GEOGRAFSKI OBZORNIK KAKO UPORABLJATI DIGITALNE GEOGRAFSKE PODATKE? Jerneja Fridl UDK 91:681.3.01:659.2 KAKO UPORABLJATI DIGITALNE GEOGRAFSKE PODATKE? Jerneja Fridl, Geografski inštitut ZRC SAZU, Gospo- ska 13, 1000 Ljubljana, Slovenija S prispevkom želim predstaviti nekatere možnosti, ki jih nu- dijo geografski informacijski sistemi, saj dobiva računalniš- ka obdelava geografskih podatkov ob vedno boljši oprem- ljenosti osnovnih in srednjih šol vse večji pomen pri pouku v šolah. Najrazličnejši viri, med njimi tudi obstoječe po- datkovne baze, nam posredujejo koristne podatke, ki so uporabni pri pouku v osnovnih in srednjih šo- lah, pri izdelavi raziskovalnih nalog ali znanstvenih študij. Danes številne prostorske podatke zbiramo in obdelujemo z računalniki ter rezultate posredujemo v obliki preglednic, seznamov, besedil ali tematskih zemljevidov. Možnosti, ki nam jih ponuja razvijajo- ča se tehnologija, bomo znali koristno izrabiti le, če bomo dobro seznanjeni z osnovnimi značilnostmi geo- grafskih informacijskih sistemov. Geografski informacijski sistemi (GIS-i) ob- segajo vse postopke, ki se nanašajo na zbiranje, vnos, ažuriranje, shranjevanje, izračunavanje, analizira- nje ali prikaz podatkov s pomočjo računalniške opreme (5). Vendar pa celoten sistem ne more delo- vati brez sodelovanja ljudi, ki takšen sistem vodijo, ali pa so le njegovi uporabniki. Geografski podatki so v GlS-ih shranjeni v di- gitalni obliki. Njihov položaj je podan s koordina- tami točk, linij, poligonov ali celic, lastnosti posamez- nih pojavov pa s takoimenovanimi atributnimi vred- nostmi (npr. za rabo tal ločimo gozdove, travnike, vinograde itd.). Pri tem je najpomembneje, da lah- ko vsak objekt ali pojav natančno prikažemo na kar- tah različnih meril, če poznamo njegove koordina- te. Atributne vrednosti prikazujemo na kartah z bar- vami, šrafurami oziroma s kartografskimi znaki, lahko pa jih podamo tudi v obliki preglednic ali be- sedil. Podatki so shranjeni v podatkovnih bazah, ki so običajno sestavljene iz številnih datotek (7). Po- datkovne baze so nekakšne zbirke podatkov o raz- novrstnih elementih in njihovih medsebojnih odnosih, shranjene v računalniškem sistemu in dostopne s po- močjo različnih programov (12). Na začetku je raz- voj podatkovnih baz potekal v dveh smereh, saj so UDK 91:681.3.01:659.2 HOW TO MANIPULATE THE DIGITAL GEOGRAPHIC DATA? Jerneja Fridl, Geografski inštitut ZRC SAZU, Gospo- ska 13, 1000 Ljubljana, Slovenia The article wants to present some of the possibilities of the geographic information systems. The manipulation of geograp- hic data by computers is more and more important at lessons at elementary and secondary schools, whose equipment has been therefore essentially improved. se ločeno od atributnih baz podatkov razvijale tudi grafične. Danes sta najpogosteje oba tipa baz zdru- žena in govorimo o korporiranih podatkovnih ba- zah (8). Glede na način zapisa podatkov v bazah lahko ločimo vektorske in rastrske podatkovne modele. Za vektorski podatkovni model je značilno, da je polo- žaj vsakega objekta ali pojava natančno določen s koordinatami točk, linij ali poligonov. Z uporabo GauB-Krugerjevega koordinatnega sistema nam vek- torski podatkovni model omogoča natančno locira- nje in določanje izbranih prostorskih podatkov. Pri rastrskem podatkovnem modelu pa je prostor razde- ljen s kvadratno mrežo na vrsto celic. Prostorski ob- jekti ali pojavi prekrijejo določene celice v tej mre- ži, zato je njihov položaj opredeljen s številkami vr- stic in stolpcev, ki jih v celotni mreži zasedejo pre- krite celice. Vsaka celica rastrske datoteke lahko ima le eno identifikacijsko številko, nanjo pa je običaj- no v ločenih datotekah vezano večje število atribut- nih podatkov. Danes je možna pretvorba podatkov iz enega podatkovnega modela v drugega, zato od- ločitev o izbiri primernega modela ni več tako zah- tevna naloga. Vnos podatkov je postopek, pri katerem je tre- ba podatke zapisati v računalniku razumljivo obli- ko (2). Geografski podatki so dosegljivi s topograf- skih ali tematskih kart, preglednic, besedil ter letal- skih in satelitskih posnetkov. Najpogosteje so shra- njeni na papirju ali v datotekah. V računalnik jih lah- ko vnesemo s pomočjo tipkovnice, z vektorsko digi- talizacijo, rastrsko digitalizacijo ali s pretvorbo ob- stoječih računalniških datotek. Prek tipkovnice osebnega računalnika ali raču- nalniškega terminala vnašamo ročno predvsem atri- butne podatke, njihove alfanumerične vrednosti pa 16 GEOGRAFSKI OBZORNIK Slika 1: Način prikaza dejanskega stanja v pokrajini z vektorskim in rastrskim podatkovnim modelom. Točkovni objekt zapišemo v vektorskem podatkovnem modelu kot par koordinat x, y, linijski objekt kot niz koordinat x, y in površinski pojav kot zaključen poligon s koordinatami x, y. V rastrskem podatkovnem modelu je točka predstavljena z eno celico, črta z zaporednimi celicami v določeni smeri in površina s skupino sosednjih celic. Prostorski model d e j a n s k e g a s tan ja v pokraj in i Geografski inštitut ZRC SAZU y os S S S R L L R L S S S R L R L s S R R R L R R R R R R R L L R R R L R R H R R C C R R R R C C C C C R C R "D O Q_ Q 3 O Q_ (0 13 O Q_ Q 3 O o_ (0 računalnik sproti spreminja v odgovarjajočo digital- no obliko. Omenjeni način najpogosteje uporablja- mo pri pripravi preglednic, ki jih kasneje povežemo s prostorskimi podatki. Ta način vnosa je primeren tudi za dodajanje identifikacijskih vrednosti po opravljeni digitalizaciji. Kadar želimo obstoječo karto ali sliko prenesti v vektorsko digitalno obliko, uporabimo posebno na- pravo, t. i. linijski digitalnik. S kurzorjem na poseb- ni miški sledimo obrisom na karti, ki je pritrjena na digitalno ploskev. Po pritisku na gumb miške digital- na ploskev elektronsko zabeleži položaj kurzorja z natančnostjo dveh stotink milimetra (10). Objekte na karti zmeraj digitaliziramo kot točke, linije ali po- ligone. Med vektorsko digitalizacijo običajno le redko vnašamo tudi atributne (opisne) podatke. Naj- pogosteje se vnese le identifikacijska številka, ki po- vezuje prostorske enote z atributnimi vrednostmi v preglednicah. Pri rastrski digitalizaciji nastane digitalna slika kar- te s premikanjem elektronskega detektorja skenerja čez njeno površino, zato tovrstna digitalizacija pred- stavlja hitrejši način vnosa podatkov kot vektorska di- gitalizacija. Poleg črnobelih obstajajo tudi barvni ske- nerji, ki beležijo podatke o barvah tako, da skeni- rajo isto sliko v treh zaporednih postopkih z izme- nično uporabo rdečega, zelenega in modrega filtra. V nasprotju z vektorsko pa rastrska digitalizacija po- sreduje rastrsko digitalno sliko, sestavljeno iz števil- nih celic. Rastrska digitalizacija je zelo uporabna pri pripravi različnih študijskih pripomočkov v šolah, pred- vsem za skeniranje kart, fotografij in satelitskih po- snetkov. Vedno več podatkov pa je že zapisanih v digi- talni obliki, saj jih različne službe že vrsto let zbira- jo za interne in javne potrebe. Z vključevanjem več- jega števila uporabnikov v GlS-e je narasel pretok teh podatkov, žal pa so ti mnogokrat zajeti iz raz- 17 GEOGRAFSKI OBZORNIK ličnih virov, na različne načine in z različno program- sko opremo, zato jih je treba poenotiti in spremeni- ti v zahtevano obliko. Po vzpostavitvi podatkovnih baz imamo v GIS- ih številne možnosti obdelav in statističnih ana- liz podatkov. Število operacij, ki jih omogočajo najrazličnejši programi, se z nenehnim razvojem GIS tehnologije stalno povečuje. Aplikacijski programi se med seboj razlikujejo glede možnosti in načina iz- vajanja analiz, v splošnem pa obstaja vrsta opera- cij, ki jih je mogoče izvajati z vsakim programom. Zaradi lažjega razumevanja problematike jih razvrš- čamo v tri osnovne skupine, v katere lahko uvrstimo vse ostale možnosti. I. Operacije za pretvorbo podatkov: • transformacija podatkov iz ene v drugo kartograf- sko projekcijo, • uskladitev meja področij dobljenih z združevanjem različnih podatkovnih slojev, • uskladitev položaja prostorskih podatkov pri vklapljanju sosednjih listov kart, • zmanjševanje števila lomnih točk linijskih objek- tov in njihovih koordinat, • pretvorba podatkov iz rastrske v vektorsko obliko in obratno itd. II. Operacije za analizo podatkov: • poizvedovanje in izločanje atributov v podatkov- nih bazah, • klasifikacije podatkov, • aritmetične in logične operacije pri združevanju podatkovnih slojev, • primerjave podatkov sosednjih elementov, • senčenje, • statistične obdelave itd. III. Operacije za pripravo izhodnih podatkov: • oblikovanje napisov, • postavitev zemljepisnih imen, • prikaz točkovnih, linijskih in površinskih elemen- tov itd. Vsi programi, namenjeni obdelavi podatkov v GlS-ih, nudijo številne možnosti za preoblikovanje prostorskih podatkov. Tako je pomembna pretvorba podatkov iz ene kartografske projekcije v drugo, ka- dar prekrivamo ali združujemo podatke dveh ali več kart, izdelanih v različnih kartografskih projekcijah. Večina programov vsebuje module, ki podpirajo vse pomembnejše vrste kartografskih projekcij (4). Za po- datke Republike Slovenije ta funkcija običajno ni po- trebna, saj se pri nas vsi prostorski podatki zbirajo v GauB-Krugerjevi projekciji in koordinatnem siste- mu. Kakor hitro pa so v obdelavo vključeni tudi podat- ki ostalih držav ali celo celin, je nujno, da pred iz- vajanjem analiz najprej uskladimo njihove koordinate. Kljub enaki kartografski projekciji in enakemu me- rilu pa se mnogokrat zgodi, da pri prekrivanju po- datkovnih slojev meje istih oblik niso povsem uskla- jene. Do razlik prihaja zaradi manjših napak pri nji- hovem vnosu ali zaradi dejanskega spreminjanja po- ložaja meja v daljšem časovnem obdobju. Kot pri- mer lahko navedem dinamično spreminjanje obalne črte, ki v različnih obdobjih kartiranja zavzema tu- di različne položaje. Da ne prihaja do protislovij, je najbolje, da si izberemo eno od linij ali meja kot te- melj za vse podatkovne sloje. Podatke, prirejene na izbrano osnovo, uporabljamo za izvajanje analiz. V praksi prihaja do manjših odstopanj tudi na sti- čiščih sosednjih listov, kadar podatke zajemamo z li- stov temeljnih topografskih načrtovali katerihkoli kart, ki predstavljajo kontinuirano celoto. Takšna odstopa- nja so predvsem posledica napak kartiranja, digita- lizacije, dimenzijskih sprememb papirja ali zajema- nja podatkov v različnih časovnih obdobjih. Neka- teri programi so izdelani tako, da s prilagajanjem položaja prostorskih oblik na eni ali obeh sosednjih kartah omogočajo usklajevanje teh odstopanj. Sele potem, ko z omenjenimi operacijami ustrez- no preoblikujemo podatke, se lahko lotimo resnejših matematičnih in statističnih analiz. Kljub različnim pro- gramskim rešitvam, je večina pomembnejših funkcij skupna prav vsem programom. Ker je nemogoče opi- sati vse operacije, ki jih je mogoče uporabiti, naj le informativno navedem nekatere, v praksi zelo uve- ljavljene možnosti. V dobro pripravljenih podatkovnih bazah lahko izvajamo vrsto poizvedovanj med atributi tako, da Slika 2: linijski digitalnik formata AO na Geografskem in- štitutu ZRC SAZU, namenjen vektorski digitalizaciji. 18 GEOGRAFSKI OBZORNIK FCRODIK :OZINA • SOCERB 'RESNICA 1NJAN • ČRNOTIČE • BERTOKF STSUNJAN 4 Slavnik :OVICA • PODGORJE ŠARED » SHbb • SEČA POMJAN soSŜSEČOVUE1 • MOVRAŽ RAKITOVE« ¡GONJA: pod 10,0 "C ] 10,1 do 12,0 "C nod 14,1 "C H R V A Š K A Geografski inštitut ZRC SAZU Slika 3: Zemljevid minimalnih spomladanskih temperatur v Slovenski Istri je dober primer uvrščanja atributnih vrednosti v velikostne razrede in računalniškega oblikovanja napisov (9j. postavljamo pogoje v posebnih poizvedovalnih je- zikih, ki so nam zaradi uporabe angleških terminov zelo blizu. Od sposobnosti programske opreme in naših potreb je odvisno ali bodo funkcije poizvedo- vanj preprostejše, ali zapletenejše. Zahtevnejša is- kanja in izločanja atributov, ki ustrezajo našim po- gojem, potekajo običajno na več podatkovnih slo- jih. Računalnik nam rezultate analiz zabeleži v po- sebnih tabelah ali v željeni obliki izpisa. V geografiji je pomembna operacija tudi klasifi- kacija podatkov, ki pomeni razvrščanje številčno po- danih vrednosti v velikostne razrede, opisnih atribut- nih podatkov pa v kategorije. Pri tem se lahko atri- butni podatki (npr. število novorojenih otrok, število zaposlenih v primarni dejavnosti, vrednosti družbe- nega bruto proizvoda ipd.), ki so vezani na določe- ne prostorske enote (npr. občine) tudi spreminjajo ali dodajajo, medtem ko podatki prostorskih enot osta- jajo nespremenjeni. Vsak GIS nam omogoča, da šte- vilčno podane atributne vrednosti razporedimo v ve- likostne razrede, ki jih lahko poimenujemo tudi z al- fanumeričnimi oznakami. V nasprotju s kvantitativni- mi podatki, razvrščamo kvalitativne podatke v kate- gorije, ki so v vektorskih modelih lahko označene tu- di z alfanumeričnimi identifikatorji (npr. gd za gozd, sd za sadovnjak, nj za njive, trza travnike itd.), med- tem ko uporabljajo rastrski modeli za poimenovanje kategorij običajno numerične vrednosti (npr. 1 za gozd, 2 za sadovnjak, 3 za njive, 4 za travnike itd.). Opredeljevanje razredov ali kategorij je pomembna operacija, ki jo podpirajo GIS-i, in jo lahko izvaja- mo na enem ali več podatkovnih slojih. Pri združevanju ali prekrivanju podatkovnih slo- jev vsak programski paket omogoča tudi izvajanje aritmetičnih in logičnih operacij. Aritmetično prekri- vanje vsebuje operacije seštevanja, odštevanja, množenja ali deljenja vrednosti iz enega podatkov- nega sloja z vrednostmi na istih lokacijah drugega GEOGRAFSKI OBZORNIK podatkovnega sloja (4). Logično prekrivanje pa vse- buje izločanje tistih prostorskih podatkov, ki ustreza- jo postavljenim pogojem (npr. izločanje vseh gozd- nih površin s severnimi ekspozicijami). Aritmetične in logične operacije združevanja podatkovnih slojev so pri rastrskih sistemih lažje izvedljive ter učinkovi- tejše kot pri vektorskih sistemih. Mnogokrat si zastavimo vprašanje, kakšen vpliv ima okolica na izbrano izhodišče. Analize, ki omo- gočajo reševanje tovrstnih problemov, se najpogo- steje izvajajo na rastrskih podatkovnih modelih. Ta- ko ugotavljamo vrednost izbrane celice glede na last- nosti vseh obdajajočih celic (npr. naklon površja izra- čunamo kot razmerje višinske razlike med sosednji- mi celicami in odgovarjajočimi horizontalnimi raz- daljami). Pri tem so vrednosti celic lahko numerični ali tematski podatki, s katerimi ugotavljamo tudi pov- prečja, minimume, maksimume, vsote ipd. (1). V to skupino operacij sodita tudi interpolacija med sosed- njimi vrednostmi in povezovanje točk z enakimi vrednostmi (določanje izolinij). Za geografske analize je zelo pomembna tudi ma- tematična operacija izračunavanja senčenja tridimen- zionalne površine. Pri tem so vselej upoštevani naj- manj trije faktorji, to so položaj in moč vira svetlobe (običajno Sonca), odbijanje svetlobe od površja ter perspektiva opazovanja tridimenzionalne slike. Ka- dar so nadmorske višine osnovni podatek za izvedbo operacije, dobimo sliko senčenja reliefa, ki je po- membna informacija o zemeljskem površju (11) in primerna podlaga tematskim kartam ali satelitskim posnetkom. Večina programov nam poleg matematičnih omo- goča tudi vse važnejše statistične analize. Številni po- datki, ki so shranjeni v podatkovnih bazah, so pri- merna osnova za računanje korelacij, povprečij, tren- dov, križnih tabel ipd., katerih rezultate prikažemo s številčnimi vrednostmi v tabelarični ali grafični ob- liki z najrazličnejšimi grafikoni. Rezultate analiz moramo za izpis in prikaz na pa- pirju, foliji ali kar monitorju ustrezno oblikovati. Po- datki so v preglednicah običajno že urejeni, medtem ko priprava kartografskih predstavitev zahteva do- datna dela. Grafične vsebine, ki so rezultati različ- nih analiz, moramo predvsem opremiti z naslovi, le- gendami, izvenokvirno vsebino, zemljepisnimi ime- ni ter izbrati ustrezne kartografske prikaze za točkov- ne, linijske in površinske pojave. Popolnejši sistemi omogočajo vrsto digitalnih kartografskih funkcij: vnašanje koordinatne mreže, veliko izbiro nabora zna- kov, oblikovanje linij najrazličnejših debelin in barv, ustvarjanje knjižnice kartografskih znakov ali celo av- tomatsko postavitev napisov itd. (1). Nekateri progra- mi omogočajo, da lahko besedilo za naslov ali le- gendo vnašamo na že določeno mesto. Najuporab- neje pa je, da lahko lego, obliko in velikost napisa izbiramo sami, saj je položaj zemljepisnih imen na karti odvisen predvsem od razporeditve ostale vse- bine. Imena so najpogosteje nameščena ob točkov- nih elementih (npr. imena naselij), vzporedno z lini- jami (npr. imena vodotokov) ali arealno znotraj po- ligonov (npr. imena držav). Z velikostjo, obliko, raz- makom med črkami in drugimi spremenljivkami pri- kažemo tudi kvantitativne in kvalitativne značilnosti pojavov. Oblikovanje in nameščanje napisov mora biti izvedeno po osnovnih kartografskih pravilih, ki izhajajo iz klasične kartografije (6). Predstavitev rezultatov je prav tako po- memben element v celotnem sistemu, saj le tako po- teka komunikacija med GlS-i in zunanjim svetom. Po- datke ali rezultate analiz je mogoče izpisati ali izri- sati na papir, folijo ali v računalniško datoteko, in sicer v obliki preglednic, zemljevidov oziroma bese- dil. Izbor načina prikaza je odvisen od naših potreb in nadaljnje uporabe. Za začasen prikaz podatkov uporabljamo najpo- gosteje računalniške monitorje. Ta način je uporaben med izvajanjem analiz in pri oblikovanju trajnih iz- pisov ali izrisov, saj nam omogoča neposreden pre- gled nad podatki. Za prikaz grafičnih slik so potreb- ni barvni monitorji, medtem ko črnobeli zadostuje- jo za urejanje besedil in preglednic. Slika vsakega monitorja je sestavljena iz množice majhnih celic ali »pikslov«. Večje je število celic, ki sestavljajo povr- šino ekrana, detaljnejši je prikaz slike. To imenuje- mo ločljivost ali resolucijo monitorja. Monitorji z bolj- šo ločljivostjo imajo vrednosti 1280 krat 1024 pik ali več. Ti števili pojasnjujeta, da je ekran razdeljen na 1024 vrstic in 1 280 stolpcev. V nasprotju z začasnim je trajen prikaz podat- kov in rezultatov analiz mnogokrat časovno zamud- no delo in zahteva ustrezno strojno opremo. Vendar pa je lažje, če si med delom večkrat izrišemo ali iz- pišemo vmesne vsebine, še posebej pri pripravi gra- fičnih datotek. Velikost izpisa ali izrisa je odvisna od fizične omejitve izhodne enote. Opremo, ki jo upo- rabljamo za trajen prikaz podatkov, lahko glede na konstrukcijske značilnosti delimo v dve glavni skupi- ni: izhodne enote za vektorski prikaz in izhodne eno- te za rastrski prikaz vsebin. 20 GEOGRAFSKI OBZORNIK V opremo za vektorske izrise sodijo peresni risal- niki. To so mehanske risalne naprave, pri katerih po- ložimo papir ali folijo na ravno risalno površino. Pod kontrolo računalniškega programa potuje nosilec z enim ali več peresi čez celotno risalno površino v smeri x in y. Posebni programski ukazi spustijo pe- ro pred začetkom risanja in ga ponovno dvignejo na koncu črte. Stopnja natančnosti risalnika je odvisna od njegove mehanske konstrukcije. Dobro kartograf- sko delo zahteva minimalno stopnjo natančnosti ±0,025 mm (1). Za izrise na diazo film uporablja- mo posebne risalnike, pri katerih peresa nadomeš- ča svetlobni žarek. Z rastrskimi risalniki lahko sliko odtisnemo mno- go hitreje kot z vektorskimi risalniki. Slednji namreč izrisujejo vsako linijo posebej, zato je čas izrisa od- visen od števila elementov na karti. Se posebej so ne- primerni za barvanje površinskih pojavov na temat- skih kartah. Pri rastrskih risalnikih pa hitrost izrisa sli- ke ni odvisna od števila elementov karte, saj glava risalnika v razmeroma kratkem času prepotuje nje- no celotno površino. Njihova slabost se pokaže pri izrisu linijskih objektov, kjer črte ne potekajo zvez- no, temveč so sestavljene iz pikic in zato mnogokrat preveč nazobčane. Naj navedem le nekatere od šte- vilnih izvedb rastrskih tiskalnikov in risalnikov (3). • Crnobeli matrični tiskalniki imajo glavo za tiska- nje sestavljeno iz drobnih iglic in ob pritisku na trak pustijo sled na papirju. Danes jih uporablja- mo le še za izpis alfanumeričnih podatkov. Zara- di nizkih cen so tovrstne izhodne enote dostopne vsem uporabnikom osebnih računalnikov. • Elektrostatični tiskalniki uporabljajo večje število drobnih igel, ki so nameščene prečno na papir. Niz igel predstavlja rastrirano sliko in vsaka igla ustreza posamezni celici. Te točke se elektrosta- tično napolnijo s tonerjem, pri čemer nastane sli- ka. Barvni elektrostatični risalniki uporabljajo večpasovni postopek, pri katerem se najprej za- polni črna barva in šele s kasnejšim prehodom tu- di rdeča, zelena in modra. • Inkjet risalniki delujejo na načelu brizganja bar- ve iz ločenih posodic za črno, rumeno, cian in ma- genta barvo. Z mešanjem barv na papirju ali fo- liji lahko dobimo vse barvne odtenke. Cena teh risalnikov je odvisna predvsem od formata papir- ja in ločljivosti, ki jo podpirajo. Ker so danes to- vrstne izhodne enote cenovno že dosegljive, smo jih začeli množično uporabljati za predstavitev gra- fičnih vsebin. • Svetlobni risalniki omogočajo izris grafičnih po- datkov iz računalniških datotek, fotografij in sa- telitskih posnetkov na fotografski film z računal- niškim usmerjanjem svetlobnega žarka. Z barv- no separacijo (ločitvijo) treh osnovnih barv (cian, magenta, rumene) in še posebej črne barve do- bimo štiri sloje, ki jih na ločene filme izrišemo v cr- nobeli izvedbi. Z njihovim prekrivanjem dobimo slike pripravljene za tisk. Le v primeru, da smo dobro seznanjeni z možnost- mi, ki nam jih ponuja različna programska (software) in strojna oprema (hardware), si lahko popestrimo ter olajšamo marsikatere obdelave in predstavitve geo- grafskih podatkov. 1. Aronoff, S. 1991: Geographic Information Systems: A Management Perspective. WDL Pub- lications. Ottawa. 2. Burrough, P. A. 1986: Principles of Geographi- cal Information Systems for Land Resources As- sessment. Clarendon Press. Oxford. 3. Cromley, R. G. 1992: Digital Cartography. Pren- tice Hall. New Jersey. 4. Eastman, R. 1990: IDRISI - A Grid-Based Geo- graphic Analysis System. Clark University. Wor- cester. 5. Fischer, M. M. 1994: From Conventional to Knowledge-based Geographic Information Systems. Computers, Environment - Urban Systems (An International Journal], Vol. 18, Nr. 4. 6. Imhof, E. 1972: Thematishche Kartographie. Walter de Gruyter. Berlin. 7. Mather, P.M. 1991: Geographical Information Handling: Research and Applications. John Wi- ley & Sons. Chichester. 8. Mohorič, T. 1991: Podatkovne baze. Fakulteta za elektrotehniko in računalništvo v Ljubljani. Ljublja- na. 9. Ogrin, D. 1995: Podnebje Slovenske Istre. An- nates. Zgodovinsko društvo za južno Primorsko. Koper. 10. Olbrich, G., Quick, M., Schweikart, J. 1994: Computerkartographie - Eine Einführung in das Desktop Mapping am PC. Springer-Verlag. Berlin. 11. Perko, D. 1993: Ekspozicije v Sloveniji. Geograf- ski obzornik, št. 4, letnik 40. Ljubljana. 12. Sumrada, R. 1987: Osnove korporiranih podat- kovnih baz za topološke geografske informacij- ske sisteme. Fakulteta za arhitekturo, gradbeniš- tvo in geodezijo. Ljubljana. 21