Leíró (attributív) adatok gyűjtése

Ebben a részben megismerkedünk

  1. a leíró adatok típusaival,
  2. a leíró adatok gyűjtési módszereivel,

ezen belül néhány hazai példával

    1. a vízügyi,
    2. meteorológiai,
    3. geofizikai,
    4. geológiai,
    5. mesterséges objektumokhoz kapcsolódó és
    6. társadalmi-gazdasági adatokról,
  1. az adatnyerés stratégiai és pontossági kérdéseivel,
  2. a fejlődési perspektívákkal és egy jövőbe mutató példaként
  3. 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.

A leíró adatok típusai

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.

Leíró adatok gyűjtési módszerei

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.

ˇ         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.

ˇ         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:

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 VITUKI tárolja ezeket az adatokat zömében számítógépes formában.

Azok számára, akik ritkán jutnak kapcsolatba az INTERNET-tel és az oktatóanyagot letöltötték és off-line tanulják, az adatokról készült metaadatokat az alábbiakban foglaljuk össze:

Név
Központi vízrajzi adattár
Összefoglalás
Felszíni vizek (vízfolyások és tavak) hidrológiai adatai: vízállások, vízhozamok, víz- és levegőhőmérsékletek, lebegtetett és görgetett hordalékok, mederalakulások, csapadékok és párolgások, valamint Felszín alatti vizek (talajvizek, rétegvizek, karsztvizek, parti szűrésű vizek, termál- és gyógyvizek, bányavizek, források) hidrológiai adatai: vízszintek, nyomások, vízhozamok, vízhőmérsékletek, minőségi jellemzők, vízrajzi atlaszok, térképek, évkönyvek.
Cél
Hidrológiai alapadatok a vízzel való gazdálkodás, a vízépítési létesítmények tervezése, építése és fenntartása, valamint a tudományos kutatás céljára
Felhasználás
Vízgazdálkodási irányítási, tervezési és kutatási szervezetek.
SÍKBELI KITERJEDÉS
XY koordináta határok
Befoglaló terület
Magyarország
IDŐBELI KITERJEDÉS
Érvényesség kezdete
1835. 01. 01.
Érvényesség vége
Folyamatosan fejlesztve
KAPCSOLATTARTÓ
Név
Liebe Pál
Intézmény
Vízgazdálkodási Tudományos Kutató Rt., (VITUKI), Hidrológiai intézet 1095 Budapest, Kvassay jenő út 1.
Telefon - Fax
(36 1) 215-6140, (36 1) 215-8160 - (36 1) 216-1514

A vízállási adatokon kívül egyre nagyobb jelentőségre tesznek szert a felszini és felszín alatti vizek kémiai összetételének mérései a GIS-el végzett környezetvédelmi és egészségügyi vizsgálatok szempontjából.

Hasonlóképpen fontos adatok a belvizes területek (ezek meghatározása rendszerint fotóinterpretálással történik) illetve a hóval fedett területek, melyek lényegesek a belvizek és árvizek előrejelzésére (meghatározásuk távérzékeléssel).

Újabban több országban építettek ki talajvízészlelő kúthálózatot, mely rendszeres mérésével következtetni lehet a talaj víztartalékaira. Példaként bemutatjuk a Budapesten telepített talajvízszínt megfigyelési kutak metaadatbázisát.

ADATKÉSZLET ÁTTEKITÉSE
Név
Budapest területén telepített talajvízszint megfigyelő kúthálózat vízszintészlelési adatai
Összefoglalás
A Budapest területén 1937 óta folyamatosan telepített talajvízszint megfigyelő kúthálózat adatait tartalmazza. A kutakban a vízszint észlelés tíz naponként történik. A mérési eredmények évenként és kutanként vannak nyilvántartva. Cél
A főváros talajvíz helyzetének folyamatos ismerete és nyilvántartása. Felhasználás
hidrológia, környezetvédelem, geotechnika
Geometria
pont - topológia nélkül
Térbeli referencia
direkt és indirekt
SÍKBELI KITERJEDÉS
XY koordináta határok
Befoglaló terület
Budapest
IDŐBELI KITERJEDES
Érvényesség kezdete
1937
Érvényesség vége
Nem alkalmazható
Felújítás gyakorisága
Folyamatos
KAPCSOLATTARTÓ
Név
Prajczer Antal
Intézmény
Fővárosi Mérnöki Tervező Részvénytársaság 1011 Budapest, Bem rakpart 28.
Telefon - Fax
(36 1) 166-9836 - (36 1) 166-9836

A vízügyi adatokhoz hasonlóan 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 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 megszüntINTERNET 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
Hazai földtani adatbázisok

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:

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

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:

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.

Adatnyerési stratégiák, adatok pontossága

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 fejlődési perspektívák

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):

. ˇ

ˇ

ˇ

ˇ

A terv valamennyi elemi feladat vonatkozásában a következő bontásban nyújt meghatározást: (a Közművek/ Közlekedés/ Útosztályok - szerelvények - forgalom elnevezésű téma példája alapján):

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):

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:

ˇ         a következő részben az adatgyűjtési fejezet irodalmi hivatkozásai találhatók

ˇ         esetleg visszatérhet az előző részhez

ˇ         illetve a tartalomjegyzékhez

Megjegyzéseit E-mail-en várja a szerző: Dr Sárközy Ferenc