Keď sa povie „krajina“ väčšina ľudí si predstaví zvlnené polia s medzami a kríkmi sem tam nejaký dom, alebo farmu. Takéto chápanie, akokoľvek pekné asociácie v nás vyvoláva, sa však nedá použiť pre skúmanie krajiny ako takej (ak teda nepočítame umelcov, zvečňujúcich krajinky na plátno). Preto existuje aj druhé chápanie pojmu „krajina“. Ide o krajinu ako systém navzájom sa ovplyňujúcich sa sfér s geografickými entitami, väzbami a procesmi medzi nimi. Príkladom môže byť hydrosféra, kde entity, napr. pramene, rieky, jazera a podzemné vody spolu tvoria jednu sféru. Sú návzájom pospájané väzbami, a zmena stavu jedného prvku sa odrazí na zmene stavu druhého prvku.
Ak sa napr. zmení pH v rieke, môže to ovplyvnť pH v jazere a v podzemných vodách. Ak táto zmená prekoná určitú prahovú hodnotu, autoregulačné mechanizmy geosystému ju už nedokážu vyrovnať a dochádza k dlhodobej, či krátkodobej zmene v geosystéme. Výsledkom môže byť uhynutie druhov, či znehodnotenie pitnej vody pre obyvateľstvo.
Iným príkladom je ľudská spoločnosť (áno, aj ona je súčasťou krajiny), kde napr. cena pozemku/prenájmu klesá od centra mesta (city) smerom k periférii (ide len o modelový príklad), tu potrebujeme vedieť aká je cena pozemkov v páse kde sa plánuje stavať nová diaľnica a kto je vlastníkom pozemkov.
Keď sa napríklad prekročí kapacita dialničných privádzačov do mesta (napr. v nedeľu večer, keď sa mestské obyvateľstvo vracia po víkende domov), nastáva zápcha, vtedy potrebujeme vedieť či v nej uviazlo auto s orgánom určeným na transplantáciu, alebo kde sa momentálne nachádzajú naše expresné zásielky. Ak sa napríklad na ropovode stane havária, potrebujeme vedieť koľko hektárov pôdy a akej bonity je zasiahnutých, ako budú znečistené podzemné vody, koľko obyvateľov žije v zasiahnutom území a podobne. Ako nový mobilný operátor na trhu potrebujeme poznať tieňový efekt reliéfu a jeho vplyv na šírenie elektromagnetických vĺn. Takisto potrebujeme poznať hutotu obyvateľstva a priemernú penetráciu mobilných telefónov, aby sme mohli ekonomicky rozmiestniť vysielače do priestoru.
Zmeňme teraz mierku, aby sme význam priestorových informácií mohli preniesť až do geopolitiky a medzinárodnej politiky. Predstavme si ze naša krajina patrí medzi štyroch najväčších pestovateľov a zároveň vývozcov sóje, alebo kukurice. Kedže sme krajina technologicky vyspelá disponujeme geodatabázou 30 ročných pozorovaní na kukuričných poliach všade vo svete. Ako? Jednoducho cez satelitné snímky, tak že o tom ten drobný farmár nemusí ani vedieť. Máme tak informácie, o rozlohe a kvalite pôdy, o kvalite humusu, obsahu minerálnych látok v pôde a podobne. Získať dáta o počasí, nie je žiadny problém, veď sú to nakoniec najdlhšie zaznamenávané informácie o prírodnom fenoméne. Objem úrody a objem vývozu podľa jednotlivých krajín, si vie podľa údajov OSN nájsť každý priemerne vzdelaný internetový surfista. Niekoľko mesiacov pred žatvou nás naše ministerstvo osloví, aby sme spravili odhad výnosov s ich priestorovým rozšíreným vo svete. Všetky potrebné dáta máme k dispozícií, stačí reálny čas na spracovanie modelu, dostatočná finančná motivácia a priestorový model svetových výnosov je na stole (presnejšie na obrazovke). Tri-štyri mesiace pred žatvou, máme pred sebou odhad výnosov všetkých našich konkurentov na svetovom trhu s presnosťou od 70 do 90 percent!. Čo to znamená? Nič to neznamená len pre toho, kto nevie s akou informáciou disponuje. Ale ten, kto vie čo s tým, musí (mal by) konať. Vie, že náš hlavny konkurent bude mať veľmi vysoké výnosy, čo následne zníži cenu komodity na svetovom trhu hlboko pod cenu, ktorá pre nás ešte nie je stratová (kedže náša imaginárna krajina nemá tak dobré klimatické podmienky, museli sme na dopestovanie rovnakého objemu kukurice vynaložiť viacej prostriedkov). Našu drahú kukuricu však o chvílu nikto nebude chcieť, preto ju treba urýchlene predať kým sa dá zo ziskom. Kto nemá takéto informácie, bude skôr alebo neskôr zaostávať za vyspelými krajinami, o geopolitickej situácii ani nevravieť. Kto má takéto infomácie, ovplyvňuje ceny na svetových trhoch a vtedy to začína byť celkom zaujímavé. Čo poviete?
Toto všetko sú úlohy určené pre GISy a odborníkov, ktorý vedia ako ich používať. Všetky tieto javy majú silný priestorový aspekt a význam informácie o nich klesá, ak nie sú presne polohovo priradené. Kto vydržal čítať až potiaľto, tuší že priestorové lokalizácia entít v krajine je rovnako dôležitá, ako ich kvalita. Tak sa dostávame k pojmu geografický priestor.
Geografický priestor je absolútný, alebo relatívný priestor vztiahnutý k geografickej mierke. Z atomistického hľadiska ide o súbor geografických entít lokalizovaných na zemskom povrchu (pripadne pod ním, alebo nad ním), ktoré sa zapájajú do geografických procesov.
Práve s entitami rozloženými v geografickom priestore pracuje GIS. Existujú tri chápania pojmu GIS:
- GIS ako prostriedok na spracovanie, tvorbu a zobrazovanie máp. Tento prístup dominuje u užívateľov, ktorý sú silne kartograficky orientovaný, a papierová podoba mapy ma pre nich prvoradý význam. Podľa mňa je toto najmenej vydarené chápanie GISov.
- GIS ako databáza. Tu GIS zdôrazňuje správnu organizáciu, návrh a implemetáciu geodatabázy ako prostriedok na inventarizáciu dát.
- GIS ako analytický nástroj. Ide o nástroj pre priestorové analýzy a modelovanie. Ide teda aj o proces získavania kvalitatívne nových informácií, na základe poznania vzťahov medzi objektami. Chcel by som tu vyzdvihnúť práve proces modelovania, teda predikcie správania sa systému za zjednodušených, ale presne definovaných podmienok.
Tretí pohľad je podľa mňa ten, ktorí robí z GISu sofistikovaný nástroj v rukách geovedne a geoinformačne zameraných špecialistov. Takisto ho tento tretí aspekt odlišuje od ostatných typov Informačných Systémov (IS). Zatial čo vývoj databáz a čisto kartografických systémov je hnaný dopredu špecializovanými databázovými firmami (vrátane GNU/GPL projektov), či firmami produkujúcimi grafický softvér, vývoj analytických nástrojov prebieha vo firmách, výskumných pracoviskách a univerzitách, ktoré sa špecializujú práve na vývoj GISov, alebo ich denne používajú vo výskume alebo výučbe. To znamená, že GISy sú výsledkom spojeného úsilia viacerých disciplín pracujúcich s priestorovými dátami (Obrázok 1).
GRASS – čo to je, kde a kedy vznikol.
GRASS je geografický informačný systém na správu geografických dát, spracovanie obrazových záznamov (družicové a letecké snímky), produkciu vysoko kvalitnej grafiky, priestorové modelovanie a vizualizáciu viacerých typov dát. Je uvoľnený pod GNU/GPL licenciou. Jeho vývoj začal v U.S. Army Construction Engineering Research Laboratories (CERL) (1982–1995). Odhaduje sa, že v čase keď sa GRASS vyvýjal v CERLe a iných štátnych inštitúciach v US, bolo doň investovných niekoľko miliónov US dolárov (!!!). Aj táto suma vraví sama za seba, a len podčiarkuje fakt, že GRASS bol plánovaný ako robustný nástroj už v jeho počiatkoch, keď mal slúžiť pre menežment krajiny a jej modelovanie pod správou armády USA. Zoznam inštitúcii a jednotlivcov podieľajúcich sa v minulosti na jeho vývoji je naozaj úctihodný. V súčastnosti má GRASS dve koordinačné centrá, jedno je na Baylor University v Texase a druhé na univerzite v Trente (V Trente preto, pretože sa tam presunul z Hannoverskej univerzity Markus Neteler – európsky koordinátor a jedna z kľúčových osôb v jeho terajšom vývoji).
V súčastnosti má GRASS asi 20–30 kľúčových vyvojárov. Počas aktívneho päťročného sledovania projektu možem konštatovat, že s príchodom Markusa Netelera nabral GRASS druhý dych. Pravidlené sú uvoľnované pre-verzie, aj týždenne cvs verzie. Prakticky neexistuje deň, keby nebol opravený nejaký modul, či pridaný modul nový. Vývoj je taký rýchly, že niekedy nestíham kompilovať nové verzie. Kto si bude prezerať zoznam vývojárov, nájde aj početnú a rešpektovanú česko-slovenskú vývojársku komunitu.
Nemyslím si, že by inak ako geovedne orientovaní čitatelia na základe týchto riadkov vedeli odhadnúť, ako kvalitný je GRASS. Preto je načase ponúknúť zoznam toho čo dokáže. Ale ešte predtým jedno porovnanie: Čím je v spracovaní rastrovej grafiky GIMP, a čím je medzi www servermi Apache, tým je medzi Open Source, aj komerčnými GISmy GRASS. Nič viac a nič menej.
Architektúry podporované GRASSom: Intel x86, Motorola PPC, SGI MIPS, Sun SPARC, Alpha AXP, HP PA-RISC, CRAY.
Operačné systémy: Linux/Intel, Linux/PowerPC, Solaris/SPARC, Solaris/i86, SGI IRIX, HP UX, Mac OS X (Darwin), IBM AIX, BSD-Unix variants, FreeBSD, CRAY Unicos, handheldy iPAQ/Linux, a Windows NT/Cygnus.
Dátové formáty podporované GRASSom: 2D rastrové dáta, 3D rastrové dáta (voxel), vektorové dáta s topologickou štruktúrou 2D (nedávno rozšírené na 3D), bodové dáta.
Stačí pozrieť zoznam analýz, ktoré GRASS dokáže, a každý musí nadobudnúť dojem, že neide len tak o nejaký kresliaci programček, ale o plnohodnotný GIS, ktorý sa už teraz vyrovnáva proprietárnym riešeniam, a v niektorých aspektov ich predstihuje (bližsie porovnanie GRASSu ako Open Source riešenia a niektorého proprietárneho riešenia plánujem už nejaký čas).
Ak sa Vám zdal úvod trochu obsiahlejší a dlhší, ako ste čakali, nenechajte sa odradiť. Je to nová téma a nie každý sa s ňou musel stretnúť, navyše v učebniciach o GISoch, je jej venovaných pekných pár strán. Jednoducho treba aspoň trochu poznať pozadie a disciplíny, v ktorých sa GISy používajú, aby sa dal systém plnohodnotne používať, alebo aspoň pochopiť šírku problémov, na ktorých riešenie sa dá použiť. Je to nutné aj preto, aby sa nemuselo potvrdiť nepísané pravidlo rozšírené medzi GIS komunitou, ktoré vraví: Nemožnosť použitia GIS riešenia, nie je spôsobená nepripravenosťou systémov, ale malou predstavivosťou a slabou pripravenosťou používateľa GISov.
Nabudúce si povieme, niečo o kompilácií a inštalácií GRASSu, prídavných balíkov a knižniciach. Takisto rozoberieme koncept GRASSu, ako pracuje a ako v ňom napísať prvý príkaz a vidieť výsledok na obrazovke.
Odkazy: http://grass.itc.it
ČLÁNKY DO MAILU