Dr. Sárközy Ferenc: Térinformatika
Leíró (attributív) adatok gyűjtése
Ebben a részben megismerkedünk
- a leíró adatok típusaival,
- a leíró adatok gyűjtési módszereivel,
ezen belül néhány hazai példával
- a vízügyi,
- meteorológiai,
- geofizikai,
- geológiai,
- mesterséges objektumokhoz kapcsolódó és
- társadalmi-gazdasági adatokról,
- az adatnyerés stratégiai és pontossági kérdéseivel,
- a
fejlődési perspektívákkal és egy jövőbe mutató példaként
- az
ausztráliai WALIS projekttel.
A GIS lényege, hogy a geometriai objektumokhoz leíró
adatokat kapcsol. Mik is ezek a leíró adatok?
Ha röviden akarunk fogalmazni,
akkor azt mondhatjuk hogy a leíró adtok arra adnak választ, hogy mi is a
kérdéses objektum és milyen tulajdonságokkal rendelkezik.
Talán szemléletesebb ha néhány példán világítjuk meg az
attributív adatok mibenlétét. Képzeljük el hogy van egy pontszerű objektumunk.
A geometriai adatmodell csak azt mondja meg erről az objektumról, hogy
pontszerű, és a pont koordinátái segítségével, hogy hol van. Már a hagyományos
analóg térképeket sem elégítette ki ennyi információ a földmérőnek,
topográfusnak vagy fotogramméternek meg kellett tudni a helyszíni mérés vagy
bejárás során, hogy mi is ez a pont. Tegyük föl, hogy a kérdéses pont egy kutat
ábrázol ebben az esetben a hagyományos térképezés csak néhány, térképfajtától
függő, szabványos adat megszerzését írta elő a térképkészítőnek. Példánk esetén
meg kellett tudni a helyszínen, hogy milyen a kút (fúrt vagy ásott), iható e a
vize és van e különleges elnevezése. Több adatot a hagyományos térképek nem
igen tudtak kezelni a grafikus ábrázolás korlátai miatt.
A térinformatikában
egészen más a helyzet, mivel az objektumhoz tetszésszerinti mennyiségű adat
kapcsolható és a fölhasználás szabja meg, hogy ezek közül az adatok közül éppen
melyekre van szükség az elemzésben.
Ha a kút eseténél maradunk kapcsolhatjuk az objektumhoz a víz
vegyi összetételét, a kút mélységét, vízhozamát, hőmérsékletét, stb.
Még bonyolultabb a helyzet, ha pld. települések térképezésével
foglalkozunk. A természeti adatok mellett számtalan népességi és műszaki adatot
kapcsolhatunk, méretaránytól függően, a településhez vagy annak részeihez és
nem várható el a geodétáktól vagy fotogramméterektől, hogy valamennyi
lehetséges adatot saját maguk határozzák meg.
A leíró adatok létrehozása
számtalan szakma, számtalan szakterület feladata.
Az adatok a szakterület fejlettségi fokának függvényében esetenként
számítógépes adatbázisokban is megtalálhatók. Igen lényeges azonban
megjegyezni, hogy minden intézmény a saját szempontjait érvényesíti az
adatgyűjtésben és adatszervezésben, ami azt eredményezi, hogy ugyanazok az
adatok más-más részletességgel és más-más csoportosításban több helyen is
megtalálhatók.
A térinformatika szempontjából hazánkban döntő jelentőségű
volt a geokód rendelet, mely lehetőséget
biztosított arra hogy minden térbeli vonatkozású leíró adatbázis a geokód
alapján egymáshoz, illetve a térbeli objektumokhoz kapcsolható legyen. Sajnos a
geokód rendelet megvalósítása már a rendszerváltás előtt akadozott, utána pedig
már azok az adatbázisok is eltűntek a privatizáció ködében, melyeket a
geokódokkal ki lehetne egészíteni.
Tovább növeli a leíró adatok gyűjtésének és adatbázisok
létrehozásának nehézségeit a személyiségi jogok sajátos hazai értelmezése. Az informatika elemi szabályai
szerint azok a kódok jók, melyek azonosítanak, osztályoznak és információt
tartalmaznak. Magyarországon az első megvalósult, átfogó és a kódolás
szabályait követő adatállomány a személyi szám volt, mely mind a három
funkciót teljesítette. Mint ismeretes az
Alkotmánybíróság megtiltotta a személyi szám használatát, s helyette olyan
kódrendszereket dolgoztak ki, töménytelen ráfordítással, külön külön a
különböző intézmények (TAJ-szám, adószám, személyi igazolvány szám, stb.),
melyek nemcsak információt és osztályozást nem tartalmaznak, de az azonosításra
sem mindig alkalmasak.
Olyan európai tendenciával állunk szembe, melyből
Európa fokozatosan kinő, mi pedig éppen belenövünk.
A leíró adatok gyűjtésének, beszerzésének további nehézsége,
hogy most léptünk be abba a korszakba, amikor a korábban csak kevesek által
használt adatok széleskörű érdeklődésre tarthatnak számot, hisz az
informatika és különösen a térinformatika lehetővé tette, hogy döntéseink
alátámasztására olyan adatokat is igénybe vegyünk, melyeket régebben a
technikai nehézségekre alapozva nem tekintettek relevánsnak.
Ebben a helyzetben az állam
feladata megszervezni a legfontosabbnak itélt adatok gyűjtését és
szolgáltatását. E mellett még szintén állami feladat az egyéb területen gyűjtött
adatokról metaadatbázis létrehozása és a felhasználók rendelkezésére bocsátása.
Az állam szerepvállalása nem filozófiai hanem praktikus okokból szükségszerű. Gondoljunk csak arra, hogy különböző intézmények használnak azonos
tematikájú adatokat, de különböző részletezésben, bontásban, pontossággal, stb.
Csak egy szervezetektől független intézmény képes optimális kompromisszumra
a helyi elképzelések között. Vagy gondoljunk a térinformatikai
felhasználásra. Ha a sajátmagának gyűjtő szervezet nem használ térinformatikát,
úgy nem lehet tőle elvárni, hogy gondoskodni fog az információ geokódolásáról,
e nélkül pedig az adatok számunkra értéktelenek.
Az elmondottak illusztrálására ismertetni fogjuk a
Nyugatausztrál Kormány WALIS projektjét, mely a földhöz kapcsolódó
legfontosabb információk komplex gyűjtését írta elő és e mellett nagy hangsúlyt
helyezett a metaadatok meghatározására és a metaadatbázis
létrehozására is.
Hogy milyen nagy feladatról is van szó az talán az után tudjuk
kellőképen mérlegelni, ha megnézzük, hogy milyen típusú adatok tartoznak a
leíró adatok családjába.
Az attributív adatokat négy nagy csoportra oszthatjuk: a természeti adatokra, műszaki
létesítményekkel kapcsolatos adatokra, gazdasági adatokra, társadalmi adatokra. Nem szorul magyarázatra, hogy ezek között a csoportok között
kapcsolat van, különösen szoros a kapcsolat az utolsó két csoport között.
A fenti csoportoktól függetlenül az adatok lehetnek leíró
jellegűek vagy nominálisak (pld. a földrajzi nevek), abszolút
számértékek (pld. a csapadék mm-ben), relatív számértékek
(pld. a munkanélküliség rátája), intervallum értékek (pld.
jövedelem sávok). Az abszolút számértékeket tovább bonthatjuk a
szerint, hogy a skála induló értéke zérus-e vagy valamilyen más szám.
Más jellegű csoportosításra ad lehetőséget, annak a
vizsgálata, hogy az adatok valódi, interpolált, agglomerált vagy képzetes
georeferenciával kerültek-e meghatározásra.
Valódi georeferencia esetén
mind magát a leíró adatot, mind pedig a helyét valamilyen technikával
meghatároztuk. Például a csapadékmérő állomás megmérte az 1997 május 17.-én
esett csapadékot, az állomás helyét (X, Y koordinátáit) pedig valamilyen
geodéziai módszerrel (pld. hátrametszés) meghatároztuk.
Az interpolált georeferenciára jó példa a címillesztés,
a GIS szoftverek jól ismert művelete, mely az útkereszteződések koordinátái
alapján beinterpolálja a ház számmal megadott épület elhelyezkedését.
Agglomerált
georeferenciával rendelkeznek az országos, megyei vagy városi gazdasági vagy
népességi adatok. Ezek az adatok tehát egy területegységre összegzik az elemi
adatokat.
Végül képzetes georeferenciáról akkor beszélünk,
ha a kérdéses leíró adat egyáltalán nem vagy csak részben kötődik a megadott
földrajzi helyhez. Példaként említhetjük azokat a termelési statisztikákat,
melyek nem a termelés, hanem a cég bejegyzési helyét adják meg
georeferenciaként. Másik példa erre a csoportra az export vagy import
statisztika, ha az objektum párnak (honnan hová) csak az egyik eleme kerül
megadásra.
Az adatok egy jelentős része az idő függvénye. Gondoljunk a csapadékra, a GDP-re, a népszaporulatra vagy az
inflációra. Ezeket az adatokat rendszerint az időben is agglomerálják azaz
összegzik és az adatszolgáltatásban havi, negyedéves és éves összegeket nyújtanak.
A természeti adatok között először a földhasználatot
és a földborítást kell említenünk, mivel ezekkel határozhatjuk meg
legáltalánosabban a földfelszín tulajdonságát.
Földhasználat alatt azt értjük,
hogy a kérdéses terület milyen rendeltetésű: szántó, legelő, rét, erdő, parlag,
város, ipartelep, roncstelep, autós mozi, lakókörzet, park, stb., azaz a
földhasználat - legalább is az általános megnevezés szintjén - műszaki illetve
jogi adatokat is tartalmaz ugyanis a rendezési terv, tehát egy műszaki-jogi
kategória határozza meg, hogy mely területek milyen célra használhatók.
A földborítás, vizsgálatait a tényleges
mesterséges és természeti környezetre korlátozva, tovább részletezi a földet
borító objektumok például a növényzet tulajdonságait.
Finomítva a vizsgált tulajdonságokat felsorolhatjuk a vízügyi
adatokat (vízrajz, vízállás, vízminőség, vízhozam, stb.), meteorológiai
adatokat (felhőborítottság, csapadék, szél, légnyomás, páranyomás,
hőmérséklet, levegő-összetétel stb.), geofizikai adatokat (szeizmikus adatok,
földmágnesesség, talaj vezetőképesség, stb.), geológiai, geotechnikai és
bányászati adatokat (felszíni és felszínalatti területek, barlangok,
karsztvíz adatok, alábányászott területek, csúszásveszélyes hegyoldalak), talajtani
adatokat (származási talajtípusok, vegyi és ásványi összetétel), a flóra
(növényfajták) adatait, erdészeti adatokat, a fauna (állatfajták) adatait,
stb.
Világszerte ezeket az adatokat állami szolgálatok,
kutatóintézetek és egyetemi kutatóhelyek mérik szabványos sűrűséggel, de
előfordul, hogy különleges célból (pld. olajkutatás) magán szervek is sűrítik a
felmérési hálózatot. Az USA-ban ezek az adatok nyilvánosak és az új INFORMATIONAL
SUPERHIGHWAY politika értelmében állami és nonprofit intézményeknek
ingyenesek. Az amerikai térinformatika nagy szerencséjére az adatok egy
jelentős részét ugyanaz a USGS (Egyesült Államok Geológiai Szolgálata)
gyűjti, mely a térinformatika terjesztéséért országosan felelős intézmény.
Az európai helyzet kissé komplexebb de Anglia kivételével hasonló
az amerikaihoz.
A műszaki létesítményekkel kapcsolatos adatok
elsősorban a közművekre, közúthálózatra, épületekre, vasúthálózatra
vonatkoznak. Ide tartoznak a létesítmények műszaki adatai, pillanatnyi
állapotuk, de ha kissé önkényesen is, az út és vasúthálózat forgalmi adatai is.
Ez utóbbiak igen fontos szerepet játszanak a GIS szállításszervezési
(divatosan: logisztikai) alkalmazásaiban.
A műszaki létesítményekkel kapcsolatos adatok (ha egyáltalán
léteznek) az üzemeltető cégeknél illetve hivataloknál, illetve felügyeleti
szerveiknél találhatók meg.
A gazdasági adatok még sokfélébbek. Ide
sorolhatjuk a hazai összterméket (GDP), megoszlását a különböző termelési és
szolgáltató ágazatok között. Igen lényeges adat számunkra a GDP és alkotóelemei
területi eloszlásban. Fontos adatok még az export és import, a kereskedelmi
forgalom, a beruházások, a kihasználatlan termelő kapacitások, vetésterület,
termés, állatállomány, személy és áruszállítás; valamennyi felsorolt tétel típus
szerinti és területi eloszlásban.
A gyakorlati tervezés szempontjából lényeges hogy a gazdasági
adatok különböző területi
színtű felbontásban (országos, regionális, megyei, városi, kerületi,
lakókörzeti) is rendelkezésre álljanak.
A gazdasági adatokat világszerte az állami statisztikai
hivatalok, adóhatóságok, vámügyi szervek, helyi önkormányzatok gyűjtik országonként
különböző felbontásban és változó georeferenciával.
Átmenetet képez a gazdasági és társadalmi adatok között a ma
már hazánkban is korszerűnek mondható földnyilvántartási
adatbázis. Ezeket az adatbázisokat a kerületi földhivatalok kezelik. Az
állományok tartalmazzák a földrészlet adatait (terület, érték), a tulajdonos
adatait, valamint azt hogy az ingatlanon milyen szolgalmi jogok vannak
bejegyezve és hogy terheli e jelzálogkölcsön az ingatlant. A külföldi
gyakorlatban az ingatlan nyilvántartáshoz részletes épület nyilvántartás is
tartozik az ingatlanon álló épület(ek)ről. A mi földnyilvántartásunk ilyen célt
még nem tűzött ki.
A társadalmi adatok közé azokat az adatokat
soroljuk, melyek a lakosság tehát az emberek életkörülményeit jellemzik. Az
elsődleges adatokat (születés, halál, házasság, lakcím) a Népesség Nyilvántartó
hivatal adatbázisa tartalmazza. A további adatokat (jövedelem, eltartottak
száma, egy főre eső lakás m2, lakás típusa, ingatlan és ingó
tulajdon, foglalkozás, iskolai végzettség, stb.) a népszámlálásokon szokás
összegyűjteni.
A nyugati országokban az általában tíz évenként lebonyolított
népszámlálások képezik a szociális adatok alapvető gyűjtési formáját. Nagyon
sokféle feldolgozásban geokódolva gyakorlatilag ingyen szerezhetők be pld. az
USA Népszámlálási Hivatal (Census Bureau) adatai. A közbenső változásokról
magáncégek szoktak mintavételen alapuló becsléseket készíteni és forgalmazni. A
szerzőnek nincs tudomása arról, hogy a KSH a népszámlálási adatokat térképhez
kapcsolva akár pénzért akár ingyen forgalmazná.
Ugyancsak a társadalmi adatokhoz tartoznak, de világszerte
viszonylag kis publicitást élveznek a lakósság egészségügyi adatai.
Ezeket az adatokat ugyanis csak akkor lehet egyszerűen területhez kapcsoltan
gyűjteni, ha mind a szűrések, mind az általános, mind a szakorvosi ellátás
szigorú területi elvek alapján történik és a mindenkori eredmények adatbázisba
kerülnek.
Számtalan egyéb társadalmi adat közül megemlíthetjük még a bűnözési
statisztikákat, a gépjármű balesetek statisztikáit, a tűzesetek
nyilvántartását, a természeti katasztrófák következményeinek és az
elhárításukra tett intézkedéseknek a regisztrálását. Nem igényel külön
magyarázatot, hogy az ebben a paragrafusban felsorolt adatok csak georeferencia
esetén jelentenek valódi értéket. Jól felismerték ezt a biztosítók,
melyek úttörő szerepet játszanak a fenti adatok helyhez kapcsolásában.
A természeti adatok jelentős részének
gyűjtésében forradalmi változást eredményezett az űrtávérzékelés megjelenése.
Három olyan momentumot érdemes itt is megemlíteni melyek a távérzékelés
megismerése után sem tűnnek túlzottan ismétlésnek.
- Talán a
legfontosabb, az országoktól független, nagy területeket érintő,
gyakran globális méretű, automatikusan földrajzi helyhez kötött,
naprakész leíró adatbázisok létrehozásának lehetősége, melyet ez a
technika lehetővé tett.
-
Bizonyos feladatokban döntő az adatnyerés
sebessége is. A távérzékelési rendszerekkel egy hónap alatt begyűjthető
és feldolgozható olyan információ, mely adat együttest hagyományos eszközökkel
több év alatt sem lennénk képesek létrehozni.
-
Végül olyan új adatokat is
gyűjthetünk, melyek megszerzésére hagyományos eszközökkel nincs
lehetőség.
Lássunk néhány példát. Valószínűleg a legnagyobb gyakorlatilag
is érzékelhető fejlődés a műholdképek alapján történő meteorológiai
előrejelzésekben történt, de bár kevésbé látványos, térinformatikai
szempontból talán még fontosabb a földfelszín hőmérsékletének rendszeres
pásztázása s az eredmények térinformatikai hasznosítása. Látványos és
nagy gyakorlati jelentőséggel bír a műholdas távérzékeléssel megvalósított termésbecslés.
Ennél a feladatnál az általunk említett mindhárom tényezőre szükség van. Az új
eszközök használatával lehetővé vált a tavak, tengerek, óceánok felszínének
átfogó vizsgálata, mely nagyban hozzájárult a globális változásokat leíró
modellek kialakításához és verifikálásához.
A földhasználatot és a földborítást, ez utóbbit
felszínborításnak is hívják, döntő részben multispektrális űrtávérzékeléssel
határozzák meg. A földhasználat meghatározásához alap vagy kiegészítő
információként meglévő tematikus és topográfiai térképeket is használunk. Ha a
térképeket nem jogi szempontból alkalmazzuk, hanem tanuló területek
kijelölésére kívánjuk használni úgy meg kell győződnünk arról, hogy a kiválasztott
részek valóban hűen tükrözik a terepi földhasználatot.
A regionális földborítás vizsgálatakor alapvetően multispektrális
felvételeket használnak. Ha a vegetáció fejlődését vizsgáljuk (termésbecslés,
fabetegségek terjedése, stb.), úgy az osztályozást helyszíni tanulóterületek
kijelölésével célszerű kiegészíteni. Általában megállapíthatjuk, hogy a természeti
jelenségek nagyléptékű kölcsönhatás vizsgálatakor az attribútumok jelentős
részét távérzékelésből nyerjük. Nem szabad azonban
elfelejtenünk, hogy a multispektrális szkennerek pixel mérete 30-40 m, tehát
csak olyan léptékű feladatokhoz használhatók, amelyeket ez a viszonylag kis
felbontás kielégít. Ez a helyzet egyelőre nem fog változni, mivel a tervezett
nagyfelbontású szkennerekkel felszerelt űreszközöket elsősorban térképezési (pankromatikus)
üzemmódra tervezik.
A távérzékelési adatok teljes kiértékelése azonban nagyteljesítményű
munkaállomások és szoftverek mellett igen nagy elméleti és gyakorlati felkészültséget
igényel, ezért abban az esetben, ha az intézményünk nem foglalkozik
rendszeresen a távérzékelt jelenetek információ tartalmának kiemelésével
célszerűbb a feladattal egy profi intézményt, hazánkban például a Földmérési
Intézetet megbízni.
A Földmérési és Távérzékelési Intézet CORINE nevű, 1:100000
méretarányú felszínborítási adatbázisa a következő objektumokat tartalmazza:
- mesterséges
felszínek,
- mezőgazdasági
területek,
- erdők és
félig természetes területek,
- vizenyős
területek, vízfelületek.
Az adatbázisban csak a 25 hektárnál nagyobb és 100
méternél szélesebb objektumok jelennel meg. Ha fenti paraméterek kielégítők
a feladatunk számára, úgy megbízás helyett a kész terméket vásárolhatjuk meg.
A vízügyi adatok rendszeres gyűjtését
és feldolgozását a vízügyi szolgálatok végzik. A vízrajzi mérések: vízmércék
(esetenként automatikus) leolvasása, kijelölt szelvényekben és meghatározott
vízállásnál sebesség mérés, ultrahangos medermérés, stb. Magyarországon a meteorológiai
adatok gyűjtésének is jelentős hagyományai vannak. A rendszeresen telepített
automatikus észlelőhelyek rádión jelentik a csapadék, hőmérséklet, páranyomás,
légnyomás, szél erősség és irány adatokat. Az észlelőhelyek pontszerű
objektumok, melyek koordinátái ismertek. A magas légköri folyamatok
vizsgálatára a meteorológiai objektumok rádiószondákat bocsátanak fel, melyek
közlik a hőmérsékletet, páranyomást, légnyomást, ez utóbbiból magasságuk
számítható, a földről pedig meteorológiai teodolitokkal mérik az irányukat
ezenkívül a leolvasásokhoz tartozó időt is; ezekből az adatokból nem csak a
szonda helyzetét, de a szélirányt és sebességet is számítani tudják a különböző
magasságokban.
Napjainkban egyre jelentősebb a meteorológiai radar
rendszerek szerepe is, mivel ezek segítségével helyhez kapcsolt eső intenzitás
értékeket lehet mérni.
Az alábbiakban kivonatosan közöljük az Országos Meteorológiai Szolgálat Internet home page-n
található információt a hazai meteorológiai mérő,- és adatátviteli rendszerről.
Az OMSZ állami feladata a levegőkörnyezet állapotjelzőinek az
egész országra kiterjedő megfigyelése. A megfigyelő hálózat részei:
- a földfelszíni
megfigyelő állomás hálózat, -
- a rádiószondázó
állomások (aerológiai obszervatóriumok), -
- a meteorológiai
radarállomások (radar-meteo-rológiai obszervatóriumok), -
- a meteorológiai
műszerkarbantartó és műszaki kiszolgáló egység.
A
felszíni hálózat legtöbb megfigyelést végző eleme az óránkénti észlelést végző
szinoptikus főállomás, amelyből 25 van az országban. Az éghajlati állomások
(ezekből mintegy 100 db van) kevesebb, elsősorban éghajlati mérését, napi 4 (40
állomás) ill. 2 (60 állomás) alkalommal, míg a csapadékmérő állomások napi 1
mérést végeznek.
Az éghajlati állomások durván fele naponta egyszer, reggel, telefonon jelenti
is a mért adatokat. A többi éghajlati állomás, valamint a csapadékmérő
állomások havi összesítőkön (bizonylat, klímaív) közlik adataikat. Havi
összesítők, klimatológiai célokra, minden meteorológiai állomáson készülnek.
Az állomások munkájának szakmai szervezésével, felügyeletével és ellenőrzésével
a Szolgálat központjában külön hálózati részleg foglalkozik. A földfelszíni
megfigyelő-hálózatban az elmúlt két év fő eseménye az állomások 1993-ban
megkezdett automatizálásnak folytatása volt. 1995. végére a 17. állomás
automatizálása fejeződött be. Mára a szinoptikus főállomásokon a hagyományos
meteorológiai mérőműszerek helyett a finn Väisälä cég által gyártott MILOS-500
típusú mérőautomaták szolgáltatják az adatok nagy részét (a légnyomás, a
léghőmérséklet, a légnedvesség, a szélirány és szélsebesség, a
csapadékintenzitás valamint a napsugárzás intenzitása mért értékeit).
Az országban két rádiószondázó obszervatórium (Budapest, Szeged) és az OMSZ
kezelésében három meteorológiai radarállomás (Budapest, Szentgotthárd, Napkor)
működik. A rádiószondás mérési adatok képet adnak a meteorológiai
állapothatározók légköri eloszlásának térbeli struktúrájáról (vertikális
profilok), ezért a számítógépes előrejelzési modellek legfontosabb bemenő
paraméterei. A meteorológiai radarok a levegőben lévő csapadékelemek térbeli
eloszlásáról képesek információt szolgáltatni, melyből meghatározható a
csapadékhullás intenzitása, a felhők vertikális szerkezete. Az aerológiai
mérések terén 1994-1995-ben a legfontosabb fejlődés a szegedi obszervatórium
modern Väisälä PC-Cora rádiószondázó rendszerrel való felszerelése volt (1994
június). A meteorológiai radarhálózat látványos megújulása is erre az időszakra
esik (1995 májusában fejeződött be), melynek során újraindult a budapesti
radarállomás, és a szakmailag tökéletesen elavult analóg radarképek
szolgáltatása helyett a radarokat digitális radarképek szolgáltatására képes
számítógépes rendszerekkel szereltük fel. Ma a Szolgálat központjába 15
percenként automatikusan eljuttatott radarképekből országos kompozit képek készülnek,
melyekhez a belső és külső felhasználók széles köre jut hozzá számítógépes
úton.
A földi környezetben, nem utolsósorban a légkörben az emberiség tevékenysége
nyomán végbemenő visszafordíthatatlan változások, ill. ezek esélye (az
ózon-lyuk, a savas esők, az éghajlat melegedésének veszélye, stb.) az utóbbi
évtizedekbenmegnövelték a nem meteorológiai levegőkörnyezeti monitoring
tevékenységek fontosságát. A Szolgálat a kezdetektől résztvesz ezen
tevékenységekben. A meteorológiai állomáshálózat által biztosított
infrastruktúrát kihasználva az ország számos pontján mérjük a légköri
radioaktivitás különböző jellemzőit, mintákat veszünk és meghatározzuk a
csapadékvíz és a légköri aeroszol legfontosabb kémiai összetevőit, valamint a
potenciális környezeti veszélyt jelentő legfontosabb légköri nyomgázok (SO2,
NOx, CO, CO2, troposzférikus O3, CH4, stb.) háttér-koncentrációit. Légköri
radioaktivitás mérőrendszerünk az országban az első ilyen rendszer volt, még az
1950-es években jött létre. Az utóbbi két évben a meteorológiai állomások
automatizálásához kapcsolódóan végbement fejlődés eredményeképpen ma hálózatunk
részét képezi a nukleáris balesetek következményeinek elhárítására létrehozott
országos nukleáris riasztó rendszernek. A Szolgálat hozta létre és üzemelteti a
közép-kelet európai térség legrégebben működő háttérlevegő-szennyezettség
mérőállomását a WMO által szervezett BAPM (Background Air Pollution
Monitoring), majd GAW (Global Atmospheric Watch) program keretében, a Kecskemét
melletti K-pusztán. Részesei vagyunk a határokon keresztüli légszennyező-anyag
szállítás monitoringjára szervezett európai programnak, az EMEP-nek (European
Monitoring and Evaluation Programme) is.
Ugyancsak a térségben a leghosszabb idő óta mérjük a légoszlop össz-ózon
tartalmát a Dobson-féle módszerrel, mely lehetővé tette számunkra az elmúlt
években a sztratoszférikus ózonréteg elvékonyodásának kimutatását hazánk
felett.
TÁVKÖZLÉSI
ÉS INFORMATIKAI RENDSZER
A megfigyelő hálózatban mért adatok a MATÁV nyilvános telefon-, illetve
csomagkapcsolt hálózatán keresztül érik el az 1993 év végén megújult távközlési
és informatikai rendszerünket. A rendszer része egy 64 vonal kapacitású, bérelt
és nyilvános távközlési vonalak kezelésére egyaránt alkalmas dual-kiépítésű,
üzenetkapcsoló számítógép, valamint az OMSZ ETHERNET bázisú, több telephelyen
működő, integrált Lokális Hálózata (LAN). Az üzenetkapcsoló számítógép
feladata, hogy eleget tegyen a nemzetközi együttműködésben az OMSZ-ra háruló
kötelmeknek. Ennek megfelelően gyűjti és megfelelő formába szerkesztve a WMO
illetve az ICAO csatlakozó távközlési hálózataiba injektálja a magyar
megfigyelő rendszer adatait, az OMSZ szakmai részlegeinek produktumait. Ezzel
együtt veszi és relézi az ugyanezen nemzetközi hálózatokból származó nyers
megfigyelési adatokat és feldolgozott produktumokat. Miközben a
beérkezett információkból lekérdezhető adatbankot hoz létre, eljuttatja azokat
OMSZ LAN-ra csatlakozó szakmai részlegekhez és a bérelt vagy nyilvános
hálózatokon elérhető felhasználókhoz is. Utóbbi funkció része az OMSZ
megfigyelő hálózata, valamint a különböző OMSZ részlegek közötti levelezési
rendszer fenntartása is.
Az üzenetkapcsoló számítógép által forgalmazott információ mennyisége az elmúlt
két év alatt megsokszorozódott, 1995 év végén a beérkező adatok átlagos
mennyisége 40-45 Mbyte/nap, a kimenő adatoké pedig 100-120 Mbyte/nap volt.
Az informatikai rendszer másik része az OMSZ LAN, mely egy több telephelyű
(Kitaibel Pál u./ Gilice tér/ Siófok), integrált (Novell/UNIX) hálózat,
felölelve az OMSZ valamennyi szakmai, gazdasági és adminisztratív részlegét.
Ide csatlakozik az ECMWF közvetlen adatátviteli vonala (20 Mbyte/nap), s az
INTERNET-en keresztül itt fogadjuk a LACE produktumokat is (10 Mbyte/nap). Az
analóg- és digitális műhold képeket (110 és 25+50 Mbyte/nap), valamint az OMSZ
radar hálózatából származó adatokat (6 Mbyte/nap) fogadó munkaállomások is
közvetlenül a hálózatba juttatják az általuk vett és előfeldolgozott adatokat.
Az OMSZ LAN-on olyan berendezések (munka-állomások) is működnek, melyek a MATÁV
nyilvános hálózatán keresztül teszik lehetővé, hogy a felhasználók vagy előfizetők,
az OMSZ produktumokat az üzenetkapcsoló számítógép által nem támogatott
formában is elérhessék (BBS, Network Acces Server, Network Communication Acces
Server). Miközben a LAN-ra kapcsolódó, önálló szerverekre támaszkodó OMSZ
szakmai részlegek, feldolgozásra és megjelenítésre megkapják az általuk
rendszeresen igényelt valamennyi adatot, azok egésze, az egyes szegmenseken
feldolgozott információkkal kiegészülve a LAN File Serverén tárolódik. Maga az
adatfeldolgozás ennek megfelelően osztott, s az egyes szakmai részlegek LAN szegmensein
működő munkaállomásokon valósul meg. A felhasználók ezzel együtt egységes,
homogén hálózatot látnák, melyben minden belső nyilvános, vagy számukra
engedélyezett adathoz, információhoz hozzáférhetnek.
A fentiekhez csak annyit kell hozzátennünk, hogy az
adatbázisok kereskedelmi alapon érhetők el, azaz az adatokért és a kívánt
feldolgozásért fizetni kell.
A geofizikai adatokat (szeizmikus
adatok, földmágnesesség, talaj vezetőképesség, stb.), igen sajátos jellegűek
viszonylag szűk azoknak a nem geofizikai-geológiai feladatoknak a köre,
amelyekben a GIS alkalmazásra kerülnek. Hazánkban a geofizikai adatok gyűjtése
két intézménynél koncentrálódik: az MTA
Geodéziai és Geofizikai Kutatóintézetében (főként szeizmológiai adatok) és
a Magyar Állami Eötvös Lóránd Geofizikai
Intézetben. Az olajkutatáshoz kapcsolódó geofizikai adatokat nagyrészt a
MOL RT. gyűjti. A következő táblázat összefoglalja az ELGI georeferenciával
ellátott digitális adatbázisait, a jelzőszám az utolsó oszlopban arról
tájékoztat, hogy az adatbázis kereskedelmi forgalomba hozható-e (2) vagy sem
(1). Arról, hogy ez utóbbihoz milyenek a hozzáférési feltételek az időközben megszünt INTERNET forrás nem szolgált
információval.
Név
|
Tulajdonos
|
Méretarány
|
Tartalom
|
Terület
|
Készültség %
|
Jelzőszám
|
GEOFGIS
|
állami
|
1:100000
|
feltártság mértéke
|
Magyarország
|
80
|
2
|
GEOFGIS
|
állami
|
különböző feltárási módszerek adatbázisa
|
geofizkai módszerek
|
Magyarország
|
10
|
2
|
ÁVNGIS
|
állami
|
1:100000
|
ásvány vagyon kataszter
|
Magyarország
|
10
|
1
|
KGGIS
|
állami
|
1:100000
|
fúrás geofizikai GIS
|
Magyarország
|
10
|
2
|
Légi geofizikai adatbázis
|
állami
|
1:10000
|
légi geofizikai mérések
|
Magyarország
|
10
|
2
|
Hazai geofizikai
adatbázisok
A geológiai adatok legfőbb hazai
gyűjtője és feldolgozója a Magyar Állami Földtani Intézet. Az adatokat
hagyományosan analóg térképeken gyűjtötték, melyek digitalizálásához már a
80-as évek végén hozzáfogtak. Magyarország mérnökgeológiai térképét a BME
Építőmérnöki Kar Ásvány és Földtani tanszékén készítették el a 80-as évek
folyamán. A következő táblázat az előző, geofizikai táblázat forrása alapján
ugyanabban rendszerben összefoglalja a MÁFI digitális geológiai térképeit. (A
tulajdonos rovatban szereplő MGSZ a Magyar
Geológiai Szolgálat rövidítése).
Név
|
Tulajdonos
|
Méretarány
|
Tartalom
|
Terület
|
Készültség %
|
Jelzőszám
|
Zala megye és a Kisalföld geológiai adatbázisa
|
MÁFI
|
1:100000
|
Geológia, geomorfológia, hidrológia, mérnökgeológia,
geofizika, 11 csoport egyenként 27 fedvény
|
15000 km2
|
30
|
2
|
Balaton felvidék geológiai adatbázisa
|
MÁFI
|
1:25000
|
Felszíni objektumok 21 fedvényben
|
2000 km2
|
80
|
2
|
Bp. XIV ker. és környéke mérnökgeológiai adatbázisa
|
MÁFI
|
1:20000
|
11 tematikus térkép - mérnökgeológia és
hidrogeológia
|
70 km2
|
100
|
2
|
Bp. mérnökgeológiai adatbázisa
|
MÁFI
|
1:40000
|
Geológia, hidrogeológia és mérnökgeológia (4 térkép)
|
150 km2
|
100
|
2
|
Magyarország szabványos geológiai adatbázisa
|
MÁFI
|
1:100000 1:200000
|
Geológiai térképek
|
93000 km2
|
25
|
2
|
A Dunátúl geológiai adatbázisa
|
MÁFI
|
1:100000
|
Geológiai és rétegződési térkép
|
15000 km2
|
50
|
2
|
A Paksi Atomerőmű rádióaktív hulladék tároló
adatbázisa
|
Paksi Erőmű Rt.
|
1:10000 1:100000
|
40 tematikus alaptérkép és levezetett termékek
|
5000 km2
|
100
|
Tárgyalható
|
Magyarország megyetérképei
|
MGSZ
|
1:100 (?)
|
19 megye, geológia, megkutatottság, környezet
érzékenység; 5 térkép megyénként
|
93000 km2
|
5
|
Tárgyalható
|
A Bükk hegység geológiai adatbázisa
|
MÁFI
|
50000
|
Geológia, rétegrajz, hidrogeológiai térképek a
hegység hidrogeológiai modelljéhez
|
5000 km2
|
100
|
2
|
Magyarország geokémiai adatbázisa
|
MÁFI
|
1:500000
|
18 elem eloszlása a talajban és a talaj alatti
rétegekben
|
93000 km2
|
100
|
2
|
Az Aggtelek - Rudabánya térség geológiája és
hidrogeológiája
|
MÁFI
|
1:25000
|
Geológiai, és hidrogeológiai térkép
|
1000 km2
|
60
|
2
|
Magyar Duna vidék
|
MÁFI
|
1:100000 1:200000
|
Geológia, geomorfológia, hidrológia, mérnökgeológia,
környezetvédelem, geofizika, 11 csoport egyenként 27 fedvény
|
20000 km2
|
5
|
2
|
A rendszerváltás előtt hazánk egész területét lefedő
hagyományos (nem számítógépes) geotechnikai adatbázis üzemelt a
Földmérő és Talajvizsgáló Vállalatnál. Az adatbázis jelenlegi helyzetéről a
szerzőnek nincs információja.
A georeferenciával rendelkező, digitális talajtani
adatokat már a 80-as évek közepétől gyűjti az MTA Talajtani Kutató
Intézete. A már említett INTERNET forrás egy
másik, ma már szintén elérhetetlen dokumentuma szerint a következő két digitális talajtani
adatbázis létezett hazánkban:
- Magyarország
Digitális Genetikus Talajtérképe, mely 1995-ben készült, 1:200000
méretarányban, készítője a Budapest Fővárosi Növényegészségügyi és
Talajvédelmi Állomás és az Infograph Kft. Többféle formátumban
forgalmazzák (DXF, Mapinfo, Intergraph). Az állomány tartalmazza a
genetikus talajtípusokat altípusonként, a talajtípusokat a talajok
mechanikai összetétele szerint, a talajtípusokat a talajképző kőzet
szerint. - -
- A Digitális Agrotopográfiai
térkép az MTA Talajtani Kutatóintézet gondozásában 1:100000 méretarányban
készült szintén többféle formátumban (DXF, Mapinfo, Intergraph). Az
adatbázis tagolása illeszkedik az 1:100000 méretarányú EOTR térképekhez.
A hazai flóra (növényfajták) és fauna
(állatfajták) adatait, tartalmazó kész georeferenciával rendelkező
adatbázisról még nem számolhatunk be, de az Interneten található olyan szerver,
melyen ilyen adatbázisok kiépítését tervezik. A nemzetközi GIS gyakorlatban
ezek az állományok igen nagy szerepet játszanak, rendszerint a környezetvédő
hivatalok állítják elő az adatbázisokat.
Az erdészeti adatokat hazánkban a Digitális
Erdészeti térkép tartalmazza. Az állomány méretaránya 1:100000 (az áttekintőé
1:500000), előállítója az FM Erdőrendezési Szolgálata, formátuma DXF,
szelvényezése megfelel az EOTR térképek szelvényezésének.
A műszaki létesítményekkel kapcsolatos adatok gyűjtése szerteágazó feladat és nem igen lehet egységes országos
adatbázisokat javasolni a felhasználóknak. Talán viszonylagos öröm az ürömben,
hogy a szűkebb térinformatika viszonylag ritkán találkozik olyan feladatokkal,
melyek alaposabb, mélyebb ismereteket követelnek a szerkezetekről. Más a
helyzet, ha tágabb értelemben vizsgáljuk a térinformatikát. Ha így teszünk akkor
már foglalkoznunk kell az AM/FM rendszerekkel, az üzemi rendszerekkel is,
melyek részletes attributív adatbázisok nélkül értelmetlenek. Ha tehát
megmaradunk az általános földhasználati és esetleg topográfiai szintnél, úgy a
létesítményeket viszonylag kevés csoportba foglalva, meglévő térképek és
helyszíni szemlék alapján elvégezhetjük az osztályba sorolást. Bizonyos
adatokat ilyenkor is be kell gyűjtenünk pld. a hidak teherbírási adatait (ha a
rendelkezésre álló térképek felújítási időpontja óta átépítették), ezekről az
adatokról az üzemeltetőket kell megkérdeznünk.
Más a helyzet üzemi rendszerek esetén. Függetlenül attól hogy
milyen rendszerről van szó (gyártelepi rendszer, közmű rendszer, közúti vagy
vasúti rendszer) a létesítmény megvalósulási adataival az üzemeltetőnek kellene
rendelkeznie, míg a megvalósulás óta történt változásokat rendszeres
felméréssel kellene regisztrálni. Ez a séma azonban csak akkor reális, ha a
létesítmény üzemelését már térinformatikai rendszerben tartják nyilván. Ha a
feladat a hagyományos nyilvántartási rendszer kompjuterizálása, úgy a
geometriai felmérés mellett rendszerint nagy tömegű anyagtani, szerkezeti,
osztályozási vizsgálatot is el kell végezni.
Hogy egy konkrétabb példával is éljünk, emlékezzünk a Mobil Térképező rendszerek felhasználási területeire. Amint
láttuk az egyik legnagyobb volumenű feladatuk az útkátyúk felmérése szokott
lenni. Mivel a felfagyások az idővel keletkeznek az eredeti rendszer
létrehozásakor még nem lehetett azt a tulajdonság jellemzőt hozzárendelni az
egyes szakaszokhoz, mely a szakaszra eső kátyúsodás mértékét mutatja.
Példánkban tehát geometriai mérésekből statisztikus tulajdonságjellemzőt
vezettünk le.
Szintén az utakhoz kapcsoló tulajdonság jellemzők a forgalmi
adatok. Ezekre nagy szükség van a logisztikai (forgalomszervezési) GIS
feladatok megoldásában. Azonban ezek az adatok is idő függőek, ezért rendszeres
forgalomszámlálással kell karbantartásukról gondoskodni.
Mivel a gazdasági, társadalmi (népességi)
adatok valamint a közéjük ékelődő földnyilvántartási adatok (továbbiakban
szocio-ekonómiai adatok) tárolása, beszerzése, illetve esetenként
gyűjtése is sok közös tényezőt tartalmaz, célszerű ha ezeket együtt tekintjük
át.
A szocio-ekonómiai adatok jellegét az szabja
meg, hogy személyes adatokról (amikor az adatok egy konkrét személyre
vonatkoznak) vagy statisztikai adatokról (amikor az adat több személy adatának
összesítése olymódon, hogy a kérdéses személyekre ne lehessen ráismerni) van e
szó. Mindkét féle adat gyűjtése és kezelése állami adatbázisokban történik, de
míg a statisztikai adatok gyűjtését az 1993. évi XLVI. törvény
(statisztikai törvény) előírásai szabályozzák, addig az egyéb állami
adatbázisok működése más jogszabályokon alapul.
A központi kormányzati adatbázisok listája elég hosszú, s
térinformatikai szerepe szinte valamennyinek lehet, figyelembe véve azonban a
hozzáférés nehézségeit, csak néhány legfontosabbat sorolunk fel:
Országos jelentőségű számítógépes
adatbázisok a minisztériumokban és a KSH-ban
- Belügyminisztérium
- személyiadat-
és lakcímnyilvántartás,
- választások
adatbázisa,
- rendészeti
nyilvántartások.
- Földművelésügyi
Minisztérium
- geodéziai
és térképészeti rendszerek,
- ingatlan
nyilvántartás,
- erdőgazdálkodási
alrendszer.
- Ipari
és Kereskedelmi Minisztérium
- főbb
ipari, építőipari, kül- és belkereskedelmi, idegenforgalmi és szolgáltató
szervezetek név- és címjegyzéke
- Környzetvédelmi
és Területfejlesztési Minisztérium
- veszélyes
hulladékok nyilvántartása,
- levegő
emissziós adatok nyilvántartása,
- védett
és védendő területek nyilvántartása.
- Közlekedési,
Hírközlési és Vízügyi Minisztérium
- közúti
közlekedési balesetek nyilvántartása.
- Munkaügyi
Minisztérium
- munkanélküliek
adatai,
- munkaerő-helyzet
területi adatai,
- béradatok
nyilvántartása,
- gazdasági
szerveztek nyilvántartása,
- munkaügyi
adatbázis.
- Művelődési
és Közoktatási Minisztérium
- közoktatás-statisztikai
adatok
- felsőoktatás-statisztikai
adatok.
- Népjóléti
Minisztérium
- egészségügyi
intézmények címlistája,
- kórházi
betegellátás információi,
- kórházak
ágyszám nyilvántartása.
- Pénzügyminisztérium
- gazdasági
szervezetek törzsadattárai (APEH),
- adózási
információrendszer (APEH),
- pénzügyi
adatbázis (APEH),
- önkormányzati
pénzügyi adatbázis (APEH),
- vámstatisztika
és információrendszer (VPOP).
- Központi
Statisztikai Hivatal
- iparstatisztika,
- építőipari
statisztika,
- mezőgazdaság
statisztika,
- külkereskedelem
statisztika,
- munkaügyi
statisztika,
- éves
beruházás statisztika,
- településstatisztika,
- fogyasztói
statisztika,
- munkaerő
felvételi statisztika,
- társadalom
statisztikai adatbázis,
- oktatási
statisztika,
- költségvetési
szervek statisztikája,
- külső
szervektől átvett statisztikák.
A térinformatika szempontjából igen fontos szerepe van a személyiadat-
és lakcímnyilvántartásnak mivel például ennek a segítségével lehet
elvégezni olyan "klasszikus" térinformatikai feladatokat, mint az iskolakörzetesítés,
választási körzetek kijelölése, szolgáltató központok telepítése, stb. Az
azonban, hogy milyen intézmények számára és milyen feltételekkel érhető el az
adatbázis egyelőre még nem teljesen tisztázott.
Másik, témánkba illő fontos adatrendszer az ingatlan
nyilvántartás, melyet a körzeti földhivatalok működtetnek, s melyhez a
hozzáférés szabad.
Térítés ellenében ugyancsak szabad a hozzáférés a KSH STADAT nevű adatbázisaihoz. Az
alábbiakban közöljük a KSH feltételeit az adatok on-line elérésére.
A KSH elektronikus tájékoztatási rendszere
A Központi Statisztikai Hivatal az adatvagyonára irányuló -örvendetesen
növekvő- informálódási igényeket a kor színvonalának megfelelő módon kívánja
kielégíteni. Ennek érdekében új elektronikus tájékoztatási rendszert vezet be,
amely kiváltja az 1989. óta üzemelő STADAT rendszert, megtartva a STADAT nevet.
Indulásakor a tematikusan szervezett információs anyag, a kiadvány formában
megjelenő KSH Jelenti, a KSH Gyorstájékoztatók, a Statisztikai Havi Közlemények
illetve a Magyar Statisztikai Zsebkönyv tábláira épül. Az állomány megyei
blokkja ugyanezen struktúrát követi és a KSH megyei igazgatóságainak évközi
negyedéves tájékoztatóját tartalmazza.
A külső adatszolgáltatók (Magyar Nemzeti Bank, a Belügyminisztérium, az Ipari
és Kereskedelmi Minisztérium, a Munkaügyi Minisztérium Országos Munkaügyi
Központ, a Pénzügyminisztérium) adatai folyamatosan kerülnek betöltésre.
A lekérdezésen kívül mód van a 19 megye és a főváros negyedévenként, valamint a
13 témakörben havonta megjelenő gyorstájékoztatók file-ban történő elvitelére
is.
A kapcsolódás technikai feltételei:
- Internet eléréssel felkonfigurált számítógép, IBM
kompatibilis Windows alapú PC esetében, minimálisan 386-os, de ajánlott a
486-os, amelyre telepíteni kell egy Web browser programot, Netscape (2.0 Verziónál
vagy nagyobb ill. egyenértékű más típusú), és egy Acrobat Reader-t. De
ajánlott az Amber Reader Plug-In felinstallálása. -
- A kapcsolódást egyaránt biztosítani tudjuk
INTERNET végponttal rendelkezők és azzal nem rendelkezők részére is.
Szerződéskötéskor a hozzáférési jogosultságot biztosítjuk. -
- Az INTERNET-tel nem rendelkezők számára a
kapcsolt telefonon történő hozzáférés biztosított, amelyek legalább 14400
bps-os modem és TCP/IP protocol kapcsolat (pl: Pl. Trumpet Winsock, CISCO
remote, ...) szükséges. -
- Szerződéskötéskor megadjuk a kapcsolódási
hívószámot.
A fő probléma a KSH
adatokkal az, hogy a georeferencia csak megyékre illetve Budapestre vonatkozik.
További probléma, hogy az iparstatisztikában a termelési mutatók a cégbejegyzés
helyére és nem a termelő üzemre vonatkoznak. Végül a tényleges adatok csak az
50 fő alkalmazottnál nagyobb cégekre vonatkoznak.
Nemzetközi összehasonlításként érdemes utalni az Egyesült Államok Népszámlálási
Hivatalának TIGER rendszerére (részleteket az olvasó az NCGIA Core
Curriculum I kötet [23] 8. fejezetében találhat).
Ezeknek a fájloknak a segítségével a statisztikai adatok
digitális térképhez kapcsolva kerülnek gyakorlatilag ingyen forgalmazásra,
mégpedig különböző felbontásban, mely városokban egészen a háztömbök szintjéig
részletez. Míg a hiányos georeferenciát hátrányként említettük a KSH adatoknál
a TIGER adatokkal szemben, a KSH adatok előnye a frissességük szemben a TIGER
több éves elavultságával.
A szocio-gazdasági adatok gyűjtésének másik módja a
minta lekérdezésen alapuló adatgyűjtés.
Bár hazánkban már több közvélemény kutatásokból megismert cég
foglalkozik hivatásszerűen lekérdezésen alapuló adatnyeréssel éppen a publikált
közvélemény kutatások bizonyítják, hogy ennek a gyakorlatnak egyelőre még nem
sok köze van a valósághoz. A térinformatikát is szolgáló lekérdezéses
adatgyűjtés georeferenciát is igényel, ennek a biztosítása pedig, mind
jogilag, mind gyakorlatilag tovább nehezíti és drágítja a módszert.
Folytonos jelenségek vizsgálatakor, mind az elsődleges,
mind a másodlagos adatnyerés, gyakorlati okokból, rendszerint mintavételezéssel
dolgozik. Ez azt jelenti, hogy, pld. az éves
csapadékmennyiség meghatározásához nem helyeznek el egymás mellé folyamatosan
esőmérő állomásokat a kérdéses területre, hanem csak kiválasztott pontokban
mérik az esőt. A másodlagos adatnyerésről akkor beszélhetünk, példánknál
maradva a csapadékmérés területén, ha rendelkezésünkre állnak pld. isovonalas
csapadék térképek, de a feldolgozó programunk csak meghatározott számú és
elhelyezkedésű pontban megadott csapadék értéket tud kezelni. Ilyenkor az isovonalakra
támaszkodva interpolációval határozzuk meg a kérdéses értékeket.
A mintavételi pontok elhelyezkedése lehet véletlen
(bizonyos átlagsűrűséggel), szabályos (rendszerint rács) vagy szemantikus
(tartalmon alapuló). Ez utóbbi azt jelenti, hogy oda helyezünk el mérési
pontokat, ahol a kérdéses jelenség nagyobb változást mutat (ezt az elvet
alkalmazták régen a topográfusok a domborzat felmérésére). Az automatizált
rendszerek jobban szeretik a szabályos formákat, ezért az adatokat rendszerint
akkor is rácsban tárolják, ha az eredeti felmérés véletlen elhelyezésű
mintavételi pontokra támaszkodott.
A mérési pontokból vagy közvetlenül (például a VORONOI cellákkal) vagy közvetve rácspontokra
interpolálunk (pld. a blokk krigeléssel) és ez
utóbbi esetben egy tetszőleges tereppont tulajdonság értékét további,
rácspontok közötti interpolálással vezetjük le.
A távérzékelés az előző, pontbeli mintavételező eljárásoktól
eltérően folyamatosan letapogatja a vizsgált területet a rendszer pixel
méretének megfelelő felbontással. Ez azt jelenti, hogy a pixel értéke a
megfelelő területről visszavert hullámintenzitás átlagát tükrözi az adott
spektrum szakaszokon. Az osztályozás ezeket a gyakran
kevert pixeleket próbálja egyik vagy másik osztályba sorolni.
Amint láttuk akár a pontbeli mérést terjesztjük ki egyszeri
vagy többszöri interpolálással, akár osztályokba sorolást végzünk, felhasználva
a kevert pixeleket is, az eredményként nyert attribútum értékek megbízhatósága
erősen függ a vizsgált jelenségtől, a mintavételi helyek felvételétől és
sűrűségétől, a pixelek nagyságától és az alkalmazott interpolációs, illetve
osztályozási módszerektől. Jogos tehát, hogy valamilyen mérőszámmal jellemezzük
a levezetett attribútumok megbízhatóságát.
Folyamatos mennyiségek (magasságok, csapadék értékek, stb)
esetén ez elvileg igen egyszerű mindössze a választott szignifikancia szintnek
megfelelő n számú véletlen pontban ti terepi mérést
kell végezni, és össze kell hasonlítani a megfelelő, interpolációból nyert li
értékekkel az alábbiak szerint
.
A fenti kifejezést a geodéták középhibának, más szakterületek
képviselői átlagos négyzetes eltérésnek, a statisztikusok pedig szórásnak
nevezik (ez utóbbi csak akkor igaz, ha csak a gyök pozitív értékét vesszük
figyelembe). A probléma a képlet alkalmazásával sok esetben az, hogy dinamikus
jelenségeket nem igen lehet tetszőleges pontokon tetszőleges időben megmérni
(nem úgy mint pld. a magasságokat). Ezt a nehézséget kétféleképpen lehet
elhárítani vagy mérési kampányt szerveznek a stacionáris hálózatnál sokkal több
állomással és a plusz állomások adatait tekintik ti-nek, vagy
a meglévő állomásokra támaszkodva úgy végzik az interpolálást, hogy egyet -
egyet kihagynak belőle és ezek mérési eredményeit tekintik a ti-knek.
Más a helyzet az osztályozás megbízhatóságának eldöntésénél,
mivel az osztály nominális érték és nem helyezhető el a számegyenesen.
Erre az esetre egy Cohen nevű pszihológus 1960-ban kidolgozott
statisztikai mutatóját a kappa egyezési tényezőt használják,
melyet Congalton és Mead vezettek be 1983-ban a távérzékelésbe.
A módszer lényegét lássuk egy példán. Képzeljük el, hogy négy
osztályunk van: A, B, C és D. Vizsgáljuk meg a
helyszínen N=60 esetben hogy a kérdéses pont milyen osztályba
tartozik és nézzük meg ugyanezen pontok hovatartozását az osztályozott
távérzékelési jelenetben. Az eredményeket fogaljuk a következő
táblázatba:
Osztály
a távérzékelt jelenetben
|
Osztály
a terepen
|
|
A
|
B
|
C
|
D
|
összeg
|
A
|
5
|
4
|
2
|
3
|
14
|
B
|
1
|
8
|
1
|
3
|
13
|
C
|
5
|
2
|
4
|
3
|
14
|
D
|
6
|
5
|
1
|
7
|
19
|
összeg
|
17
|
19
|
8
|
16
|
60
|
Belátható, hogy hibátlan osztályozás esetén csak a táblázat
átlójában szerepelnének zérustól eltérő számok. Jelöljük d-vel az egyező
egységek arányát (azaz az átlóban lévő elemek összegének a viszonyát az
összes méréshez): , majd határozzuk meg a véletlen egyezések
arányát mint a sor és oszlopösszegek szorzatának hányadosát az összes
mérési eredmény négyzetével és összegezzük ezt valamennyi osztályra: .
Ezek után a kappa egyezési tényezőt a következő kifejezésből nyerjük:
.
Hibátlan osztályba sorolás esetén k=1.
A KAPPA 0-tól 1-ig terjed. A 0 az egyezés teljes
esetlegességére utal, míg az 1 a tökéletes valódi egyezésre. Ha az érték pld
0.145 ezt úgy tekinthetjük, hogy az egyezés 14 százalékkal jobb annál, mintha
csak teljesen esetleges lenne.
A felvázolt hazai leíró adatforrások mind tartalmukban, mind
leírásukban, mind teljességükben sok kívánni valót hagynak maguk után. Ez
természetes is mivel csak a 80-as évek végére, a 90-es évek elejére jöttek rá a
GIS szülőhazájában Északamerikában is, hogy a térbeli adatstruktúrát csak
szervezett központosított állami intézkedés rendszerrel lehet megvalósítani.
Sajnos hazánkban ez a felismerés csak 1997 második felére érett meg, ezt
bizonyítja pld, az Informatikai Tárcaközi Bizottság ajánlásai alapján megjelent
A központi államigazgatás informatikai stratégiája az 1995-1997. évekre című
dokumentum. Ebben a műben térinformatikáról, georeferenciáról egy szót sem
olvashatunk, a térinformatikával kapcsolatba hozhatóan mindössze a következő
szöveg szerepel (igaz hogy háromszor) a dokumentumban: "A jövő
kormányzati informatikai kultúráját a hazai és a külföldi élenjáró informatika
elméleti és gyakorlati megoldásaival is elő kell segíteni. Ezért a
rendelkezésre álló eszközökkel az élenjáró eljárások, módszerek, eszközök
alkalmazását be kell illeszteni a közigazgatás mindennapi gyakorlatába (térképi
alapú rendszerek, a multimédia alkalmazása, elektronikus azonosító rendszerek -
az intelligens vagy aktív memória kártyák közigazgatási alkalmazása,
számítógépes távmegbeszélés- telekonferencia lehetősége stb.)"
A szöveg alapján az olvasó megértheti, hogy kormányzati
stratégiáról a térbeli információs infrastruktúra vonatkozásában hazánkban
1997-ig nem beszélhettünk.
1997 szeptemberében azonban előterjesztés készült az Informatikai
és Távközlési Kormánybizottság részére a térkép alapú
rendszerek fejlesztésének céljairól és közigazgatási hasznosításukról,
melyet a kormánybizottság 1997 október 15.-én 13/1997.(X.15) számú
határozatával el is fogadott.
A határozat feladatul tűzi ki a Nemzeti Térinformatikai
Stratégia kidolgozását és ezen belül az Országos Térinformatikai
Adatház létrehozását is. Mivel azonban az Adatház
metaadatbázisának szakmai koncepcióját csak 1998 április 30.-ára kellett volna
elkészíteni, de még ma (99 novemberében)
sem készült el, így a szerző még nem tudja, hogy milyen leíró adatokat fog
terjeszteni a rendszer, illetve milyen módosításokat javasol az adatgyűjtőknek
a jobb térinformatikai hasznosítás érdekében.
Mindenesetre, hogy valami megindult az állami térinformatikai
szerepvállalásban hazánkban is azt az is alátámasztja, hogy az Informatikai Tárcaközi Bizottság honlapján
találunk egy bevezető cikket a
GIS-ről is.
Ahhoz, hogy a térbeli
infrastruktúra teljességében (tehát geometriai és leíró adatok együtteseként)
valamely országban kialakuljon, mindenek előtt valóságos politikai akarat kell
a kérdéses ország legkülönbözőbb szektorainak hatékony fejlesztésére.
Ha ez az akarat megvan, akkor szervezési, fogalomalkotási,
elosztási, technikai feladatok megoldására van szükség, amint ezt például
az USA vagy Nyugat Ausztrália példája is bizonyítja. Fejtegetéseinket
elsősorban az utóbbi példájával fogjuk alátámasztani s erre több okunk is van.
Először, az USA
georelációs infratruktúra projektje alapvetően a térbeli adatokkal
foglalkozik, másodszor az USA térbeli
infrastruktúrája egyelőre nem foglalkozik kataszteri adatokkal, harmadszor
a TIGER projektről, mely fejezetünk szempontjából döntő jelentőségű, az előző
pontban már szóltunk. Meg kell ugyanakkor jegyeznünk, hogy az amerikai projekt
keretében kidolgozott adatátviteli
szabvány, illetve az US FGDC (Federal Geographic Data Committee azaz
Federális Földrajzi Adat Bizottság) térbeli metaadata szabványa (Contents
Standard for Digital Geospatial Metadata) döntő hatást gyakorolt a más
országokban később kidolgozott hasonló célú rendszerekre.
A Nyugatausztráliai Földinformációs Rendszer, angol neve rövidítésével WALIS
1981 óta működő konzorcium, melyet az alábbi 25 olyan állami szervezet
(minisztérium, hivatal, ügynökség) alkot, melyek érdekeltek és szakosodtak a
térbeli adatok létrehozásában.
Ásvány és
Energiaügyi
|
Mezőgazdasági
|
Talajkonzerváció
és kezelés
|
Főértékelő
Hivatala
|
Föld
Adminisztráció
|
Tervezési
Minisztérium
|
Vízügyi
Egyesülés
|
Rendőrség
|
NYA Tűzoltóság
|
Bozóttűz Hivatal
|
Környezetvédelem
|
Halászat
|
Erőforrás
Fejlesztésügyi
|
Kereskedelem
|
Nyugati
Áramszolgáltató
|
Alinta
Gázszolgáltató
|
Bennszülött ügyi
|
Főutak
|
Állami Adó
|
NYA Muzeumi
központ
|
Víziutak
Bizottság
|
Közlekedés
|
NYA Választási
Bizottság
|
|
Állami
Információ technológiai Egység
|
Helyi kormányzat
|
|
|
A WALIS Politikai Végrehajtó Bizottságát a
tagszervezetek (minisztériumok, országos hivatalok, közművállalatok, stb.)
vezetői alkotják, ez a bizottság dolgozza ki az állami térinformatikai
politikát. A Tanácsadó Testületet az ipar, önkormányzatok és oktatási
intézmények képviselői alkotják, feladatuk a közösségi, felhasználói igények
továbbítása. A WALIS Tanács szervezi az ügynökségek közötti koordinációt
és kooperációt.
A szervezet meghagyva az adatgyűjtő szervezetek önállóságát
(mindenki azzal foglalkozzon, amihez legjobban ért), kidolgozza az adatgyűjtési
stratégiát, az adatspecifikációkat, az éves adatgyűjtési terveket, és a föderális
(egész Ausztráliára és Új-Zélandra érvényes) metaadat szabvány alapján az állam
központi térbeli on-line adatnyilvántartását, mely kulcs, mezőtartalom,
sarokponti koordináták vagy ezek kombinációja alapján kérdezhető le.
Talán a legproblematikusabb kérdés, hogy miként lehet a
központilag nyilvántartott fundamentális adatállományokat meghatározni
és lehatárolni. Kétségtelen, hogy a nehéz döntéshez két oldalról kell
közelíteni: milyen georeferenciával ellátott állományok működtek már a korábbi
keretek között is a tag állami intézményeknél, illetve mi a felhasználói
érdekeket képviselő Tanácsadó Testület javaslata. Ne felejtsük el végül,
hogy a WALIS föld információs rendszer és nem földrajzi információs
rendszer (GIS) ezért érthetően nagyobb súlyt helyez a földhöz (és nem pusztán a
helyhez) kapcsolódó, lassan változó információra.
Az éves adatgyűjtési-karbantartási feladatok a következő
főtémákban folynak (a téma csoportot vastagbetűvel, a főtémát dőlt betűvel, a
tulajdonképpeni témát csak néhány helyen közöljük normális betűvel jelölve):
- Természeti
Erőforrások
- Növény/Állat
megőrzés,
- Geológia,
- Ásványvagyon
,
- Pusztafelmérés,
- Talajok,
- Topográfia:
- domborzat,
- növényzet,
- kulturális
objektumok,
- hidrográfia,
- geomorf
mocsár térképezés,
- vízfolyás
objektumok hierarchiája,
- vízválasztók,
- a
talajkonszolidációs szolgálat objektumai,
- Növényzet:
- Nyugat
Ausztráliai Füvészkert adatbázisa,
- Növényzeti
fajok és állapotuk
. -
- Föld
Adminisztráció
- Tulajdonlás-Telek
tulajdonlás,
- Tulajdonlás-Telekhatárok,
- Tulajdonlás-Ásvány/Ásványolaj,
- Adminisztratív
határok ,
- Bérleti
díj és Adó,
- Bennszülött
települések.
-
- Társadalmi-Gazdasági
- Földhasználat-Tervezési
zónák,
- Földhasználat
(vizuális erőforrás osztályozás),
- Földhasználat
(Ültetvény információ),
- Nemzeti
értékek helyei.
-
- Közművek
- Közlekedés:
- Út tengelyvonalak,
- Útosztályok
- szerelvények - forgalom,
- Zárt
utak,
- Talajkonszolidációs
Hivatal úthálózata,
- Talajkonszolidációs
Hivatal javasolt útjai,
- Közművek:
- Elektromosság,
- Gáz,
Vízművek,
- Gátak,
- Fúrások,
- Egyéb
vonatkozó témák.
-
- Térképtermékek
-
- Légifelvételek
-
- Műholdképek
A terv valamennyi elemi feladat vonatkozásában a következő
bontásban nyújt meghatározást: (a Közművek/ Közlekedés/
Útosztályok - szerelvények - forgalom elnevezésű téma példája alapján):
- a.
Definíció Út leíró információ, mely részletezi a
megépített út és a vonatkozó szerelvények fizikai jellemzőit.
- b. Leírás A fő utakat az Út Üzemeltetési Információs Rendszer tartja
nyilván. ez a moduláris adatbázis egy sor nyilvántartást, alrendszert és
alkalmazást tartalmaz. Az információ tartalmazza: az út nevét és számát,
osztályát, szélességét és a felszín típusát, hosszát, az útelzárásokat, a
forgalom nagyságát és a baleseteket, a szerkezeteket, parkolókat,
útjelzéseket, stb.
- c.
Tárolási módszer A főutak nagygépes rendszere
ADABAS adatbázisra épül. minden információ útszelvényben van megadva
(angolul SLK) és nincs földrajzi koordinátája.
- d. Adatgyűjtés
és karbantartás A gyűjtés tulajdonképpen
befejeződött. A karbantartás normális tevékenységi kör része.
- e.
Minőségellenőrző normák Pontosság: városokban kb.
10 m, vidéken kb. 100 m.
- f.
Információ elérhetősége Az adatok megbeszélés
alapján szöveges jelentések formájában megkaphatók.
- g.
Programozott adatgyűjtés
Az utolsó rovat üres, mivel az állomány teljes.
Talán észreveszi az
olvasó, hogy olyan adatbázist választottunk a feladatbontás megvilágítására,
mely nem igazán tükrözi a GIS elvárásait. Ezzel is azt szeretnénk illusztrálni,
hogy a központi metaadatbázis és adat címlista még nem jelenti a meglévő
adatbázisok átalakítását, de azt igen, hogy javul az adatbázis szolgáltató
jellege, ami előbb utóbb maga után vonja a szélesedő felhasználói kör igényeit
kielégítő átalakításokat is.
A WALIS projekt legfőbb
célja, hogy az államilag gyűjtött adatokat minél többen használják az ország
fejlesztése érdekében. Ez azonban csak úgy lehetséges, ha egyszerű és
megbízható módon meg lehet tudni, hogy van-e olyan információ, amire szükségünk
van, és mik a feltételei felhasználásának. A WALIS projekt LID (Land
Information Directory) olyan on-line adatbázis, mely ilyen irányú
kérdéseinkre választ tud adni. Ilyen könyvtárat azonban csak akkor
lehet létrehozni ha minden adatállományról ugyanabban a rendszerben ugyanazokra
a kérdésekre választ lehet kapni. Ezt szolgálják a szabványos metaadatok.
A metaadatok nem mások, mint
adatok az adatokról. Amikor ismertettünk néhány hazai
adatforrást illetve adatbázist tulajdonképpen metaadatokat közöltünk. Ha
azonban visszalapozunk és megnézzük ezeket a felsorolásokat rögtön szembetűnik,
hogy mind formailag, mind a tartalmazott információ mennyisége szempontjából
különbözőek. Ha a célunk egységes országos adatkeresési szolgáltatás
biztosítása, úgy egységesen kell szabályozni, hogy a metaadatok milyen
mezőket tartalmazzanak, milyen mélységű és formájú információ legyen az egyes
mezőkben, milyen kulcsok alapján, milyen kérdésekkel lehessen lekérdezni az
adatbázist és végül, mivel a metaadatbázist on-line akarjuk elérni, milyen
adatátviteli protokollal kell a rendszert implementálni.
Lássuk ezek után a WALIS metaadat javaslat legfontosabb
csomópontjait (a []-be tett információ opcionális):
- 1.0
Azonosító rész : Alapvető információk az adat együttesről
- 1.1
Adat együttes azonosítása
- 1.2
[Azonosító kód]
- 1.3
Tematikus kulcsszavak
- 1.4
Határoló koordináták
- 1.5
Adat együttes határoló poligonja
- 2.0
Információ az adatminőségről: Az adat együttes
minőségének általános értékelése
- 2.1
Információtartalom kezdő dátuma
- 2.2
[Információtartalom befejező dátuma]
- 2.3
Tematikus minőség
- 2.4
Teljességi leírás
- 2.5
Pozicionális minőség
- 3.0
Térbeli adatszervezési információ: milyen mechanizmust
alkalmaztak az adat együttesben található térbeli adatok reprezentálására
- 3.1
[Indirekt térbeli referencia] vagy
- 3.2
[Direkt térbeli referencia]
- 4.0
Térbeli referencia információ: az adat együttesben
található koordináta rendszer leírása
- 5.0
Státus információ: Az adat együttes megnyitási,
státus és karbantartási információja
- 5.1
Adat együttes státusa
- 5.2
Megnyitási dátum
- 5.3
Karbantartási, felújítási gyakoriság
- 6.0
Származás (többszörös) : Információ az adat együttest
alkotó forrásadatokról
- 6.1
Forrás felsorolás
- 6.2
Forrás szerepvállalás
- 7.0
Objektum és attribútum információ (többszörös):
Információ az adat együttes információtartalmáról, beleértve az objektum típusokat
és attribútumaikat
- 8.0
Terjesztési információ: Információ az adatok
terjesztőiről és beszerzési feltételeiről
- 8.1
Kapcsolódó szervezet
- 8.2
Kapcsolattartó személy
- 8.3
Kapcsolattartó telefonszám
- 8.4
Terjesztési felelősség
- 8.5 [Digitális
formátum rendelkezésre áll]
- 8.6 [Digitális
formátum nem áll rendelkezésre]
- 8.7
Ár
- 9.0
Metaadat referencia információ :információ a
metaadatok aktualitásáról
A Földinformációs Jegyzék technikai feltétele,
hogy az adatbázist elhelyezzük egy Internet szerveren és a szerver címét
terjesszük az érdekelt intézmények között.
Végül érdemes megemlíteni még két momentumot a WALIS projekt
jogi, illetve gazdasági elveiből:
- Jogilag a
projekt aláhúzza, hogy az adat-előállító intézmények nem tulajdonosai
hanem csak gondozói az általuk gyűjtött adatoknak, mivel az adatok
össztársadalmi értéket képviselnek,
- ugyanakkor
a projekt támogatja, hogy a gondozók az adatokért szerzett díjakból részben
finanszírozzák az adat-előállítás költségeit.
Megjegyzéseit
E-mail-en várja a szerző: Dr Sárközy Ferenc