Praktikum 3 Ruumiobjektid ja ruumiandmed

Meid ümbritsevas maailmas on palju erinevaid ruumiga seotud nähtusi, näiteks konkreetsed füüsilised objektid (teed, hooned), kokuleppelised või abstraktsed objektid (nt riigipiir), sündmused (nt katastroofid, meeleavaldused, spordiüritused) või ka mingid pidevad nähtused, nagu temperatuur, mis esinevad väljana terves ruumis ning mille konkreetset väärtust on mingites ruumi punktides võimalik määrata.

Humanitaarteaduste kontekstis võime mõelda ka sellistest ruumiga seotud nähtustest ja objektidest, nagu migratsioon ja asustus, kirjandusteoste sündmused, (tajutavad) murdepiirid, keelekasutus (sõnad, konstruktsioonid), lahingud, sõjakäigud, uskumused ja usundid jne.
Nähtustel on omakorda mingid omadused, mille abil neid nähtusi või ruumi ennast kirjeldada.

(Geo)infosüsteemide abil saame reaalse maailma objekte ja nähtusi hallata, kujutada ja analüüsida aga ainult nende mingil moel abstraheeritud ja formaliseeritud kujul, ruumiobjektina.

Ruumiandmete seaduse definitsioon (§ 3, lg 3):

Ruumiobjekt käesoleva seaduse tähenduses on konkreetse asukoha või geograafilise alaga seotud reaalmaailma nähtuse abstraktne kujutis.

Ruumiandmed omakorda kirjeldavad

… ruumiobjektide asukohta, omadusi ja kuju geograafilises ruumis.

(Ruumiandmete seaduse § 3, lg 1.)

Objektidele ja nähtustele sobiva kujutamisviisi valimine sõltub eeskätt sellest, kas läheneme ruumile ja selles asuvatele objektidele ja nähtustele objektikeskselt või asukohakeskselt.

• Objektikeskses lähenemises seame fookusesse objektid. Need täidavad kindlates punktides mingit ruumi, neid saab loendada, need võivad külgneda ja kattuda, neil on mingid kindlad omadused, need on võib-olla seotud mingite teiste objektidega jne. Ruum ja selle omadused on ainult üks atribuut, mille kaudu objekte kirjeldada.
  • Sellises lähenemises on objektid diskreetsed: neil on kindel asukoht ja ruumikuju (nt hoone, mälestusmärk, riigipiir).
    
• Asukohakeskses lähenemises on fookus ruumil. Ruum on sama objektiga otsast otsani täidetud. Objektid ja nende omadused kirjeldavad ruumi, on ruumi atribuutideks.
  • Asukohakeskses lähenemises on objektid pidevad: objekt esineb terves ruumis, aga saab ruumi erinevates punktides erineva väärtuse (nt maapinna reljeef, temperatuur ja õhurõhk maapinnal, kultuurikihi intensiivsus/kontsentratsioon).

Need kaks lähenemist on aluseks sellele, kuidas ruumiobjekte geoinfosüsteemis kujutada: kas vektorkujul või rasterkujul. Vastavaid kujutusviise nimetatakse ka ruumiandmete mudeliteks.

Joonis 3.1: Vektor- vs. rasterandmed (Bolstad 2016 : 41)

3.1 Vektorandmed

Vektormudelis kujutatakse andmeobjekte geomeetriliste kujundite abil. Geomeetrilisi põhiobjekte ehk primitiive on 3:

• punkt (nt torn, kivi),
  
• joon (nt tee, jõgi),
  
• pind/areaal/polügoon/ala (nt põld, mets, linn).

Joonis 3.2: Punktid, jooned, polügoonid (Ballas et al. 2018 : 13)

Punkt on eukleidilises mõttes nullmõõtmeline ning seda esitatakse koordinaatsüsteemis kujul P(x; y).

Mitmest punktist moodustub ühemõõtmeline joon, enamasti murdjoon, mille (käänu)punktid saab ühendada sirglõiguga.

Joonest omakorda saab moodustada polügooni, mispuhul joone algus- ja lõpp-punkt kattuvad.

Joonis 3.3: Geomeetrilised objektid (Bolstad 2016 : 43)

Geomeetrilise objekti valik sõltub sealjuures sellest, kui täpselt mingit andmeobjekti soovitakse kujutada. Näiteks võib Eesti pühapaikade kaardistamisel kasutada punkti ruumikuju, pühapaiga lähemal vaatlusel aga kasutada hoopis polügooni ruumikuju, eristada selle sees omakorda teisi polügoone või punkte jne.

Joonis 3.4: Pringi Ohvrimägi punktina ja polügoonina (Hiite Maja looduslike pühapaikade kaardirakendus)

Joonis 3.5: Pringi Ohvrimäe raietööd (Kaasik 2018)

Vektorandmete struktuur võib olla väga erinev. Kõige lihtsamas struktuuris on iga objekt (punkt, joon või polügoon) kirjeldatud x- ja y-koordinaatide jada kaudu. See tähendab ka näiteks, et teineteisega külgnevad polügoonid on kirjeldatud eraldi joonelõikude kaudu, olgugi et neil on osa lõike ühised. Sellises struktuuris ei ole objektidevahelised suhted kuidagi kirjeldatud ning külgnemissuhe on implitseeritud ainult samasuguste koordinaatide kaudu.

Teine levinud viis andmeid struktureerida on kasutada topoloogilisi suhteid, mis kirjeldaksid ruumiobjektide paiknemissuhteid nii, et need mingite teisenduste (nt pööramise või suumimise) käigus ei muutuks. Näiteks külgnevate polügoonide puhul teaks sellisel juhul polügoonide ühine joonelõik, et tema parem pool kuulub ühte polügooni ja vasak pool teise ning kaob ära vajadus samu koordinaate kaks korda määrata. Topoloogilised suhted võivad niisiis kirjeldada nt seda, kas kaks objekti on kõrvuti või puutuvad kokku, kas üks objekt on täielikult või osaliselt teise sees, kas kaks objekti jagavad ühist piiri/serva, kas kaks objekti on üksteisest täiesti eraldi jne.

Joonis 3.6: Spagetistruktuur vs. topoloogiline struktuur (Bolstad 2016 : 48)

Topoloogilised suhted on aluseks topoloogiareeglitele, mis defineerivad, kuidas geomeetrilised objektid geoinfosüsteemi andmebaasis tohivad üksteise suhtes paikneda.

Topoloogiareeglid ArcGISis

Topoloogilisi suhteid ja reegleid kasutatakse näiteks siis, kui tahetakse planeerida võimalikult kiiret teekonda ühest punktist teise või hoonestuse paiknemist, aga ka paljuks muuks. Pelgaks visualiseerimiseks pole aga topoloogilisi suhteid andmebaasis vaja defineerida.

Vektorandmeid hoitakse GISis enamasti kas SHP, GML, TAB või VPF formaatides.

Nii vektor- kui ka rasterandmeid saab hoida geopackage’i (GPKG) formaadis.

3.2 Rasterandmed

Rastermudelit kasutatakse eeskätt pidevate andmeobjektide (nn väljade) kujutamiseks. Rastermudelis jagatakse kogu ruum ühesuguste (kindla kujuga) osadega korrapäraseks võrguks ehk rastriks, nii et igale rastri elemendile saab koordinaatide abil ühtmoodi viidata ning et väljal ei oleks kattumisi ega tühimikke.

Rastermudel peaks olema tõenäoliselt juba tuttav, kui oled kokku puutunud näiteks digifotodega või muude digiteeritud piltidega. Formaadid, nagu JPEG, TIFF, GIF jm, põhinevad kõik rastermudelil. Samuti põhinevad rastertehnoloogial nt kõiksugu LCD-monitorid.

Joonis 3.7: Rastermudeli struktuur (Bolstad 2016 : 54)

Rastri üht elementi nimetatakse tavaliselt piksliks (pixel ehk picture element). Pikslid võivad olla igasuguse kujuga (nt kolmnurgad, kuusnurgad), ent enamasti on need siiski ruudukujulised. Olgugi, et piksel on olemuselt alati kahemõõtmeline, on piksli koordinaatideks selle keskpunkti koordinaadid. Ühel pikslil on terves oma ulatuses üks väärtus (vastaval alal kõige tüüpilisem või keskmine väärtus), mis täpsustab näiteks selle piksli värvi ja/või heleduse ning iseloomustab selle kaudu piksliga piiratud alas asuva ruumilise nähtuse mingit omadust. Selline omadus võib olla nii pidev (nt kõrgusinfo, mingi keelelise konstruktsiooni suhteline kasutussagedus) kui ka diskreetne (nt keelendi A vs. keelendi B kasutus).

See, kui täpselt rastermudel mingile reaalse maailma andmeobjekti kujule vastab, sõltub sellest, kui suured on ühe rastri elemendi ehk piksli mõõtmed, ehk sellest, kui suur on resolutsioon ehk eraldusvõime/lahutusvõime. Mida kõrgem on eraldusvõime, seda täpsem rastermudel on, ent seda suurem on ka rasterandmete faili suurus; mida madalam on eraldusvõime, seda enam infot läheb kaotsi. Efektiivseks eraldusvõime määramiseks tuleks arvesse võtta nii kaardi mõõtkava kui ka muude kaardistatavate andmete väikseimat ühikut.

Joonis 3.8: Rastri resolutsioon (Bolstad 2016 : 55)

GISi seisukohast on eraldi liik rasterandmeid satelliitpildid, aerofotod ja ortofotod, mis pakuvad GISile olulist kontekstilist infot. Satelliitide eri sensorite ja kaamerate abil saadud info abil on võimalik kuvada suurt hulka maapinna omadusi ja protsesse. Erinevad satelliidid annavad erineva kvaliteediga pilte.

Joonis 3.9: EstCube-1 tehtud satelliitpilt (https://www.estcube.com/)

Vaata värskemaid NASA satelliitpilte siit.

Aerofotosid saab teha näiteks õhupallist, kopterist või lennukist, üha enam kasutatakse fotoroboteid. Aerofotod võivad oma läätse tõttu olla servadest moonutatud ning samuti võivad moonutatud olla maapinnast kõrgel olevad objektid (nt tornid, korstnad, tipud). Ortofotod on geomeetriliselt parandatud aerofotod.

Joonis 3.10: Aerofotod vs. ortofotod (Open Geospatial Education)

Rastreid võib aga saada ka vektorandmete teisendamisel või interpoleerimisel rasterkujule. Sellisel juhul võib pidada üheks rastri elemendiks nn rakslit ning selle väärtus viitab enamasti mingi ruumiobjekti ID-le või mingi atribuudi väärtusele.

Joonis 3.11: Vektorandmetest rasterandmeteni (Timo Grossenbacher, 2018)

Rasterandmete levinumad formaadid on näiteks JPEG, PNG, TIFF, BMP.

3.3 Vektor vs. raster

Vektorandmed	Rasterandmed
andmestruktuur võib olla keerukas	andmestruktuur on lihtne
vähem mahukad	võivad olla väga mahukad
sobivad ruumiobjektide piiritlemiseks või nende asukoha keskpunktide määramiseks	sobivad paremini mingil alal esineva (pideva) nähtuse iseloomustamiseks
sobivad paremini inimtegevuse kujutamise jaoks	sobivad paremini keskkonna- või loodusnähtuste jaoks
sobivad paremini konkreetsetele nähtustele paljude atribuutidega	sobivad paremini komplekssetele nähtustele väheste atribuutidega
sobivad paremini täpsete, konkreetsete andmetega	sobivad paremini ebatäpsete/puudulike või üldistavate andmetega
võib arvestada ka topoloogilisi suhteid	enamasti objektidevahelisi suhteid ei arvesta
on vähem tundlikud projektsiooni muutmisele	võivad olla väga tundlikud projektsiooni muutmisele
kaardid on visuaalselt ilusamad	kaardid suhteliselt robustsed

Mõttepaus:

• Kumba mudelit kasutaksid riigimaanteede kaardistamiseks? Miks?
  
• Kumba mudelit kasutaksid rahvastikutiheduse mudeldamiseks? Miks?
  
• Millisel kujul saaksid kujutada enda uurimisainest?

Paljud tänapäeva GIS-tehnoloogiad võimaldavad kasutada mõlemat mudelit paralleelselt. Näiteks digitaalsed maastikumudelid kuvavad sageli rasterandmete abil mingi piirkonna reljeefi või maakasutust, punktide abil huvipakkuvaid hooneid, joonte abil jõgesid ja teid ning polügoonide abil haldusjaotust. Sealjuures võib otsustada, kas kuvada näiteks kirikud, haiglad ja haridusasutused eraldi kihtidel või ühe kihina, milles sisaldub hoone funktsiooni määrav atribuut.

Joonis 3.12: Maastiku nähtavuse analüüsimine (Kimber 2016)

Samuti võib üht ja sama nähtust kuvada erinevat moodi, nii vektori kui ka rastrina.

Joonis 3.13: Tänavaröövid Saitamas (Okabe 2006 : 8)

Vaata natuke ringi siin ja siin. Kas saad aru, millist tüüpi mudeleid on kasutatud? Vaata ka 30 Day Map Challenge käigus tehtud kaarte (siin).

3.4 Ülesanne

Kujuta ette, et Google Mapsi ei ole veel leiutatud ja paberkaardid on väga kallid, aga sulle on Tartusse külla tulnud sõber / perekonnaliige / tuttav / välismaa sõber, kes ei ole siin kunagi varem käinud. Joonista tema jaoks paberile Tartu kesklinna kaart ning lisa kaardile enda või tema jaoks tähtsamad kohad ning tagaküljele kirjuta ka, kellele kaart on mõeldud.

3.5 Järgmisel korral

Kolmapäeval räägime lähemalt kaartidest ja nende omadustest, koordinaatsüsteemidest ja projektsioonidest.