6. Geografické informační systémy

Neustále vzrůstající požadavky na řešení geovědních problémů a zejména na zajišťování nerostných surovinových zdrojů vedly od poloviny minulého století geovědce, inženýry, matematiky a počítačové experty k formulování teoretických a praktických základů geoinformatiky (matematická geologie a geostatistika, rozpoznávání a analýza obrazů atd.). Tento trend byl významně podpořen rostoucí péčí o životní prostředí, resp. potřebou studovat interakce přírodních a antropogenních systémů. Systematická analýza prostorových dat získávaných z různých zdrojů a integrace extrahovaných informací vyžadovaly speciální postupy zpracování dat. Těmto požadavkům vyhověly geografické informační systémy jako nová výkonná technologie, resp. ve spojení s experními systémy jako inteligentní znalostní geografické informační systémy, které rozšiřují možnosti zpracování dat a zvyšují reálnost výsledků analýz.

Burrough (1986) definoval geografické informační systémy (GIS) jako integrovaný soubor prostředků pro sběr, uchovávání, vyhledávání, transformace a znázorňování prostorových dat z reálného světa pro speciální účely. Podle Aronoffa (1989) je GIS určen pro sběr, uchovávání a analýzu objektů a jevů, u kterých je geografická pozice významnou charakteristikou nebo je pro analýzu určující. Podobných definic bychom našli celou řadu (Maguire et al. 1991, Carrara 1993 atd.). Všechny zdůrazňují, že hlavní předností GIS je možnost efektivně pracovat s prostorově a časově lokalizovanými daty, které jsou pro vědy o Zemi typické.

Obr. 6.1: Klíčové složky GIS

GIS je tedy prostředek pro hlubší pochopení, znázorňování a využívání procesů a objektů, stojících mezi přírodními a antropogenními systémy.

Obr. 6.2: Základní schéma GIS

Základní schéma geografického informačního systému je znázorněno na obr. 6.2. Z obrázku je patrné, že GIS se skládá ze čtyřech základních částí a to: z rozhraní (bloku vstupu dat a komunikace), geografické databáze a systému jejího řízení, bloku analýzy a modelování a z bloku vizualizace a prezentace získaných výsledků. Práce s prostorovými daty klade speciální požadavky na geografickou databázi, která popisuje soubor entit v jistém globálním vícerozměrném prostoru. Každá z těchto entit je plně popsána geometrickými a negeometrickými atributy, které se mohou v čase měnit. Geometrická data popisují lokalizaci, morfologii a topologii entit, atributová data vyjadřují popisné, kvalitativní apod. charakteristiky entit.

6.1 Geografické databáze

Existuje řada způsobů záznamu prostorových dat, které lze v zásadě rozlišit na rastrové a vektorové. Rastrová datová struktura se skládá z matice buněk o stejné velikosti, přičemž každá z nich je popsána unikátním pozičním indexem (číslem řádku a sloupce). Ke každé buňce je přiřazen kód vyjadřující hodnotu mapovaného atributu (obr. 6.3).

Obr. 6.3: Schéma převodu do rastrové datové struktury

V principu lze odlišit dvě hlavní metody převodu původní mapy do rastrové struktury a to:

bodové vzorkování (hodnota buňky je dána hodnotou atributu ve středu buňky),
modální vzorkování (hodnota buňky je určena převažující hodnotou atributu v buňce).

Reálné mapové objekty jsou do databáze převáděny jako soubor tématických vrstev, které obsahují údaje o určitém atributu nebo jevu (obr.6.4).

Obr. 6.4: Příklad jednoduché rastrové databáze

Rastrová struktura je velmi jednoduchá a umožňuje snadnou realizaci operací s mapami a s digitálními podklady typu satelitových obrazů apod. Velkou nevýhodou je neúsporné využití paměti, což lze částečně eliminovat použitím vhodné kompresní techniky, např. stromové struktury dat, která představuje realizaci pravidelné hnízdové datové struktury - kvadrantové nebo oktantové podle generického dynamického rekurzivního algoritmu (obr. 6.5).

Obr. 6.5: Kvadrantová struktura prostorových dat

Vektorová datová struktura reprezentuje bodové objekty jejich souřadnicemi, liniové objekty řetězcem souřadnic bodů pravidelně nebo nepravidelně rozmístěných na linii a plošné objekty souřadnicemi vrcholů obvodového polygonu (obr. 6.6).

Obr. 6.6: Schéma možného záznamu objektů do vektorové datové struktury

Jak rastrové, tak vektorové datové modely mají své výhody a nevýhody. V přehledu je lze shrnout následovně:

rastrový model:
- výhody
  - jednoduchá datová struktura;
  - snadné kombinace dat a prostorová analýza;
  - snadné simulace;
  - jednodušší sestavení vlastních programů;
  - levná technologie;
- nevýhody
  - neúsporné využití paměti;
  - chyby v odhadu délek, obvodů a tvarů objektů;
  - obtížné sestavení síťových spojení;
  - částečná ztráta informace;
  - časově náročná transformace projekce;
vektorový model:
- výhody
  - dobrá reprezentace fenomenologické struktury dat;
  - kompaktní datová struktura;
  - přesná grafika;
  - přesné odhady délek, obvodů a tvarů objektů;
  - dobré sestavení síťových spojení;
- nevýhody
  - kompaktní datová struktura;
  - obtížná simulace, neboť každý objekt má rozdílný topologický tvar;
  - obtížné překrývání polygonových a rastrových map;
  - náročná prezentace;
  - prostorová variabilita není implicitně prezentována;
  - drahá technologie.

Vzhledem k hybridní povaze geografické databáze je pro řešení návaznou analýzu dat nutno provádět buď rasterizaci (převod z vektorové do rastrové formy) nebo vektorizaci (převod rastrových dat do vektorové formy).

Vedle uvedených typů datových modelů se využívají objektově orientované modely. Výhodou je významná redukce času potřebného pro mapové analýzy. Většina ale používá relační databázový model adaptovaný na hybridní architekturu dat.

Specifický a prakticky důležitý problém představuje nutnost zavedení časového hlediska do geografické databáze, neboť jak při sběru dat, tak při jejich zpracování vzniká řada časově odlišných verzí. Možným řešením je verzování (Newell et al. 1992), které dovoluje uchovávat více nezávislých aktualizací téhož záznamu. Vlastní implementace je možná rozšířením primárních klíčů záznamu (identifikátorů) o klíč verze, zavedením pomocné tabulky verzí či použitím hierarchické datové struktury s verzemi změn.

Reálné objekty jsou do databáze převáděny jako soubor tématických vrstev, které obsahují údaje o určité vlastnosti nebo jevu (např. horninách, půdách, rostlinstvu apod.). Princip záznamu prostorových dat a jejich atributů do mapových vrstev je znázorněn na obr. 6.7.

Většina GIS využívá relační databázový model adaptovaný na hybridní architekturu dat, resp. objektově orientovaný model. (Worboys 1993).

Obr. 6.7: Princip převodu reálných objektů do geografické databáze

V případě přejímání obrazů je často třeba provést předzpracování, které zahrnuje orientaci a zavedení souřadnic, geometrickou rektifikaci (odstranění geometrických deformací), radiometrickou rektifikaci (kalibraci, eliminaci zkreslení fototónu, opravy šumů, úpravy kontrastu či barev apod.).

6.2 Předzpracování obrazů

Při měření hodnot jisté veličiny f_m na zemském povrchu dochází vlivem vnějších parametrů ke změnám, které označujeme jako zkreslení. Působení vnějších parametrů vyjadřuje transformační funkce TF, která převádí funkci f₀(x´,y´) rozložení sledované radiometrické veličiny na povrchu objektu na funkci g(x,y) popisující zaznamenaná data

Transformační funkci lze rozdělit na část TF_G odpovídající geometrickému zkreslení a část TF_R vyjadřující radiometrické zkreslení, tj.

Geometrické deformace mohou být různého typu (obr. 6.8) stejně jako zkreslení radiometrická (vliv optické soustavy a skenovací aparatury, atmosférické vlivy, změny směru pozorování a intenzity dopadajícího záření).

Nejdůležitější operací v rámci předzpracování obrazů je zavedení souřadnic> a odstranění geometrických deformací (obr.6.8).

Obr. 6.8: Různé typy geometrického zkreslení (Kolář, 1990)
Plnou čarou původní obraz, čárkovaně jeho zkreslený tvar.
a - nelinearita skenování; b - panoramatické zkreslení a vliv náklonu; c - úhyb; d - vybočení; e - změna výšky nad terénem; f - perspektivní zkreslení, sklon

Obě operace se v principu zakládají na následujících vzorcích.

Určení skutečných souřadnic [x_S,y_S] jistého bodu A se souřadnicemi [x,y] v digitálním obrazu lze provést podle následujících vztahů:

v případě afinní transformace
,
kde koeficienty a₁ ... a₆ se vypočtou na základě tří kontrolních (vlícovacích) bodů,
v případě bilineární transformace
,
koeficienty b₁ ... b₈ se určí ze čtyř kontrolních bodů. Obě transformace umožňují posun, rotaci, opravu neortogonálních os a opravu různých měřítek os.

Radiometrické korekce jsou zaměřeny na odstranění nebo alespoň potlačení různých zkreslení vyvolaných atmosférickými vlivy nebo vlivy procesu snímání či fotografování. Prakticky nejčastějším typem korekce je změna kontrastu pole, která má za cíl zlepšit rozlišení málo kontrastních obrazů nebo naopak potlačit nadměrně silné kontrasty. Velmi zjednodušeně lze říci, že je založena na bodové transformaci, která je popsaná základním vztahem

kde f(x,y) je původní a g(x,y) upravená hodnota pixelu o souřadnicích (x,y) a TF_R transformační funkce. Nejjednodušší je založena na lineární transformaci (obr. 6.9-a), resp. ohraničené lineární transformaci (obr. 6.9-b). V případě asymetrického histogramu hodnot pixelů se často používá cenzorovaná po částech lineární transformace (obr.6.9-c) nebo nelineární transformace (obr. 6.9-d), která redukuje kontrasty v okrajových třídách a zesiluje kontrast ve středních třídách histogramu. Nejvýhodnější je použití klouzavého adaptivního algoritmu s parametry měněnými podle lokálního kontrastu pole.

Obr. 6.9: Typy funkcí bodové transformace

6.3 Analýza polí prostorových veličin

Jednou z nejdůležitějších vlastností GIS je schopnost analýzy dat a možnost prostorového modelování, tj. provádění různých transformací vyjádřených vztahem

kde f(x,y) je vstupní a g(x,y) výstupní hodnota mapové jednotky (pixelu) o souřadnicích (x,y) a L operátor transformace, tj. funkcí mapové algebry, matematické morfologie či jakékoliv klasifikace nebo reklasifikace prostorových objektů podle zvolených hledisek. V prostorovém případě bude pro každou prostorovou jednotku (voxel) platit analogický vztah .

Účelem analýzy map je extrahovat užitečné informace pro rozhodování na všech úrovních a predikovat očekávaná chování hodnocených přírodních a antropogenních systémů v cílem výběru nejlepší možné alternativy. Obecným principem je minimalizace pravděpodobnosti přijetí chybného rozhodnutí, tj. nalezení minima funkcionálu při známé funkci s parametrem a neznámé funkci pravděpodobnosti p(u), která je odvozena z výběru u1…un .

Procedury analýzy obrazů lze v zásadě rozdělit do dvou skupin a to na transformace bodové a plošné. Z obr. 6.10 je zřejmé, že bodové transformace spočívají v přímé úpravě hodnoty každé elementární plošné jednotky (pixelu) původního pole na novou hodnotu pomocí transformační funkce, kdežto u plošné transformace závisí výsledná hodnota i na hodnotě přilehlých pixelů.

Obr. 6.10: Klasifikace analytických funkcí GIS (Aronoff, 1989)

Funkcí analýzy dat existuje velký počet. Numerické manipulace s digitálními obrazy se podle Aronoffa (1989) dělí podle principu do čtyř kategorií (obr. 6.10).

Obr. 6.11: Klasifikace analytických funkcí GIS (Aronoff, 1989)

Jednoduchým typem úpravy je transformace do binárního pole - prahování (thresholding), tzn. převod pole do dvou tříd při hledání rozhraní mezi dílčími oblastmi.

Transformační funkce znázorněná na obr. 6.9-e má podobu

M je mez stanovená např. pomocí histogramu četností pozorovaných hodnot pixelů původního pole (obr. 6.12).

Obr. 6.12: Princip stanovené hodnoty prahu (meze)

Prahování se používá zpravidla v kombinaci s jinými postupy transformace pole, např. různými typy filtrace (obr. 6.15).

Operace výběru zahrnují selektivní vyhledávání a zpracování bez modifikace lokalizace entity. Výběr lze provádět podle

geometrických hledisek (např. z vymezeného polygonu),
podle specifikovaného atributu a jeho hodnoty,
podle logického výrazu, který definuje podmínky výběru,
podle kombinace uvedených možností.

Příklad:

vyber oblast s ložisky štěrkopísků v severočeském kraji;
urči oblast s nejlepšími rekreačními možnostmi v ostravské aglomeraci.

Reklasifikační procedury zahrnují operace, které redefinují hodnoty atributů v mapových jednotkách (pixelech) tématických map jako funkci původní hodnoty, polohy, velikosti nebo tvaru prostorové jednotky. Řešení vychází z využití tabulek atributů uložených v geografické databázi nebo z aplikace uživatelem definovaných interpretačních pravidel.

Podmínky výběru nebo interpretace lze definovat jako jednoduché nebo složené logické výrazy. Např. při reklasifikaci podle atributů A, B bude mít transformační funkce podobu logického operátoru, tedy

Příklad jednoduché reklasifikace je uveden na obr. 6.13.

Obr. 6.13: Postup reklasifikace podle podmínek výběru a transformace

Dosud uvedené typy transformací závisí pouze na hodnotě transformovaného prvku pole. V rámci analýzy se provádějí i takové typy úprav, kdy hodnota daného prvku pole závisí i na hodnotách okolních (přilehlých) pixelů. Jde o plošnou transformaci podle obr. 6.11, která se dá popsat výrazem

jehož praktická realizace bude

kde i, j, u, v vyjadřují čísla pixelů v obraze.

Běžnou operací mapové analýzy je filtrace pole. V zásadě existují filtry tří typů a to dolní propusť, která snižuje kontrast pole, horní propusť zvýrazňující detaily pole a pásmová propusť, která zvýrazňuje prvky pole v určitém směru (obr. 6.14).

Obr. 6.14: Základní typy filtrů: A - dolní propusť; B - horní propusť; C - diagonální propusť

Základní typy filtrů se mohou různým způsobem zesilovat pomocí vah transformovaného pixelu, např. u plošného filtru 3×3 podle vzorce

kde k je koeficient zesílení. Velmi často se používají kombinované vážené filtry (obr. 6.15 ).

Obr. 6.15: Kombinovaný vážený filtr typu dolní propusti

Obr. 6.16: Příklad filtrace pole pomocí plošného (A) a usměrněného filtru (B)

Uvedený příklad ukazuje filtraci skalárního pole popisujícího morfologii území pomocí plošného (A) a usměrněného filtru (B). Plošný filtr typu horní propustě zvýrazňuje linie, které jasně odpovídají říčním údolím. Usměrněný filtr zdůrazňuje hlavní směr říčního toku, který může být strukturně podmíněný.

Při analýze polí se zpravidla používají složitější postupy, spočívající v kombinované transformaci. Na obr. 6.17 je uveden postup zpracování, která zahrnuje usměrněnou gradientovou filtraci a převod do binárního pole (prahování). Takový postup umožňuje velmi dobře určit hranice mezi dílčími oblastmi pole, která se odlišují svými vlastnostmi (např. obsahem určitého prvku, texturou, typem pokryvu apod.).

Obr. 6.17: Kombinovaná transformace pole

Silné prostředky pro obrazovou analýzu poskytuje matematická morfologie, která byla definována koncem šedesátých let minulého století Matheronem a Serrou pro analýzu struktury binárních polí a později zobecněna. Je v podstatě založena na teorii množin. Umožňuje hledat a analýzovat strukturní prvky pole pomocí detekce okrajů, prahování, skeletizace, dilatace, eroze atd. Většina morfologických operací je založena na jednoduchých operacích expanze a kontrakce. Existuje pět primitivních operátorů a to dilatace, eroze, sjednocení, průnik a negace, jejichž kombinací lze vytvořit složitější operátory a provádět morfologické analýzy a rekonstrukce.

Základními operátory jsou dilatace a eroze, které spočívají v interakci objektu A se strukturujícím elementem B. Dilatace je definována vztahem

Podobně eroze, která je duální operací k dilataci, je definována vztahem

Dilatace "rozšiřuje" objekty v obraze (obr. 6.18-1) a eroze je naopak "zmenšuje" (obr. 6.18-2).

Další důležité morfologické operátory lze odvodit kombinací dilatace a eroze. Otevření (opening) bude

Otevření je tedy výsledek eroze následované dilatací. Vyhlazuje kontury objektu eliminací úzkých "výběžků" a "zálivů". To znamená, že výsledký objekt je vždy menší nebo rovný původnímu objektu (obr. 6.18-3). Uzavření (closing)

jako výsledek dilatace následované erozí směřuje k propojování úzkých "průlivů" a dlouhých úzkých "zálivů", eliminaci přerušení kontur a malých "děr". Výsledný objekt je větší nebo rovný původnímu objektu (obr. 6.18-4).

Obr. 6.18: Principy základních morfologických operátorů: 1 - dilatace; 2 - eroze; 3 - otevření; 4 - uzavření

V případě dilatace jde v podstatě o výpočet maxima a u eroze minima v rámci daného filtru, otevření je vlastně dilatace následující erozi a ukončení eroze následující dilataci (obr. 6.19).

Obr. 6.19: Příklad využití morfologických operátorů (Bonham-Carter et al., 1992); SE - strukturující element

Velmi používaným nástrojem analýzy geografických fenoménů je mapová algebra. Historicky vychází z manuálních postupů mapové analýzy, které využívaly překládání map s různým informačním obsahem pro získání potřebných informací (Chan and White 1987). Princip překryvů tématických mapových vrstev je realizován logických výrazů AND, OR, NOT a aritmetických operací. Takto mohou být kombinovány různé typy geometrických dat (bodů, linií, ploch) s atributovými daty - např. správní mapa s geologickou mapou, mapa chráněných území s ložisky nerostných surovin, mapa botanických celků se správní mapou apod. s cílem získání požadovaných komplexních nebo účelových informací.

Obr. 6.20: Princip mapové algebry (A - komunikace; B - hydrologie; C - správní členění)

Operace založené na hodnocení okolí objektu zahrnují funkce pro vytvoření dových dat na základě přilehlých původních dat. Při všech operacích tohoto typu je nutno definovat lokalizaci hodnoceného bodu (objektu), přilehlou oblast ("klouzavé okno") a typ výpočtové funkce. Do této skupiny patří např. interpolační funkce (klouzavé průměry, splinové funkce, krigování apod., jejichž výběr závisí na charakteru hodnoceného pole a na systému a přesnosti pozorování) a různé typy topografických funkcí pro výpočet morfologie topografických ploch.

Specifickou skupinu operací představují funkce, které umožňují stanovit spojitost, blízkost či vzdálenost prostorových elementů v mapě. Míry spojitosti charakterizují vzájemně spjaté prostorové jednotky, které tvoří souvislou oblast. Obecně používanými mírami jsou velikost a nejmenší a největší průměr oblasti. Přilehlost představuje míru vzdálenosti od určitého bodu, linie, plošného či prostorového objektu. Je používána pro stanovení vymezených zón kolem daných objektů. Funkce pro určení sítě jsou používány pro určení tras mezi danými objekty za předem definovaných podmínek (např. pro určení dopravních spojení). Výsledné mapy znázorňují vzdálenosti a trasy mezi body, vymezené oblasti kolem tras (např. komunikací, vodních toků, hranic či produktovodů) nebo ploch (zástavby, chráněných území, dobývacích prostorů, vojenských objektů apod.) buď v závislosti na prosté eukleidovské vzdálenosti nebo limitujících opatření.

6.4 Příklady použití GIS v geovědách

Geografické informační systémy jsou používány pro řešení širokého spektra problémů v deskriptivních, predikčních a rozhodovacích modelech (Valenzuela, 1992). Mezi typické aplikace náleží analýza a grafické prezentace geologických, geografických, socio-ekonomických, environmentálních atd. úloh. Jednou z nejzákladnějších aplikací je mapování polí geovědních charakteristik, které jsou studovány různými metodami a systémy. Analýza výsledků pozorování a zpracování tématických map nejrůznějších měřítek představuje typickou aplikační oblast GIS. V ložiskovém průzkumu slouží jako prostředek statistické analýzy a klasifikace geologických, geofyzikálních a geochemických dat, určování prostorových vztahů mezi průzkumnými body a průniky, realizaci mapové analýzy a produkci nákresů, tabulek a map výsledků analýz. Podle Stanleye a Marlowa (1996) může GIS pomoci při řešení stále obtížnějšího problému výběru cílových objektů zpracování spolehlivějších map nerostného potenciálu. Každá buňka takového mapy znázorňuje hodnotu indexu nadějnosti mineralizace, založeného na daném ložiskovém modelu a odpovídajícího souboru známých objektů. V posledních letech jsou komerční geografické informační systémy doplňovány aplikačními programy pro účelové zpracování dat. Tento přístup se výrazně projevuje v oblasti hydrogeologického, pedologického a dalšího modelování. Značné uplatnění nacházejí GIS ve sféře popisu a analýzy jak přírodních rizik (např. seismických, vulkanických, hydrologických či geodynamických), tak rizik antropogenních (znečištění složek životního prostředí vlivem průmyslové či zemědělské činnosti, nebezpečí nejrůznějších havárií atd.). Obecně je používaná metodologie průzkumu orientovaná na hledání anomálií. Mnohem výhodnější je interaktivní digitální obrazová analýza, vycházející z integrace všech geovědních dat pomocí GIS (Kuosmanen, 1992). Podobnou metodologii založenou na integraci TM a aerogeofyzikálních dat popisuje Goossens (1993) na příkladu wolframonosných skarnů v provincii Salamanca ve Španělsku. Podle jeho názoru je ale rozpoznání charakteristik, které diagnostikují mineralizaci a její lokalizaci, komplikované z několika důvodů:

vztah mezi geologickou stavbou a výchozími daty je často problematický vlivem složitého zpracování dat;
existuje značné riziko vypuštění potenciálně důležité informace během interpretace dat;
rozhodovací kritéria jsou často jen podmíněná;
ohodnocení chyby a kvality je často subjektivní a nereprodukovatelné za různých okolností.

Systematická analýza souboru vícerozměrných prostorových dat umožňuje při pečlivé kontrole v každém kroku zpracování pomocí porovnávání s terénními daty (pokud to lze realizovat) sestavit mapy pravděpodobnosti výskytu vhodných objektů pro lokalizaci průzkumných prací.

Zpracování dat v prostoru přináší potíže. Proto jsou potřebné techniky modelování vycházející z technologie CAD. Interpretace geologické struktury obvykle vychází z malého počtu nepravidelně rozmístěných dat v komplexním prostoru. Spojení GIS s expertními systémy umožňuje podle Sewella (1995) uvažovat neurčitost obsaženou v datech a poznatcích.

V současnosti existuje řada příkladů databází založených na GIS, které jsou určeny pro potřeby ložiskového průzkumu. Peruánská databáze INCA obsahuje vrstvy geologických a topografických map, fyziografických charakteristik, antropogenních systémů, přes 9000 záznamů o nerostných výskytech a pře 250 digitálních obrazů a geologických map dolů a průzkumných úseků. Podobná je databáze mexická AZTECA (např. modul Zacatecas Exploration Play) nebo arizonská APACHE. Vedle takovýchto regionálně pojatých projektů existuje celá řada příkladů využití GIS jako základu účelových ložiskových databází. Timčák et al. (2003) popisují GIS pro Mn ložisko Kišovce-Švábovce, Mandela (2003) GIS pro tvorbu generelu těžby v OKR, Kašpar et al. (2003) GIS pro komplexní geologickou dokumentaci ložiska uranu Stráž pod Ralskem, Ray (2000) uvádí příklad využití GIS jako základu informačního systémy nerostných zdrojů v regionu Singhbum – Keonjhar v Indii apod.

Jako příklad aplikace GIS je dále uvedeno hodnocení nebezpečí kontaminace povrchových a spodních vod v intenzivně industrializovaném území ostravské aglomerace (obr.6.21-A). Mapa zranitelnosti akviferu je významná pro potřeby územního plánování a hodnocení kvality životního prostředí. Zranitelnost je definována jako možnost infiltrace kontaminantů do nesaturované a dále do saturované zóny (Civita 1994) posouzením hladiny podzemní vody, infiltrace, typu akviferu, půdních typů, topografie, vlivu vadózní zóny a koeficientu filtrace. Použitá metodika vychází z metody navržené US EPA, jejíž konkrétní aplikace jsou známy pod označením DRASTIC a SINTACS.

Obr. 6.21: Ocenění zranitelnosti akviferu v regionu ostravské aglomerace (Homola, 1998).
A - vymezení regionu; B - mapa zranitelenosti (1... minimum, 10... maximum)

Mírou zranitelnosti je index

kde v_f je váhový faktor vyjadřující jeho relativní význam a w_fi váha jisté třídy v rámci daného faktoru. Mapa výsledného ocenění zranitelnosti je na obr. 6.21-B.

Velmi časté použití GIS je ve sféře územního plánování a využití zdrojů, neboť umožňuje souběžnou analýzu velkého počtu alokačních kritérií pro různé směry využití území. Tyto aplikace se často označují jako LIS (Land Information Systém). GIS se tak staly důležitým prostředkem nejen ve sféře geověd a environmentálních oborů, ale prakticky ve všech oblastech vyžadujících monitorování, plánování nebo řízení využití území a jeho zdrojů (Streit 2000), zejména ve sférách geověd (geologie, geofyzika, geochemie, geologický průzkum, geografie, hydrologie, meteorologie atd.), geodézie a kartografie, územního plánování, socioekonomických analýz, lesnictví a zemědělství, vojenských aplikacích apod.

V souhrnu můžeme konstatovat následující. V počátečním období byly prostředky GIS využívány v podstatě hlavně pro grafické zobrazování přírodních a antopogenních objektů a pouze v omezené míře byly využívány jejich analytické možnosti. Pro vlastní řešení geovědních problémů byly využívány specializované prostředky, jako např. software pro prostorové zobrazování hornických problémů, statistické multivariační postupy, geostatistické techniky, prostředky pro modelování hydrogeologických a geofyzikálních úloh atd. Tyto postupy byly později začleňovány do nově vyvíjených programových balíků GIS. Tento trend se pozitivně projevil ve stále rostoucí popularitě GIS v geovědách. Odrazem je neobvyklý nárůst aplikací GIS v geovědách. Např. při vyhledávání v MSN jednoduchý příkaz „GIS a hornictví” poskytl 52000 položek, příkaz „GIS a podzemní voda” 36000 položek a příkaz „GIS a zemětřesení” 20000 položek (Ray 2002). Současné trendy vývoje GIS zahrnují integraci objektově orientovaných datových modelů, zvýšený zájem o časové změny geoobjektů, trojrozměrné modelování geoobjektů, integraci expertních systémů a GIS a vývoj modulárních GIS.

Na závěr je třeba připomenout, že složkami geografického informačního systému v širokém smyslu slova není pouze počítačové a programové vybavení, ale také vhodné organizační uspořádání a data. Z hlediska organizačního zajištění je nutné, aby v kolektivu řešitelů byli nejen počítačoví odborníci, ale zejména odborně příslušní pracovníci (geologové, ekologové, klimatologové, meteorologové, biologové apod.).