Milyen térinformatikai elemzéseket végezhetünk és hogyan értelmezzük azokat?

A térinformatikai rendszerekben a lekérdezések, osztályozás és általánosítás kulcsfontosságú eszközök az információk kinyerésében és az adatok hatékony kezelésében. A térbeli lekérdezések során a térképi rétegek egyes elemei alapján választjuk ki a kívánt adatokat, például kurzorral történő kiválasztással vagy térbeli kapcsolatok alapján. Például, ha a Kangsabati-folyó egy kilométeres körzetében lévő csapadékmérő állomásokat keressük, akkor a folyó és az állomások térképi rétegeit vizsgáljuk meg. A tulajdonságlekérdezések során az attribútumtáblák szolgáltatják az adatokat, például a 100 000 főnél nagyobb népességű települések azonosítása egy adott vízgyűjtő területen belül.

A térképi általánosítás célja az adatmennyiség csökkentése, gyakran a térképméretarány csökkentésével, ami a vizuális részletek leegyszerűsítését jelenti. Az osztályozás – vagy más néven újraosztályozás – során a raszteres adatok attribútumainak értékei alapján történik az adatok újracsoportosítása, amit rendszerint az aggregálás követ. Az aggregálás során a hasonló értéket viselő szomszédos cellák összeolvadnak, így új topológiai egységek keletkeznek.

A szomszédsági műveletek egy adott elem környezetének jellemzőit értékelik. A raszteres térképek esetében ezek a műveletek cellánkénti bejárással történnek. Az egyik legelterjedtebb művelet a pufferzóna létrehozása, amely meghatározott távolságon belül új poligonokat generál a kiinduló ponthoz, vonalhoz vagy poligonhoz viszonyítva. Például egy csatorna mentén 500 méteres sávban fekvő terület kijelölése ilyen pufferzónával valósítható meg. Egy másik szomszédsági művelet a Thiessen-polinomok generálása, amelyek geometriai távolság alapján határozzák meg, hogy az egyes helyszínek mely célponthoz tartoznak.

A mérések a térbeli jellemzők kvantitatív értékelését jelentik: számosság, hossz, kerület, terület. A raszteres rétegek jól definiált cellaszerkezete egyszerűsíti a méréseket. A két cella közti távolság a cellák középpontjai közötti euklideszi távolságként számítható ki. A vonalas elemek hossza az őket reprezentáló cellák közötti távolságok összege, míg a kerület a határoló cellák oldalainak száma és a cellaméret szorzataként határozható meg. A terület a cellák számának és az egy cellára jutó területméret szorzata.

A vektoros adatok esetében a pontok, vonalak és poligonok helye, hossza, távolsága és területe képezi a mérés tárgyát. A pontok helyét koordinátapár, a vonalakét vagy poligonokét koordinátalisták határozzák meg. A vonalak hossza az őket alkotó szegmensek hosszának összegeként számítható. A távolság szintén euklideszi módszerrel vagy szegmensek összeadásával határozható meg. A poligon kerülete az oldalait alkotó egyenes szakaszok hosszának összege. A terület a poligon geometriai bontásával, az egyszerűbb alakzatok (háromszögek, téglalapok) területének összeadásával számolható.

A hálózatelemzés a csomópontok (csatlakozások) és élek (ívek) kapcsolatrendszerének vizsgálatát jelenti. Az egyes hálózati elemek attribútumai – például kapacitás vagy utazási idő – alapján különböző analízisek végezhetők. A leggyakoribb alkalmazások közé tartozik az optimális útvonal meghatározása két pont között, minimális idő vagy távolság alapján. De ide sorolható az is, amikor egy kiindulópontból elérhető területet szeretnénk meghatározni adott időn vagy távolságon belül. Bár hálózatelemzés raszteres adatokon is lehetséges, a vektoros rétegek jobban megfelelnek a pont- és vonalelemekhez kötődő hálózati szerkezetek vizsgálatához, különösen mivel ezek az elemek további attribútumadatokat – mint a szállítási kapacitás vagy egységenkénti költség – is tárolhatnak.

Fontos, hogy az ilyen típusú térinformatikai elemzések nem öncélúak, hanem mindig egy konkrét döntéstámogató vagy vizsgálati cél szolgálatában állnak. A lekérdezések eredményeit gyakran össze kell vetni más adatforrásokkal – például talaj, vegetáció, meteorológiai vagy hidrológiai adatokkal – hogy érdemi következtetéseket vonhassunk le. Továbbá elengedhetetlen az adatok megbízhatóságának és felbontásának ismerete, hiszen ezek nagymértékben befolyásolják az eredmények érvényességét és alkalmazhatóságát. A térbeli adatelemzés szigorúan nemcsak technikai gyakorlat, hanem metodológiai tudatosságot is igényel: a különféle műveletek sorrendje, a vizsgálati terület definiálása, valamint az adatok integrációs lehetősége mind meghatározó elemei a térinformatikai gondolkodásnak.

Hogyan segítik a GIS és a távérzékelési eszközök a vízgazdálkodást és a környezetvédelmet?

A földrajzi információs rendszerek (GIS) és a távérzékelési technológiák egyre fontosabb szerepet játszanak a globális vízgazdálkodásban és környezeti elemzésekben. Az ilyen eszközök lehetővé teszik a vízforrások térbeli és időbeli nyomon követését, a szárazságok és árvizek kezelését, valamint a vízminőség folyamatos monitorozását. Mivel mind a távérzékelési technikák, mind a GIS integráltan működnek, egymást kiegészítve segítenek a különféle környezeti problémák hatékonyabb kezelésében.

A távérzékelés a Föld felszínének megfigyelésére szolgáló technológia, amely műholdakról és légi felvételekről gyűjt adatokat. Ezen adatok segítségével pontos képet kaphatunk a vízforrások állapotáról, a vízfelületek változásairól és egyéb környezeti tényezőkről, amelyek befolyásolják a vízgazdálkodást. A távérzékelési szoftverek, mint az ERDAS és az ENVI, valamint az open-source lehetőségek, például a QGIS és a SAGA GIS, lehetővé teszik a hatalmas mennyiségű adat feldolgozását és elemzését.

A szárazságok figyelemmel kísérése is egyre inkább a távérzékelés és a GIS alkalmazások segítségével történik. A mérsékelt és száraz éghajlatú régiókban a vízhiány rendkívül fontos probléma, amely hatással van az élelmiszertermelésre és a vízellátásra. A távérzékelési adatok segítségével meghatározhatók a szárazság mértéke, és előre jelezhetők a várható hatások. A precíziós meteorológiai eszközök, mint a TRMM és a GPM műholdak, lehetővé teszik az esőzésekről szóló pontos adatgyűjtést, míg a MODIS és Landsat műholdak adatai segítenek az evapotranszpiráció és a talajnedvesség figyelésében.

A vízminőség monitorozása szintén egy jelentős terület, ahol a GIS és távérzékelés elengedhetetlen eszközként szerepel. A vízminőség nemcsak a folyók, tavak és tengerek tisztaságát jelenti, hanem a vízben lévő szennyezőanyagok mennyiségét is. Az ilyen típusú megfigyelések különösen fontosak a vízügyi hatóságok számára, mivel segítenek a szennyezett vízforrások azonosításában, az egészségügyi kockázatok előrejelzésében és a védelmi intézkedések meghozatalában.

Fontos megjegyezni, hogy a GIS és távérzékelési rendszerek nem csupán az aktuális helyzetek elemzésére alkalmasak, hanem előrejelzéseket is készíthetnek, amelyek segítenek a hosszú távú vízgazdálkodási stratégiák kialakításában. Mindezek mellett a felhasználók számára elérhető számos szoftver, például az ArcGIS, QGIS és IDRISI Selva, lehetőséget adnak a különböző típusú modellek és térképek megalkotására, így a komplex problémák elemzése egyszerűbbé válik.

A technológiai fejlődés révén a Google Earth Engine (GEE) platform például forradalmasította a távérzékelési adatokhoz való hozzáférést. A GEE lehetővé teszi az adatok gyors és könnyű feldolgozását a felhőalapú rendszeren keresztül, ami lehetővé teszi az óriási adatmennyiség kezelését globális szinten. A rendszer hatékonyan alkalmazható különböző típusú kutatásokban, így például a globális erdőállomány változásainak, a vízfelületek változásának vagy a városi területek terjedésének elemzésében.

A térinformatikai rendszerek és a távérzékelés tehát nemcsak a tudományos közösség számára biztosítanak rendkívül értékes adatokat, hanem a döntéshozók és a kormányzatok számára is kulcsfontosságú eszközként szolgálnak a környezetvédelmi és vízgazdálkodási politikák alakításában. A jövőben ezen technológiák szerepe csak növekedni fog, mivel az éghajlatváltozás és a környezeti problémák egyre sürgetőbb megoldásokat kívánnak.

Milyen módszerekkel lehet meghatározni a vízminőséget távoli érzékelés segítségével?

A vízminőség vizsgálata és monitorozása egyre fontosabbá válik a környezetvédelmi és vízgazdálkodási területeken. A távoli érzékelés, amely lehetővé teszi a vízfelületek folyamatos figyelemmel kísérését, kulcsszerepet játszik ebben a folyamatban. A Landsat műholdak, például a Landsat 8 és Sentinel-2, az MODIS és ASTER adatai rendszeresen alkalmazottak a vízminőség paramétereinek meghatározásában. A Landsat műholdak adatai az egyik leggyakrabban használt forrást jelentik a vízminőség vizsgálataiban (Ritchie et al., 1990; Kutser, 2012), míg a MODIS (Singh et al., 2013) és az ASTER (Volpe et al., 2011) adatai szintén elterjedtek a vízminőség monitorozásában. Ezen kívül a QuickBird, OrbView-2 és WorldView-2 műholdak is fontos szerepet játszanak a vízminőség tanulmányozásában (Yuzugullu és Aksoy, 2011; Gohin et al., 2019; El Saadi et al., 2014).

A vízfelületek térképezésére számos távoli érzékelésből származó adatot használnak. A NOAA/AVHRR, Landsat, MODIS és MERIS műholdak adatai mellett a QuickBird, IKONOS, RapidEye és Sentinel-2 műholdképei szintén alkalmazottak a vízfelületek térképezésére (Chen et al., 2004; Huang et al., 2018; Liu et al., 2022). A vízfelületek meghatározásában számos vízindex segít, mint például az NDWI (Normalized Difference Water Index) és MNDWI (Modified Normalized Difference Water Index), amelyek lehetővé teszik a víztestek pontos térképezését (Khalid et al., 2021; Acharya et al., 2019). Ezen kívül az AWEI és WI2015 indexek is alkalmazásra kerültek különböző kutatásokban (Khalid et al., 2021; Liu et al., 2022).

A víztestek azonosításában a vízindexek kombinációja is gyakori gyakorlat. Például Guerschman et al. (2011) öt különböző változót, így az NDVI-t (Normalized Difference Vegetation Index) és MNDWI-t kombinálva dolgozták ki az Open Water Likelihood (OWL) indexet, amely képes a vízi felületek valószínűségét meghatározni. Az ilyen típusú kombinált indexek alkalmazása különösen hasznos lehet az olyan területeken, ahol a vízfelületek mérete és jellege változékony.

A távoli érzékelés és a műholdas képek egyre nagyobb szerepet kapnak a vízminőség nyomon követésében és az ökológiai állapot felmérésében. Az ilyen típusú adatok segítenek az árvízi kockázatok felmérésében, az algásodás mértékének meghatározásában, valamint a víztestek változásainak figyelemmel kísérésében. Fontos, hogy a vízminőség meghatározásához alkalmazott adatok és indexek pontosan tükrözzék a valós vízi környezetet, így elengedhetetlen az adatok megfelelő feldolgozása és integrálása.