemi, za katere zgornje "zahteve" ne bodo izpolnjene, uporaba GIS pri njihovem reševanju pa bo vendarle lahko pripeljala do koristnih ugotovitev ali ustreznih ukrepov. Primer takšnega problema je tudi iskanje možnih virov onesnaževanja na krasu. Razen redkih površinskih vodotokov (na fluviokrasu) se tam vode pretakajo po podzemlju. Podrobnih meritev smeri, količin in hitrosti teh podzemnih tokov za velik del krasa nimamo na razpolago. Za onesnaževanje so pomembni tudi majhni, hidrogeološko "nepomembni" tokovi. Poleg tega ugotovitve kažejo, da se vode podzemno lahko raztekajo v več smeri hkrati, na različnih globinah hkrati ter v različne smeri ob različnih hidro-meteoroloških razmerah (Gams, 1974; Gospodaric & Habič, 1976). Zato moramo prisotnost krasa v zaledju površinskega vodotoka obravnavati na "poseben" način, pri čemer nam je GIS v veliko pomoč. GIS je v tem primeru dejansko podpora deduktivnemu pristopu k obravnavi problema (slika 1). DEDUKCIJA IN GIS PRI REŠEVANJU PROSTORSKEGA PROBLEMA Dedukcija temelji na poznavanju dosedanjih preučevanj obravnavane problematike. Ker podzemnega pretakanja vode, ki poleg površinskih voda prenaša onesnaženje, na obravnavanem območju praktično ne poznamo, si lahko pomagamo le s splošnejšimi znanji o kraških vodah. Ta lahko poenostavljeno predstavimo tako, kot kaže slika 2 na shematičnem prečnem prerezu obravnavanega območja. Podlaga nadaljnjemu razmišljanju je teoretična možnost, da je na krasu mogoč podzemni dotok vode s površja in iz podzemlja, ki sta po nadmorski višini nad neko točko (npr. nad vodoravno črto, ki bi jo lahko na sliki 2 potegnili skozi prerez struge potoka, če je slednja točka možnega podzemnega dotoka vode). Ker tudi na fluviokrasu (na dolomitni podlagi) najdemo vrtače, ki so kazalec vertikalnega pretakanja, lahko teoretično možnost podzemnega pretoka razširimo tudi na ta območja. connections can substantiallg enlarge the area of possible locations of pollution sources beuond the borders of hgpsographic (superficial) river bastn. Three categories of areas endangering the ivater quality of the Otavščica brook have been derived from the data lagers, assumptions, and their interaction. They can serve us as a basis for the planning and execution of further actions to solve the problem. The appllcation is running on a portable PC. This enables its use in field work, including the search and registration of actual sources of pollution. In our study an area of 255 square kilometers (wider surroundings of Borovniški Pekel, southwest of Ljubljana) has been taken into consideration. Marko Krevs, Igor Jurinčič_206___Primer ... PROBLEM: ugotovljeno onesnaženje vode na določeni točki vodotoka na krasu (ali v njegovi neposredni bližini) - kje naj iščemo vire onesnaženja i ; manjkajoči bistveni podatki "splošno" strokovno znanje o krasu •-' dedukcija • "kraške predpostavke" o podzemnem pretakanju vode • ugotavljanje prostorskih razsežnosti veljavnosti "kraških predpostavk" • upoštevanje številnih drugih podatkovnih slojev za obravnavano območje • opredelitev podobmočij z različno stopnjo možnega ogrožanja kvalitete vode v obravnavanem vodotoku GIS informacije pred odhodom na teren oziroma smernice za terensko delo • dopolnjevanje zbirke podatkov z lokacijami najdenih virov onesnaževanja in njihovimi atributi • vrednotenje izpopolnjene podatkovne podlage za reševanje problema * GIS na terenu * Ta del metodologije in GIS - aplikacije še ni izdelan. Slika 1: GIS za podporo deduktivnemu reševanju prostorskega problema. Marko Krevs, Igor Jurinčič 207 Primer Slika 2: Splošne značilnosti pretakanja vode na krasu (prerez). padavine, znano površinsko in podzemsko pretakanje vode nepoznano, a možno podzemsko pretakanje vode vrtače V obravnavo je vključeno 17 krat 15 kilometrov veliko območje jugozahodnega obrobja Ljubljanskega Barja (širša okolica porečja Otavščice oziroma Borovniškega Pekla). Za izdelavo podatkovnih slojev sva uporabila: digitalni model reliefa (celice 100x100 metrov), podatke o prebivalstvu, kmetijstvu, industriji, turizmu in počitniških bivališčih, topografske, vegetacijske in geološke karte. Poleg omenjenih (manjkajočih ali pomanjkljivih) hidrogeoloških meritev bi potrebovala še evidenco onesnaževalcev in odlagališč odpadkov (zlasti industrijskih). Preglejmo posamezne upoštevane elemente, ki so pomembni pri onesnaževanju vode, prenosu onesnaženja vode, oziroma pri odlaganju za kvaliteto vode potencialno nevarnih odpadkov. 1. Relief in litologija: na območjih apnenca je kras; na dolomitnih območjih najdemo kraške in fluviokraške oblike površja. Fluvialni relief z normalnim vodnim odtokom je obkrožen s kraško planoto (kraški pretok) in dolo-mitnimi vzpetinami (fluviokras). 2. Vrtače: tipične kraške oblike, še posebej "primerne" in zelo pogoste lokacije trdnih in tekočih odpadkov. Kazalec vertikalnega (podzemskega) vodnega odtekanja. 3. Hipsografsko (površinsko) porečje: območje prevladujočega površinskega odtoka vode v določeni vodotok. 4. Kraško porečje: območje podzemskega pritakanja vode v obravnavani vodotok. Zaradi pomanjkanja podatkov o podzemnem pritoku govorimo o "potencialnem kraškem porečju" (PKP). To je območje možnih vertikalnih in horizontalnih podzemskih vodnih dotokov. Skrajne meje PKP določa meja sklenjenega območja, ki se nahaja nad točko vodotoka, na kateri je ugotovljeno onesnaženje. Marko Krevs, Igor Jurinčič 208 Primer Območje bolj verjetnega kraškega dotoka vode znotraj PKP je določeno "minimalnim kotom kraškega pretoka vode" (slika 3). Slika 3: Opredelitev "minimalnega kota kraškega pretoka vode" (prerez). \^/^^^ ; "kot nad horizontom", gledano vodotok z določene točke na vodotoku Pojasnilo: "kot nad horizontom" gledano s točke na vodotoku enak 2° je "minimalni kot pretoka kraške vode". Zgolj "orientacijska" vrednost, ki označuje mejo območja, kjer je podzemski pretok bolj verjeten (kjer je kot večji od 2°). 5. Rastje: gozdnata območja so obravnavana kot še posebej "privlačna" in "varna" za odlaganje odpadkov. 6. Prebivalstvo: je neenakomerno in na redko posejano po vaseh. Značilen je proces depopulacije. 7. Gospodarstvo: opuščanje kmetijstva (neugodne naravne razmere, ostarelo prebivalstvo), le nekaj živinoreje. Industrija v zaledju obravnavanega območja povzroča ekološke probleme. V bližini so poznana "črna" odlagališča industrijskih odpadkov iz nekaterih tovarn (Bricelj, 1983). 8. Populacijski ekvivalenti (PE) onesnaževanja: opredeljeni po naseljih na podlagi podatkov o prebivalstvu, živini, kmetijski mehanizaciji, turizmu in gostinstvu, počitniških bivališčih in industriji. 9. Cestno omrežje: opredeljuje dostopnost do lokacij, ki so privlačne za odlaganje odpadkov. Na podlagi podatkov, predpostavk in njihovih medsebojnih relacij sva določila tri kategorije območij možnih lokacij virov onesnaževanja vode. Prva med njimi kaže na območja, ki potencialno ali dejansko najbolj ogrožajo kvaliteto vode obravnavanega vodotoka. Kategorija I: sklenjeno območje nad "minimalnim kotom kraškega pretoka vode", na katerem je prisoten vsaj eden izmed naslednjih elementov: apnenec, vrtače ali hipsografsko porečje. Območje še naprej delimo (proti bolj ogrožajočim oziroma bolj "občutljivim" območjem) na: 1) območja travnikov in pašnikov, 2) območja gozdov, 3) območja, ki so manj kot 100 metrov oddaljena od cest, 4) območja, ki so manj kot 500 metrov oddaljena od naselij, 5) območja 1.3 ali 1.4, ki se prekrivajo s 100 metrskim pasom ob Otavšči-ci. Marko Krevs, Igor Jurinčič 209 Primer Kategorija II: vsa ostala območja nad "minimalnim kotom kraškega pretoka vode". Kategorija III: območja z večjo nadmorsko višino od točke ugotovljenega onesnaženja na Otavščici (5. slap v Borovniškem Peklu), pod "minimalnim kotom pretoka kraške vode". Vse kategorije temeljijo na potencialnih faktorjih, ki omogočajo ali olajšujejo onesnaževanje vodotoka, razen podkategorije 1.4, ki predstavlja edine znane (a večinoma šibke) dejanske vire onesnaževanja. Oris posameznih kategorij oziroma podkategorij z vidika nekaterih upoštevanih dejavnikov podaja tabela 1, njihovo grobo prostorsko razmestitev pa slika 4 b. Tabela 1: Izbrani opisni podatki za posamezne kategorije ogrožanja kvalitete vode v Otavščici. Kategorije I.Z 1.3 1.4 1.5 II III A)Povrsfna (ha) 155 1629 352 522 17 3702 6820 B)Povprečna relativna višina nad slapom (n) * 170 179 165 194 158 253 70 C)Povprečna oddaljenost od vodotoka nad slapom (m) 1560 1646 2405 1079 76 2520 5153 0)PovrSje na apnencu (X) 67 36 57 17 0 6 83 E)Povrsje z vrtačami (X) 26 39 75 27 6 1 70 F)Povrsje poraslo z gozdom (X) 0 100 97 52 88 69 85 OPovpreCna oddaljenost od cest (n) 532 611 64 237 116 593 374 H)Povprecna oddaljenost od naselij 964 1473 1502 300 1175 839 2024 DVsota populacijskih ekvivalentov onesnaževanja (PE) 0 0 0 1980 0 3589 3770 * Nadmorska višina 5. slapu na Otavščici v Borovniškem Peklu je 560 metrov. ZAKLJUČKI Predstavljene izkušnje bodo lahko koristne, saj za zelo velik del krasa ne bomo imeli kmalu na razpolago vseh podatkov, ki jih potrebujemo za reševanje tovrstnih problemov. Rezultati lahko služijo za načrtovanje in izvajanje nadaljnjih ukrepov za rešitev problema. Hidrogeološko modeliranje pretakanja kraških voda še vedno ostaja izven našega metodološkega dosega. Z uporabo podrobnejših podatkov o kraškem pretakanju vode, o njeni kvaliteti, katastrskih podatkov o odlagališčih odpadkov in drugih onesnaževalcih, pa bi lahko izkoristili že obstoječe znanje za posredovanje nekaterih potrebnih informacij ustreznim ustanovam in prebivalstvu. Med drugim bi lahko natančneje opredelili območja možnega ogrožanja kvalitete vode ter podali podrobnejše ukrepe Marko Krevs, Igor Jurinčič 210 Primer Slika 4: Orientacijska karta obravnavanega območja (a) in poenostavljena karta območij po kategorijah ogrožanja kvalitete vode v Otavščici (b). a) _._= in navodila za preprečevanje onesnaževanja iz kmetijstva, industrije, prometa in turizma. Marko Krevs, Igor Jurinčič_211_Primer ... 1 - območja travnikov, pašnikov (1.1) in gozdov (1.2) ter območja, ki so manj kot 100 metrov oddaljena od cest (1.3) 2 - območja, ki so manj kot 500 metrov oddaljena od naselij (1.4), območja 1.3 in 1.4, ki se prekrivajo s 100 metrskim pasom ob Otavščici (1.5) 3 - vsa ostala območja nad "minimalnim kotom kraškega pretoka vode" (II) 4 - območja z večjo nadmorsko višino od točke ugotovljenega onesnaženja, vendar pod "minimalnim kotom pretoka kraške vode" (III) Marko Krevs, Igor Jurinčič 212 Primer LITERATURA IN VIRI Bricelj, M., 1983: Degradacija okolja na primeru Industrije usnja Vrhnika; Diplomska naloga; Univerza v Ljubljani, Filozofska fakulteta, Oddelek za geografijo, Ljubljana. Gams, L, 1974: Kras; Slovenska matica, Ljubljana. Geološka karta Slovenije, 1967; Postojna, 1:100000; Geološki zavod Ljubljana. Gospodaric, R. & Habič, P. (Editors), 1976: Underground water tracing, Investigations in Slovenia 1972-1975; Inštitut za raziskovanje krasa ZRC SAZU, Postojna, Slovenija. Hrvatin, M., 1991: Geografska problematika varovanja kraških vodnih virov, Na primeru hidrografskega zaledja kraških izvirov v Malnih pri > Planini; Diplomska naloga; Univerza v Ljubljani, Filozofska fakulteta, Oddelek za geografijo, Ljubljana. IDRISI, 1991: Clark Universitv, Worcester. Inventar najpomembnejše naravne dediščine Slovenije, 2. del; 1991: Zavod republike Slovenije za varstvo naravne in kulturne dediščine, Ljubljana. Jurinčič, L, Krevs, M., 1992: GIS supports the searching of possible sour-ces of pollution on karst: gradivo mednarodne konference "GIS -From Space to Territorv, Theories and Methods of Spatio-Temporal Reasoning in Geographic Space", Pisa, Italija. Prvi začasni podatki popisa prebivalstva, gospodinjstev, stanovanj in kmečkih gospodarstev 1991; Zavod RS za statistiko, Ljubljana. Statistični letopis Slovenije, 1981: Zavod RS za Statistiko, Ljubljana. Topografska karta Slovenije, 1975: 1:25000: Vojnogeografski inštitut, Beograd. Vegetacijska karta Slovenije: 1975: Postojna, 1:100000: Biološki inštitut Jovana Hadžija, SAZU, Ljubljana. ARHEOLOGIJA IN GIS Janez Dular, Božidar Slapšak, Zoran Stančič in Sneža Tecco-Hvala UDK 902:91:681.3 Povzetek V slovenski arheologiji je že od začetka osemdesetih let prisotna temeljna usmeritev v arheologijo pokrajine. Ta smer temelji na domeni, da je človek v preteklosti s svojim delovanjem pustil sledi v celotni pokrajini in da je zato potrebno v arheoloških raziskavah poselitve analizirati pokrajino in procese v njej kot enoti bivanja. Medtem ko je arheološka stroka že vrsto let razvijala različne tehnike terenskega arheološkega pregleda, vključujoč sistematičen terenski pregled pokrajine, geofizikalne in geokemične meritve, fotointerpretacijo letalskih in satelitskih posnetkov, hkrati pa na interpretativnem nivoju prevzemala teoretske pristope iz geogrefije, pa smo šele z razvojem GIS tehnologije dobili učinkovito orodje za ovrednotenje tovrstnih podatkov. Osnovna izhodišča za aplikacijo GIS tehnologije so bila podana že pred leti z raziskovalnim projektom Geneze kulturne pokrajine na Oddelku za arheologijo ljubljanske Univerze. Pri sprejemanju GIS tehnologije je bil zlasti pomemben Projekt Hvar, kjer smo v sodelovanju s številnimi sorodnimi organizacijami doma in v tujini opravili testno študijo. Raziskava je bila usmerjena predvsem na možnost aplikacij GIS tehnologije v širši arheološki raziskovalni sferi. Tu so zlasti pomembne raziskave o določanju ekonomskih meja preteklih družb, strategiji gospodarjenja in trgovanja, komunikacijah, upravljanju z naravnimi dobrinami in podobno. Primerjava s situacijo v drugih državah pa kaže, da je večinski delež aplikacij GIS tehnologije v arheologiji prav na področju upravljanja s kulturno dediščino. Prav zato so v toku kratke študije o poselitvi posameznih območij v preteklosti, ki pa nam bodo dale vpogled tudi v možnosti uporabe GIS tehnologije pri varovanju in upravljanju kulturne dediščine. Ključnega pomena je tu seveda kakovostna baza podatkov o arheoloških najdiščih Slovenije, ki sicer za sedaj le v pisni obliki obstaja pri Inštitutu za arheologijo ZRC SAZU. Kompjuterizacija te baze bo s primerno organizacijsko strukturo, uporabniškim vmesnikom in GIS nadgradnjo omogočala kakovostno integracijo arheoloških informacij v slovenski GIS. UDC 902:91:681.3 Abstract ARCHAEOLOGY AND GIS Concepts of spatial and landscape archaeologu have been accepted within Stepene archaeology for a decade. These concepts are based on the assumption Dr. Janez Dular in Sneža Tecco-Hvala, Inštitut za arheologijo ZRC SAZU, Gosposka 13, Ljubljana; dr. Božidar Slapšak in dr. Zoran Stančič, Oddelek za arheologijo, FF, Univerza v Ljubljani. Janez Dular et al. 214 Arheologija that man, by his diverse activities, made a tremendous impact on the landscape as a ivhole. Therefore in the research of archaeological settlement patterns, the ivhole landscape should be observed and analgzed. Diverse techniqu.es of archaeological surveg for data collection were developed and theoretical concepts for interpretation of those data were adapted from geographg, but onlg by ap-plging GIS technologg were this concepts made accessible to ali archaeologists. Basic concepts for GIS applications were defined in the research project "The Genesis of the cultural landscape" at the Department of Archaeology of the University of Ljubljana. Houjever, the Hvar Project, as the first archaeological čase study, played the crucial role in acceptance of GIS technologg . The analg-ses were concentrated on the possibilities of GIS applications in archaeo logical analysis. The best results were achieved in definition of archaeological site ter-ritories, subsistence strategies, communi cations and trade analyses. Few regional čase studies were started this gear because it is to be expected that soon the majoritg of the GIS archaeological applications will be in protec-tion and management of cultural heritage . Simultaneously the Institute for Archaeology at the Slovene Academy of Sciences and Art has started with the computerization of the site and monuments database which will be integrated into the state GIS. PROSTORSKA ARHEOLOGIJA IN GIS Prostorski aspekt arheolških ostalin (materialnih ostalin preteklosti) je vedno imel svoje mesto pri konstituiranju podatka arheološke znanosti. Morda najznačilneje je konceptualiziran v pojmu arheološke kulture kot prostorsko zamejene distribucije 'tipičnega* sklopa materialne kulture, pri čemer je implicirana podmena, da takšna distribucija v danem časovnem segmentu predstavlja zaokroženo etnopolitično skupnost. Eksplicitno prostorska arheologija, arheologija s programskim epitetom 'prostorska' torej, nastopi z uveljavitvijo geografske paradigme v arheologiji konec 60 let pod vplivom Nove geografije (Haggett, 1965: Chorlev in Hag-gett, 1967; prim. Renfrew, 1969). Institucionalizira se skozi nove medstroč-ne povezave, recimo na univerzi v Cambridgeu, kjer nastopa kot paleo-ekonomija (programski teksti in aplikacije npr. v Higgs in Vita Finzi, 1972; Higgs, 1975; pregled in metodološki principi prostorskih analiz v Hodder in Orton, 1976). Najjasneje jo je opredelil D. Clark (1977). Prostorsko problematiko je strukturiral na več ravneh: na eni strani lahko na makro ravni na primer opazujemo razporejenost in prepletanje prazgodovinskih kulturnih skupin v Srednji Evropi, na regionalni ravni nas lahko zanima distribucija arheoloških najdišč in na mikro ravni lahko opazujemo odnose med arheološkimi najdbami in strukturami znotraj posamičnega najdišča. Mnoge postavke prostorske arheologije so bile kmalu podvržene kritiki, spet pod vplivom novih smeri v socialni geografiji, predvsem zaradi pretirane ekonomistične naravnanosti in nagnjenosti h geografsko determinističnim razlagam (npr. Green in Haselgrove, 1978). Ena od radikalnejših izpeljav prostorske arheologije je arheologija pokrajine. Na eni strani obravnava pokrajino kot artefakt, na katerem se palim-psestno akumulirajo človekove intervencije, zato razvija postopke izčitavan-ja fizičnih struktur pokrajine kot socialnega prostora vsakokratnih skupnosti. Na drugi prelomi s konceptom arheološkega najdišča kot izolirane točke arheologovega zanimanja in obravnava pokrajino kot kontinuirano najdišče; tako razvija postopke sistematičnih kvantitativnih (površinskih in podpovršinskih) pregledov in diferencialno distribucijo artefaktov v prostoru interpretira kot podatek o preteklih dejavnostih oz. o funkcionalni in pomenski raznolikosti prostora (Flannery, 1976: Potter, 1979; Renfrew in Wagstaff, 1982; Keller in Rupp, 1983; Barker in Lloyd, 1991). Načela prostorske arheologije so bila v slovenski arheologiji preizkušena v delu Slapšaka (1983), ki je na primeru Krasa apliciral različne modele iz socialne geografije in se spoprijel z vprašanji definiranja teritorijev in s sistemi poselitve pokrajine v preteklosti (prim. tudi Slapšak 1987). Postopki arheologije pokrajine so bili pri nas prvič uporabljeni v okviru projekta Hvar (prispevki v Chapman, Bintliff, Gaffney in Slapšak, 1988: gl. tudi Gaffney, Bintliff in Slapšak, 1991). Prostorska arheologija je teoretične modele črpala predvsem iz geografije. Dober primer je poskus definiranja teritorijev naselbin v preteklosti s von Thunenovim (1876) modelom. Le-ta je znan in močno uporabljan v geografiji že stoletje, v arheološki stroki pa je prek angleške Nove geografije odkrit in prvič uporabljen šele v sedemdesetih letih (Vita-Finzi in Higgis 1970). Prav zaradi takšnih povezav z geografijo je prostorska arheologija odprtih rok sprejela GIS. Seveda je res, da so določene arheološke šole bile bolj dovzetne za sprejemanje GIS tehnologije. Zlasti je izstopala ameriška arheološka šola, ki na eni strani že tradiciono podpira naravoslovno-mate-matične pristope, hkrati pa je prav tam pričela v šestdesetih letih tako-imenovana kvantifikativna revolucija z vsemi svojimi posledicami. Prve aplikacije GIS v arheologiji lahko zasledimo v zgodnjih osemdesetih letih (Kvamme, 1985), evropska arheologija pa je dokaj hitro sledila (Harris, 1986, Wansleeben, 1988). Zaradi že uveljavljenih pristopov prostorske arheologije v Sloveniji, so se prve aplika cije GIS pojavile dokaj hitro (Stančič in Gaffney, 1991). Možnosti uporabe GIS v arheologiji nasploh so zelo široke, in to velja tako za raziskovalno kot za spomeniškovarstveno sfero. Čeprav je neizpodbitno dejstvo, da so prve aplikacije vedno za potrebe raziskav, pa je prav tako res, da napovedi kažejo, da bo v bližnji prihodnosti 90% arheoloških GIS aplikacij za potrebe spomeniškega varstva in upravljanja ter gospodarjenja s kulturno dediščino nasploh. Razloge za to je iskati predvsem v mnogo kompleksnejših organizacijskih problemih zlasti pri pripravi in vzdrževanju baze podatkov o arheoloških najdiščih. Janez Dular et al. 216 Arheologija STANJE RAZISKAV V SLOVENIJI Prvič smo GIS v slovenski arheologiji uporabili za potrebe raziskav mediteranske pokrajine v okviru mednarodnega Projekta Hvar. V okviru široko zasnovanega arheološkega raziskovalnega projekta, ki je vključeval strokovnjake različnih znanstvenih disciplin iz Hrvaške, Srbije, Anglije, Kanade in Slovenije, je zbrano gradivo o arheološki poselitvi otoka Hvara skozi tisočletja. Zbrani podatki so predstavljali osnovo za graditev računalniško podprte arheološke baze podatkov. Ker je bil eden od namenov študije ugotoviti odnose med poselitvijo otoka skozi arheološka obdobja in naravnim okoljem, smo zbrali podatke o reliefu, mikroklimi, pedologiji in geologiji za cel otok in jih organizirali v GIS. V GIS smo nato integrirali bazo podatkov o arheoloških najdiščih. Ukvarjali smo se predvsem s problemi definiranja teritorijev oziroma vplivnih območij in meja arheoloških najdišč, analizirali smo ekonomske potenciale posameznih skupnosti ter izdelali prediktivni model poselitve in tras komunikacij (Stančič in Gaffney, 1991). Vse analize so opravljene pri Arkansas Archaeological Survey na Univerzi v Arkansasu, ZDA. Uporablili smo rastrski GIS imenovan GRASS, ki ga je za potrebe upravljanja in gospodarjenja z zemljišči na svojih vadbenih področjih razvila ameriška vojska. GRASS je programski paket napisan v jeziku C in dela pod operacijskim sistemom Unix. Prijazen programski paket, ki omogoča dostop do različnih modulov na več načinov, od menij-skega, prek interaktivnega za bolj izkušene uporabnike, do direktnih ukazov za eksperte, neprofitno distribuirajo številne ameriške vladne agencije in nekaj zasebnih podjetij v Evropi in ZDA. Po uspešnem zaključku študije mediteranske pokrajine in arheološke poselitve otoka Hvara, smo se odločili, da GIS tehnologijo širše uporabimo tudi na slovenskih tleh. Na Oddelku za arheologijo pri Univerzi v Ljubljani smo se zaradi že obstoječe opreme odločili da uporabimo GIS, ki bi omogočal delo na osebnem računalniku. Dobro možnost so predstavljali neprofit-ni GIS različnih geografskih oddelkov. Zaradi širokega spektra analitičnih možnosti, relativne enostavnosti uporabe in nizkih zahtev po strojni opremi, smo izbrali IDRISI, ki ga bolj ali manj uspešno uporabljamo že več kot dve leti. Ves ta čas je večina aplikacij usmerjenih v arheološke regionalne raziskave. Delamo na štirih regionalnih projektih, v različnih fizio-grafskih regijah in z drugačnimi arheološkimi problemi (slika 1). Na področju Dolenjske analiziramo dinamiko sprememb poselitve v železni dobi, v Posavju, neposredni bližini Krškega, analiziramo poselitev v mlajši kameni dobi in zlasti poskušamo izdelati lokacijski model poselitve. Na Gorenjskem, s središčem na Bledu, analiziramo poselitev v zgodnjem srednjem veku. Kompleksnejše so analize poselitve Krasa, kjer poskušamo zajeti vsa arheološka obdobja. Nekateri od naštetih projektov so že v fazi finalizacije, pri nekaterih pa se še vedno ukvarjamo z zagotavljanjem podatkovne baze. V dosedanjih študijah so se zlasti izpostavili problemi zagotavljanja baze podatkov o naravnem okolju. Za potrebe regionalnih arheoloških analiz Janez Dular et al 217 Arheologija potrebujemo praviloma digitalni model reliefa, pedološke in geološke podatke ter vsaj grobe hidrološke podatke. Kljub relativno grobemu DMR-ju, ki je v Sloveniji na vso srečo dosegljiv, lahko ugotovimo, da je za regionalne analize zadovoljivo natančen. Za potrebe mikroregionalnih analiz omejenih območij je potrebno izdelati natančnejši DMR z natančnostjo 5 m. Le taki podatki zagotavljajo natančne študije lokacij in tras komunikacij. Na regionalni ravni bi potrebam arheološke službe zadoščal že DMR z natančnostjo 30 m, saj bi za razliko od 100 - metrskega bistveno bolje podal tudi strukture reliefa, kot so naprimer grebeni, slemena, vrtače, jarki ipd. Na žalost pa imamo dosti več težav z drugimi naravnimi podatki. Medtem ko so nekateri podatki o naravnem okolju, npr.pedologija, že na razpolago direktno v digitalni obliki, pa moramo za geološke in hidrološke podatke rešitev iskati v digitalizaciji. Geološke podatke si praviloma zagotavljamo z digitalizacijo geoloških kart v merilu 1:100 000, hidrologijo pa zajemamo iz topografskih kart 1:25 000. Tako smo naprimer v dosedanjih raziskavah digitalizirali že desetino celotnega ozemlja Slovenije. Ob uspešno izpeljanih raziskavah pa so se pojavile tudi določene težave. Tako kot tudi v večini drugih disciplin, se uporabniki marsikdaj zadovoljijo že samo z uporabo GIS kot orodja za digitalno kartiranje. Marsikdaj so analitične zmožnosti zanemarjene, predvsem zaradi pomanjkljivega poznavanja kvantifikativnih pristopov v arheologiji nasploh. Ob tem se pojavlja tudi zahteva uporabnikov po izdelavi GIS modulov, ki bi bili bolj primerni za testiranje arheoloških hipotez različnih teoretičnih izhodišč. Neispodbit-no je namreč, da je velika večina GIS programskih modulov narejena za potrebe splošnih geografskih raziskav. Prav tako je dejstvo, da te module praviloma uporabljajo vse stroke. Vendar pa se vsaj v arheologiji pojavlja težnja po razvijanju novih analitičnih orodij kot integralnega dela GIS, ki bi upoštevala tudi dejavnike, ki jih obstoječi moduli sicer zanemarjajo. Gre predvsem za upoštevanje, ob običajnh naravnih in socialnih, tudi idiosin-kratičnih dejavnikov. Prav tako je res, da ob analizi vseh dejavnikov, ki jih ob arheoloških analizah želimo upoštevati, najtežje podamo izhodišča za subjektivne odločitve v preteklosti. Vsekakor velja, da objektivne dejavnike (tako naravne, npr. dostopnost vodnih virov, kakovost tal ipd., kot tudi socialne, npr. komunikacije, trgovanje) relativno lahko razumemo in tudi kvantificiramo, na drugi strani pa subjektivne (kult, verovanja...) bistveno težje. Le ti v analizah izstopajo in dajejo videz naključnega, vendar so bistvenega pomena za razumevanje preteklosti. Teh dejstev se v svojih raziskavah arheologi že ves čas zavedamo in prav zato se ne smemo čuditi izredno hitrim poskusom, de bi v analizah upoštevali tako ali drugače tudi te dejavnike. Prvi poskusi so omejeni predvsem na prilagajanje obstoječih modulov, kot je naprimer prilagajanje standardnega GIS modula, ki omogoča definiranje ploskev vidnih iz določene točke, v modul, ki definira percepcijo pokrajine in pomen določenih krajinskih struktur v preteklosti. Tem poskusom bodo verjetno sledile tudi resnejše in upajmo tudi uspešnejše raziskave, ki bodo omogočale v polni meri upoštevanje vseh pomembnih dejavnikov v tovrstnih prostorskih analizah. Janez Dular et al. 218 Arheologija Zanimivo je, da GIS vpliva tudi na razvoj arheološke teorije. Na eni strani je že uveljavljenim pristopom, ki so počasi zastarali, dal nove dimenzije in jih posodobil. Dober primer za ta proces je modificiranje že omenjenega von Thunenovega modela, ki mu je GIS modul, ki teritorije definira glede na težavnost premikanja po terenu v vseh smereh, podal popolnoma nove dimenzije. Čeprav je torej dejanski teoretični pristop popolnoma enak kot 100 let star geografski model, smo z novo tehnologijo dobili mnogo boljše približke teritorijev (Stančič in Gaffney, 1991). Drugačen proces lahko opazujemo na primeru lokacijskih analiz, kjer vidimo, da tehnologija fizično omogoča na eni strani izvajanje pristopov, ki so sicer definirani že prej, vendar jih je bilo praktično težko izpeljati, hkrati pa postavljajo nove koncepte raziskav (Kvamme 1990). POTREBE IN PERSPEKTIVE Omenjene regionalne arheološke študije so osnova za nadaljnje delo za potrebe spomeniškega varstva. Neizpodbitno je dejstvo, da bo v bližnji prihodnosti večina aplakacij GIS v arheologiji predvsem na področju spomeniškega varstva. Integracija arheoloških podatkov v geoinformacijski sistem na nivoju lokalnega ali pa regionalnega odločanja bo omogočala kakovostne odločitve pri posegih v kulturno dediščino. Prav zato smo mnenja, da je potrebno raziskovalne in operativne potenciale usmeriti v računalniško podporo arheološke baze podatkov, ki jo vodi Inštitut za arheologijo ZRC SAZU. Pri Inštitutu za arheologijo ZRC SAZU že vrsto let poteka permanentno zbiranje in urejanje podatkov o arheoloških najdiščih Slovenije. V prvi fazi, ki se je zaključila s publikacijo Arheološka najdišča Slovenije (1975), so se podatki zbirali predvsem po sekundarnih virih (literaturi, starih arhivih itd.) in dopolnjevali z novejšimi odkritji. V drugi fazi je sledilo in se še nadaljuje preverjanje in dopolnjevanje podatkov s terenskimi pregledi in ugotavljanje natančnih lokacij. Izsledki se zbirajo v obliki topografskih zapisnikov skupaj z obstoječo dokumentacijo (fotodokumentacijo, geodetskimi posnetki, skicami, izseki iz katastrskih kart itd.); rezultati ovrednotenja gradiva pa se objavljajo po topografskih področjih v obliki topografskih zvezkov (doslej so izšli trije - Bela krajina (Dular, 1985), Prekmurje (Savel, 1991), Tržaška pokrajina (Flega in Župančič, 1991)). Prodiranje računalniške tehnologije na področje humanistike je vplivalo tudi na ta projekt in tako se tretja faza začenja z oblikovanjem računalniške baze podatkov o arheoloških najdiščih Slovenije: koncipirana je kot večuporabniška - dostopna bo preko računalniške mreže - in utemeljena z dosedanjimi izkušnjami ter na zbranem gradivu. Trenutno je v pripravi aplikacija in poskusni vnos. V zasnovi je podatkovna baza zgrajena iz dveh sklopov; enega predstavlja opredelitev najdišča glede na prostor, vsebino, čas in varovanje, drugega pa stanje raziskav in zbrana dokumentacija z literaturo, ki hkrati tudi Janez Dular et al 219 Arheologija pojasnjuje raven opredelitve. Strukturirana je večnivojsko - od splošnega k podrobnejšemu - odvisno pač od pridobljenih informacij. Tako so na prvem nivoju podatki zbrani v sledeče rubrike: 1. prostorsko opredelitev, ki se opira na karte 1:5000 (TTN), kamor so vnesene doslej znane arheološke lokalitete in po kateri so povzete koordinate le-teh, preko katerih je možna povezava z GlS-om; 2. vsebinsko opredelitev, ki definira arheološko najdbo po enotnem geslovniku: 3. časovno opredelitev, ki vključuje najdbo v standardizirano kronološko shemo; 4. spomeniškovarstveno opredelitev, ki se nanaša na režim zaščite najdišča; 5. splošni opis, ki zajema značilnosti najdišča, stanje ohranjenosti in komentar k dosedanjim ugotovitvam: 6. raziskanost navaja vrsto raziskav, ki so bile opravljene na nekem najdišču; 7. vir informacije navaja od kod so povzeti najdiščni podatki za računalniško zbirko: 8. literaturo, kjer je zbrana literatura o najdišču, ki vsebuje topografske podatke: 9. dokumentacijo, ki zajema informacije o fototeki, arhivskem gradivu, geodetskih posnetkih in risbah ter računalniško grafično dokumentacijo; 10. premični inventar, ki zajema podatke, kje in pod katero inventarno številko se nahajajo najdbe. Gre torej za temeljno zbirko, ki bi po eni strani omogočala hiter dostop do ažurnih informacij o arheoloških najdiščih v Sloveniji in enostavno iskanje željenih kombinacij, po drugi strani pa nadgradnjo le-teh v različnih smereh s pomočjo drugih podatkovnih zbirk, ki jo omogoča GIS tehnologija, kjer bi arheološka baza podatkov predstavljala le en informacijski sloj npr. pri proučevanju vpliva okolja na poselitveno strukturo v arheoloških dobah, ugotavljanje komunikacij, ekonomike itd., povratno pa bi bila osnovna informacija v spomeniškovarstvenih odločitvah. ZAKLJUČEK GIS je v arheologiji že uveljavljeno analitično orodje predvsem v regionalnih raziskavah. Medtem ko so ga raziskovalne strukture odprtih rok sprejele, pa bo delo na področju varovanja naravne in kulturne dediščine te-žavnejše. Spoprijeti se bo treba zlasti z organizacijskimi problemi ter vzdrževanjem baze podatkov o arheoloških najdiščih Slovenije. Zdi se, da se bodo rastrski sistemi povečini uporabljali na raziskovalnih institucijah, medtem ko bodo spomeniškovarstvene aplikacije bolj primerne za lokacijske informacijske sisteme vektorske osnove. Arheološko stroko zato zlasti zanimajo možnosti izmenjave obstoječih podatkov bodisi na regionalni ravni, ali pa širše, z drugimi institucijami. Zato tudi bazo podatkov o arheoloških najdiščih Slovenije vidi kot integralni del celovite baze podatkov o Janez Dular et al. 220 Arheologija okolju, saj se zaveda, da bo le tako v celoti izkoriščena. Arheološka izkušnja je pri tem lahko vodilo za koncipiranje dela na področju kulturne dediščine nasploh. LITERATURA IN VIRI Arheološka najdišča Slovenije 1975, Slovenska akademija znanosti in umetnosti, Razred za zgodovinske vede. Barker B. in Lloyd J. eds. 1991: Roman landscapes, Archaeological survey in the Mediterranean region, Archaeological Monographs of the Bri-tish School at Rome 2. Bavec U. 1988: An interim report of survey work carried out at Sveti Jakob, a multi-period hilltop settlement above Dovsko (Senovo), Slo-venia, v: Chapman, Bintliff, Gaffney in Slapšak 1988, 225-239. Bavec U. 1989: Prispevek k metodam arheološkega terenskega pregleda in slovenska izkušnja, Arheo 9, 34-41. Budja M. 1989: Arheološki zapisi na površju - palimpsesti preteklih stanj, Poročilo o raziskovanju paleolita, neolita in eneolita v Sloveniji 17, 83-102. Chapman J.C., Bintliff J., Gaffney V. in Slapšak B. eds. 1988: Recent developements in Yugoslav archaeology, British Archaeolog ical Re-ports, International Series 431, Oxford. Chorley R.J. in Haggett P. eds. 1967: Models in Geography, Methu en, London. Clark D.L. 1977: Spatial information in archaeology, v D.L.Clark ed., Spatial archaeology, Academic press, 1-32. Dular J. 1985: Arheološka topografija Slovenije, Topografsko področje XI (Bela krajina), Slovenska akademija znanosti in umetnosti, Razred za zgodovinske vede. Flannery K.V. ed. 1976: The early Mesoamerican village, Academic Press, New York. Flega J. in Župančič M. 1991: Arheološka topografija občine Dolina (Tržaška pokjrajina, Italija), Narodna in študijska knjižnica Trst, Odsek za zgodovino, in Znanstveno raziskovalni center Slovenske akademije znanosti in umetnosti, Inštitut za arheologijo. Gaffney V.L., Bintliff J. in Slapšak B. 1991: Site formation processes and the Hvar survey project, Yugoslavia, v: Schofield A.J. ed., Interpreting artefact scatters: contributions to ploughzone archaeology, Oxbow Monograph 4, Oxford. Green D.R. in Haselgrove C.C. 1978: Some problems of cross- disciplinary communication as viewed from archaeology and geography, v: Green D.R., Haselgrove C.C. in Spriggs M. eds, Social organisation and settlement, British Archaeological Reports, International Series 47, Ox-ford, VII-XXXVI. Grosman D. 1989: Tehnike terenskega pregleda, Arheo 9, 59-63. Haggett P. 1965: Locational analysis in human geography, E.Arnold, London. Janez Dular et al 221 Arheologija Harris T.M. 1986: Geographic information system design for archaeological site information retrival, v S.Laflin ed., Computer applications in archaeology 1986, University of Birmingham, 148- 161. Higgs E.S. ed. 1975: Palaeoeconomy, Cambridge Univesity Press. Higgs E.S. in Vita Finzi C. 1972, Prehistoric economies, A territorial ap-proach, v: Higgs E.S. ed., Papers in economic prehistory, Cambridge Univesity Press. Hodder I-R. in Orton C. 1976: Spatial analysis in archaeology, Cambridge University Press. Keller D.R. in Rupp D.W. eds. 1983: Archaeological Survey in the Mediter-ranean area, British Archaeological Reports, International Series 155, Oxford. Kvamme K.L. 1985: Determining empirical relationships between the natu-ral environment and prehistoric site locations: a hunter- gatherer example, v C.Carr ed., For concordance in archaeological analyses, Westport publishers: 208-238. Kvamme K.L. 1990: The fundamental principles and practice of pre dictive archaeological modeling, v A.Voorrips ed., Mathematics and information science in archaeology: a flexible framework, Studies in modem archaeology, vol.3, Holos verlag, 257-295. Potter, T.W. 1979: The changing landscape of Southern Etruria, Elek, London. Renfrew C. 1969: recenzija: Haggett 1965, Chorley in Haggett 1967, An-tiquity 43, 74-75. Renfrew C. in Wagstaff eds. 1982: An island polity: the archaeology of exploitation in Melos, Cambridge University Press. Slapšak B. 1983: Možnosti študija poselitve v arheologiji, doktorska disertacija, Univerza v Ljubljani, Filozofskla fakulteta. Slapšak B. 1987: Defining the economic space of a typical Iron Age hil-lfort: Rodik (Yugoslavia), a čase study, v: Bintliff J. Davidson D.A. in Grant E.G., Conceptual issues in environmental archaeo-logy, Edinburgh University Press, 95-107. Stančič Z. in Gaffney V. 1991: Napovedovanje preteklosti - uporaba GIS v arheološki študiji otoka Hvara, Znanstveni inštitut Filozofske fakultete. Savel I. 1991: Arheološka topografija Slovenije, Topografsko področje XX (Prekmurje), Slovenska akademija znanosti in umetnosti, Razred za zgodovinske vede. Thunen von J.H. 1876: The isolated state, Oxford University Press 1966. Vita-Finzi C. in Higgis E.M. 1970: The prehistoric economy of the Mt.Car- mel area, Proceedings of the Prehistoric society 36, 1-37. Wansleeben M. 1988: Geographic information systems in archaeolog ical research, v S.P.Q.Rahtz ed., Computer and quantitative methods in archaeology 1988, British Archaeological Reports International Series 446, vol.2, 435-451. Janez Dular et al 222 Arheologija Slika 1: Območja prostorskih analiz z CIS. MOŽNOSTI UPORABE GIS V KRAJINSKEM PLANIRANJU Ivan Marušič UDK 712:91:681.3 Izvleček Uporaba GIS programov v krajinskem planiranju ima dolgo tradicijo. Na Slovenskem prvi začetki segajo v zgodnja 70-ta leta v okviru presoj vplivov na okolje in različnih vrednotenj in analiz krajinskega prostora. Iz tujine pridobljeni programi so se dopolnjevali in prilagajali domačim razmeram in problemom. V referatu so prikazane posamezne naloge, ki so se izvajale s pomočjo doma izpo-ponjenih in kasneje tudi v celoti doma razvitih programov. Gre za različne oblike vključevanja okoljevarstvenih zahtev v prostorsko načrtovanje, pa tudi za bolj izpopolnjene postopke načrtovalne sinteze. Vsa različna opravila se nanašajo na pretvorbo osnovnih iz realnega prostora zajetih podatkov. Takim pretvorbam služijo modeli, ki so tipološko klasificiram kot: (1) prikazovalni, (2) analitično raziskovalni, (3) simulacijski, (4) evaluacijski, (5) sintezni in (6) odločitveni modeli. UDC 712:91:681.3 Abstract THE POSSIBILITIES OF APPLICATION OF GIS IN LANDSCAPE PLANNING The application of GIS technologg in Slovenian landscape planning practice goes back to the beginning of the 70-ties when earlg types of GIS programs have been introduced to the countrg. They have been used utithin the environmental impact studies and land use planning projects and graduallg adapted to the particularities of Slovenian planning practice. The paper represents some types of data processing that have been applied in various planning projects. The type of data processing uiithin the GIS technology is defined by a model that should be based on generalized expert knowledge. There are several types of models for data processing uiithin the landscape planning process: (1) represen-tation models, (2) models for analysis or research models, (3) simulation models, (4) evaluation models, (5) models for synthesis, and (5) decision models. UVOD Začetke in zasnove sodobnih GIS aplikacij je gotovo potrebno iskati v zgodnjih programskih rešitvah prenosa prostora v digitalno in računalniku Dr. Ivan Marušič, Katedra za krajinsko arhitekturo Oddelek za agronomijo Biotehniš ka fakulteta Jamnikarjeva 101, 61000 Ljubljana Ivan Marušič 224 Možnosti dosegljivo obliko. Tovrstne aplikacije so bile tudi pri nas znane že na začetku 70-tih letih kot program SYMAP in njegove različice (Kristan, 1972). Tedaj so se s to računalniško aplikacijo veliko ukvarjali v okviru Inštituta Geodetskega zavoda Slovenije. Današnji digitalni model reliefa Slovenije je bil zasnovan že takrat in prav v okviru takratnih prizadevanj za digitalizacijo prostorskih podatkov (Banovec, 1972). Prizadevanja so bila širša in naravnana na izgradnjo splošnega prostorskega informacijskega sistema Slovenije. Tudi današnji sistemi prostorskih informacij, ki jih v Sloveniji Imamo poleg digitalnega modela reliefa, so rezultat takratnih pionirskih prizadevanj. UPORABA GIS V KRAJINSKEM PLANIRANJU V letih 1973-1974 smo v okviru Katedre za krajinsko arhitekturo pri Biotehniški fakulteti v Ljubljani uvedli v uporabo programski paket GRID, ki so ga razvijali v okviru Laboratorija za računalniško grafiko pri Univerzi Harvard v ZDA. Program je bil kasneje razširjen in preimenovan v GRIDMAP (Marušič, 1980, 1981) in tudi ta verzija je bila prenesena na slovenska tla. Ti programi niso bili le kartografsko orodje. Imeli so vrsto rešitev, ki so bile namenjene njihovi uporabi pri prostorskem planiranju. Pravzaprav je bila pri njihovem razvoju posebej poudarjena uporaba v krajinskem načrtovanju. Programi so tako uresničevali vrsto načrtovalnih zamisli, tudi takih, ki so se zasnovali ob uvajanju presoj vplivov na okolje. V tem času so te bile novost v ameriški načrtovalni praksi in akademske institucije so si prizadevale razviti zanje ustrezne metode. Prva naloga, ki smo jo tedaj izvedli z omenjenim programskim paketom, je bila Analiza in valorizacija načrtovanih tras avto ceste na območju LJubljana-Kranj (1974). V resnici je to bila ena prvih pravih presoj vplivov na okolje na Slovenskem. V prilogi 1 predstavljena shema celotnega postopka odkriva dokaj kompleksno zgradbo, katere osrednji del je skupina prostorsko valorizacijskih modelov. Ti so ločenih po vsebini na dve temeljni skupini: - na modele privlačnosti, katerih namen je razkriti kje in koliko je prostor ustrezen za kar najbolj ceneno in prometno ugodno speljavo ceste in - na modele ranljivosti, katerih namen je pokazati, kje in kako intenzivno lahko taka dejavnost, kot je cesta in promet na njej, vpliva na posamezne sestavine v okolju V nalogi je bil poudarek na drugi skupini modelov. Njen namen je, namreč, bil preveriti, katera od predlaganih različic avto ceste je najbolj sprejemljiva glede na zahteve varstva okolja. Tako preverjanje pa je mogoče sorazmerno enostavno izpeljati s tem, da posamezne kartografske prikaze vplivov avto ceste na okolje prekrijemo z zemljevidom variantnih tras in pri tem obseg vplivov lahko tudi numerično izrazimo. Ivan Marušič 225 Možnosti Z raziskovalno nalogo Metodologija krajinskega planiranja na primeru Goriških Brd (1975) smo k programskemu paketu že dodali lastne rešitve. Paket smo namreč prilagajali naši praksi v prostorskem načrtovanju. Tedaj je bila zelo aktualna razprava o potrebi po varovanju kmetijskih zemljišč. Ob tem so se odpirala vprašanja, kako kmetijska zemljišča vrednotiti. S to nalogo smo uvedli pojem ustreznost zemjišča (priloga 2). Ta je rezultat sinteznega modela, ki povezuje samo vrednost zemljišča za kmetijsko pridelavo, ali katero od njenih oblik, na primer sadjarstvo in okoljevar-stvenih opozoril, kot je na primer, kje lahko kmetijska pridelava naredi okolju škodo. Vrednost kmetijskega zemljišča, torej, ne opredeljujejo samo tehnologija, stroški pridelave ter kakovost in cena pridelanega proizvoda, temveč tudi zahteve za ohranjaje okoljskih in ekoloških kakovosti krajine. Poudarjanje okoljskih vprašanj v zvezi s kmetijsko pridelavo je bilo tedaj še močno preuranjeno in morali smo doživeti obsežne hidromelioracijske posege, preden smo se ovedli upravičenosti okoljevarstvenih opozoril tudi v kmetijstvu. Druga posebnost, ki smo jo tedaj ponudili snovalcem postopkov kategorizacije kmetijskih zemljišč, je bila ločeno vrednotenje zemljišč za posamezne oblike kmetijske pridelave, kot so sadjarstvo, vinogradništvo, njivska, travniška pridelava itd. Seveda je tako členjeno vrednotenje prostora, ki hkrati upošteva tudi številne možne vplive kmetijske dejavnosti na okolje, predvsem tehnično zahtevno opravilo in računalnik je pri tem skoroda neogiben. Razširjenost računalnikov pa je tedaj bila še zelo skromna. Morda tudi zato predlagani postopki tedaj niso naleteli na ugoden odziv kmetijskih krogih. V okviru mednarodnega projekta Jadran III - Varstvo okolja v Jadranski regiji Jugoslavije (1976) smo storili še korak naprej in dodali modelu ustreznosti še zamisel takoimenovanega strateškega načrta varovanja naravnih virov (priloga 3). Načrt je računalnik samodejno pripravil s sestavljanjem območij največje ustreznosti za posamezne primarne dejavnosti. To pa so bile: kmetijstvo s posameznimi vejami, na primer zelenjadarstvo, sadjarstvo, vinogradništvo, marikulure, pridobivanje soli, vodno gospodarstvo, gozdarstvo, rekreacija, turizem in naravni rezervati. Načrt je bil zamišljen kot osnova za oceno sprejemljivosti razvojnih, predvsem urbanističnih načrtov in se je opiral na zahteve po varovanju naravnih virov kot ene od skupin okoljevarstvenih zahtev. Urbanistični načrt je bi zato preverjan po dveh poteh: - ali je konflikten z načrtom rabe naravnih virov in - koliko vplivov sproža na druge sestavine okolja. Kaže poudariti, da so bili valorizacijski modeli v vseh omenjenih nalogah sestavljeni na osnovi ekspertnih znanj. Ta so bila pridoblejena bodisi na sestankih ali v intervijujih z ustreznimi strokovnjaki, ki smo jih predhodno seznanili s cilji naloge, s problemom naloge. Merila so bila opredeljena v skladu z razpoložljivimi podatki v podatkovni banki. Tu nimamo prostora za razlago zgradbe posameznih modelov. Za predstavitev vsakega od njih bi bil potreben poseben referat. Njihova splošna značilnost je bila, da Ivan Marušič 226 Možnosti so združevali v eno dve opravili, ki ju je resda večinoma težko ločiti, ki pa ju vendarle moramo razlikovati: - poustvarjanje potencialne spremembe prostora; ta se da prikazati v eni od običajnih merskih enot, kot so prostorninske, dolžinske ali časovne enote, enote koncentracije, frekvenca dogodkov, verjetnost zanje in podobne, in je objektiven del analize ter - pripisovanje pomena potencialni spremembi, ki je v primeru ranljivosti prostora numerično ali nominalno izražena kot stopnja sprejemljivosti ali nesprejemljivosti spremembe in je po naravi subjketivna ocena. Ker je običajno količina spremembe v neposredni zvezi z oceno njene sprejemljivosti, je združevanje teh dveh opravil dokaj smiselno in logično, če->prav po drugi strani lahko zamegli subjektivno naravo ocene sprejemljivosti spremembe v okolju. Z ustanovitvijo Univerzitetnega računaskega centra in s prehodom na Digi-talov računalnik (DEC-10) smo po naročilu takratne Iskre-Delta razvili lasten programski paket (Marušič, 1985). Ob tem smo izrabili vse predhodne izkušnje z uporabo harvardskih programov in lastnih dopolnjevanj. Ostali smo tudi v okvirih rastrske digitalizacije prostora. V paketu je bilo mnogo originalnih rešitev. Predvsem je veliko širši razpon načrtovalnih opravil imel ustrezne programske rešitve, na primer različnim merilom prilagojena kartografija, računanje različnih tipov izvedenih podatkov, bogata izraba digitalnega modela reliefa, iz katerega je bilo mogoče računati strmine pobočij, njihovo izpostavljenost stranem neba, osončenost, dolžino, pa tudi posamezne geomorfološke pojave, kot so grebeni, doline, nenazadnje tudi vidni stik ned točkami v prostoru. Program je omogočal uporabiti različne oblike vrednotenja prostora, na primer postopek z uporabo izločilnih dejavnikov, linearni model, logična pravila ocenjevanja, pa še vrednotenja različic načrtov, statistične analize sopojavljanja in predvsem opravila načrtovalne sinteze, kot so samodejno sestavljanje načrta namebnosti prostora in samodejno lociranje dejavnosti. Kaže poudariti, da so bile v paketu vgrajene pretvorbe podatkov, predvsem izračunavanja izvedenih podatkov, naravnane v neposredno uporabo v valorizacijskih modelih. Kartografsko prikazovanje ni bil namen pretvorbe podatkov, čeprav je, seveda, bilo možno. Tako računanje vidnega stika ni imelo namen prikazati zemljevid območij, ki so bodisi vidna ali skrita z določene točke ali točk v prostoru, temevč pripraviti podatek, ki bi ga lahko neposredno uporabili v valorizacijskem modelu. Zaporedje izračuna območij vidnega stika oziroma vidne sence je dalo rezultat v obliki podatka o tem, kako pogosto je neko zemljišče videti pri vožnji vzdolž neke ceste.1 Končni rezultat takega izračuna je podatek o tem, kako pogostoma posamezna zemljišča v dolini Krke vidimo s ceste. Pogostejša vidna izpostavljenost zemljišča pomeni za določene namembnosti njegovo večjo ustreznost, za druge pa lahko prav obratno. Predpostavimo, da iščemo najustreznejše mesto za počitniške hišice v prostoru. Ivan Marušič 227 Možnosti Tako mesto naj bi omogočalo kar moči velik razgled po prostoru. Smiselno je namreč, da kolikor le mogoče ustrežemo bodočim lastnikom teh hišic in lep razgled je v tem primeru zelo iskana dobrina. Toda to je le en vidik ustreznosti lokacije. Načrtovalno izhodišče, ki je bilo preverjeno s pomočjo javnomnenjske ankete med lokalnim prebivalstvom, je bilo tudi, da je potrebno počitniške hišice kolikor mogoče skriti pred pogledi z najbolj obljudenih mest v prostoru. To pa so vasi, ceste, območja za rekreacijo in podbna. Območja ustreznosti je mogoče iskati tam, kjer so zemljišča po obeh merilih hkrati najugodnejša. Možnost samodejnega izvajanja sinteznih načrtovalnih opravil je zelo po-mebna predvsem zaradi dejstva, da se ob tem opravilu začenjajo oblikovati različice rešitev. Računalnik je zelo priročno za iskanje rešitev, kar je sicer zamudno in ob intuitivnem delu zaradi možnih načrtovalčevih preferenc tudi subjektivno opravilo. Računalnik dosledno upošteva postavljena pravila in zato z njim lahko preiščemo celotno polje možnih rešitev. Primer iskanja območja za lokalno smučišče predstavlja popolnoma samodejen postopek izbire lokacije iz predhodno izračunane ustreznosti prostora. Računalnik se ravna po pravilih glede izbire ravni ustreznosti, velikosti in oblike območja smučišča. Programski paket je bil uporabljan v rednem pedagoškem delu pri študiju krajinske arhitekture, na nekaterih podiplomskih programih na Biotehniški fakulkteti, v okviru IPŠPUP-a na Fakulteti za geodezijo, gradbeništvo in arhitekturo ter na podpilomskem študiju krajinske arhitekture v Zagrebu, toda tudi pri številnih povsem konkretnih načrtovalnih nalogah, pri presojah vplivov na okolje, na primer za avto cestne različice, pri pripravi krajinskih zasnov, pa tudi pri analizah namenjenih urbanističnemu načrtovanju, načrtovanju zelenih površin in podobno. Nekatere njegove dele so uporabljali na Zavodu za urbanizem v Velenju, najprej v okviru raziskovalne naloge, kasneje pa tudi ob rednih načrtovalnih nalogah. Najpomembnejša hiba programskega paketa je bila njegova vezanost na velik računalnik. Takratne načrte, da ga prilagodi uporabi na njenih osebnih računalnikih, Iskra-Delta ni uresničila, prav tako tega nismo storili na naši ustanovi. Nekater njegove funkcije so v zadnjih letih prenesli na Zavodu za urbanizem v Mariboru v okolje osebnega računalnika in jih tudi že praktično uporabili pri načrtovanju lokacij odlagališč odpadkov. SKLEP Različne možne oblike uporabe GIS v načrtovanju je mogoče pojasniti z načinom predelave prostorskega podatka, to je z modeli njihove različne pretvorbe. Pri tem sta pomembni dve obliki informacij ali znanja: Ivan Marušič 228 Možnosti - prostorski podatki ter - znanja, ki jih je mogoče označiti kot strokovno vednost, in ki v resnici predstavlja posplošeno znanje o prostoru, teorije in zakonitosti, v načrtovanju pa tudi vednost o družbenih preferencah, interesih.2 Modele za pretvorbo podatkov je mogoče klasificirati v naslednje skupine: - prikazovalni modeli - analitično raziskovalni modeli - simulacijski modeli - valorizacijski modeli - sintezni in - odločitveni. Pokazana tipologija modelov sledi strukturi načrtovalnih opravil v splošnem vzorcu načrtovalnega postopka.3 Večinoma smo omenjene modele že spoznali v predstavljenih primerih. Prikazovalni modeli so različne oblike preslikave stvarnosti v digitalno obliko in, kot že zapisano, prav ti modeli v veliki meri zaposlujejo programerje in uporabnike GIS programskih paketov. Med analitično raziskovalne bi lahko uvrstili vse modele, ki jih uporabljamo za ugotavljanje novih značilnosti prostora in iskanje splošnejših znanj o njem. Analiza vidnega stika med točkami v prostoru je že primer takega raziskovalnega modela. Toda lahko bi predstavili tudi bolj kompleksne raziskovalne model. Pomembno je, da so prav ti modeli vir novega stvarnega znanja o prostoru in njegovih zakonitostih in pravzaprav tudi temeljna opora pri gradnji samo učečih se načrtovalnih sistemov. Simulacijski modeli so oblika raziskovalnih modelov, pri katerih poskušamo pogledati v prihodnost brez vpletanja željenih oziroma cilnjih stanj. Gre za simulacijo razvojnih trendov ob predpostavki, da vanje ne posegamo. Valorizacijski modeli so tisti, pri katerih sedanje ali prihodnje razmere v okolju presojamo v luči določenih ciljev, željenih stanj okolja. Vrednost je namreč vselej ocena, v koliki meri se stavrnost, sedanja ali prihodnja, sklada z našimi željami, potrebami in interesi, skratka cilji. Vrednost je torej razlika med dejanskim stanjem in prepodstavljenim, željenim stanjem okolja. V resnici so šele valorizacijski modeli pravi načrtovalni modeli. Ti modeli imajo večinoma obliko analize zaradi že pokazane težke delitve med simulacijo sprememb, sprememb stvarnega prostora in njihovim vrednostnim opredeljevanjem. Poustvarjanje spememb je v načelu analitični postopek. Velikokrat zato govorimo o vrednostni analizi prostora. Taka analiza seveda vodi v razgradnjo celote, kakršno predstavlja stvarnost, vodi v ločen, členjen poged na posamezne vidike željene stavrnosti. Načrtovanje je priprava na poseg v stvarnost, zato mora biti celovita, mora hkrati združiti vse sestavine stvarnosti. Ker je tudi načrt model, je, po definiciji, le približek, torej model stvarnosti. Načrtovanje je prav zato vselej nepopolno. Je pa značilnost sinteznih modelovta, da po definiciji ustvarjajo alternative, kar zahteva naslednjo raven modelov, to je odločitvene modele. Njihov temeljni Ivan Marušič 229 Možnosti namen je pripraviti odločitev glede izbora možne načrtovalne rešitve, različice načrta. Zaradi nepopolnosti načrtovanja je k tem modelom mogoče dodati še nadzorne modele, modele opazovanja, kar je pravzaprav tudi problem, ki ga je mogoče uvrstitvi v okviru GIS programov. Gre namreč za možnost uporabe različnih informacijskih virov daljinskega zaznavanja in skozi njihovo procesiranje v okviru GIS okolja preverjati spremembe, ki so bodisi skladne z zastavljenim načrtom, bodisi od njega odstopajo. LITERATURA IN VIRI Banovec, T., 1972: Konstrukcija digitalnog modela reliefa za teritorij SR Slovenije, Automatizacija u geodeziji, Savet geodetskih inženjera i geometra SFR Jugoslavije, Vrnjačka Banja, 23-24 nov. 1972, str. 304-312. Kristan, B., 1972: SYMAP GZ - Automatizirani kartografski postupak za izradu tematskih karata, Automatizacija u geodeziji, Savet geodetskih inženjera i geometra SFR Jugoslavije, Vrnjačka Banja, 23-24 nov. 1972, str. 304-312. Lyle, J.T., 1985: Design for Human Ecosystems, Van Nostrand, New York, str.277. Marušič, J., 1981: Priročnik za uporabo programa GRID, Katedra za krajinsko arhitekturo, Biotehniška fakulteta, Ljubljana, str. 36. Marušič, J., 1982: Programi za računalniško obdelavo prostorskih podatkov, Priročnik, Katedra za krajinsko arhitekturo, Biotehniška fakulteta, Ljubljana, str. 21. Marušič, J., 1985: Prostor - Paket programov za krajinsko-prostorsko planiranje, Priročnik I-splošni del, str. 86, Priročnik II - ukazi, str. 83, Biotehniška fakulteta, Ljubljana. Ogrin, D. et al., 1974: Analiza in valorizacija načrtovanih tras avto ceste na območju Ljubljana-Kranj, študija, Biotehniška fakulteta, Ljubljana, str. 121 Ogrin, D. et al., 1975: Metodologija krajinskega planiranja na primeru Goriških Brd, raziskovalna naloga, Biotehniška fakulteta, Ljubljana, 154. Ogrin, D. et al., 1976: Jadran III: Projekt varstva človekovega okolja v Jadranski regiji Jugoslavije, sektor SR SLovenije, projekt - poročilo, Biotehniška fakulteta, Ljubljana, str. 54. Vizovišek, M., 1990: Opredeljevanje vidnosti krajinskih prizorišč v postopku vrednotenja prostora, Diplomska naloga, mentor: J. Marušič, Študij krajinske arhitekture, Biotehniška fakulteta, Ljubljana. Opombe 1 Primer je vzet iz diplomske naloge Vizovišek, M. 1990 2 J. Lyle to vednost označuje kot "immaterial presence" - "nematerialno prisotnost", zato da pokaže na njegovo drugačno naravo in ga loči od z inventarizaci-jo zbranih podatkov - materialne prisotnosti, to je dejstev o konkretnem prostoru, ki ga načrtovalec obdeluje (Lyle, 1985, str. 158). 3 "rational problem-solving paradigm" - Glej Lyle, 1985, str. 131 V- Ivan Marušič 230 Možnosti ... Priloga 1: Planski proces. lamba programa Spfama/nba potTab Sprvmamba ililema Inianlnka dala Rob« ral Program t V v vradnotenjo Sl.r.ml okolja •Icononslct _«?c!oln* KrlUrijI xa "prlvloirtotf" ca dotacijo Pridobivanj« K/IUMJI -ronijIvMli" Irvan računalnika Banka errakrivnoill Modsli rani jtvoiti K/lt.rijl odločitev Izdal a w nocrto Opltmlzlronja' nocrto_ ¦ Sprumamba v rad' •wi7o^ 11 KortaC popravkov Ivan Marušič 231 Možnosti Priloga 2: Izdelava krajinskega načrta - delovni postopek. Program/Rob« Vrednotenje/ Cilji - Območje odložitev Načrt v Izvedbo Ivan Marušič 232 Možnosti Priloga 3: Načrtoualski postopek - Jadran III. roivojn« mod* l i negativnih vrtdnfllftji vplivov prog na mo mod¦lov NAČRT 1 modi II privlačnosti dejavnosti od v itn« od naravnih virov modeli negativnih vplivov virretnOit proilora ZO a«JavnottI odvisne od neravnih virov nadrf za rcičiro povrlin io dfljovnoiti odvisne od ' naravnih virov konflikt! urbanističnega na d rta z na i rtom za zaidito povriin tpf«frcmO« rait NL modi I i pfivIačno«(i proilora motri ko vilreznoitl |^"~ prioritetna vr»ro matrika konfliktov PRIMERI UPORABE GIS PRI KATASTRU ODLAGALIŠČ ODPADKOV IN OCENJEVANJU NJIHOVE NEVARNOSTI Igor Šebenik in Robert Špendl UDK 628.4:91:681.3 Izvleček Odlagališča odpadkov so v Sloveniji množičen pojav. Šele v zadnjih letih se jim posveča večja pozornost. Kmalu je postalo jasno, da je dobra evidenca-kataster odlagališč podlaga za programe sanacij odlagališč. Sanacije brez ustrezne dokumentacije so pomanjklive, saj se dogaja, da nekatera odlagališča preprosto zginejo, se zasujejo brez vednosti kaj smo zasuli ali s časom o zasuti lokaciji obstajajo le še nasprotujoč si ustna izročila. V taki situaciji je tehnologija GIS več kot dobrodošla za upravljanje s podatki o odlagališčih. Vsekakor je podatkovni sloj odlagališč odpadkov potreben GIS-u za upravljanje s prostorom. Dobro razvita računalniška atributivna baza in grafični prikazi na merilih 1:5000 ali 1:10000 so povsem primerna podlaga za razvoj tega sloja. Na vodovarstvenem območju smo z PC ARC/INFO izdelali testni GIS. Za potrebe MVOUP Republike Slovenije pa se je izdelala aplikacija za povpraševanje po podatkih v GeoSQL. Nadaljna poteza je ekspertni sistem za postopek prioritetizacije nevarnosti odlagališč za okolje na osnovi računalniške baze podatkov v GIS. UDC 628.4:91:681.3 Abstract APPLICATIONS OF GIS FOR THE CADASTER OF DUMPSITES AND THE DUMPSITES EVALUATION Dumpsites are in Slovenia mass phenomena but special attention for this problem is shown finallg in last uears. It became clear that a good cadaster is necessaru for qualitative remediation programes. There's no documentation data, they are usually lost and only contradictorg oral data are accessable. Technologg of GIS seems to be very convenient for dumpsites data managing. The 'dumpsites lager' has to be fully used in environmental GIS. Well developed atribute data base and maps in scale 1:5000 or l.lOOOO are a good base for a lager construction. A pilot GIS with this data was developed for utater protection area of spring Rižana in year 1991. This year an application for data retrieval was developed for the needs of Mininstry for environmental protection and physical planning. Next step in establishing of system for dumpsites monitoring is a development of an expert sgstem for the prioritisation of hazards dumpsites cause, based on the data collected in GIS. Igor Šebenik, dipl. org. dela, Inštitut za geografijo Univerze v Ljubljani, Trg francoske revolucije 7, Ljubljana in Robert Špendl, Oikos, Cankarjeva 4, Ljubljana Igor Šebernik. Robert Spendl 234 UVOD Primeri Odlagališča odpadkov so v Sloveniji množičen pojav v pokrajini. Njihovo število je odvisno od vrste dejavnikov, kot so uspešnost primernega ravnanja z odpadki, raba zemljišč, primernost mikroreliefa... Njihovo število zajeto s popisom pa je odvisno od tega, kako velika odlagališča upoštevamo. Če smatramo za odlagališče odpadkov kraj z vsaj lm3 odpadkov ali vsaj 5m2 vidno zasmetene površine pride v 110 popolnoma pregledanih KS oziroma 7.5% slovenskega ozemlja v povprečju 2.4 odlagališča na km2 in 3.83 m3 odpadkov na prebivalca. Približno 85% lokacij z manjšo količino odpadkov ima skupaj le 10% vseh odloženih odpadkov, medtem ko se večina odpadkov nahaja sicer na relativno manjšem deležu kljub temu ne maloštevilnih lokacij. Največ lokacij (približno 54%) in količini odpadkov (približno 82%) se nahaja v oddaljenosti med lOOm in lOOOm od naselij. Mikrolega in raba tal v neposredni okolici odlagališča sta odvisni od velikosti odlagališča in od pokrajinskih danosti. Najpogostejše so lokacije v opuščenih gramoznicah, vrtačah, ob prometnicah na pobočju, v grapah, na bregovih vodotokov, v gozdu in v grmovju, na opuščenih površinah. Tudi sestava odpadkov je v večini primerov mešana, najpogosteje so to gospodinjski, gradbeni in veliki kosovni odpadki. Zaradi obsega pojava je podatke o odlagališčih potrebno skrbno dokumeti-rati v t.i. kataster odlagališč, ki je običajno sestavljen iz dveh delov: grafičnega prikaza lokacije in samih podatkov o odlagališču. Način dokumentacije popisov, ki ga obravnavamo v tem članku, vsebuje vsaj enega od dveh kvantitativnih podatkov o lokaciji odlagališča: X,Y koordinati v Gauss-Krugerjevi mreži na 5-10m natančno in (ali) lokacijo na TTN 1:5000 ali 1:10000. Številka lokacije na karti se ujema s številko v podatkovni bazi. To je dovolj dobra podlaga za sestavo sloja lokacij odlagališč v GIS. Uporabniški softver za uporabo atributne baze podatkov in izrisane lokacije na TTN so bili v okviru danih možnosti zaenkrat dovolj dobri mediji za nadaljno uporabo podatkov pri prioritizaciji nevarnosti odlagališč odpadkov na lokalnih nivojih. Brez globokega razmišljanja pa se je zdela uporaba teh podatkov v okviru GIS potrebna in povsem mogoča. Vsebina GIS s podatki o odlagališčih zavisi od namena uporabe. Torej, poleg popolne grafične in atributne baze podatkov o odlagališčih odpadkov potem lahko uporabljamo še druge sloje podatkov. BAZA PODATKOV O ODLAGALIŠČIH VIRI PODATKOV Podatke o odlagališčih odpadkov pridobivamo s podrobnim terenskim pregledom in dokumentacijo v popisni list na terenu. Podoben terenski pregled se opravi s gorskim kolesom, mopedom in tudi peš. Delo je zamudno, Igor Šebernik, Robert Špendl 235 Primeri popisovalec dnevno (približno 10 ur dela) pregleda od 5-8km2, glede na zahtevnost terena. Pregledajo se vsi dostopni predeli v okolici naselij z ozirom na lokalni relief in rabo tal, vsi robovi prometnic, bregovi vodotokov. Običajno se dnevno popiše približno 20-40 odlagališč. Sledi kabinetno urejanje in preverjanje podatkov, kjer se podatki pripravijo do take stopnje, da ni več potreben terenski ogled in da v popolnosti ustrezajo uporabljanim kriterijem. Ti podatki se dopolnijo s podatki jamarskih društev. Sledi sestava baze podatkov na računalniku in izris kart. Skupna baza podatkov (3591 zapisov 1.10.1992) vsebuje približno 5% podatkov taborniške organizacije, ostali podatki so pridobljeni s profesionalnim delom preko pogodbenih del za nekatere slovenske občine. VSEBINA BAZE PODATKOV Podatki se nanašajo na naslednje značilnosti o: legi odlagališča: X, Y, nadmorska višina, krajevna skupnost, bližnje naselje, širša in ožja lega v reliefu, raba tal v okolici, bližina površinske vode, bližina naselja, geološka podlaga pod odlagališčem, dostop do odlagališča, lega znotraj zaščitenih območij, lastnostih odlagališča: površina, količina odpadkov, vrsta odlagališča, stanje odlagališča, izpostavljenost odlagališča, vrsta odpadkov, razporeditev odpadkov, prvi oceni vpliva odlagališča na okolico in možnosti odvoza odpadkov. ORGANIZACIJA IN DOKUMENTACIJA BAZE PODATKOV Vsi našteti podatki z opisno vsebino so šifrirani, je pa tudi možnost dodatnega opisa v tekstovnem polju. Baza podatkov se sestavi s pomočjo programa dBASE 3+. Lokacije odlagališč se običajno narišejo na transparente TTN 1:5000 ali 1:10000. PILOTNI-VZORČNI GIS ZA VODOVARSTVENO OBMOČJE IZVIRA RIŽANA Vodovarstveno območje izvira Rižana je veliko 247 km2. Meje potekajo na severu do vrha južnih pobočij Brkinov, na zahodu nekje do Kozine in približno do magistralne ceste Ljubljana-Koper vse do črnokalske stopnje, na jugu zajame še kraška polja pri Kubedu, Gračišču in Smokvici, od tu proti vzhodu pa meja poteka v dokaj ravni črti nekako do Pregarij na Brkinih. Leži deloma v občinah Sežana in Koper, manjši del pa tudi v občini Ilirska Bistrica in na hrvaškem ozemlju. Razen južnih pobočij Brkinov in posameznih flišnih pasov je to kraški svet. Popis je tu pokazal 690 lokacij odlagališč. Pilotna študija GIS za vodovarstveno območje je zajela približno 30 km2 na njegovem zahodnem delu pri Kozini. To območ- Igor Žebernik, Robert Špendl_236_Primeri ... Je smo izbrali, ker je tu najizrazitejša koncentracija prebivalstva in dejavnosti znotraj vodovarstvenega območja. Uporabljali smo PC ARC/INFO ver. 3.4D instaliran v podjetju GISDATA v Zagrebu. Osnovni sloj so bili podatki popisa odlagališč odpadkov (132 lokacij). Poleg lokacij odlagališč odpadkov smo s TTN 1:5000 vnesli še naslednje sloje: - liki: obrise naselij, meje katastrskih občin, meje vodovarstvenih pasov, - linije: prometnice (železnica, več kategorij cest, kolovoze), - točke: lokacije kraških jam, kalov in izvirov. Atributni podatki za odlagališča so obsegali približno 25 različnih podatkov, podatki za ostale sloje pa le npr. imena. Iz skupne baze podatkov smo po različnih kriterijih izrisali več kart v različnh merilih (1:25000 in 1:50000). Izkazalo se je, da je večina odlagališč ob samem robu naselij, ob prometnicah ali vsaj ob kolovozih. Malo odlagališč ni ustrezalo tem zahtevam. Stanje je v naravi ponekod dokaj različno, kot na približno 20 let starih TTN, ki smo jih uporabljali za digitalizacijo. Ti TTN vsekskor ne morejo biti izključen vir podatkov za navedene grafične sloje. GIS ZA UPRAVLJANJE PODATKOVNE BAZE ODLAGALIŠČ ODPADKOV V SLOVENIJI Spomladi leta 1992 je družba OIKOS v sodelovanju z Ministrstvom za varstvo okolja in urejanje prostora izdelala GIS, s katerim želimo standardizirati obdelavo podatkov o odlagališčih odpadkov v Sloveniji. Pri nas namreč obstaja več metodologij popisa odlagališč odpadkov in s tem tudi več načinov shranjevanja podatkov. Poleg tega je GIS korak naprej v infor-mativnosti prikaza podatkov, kajti zemljevid z vrisanimi odlagališči pove mnogo več kot opisni podatki in koordinate. GIS je zgrajen na podlagi programa GeoSQL. Izbran je bil zaradi dostopnosti, cenenosti in enostavne uporabe, predvsem pa zaradi tega, ker je GeoSQL "most" med standardom za upravljanje podatkovne baze (ANSI SQL, v našem primeru Oracle) in "de facto" standardom za obdelavo za obdelavo grafičnih elementov (AutoCAD). STANDARDIZACIJA FORMATA Za vsak informacijski sistem je bistvenega pomena pravilno zasnovana podatkovna baza. Naš GIS se vsebinsko opira na podatke, ki jih zbira podjetje OIKOS, kajti to je trenutno največja zbirka podatkov o odlagališčih odpadkov pri nas, po splošnem prepričanju najprimernejša metodologija za zbiranje in je priporočena s strani MVOUP že tri leta. Kljub temu, da izhajamo iz OIKOS-ovega formata, pa smo poskrbeli za to, da je prenos iz drugih formatov dobro definiran, poleg aplikacije so namreč izdela- Igor Šebernik, Robert Špendl 237 Primeri nI "Kriteriji za ocenjevanje kvalitete podatkov" in "Navodila za vnos po-dakov", s katerimi določimo kateri podatki so primerni za konverzijo oziroma dovolj dobri, da izboljšajo informativnost podatkovne baze (npr. podatki brez koordinat ali brez velikosti odlagališča so neuporabni). APLIKACIJA ZA POVPRAŠEVANJE PO PODATKIH Kljub temu, da je GeoSQL eden najenostavnejših GIS izdelkov na tržišču, vendarle zahteva določeno znanje in izkušnje. Za uporabnike podatkovne baze, ki jih zanimajo le najosnovnejša povpraševanja (odlagališča v določeni teritorialni enoti in izbor odlagališč določene velikosti) je bila izdelana aplikacija, ki preko menujev omogoči laiku delo s podatkovno bazo. Zaradi GeoSQL-ove popolne odprtosti lahko izdelana vprašanja hitro prilagodimo, tako da je aplikacija zelo koristen pripomoček tudi za postavljanje zahtevnejših vprašanj. POVEZAVA Z DRUGIMI PODATKOVNIMI BAZAMI Pomembna lastnost vseh GIS orodij je ta, da lahko eno podatkovno bazo obravnavamo kot sloj, ki ga lahko polagamo preko drugih slojev in tako povežemo informacije. Tako lahko tudi podatke o odlagališčih povežemo z drugimi (npr. geološka podlaga) in postavljamo vprašanja tipa "pokaži odlagališča, ki ležijo na produ". GIS pozna lokacijo odlagališča in preveri ali je točka znotraj lika, ki označuje prod. Za povezovanje z drugimi bazami je potrebno boljše poznavanje GeoSQL-a, način povezave pa je močno odvisen od podatkov, ki jih povezujemo, tako da ne moremo podati splošnih receptov. EKSPERTNI SISTEM ZA PRIORITETIZACIJO SANACIJE ODLAGALIŠČ ODPADKOV Ob opisu GIS za odlagališča naj omenim še to, da pripravljamo ekspertni sistem, ki bo znal na podlagi popisa odlagališč razvrstiti odlagališča v pet kategorij nevarnosti za okolje in jih urediti znotraj posameznih razredov. Sistem bo znal obdelovati tudi nepopolne podatke in pojasniti svoje odločitve. To bo ena prvih aplikacij umetne inteligence na tem področju v Sloveniji in upamo, da se bo izkazala za koristno orodje pri uporabi zbranih podatkov. Za uspešen nadzor odpadkov bo namreč potrebno ne le zbiranje podatkov, temveč predvsem učinkovita interpretacija in ukrepanje na podlagi pridobljenih informacij. ZAKLJUČEK Sloj odlagališč odpadkov je pri GIS v funkciji varovanja okolja in planiranja v prostoru vsekakor nujen. Naj tu še navežemo na prispevek Marka Krevsa in Igorja Jurinčiča v tem zborniku: Primer uporabe GIS za iskanje Igor Šebernik, Robert Špendl_238_Primeri ... LITERATURA IN VIRI Baza podatkov o odlagališčih odpadkov, stanje 1.10.1992 (3591 zapisov), Oikos, Ljubljana. Gisdata Zagreb, Oikos Ljubljana 1991: Pilotna študija GIS za vodovarstve- no območje izvira Rižana, Domžale, 6. Environmental Systems Research Institute: Integration of Geographic Information Technologies, Are News, Redlands (CA) USA, 1989, s. 3. Prisley, S.P. 1986: Commercial GIS for natural resources management: What a maneger needs to know, USGS, Anchorage (AS) USA, 11. Stritih, J., Šebenik, I. 1992: Illegal dumpsites in Slovenia, International symposium on environment contamination in Central and Eastern Europe, Budapest, 5. Špendl, R. 1992: GIS za kataster divjih odlagališč odpadkov, Strokovno posvetovanje Divja odlagališča odpadkov v Sloveniji, Domžale, 2. Tehnična dokumentacija GIS za upravljanje podatkovne baze odlagališč odpadkov, OIKOS, MVOUP, Ljubljana, 1992. možnih virov onesnaženja na krasu. Avtorja problemsko opredelita možno onesnaževanje vodnega vira na krasu. Za analize onesnaženja je sloj odlagališč odpadkov prav gotovo najpomembnejša podlaga za lociranje virov onesnaženja. GIS za upravljanje podatkovne baze odlagališč odpadkov je nedvomno korak naprej v uporabnosti in informativnosti zbranih podatkov. Ne le, da grafična predstavitev podatkov pove bistveno več kot samo besedilo, pomemben element je predvsem možnost povezovanja podatkov o odlagališčih z drugimi podatki. Ko bo zaživela izmenjava podatkov med GIS, se nam bodo odprle možnosti uporabe vseh podatkov o okolju na podlagi katerih bomo lahko sprejemali optimalne odločitve. To pa je tudi namen vsakega informacijskega sistema. HEGIS - GIS ZA ZDRAVJE IN OKOLJE Tadeja Fatur in Metoda Dodič-Fikfak UDK 614:91:681.3 Izvleček Geografski informacijski sistem, ki združuje podatke s področja zdravstva in okolja (HEGIS), bi olajšal raziskovanje ter načrtovanje in izvajanje politike v javnem zdravstvu in pri varstvu okolja. Slovenija je na začetku uvajanja tega informacijskega sistema. UDC 614:91:681.3 Abstract HEGIS - GIS FOR HEALTH AND ENVIRONMENT A geographical information system combining data on both health and the envi-ronment (HEGIS) would facilitate research, policg development and implemen-tation in the fields of public health and environmental quality. Slovenia is at the beginning of the development of this information sgstem. Ena od pomembnih možnosti uporabe metodologije geografskih informacijskih sistemov (GIS) je tudi v zdravstvu oz. zdravstvenem informacijskem sistemu. Evropski regionalni urad Svetovne zdravstvene organizacije razvija program informacijskih sistemov za okolje in zdravje. Program naj bi služil kot orodje za oceno tveganja (risk assessment) in za ukrepanje pri tveganju (risk management) na področju Evrope. Del tega programa je tudi Geografski informacijski sistem za zdravje in okolje (Health and Environ-ment Geographical Information Svstem, HEGIS). HEGIS je torej ime za enoten informacijski sistem, v katerem so podatki iz različnih virov in področij (npr. zdravstva, demografije, okolja) povezani med seboj s pomočjo skupnih standardiziranih geografskih navodil in shranjeni v okolju geografskega informacijskega sistema. Za vodenje projekta HEGIS je SZO zadolžila svoja Evropska centra za okolje in zdravje v Rimu in v Bilthovnu na Nizozemskem. Centra naj bi us- Tadeja Fatur, dr. med., Dodič-Fikfak Metoda, dr. med.. Univerzitetni zavod za zdravstveno in socialno varstvo, Trubarjeva 2, 61000 Ljubljana Tadeja Fatur, Metoda Dodič-Fikfak 240 Hegis klajevala uvajanje začetnih programov. Predvsem delo slednjega centra naj bi temeljilo na pilotskih študijah, ki bi bile izbrane po jasno določenih merilih, in na sodelovanju z usposobljenimi tehničnimi centri (kot npr. Nizozemski inštitut za javno zdravstvo in varstvo okolja v Bilthovnu) in drugimi nacionalnimi in mednarodnimi organizacijami, ki že uporabljajo GIS za obravnavanje okolja in zdravja. Projekt HEGIS ima tri glavne cilje: 1. - preveriti uporabnost trajnega informacijskega sistema na področju javnega zdravstva in kakovosti okolja za potrebe SZO in evropskih in nacionalnih agencij, ki se ukvarjajo s politiko razvoja javnega zdravstva in z vplivom okolja na zdravje ljudi; - preveriti tehnično izvedljivost uvedbe takega sistema; - ugotoviti pogoje, ki so potrebni za njegovo izvedbo in delovanje na evropski, nacionalni in subnacionalni ravni; 2. - priskrbeti informacije, ki bi bile primerne tako za mednarodno in nacionalno politiko kot za raziskave na področju javnega zdravstva in vpliva okolja na zdravje ljudi: 3. - priskrbeti potrebne informacije za pripravo poročila "Skrb za prihodnost Evrope" ("Concern for Europe's Tomorrow", CET), pri katerem gre za ekološko in zdravstveno napoved, ki vključuje stanje okolja in stanje javnega zdravstva v Evropi. Seveda je pri načrtovanju, uvajanju in uporabi HEGIS-a pričakovati precej težav. Vsak uspešen GIS zahteva ne le primerno računalniško opremo (hardware in softvvare), ampak tudi zanesljive podatke, učinkovito organizacijsko strukturo in dobro usposobljeno osebje. Vsak od teh faktorjev lahko zavre razvoj kateregakoli GIS programa in še posebej HEGIS-a. Pravo vrednost HEGIS-a bo mogoče ugotoviti šele takrat, ko bo dovolj razvit in preizkušen. Tako ekološki kot zdravstveni podatki kažejo prostorsko raznolikost. Številni možni vzročni dejavniki bi utegnili povezovati krajevno ekološko stanje in zdravje: veliko pa je tudi neekoloških dejavnikov, ki so geografsko vezani in lahko prav tako vplivajo na zdravje ljudi. Ker je vzročno zvezo med povzročiteljem in posledico izjemno težko ugotoviti, se bodo vedno znova postavljala vprašanja: "Kaj pa če je bolezen povzročil nek drug ali stranski dejavnik tveganja?" Gotovo bo HEGIS pokazal področja, kjer bi motnje lahko povzročil ekološki dejavnik, hkrati pa bo zelo koristil pri iskanju časovnih in prostorskih vzorcev v zdravstvenih Tadeja Fatur, Metoda Dodič-Fikfak 241 Hegis rezultatih ter pri postavljanju hipotez o odnosih med okoljem, demografijo in zdravjem. GIS je zelo pomemben na področjih - obravnavanja tveganja pri nesrečah manjšega in večjega obsega (SZO namenja posebno pozornost nesrečam in jih uvršča k obravnavam problemov okolja.), - zgodnjega opozarjanja na nevarnosti, - izbire prednostnih zdravstvenih problemov, - načrtovanja ekoloških sistemov za vzorčenje in spremljanje ter - načrtovanja zdravstvenih akcij v smislu zdravja za vse. HEGIS bo sestavljala mreža nacionalnih centrov. Ta mreža bo oskrbovala osrednjo bazo podatkov z osnovnimi informacijami o okolju in zdravju in z vrsto kritičnih kazalcev stanja javnega zdravstva in njegove povezave s problemi okolja ter te informacije tudi sama uporabljala. Slovenija je pri uvajanju HEGIS-a na začetku poti. Po sprejetju v SZO smo kot center SZO za Slovenijo vključeni v projekt CET. Tako bomo lahko aktivno sodelovali pri izgradnji HEGIS-a v Evropi, hkrati pa nas SZO tudi obvezuje, da v skladu z njenimi cilji oz. usmeritvijo "Zdravje za vse" uvedemo metode za spremljanje, oceno in nadzorovanje zdravstvenih tveganj v okolju. Tudi pri nas že dalj časa močno izražena potreba po primerjanju zdravstvenih in večplastnih ekoloških podatkov (npr. o stanju vode, zemlje, zraka, hrane, notranjega bivalnega okolja). Tovrstno primerjanje lahko opozori na vrsto možnih vplivov okolja na zdravje ljudi in nas napoti v natančnejše in bolj usmerjene zdravstveno ekološke raziskave. Tako dobljeni rezultati so izhodišča tako za ustrezno odločanje na področju varovanja zdravja in varstva okolja kot za politiko pri odločanju o varovanju človekovega zdravja in okolja. SEZNAM UDELEŽENCEV V seznam je vključenih tudi nekaj strokovnjakov, ki se simpozija iz različnih vzrokov niso mogli udeležiti. BAT MARJAN, dipl. geogr., Hidrometeorološki zavod, Ljubljana BENEDIK KREITMAGER KATJA, vodja IC, Zavod za varstvo naravne in kulturne dediščine RS, Ljubljana BESENIČAR JURE, dr., Ministrstvo za varstvo okolja in urejanje prostora, Župančičeva 6, Ljubljana BITENC VIDA, dipl. ing. geod., Geodetski zavod RS, Ljubljana BOGATAJ MARIJA, prof. dr., FAGG, Jamova 2, Ljubljana BOLDIN DANIJEL, dipl. org. inf., Urbanistični inštitut Republike Slovenije, Jamova 18, Ljubljana BREČKO VALENTINA, dipl. geogr., Oddelek za geografijo, Filozofska fakulteta, Aškerčeva 2, 61101 Ljubljana, BRILLV MITJA, prof. dr., FAGG, Hidrotehnična smer, Hajdrihova 28, Ljubljana BRUMEC MIRAN, dipl. ing. geod., Srednja gradbena in ekonomska šola, Ljubljana, smer geodezija CERAR STANE, dipl. ing. geod., Geodetski zavod Slovenije, Ljubljana CUNDER TOMAŽ, dipl. geogr., Kmetijski inštitut Slovenije, Hacquetova 2, Ljubljana ČARNI DOROTEJA, samostojni svetovalec, Ministrstvo za varstvo okolja in urejanje prostora, Zavod za varstvo okolja in vodni režim, Ljubljana ČEH MARJAN, dipl. ing. geod., ATRID d. o. o., Parmova 53, Ljubljana ČERNE ANDREJ, doc. dr., Oddelek za geografijo, Filozofska fakulteta, Aškerčeva 2, 61101 Ljubljana DEMŠAR VERONIKA, dipl. geogr., Oddelek za geografijo, Filozofska fakulteta, Aškerčeva 2, 61101 Ljubljana DODIČ - FIKFAK METODA, dr. med., Univerzitetni zavod za zdravstveno in socialno varstvo, Trubarjeva 2, Ljubljana DROBNE SAMO, dipl. ing. geod., FAGG, Jamova 2, Ljubljana DROLE FRANJO, geometer, Inštitut za raziskovanje krasa ZRC SAZU, Titov trg 2, 66230 Postojna DULAR JANEZ, dr., Inštitut za arheologijo ZRC SAZU, Gosposka 13, Ljubljana FATUR TADEJA, dr. med., Univerzitetni zavod za zdravstveno in socialno varstvo, ISMSV, Ljubljana 243 FIKFAK JURIJ, ISN ZRC SAZU, Gosposka 13, Ljubljana FRAS ZMAGO, mag., Ljubljana GABRIJELČIČ PETER, prof. dr., VTOZD Arhitektura, Cojzova 5, Ljubljana GABROVEC MATEJ, mag., Geografski inštitut Antona Melika ZRC SAZU, Gosposka 13, Ljubljana GOSAR ANTON, doc. dr., Oddelek za geografijo, Filozofska fakulteta, Aškerčeva 2, 61101 Ljubljana GRILC MATJAŽ, DIGIDATA d. o. o., Hrenova 14, Ljubljana GVOZDANOVIČ TOMAŽ, mag., Ljubljana HERLEC UROŠ, geolog, FNT, Montanistika, Inštitut za geologijo, Aškerčeva 20, Ljubljana HLADNIK DAVID, mag. dipl. ing. gozd., Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo, Večna pot 83, Ljubljana HOČEVAR MILAN, prof. dr., Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo, Večna pot 83, Ljubljana HOJS ANA, dr. med., Univerzitetni zavod za zdravstveno in socialno varstvo, Ljubljana HRIBAR MATJAŽ, mag., HEUREKA IGEA, Koprska 94, Ljubljana HUDNIK JURIJ, Geodetski Zavod R Slovenije, Šaranovičeva 12, Ljubljana IVAČIČ MATJAŽ, dipl. ing. geod., Inštitut za geodezijo in fotogrametrijo, FAGG, Ljubljana, Jamova 2 JAKOŠ ALEKSANDER, dipl. geogr., Urbanistični inštitut RS, Ljubljana JURINČIČ IGOR, dipl. geogr., Oddelek za geografijo, Filozofska fakulteta, Aškerčeva 2, 61101 Ljubljana KIFNAR JANEZ, Republiška geodetska uprava, Kristanova 1, Ljubljana KOKALJ ANA, Gradbena srednja šola, Kardeljeva ploščad 2, Ljubljana KOLAR ALBERT, dipl. ing. el., Ministrstvo za varstvo okolja in urejanje prostora - GIC, Ljubljana KOVAČ MARKO, Inštitut za gozdno in lesno gospodarstvo, Večna pot 2, Ljubljana KREK ALENKA, dipl. ing. geod., Inštitut geodetskega zavoda Slovenije, Ljubljana KREVS MARKO, dipl. geogr., Oddelek za geografijo, Filozofska fakulteta, Aškerčeva 2, 61101 Ljubljana KUNAVER JURIJ, prof. dr., Oddelek za geografijo, Filozofska fakulteta, Aškerčeva 2, 61101 Ljubljana LENARČIČ MARJAN, Ljubljanski urbanistični zavod, Kardeljeva ploščad 23, Ljubljana LESKOVEC ROK, ADACTA d. o. o., Puharjeva 6, Ljubljana LIPEJ BOŽENA, mag., Republiška geodetska uprava, Kristanova 1, Ljubljana LOBNIK FRANC, prof. dr., VTOZD Agronomija, Jamnikova 101, Ljubljana LONČARIČ JOSIP, GISDATA d. o. o., Vočarska 39, 41000 Zagreb MAGLIČIČ JELKA, svetovalka direktorja, Ministrstvo za varstvo okolja in urejanje prostora, Zavod za varstvo okolja in vodni režim, Vojkova la, Ljubljana MARTINŠEK IGOR, Zavod za družbeni razvoj občine Škofja Loka MARUŠIČ JANEZ, prof. dr., Biotehniška fakulteta, Jamnikarjeva 101, Ljubljana 244 MIHEVC ANDREJ, mag., Inštitut za raziskovanje krasa ZRC SAZU, Titov trg 2, 66230 Postojna MIKLAVČIČ JOŽE, informatik, Ministrstvo za varstvo okolja in urejanje prostora, RS HMZ, Ljubljana MIKULIČ CVETKA, dipl. org., Univerzitetni zavod za zdravstve no in socialno varstvo, ISMSV, Trubarjeva 2, Ljubljana MURN RUDOLF, dr., Institut Jožef Štefan, Jamova 39, Ljubljana NATEK KAREL, mag., Geografski inštitut Antona Melika ZRC SAZU, Gosposka 13, Ljubljana NATEK MARJETA, Inštitut za geografijo univerze, Trg francoske revolucije 7, Ljubljana OCVIRK IRENA, samostojni svetovalec, Ministrstvo za varstvo okolja in urejanje prostora, Zavod za varstvo okolja in vodni režim, Ljubljana OGRIN DARKO, mag., Oddelek za geografijo, Filozofska fakulteta, Aškerčeva 2, 61101 Ljubljana OROŽEN ADAMIČ MILAN, mag., Geografski inštitut Antona Melika ZRC SAZU, Gosposka 13, Ljubljana PARKELJ ALEKSANDER, dipl. ing. geod., Srednja gradbena in ekonomska šola, Ljubljana, smer geodezija PAVLIN BRANE, mag. geogr., Inštitut za geografijo univerze, Trg francoske revolucije 7, Ljubljana PEGAN ŽVOKELJ BORUT, dipl. ing. geod., Inštitut za geodezijo in fotogrametrijo, FAGG, Ljubljana, Jamova 2 PERKO DRAGO, mag. geografije, Geografski inštitut Antona Melika ZRC SAZU, Gosposka 13, Ljubljana PLANINC Andrej, dipl. ing., HERMES PLUS, Celovška 73, Ljubljana PODBOJ MARSELA, študentka, Biotehnična fakulteta, Urejanje krajine, Ljubljana RADOVAN DALIBOR, mag. geod., Inštitut za geodezijo in fotogrametrijo, FAGG, Ljubljana RENER ROMAN, mag. geod., Inštitut za geodezijo in fotogrametrijo, FAGG, Ljubljana RIHTARSIČ MATEJA, mag., Ljubljana SAJKO MIRA, Zavod za urbanizem Velenje SELAN France, dipl. ing., SP PTT Slovenije, Ljubljana SELIŠKAR ALEŠ, dipl. ing. geod., Republiška geodetska uprava, Kristanova 1, Ljubljana SLAPŠAK BOŽIDAR, izr. prof. dr., Oddelek za arheologijo, Filozofska fakulteta, Zavetiška 5, 61000 Ljubljana STANOVNIK BOJAN, dipl. ing. geod., Geodetski zavod RS, Ljubljana STANČIČ ZORAN, dr„ Oddelek za arheologijo, Filozofska fakulteta, Zavetiška 5, Ljubljana SUŠNIK BARBARA, dipl. ing. geod., Geodetski zavod R Slovenije, Ljubljana ŠABIČ DANIJELA, Zavod RS za statistiko, Ljubljana ŠEBENIK IGOR, dipl. org. dela, Inštitut za geografijo univerze, Trg francoske revolucije 7, Ljubljana ŠIVIC PETER, prof. dr., FAGG, Ljubljana ŠOBA Andrej, Zavod za urbanizem Velenje 245 ŠUMRADA RADOŠ, mag. geod., FAGG, geodetski oddelek, Ljubljana, Jamova 2 ŠUNTAR ALEŠ, mag., HEUREKA - IGEA, Koprska 94, Ljubljana TANKO DARKO, Geodetski Zavod R Slovenije, Šaranovičeva 12, Ljubljana TECCO HVALA SNEŽA, Inštitut za arheologijo ZRC SAZU, Gosposka, Ljubljana TRETJAK ANA, dr., Zavod RS za statistiko, Vožarski pot 12, Ljubljana TURK DANIELA, FAGG, Ljubljana TURK INGA, svetovalec ministra, Ministrstvo za varstvo okolja in urejanje prostora, Zavod za varstvo okolja in vodni režim, Ljubljana UŠENIČNIK BOJAN, mag., Ministrstvo za obrambo, Republiška uprava za zaščito in reševanje, Kardeljeva plščad 26, Ljubljana VELKAVRH ANITA, samostojni svetovalec, Zavod za varstvo okolja in vodni režim, Ljubljana VERDNIK DOMEN, svetovalec ministra, Ministrstvo za varstvo okolja in urejanje prostora - GIC, Zupančičeva 6, Ljubljana VIDMAR ANDREJ, dipl. ing. gradb., FAGG, Ljubljana VRHOVEC TOMAŽ, dr., Fakulteta za naravoslovje in tehnologijo, Oddelek za fiziko, Katedra za meteorologijo, Aškerčeva 2, 61101 Ljubljana VRŠČAJ BORUT, agr. ing., Biotehniška fakulteta, Agronomija - Pedologija, Ljubljana VUK FRANC, ing., Geodetski zavod Celje ZAKERŠNIK BOJAN, dipl. ing. geod., Mestni muzej Ljubljana ZUPANČIČ NINA, geolog, FNT, Montanistika, Odsek za geologijo, Aškerčeva 20, Ljubljana ŽEPIČ FRANC, mag. geologije, Geološki zavod Ljubljana - Inštitut za geologijo, geotehniko in geofiziko, Dimičeva 14, Ljubljana ŽIBERNA BRIGITA, Inštitut za ekološki inženiring Maribor ŽIBERNA IGOR, asistent, Oddelek za geografijo, Pedagoška fakulteta Maribor, Koroška 160 ŽONTA IVAN, Inštitut za gozdno in lesno gospodarstvo, Večna pot 2, Ljubljana ŽURA MARIJAN, dr., Prometno - tehnični inštitut, FAGG, Jamova 2, Ljubljana ŽVAN MIMI, Republiška geodetska uprava, Kristanova 1, Ljubljana DELA 9 Oddelek za geografijo Filozofske fakultete Univerze v Ljubljani Department of Geographv, Facultv of Arts, University in Ljubljana Izdali in založili - Edited and Published by Oddelek za geografijo in Znanstveni inštitut Filozofske fakultete Naročila - Orders Oddelek za geografijo, Filozofska fakulteta, Univerza v Ljubljani, Aškerčeva 2, 61101 Ljubljana, Slovenija Cena - Priče 1000 SIT Za študente - for students: 500 SIT Vplačila - Payments Filozofska fakulteta (Oddelek za geografijo), BNr: 50100-603-40277, Ljubljana Pregled doslej izdanih vsebin Contents of previouslv published volumes DELA 1 Bibiliografija v tujini objavljenih del članov Oddelka za geografijo 1945 -1984, str. 62 Bibliography of Articles Published Abroad by Members of the Department of Geography 1945 - 1984, p. 62 Ljubljana, 1985 (razprodano, sold out) DELA 2 Geografsko proučevanje uvajanja celične proizvodnje na Koroškem, str. 98 Geographical studies on the Initial Stage of Small Business Developments in Slovene Carinthia (within Yugoslavia), p. 98 Ljubljana, 1985 (razprodano, sold out) DELA 3 O razmerju med geografijo in etnologijo, str. 160 About the Relationship betvveen Geography and Ethnology, p. 160 Ljubljana, 1986 DELA 4 Teorija in metodologija regionalne geografije, str. 240 The theory and Methodology of Regional Geography, p. 240 Ljubljana, 1987 DELA 5 Socialna geografija in regionalni razvoj, str. 202 Social Geography and Regional Development, p. 202 Ljubljana, 1987 (razprodano, sold out) DELA 6 Geografija in aktualna vprašanja prostorskega razvoja, str. 320 Geography and Spatial Development, p. 320 Ljubljana, 1989 DELA 7 Tromeja - Obmejna regija Jugoslavije, Avstrije in Italije - mednarodni meduniverzitetni geografski raziskovalni projekt, str. 188 The Three Border Area of Austria, Italy and Yugoslavia - An International Research Project of Geographers from the Universities of Ljubljana, Klagenfurt and Trieste, p. 188 Ljubljana, 1990 DELA 8 Geografska problematika severovzhodne Slovenije, str. 163 Geographical Problems of North-Eastern Slovenia, p. 163 Ljubljana, 1991