DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS PANNON EGYETEM GEORGIKON KAR ÁLLAT- ÉS AGRÁRKÖRNYEZET-TUDOMÁNYI DOKTORI ISKOLA

DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS PANNON EGYETEM GEORGIKON KAR ÁLLAT- ÉS AGRÁRKÖRNYEZET-TUDOMÁNYI DOKTORI ISKOLA Iskolavezető: Dr. habil. Anda Angéla az MTA doktora Témavezető: Dr. Berke József C.Sc TÉRKÉPSZERVER ÉS MÁS VIZUÁLIS TECHNOLÓGIÁK ALKALMAZÁSA AZ AGRÁR-FELSŐOKTATÁSBAN, KUTATATÁSBAN Készítette: BUSZNYÁK JÁNOS KESZTHELY 2009 2

TÉRKÉPSZERVER ÉS MÁS VIZUÁLIS TECHNOLÓGIÁK ALKALMAZÁSA AZ AGRÁR-FELSŐOKTATÁSBAN, KUTATATÁSBAN Értekezés doktori (PhD) fokozat elnyerése érdekében a Pannon Egyetem Állat- és Agrárkörnyezet-tudományi Doktori Iskolájához tartozóan. Írta: Busznyák János A jelölt a doktori szigorlaton... %-ot ért el, Az értekezést bírálóként elfogadásra javaslom: Bíráló neve:...... igen /nem. (aláírás) Bíráló neve:...... igen /nem. (aláírás) A jelölt az értekezés nyilvános vitáján...%-ot ért el. Veszprém/Keszthely,. a Bíráló Bizottság elnöke A doktori (PhD) oklevél minősítése... Az EDT elnöke 3

TARTALOMJEGYZÉK 1 KIVONATOK... 6 1.1 MAGYAR NYELVŰ KIVONAT... 6 1.2 ANGOL NYELVŰ KIVONAT... 8 1.3 NÉMET NYELVŰ KIVONAT... 9 2 BEVEZETÉS... 10 2.1 TÉMAFELVETÉS... 11 2.2 KUTATÁSI CÉLOK... 16 3 IRODALMI ÁTTEKINTÉS... 19 3.1 TÉRKÉPEZÉS, DIGITÁLIS TÉRKÉP... 19 3.2 WEBES INTEGRÁLT VIZUÁLIS TÉRADATSZOLGÁLTATÁSOK... 25 3.3 TÉRKÉPEZÉS GNSS ESZKÖZEI... 32 3.4 GEOINFORMÁCIÓS RENDSZEREKNÉL ALKALMAZOTT KÉPTÖMÖRÍTŐ ELJÁRÁSOK ÉS ALKALMAZÁSUK 39 3.5 GEOINFORMÁCIÓS ÉS VIZUÁLIS TERCHNOLÓGIÁK ALKALMAZÁSA AZ OKTATÁSBAN, KUTATÁSBAN... 44 4 ANYAG ÉS MÓDSZER... 50 4.1 ALKALMAZOTT INFORMÁCIÓTECHNOLÓGIAI ALAPELEMEK... 50 4.2 VESZTESÉGES TÖMÖRÍTŐELJÁRÁSOK PSZICHOVIZUÁLIS ÖSSZEHASONLÍTÁSA... 58 4.2.1 Vizsgálati módszer fontosabb jellemzői, újdonságai... 58 4.2.2 A felmérés során felhasznált felvételek... 58 4.2.3 A megjelenítés eszközei... 58 4.3 TÉRKÉPSZERVER SZOLGÁLTATÁSAINAK KIÉPÍTÉSÉVEL KAPCSOLATOS KUTATÁSOK... 62 4.3.1 Vizsgálati módszer fontosabb jellemzői, újdonságai... 62 4.3.2 Térképszerver és a laboratórium kezdeti részletes hardver-, szoftverspecifikációja...62 4.3.3 Raszteres 1:10000 méretarányú talajtérképek adatbázisba szervezése, publikálása... 64 4.3.4 Terepi adatgyűjtő rendszer... 66 4.3.5 Georgikon Térképszerver hozzáférési lehetőségei internetes kereséssel... 67 4.4 VALÓS IDEJŰ KINEMATIKUS FOLYAMATOS GNSS ADATGYŰJTÉS DOMBORZATMODELL LÉTREHOZÁSÁHOZ... 69 4

4.4.1 Vizsgálati módszer fontosabb jellemzői, újdonságai... 69 4.4.2 Terepi mérés menete... 70 4.4.3 Georgikon GNSS Bázis szolgáltatásai... 70 4.4.4 GNSS Bázisállomás technikai jellemzői... 70 4.4.5 Georgikon GNSS Bázisállomás létesítési adatai... 72 4.4.6 Terepi adatgyűjtő technikai jellemzői... 73 4.4.7 OGPSH, EOV transzformáció megvalósítása... 74 4.5 KUTATÁSI EREDMÉNYEK ÉRVÉNYESÍTÉSE AZ AGRÁR-FELSŐOKTATÁSBAN... 75 5 EREDMÉNYEK... 77 5.1 VESZTESÉGES TÖMÖRÍTŐELJÁRÁSOK PSZICHOVIZUÁLIS ÖSSZEHASONLÍTÁSA... 77 5.1.1 Színárnyalatok eltérése... 77 5.1.2 Színtelítettség eltérése... 78 5.1.3 Alakzatok, részletek felismerhetősége... 79 5.2 TÉRKÉPSZERVER SZOLGÁLTATÁSAINAK KIÉPÍTÉSÉVEL KAPCSOLATOS KUTATÁSOK... 81 5.2.1 Talajtérképek vektorizálása, publikálása... 82 5.2.2 Terepi felmérések térképszerverrel integrált rendszere... 85 5.3 VALÓS IDEJŰ KINEMATIKUS FOLYAMATOS GNSS ADATGYŰJTÉS... 88 5.3.1 Megbízhatóság kritikus szituációkban... 88 5.3.2 Terepi folyamatos topográfiai adatgyűjtés... 89 5.3.3 Terepi folyamatos topográfiai adatgyűjtés hatékonysága... 91 5.3.4 Folyamatos topográfiai adatgyűjtés eredményeinek ellenőrzése... 95 5.4 KUTATÁSI EREDMÉNYEK ÉRVÉNYESÍTÉSE AZ AGRÁR-FELSŐOKTATÁSBAN... 99 6 KÖVETKEZTETÉSEK ÉS JAVASLATOK... 111 7 ÖSSZEFOGLALÁS... 118 8 ÚJ TUDOMÁNYOS EREDMÉNYEK... 124 9 FELHASZNÁLT SZAKIRODALOM JEGYZÉKE... 128 10 FÜGGELÉK... 141 5

1 KIVONATOK 1.1 Magyar nyelvű kivonat TÉRKÉPSZERVER ÉS MÁS VIZUÁLIS TECHNOLÓGIÁK ALKALMAZÁSA AZ AGRÁR-FELSŐOKTATÁSBAN, KUTATÁSBAN A szerző kutatásait az agrár-felsőoktatásban, kutatásban alkalmazott és a jövőben várhatóan alkalmazásra kerülő vizuális technológiára alapozta. Az értekezés több, egymásra épülő kutatás eredményeit mutatja be. Képtömörítési eljárások hatékonyságát pszichovizuális vizsgálattal elemezte, különös tekintettel a digitális térképezési felhasználásokra. A vizsgálati módszer legfontosabb újdonsága a szokásosan alkalmazott, páronként történő összehasonlításnak a négy eljárás egyszerre történő összehasonlításával történő felcserélése volt. A szerző meghatározta, hogy a fraktál, MrSID és JPEG2000- eljárással nagyfelbontású képek közepesen nagy tömörítése (9MB-ról 220KB-ra történő körülbelül 40-szeres tömörítés) egyaránt nagyon jó minőségben végezhető el. A fraktáltömörítés nagyon jó a színárnyalatok visszaadásában, de gyengébb az alakzatok, részletek felismerhetősége tekintetében, az MrSID-tömörítésű képek nagyon jól adják vissza az eredeti kép színmélységét, a színárnyalatok, alakzatok felismerhetősége tekintetében átlagos eredmény kapott. A JP2000-tömörítés adja a legjobb eredményt az alakzatok, részletek felismerhetősége szempontjából, de gyengébb eredményt ad a színárnyalatok, színmélység tekintetében. A JP2000 jó eredménye az alakzatok felismerhetősége tekintetében alkalmassá teszi térképek tömörítésére is. Vizsgálta és összehasonlította a papíralapról szkennelt raszteres topográfiai és talajtani térképek vektorizálásának automatizálási lehetőségét. Megállapította, hogy ESRI ArcScan modulja segítségével kis adatsűrűségű genetikus talajtérképek digitalizálása, vektorizálása hatékonyabban végezhető, mint manuálius eljárásokkal. A szerző vizsgálta a globális helymeghatározás rendszereinek automatikus térképezési lehetőségeit, az automatikus, félautomatikus domborzatmodell-generálás GNSS adatgyűjtő eszközrendszerét, annak hatékonyságát. A vizsgálati módszer legfontosabb újdonságai a valós idejű kinematikus folyamatos felmérési módszer használata és az eredményeket ellenőrző vizsgálatok voltak. 6

Következtetéseiben a szerző leírja, hogy a Georgikon Bázisállomás és más, hasonló struktúrájú NRTIP szolgáltatások pontosítóadataira épülő GNSS valós idejű kinematikus folyamatos topográfiai mérés megfelelő felszínborítású területeken hatékonyan képes közepes kiterjedésű terepi domborzatmodell nagypontosságú adatellátására, és az így gyűjtött téradatok jól használhatóak az agrár-, környezetvédelmi és egyéb területek térinformatikai alkalmazásainak alapadataiként, míg összefüggő erdővel borított területeken vegetációs időszakon kívül sem alkalmazható hatékonyan nagypontosságú felvételezésre. Kutatásait az eredmények oktatási, kutatási gyakorlatban történő validálásával végezte. 7

1.2 Angol nyelvű kivonat THE APPLICATION OF MAPSERVERS AND OTHER VISUAL TECHNOLOGIES IN AGRICULTURAL HIGHER EDUCATION AND RESEARCH The author s research has been based on the visual technologies applied in agricultural higher education at the moment and possibly in the future. The dissertation introduces the results of several research based on one another. The efficiency of image compressing methods were analysed by means of a psychovisual examination, with special emphasis on digital web mapping applications. The author has defined which methods are the most efficient in the visibility of colour shades and saturation as well as that of shapes and small details. The author has examined the GNSS data collection tool system and the usability of automatic and semi-automatic elevation model generation in different surface overlay environment. The author has examined the automatisation possibilities of the vectorisation of maps. The research results have been validated in the author s educational and research practice.

1.3 Német nyelvű kivonat MAPSERVER UND ANDERE VISUELLE TECHNOLOGIEN IN DEM AKADEMISCHEN AGRARUNTERRICHT, UND DER AGRARFORSCHUNG Der Verfasser gründete seine Forschungen auf die in dem akademischen Agrarunterricht, und der Agrarforschung angewandten und in der Zukunft voraussichtlich anzuwendenden visuellen Technologien. Die Dissertation stellt Ergebnisse mehrerer aufeinander bauenden Forschungen vor. Er analysierte die Effizienz von Bildkomprimierungsverfahren mit psychovisueller Untersuchung unter besonderer Beachtung auf die digitalen Kartierungs-Anwendungen. Er bestimmte, welche Verfahren hinsichtlich der Rückgabe von Farbenabtönungen, Sättigung und Sichtbarkeit von Figuren und kleinen Einzelheiten effizienter sind. Er untersuchte das GNSS Datensammlung-Mittelsystem, die Verwendbarkeit der automatischen, halbautomatischen Geländemodell-Generierung in verschiedenen Oberflächengestalt-Umgebungen. Er führte seine Forschungen mit Validation der Ergebnisse in der Unterrichts-, und Forschungspraxis durch. 9

2 BEVEZETÉS A képi, térképi információk digitális ábrázolása, megjelenítése, feldolgozása napjaink egyik leggyorsabban fejlődő területe. Számítógépeink műveletvégző sebessége folyamatosan nő (MOORE, 1965). A tárolókapacitás, amely nagyon fontos a vizuális információk tárolásakor, szintén exponenciálisan nő. Mindez körülbelül tizenöt évvel ezelőtt hozta meg az áttörést. Egyre szélesebb körben vált megszokottá a képi információk számítógépes megjelenítése. Folyamatosan terjednek az új technológiák, fejlődnek a kép-, hang- és videótömörítési módszerek. Új, a megnövekedett tárolási igényeknek megfelelő háttértárakat fejlesztettek (DVD, flash tárolók). Ezek az eszközök elsősorban vizuális, multimédia jellegű információk tárolására használatosak. Az oktatással, kutatással foglalkozó intézmények nagy erőfeszítéseket tettek a technológiai, módszertani fejlesztések területén. Számtalan felhasználási területen bizonyult hasznos és hatékony eszköznek a vizuális informatika. Bizonyos szakterületeken folyó munka manapság már szinte elképzelhetetlen az informatikai eszközrendszer nélkül. Az információk hozzáférésével, megosztásával foglalkozó technológiákkal kapcsolatban azonban egészen a közelmúltig lehetett hiányérzetünk. Bár az internet, mint platform széleskörben rendelkezésünkre áll körülbelül tizenöt éve, bizonyos területeken csak napjainkban érezhető lényegi javulás. A térképi információk hozzáférése, térképszerverszolgáltatások kialakítása jelentős lemaradásban volt például a videószolgáltatások, letöltések (jogszerű és kevésbé jogszerű) lehetőségeihez képest. Magyarországon különösen nehéz volt térképi alapadatokhoz hozzájutni. Az elmúlt 3-4 év jelentős változást hozott ezen a területen. Egyrészt a közösségi webtérképfejlesztés világméretű és magyarországi terjedése gyorsítja fejlesztést, javítja a hozzáférést. A hozzáférhetővé vált alapadatok (úthálózat, turistautak, időjárási műholdképek ) segítségével a magyarországi nehézkes szolgáltatást kikerülve készíthetjük saját, szabadon továbbfelhasználható térképeinket. Oktatási, kutatási projektjeinkben jól használható eszközrendszert építettek ki, és építünk tovább. Oktatási felhasználás tekintetében fontosak az integrálható szolgáltatások. Nagyon sok olyan médiaszerver, webszerver, térképszerver, képtár, 3D objektumtár szolgáltatás érhető el a weben, melyek összeépíthetőek és ingyenes oktatási felhasználást tesznek lehetővé.

Másik fontos változást az Európai Unió irányelve az Európai Közösségen belüli térinformációs infrastruktúra (INSPIRE) kialakításáról hozhatja. Remélhetően könnyebbé, egyszerűbbé teszi az információszerzést, hozzáférést a rendelkezésre álló térbeli alapadatokhoz, segítheti az egységes téradatstruktúrák kialakítását. A vizuális információk gyűjtésének egyik legújabb és egyre inkább használt eszközrendszere a globális helymeghatározás. A nagy pontosságú, jól hasznosítható, automatikus adatgyűjtésre alkalmas pontosító rendszerek egyre szélesebb körben válnak használhatóvá. Eredményeink jól integrálhatók az előzőekben említett szolgáltatási rendszerekhez. Változásokat tapasztalunk az oktatási, kutatási felhasználások tekintetében is. Egyrészt az eszköz megismerése már elsősorban nem cél az informatikaoktatásban sem, hanem a gyakorlatban, a tanulási folyamatban, a mindennapi életben alkalmazható eszköz. Másrészt a mindennapi életben használt eszközök oktatási felhasználási lehetőségein kell elgondolkodnunk. Ilyen eszközök, eszközrendszer lehet a podcasting (MP4), a geocaching vagy a mobilinternetes technológiák (KOZMA-BOGNÁR és mtsai, 2008a). 2.1 Témafelvetés Kutatásaim fontos területe a térképszerver és annak eszközrendszere, a térinformatika, amely több más tudományterület eredményeit alkalmazva (képfeldolgozás, globális helymeghatározás, webszolgáltatások ) szakterületek széles köre számára kutatási eszközként nyújt lehetőséget vizsgálatokhoz, illetve az eredmények könnyű és hatékony publikálásához. Az értekezés célja annak bemutatása, hogy a webtérképek eszközrendszere milyen felhasználási lehetőségeket teremt a felsőoktatás és kutatás számára. Az agrár-felsőoktatás számára különös jelentőségű a téma. Egyrészről az agrár (környezetvédelmi) alkalmazások olyan széles körét érinti, ami kikerülhetetlenné teszi figyelembe vételét a képzési tervek elkészítésekor. Másrészt a kutatási tevékenység egyik fő iránya, eszköze már legalább egy évtizede Magyarországon is. A térképszerverek, vagy tágabb értelmezésben a térinformatikai rendszerek fejlesztése folyamatosan igényli a kapcsolódó tudományterületek eredményeinek beépítését. 11

Agráralkalmazások tekintetében leginkább a GIS, távérzékelés, geodézia, kartográfia, GPS, CAD, 3D-megjelenítés témaköreit, valamint a térbeli döntéstámogató rendszereket említhetjük. Kutatómunkám során azt tapasztaltam, hogy igazán akkor tudunk új eredményeket felmutatni és az oktatás számára elérhetővé tenni, ha széles kitekintéssel, a tudományterületek eredményeit integrálva folytatjuk munkánkat. Oktatásban történő felhasználások esetében nem feledkezhetünk meg a megfelelő módszerek alakalmazásáról. Napjainkban olyan gyorsuló fejlődésnek vagyunk a tanúi a web- és főként a mobil informatikai fejlesztések, eszközök tekintetében, hogy alkalmazásuk már rövidtávon is kikerülhetetlennek tűnik a tudományterületek széles körében. Ebbe a körbe természetesen nemcsak a természettudományokat, hanem a társadalomtudományokat is beleértjük (szociológia, politikatudomány, antropológia ). A felsőoktatás számára nagy kihívást jelent az új eszközrendszer integrálása az oktatási környezetbe. Míg az e-learning oktatási irodalma, köszönhetően az elmúlt évtizedek munkájának, széles körű, addig a mobil oktatási rendszerek kialakítása napjaink feladata. A térképszerverek mobil (terepi)-elérése már régóta fontos kérdése az agrár- és környezetvédelmi kutatásoknak, így jelentős mobilkommunikációs és térinformatikai tudásbázisok alakultak ki a hazai agrár-felsőoktatásban is. Napjaink robbanásszerű mobilinformatikai fejlődése pedig megteremti a lehetőségét a széleskörű kutatási, oktatási felhasználásnak. A térképszerverek mellett más vizuális információszolgáltatások is egyre szélesebb körben válnak elérhetővé. A médiaszerverek és térképszerverek jól kiegészíthetik egymást, és ahogy a hibrid adatstruktúrák, úgy a hibrid vizuális- és multimédiaszolgáltatások (például: GoogleMaps) is előtérbe kerülhetnek. A webtérképen elhelyezhetünk képeket, videókat, hivatkozásokat, 3D objektumokat, amelyeket akár különböző webes forrásokból vehetünk. Az ilyen, szabadon fejleszthető, hozzáférhető, beépíthető mashup szolgáltatások egyre nagyobb teret hódítanak. A felsőoktatásnak, agrár-felsőoktatásnak követnie és bizonyos területeken indukálnia kell a fejlődést. A napi munkavégzés gyakorlatában, de akár kikapcsolódás közben is egyre nagyobb intenzitással használunk digitális képi-, térképi-, távérzékelési információkat. Ezek mérete gyakran meglehetősen nagy, ami lassítja a megjelenítést. Adatátviteli kapacitásainkat jelentősen lefoglalhatják, így lassíthatják egyéb adatforgalmunkat. A légifényképek, űrfelvételek mérete akár terrabájt nagyságrendű is lehet. Megjeleníteni a szokásos technikákkal nem minden esetben lehetséges őket. Érdemes valamilyen térbeli vagy logikai részekre bontást alkalmazni. Ilyenek lehetnek a következők: méretaránytól függő megjelenítés, 12

képmozaik kialakítása, többfelbontású képsorozat használata (képpiramis). A másik lehetséges megoldást a tömörített képi információk használata jelenti. Szerver-, térképszerver-szolgáltatásaink erőforrásigényét jelentősen csökkenthetjük, a minőségét pedig emelhetjük a megfelelően megválasztott tömörítési módszerek alkalmazásával. Igazán nagy tömörítési arányt (akár több nagyságrend) veszteséges eljárásokkal érhetünk el. A veszteséges tömörítés esetén mindig vizsgálnunk kell, hogy az információvesztés az alkalmazás szempontjából még megengedhető-e. Vizsgálataink lehetnek az emberi látórendszert legfeljebb csak modellező összehasonlító vizsgálatok. Különböző algoritmusok segítségével akár pixelenként hasonlíthatjuk a tömörített állományt az eredetihez. Technológiai szemléletű, jól számszerűsíthető következtetéseket vonhatunk le a vizsgálatokból. Rövid idő alatt jelentős mennyiségű adatot vizsgálhatunk. Az automatikus képfeldolgozó műveletek köztes lépéseit jól vizsgálhatjuk. Eredményeink azonban nem minden esetben fognak együtt mozogni a gyakorlati tapasztalatokkal. Nem minden esetben modellezhető a végeredmény leképeződése a látás folyamatában. Pszichovizuális vizsgálatok esetén a látás folyamatára épül a vizsgálat, így eredményeink közelebb kerülhetnek a valós észleléshez. Ezzel párhuzamosan a vizsgálatok bonyolultabbakká, nehezebben kivitelezhetővé válnak. Webes elérésű tesztoldalak segítségével nagyon jól meghatározhatók a fontos alapelvek. Laboratóriumi körülmények között van értelme a további pontosító vizsgálatnak. Kis eltérések, nem extrém mértékű tömörítések vizsgálata során nagyon fontos a minél homogénebb számítógépes- és laboratóriumkörnyezet kialakítása és fenntartása a vizsgálat során. El kell érni, hogy lehetőleg azonos feltételekkel történjen az értékelés. Az értékelésben résztvevők körének változtatásával pedig meghatározhatjuk a következtetések érvényességi körét. A pszichovizuális vizsgálatok eredményei a redundanciák feltárásával a látás folyamatának jobb megértéséhez is hozzájárulhatnak. Segíthetnek a pszichovizuális redundanciaparaméterek jobb meghatározásában az automatikus vizsgálatok esetén. A tömörítési eljárások hatékonyságának növekedése és új tömörítési eljárások megjelenése indukálta a 2003. évben megkezdett vizsgálataimat. A JP2000 szabvány bevezetése után rövid idővel tudtam vizsgálni erősségeit és hibáit, különös tekintettel a térképi alkalmazásokra. Különböző képtömörítési eljárásokkal (fraktál, MrSID wavelet, JPEG wavelet) tömörített képeket hasonlítottam össze egymással és tömörítetlen TIFF képekkel. A vizsgálat során nagyfelbontású képeket vizsgáltam közepesen nagy tömörítés mellett. 13

Vizsgálataim eredményeit felhasználtam a Georgikon Térképszerver szolgáltatásainak kiépítése, adatstruktúrájának megtervezése során. A Georgikon Térképszerver 2003-as üzembe helyezése óta szolgáltat adatokat. Kutatást és oktatást segítő eszközként nemcsak agrár- és környezetvédelmi tudományok, de a társadalomtudományok információforrásaként is működik. Kialakításakor az adatkonverziós feladatok mellett az egyik legérdekesebb feladat a digitális térképek megjelenítésének kialakítása volt. Digitális térképek, térképösszeállítások készítése során egyre használhatóbb eszközrendszer áll rendelkezésünkre, de elkészült térképeink minősége, használhatósága nagyon sok esetben még nem megfelelő. Módszertani ajánlásokra, azok széles körű elterjesztésére és használatára nagy szüksége van az egyre gyorsuló alkalmazásfejlesztésnek. A digitális térképezés széleskörű elterjedése, a honlapokra helyezhető mashup webtérképszolgáltatások fejlődése alapjaiban változtatja meg térképhasználati szokásainkat és a térképkészítés folyamatát. A térképi adatok egységes rendszerű publikálása az informatikai szolgáltatások megfelelő hozzáférési lehetőségeinek megteremtésével válik teljeskörűvé. A megfelelő publikációs struktúrákban, a folyamatosan keletkező közcélú, manapság már elsősorban digitális adatok nagy részének hozzáférése megoldhatóvá válhat. Mindemellett azonban fontos a régi, analóg adattömeg feldolgozása és beépítése rendszereinkbe. A különböző formátumokban adott térbeli adatok egységesítése nagyon sok esetben analóg szöveges információk feldolgozását igényli. Ilyen lehet például a talajtani térképezésnél a táblatörzskönyv, geológiai mérések leírásai, vagy különböző, zömében 1990. előtti mintavételezések. Ezen feldolgozások munkaigényesek, de nagy előnyük, hogy a digitális információt a manapság használatos vetületi rendszerekben hozzuk létre. Az Intelligens vízgyűjtő projekt keretében tervezett talajtani tanácsadó rendszer adatellátásához és működtetéséhez járultak hozzá 2002-től folyamatosan végzett vizsgálataim. Talajtérképek raszteres publikálási lehetőségeit, illetve automatikus és manuális vektorizálási lehetőségeit vizsgáltam. A cél térképszerveres talajtérkép-támogatás kiépítése volt. Talajtani tanácsadó rendszer kialakításához szükséges talaj- és tápanyageróziót befolyásoló tényezők közül a csapadékra, valamint a domborzatra és a felszínborításra vonatkozó adatbázisok nagyrészt lehatárolhatók. A talajtani tényezők legalább olyan fontosak, de a rendelkezésre álló adatok rendkívül szétaprózottak. Ezek adatbázisba szervezése, integrálása adta vizsgálataim vezérfonalát. 14

Analóg térképlapokat egyszerű eszközök (lapolvasók, dobszkenner) segítségével digitalizálhatunk. Az igazán munkaigényes feladat a georeferálás, a torzulások kiszűrése a vetületi konverzió és a referenciapontok segítségével, illetve a vektorizálás. A térinformatikai elemzések új szintjét nyithatja meg a raszteres adatok megfelelő attribútumadatokkal ellátott vektorizálása. Csökken az adatok tárolási, továbbítási kapacitás iránti igénye. Térinformatikai-, agrár- és környezetvédelmi-, valamint egyéb rendszerek adatellátását a térképszerveren publikált, vektorizált raszteres, már rendelkezésre álló adatok mellett segíthetjük GNSS adatgyűjtéssel is. Terepi GNSS adatgyűjtési lehetőségek új szemléletű vizsgálatára adott lehetőséget a Georgikon GNSS Bázisállomás üzembehelyezése 2007 nyarán. Már a Bázisállomás tervezése, hardver- és szoftverfeltételeinek kialakítása során figyelembe vettem a kinematikus mérések igényeit. Nagy mennyiségű téradat rövid idő alatt történő gyűjtésének és az agráralkalmazások adatellátásának támogatására alkalmas eszközrendszert igyekeztem kialakítani. Kutatásaim során vizsgáltam, hogy nagypontosságú domborzatmodell kialakításához mennyiben alkalmazható a valós idejű kinematikus mérés folyamatos adatgyűjtéssel. Az egyetemi oktatásba, különösen az agrároktatásba folyamatosan épülnek be a térképi adatbázisok felhasználási- és továbbfelhasználási lehetőségei. Vizsgáltam, hogy a hallgatók véleménye szerint is olyan fontos-e a vizuális informatika szerepe az agrár-felsőoktatásban, kutatásban, mint azt (kutatásaim elején) feltételeztem. Kérdőívekkel vizsgáltam, hogy mennyiben ítélik alkalmazhatónak a mobileszközöket vizuális információszerzésre, mely technológiai, módszertani megoldásokat ítélik előnyöseknek. Vizsgáltam, hogy mely vizuális informatikához, térinformatikához kapcsolódó tudományterület ismereteinek megszerzését ítélik fontosnak tanulmányaikban. Vizsgáltam a választást befolyásoló tényezőket, a hallgatók által használt infokommunikációs eszközrendszert és annak változását. E vizsgálataimmal kívántam megalapozni az új vizuális informatikai jellegű tárgyak bevezetését az agráregyetemi oktatásba. Másrészt ezen vizsgálatok segítségével szándékoztam eldönteni, hogy kutatási, fejlesztési eredményeim mennyiben illeszthetők a graduális oktatásba. A térképszerverrel, a térképszerver adatellátásával, terepi térinformatikával, GNSS Bázisállomás pontosító adatainak felhasználási lehetőségeivel kapcsolatos eredmények ellenőrzésére, továbbfejlesztésére nyílt lehetőségem az oktatási elemekkel segített validálás során. Különböző tárgyak (térinformatika, alkalmazott térinformatika, növényvédelmi informatika, alkalmazott informatika) beadandó feladatainak, zárthelyi dolgozatinak kitűzése, értékelése során tesztelhettem kutatási eredményeimet, az azokat felhasználó szolgáltatásokon keresztül. 15

A számítástechnika oktatása nagy hagyományokkal rendelkezik a magyar agrárfelsőoktatásban. Erre támaszkodva komoly erőfeszítések árán nagyrészt alkalmassá vált a múlt század 70-es, 80-as és 90-es éveiben a megnövekedett mennyiségi és minőségi igények kielégítésére. Jelentős változást hozott azonban az alapozó- és felhasználói ismeretek egyre korábbi életkorban történő oktatása. A múlt század nyolcvanas éveiben elkezdődött a tömeges informatikaoktatás a közoktatásban. Először a középiskolában, majd az alapfokú oktatásban is elindult a képzés. A XX. század végére megérett az idő, hogy a felsőoktatási intézményeknek oktatási struktúrájuk és a tananyagtervezés szempontjából is fő szempontként kellett ezt figyelembe venni. Ahhoz, hogy az agráregyetemi informatikai képzést fejleszthessük, illetve az egyre inkább előtérbe kerülő alkalmazott informatikai tantárgyak helyét megtaláljuk a képzési rendszerben, vizsgálnunk kell a hallgatók előképzettségét. A vizuális informatikai elemeket használó képzés pedagógiai, módszertani, tanuláslélektani és nem utolsó sorban technológiai háttere jelentősen eltér a többi, felsőoktatásban oktatott tárgytól. Módszertani ismereteink elsősorban az elmúlt másfél évtizedben jelentősen fejlődtek, de nagyon sok esetben ma is és előre láthatóan még sokáig a napi oktatási gyakorlat alakítja őket. Tudatosulnia kell a felsőoktatás szereplőiben, hogy az informatikaoktatás fejlesztése, értékelése, stratégiai kérdései sok esetben nem vonhatók össze a többi tudományterülettel. 2.2 Kutatási célok A vizuális informatikai technológiák fejlesztési, alkalmazási lehetőségeinek áttekintése után igyekeztem megkeresni azokat az agrároktatáshoz, kutatáshoz kapcsolódó tudományterületeket, melyek a vizuális informatika eszközrendszerét használják és a következő években (évtizedben) leginkább a fejlesztés meghatározói lehetnek. Az agrárfelsőoktatásban és kutatásban az új technológiák alkalmazásával a tudásalapú társadalom megteremtését segíthetik. Minden esetben az oktatásban, kutatásban történő mielőbbi felhasználás igényével terveztem a vizsgálataimat. Fő kutatási irányként kezdetben a térképszerverek adatellátásának magyarországi sajátosságaival kívántam foglalkozni. Kutatásokat terveztem a téradat adatbázisok, webszerveres publikálásának hatékony megszervezéséhez szükséges raszteres és vektoros adatformátumok előállításával kapcsolatban. 16

A raszteres térképek publikálása kapcsán vizsgálni kívántam a nagyméretű képek közepesen nagy tömörítésének lehetőségeit három tömörítőeljárás összehasonlításával. Közepesen nagy tömörítésnek a tízszeres és százszoros közti tömörítéseket tekintettem. Kutatásaim apropóját a JPEG2000 képtömörítési szabvány első implementációinak megjelenése adta. Pszichovizuális vizsgálatokat kívántam végezni, hogy a JPEG2000-tömörítés, összehasonlítva a hasonlóan waveletet használó MrSID- és a fraktáltömörítéssel, mely területeken ad (amennyiben ad) jobb eredményeket. Vizsgálni terveztem külön is az eljárásokat három fő irányban. Ezek a színárnyalatok eltérése, színtelítettség és az alakzatok, részletek felismerhetősége voltak. Geoinformációs rendszerekben történő felhasználási javaslatot, pszichovizuális sorrendet terveztem megállapítani az eljárások között. Térképszerver és GNSS bázisállomás felhasználási lehetőségeinek vizsgálatát kívántam elvégezni terepi adatgyűjtési és terepi automatikus adatgyűjtési feladatokkal kapcsolatban. Milyen körülmények között alkalmazható nagypontosságú (szubméteres) terepi adatgyűjtésre? Raszteres talajtani és egyéb térképek automatikus és kézi vektorizálási és publikálási lehetőségeit terveztem vizsgálni. Alkalmas-e az ArcInfo ArcScan modulja genetikus talajtérképek vektorizálására? Kutatásaimmal segíteni kívántam a Pannon Egyetem Georgikon Karán újonnan bevezetésre kerülő alkalmazott informatikai tárgyak kiválasztásának, megtervezésének folyamatát. Ehhez egyrészt vizsgálatokat terveztem az informatikaoktatás, a használatban lévő informatikai eszközrendszer tekintetében. Vizsgálni kívántam a hallgatói igényeket a vizuális informatikához köthető tárgyakkal kapcsolatban, hogy a hallgatók véleményük kialakításakor mennyiben támaszkodnak (adott esetben hiányos) előzetes ismereteikre. Másrészt vizsgálni kívántam a sok esetben szerverszolgáltatásokhoz köthető mobil vizuális eszközök, eszközrendszer oktatási feladatokra történő bevonásának lehetőségeit. Tervezett konkrét vizsgálatok: Pszichovizuális vizsgálat raszteres képek eltérő tömörítési módszereinek összehasonlításával, külön is vizsgálva a térképezésben, webtérképezésben való használhatóságot. A wavelet (JP2000, MrSID)-tömörítés, a fraktáltömörítés és tömörítetlen állományok összehasonlítása. Korszerű integrált térképszerverszolgáltatások (a Balaton vízgyűjtőjére vonatkozó integrált topográfiai, távérzékelési és talajtani adatokkal) kiépítéséhez szükséges kutatás a raszteres képek, térképek automatikus és kézi vektorizálásának összehasonlításával kapcsolatban, különös tekintettel a talajtérképekre és topográfiai térképek szintvonalaira. 17

Nagypontosságú térinformatikai alapadatok gyűjtésének lehetőségei GNSS pontosítással, vizsgálva az automatikus domborzatmodell generálását maximálisan 1-2 km 2 területre. A mérések tervezése és végrehajtása során nem elsősorban a modell létrehozása volt a célom. Általánosságban terveztem vizsgálni a magyarországi alternatív GNSS eszközrendszer és a Georgikon Bázisállomás gyakorlati alkalmazhatóságát. o Mennyiben felel meg a pontossági követelményeknek? o Milyen mértékű a rendszer integritása különleges helyzetekben? o A kiegészítő rendszerek (GPRS, webalapú elérés, feldolgozórendszer ) mennyire megbízhatóak? o Mekkora a felmérésterület felső határa, amely esetben még gazdaságosan készíthetünk domborzatmodellt, használhatjuk a modellépítés ilyen módját? o Milyen felszínborítás esetén végezhető a mérés hatékonyan? Vizuális informatikához köthető új tárgyak agráregyetemi oktatásba történő bevezetési lehetőségeinek vizsgálata a hallgatói igények és felkészültség felmérésével. A tervezett fejlesztések, kutatási célok az agrár-felsőoktatás oktatási- és kutatói munkájának segítését célozták. A kutatásokat úgy hajtottam végre, hogy az eredmények azonnal használhatók, hatékonyságuk ellenőrizhető legyen az oktatási, kutatási gyakorlatban, így azonnal ellenőrizhetővé váltak az eredmények. Az értekezés gondolatmenetében törekedtem az érintett tudományterületek kapcsolódási pontjainak feltárására, összefüggéseik bemutatására. A fenti területeken 2001-től kezdődően a Pannon Egyetem Georgikon Karán végzem kutatómunkámat. Az értekezésben elhelyeztem a használt fontosabb rövidítések és a felhasznált műszaki dokumentációk és online adatforrások jegyzékét. 18

3 IRODALMI ÁTTEKINTÉS 3.1 Térképezés, digitális térkép A körülöttünk lévő világ lerajzolása, a térképezés, térképkészítés nagyon régóta művelt tudományág. Már az ősidőkben is segítségére volt az embereknek ismeretek átadásában, átörökítésében, az együttműködés fejlesztésében. A kéziratos térképek kora a kezdetektől egészen a reneszánsz beköszöntéig tartott. A térképek egyre pontosabbak lettek, bizonyos esetekben egyszerűbb vetületi elemeket is tartalmaztak. A tömegesen hozzáférhető nyomtatott térképeket a XV. századi megjelenéstől a felmérések, vetületek egyre pontosabbá válása jellemzi. A digitális térképek megjelenése a múlt század hatvanas éveitől újabb minőségi változásokat hozott. A pontosság fogalma (méretarány) a tetszőlegesen nagyítható (főként vektoros) térképek esetén egészen új értelmet nyert. Az eszközrendszer bővülése, a térképi adatok új típusú tárolási, megjelenítési, elemzési lehetőségei gyors ütemben bővítik az alkalmazások körét. 3.1.1 Magyarországi térképezés kezdetei, nyomtatott térképek Ha feltesszük a kérdést, hogy Magyarországon mikortól datálható a digitális térképezés, akkor arra a meglepő eredményre juthatunk, hogy legalábbis az 1500-as évek elejétől. Az első teljes Magyarországtérkép, amely helyesen ábrázolja az ország földrajzi adatait, a XVI. század elején (valószínűsíthetően 1514-ben) készített Lázár deák térképe (1. kép). Mérete 55x75 cm, méretaránya nagyrészt 1:1150000. A digitális térképkészítés (ZENTAI, 2000) minden munkafázisát természetesen nem tudták akkoriban elvégezni, így a XXI. század térinformatikusainak is maradtak feladatai. 1. kép Lázár deák térképe forrás: http://oszk.hu 19

A térkép alapadatait napjainkban egyszerű eszközökkel georeferálhatjuk (MOLNÁR és mtsai, 2008) és így rendelkezésünkre áll egy, a mai vetületekhez jól illeszkedő digitális térkép, amely más forrásból nehezen beszerezhető történeti információkkal szolgálhat. További korszakokból is jelentős számban találhatunk digitalizálásra, publikálásra érdemes térképeket. Ilyenek többek közt a XVIII-XIX század katonai felmérései (TIMÁR és mtsai, 2008) vagy a különböző világatlaszok, illetve későbbi talajtani, geológiai vizsgálatok eredményei. 3.1.2 Digitális térképezés, vetülettel ellátott papírtérképek digitalizálása Jelentős fejlődést hozott a különböző vetületi rendszerek megjelenése a térképészetben. Vetülettel rendelkező térképek georeferálása már nemcsak a referenciapontokra támaszkodhat, hanem matematikai összefüggésekkel (TIMÁR és mtsai, 2003) megadható, konverziókkal, transzformációkkal is leírható. Jelentős feladat a szépszámú magyarországi alapfelület és vetületi rendszer (2. kép) közti átjárás megteremtése, ugyanis adott terepi pont földrajzi koordinátái más-más vetületi rendszer alapfelületén különbözőek. A munkát jelentősen felgyorsította a 2000-es évek környékére a geoinformációs rendszerek és a GPShelymeghatározás fejlődése és elterjedése. Elkerülhetetlenné vált a különböző rendszerekben előállított adatok (VARGA, 2002) konverziója, egységes digitális, webes publikációja. 3.1.2.1 Vetületi rendszerek, dátum A használatos vetületi rendszereket csoportosítása (STEGENA, 1988) Vetületnélküli rendszerek Kettős vetítésű magyarországi rendszerek Sztereografikus vetületi rendszerek (BUDAPESTI, MAROSVÁSÁRHELYI) Ferdetengelyű szögtartó hengervetület Gömb érintő elhelyezésű ferdetengelyű szögtartó 2. kép Tízezres EOV szelvény hengervetületei (HÉR, HKR, HDR) 1:100000 nézete Gömb ferdetengelyű redukált szögtartó forrás: http://fomi.hu hengervetülete (EOV) Gauss-Krüger vetület forgási ellipszoid egyenlítői elhelyezésű, érintő, szögtartó hengervetülete 20

UTM (Universal Transverse Mercator) vetület ellipszoid egyenlítői elhelyezésű redukált, szögtartó hengervetülete GEOREF (World Geographic Reference System) földrajzi fokhálózatra épül, vetületi rendszerektől független Magyarországon használatos fontosabb ellipszoidok (BÁCSATYAI, 2002) Bessel (1869-) Kraszovszkij (1953-) WGS-84 (2001-) IUGG-67 (1976-) 3.1.3 Térinformatikai eszközrendszer digitális térképezéshez Napjainkban is keletkeznek képi információk, amelyeknek a pontjaihoz felvételezéskor nem rendelünk térbeli elhelyezkedési információt. Ezen adatok feldolgozására, illetve más, elsődleges és másodlagos információk feldolgozása térképi információk előállításához térinformatikai eszközrendszert használva lehetséges (TAMÁS és LÉNÁRT, 2006) (HAVASI és BUSZNYÁK, 2008). A digitális térkép nem csak egyszerűen a térkép tartalmának számítógéppel kezelhető, digitális leírása. Fontos jellemzője, hogy nincs szükség szelvényekre bontásra, valós méretűek az elemei, pontos illeszkedésekkel, topológiával rendelkezik, gyakran rétegeket, objektumokat használ. Digitális térképeket létrehozhatunk elsődleges adatnyerési eljárásokkal mérésekből (GPS), meglévő jegyzőkönyvekből (BUSZNYÁK, 2004b), vagy másodlagos forrásból digitalizálással, majd automatikus vagy kézi vektorizálással (OTTÓFI, 1998). Elsődleges adatnyerési eljárásokkal általában vektoros adatokat állítunk elő. Másodlagos eljárásoknál georeferálás, vektorizálás esetén szintén vektortérképet kapunk. Amennyiben a másodlagos adatnyerést (szkennelést) georeferálás után nem követi vektorizálás, digitális rasztertérkép az eredmény. A megfelelően használható digitális térképek előállításának fontos lépése az adatminőség ellenőrzése. Az adatok érvényességét leginkább befolyásoló tényezők az adatok eredete, a geometriai pontosság és az attribútum adatok pontossága illetve ezek konzisztenciája, a topológiai konzisztencia és az adatok teljessége, aktualitása. 21

A térinformatika (Térbeli információk tudománya) értelmezése (MÁRKUS és mtsai, 1994) folyamatosan változik, egyre újabb és újabb tudományterületek kapcsolódási pontjai merülnek fel. A meghatározások többsége vagy leszűkítő (Térinformatika=GIS), vagy túl tág és nehezen értelmezhető (Térinformatika=Térbeli információkkal foglalkozó tudomány, vagyis minden). Megadhatjuk a GIS-tudományok ágait az NCGIA Core Curriculum in GIScience 2000 alapján, vagy ennél jóval bővebb értelmezést is adhatunk, és bizonyos esetekben kell is adnunk a térinformatikához kapcsolódó tudományterületeknek. Érdemes a sorrendet megfordítani és azt vizsgálni, hogy melyek azok a tudományterületek akár felhasználás, akár hozzáadott eszközrendszer tekintetében, amelyekhez a térinformatika kapcsolódik. Így interdiszciplináris eszközrendszerként, tudományként vizsgálhatjuk. A térinformatika különböző szempontú definícióinak gyűjteményét, alapfeladatainak leírását találhatjuk a Térinformatikai Praktikum (TAMÁS és DIÓSZEGI, 1996) című kéziratban. A térinformatika (Spatial Information Sciences) komplex fogalomkörébe saját megközelítésemben leginkább a GIS, távérzékelés, geodézia, kartográfia, GPS (Global Positioning System), CAD (Computer-Aided Design), 3D (three-dimensional modeling) megjelenítés témaköreit értem bele. Természetesen a GPS beágyazható egy szélesebb fogalomkörbe és beszélhetünk technológiai megközelítésben mobilkommunikációról, vagy felhasználói helye szerint beltéri, kültéri helymeghatározásról. A térbeli döntéstámogató rendszereket is kezelhetjük önálló komplexitásként. 3.1.3.1 Térinformatikai adatmodellek Amikor térinformatikai adatmodellezésről szólunk, azt a folyamatot próbáljuk körvonalazni, mely a valós világ tárgyait és folyamatait úgy egyszerűsíti, hogy a rendelkezésre álló algoritmusok felhasználásával, a meglévő szoftver és hardver környezetben földrajzi elemzésre, döntés előkészítésre és tervezésre alkalmasak legyenek (SÁRKÖZI, 2009). Képi információk megjelenítésénél alapvetően két adattípust szoktunk megemlíteni. Ezek a raszter- és vektor típusú adatok. Elsődleges jellemzőként a vektoradatokat a kisebb méret, tetszőleges felbontás, bonyolultabb adatszerkezet jellemzi (SIKI, 1995). A raszteradatok általában nagyobb méretűek, rögzített felbontásúak, egyszerűbb az adatszerkezetük. A következőkben megadom a legjellemzőbb GIS adatmodellek tulajdonságait: 22

Vektoros adatmodell A vektoros modellek helyvektorokkal (pontok) és azoknak az összekötési szabályaival írják le az objektumokat. A földrajzi jellemzőket pontként, vonalként illetve sokszögként ábrázolják. Vektoros modell jól lehatárolható adatok tárolására alkalmas (országhatár, parcellák, utak) (TAMÁS, 2003a). A vektoros adatmodellek kategóriákba sorolhatók. Spagetti-modell A legegyszerűbb vektoros adatmodell, ahol a térbeli jellemzők geometriai megjelenítése semmi világos kapcsolattal nem rendelkezik (például topológiai vagy hálózati) más térbeli jellemzővel. A geometria lehet pont, vonal vagy sokszög. Nincs semmi megkötés, hogy ezek hogy helyezkedhetnek el, például két vonal metszheti egymást anélkül, hogy a metszéspontjuk koordinátái meg lennének adva. Kettő vagy több sokszög is fedheti egymást. Számos előnye van a többi adatmodellhez képest, mint például a modell egyszerűsége, könnyű szerkeszthetőség és rajzolás. Hátrány az esetleges redundáns adattárolás, valamint a számítástechnikai nehézségek a jellemzők topográfiai illetve hálózati kapcsolatainak meghatározásakor. Nem használható hatékonyan felszíni jellemzők meghatározására. Hálózati modell Topológiailag egymáshoz kapcsolódó pontok és vonalak egydimenziós gyűjteménye, ahol az élek metszéspontokhoz kapcsolódnak. Irány megjeleníthető az élek mentén és a metszéspontokban. Létezik meghatározott irányú hálózat, illetve nem meghatározott. Közlekedési hálózatban az irány nem mindig meghatározott, míg a folyóhálózatokban, közszolgáltatási hálózatokban az. A hálózati elemek (metszéspontok és élek) mindkét esetben tulajdonságcsoportokkal állnak kapcsolatban, melyeket a feldolgozás során felhasználhatunk. Topológiai modell Olyan térbeli adatstruktúra, amelyben az érintett adatok összefüggő és tiszta topológiai szövetet képeznek. Topológiát elsősorban az adatminőség biztosítására használnak (ne legyen átfedés vagy hézag parcellákat jelképező sokszögek között), és a földrajzi jellemzők realisztikusabb megjelenítésére GIS segítségével. A topológia lehetővé teszi a jellemzők közti geometriai kapcsolat irányítását, valamint geometriai integritásuk fenntartását. A pontok a topológiai struktúra felépítésében játszott szerepük alapján különböző típusokra oszthatók: önálló pont, lánc (ív) részét képező pont, csomópont. 23

A topológiát úgy is leírhatjuk, mint szabályok és kapcsolatok gyűjteménye, amelyek, párosulva bizonyos szerkesztőeszközökkel és technikákkal, lehetővé teszik GIS segítségével a valóság elemei közötti geometriai kapcsolatok pontosabb modellezését. Ebben a megközelítésben is lehetőség van annak biztosítására, hogy az adatok összefüggő és tiszta topológiai szövetet alkossanak, de szélesebb értelemben arra is felhasználható, hogy a jellemzők bizonyos szabályok szerint működjenek. Raszteres adatmodell Az adatok forrása digitális kép. A digitális kép elemi objektuma a pixel, azaz a legkisebb képpont, amit a képalkotó eszköz még képes létrehozni. A pixel optikai állapota homogén, azaz színe, fényereje a pixelen belül állandó. A raszteres rendszerek a teret egy n m-es mátrixra képezik le egy vagy több sávban. Minden cella egy értéket tartalmaz, és helykoordinátákat. Raszteren belül egy sáv olyan réteg, amely adatértékeket tartalmaz egy bizonyos elektromágneses spektrumtartományban. Ezek lehetnek az ultraibolya, kék, zöld, piros és infravörös, radar vagy más értékek, amik az eredeti képsávok manipulálásából származnak. A rasztermodell több sávot tartalmazhat. Műholdas felvételeknél általában több sáv van, a spektrum különböző hullámhosszainak megfelelően. A raszterek különálló képek, amelyek GIS-ben tárolódnak. Tipikus fájlformátumaik az MrSID, GRID, TIFF és ERDAS Imagine (TAMÁS, 2003b). A vektoros modelltől eltérően, amely explicit módon tartalmazza a koordinátákat, itt a raszterkoordináták mátrixsorrend szerint tárolódnak. A rasztermodell alkalmas állandóan változó adatok tárolására. Ilyenek például a légifelvételek és űrfelvételek a felszín kémiai jellemzőiről, domborzati és terepi elemeiről. Raszterek alkalmazhatók földrajzi hely információval rendelkező képek, 2,5D felületek megjelenítésére. Vektoros adatoktól eltérően itt nincsenek implicit topológiai kapcsolatok. Hibrid adatmodell A raszteres és vektoros adatokat hibrid rendszerek (SÁRKÖZY, 2001) segítségével együtt használhatjuk. A vektoradatokat, raszteradatokat és attribútumadatokat a kérdéses modellnek legjobban megfelelő módon külön-külön tárolják. Magukat a műveleteket mindig abban a modellben hajtják végre ezek a rendszerek, mely előnyös a kérdéses művelet szempontjából. A rendszerek széleskörűen alkalmazzák a vektor-raszter, raszter-vektor átalakításokat a műveletek előtt és után. Hibrid adatmodellre épül a GoogleMaps szolgáltatása. 24

Vektor GIS és a CAD adatmodell Napjaink korszerű térinformatikai rendszerei a relációs adatmodellre épülnek, mely alkalmas az 1:1, 1:N, N:M kapcsolatok kezelésére. Topológiát, rétegeket alkalmaznak (topologiai adatmodell), ellentétben a spagettimodellt alkalmazó CAD rendszerekkel (SIKI, 1999). Jellemző adatformátumok CAD: DXF (Drawing Interchange Format), DWG ( drawing ), DGN ( design ) GIS: Shape, TAB A CAD programok elsősorban rajzolásra, térképezésre és nem számítógépes elemzésre alkalmasak (spagetti modell). GIS rendszerek adatszerkezetei az egyes objektumok helyzetét, egymáshoz való viszonyát is megadják (topologikus modell). 3.2 Webes integrált vizuális téradatszolgáltatások Napjainkban nagy erőkkel folyik a már rendelkezésre álló vagy éppen keletkező digitális térképi információ webes hozzáférésének kialakítása. Ebben a körben fontos áttekinteni az Európai Unió Inspire (Téradat-infrastruktúra) irányelve nyomán induló fejlesztéseket és a tisztán piaci szereplők kezdeményezéseit. Nagy áttörést hoztak a nyilvános API (Application Programming Interface) térképszerver-hozzáférések (GoogleMaps, ESRI ArcInfo, ESRI ArcGIS Server Microsoft Virtual Earth ). Ezek lehetővé teszik a létrehozott térképösszeállítások továbbvitelét saját alkalmazásokba. Így az információk eljuttatása a felhasználóhoz több csatornán, sokkal hatékonyabban történhet. 3.2.1 INSPIRE - Európai Közösségen belüli térinformációs infrastruktúra Célja a már rendelkezésre álló adatok felhasználhatósága mértékének az optimalizálása úgy, hogy megköveteli a rendelkezésre álló területi adatok nyilvántartását és azoknak a szolgáltatásoknak a megvalósítását, amelyeknek a feladata a területi adatok hozzáférhetőbbé tétele és interoperabilitásának növelése, valamint úgy, hogy kezeli a területi adatok felhasználásának az akadályait (Javaslat az Európai Parlament és a Tanács irányelve a térinformatikai infrastruktúra (INSPIRE) kialakítására a Közösségen belül). 25

Az elmúlt öt évben nagy erőfeszítések történtek a cél elérése érdekében. Komoly várakozásokkal tekintett a téradatokat felhasználó piaci és mindenekelőtt a nonprofit szféra a megvalósítás módjára. A környezetvédelmi vizsgálatok, (főként civil) kezdeményezések hatékony lefolytatásának elemi követelménye a térinformatikai alapadatokhoz való minél jobb, akár határokon átnyúló hozzáférés. A felsőoktatási felhasználási területek (oktatás kutatás) is egyre szélesebb körűek. Egyre nagyobb igény mutatkozik a létező téradat infrastruktúrákhoz való hozzáférés lehetőségének könnyítésére. Mai állapotok szerint például Magyarországon egy egyetemi diplomadolgozat esetében egyedi minisztériumi engedély szükséges az állami alapadatok ingyenes használatához. Az engedély megszerzése után pedig gyakran az adatok árának többszörösét még mindig ki kell fizetni az adatok kiadási díjaként. A 2007-ben elfogadott irányelv és a 2008-as metaadatokra vonatkozó rendelet segítheti a magyarországi szabályozás hatékonyabbá, rugalmasabbá tételét. 3.2.1.1 INSPIRE2007 fontos rendelkezései Az irányelv kimondja, hogy a tagállamok azon téradatkészletek és szolgáltatások tekintetében, amelyekhez a metaadatokat ezen irányelvvel összhangban hozták létre, létrehoznak és működtetnek egy hálózatot az alábbi szolgáltatásokkal: a) keresőszolgáltatások, amelyek lehetővé teszik a téradatkészletekre és -szolgáltatásokra vonatkozó keresést a megfelelő metaadatok tartalma alapján, valamint a metaadatok tartalmának megjelenítését; b) megtekintési szolgáltatások, amelyek minimális követelményként a megjelenítést, a navigálást, a kicsinyítést és nagyítást, a megjelenített téradatkészletek pásztázását vagy átlapozását, továbbá a magyarázó jellegű információ és a metaadatok megfelelő tartalmának megjelenítését teszik lehetővé A felsőoktatási alkalmazások tekintetében nagyon kedvező változásokat hozhat az irányelv alkalmazása. Kérdés még az INSPIRE közösségi geoportál konkrét megvalósítása. Valóban ingyenesek lesznek-e a megtekintésszolgáltatások? A megvalósítás ütemterve tartható lesz-e? A tagállamok valóban életbe léptették-e az irányelvnek azokat a törvényi-, rendeleti-, és közigazgatási rendelkezéseket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy ennek az irányelvnek megfeleljenek? 26

3.2.1.2 INSPIRE2008 metaadatstruktúra A szabályozás leszögezi, hogy az infrastruktúra csak akkor működhet megfelelően, ha a felhasználók igény szerint hozzá tudnak férni a téradatkészletekhez és -szolgáltatásokhoz, illetőleg mérlegelni tudják használatukat és ismerik alkalmazási területüket, ezért a tagállamoknak metaadatok formájában leírást kell készíteniük elérhető téradatkészleteikről és szolgáltatásaikról (Spatial Data Infrastructures in Europe: State of play 2007). Ezen túl a metaadatokra vonatkozó szabályozás elősegítheti általában is a térinformatikai adatok adatminőség szempontú dokumentáltságának fejlődését. A rendelet 3. cikk (A metaadatok létrehozása és karbantartása) B. részében egy szabványos, egyéb fejlesztéseknél is jól használható metaadatstruktúrát definiál (melléklet). A térinformatika hatókörébe eső szakterületeknek egy lehetséges felsorolását is megadja a rendelet. Természetesen ez a csoportosítás elsősorban felhasználói szempontú és nem technológiai. A témakörök jól mutatják a jelenleg leginkább érintett felhasználási területeket. Összevetve a 2.1.3.1 fejezet térinformatikadefinícióival nem tapasztalunk jelentős különbségeket. Valószínűsíthetően bővülni fog a szabályozásba bekerülő szakterületek köre a jövőben. Nemzeti Téradat-Infrastruktúra megteremtése NTIS (Nemzeti Téradat-Infrastruktúra) megteremtése infrastruktúrális jellegénél fogva szorosan kapcsolódik a Magyar Információs Társadalom Stratégia (MITS) e-agrárium, e- közlekedés, e-környezet, közcélú közhasznú információk infrastuktúrája programjaihoz. Nemzeti téradat-infrastruktúra 2006-os vitaanyagagának legfontosabb megállapításai tükrében vizsgáljuk a magyarországi téradatfejlesztések irányait. A fejlesztések egy része egyértelműen az INSPIRE feladatokhoz köthető. Másrészt a MTA Geodéziai Tudományos Bizottsága (2005) is felhívja a figyelmet, hogy az INSPIRE magyarországi bevezetése szükséges, de nem elégséges feltétele a téradat-infrastuktúra létrehozásának, ezt ki kell egészíteni az infrastruktúra működtetéséhez nélkülözhetetlen interdiszciplináris (az INSPIRE I. és II. mellékletében meghatározott) alapadat készletek létrehozásával, azok szükséges gyakoriságú felújításával és karbantartásával. A munka indoklásaként kiemelik a téradatok összes keletkező adaton belüli nagy számát (kb. 80%), másrészt kiemelik gazdasági súlyát. Az oktatás számára nagyon fontos megállapítása a vitaanyagnak, hogy szükséges a térbeli adatokkal kapcsolatos ismeretek oktatása már a közoktatásban. 27