Vaje za geografski informacijski sistem - Univerza v Ljubljani ...

Prostorske analize v GIS orodju Idrisi:
Vaje
Samo Drobne in Sonja Bogatin

Univerza v Ljubljani
Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo
Oddelek za geodezijo
Prostorske analize v GIS orodju Idrisi:
Vaje
Samo Drobne in Sonja Bogatin
Delovni zvezek je objavljen na spletni strani:
http://www.fgg.uni-lj.si/sdrobne/Pouk/MPAGIS/MPAGIS.htm
Ljubljana, september 2010

Vsebina:
1 Uporaba GIS orodja IDRISI ............................................................................................... 3
1.1 Okolje GIS orodja Idrisi ............................................................................................. 3
1.1.1 Definiranje delovnega okolja ............................................................................. 4
1.1.2 Pogovorna okna in seznami................................................................................ 4
1.1.3 Statusna in orodna vrstica .................................................................................. 4
1.1.4 Organizacija menijev .......................................................................................... 5
1.1.5 Sestavljavec karte ............................................................................................... 6
1.1.6 Alternativni grafični prikazi ............................................................................... 6
1.2 Prikaz podatkovnih slojev in zbirk ............................................................................. 9
1.2.1 Prikaz podatkovnih slojev .................................................................................. 9
1.2.2 Zbirke podatkovnih slojev ................................................................................ 10
1.3 Prikazi in kartografsko poizvedovanje ..................................................................... 13
1.3.1 Lastnosti pojavov ............................................................................................. 13
1.3.2 Pogled na zbirko podatkov ............................................................................... 13
1.3.3 Prostorske zaznambe ........................................................................................ 14
1.4 Sestava karte ............................................................................................................. 15
1.4.1 Kartografski elementi ...................................................................................... 15
1.4.2 Izdelava karte ................................................................................................... 16
1.4.3 Spreminjanje karte ............................................................................................ 17
1.4.4 Shranjevanje in tiskanje karte .......................................................................... 18
1.5 Izdelava barvne lestvice, znakov in tekstovnega podatkovnega sloja ..................... 21
1.5.1 Barvne lestvice rastrskih slojev ........................................................................ 21
1.5.2 Znaki vektorskih slojev .................................................................................... 21
1.5.3 Podatkovni sloji besedil ................................................................................... 22
1.6 Podatkovne strukture in lestvica prikaza .................................................................. 25
1.6.1 Raziskovalec podatkovnih struktur v GIS-u .................................................... 25
1.6.2 Autoscaling ....................................................................................................... 26
1.6.3 Izboljšanje ostrine podob ................................................................................ 27
1.6.4 Histogram ......................................................................................................... 27
1.6.5 Barvne karte .................................................................................................... 28
1.7 Vektorske zbirke in SQL ukazi ................................................................................ 31

2 Uvod v prostorske analize ................................................................................................ 33
2.1 Kartografsko modeliranje ......................................................................................... 33
2.2 Podatkovno poizvedovanje ...................................................................................... 35
2.2.1 Podatkovno poizvedovanje po enem atributu .................................................. 37
2.2.2 Podatkovno poizvedovanje s sestavljenim pogojem ........................................ 40
2.2.3 Izračun površine območij ................................................................................. 41
2.2.4 Statistične lastnosti objektov ............................................................................ 43
2.2.5 Kartografsko modeliranje v modulu MACRO MODELER .............................. 44
2.2.6 Uporaba slikovnega računala ........................................................................... 44
2.3 Operatorji izračuna razdalj in povezovalni operatorji .............................................. 47
2.3.1 Tri dimenzionalni pogled ................................................................................. 48
2.3.2 Izračun usmerjenosti in naklonov terena .......................................................... 49
2.3.3 Določanje ploskev oddaljenosti in vmesnih območij ....................................... 50
2.3.4 Večkriterialno modeliranje ............................................................................... 53
2.4 Modeliranje postopkov analiz .................................................................................. 55
2.4.1 Uporaba modula MACRO MODELER za pogojna poizvedovanja ................ 56
2.4.2 Modul DYNALINK in dinamično modeliranje ............................................... 58
2.4.3 Paketna obdelava z modulom DYNAGROUP ................................................. 62
2.4.4 Modeliranje iterativnih postopkov s skupno uporabo modulov
DYNAGROUP in DYNALINK ..................................................................... 64
2.5 Ploskve oddaljenosti in stroškovne ploskve ............................................................. 67
2.5.1 Rasterizacija (rastrsko-vektorska pretvorba) .................................................... 69
2.5.2 Izračun stroškovne ploskve .............................................................................. 69
2.5.3 Izračun stroškovno najbolj ugodne trase .......................................................... 70
2.5.4 Vektorizacija (vektorsko-rastrska pretvorba) ................................................... 71
2.6 Algebra karte ............................................................................................................ 73
2.6.1 Regresijska analiza ........................................................................................... 75
LITERATURA ......................................................................................................................... 81

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 1
Vaje iz prostorskih analiz v GIS orodju IDRISI
Pred vami je delovni zvezek, ki ga boste uporabljali pri vajah pri predmetu Metode
prostorskih analiz v GIS.
Delovni zvezek je sestavljen iz trinajstih vaj, ki jih lahko delimo v uvodne in nadaljevalne
vaje.
Prvih sedem je uvodnih vaj, pri katerih spoznate osnove dela v rastrskem GIS orodju Idrisi ter
nekaj uvodnih pojmov in postopkov analiz prostorskih podatkov. Drugi del vključuje šest
nadaljevalnih vaj v analize prostorskih podatkov. V njih se boste spoznali z osnovami
kartografskega modeliranja, podatkovnega poizvedovanja, z operatorji izračuna razdalj in
povezovalnimi operatorji, spoznali boste osnovne pojme in postopke geomorfoloških analiz
(izračun usmerjenosti in naklonov terena), računali boste ploskve oddaljenosti in vmesna
območja, spoznali boste postopke dinamičnega in iterativnega modeliranja ter izvedli
regresijsko analizo prostorskih podatkov.
Preden začnemo s predstavitvijo GIS orodja IDRISI, v katerem bomo izvedli vaje iz
spoznavanja struktur in analiz prostorskih podatkov, pa si oglejmo pomen posameznih
zapisov:
Primer
Display
ETDMR.RST
Opis
Vsa imena menijev, ukazov, polj in ostalih podatkov, ki jih je potrebno
vtipkati ali izbrati ukaz so napisana poševno.
Imena datotek, ki jih obdelujemo, in njihovi opisi so sicer lahko poljubni,
vendar je bolje, če uporabljate predlagane. S tem se boste izognili morebitnim
kasnejšim teţavam. Imena map in datotek so napisana poševno in z velikimi
črkami.
Vse tipke, ki jih je potrebno pritisniti, se nahajajo v oklepajih in so napisane
poševno.

2 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 3
1 Uporaba GIS orodja IDRISI
1.1 Okolje GIS orodja Idrisi
Namen
Ukazi
programa
Idrisi
Uvod
V vaji se bomo naučili nastavitve delovnega okolja projekta; pomen
pogovornih oken in seznamov ter statusne in orodne vrstice; organizacijo
menijev; pomen enega od najpomembnejših orodij za enostavno izgradnjo
kartografskih rastrsko-vektorskih prikazov - Composer in primer
alternativnega grafičnega prikaza z uporabo modula Ortho.
Data Paths: Project Environment
Display Launcher
Maximize Display
Restore Original Window
Contour
Ortho
Composer
Idrisi je program, ki omogoča izdelavo kartografskih rastrsko - vektorskih
prikazov. Idrisi okolje sestavljajo štirje osnovni elementi: glavni meni,
vrstica z orodnimi ikonami, glavno delovno okno in statusna vrstica.
Idrisi omogoča definiranje delovnega okolja v okviru posamezne naloge.
Osnovni element je delovna mapa (Working Folder), v kateri se nahaja
večina vhodnih podatkov in kamor bodo shranjeni rezultati. Poleg delovne
mape lahko izberemo poljubno število izvornih map (Resource Folders), iz
katerih beremo podatke, ne moremo pa v njih shranjevati rezultate.
Uporaba modulov in izvedba postopkov obdelave podatkov je izvedena
preko pogovornih oken, seznami pa omogočajo hiter in enostaven dostop do
datotek.
Idrisi ponuja skoraj 200 analitičnih modulov za vnos, shranjevanje in
organizacijo datotek, za spreminjanje podatkovnih zapisov, podatkovno
poizvedovanje, matematične operacije, operatorje izračuna razdalj in
vsebinske operatorje, statistična analitična orodja, orodja za podporo
odločanju, orodja za časovne, orodja za površinske analize, orodja za
analize sprememb, orodja in funkcije za izdelavo modelov, kakor tudi
podporo za uporabo programov, definiranih s strani uporabnika.

4 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
1.1.1 Definiranje delovnega okolja
Na začetku vsakega projekta v GIS orodju IDRISI definiramo delovno okolje: File → Data
Paths : Project Environment. Na ta način definiramo podatkovne poti do delovne mape in
drugih izvornih map.
Definirajmo naslednjo podatkovno pot delovnega okolja projekta:
Working Folder: ...\MPAGISV1
Nastavitve shranimo v datoteko z imenom MPAGISV.ENV (končnica .env pomeni Project
Environment File). Kasneje lahko nastavitve ponovno prikličemo z ukazom Open project.
1.1.2 Pogovorna okna in seznami
Idrisi omogoča tri načine dostopa do pogovornih oken:
- preko orodne ikone,
- iz menijske vrstice,
- File meni → Shortcut On: v statusni vrstici se odpre okno s seznamom vseh
Idrisijevih modulov.
Za vajo odprimo rastrsko podobo. Ukaz Display Launcher omogoča prikaz rastrskih in
vektorskih podatkovnih slojev ter sestavljenih kart. Najprej označimo tip datoteke, nato pa
ime vpišemo ali pa datoteko poiščemo z izbirnim seznamom. Izbirni seznam najprej odpre
podatkovne sloje znotraj definirane delovne mape in nato v izvornih mapah. V delovni mapi
poišči (rastrski) podatkovni sloj z imenom SIERRADMR.RST (digitalni višinski model). V
naslednjem koraku je potrebno izbrati ustrezno barvno lestvico. Običajno se uporabljajo
standardne, ţe definirane barvne lestvice. Program pa omogoča tudi sestavo lastne barvne
lestvice. Uporabimo lahko postopek avtomatskega določanja merila (autoscaling) 1 . Prikaz
lahko vključuje tudi legendo in naslov. Z ikono Maximize Display lahko razširimo okno
prikaza, z ukazom Restore Original Window pa prikličemo prvotni prikaz. Ti funkciji lahko
aktiviramo tudi z in . Rezultat je prikazan na sliki 1.1.
1.1.3 Statusna in orodna vrstica
Statusna vrstica (na spodnjem robu) daje informacije o programskih procesih, o podatkovnih
slojih in kartah, ki so trenutno odprte. Če se s kurzorjem pomikamo po oknu, se v statusni
vrstici izpiše poloţaj kazalca – številka vrstice in stolpca rastrske podobe, koordinati X in Y
geografskega referenčnega sistema ter merilo (RF), ki se spreminja z velikostjo prikaza.
Orodna vrstica vsebuje zbirko gumbov, ki predstavljajo bodisi programske module bodisi
interaktivne operacije.
1 Autoscaling je postopek, v katerem sistem definira razmerje med numeričnimi vrednostmi podobe in barvnimi
znaki v lestvici.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 5
Za vajo si oglej statusno vrstico karte, ki je trenutno odprta. Geografski referenčni sistem v
tem primeru je UTM. Merilo (RF) se spreminja z velikostjo prikaza.
Slika 1.1: Višinski model (Sierra de Gredos)
1.1.4 Organizacija menijev
Glavni meni vsebuje devet razdelkov: File, Display, GIS Analysis, Modeling, Image
Processing, Reformat, Data Entry, Window List in Help, ki skupaj omogočajo dostop do
skoraj 200 analitičnih modulov. Spodaj so opisani pomeni osnovnih menijev.
- Meni File vsebuje funkcije za vnos, shranjevanje in organizacijo datotek. Omogoča pa
tudi definiranje uporabniških nastavitev.
- Meni Reformat vsebuje zbirko modulov za spreminjanje podatkovnih zapisov:
pretvorbo med rastrskim in vektorskim formatom, spreminjanje projekcije in
referenčnega sistema, orodja za generalizacijo in povzemanje prostorskih podatkov.
- Menija GIS Analysis in Image Processing vsebujeta večino modulov. Prvi štirje -
osnovni meniji GIS Analysis vsebujejo module za podatkovno poizvedovanje,
matematične operacije, operacije izračuna razdalj in vsebinske operatorje. Preostali
meniji predstavljajo analitična orodja za statistike, podporo odločanja, časovne,
površinske analize, analize sprememb. Meni Image Processing vsebuje deset
podmenijev z moduli za analizo slike.
- Meni Modeling vsebuje orodja in funkcije za izdelavo modelov, kakor tudi podporo za
uporabo programov, definiranih s strani uporabnika.

6 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Večina menijev za vnos, ki odprejo pogovorna okna, so zapisana z velikim črkami, kar
pomeni, da so lahko uporabljeni kot makro procedure z Idrisi Macro Language.
Za vajo si poglejmo modul Contour v meniju GIS Analysis (GIS Analysis → Surface Analysis
→ Feature Extraction) za izris vsebinskih linij, v našem primeru višinskih plastnic. V
pogovornem oknu izberemo kot vhodno datoteko rastrsko podobo SIERRADMR.RST,
definiramo ime izhodne vektorske datoteke output file: SIERRAPLASTNICE.VCT, minimalno
vrednost – nadmorsko višino 400, maksimalno višino 2000 in ekvidistanco – višinsko razliko
med posameznimi plastnicami 100. Izpišemo tudi ustrezen naslov karte. Ko je postopek vnosa
končan, zaţenemo ukaz izračuna plastnic . Kot rezultat se prikaţe definiran podatkovni
sloj. Nov vektorski podatkovni sloj se shrani v definirano delovno mapo, v našem primeru
...\MPAGISV1.
Avtomatičen prikaz rezultata je lastnost, ki jo definiramo znotraj uporabniških sistemskih
nastavitev (meni File).
1.1.5 Sestavljavec karte
Modul Composer omogoča zelo enostavno izdelavo kartografskih rastrsko - vektorskih
prikazov. Omogoča dodajanje in zapiranje podatkovnih slojev, spreminjanje njihove
hierarhije in lastnosti, spreminjanje velikosti prikaza, premikanje po podobi in nenazadnje
tudi tiskanje kart.
V vaji sestavimo rastrsko-vektorsko karto. Na aktivni podatkovni sloj SIERRADMR dodaj
() vektorski podatkovni sloj SIERRAPLASTNICE.VCT, ki ga odpreš z barvno
lestvico Uniform Black. Rezultat shrani s pod imenom
SIERRAKARTA.MAP 2 v delovno okolje ...\MPAGISV1.
1.1.6 Alternativni grafični prikazi
Poleg uporabe modulov Display Launcher in Composer, ki predstavljata najpomembnejši
orodji, ponuja Idrisi še vrsto drugih načinov prikaza. Poglejmo si enega od njih in sicer modul
Ortho, ki podpira 3D prikaze. Tridimenzionalna perspektiva - ortografski prikaz – preko
modula Ortho omogoča najrazličnejše prikaze in predstavlja močno orodje za vizualne
analize. Kot Surface Image lahko uporabimo poljubno kvantitativno in zvezno podobo (npr.
gostota poseljenosti, padavine).
Z modulom Ortho (meni Display ali ustrezna ikona) prikaţi rastrski sloj SIERRA234.RST. V
tem primeru izbira barvne lestvice ni mogoča. Podoba namreč predstavlja 24-bitno podobo. 3
Iz menija Display izberimo sedaj orodje Ortho, kjer kot osnovno podobo površja Surface
Image izberemo SIERRADMR.RST in kot Drape Image podobo, s katero prekrijemo osnovno
podobo, SIERRA234.RST. Nastavitev ne spreminjamo, razen izhodne ločljivosti. Izbira
ločljivosti je odvisna od ločljivosti sistema in prostorske ločljivosti (velikosti rastrske podobe
2 Končnica *.map označuje sestavljene datoteke v karto.
3 24 - bitna podoba predstavlja posebno obliko rastrske podobe, ki vsebuje podatke za tri neodvisne barvne
kanale – rdeči, zeleni in modri (RGB - red, green, blue)

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 7
– števila stolpcev in vrstic). Rezultat je 3D višinski model. S ponovnim priklicom modula
Ortho lahko poljubno spreminjamo kot pogleda.
Slika 1.2: Tri dimenzionalni višinski model izrisan z modulom Ortho
Zapiski:

8 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Zapiski:

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 9
1.2 Prikaz podatkovnih slojev in zbirk
Namen
V vaji bomo spoznali osnovna načina prikaza – rastrski in vektorski prikaz,
temeljno razliko med njima ter prednosti posameznega prikaza.
Nadalje si bomo ogledali zgradbo zbirk podatkovnih slojev (vektorskih in
rastrskih) in njihovo izdelavo na osnovi vektorske povezovalne datoteke
*.VLX v primeru vektorskih zbirk ter na osnovi povezovalne datoteke
*.RGF v primeru rastrskih zbirk.
Ukazi
programa
Idrisi
Uvod
Cursor Inquiry Mode
Features Properties
Database Workshop
Collection Editor
Prikaz digitalnih prostorskih podatkov zahteva veliko število sestavnih
elementov, med katerimi je najpomembnejši podatkovni sloj (angl. layer).
Vsak podatkovni sloj predstavlja izbrano geografsko temo (npr. ceste, reke,
raba tal,...), zato jih lahko imenujemo tudi tematske karte. Osnovni gradniki
posameznega podatkovnega sloja so zunanje oblike ali pojavi, ki so
geografska osnova. Podatkovni sloji so osnova izdelave kart, ki so običajno
sestavljene iz večjega števila tematik - podatkovnih slojev. Ravno takšna
sestava nam omogoča, da se lahko pri obdelavi osredotočimo samo na eno
tematiko, samo na eno vrsto oblik oziroma pojavov. Podatkovni sloji pa so
tudi osnovni element geografskih analiz.
Osnovna načina prikaza podatkovnih slojev sta vektorski in rastrski. Idrisi,
kakor tudi večina GIS programskih sistemov, ima vgrajeni obe tehniki.
Vektorska predstavitev je lastnostno orientirana, kar pomeni, da so lastnosti
podane za celotno območje znotraj posameznega poligona, med katerimi pa
je lahko prazen prostor. Pri rastrskem podatkovnem sloju pa so podatki dani
za vsako celico. Rastrski sistem je tako podatkovno intenzivnejši, saj so
podatki o poloţaju podani za vsako celico, ne glede ali celica vsebuje
potrebne podatke ali ne. Rastrski sloji omogočajo analitične operacije –
moţnost opisa zveznih pojavov, enostavne sestave za napovedovanje,
modeliranje premikov v prostoru, njihova zgradba pa je sama po sebi
primerljiva z računalniškim spominom. Prednost vektorskih slojev pa je
njihova zgradba, ki omogoča enostavno shranjevanje in upravljanje s
celotno zbirko podatkovnih slojev, ki pripadajo opisanemu pojavu ali obliki.
1.2.1 Prikaz podatkovnih slojev
Za vajo odpri vektorski podatkovni sloj SIERRAGOZD.VCT z barvno lestvico User-defined
GOZD.SM2 ter izklopi naslov in legendo. Podoba prikazuje poraščenost z gozdovi na
obravnavanem območju Španije. Za isto območje smo v prejšnjih vajah preučili višinski

10 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
model in barvno karto. Na vektorskem podatkovnem sloju se nahajajo točke, ki sluţijo za
omejevanje poligonov. Izberi ikono za poizvedovanje Cursor Inquiry Mode. Ko postavimo
kurzor na podobo, se spremeni v kriţ. S klikom na poligon se le-ta obarva in izpiše se njegova
identifikacijska številka.
Poglejmo sedaj lastnosti poligonov. Izberi meni Features Properties na modulu Composer ali
istoimensko ikono v orodni vrstici. V oknu se prikaţejo lastnosti označenega poligona.
Lastnosti podatkovnega sloja si oglej v meniju Layer Properties (ime, tip sloja, podatkovni
zapis, barvna lestvica ali datoteka z znaki, moţnost spreminjanja barvne lestvice,...). Za vajo
uporabi drugo datoteko z znaki in sicer GOZD2.SM2.
Sedaj dodaj rastrski sloj SIERRANDVI.RST z barvno lestvico NDVI 4 . Podoba predstavlja
vegetacijsko biomaso, kjer imajo zelene površine največjo biomaso, območja rumenih, rjavih
in rdečih odtenkov pa predstavljajo redke, suhe gozdne površine. Rastrski podatkovni sloj
prekrije, za razliko od vektorskega, celotno območje. Po potrebi zamenjaj prioriteto slojev
tako, da bo imel rastrski sloj najniţjo prioriteto (na vrhu seznama) oziroma vektorski najvišjo
prioriteto (najniţje v seznamu).
Iz gornjih primerov smo videli osnovno razliko med rastrskim in vektorskim podatkovnim
slojem. Rastrski podatkovni sloj prekrije, za razliko od vektorskega, celotno območje. Vsaka
celica podaja stanje ali značilnosti prostora na ustreznem poloţaju. Rastrski podatkovni sloji
namreč ne opisujejo lastnosti v prostoru, ampak strukturo samega prostora. V nadaljevanju
bomo preko najrazličnejših primerov spoznali prednosti obeh načinov prikaza.
1.2.2 Zbirke podatkovnih slojev
1.2.2.1 Zbirke vektorskih slojev
V Idrisiju je zbirka (angl. Collection) skupina med sabo povezanih podatkovnih slojev. V
primeru vektorske zbirke je podatkovni sloj, ki sluţi kot prostorska shema, povezan s
podatkovno tabelo statističnih lastnosti opisanih pojavov. Prostorska shema je namreč
vektorski podatkovni sloj, ki opisuje samo geografske lastnosti pojavov, ne pa tudi njihove
opisne vrednosti. S povezavo podatkovne tabele z opisnimi podatki pojavov in/ali objektov je
podatkovni sloj lahko oblikovan iz kateregakoli podatkovnega polja. Za razumevanje principa
delovanja si bomo pogledali upravljanje s povezavami podatkovne baze – Database
Workshop. Običajno ta modul zahteva ime baze in tabele, ki naj ju prikaţe. V primeru, da je
kartografsko okno ţe povezano z bazo, se prikaz izvrši avtomatično. V terminologiji
podatkovnih baz je vsak stolpec obravnavan kot polje, vrstice pa kot zapisi, kjer vsaka vrstica
predstavlja drug pojav ali objekt. S povezano podatkovno tabelo postane vsako polje svoj
podatkovni sloj. Ime posameznega podatkovnega sloja znotraj zbirke ima obliko ˝ime
zbirke.ime polja˝.
Zapri vsa okna (Window List → Close All Windows), nato pa odpri vektorski podatkovni sloj
MEDHOMVAL v datoteki MAZIP. Uporabi kvantitativno datoteko znakov QUANTITATIVE,
vključeni pa naj bodo tudi naslov in legenda ter avtomatsko merilo. Karta prikazuje srednjo
vrednost porabe po gospodinjstvih v vzhodnem Massachusetts-u v USD. MAZIP je primer
zbirke vektorskih podatkovnih slojev. Z modulom Database Workshop (meni GIS Analysis
4 NDVI - vegetacijski indeks.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 11
Database Query ali ustrezna ikona) si oglej pripadajočo tabelo ter povezavo med tabelo in
poligoni na karti (uporabi Cursor Inquiry Mode). Z Display Current Field as Map Layer
(enaka ikona kot za Display Launcher) lahko prikaţemo poljubno polje tabele kot samostojni
podatkovni sloj. Polje izberemo tako, da se postavimo v poljubno celico stolpca.
Vektorsko zbirko izdelamo z modulom Collection Editor (meni File ali ustrezna ikona) in
sicer s povezavo vektorske prostorske sheme s tabelo opisnih podatkov. Vektorska
povezovalna datoteka *.VLX vsebuje štiri elemente: ime vektorske prostorske sheme,
podatkovno datoteko, podatkovno tabelo in povezovalno polje. Vektorska prostorska shema je
katerakoli vektorska datoteka, ki definira zbirko lastnosti na osnovi celoštevilčnih indeksov;
podatkovna datoteka je datoteka formata Microsoft Access (kadar je na voljo *.DBF datoteka,
jo lahko z modulom Database Workshop pretvorimo v *.MDB format). Podatkovne datoteke
lahko vsebujejo večdelne tabele. Datoteka *.VLX definira uporabo atributne tabele.
Povezovalno polje je polje znotraj podatkovne tabele, ki vsebuje identifikatorje za
povezovanje z identifikatorji lastnosti v prostorski shemi. To je najpomembnejši element
vektorske povezovalne datoteke za ustvarjanje povezav med vrstičnimi zapisi v podatkovni
bazi in lastnostmi v vektorski prostorski shemi. Zbirke vektorskih podatkovnih slojev so torej
lahko izdelane s povezavo med vektorsko prostorsko shemo in podatkovno tabelo atributov.
V modulu Collection Editor → Open izberi podatkovni tip *.VLX (Vector Link Files) 5 in
datoteko MAZIP.VLX. Posamezni elementi so naslednji: vektorska prostorska shema:
MA_ZIPCODES.VCT, podatkovna datoteka: MA_ZIPSTATS.MDB, podatkovna tabela:
Demographics in povezovalno polje: IDR_ID.
1.2.2.2 Zbirke rastrskih slojev
V primeru rastrskih podatkovnih slojev je izdelava zbirke povsem drugačna. Rastrska zbirka
je zbirka rastrskih podatkovnih slojev, ki so uvrščeni v neko skupino. Tudi v tem primeru
uporabimo modul Collection Editor, vendar izdelamo povezovalno datoteko *.RGF (Raster
Group File). V rastrski zbirki so posamezni podatkovni sloji samostojni znotraj skupine, kar
pa ne velja za vektorsko zbirko. Rastrska zbirka omogoča hkratno pregledovanje istoleţnih
vrednosti v rastrih (matrikah vrednosti) na istem območju ter enake ločljivosti.
Ponovno odpri urejevalec zbirke podatkov File → Collection Editor. V seznamu označi
naslednje datoteke: SIERRA1.RST, SIERRA2.RST, SIERRA3.RST, SIERRA4.RST,
SIERRA5.RST, SIERRA7.RST, SIERRA234.RST, SIERRA345.RST, SIERRADMR.RST,
SIERRANDVI.RST in jih dodaj v zbirko z ukazom Insert After. Zbirko shrani (File → Save
As) pod imenom SIERRA.RGF in zapri okno. Z ukazom Display Launcher si oglej vsebino
izdelane rastrske zbirke in odpri podobo SIERRA.SIERRA345. Slika je barvna podoba Landsat
kanalov 3, 4 in 5.
Na praktičnem primeru si poglejmo pomen in uporabnost rastrske zbirke. Aktiviraj v sestavljalcu karte (Composer) in, po potrebi, vključi kurzor za poizvedovanje.
S kurzorjem za poizvedovanje poizveduj po rastrski podobi, pri tem pa opazuj vrednosti
poizvedb: v oknu lastnosti objektov se izpisujejo istoleţne vrednosti v posameznih
podatkovnih slojih, ki tvorijo rastrsko zbirko. Nato aktiviraj ukaz v
spodnjem delu okna lastnosti objektov in ponovno izbiraj s kurzorjem
5 Datoteka *.VLX - Vector Link File - ustvari povezavo med prostorskimi podatki in podatkovno tabelo.

12 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
za poizvedovanje vrednosti po trenutno odprti rastrski podobi. Zapri rastrsko podobo
SIERRA.SIERRA345.
Za vajo lahko sam izdelaš vektorsko zbirko. V podatkovni mapi ...\MPAGISV1 se nahaja
vektorska datoteka NETHERLANDS.VCT in pripadajoča podatkovna baza NLDZIP3.MDB. 6
Zapiski:
6 Rešitev: Najprej izriši vektorsko podobo NETHERLANDS.VCT (Display Launcher) in nato odpri v Database
Workshop (Data Entry → Database Workshop) podatkovno datoteko NLDZIP3.MDB, znotraj katere je
definirana tabela Polygons. Oglej si prostorsko shemo in atribute, ki ju boš v nadaljevanju povezal. Sedaj
izdelaj z modulom Collection Editor vektorsko povezovalno datoteko NL.VLX (File → New): vektorska
prostorska shema: NETHERLANDS.VCT, podatkovna datoteka: NLDZIP3.MDB, podatkovna tabela: Polygons,
povezovalno polje: PolyID. V Database Workshop → File → Establish Display Link ustvari povezavo med
tabelo (atributnimi podatki) in prostorsko shemo preko povezovalne datoteke NL.VLX. Sedaj lahko izrišeš
poljuben atribut (npr. Population) ter z izbiranjem območij s kurzorjem za poizvedovanje na vektorski podobi
označuječ (izbiraš) tudi vrstice izbranega objekta v tabeli.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 13
1.3 Prikazi in kartografsko poizvedovanje
Namen
Ukazi
programa
Idrisi
Uvod
V tej vaji bomo utrdili in razširili nekatere interaktivne tehnike
kartografskega poizvedovanja po vrednostih posameznega podatkovnega
sloja ter hkratnega pogleda na celotno zbirko podatkovnih slojev. Naučili se
bomo tudi shranjevanja posameznih pogledov in njihovega ponovnega
priklica.
Collection Linked Zoom
Zoom Window
Placemarks
V geografskih informacijskih sistemih karte niso samo enostavna statistična
predstavitev posamezne téme, temveč zbirka podatkov, ki so lahko povezani
in predstavljeni na najrazličnejše načine. Idrisi ponuja interaktivne tehnike
kartografskega poizvedovanja na posameznem podatkovnem sloju ali
istočasnega pogleda na celotno zbirko podatkovnih slojev – rastrskih ali
vektorskih.
1.3.1 Lastnosti pojavov
Modul Cursor Inquiry Mode omogoča pregledovanje lastnosti pojavov za posamezen
podatkovni sloj. Prednost modula Features Properties pa je moţnost poizvedovanja vrednosti
za celotno zbirko, tako rastrsko kot vektorsko, v grafični ali številčni obliki. Cursor Inquiry
Mode se ob aktiviranju modula Features Properties vključi avtomatično.
Odpri rastrsko podobo SIERRA234.RST znotraj zbirke SIERRA.RGF in nato še
SIERRA.SIERRA4 (barvna lestvica Grey Scale) ter SIERRA.SIERRANDVI (barvna lestvica
NDVI). V Features Properties si oglej vrednosti celic pri posamezni podobi. SIERRA234 je
24-bitna podoba, kar pomeni, da vrednosti celic predstavljajo razmerje modre, zelene in rdeče
barve. SIERRA4 je podoba Landsat kanala 4 in podaja stopnjo odbite infrardeče svetlobe in jo
lahko primerjamo s črno-belo fotografijo. SIERRANDVI pa podaja vegetacijski indeks na
obravnavanem območju.
1.3.2 Pogled na zbirko podatkov
Običajno smerni gumbi za premikanje (pan) in pogled (zoom) delujejo na posamezni podobi.
Kadar imamo opraviti s podobami znotraj zbirke, pa lahko operacije pogledovanja in
premikanja poveţemo z modulom Collection Linked Zoom.
Razporedi vse podobe čimbolj enakomerno na zaslonu. V orodni vrstici izberi modul
Collection Linked Zoom in uporabi zoom in pan operaciji. Pogled določenega območja lahko
izvedemo tudi z modulom Zoom Window.

14 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Za vajo ponovi uporabo modula povezave zbirke podatkov na vektorski zbirki MAZIP.
1.3.3 Prostorske zaznambe
Pogled določenega območja karte shranimo z uporabo prostorskih zaznamb (angl.
placemarks), ikona placemarks.
Zaznamuj pogled na izbrano območje ene izmed kart. Uporabi ikono Placemarks, kjer pod
Add Current View as a Placemark button vneseš ime datoteke. Ponoven pogled shranjenih
pogledov zaţenemo z modulom Placemarks, kjer izberemo ime datoteke in aktiviramo .
Zapiski:

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 15
1.4 Sestava karte
Namen
Ukazi
programa
Idrisi
Uvod
V vaji bomo spoznali osnovne kartografske elemente, njihov pomen,
povezanost med njimi in spreminjanje njihovih lastnosti.
Map Properties
Save Composition
Print Composition
Postopek izdelave karte se prične s priklicom kartografskega okna, ki
vključuje naslednje kartografske elemente: okvir podatkovnega sloja,
legende, merilo, vetrovnico, naslove, okvir za tekst, grafične priloge in
mreţo. Idrisi avtomatično vzdrţuje podatke o poloţaju in lastnostih vseh
kartografskih elementov. Vse kartografske elemente lahko prilagajamo po
velikosti in poloţaju. Idrisi omogoča poljubno sestavo karte, spreminjanje
lastnosti posameznih podatkovnih slojev, dodajanje novih podatkovnih slojev
in kartografskih elementov ter spreminjanje lastnosti le-teh.
Vse karte imajo po nastavitvah bela ozadja. Lahko pa jih spreminjamo
posamično ali znotraj zbirke podatkovnih slojev.
Kvaliteta tiskanja kart zavisi od kvalitete tiskalnika in kvalitete materiala, na
katerega tiskamo.
V primeru, da ţelimo karto kopirati na drugo lokacijo, je potrebno poleg
*.MAP datoteke prenesti tudi vse datoteke, ki vsebujejo podatkovne sloje,
barvne lestvice in datoteke z znaki, katere sestavljajo karto.
1.4.1 Kartografski elementi
Kartografsko okno
Kartografsko okno je okno, znotraj katerega se nahajajo vsi kartografski elementi. Novo okno
se odpre ob vsaki ponovni uporabi modula za prikaz Display Launcher. Različna orodja
omogočajo spreminjanje velikosti okna (npr. , ).
Okvir podatkovnega sloja
Okvir podatkovnega sloja je pravokotno območje, v katerem so prikazani podatkovni sloji.
Kadar naslov in legenda nista prikazana, okvir podatkovnega sloja in kartografsko okno
sovpadata. Sicer pa se legenda izriše na desni strani okvirja. V tem primeru je okno večje kot
okvir. Vsaka karta vsebuje en podatkovni okvir.
Legenda
Legende so lahko izdelane za rastrske podatkovne sloje ali točke, linije in poligone vektorskih
podatkovnih slojev. Kakor druge kartografske elemente lahko tudi te prilagajamo po velikosti
in poloţaju. Sistem dopušča istočasen prikaz legend petih podatkovnih slojev. Vsebina legend
izhaja bodisi iz informacij o legendi v dokumentacijski datoteki podatkovnega sloja, bodisi jo
sistem izdela avtomatično.

16 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Merilo
Sistem omogoča prikaz merila, v katerem je določena dolţina, besedilo, število razredov in
barv.
Vetrovnica
Oznaka za smer severa dopušča poleg spreminjanja barve in besedila tudi spreminjanja
deklinacije. Deklinacijski kot (azimut) je določen v stopinjah 0° - 360°, merjen od severa, v
smeri vrtenja urinega kazalca.
Naslovi
Kot dodatek k tekstovnim podatkovnim slojem, ki razlagajo lastnosti podatkovnega sloja,
imamo moţnost dodati tri naslove s poljubno postavitvijo – naslov, podnaslov in napis.
Okvir za besedilo
Poleg naslovov lahko vključimo tudi okvir za besedilo, ki je pravokotno okno spremenljive
velikosti in poloţaja. Običajno se uporablja za daljša, opisna besedila. Pri tem, razen
estetskega in prostorskega kriterija, ni omejitve glede besedila.
Grafične priloge
Idrisi dopušča tudi vključitev ene ali dveh grafičnih prilog v karto. Grafične priloge so lahko
oblike Windows Metafile *.WMF, Enhanced Windows Metafile *.EMF ali Windows Bitmap
file *.BMP. Lahko jih prilagajamo po velikosti in poloţaju. Format Windows Metafile
*.WMF je v zadnjem času izpodrinjen z Enhanced Windows Metafile *.EMF.
Kartografska mreža
V karto lahko vključimo tudi kartografsko mreţo. Pri tem je potrebno nastaviti parametre
določitve poloţaja izhodišča ter intervala v smeri X in Y. Spreminjamo lahko barvo mreţe in
velikost napisov.
Ozadja
Vse karte imajo po nastavitvah bela ozadja. Lahko jih spreminjamo posamično ali znotraj
zbirke podatkovnih slojev. Najpomembnejši sta ozadji okvirja podatkovnega sloja in
kartografskega okna. Kadar je v karti prikazan en ali več rastrskih slojev, ozadje okvirja ni
vidno. Če pa je karta sestavljena samo iz vektorskih slojev, pa je ozadje vidno povsod, kjer ni
objektov. Spreminjanje ozadja kartografskega okna je podobno spreminjanju barve papirja, na
katerega rišemo karto. Pri tem lahko z enako barvo obarvamo tudi ozadja vseh kartografskih
elementov.
1.4.2 Izdelava karte
Postopek izdelave karte se prične s priklicom kartografskega okna. Idrisi avtomatično
vzdrţuje informacije o poloţaju in lastnostih preostalih komponent, ki pa jih je potrebno
posebej shraniti preden zapremo okno.
Pomembna lastnost tekstovnih podatkovnih slojev je ohranjanje relativne velikosti. Pri
spreminjanju pogleda se spreminja tudi velikost napisov in sicer relativno s stopnjo
povečave/pomanjšave.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 17
Odpri rastrski podatkovni sloj WESTRABATAL.RST (ker imamo v delovni mapi barvno
lestvico z enakim imenom, se le-ta izbere avtomatično: User-defined: WESTRABATAL.SMP).
Podoba predstavlja samostojen podatkovni sloj; prikazana sta naslov in legenda. Karti dodaj
nove podatkovne sloje ; in sicer vektorski podatkovni sloj WESTCESTE.VCT
(Simbol file: User-defined: WESTCESTE.SM1) ter WESTBOROBESEDILO.VCT (Simbol file:
User-defined: WESTBOROBESEDILO.SMT). Za laţje branje napisov povečaj karto z ukazom
.
1.4.3 Spreminjanje karte
Sestavo karte, lastnosti posameznih podatkovnih slojev, dodajanje novih podatkovnih slojev
in kartografskih elementov ter spreminjanje lastnosti posameznih elementov izvedemo z
modulom Composer → Map Properties (ali desni klik v okvir podatkovnih slojev).
Za vajo zaţeni Map Properties. Prikaţe se okno z legendami; in sicer je prikazana samo
legenda prvega podatkovnega sloja. Za vajo prikaţi še legendo vektorskega sloja
WESTCESTE.VCT: pod Legend 2 v seznamu izberi imenovan podatkovni sloj
WESTCESTE.VCT, pri čemer se avtomatično označi vidnost legende izbranega podatkovnega
sloja. Znotraj okna lahko določamo tudi velikost, barvo in vrsto pisave. Poloţaj
kartografskega elementa – v tem primeru legende – določimo sami. Dvojni klik kurzorja (levi
gumb miške) na legendo nam omogoči premik legende in spreminjanje njene velikosti.
Za vajo spremenimo naslov karte v Raba tal, Westboro, Massachusetts, ZDA: s kurzorjem se
postavimo na območje naslova in z desnim gumbom miške prikličemo pogovorno okno, v
katerem spremenimo ime, vrsto pisave (Times New Roman, bold italic), barvo maroon in
velikost 22 naslova. Nato v oknu za napise – Caption Text vpiši in
izberi velikost 8, barvo maroon in pisavo Arial. Napis postavi nad legendo rabe tal. Ţe
prikazani legendi lahko pomakneš niţje.
Sedaj se bomo naučili vključiti grafično podobo. V meniju Map Properties → Graphics Inset
v seznamu poišči podobo WESTBORO.BMP, vklopi lastnost Stretchable in izklopi Show
Borders. Ko se prikaţe podoba, ustrezno spremeni poloţaj in velikost.
Spreminjanje barve ozadja okna izvršimo v meniju Map Properties → Background → Map
Window Background Color, kjer izberemo Define Custom Colors način. Za vrednosti Red,
Green in Blue vnesimo kot primer vrednosti 255, 221 in 157. Proces aktiviramo z in nato še . Enako barvo ozadja lahko dodamo vsem kartografskim
elementom in sicer v meniju Map Properties → Background → Assign Map Window to All
Map Components.
Na karti izrišimo kartografsko mreţo. V meniju Map Properties → Map Grid nastavi
koordinate izhodišča X in Y na vrednost 0, interval v obeh smereh na 2000, barvo na cian
modro (peta barva v prvi vrstici), decimalna mesta na 0, debelino mreţnih črt na 1 in font
pisave na 8-Arial-Aqua color.
Poglejmo vsebino menija Map Properties → GeoReferencing, ki sluţi za nastavitev mej karte
in trenutnega pogleda. Enote so podane v referenčnih kartografskih enotah. V našem primeru
ena kartografska enota predstavlja 20 m v naravi.

18 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Na karti lahko prikaţemo smer severa: Map Properties → North Arrow in poljubno
spremenimo barvo, deklinacijo in besedilo. Tudi temu elementu lahko spreminjamo velikost
in poloţaj.
1.4.4 Shranjevanje in tiskanje karte
Shranjevanje in tiskanje karte izvedemo z moduloma Composer → Save Composition in
Composer → Print Composition. Pri tiskanju izberemo ustrezen tiskalnik in določimo
potrebne nastavitve. Kvaliteta tiskanja zavisi od kvalitete tiskalnika in kvalitete materiala.
Ponoven priklic sestavljene karte omogočimo s shranitvijo parametrov sestavljene karte
(*.MAP).
V primeru, da ţelimo karto kopirati na drugo lokacijo, je potrebno poleg *.MAP datoteke
prenesti tudi vse datoteke, ki vsebujejo podatkovne sloje, barvne lestvice in znake, katere
sestavljajo karto. Ponovni pogled karte izvršimo v meniju Display Launcher → Map
Composition File.
Shranimo izdelano karto. Znotraj modula Composer → Save Composition izberemo format
*.MAP, ki omogoča ponoven izris sestavljene karte. Karto shrani z imenom Westboro. V
delovnem okolju bo tako shranjena karta WESTBORO.MAP.
Slika 1.3: Primer sestavljene karte

Zapiski:
Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 19

20 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Zapiski:

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 21
1.5 Izdelava barvne lestvice, znakov in tekstovnega
podatkovnega sloja
Namen
Ukazi
programa
Idrisi
V vaji se bomo naučili izdelave in uporabe barvnih lestvic rastrskih slojev
(modul Symbol Workshop: Palettes) ter izdelave in uporabe datoteke
znakov vektorskih slojev (modul Symbol Workshop). Nato bomo izdelali
tekstovnih podatkovni sloj z napisi, spoznali postopek ekranske
digitalizacije, shranjevanja digitaliziranih podatkov ter brisanja in
spreminjanje posameznih besedil.
Symbol Workshop
Symbol Workshop: Palettes
Digitize
Save Digitized Data
Delete Feature
1.5.1 Barvne lestvice rastrskih slojev
Izdelajmo barvno lestvico za prikaz topografskega površja in sicer z modulom Symbol
Workshop: Palettes. Kvadrati (0-255) predstavljajo 256 barv, ki so lahko definirane v barvni
lestvici. Kurzor aktiviraj v kvadratu 0 in v oknu vnesi ime lestvice: TEREN.SMP ter aktiviraj
gumb . Pojavi se standardno pogovorno okno, v katerem izberemo barvo in sicer v
našem primeru izberimo črno (spodnji levi kot v oknu osnovnih barv). Aktiviraj gumb .
Sedaj aktiviraj kvadrat št. 17 in določi običajno barvo z vrednostmi 136, 222, 64 za Red,
Green in Blue. Aktiviraj gumb . Nato z gumbom za mešanje barv Blend zmešaj barve
med vrednostmi 0 do 17. Sedaj ponovi postopek:
- kvadrat št. 51 naj ima vrednosti RGB 255, 232, 123,
- kvadrat št. 119 naj ima vrednosti RGB 255, 188, 76,
- kvadrat št. 238 naj ima vrednosti RGB 180, 255, 255.
- zadnji kvadrat št. 255 nastavimo na belo barvo, torej RGB vrednosti 255, 255, 255.
Vmesne barve ustrezno zmešaj z ukazom .
Lestvico shranimo v meniju File → Save znotraj okna za izdelavo barvnih lestvic. Z novo
barvno lestvico TEREN.SMP odpri rastrsko podobo z imenom ETDMR (višinski model
Etiopije).
1.5.2 Znaki vektorskih slojev
V naslednji vaji bomo dodali meje provinc. V meniju Composer → Add Layer dodaj
vektorski sloj ETPROV z znaki Uniform Black.

22 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Z modulom Simbol Workshop izdelajmo novo barvno lestvico za mejne linije in sicer v
meniju File izberi New, označi linijo (Line) in vpiši ime SIVA.SM1. Sedaj v prvem kvadratu
št. 0 nastavi vrednost debeline 1, tip solid in vrednost RGB 128, 128, 128. Aktiviraj gumb
. Sedaj aktiviraj gumb , ki privzame nastavitev za vse kvadrate. Spremembe
shrani z File → Save. Sedaj prikaţi meje z novim znakom. 7
1.5.3 Podatkovni sloji besedil
V postopku izdelave tekstovnega podatkovnega sloja je potrebno najprej izdelati (znakovno)
datoteko za tekstovne znake. Nato bomo uporabili modul za ekransko digitalizacijo Digitize,
digitalizirane podatke pa shranimo z ikono Save Digitized Data. Brisanje in spreminjanje
posameznih tekstov izvedemo z modulom Delete Feature.
V meniju Symbol Workshop → File → New → Text odpri novo datoteko za tekstovne znake
z imenom ETPROVBESEDILO.SMT. V kvadratu št. 0 določi vrsto pisave (12, bold italic,
Times New Roman, maroon) in z gumbom privzemi nastavitev za celotno tabelo.
Spremembe shrani z File → Save.
Za izdelavo tekstovnega podatkovnega sloja uporabi modul Digitize. Najprej v modulu
Composer označi podatkovni sloj ETPROV ter aktiviraj modul Digitize, kjer ustvariš nov
tekstovni podatkovni sloj z imenom ETPROVBESEDILO.VCT. Za datoteko z znaki izberi
ETPROVBESEDILO, indeks prvega objekta nastavi na 1 in vklopi Automatic Index. Sedaj se
postavi na severno provinco in klikni levi gumb miške ter vnesi ime Tigray. Ponovi postopek
za ostale province - poimenuj jih tako kot to prikazuje slika 1.4. Digitalizacijo končaš s
klikom na desni gumb miške. Digitalizirane podatke shraniš z modulom Save Digitized Data
v tekstovni podatkovni sloj ETPROVBESEDILO.VCT.
Izvedimo še vaje iz brisanja in spreminjanja besedila. Zbriši besedilo Harerge in ga ponovno
postavi v smeri raztezanja province. Na aktivnem tekstovnem podatkovnem sloju aktiviraj
ikono Delete Feature, se pomakni na napis, klikni levi gumb miške (zapomni si
identifikacijsko številko objekta) in nato tipko ter potrdi brisanje. Ponovno aktiviraj
modul Digitize in označi, da ţeliš dodati objekt na aktivni podatkovni sloj. S kurzorjem se
pomakni na provinco. Identifikacijska številka dodanega objekta mora biti enaka kot je bila
pred brisanjem. Sedaj bomo sami določili zasuk besedila (kot rotacije). Označi Interactive
Rotation Specification Mode. Linijo postavi v smeri poteka province SZ - JV ter shrani
spremembo. Karto shrani pod imenom ETIOPIJA.MAP.
7 Najprej označi podatkovni sloj Etprov in nato v meniju Composer → Layer Properties izberi datoteko z znaki
Siva.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 23
Slika 1.4: Model višin s provincami Etiopije
Zapiski:

24 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Zapiski:

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 25
1.6 Podatkovne strukture in lestvica prikaza
Namen
V vaji bomo spoznali postopek pregledovanja seznamov datotek ter njihovo
upravljanje, podvajanje, brisanje, preimenovanje, premikanje, spreminjanje
zapisov, prikazovanje vsebine. Spoznali bomo tudi vsebino metapodatkovnih
datotek vektorskih podatkovnih slojev *.VDC in podatkovne matrike
rastrskih slojev *.RDC.
Nadalje bomo spoznali uporabo modula Autoscaling in postopek izboljšanja
ostrine rastrskih podob po metodi zasičenja (Saturation).
Med enostavnejše statistične analize vrednosti v matriki, ki opredeljuje
rastrsko podobo, štejemo tudi analizo frekvenčne porazdelitve, ki jo
izvajamo z modulom Histo. Pri tem izvedemo tudi nekaj enostavnih analiz
opisne statistike (poiščemo maksimalno in minimalno vrednost, izračunamo
srednjo vrednost, standardni odklon za celotno podobo ali za izbrano
območje podatkov).
Ukazi
programa
Idrisi
Uvod
Idrisi File Explorer
View Metadata
View Structure
Histogram Display
Composite
Create Color Composite
Osnovne informacije kot so tip datoteke, podatkovni tip, število stolpcev in
vrstic rastrske podobe, referenčni sistem in enota, ločljivost in število
razredov so podane v metapodatkovnih datotekah vektorskih in rastrskih
podatkovnih slojev.
Sistemi GIS omogočajo poleg same izdelave podob tudi izboljšanje ostrine
prikaza podob. Pri tem se posluţujemo dveh postopkov: (a) postopka
avtomatskega prilagajanja barvne lestvice vrednostim (Autoscaling), ki skrbi
za pravilno razmerje med rastrskimi celičnimi vrednostmi in indeksi barvnih
lestvic ter za razmerje med vektorskimi atributnimi vrednostmi in indeksi
znakov, ter (b) postopek izboljševanja ostrine podob po metodi zasičenja
(Saturation).
1.6.1 Raziskovalec podatkovnih struktur v GIS-u
Modul Idrisi File Explorer sluţi za pregledovanje seznamov datotek, njihove vsebine ter
upravljanje z datotekami (kopiranje, brisanje, preimenovanje, premikanje, spreminjanje
zapisov, prikazovanje vsebine).

26 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Odpri karti WESTBORO.MAP in ETIOPIJA.MAP. Pri tem bodi pozoren na razliko med
legendami. Sedaj z modulom Idrisi File Explorer (v meniju File ali ustrezna ikona) odpri
seznam datotek. Avtomatično se najprej prikaţejo datoteke znotraj delovnega okolja. Poišči
rastrski podobi WESTRABATAL.RST in ETDMR.RST ter označi WESTRABATAL.RST. V
levem oknu se kaţe tip datoteke in sicer *.RST + *.RDC. 8 Z aktiviranjem gumba se prikaţejo podatkovne vrednosti za vsako celico rastrske podobe (Image
Matrix). Vsaka številka pomeni določeno rabo tal, ki ji pripada določena barva po barvnih
lestvicah. Na primer, celice s številko 3 predstavljajo gozdne površine in imajo tretjo barvo v
lestvici WESTRABATAL.SMP.
Sedaj aktiviraj gumb . Metapodatkovni modul lahko doseţemo tudi iz
menija File ali z ustrezno ikono. V metapodatkovnem oknu si lahko ogledamo osnovne
podatke o podatkovnih slojih, kot so tip datoteke, podatkovni tip (bajt 9 ), število stolpcev in
vrstic rastrske podobe, referenčni sistem in enoto, ločljivost (velikost celice), število razredov,
itd. V meniju Legend so za vse številčne vrednosti podane vrste rabe tal. Tu lahko dodajamo
nove razrede ali brišemo ţe obstoječe.
Poglejmo še podatkovno matriko rastrskega sloja ETDMR. RST (). Večina
celic vsebuje vrednost 0, nekatere pa imajo decimalne vrednosti. Če si ogledamo
metapodatkovno datoteko (), opazimo, da je podatkovni tip v tem primeru
real 10 . V meniju Legend ni shranjene legende. Legenda namreč predstavlja interpretacijo
posameznih podatkovnih vrednosti in jo uporabljamo predvsem za kvalitativne podatke.
1.6.2 Autoscaling
Modul Autoscaling skrbi za razmerje med rastrskimi celičnimi vrednostmi in indeksi barvnih
lestvic ter vektorskimi atributnimi vrednostmi in indeksi znakov. Ob uporabi tega modula
sistem za prikaz avtomatično izračuna razmerje med vnesenimi vrednostmi in vrednostmi
barvnih lestvic oziroma indeksi znakov (najniţji vrednosti je dodan najniţji indeks in najvišji
vrednosti najvišji indeks). Postopek avtomatskega prilagajanja barvne lestvice uporabimo,
kadar so vrednosti vhodne podobe izven območja 0-255 ali kadar ţelimo povečati ostrino
prikaza z nesimetrično porazdelitvijo podatkovnih vrednosti. Postopek avtomatskega
prilagajanja barvne lestvice ne spremeni vrednosti v podatkovni datoteki, temveč samo način
in kvaliteto prikaza.
Zapri vsa okna, razen karte ETIOPIJA.MAP. Izdelaj novo barvno lestvico (Symbol
Workshop:Palettes) z imenom TEST16.SMP. Kvadrat št. 0 nastavi na črno barvo (RGB 0, 0,
0), kvadrat št. 1 na rumeno barvo (prva vrstica, drugi stolpec), kvadrat št. 15 na temno zeleno
barvo (četrta vrstica, tretji stolpec). Zmešaj barve med 1. in 15. kvadratkom (ukaz Blend).
Sedaj nastavi Autoscale Minimum na 0, Autoscale Maximum pa na 15, ter shrani barvno
8
9
*.RST pomeni vrednosti rastra, *.RDC pa metapodatkovno (dokumentacijsko) datoteko.
Bajt je podtip celoštevilčnega tipa (integer). Bajt podatkovni tip vsebuje samo celoštevilčne vrednosti med 0
in 255, celoštevilčni podatkovni tip pa med -32768 in +32767. Zato celoštevilčni podatkovni tiop zasede
dosti več delovnega pomnilnika. Bajt zahteva en bajt na celico, integer pa dva. V primeru, da tip bajt
zadostuje za prikaz/obravnavo rastrskih podatkov, lahko z uporabo tega podatkovnega tipa prihranimo
polovico pomnilnika. Poleg celoštevičnih vrednosti pa imamo v rastrskih datotekah lahko tudi realne
vrednosti.
10 Podatkovni tip ˝real˝ pomeni decimalna števila med -1*10 37 in +1*10 37 do 7 decimalnih mest natančno. Vsako
število zahteva 4 bajte pomnilnika.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 27
lestvico. Sedaj odpri (Display Launcher) ETDMR.RST z novo barvno lestvico TEST16.SMP
in legendo. Dobimo nov tip legende.
Iz primera opazimo, da je oblika legende odvisna od podatkovnega tipa in datoteke z znaki. V
primeru podatkovnih tipov ˝bajt˝ in ˝integer˝ ter vrednosti med 0 in 255 bo Idrisi celične
vrednosti avtomatično interpretiral kot šifre znakov 11 . Kadar pa imamo podatkovni tip
˝integer˝ z vrednostmi večjimi od 256 ali podatkovni tip ˝real˝, Idrisi z uporabo funkcije
Autoscaling avtomatično izdela legendo in doda celice k znakom: Autoscaling razdeli
podatkovno območje v toliko kategorij, kot jih je definiranih v Autoscale Min do Autoscale
Max. Celične vrednosti nato v razmerju dodeli v kategorije.
Za vajo poskusi izklopiti v lastnostih podatkovnega sloja (Layer Properties) opcijo
Autoscaling.
1.6.3 Izboljšanje ostrine podob
Odpri podobo SIERRA4.RST z barvno lestvico Grey Scale, brez opcije Autoscale. V tem
primeru funkcija Autoscaling ni potrebna, saj so celične vrednosti znotraj območja od 0 do
255 (oglej si metapodatke). Funkcijo Autoscaling pa lahko vključimo v modulu Composer →
Layer Properties → Autoscale. Legenda postane zvezna, izboljša pa se tudi ostrina podobe.
Aktivni postanejo tudi gumbi za Display Min in Display Max, kjer vnesi vrednosti 26 oziroma
139.
Autoscaling omogoča določitev maksimalne in minimalne vrednosti indeksov barvnih lestvic
oziroma ostrine. Ta postopek se imenuje zasičenje (angl. Saturation) in je zelo učinkovit pri
izboljševanju prikazov rastrskih podob.
1.6.4 Histogram
S frekvenčno porazdelitvijo izvajamo analizo (gostote) porazdelitve celičnih vrednosti
podobe, iščemo njihovo najmanjšo in največjo vrednost, računamo srednjo vrednost,
standardni odklon za celotno podobo ali za izbrano območje podatkov. Rezultati analiz so
lahko grafični ali številski. Grafikon frekvenčne porazdelitve pa je lahko stolpčni, površinski
ali linijski.
Odpri podobo SIERRA2.RST z barvno lestvico Grey Scale, brez moţnosti Autoscale. Podoba
ima zelo slabo ostrino. Pri določitvi območja vrednosti si lahko pomagamo s histogramom
podobe (Composer → Layer Properties ali meni Display → HISTO ali ustrezna ikona).
Opazimo, da je le malo vrednosti večjih od 60 (glej tudi sliko 1.5). Niţje vrednosti pomenijo
temnejše odtenke, kar se odraţa tudi na podobi. Sedaj vklopimo funkcijo Autoscale
(Composer → Layer Properties), kar izboljša ostrino. Ostrino lahko bistveno izboljšamo z
nastavitvijo Display Max okoli 60. Nastavitve razmerij Autoscaling shranimo z gumbom
(nastavitev se zapiše v metapodatkovno datoteko).
11
Npr. celični vrednosti 3 bo dodana tretja barva v lestvici in podobno za legendo v metapodatkovni datoteki.

28 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Slika 1.5: Histogram vrednosti v rastrskem podatkovnem sloju SIERRA2.RST
1.6.5 Barvne karte
Zapri vsa okna in odpri modul Composite (meni Display ali ustrezna ikona). Za RGB
vrednosti podob vnesi SIERRA7.RST, SIERRA5.RST in SIERRA4.RST. Barvno karto poimenuj
SIERRA754.RST. Zaţeni izdelavo novega rastrskega sloja (gumb ). Nato vključi Layer
Properties v modulu Composer. Sedaj imamo za vsako barvo RGB moţnost nastavitve
maksimalne in minimalne vrednosti: za vajo spremenite nekaj nastavitev - vendar bomo teţko
dobili boljšo ostrino, saj modul Composite avtomatično poda optimalno rešitev. Osnovni
prikaz ponovno prikličemo z .
Slika 1.6: Z modulom Composit sestavljena podoba SIERRA754.RST

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 29
Spreminjanje lestvice prikaza je zelo uporabno orodje za izboljšavo prikazov podatkovnih
slojev. V tej vaji smo ga uporabili le na primeru rastrskih podatkovnih slojev in barvnih
lestvic. Sedaj uporabi modul Autoscaling še na vektorskem sloju.
Z modulom Idrisi File Explorer odpri podatkovni sloj WESTCESTE.VCT. Sedaj si še oglejmo
strukturo vektorskih podatkov (). Izpis - vektorska izhodna datoteka *.VXP
(ustvarimo jo z ukazom ), ki jo lahko tudi urejamo - je povsem drugačen kot v
primeru rastrskih podob in se celo razlikuje med tipi vektorskih podatkovnih slojev. Z
ukazom dobimo zapis vrednosti v običajnem binarnem zapisu.
Sedaj si poglejmo vektorsko metapodatkovno datoteko WESTCESTE.VDC z ukazom . V splošnem obstaja velika podobnost z metapodatkovno datoteko rastrskega
sloja. Prva razlika je podatkovni tip, ki je v primeru vektorskega sloja ID tip. Le-ta je lahko
tipa ˝integer˝ ali ˝real˝. Tip ˝real˝označuje samostojni vektorski sloj, ki ni povezan s
podatkovno bazo. Tip ˝integer˝ pa vključuje vrednost ID, ki sluţi za povezavo s podatkovno
bazo (povezava na ustrezno polje v tabeli podatkovne baze, ali pa na samostojni podatkovni
sloj).
Za vajo vključi opcijo Autoscale v lastnostih vektorskega podatkovnega sloja
WESTCESTE.VCT. Komentiraj rezultat.
Zapiski:

30 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Zapiski:

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 31
1.7 Vektorske zbirke in SQL ukazi
Namen
Ukazi
programa
Idrisi
Uvod
V vaji bomo spoznali uporabo modulov Filter in Calculate za poizvedovanje
in upravljanje s podatkovno bazo s standardnim poizvedovalnim jezikom
SQL.
Filter Table
Toggle Filter Map
Calculate Field Values
Povezave prostorskih shem objektov in pojavov iz stvarnega sveta ter
atributnih podatkovnih baze tvorijo vektorske podatkovne sloje. Eden od
najpogosteje uporabljenih pristopov upravljanja in poizvedovanja v
podatkovnih tabelah je poizvedovanje s pomočjo standardnega
poizvedovalnega jezika SQL (angl. Structured Query Language) jezika.
Odpri vektorsko podobo MEDHOMVAL iz zbirke MAZIP. V modulu Database Workshop
aktiviraj ikono Filter Table. Odpre se pogovorno okno SQL poizvedbe. Pri vnosu izrazov si
pomagamo z gumbi na desni strani okna. Za vajo poiščimo vsa območja, kjer je srednja
vrednost gospodinjstev štirikrat (4-krat) večja od srednje vrednosti prihodkov. * v oknu Select
pove, da bodo vključena vsa polja; okno From označuje trenutno tabelo; v oknu Order By
lahko določimo zaporedje polj v rezultatu. Okno Where je osnova operacije filtriranja, kamor
vnesemo naslednji izraz:
[MedHomVal] > (4 * [MedHHInc] )
Pri vnosu SQL izrazov moramo biti pozorni na pravilen zapis le-teh: med vsemi elementi
SQL izraza je obvezen presledek; imena polj so v oglatih oklepajih.
Ko aktiviramo filter, se vsa območja, ki ustrezajo pogoju, obarvajo rdeče, sicer temno modro.
Tudi v tabeli so izpisane samo šifre območij, ki ustrezajo pogoju.
Z ukazom Toggle Filter Map si lahko pogledamo izvorni prikaz.
Za vajo dopolni SQL izraz s pogojem, da se naj iz trenutno izbranih zapisov izberejo tista, ki
označujejo območja, ki imajo več kot 15.000 prebivalcev.
Poleg samega poizvedovanja v tabeli je potrebno včasih izdelati dodatna podatkovna polja,
bodisi iz vnesenih vrednosti bodisi iz obstoječih polj. V modulu Database Workshop
izračunavamo (prepisujemo) vrednosti novih polj s pomočjo SQL matematičnih in logičnih
izrazov. V postopku spreminjanje zgradbe tabel (dodajanje novih podatkovnih polj, brisanje,
...) morajo biti vse karte v zbirki, na katero se nanaša tabela atributnih podatkov, iz varnostnih
zahtev zaprte.

32 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Izključi filter poizvedbe. Odpri meni Database Workshop Edit in Add Field. Dodaj novo
polje s podatkovnim tipom Single Precision Real. Vrednosti polja naj
predstavljajo razmerje med številom moških in ţensk. V SQL oknu (Calculate Field Values)
vnesi ustrezen izraz:
[Males] / [Females]
Rezultat definirane gostote porazdelitve si oglej na karti.
Za vajo lahko izdelaš Boolovo podobo območij, kjer je število moških večje od števila
ţensk. 12
Zapiski:
12 Rešitev: SQL izraz v Filter Table : [MZRAZMERJE] > 1 .

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 33
2 Uvod v prostorske analize
2.1 Kartografsko modeliranje
Postopek zdruţevanja in spreminjanja rastrskih ter vektorskih kart imenujemo kartografsko
modeliranje. Kartografsko modeliranje zdruţuje vrsto funkcij v različnih GIS orodjih, s
katerimi izvajamo niz analitičnih postopkov. Kartografske modele uporabljamo pri izdelavi
sestavljenih kart. Kartografski model je torej grafična predstavitev podatkov in analitičnih
postopkov obravnavane študije. Njegov osnovni namen je pomoč pri organizaciji in izvedbi
potrebnih postopkov, kakor tudi pri prepoznavanju potrebnih podatkov za študijo.
Kartografski model lahko uporabimo tudi kot vir dokumentacije oziroma referenc izvedene
analize. Kartografsko modeliranje izvajamo običajno v jeziku upravljanja z rastrskimi in
vektorskimi podatki. Eden izmed najbolj razširjenih tovrstnih jezikov je jezik algebre karte, s
katerim lahko v GIS-u izvajamo točkovne, območne in središčne funkcije. 13 Z omenjenimi
funkcijami lahko spreminjamo vsebino kart ter izvajamo postopke prekrivanja.
Najenostavneje je izdelati kartografski model v obratni smeri – od končnega izdelka do
obstoječih podatkov. Postopek pričnemo izvajati z definiranjem končnega rezultata – kakšne
vrednosti bo imel končni izdelek, kaj bodo predstavljale njegove vrednosti. Šele v naslednjem
koraku poskusimo odgovoriti na vprašanje, kakšne podatke potrebujemo. Obstoječi podatki so
lahko v digitalni ali atributni obliki. Za uporabo v GIS-u moramo atributne podatke še
pretvoriti v digitalno obliko. Ko je kartografski model zgrajen, lahko v njem uporabljamo
sestavljene module in oblikujemo izhodne podatkovne sloje z najrazličnejšimi informacijami.
Izdelavo modela izvedemo z modulom Macro Modeler, ki omogoča popravljanje napak ali
spreminjanje parametrov in ponoven zagon celotnega modela.
Diagram kartografskega modela bo imel v vajah naslednjo obliko:
ime datoteke
ime datoteke
ime datoteke
ime modula
rastrski
podatkovni
sloji
vektorski
podatkovni
sloji
atributna
datoteka
tabelarični
podatki
modul
13 S točkovnimi funkcijami obdelujemo vrednosti posameznih ali skupin slikovnih elementov. Na vrednostih
posameznih celic izvajamo enostavne aritmetične operacije (seštevanje, odštevanje, mnoţenje, deljenje).
Vrednosti skupine celic pa ponovno kodiramo (razvrščamo) z novo vrednostjo glede na opredeljen niz
vrednosti.
Območne funkcije delujejo na skupino povezanih slikovnih elementov z enako vrednostjo. Z območnimi
funkcijami računamo površino in obseg skupine povezanih celic ter dolţino trakov celic. Območna funkcija
omogoča tudi zdruţevanje ter brisanje povezane skupine celic.
S središčnimi funkcijami pa določamo vrednost slikovnega elementa glede na vrednosti sosednjih celic.
Sosednje celice so lahko prileţne celice, celice enakih vrednosti ali pa celice v izbrani oddaljenosti od
izvorne celice.

34 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Zapiski:

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 35
2.2 Podatkovno poizvedovanje
Namen
V vaji si bomo ogledali najosnovnejšo GIS operacijo - podatkovno
poizvedovanje (Database query), ki omogoča dve vrsti poizvedovanj:
- na osnovi lokacije z modulom Cursor Inquiry Mode ali z uporabo
modulov EXTRACT in CROSSTAB;
- poizvedovanje preko atributnih vrednosti z moduli RECLASS, ASSIGN in
OVERLAY.
RECLASS in ASSIGN sluţita za poizvedovanje po enem atributu ali z enim
pogojem, OVERLAY pa omogoča kombinirano poizvedovanje parov podob,
na osnovi večjega števila pogojev. V vaji se bomo naučili izdelave Boolovih
podob in uporabe Boolovih logičnih operatorjev v aritmetičnih operacijah z
modulom OVERLAY. Pri atributnem poizvedovanju najprej definiramo
pogoj, rezultat pa so območja, ki ustrezajo pogoju.
Sestavljeno lokacijsko poizvedovanje izvajamo z moduloma EXTRACT in
CROSSTAB, moţno pa je tudi interaktivno istočasno poizvedovanje v zbirki
podob. Določitev površine območja izvedemo z moduloma AREA in
GROUP.
Ogledali si bomo postopek modeliranja kart in reševanja zastavljenih
problemov ter najrazličnejša kartografska poizvedovanja.
Ukazi
programa
Idrisi
CURSOR INQUIRY MODE
IDRISI TEXT EDITOR
IMAGE CALCULATOR
OVERLAY
RECLASS
MACRO MODELER
AREA
ASSIGN
EXTRACT
GROUP

36 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Uvod
Ena izmed najosnovnejših nalog sistemov GIS je podpora analizam, ki
temeljijo na geografski lokaciji. Meni GIS ANALYSIS ponuja vrsto modulov
za podatkovno poizvedovanje: module za najrazličnejše matematične,
vsebinske in statistične analize, module za analize izračuna razdalj in
povezanosti, module za podporo odločanju ter module za časovne in
površinske analize.
Z analitičnimi operacijami za podatkovno poizvedovanje iščemo podatke v
podatkovni bazi glede na zastavljene pogoje, rezultate pa prikaţemo v obliki
karte. Izvajamo poizvedovanje po atributu ali lokaciji.
Poizvedovanje po atributu lahko izvedemo na več načinov, odvisno od
geografije podatkovnih slojev. V primeru, da imamo samo eno skupino
objektov, na katero je vezanih več atributov v podatkovni bazi, izvajamo
poizvedovanje s SQL filtrom. V primeru, da nimamo istovrstnih objektov ali
da so atributi podani samo v obliki slikovnega podatkovnega sloja, pa je
potrebno izvesti dva koraka. Najprej določimo vse objekte na podatkovnih
slojih, ki izpolnjujejo posamezne pogoje, nato pa še objekte, ki izpolnjujejo
vse pogoje hkrati. Osnovni operaciji atributnega poizvedovanja sta
(re)klasifikacija (ali razvrščanje podatkov v razrede) ter prekrivanje.
Poizvedovanje po lokaciji najenostavneje izvajamo s kurzorjem; rezultat, to
je poloţaj v definiranem koordinatnem sistemu, se izpiše v obliki koordinat v
statusni vrstici. Poizvedovanje lahko izvajamo hkrati na vseh podatkovnih
slojih znotraj definirane skupine – rastrske ali vektorske.
Zmoţnost sistema GIS, da predstavi rezultate ne samo atributnega
podatkovnega poizvedovanja temveč tudi lokacijskega poizvedovanja, sistem
GIS bistveno razlikuje od številnih programov za upravljanje s podatki.
Atributne podatke v sistemu GIS običajno shranjujemo v obliki tabele. Vsaka
vrstica v tabeli ima svoj identifikator, s katerim jo poveţemo s pripadajočim
geometričnim podatkom (v vektorskem GIS-u, denimo, z ustreznim
poligonom, v rastrskem pa z ustreznim slikovnim elementom). V tabelah
lahko poizvedujemo po izbrani vrstici z danimi značilnostmi v enem ali več
stolpcih. Z atributnim poizvedovanjem pa lahko izberemo tudi vse vrstice
tabele z enako lastnostjo oz. atributom. Kriteriji za poizvedovanja temeljijo
na logičnih primerjavah. Čeprav večina sistemov GIS omogoča
poizvedovanja po atributih, pa je oblika poizvedovanja v prvi vrsti odvisna
od sistema za upravljanje z zbirko podatkov. Standardni poizvedovalni jezik
v relacijskih zbirkah podatkov se imenuje struktuiran poizvedovalni jezik
(angl. Structured Query Language - SQL).
Kartografski modeli in potrebni viri podatkov za vaje so shranjeni v mapi ...\MPAGISV2.
Spremenimo delovno mapo na ...\MPAGISV2. S standardno Idrisi barvno lestvico odpri
rastrsko podobo DRELIEF.RST. Vklopi legendo in naslov. Za vajo si oglej modul CURSOR
INQUIRY MODE. Če se premikamo s kurzorjem po podobi, se v statusni vrstici izpisujejo
koordinate poloţaja kurzorja X in Y pri vektorskem podatkovnem sloju; pri rastrski podobi pa
poleg koordinat še oznaki stolpcev in vrstic. Modul CURSOR INQUIRY MODE prikaţe, s

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 37
klikom, tudi tretjo Z vrednost. Podatkovni sloj je podoba zemeljskega površja imenovana tudi
digitalni višinski model; in sicer za območje Dirol Plain v Mavretaniji ob reki Senegal.
Območje v sredini spodnjega dela podobe (juţno od reke Senegal) leţi v drţavi Senegal. Za to
območje nimamo podatka o terenu, zato mu je dodana poljubna vrednost višine, in sicer 10 m.
Analize, ki jih bomo izvedli, se bodo nanašale na območje znotraj Mavretanije.
Opredelitev problema:
Ker je območje vsako leto v obdobju deţevne dobe poplavljeno, se kmetje ukvarjajo s t.i.
recesivnim poljedelstvom, katerega najpomembnejša kultura so ţitarice. V projektu naj bi
opredelili lokacijo za izgradnjo jeza na severnem delu reke, ki naj bi zadrţeval vodo tudi za
sušno obdobje. Izmere so pokazale, da znaša povprečna poplavna višina vode 9 m. Poleg
razpoloţljivih vodnih virov je pomemben dejavnik za recesijsko poljedelstvo ţitaric tudi tip
prsti – predvsem sposobnost zadrţevanja vode. Na obravnavanem območju so za ta tip
poljedelstva primerna le glinasta tla.
2.2.1 Podatkovno poizvedovanje po enem atributu
Odpri rastrski sloj DTLA.RST, pri čemer je avtomatično izbrana kvalitativna lestvica. 14
Podoba prikazuje vrsto tal na obravnavanem območju.
Pri izbiri lokacije za izgradnjo jezu je potrebno preučiti učinke na okolje v največji moţni
meri. V nalogi naj bi odgovorili na vprašanja:
- koliko hektarov zemlje je na obravnavanem območju primernih za recesijsko poljedelstvo;
- kakšna tla so na območjih, ki jih je potrebno zavarovati pred poplavami;
- ali lahko na obravnavanem območju najdemo alternativno lokacijo(e) za recesijsko
poljedelstvo.
Rezultat bodo območja ter njihove površine (v hektarih) primerna za gojenje ţitaric. To je
primer klasičnega podatkovnega poizvedovanja s sestavljenim pogojem. Za pridobitev
rezultata je potrebno izdelati podobo primernih območij (imenujmo jo PR_OBMOCJA), nato
pa izmeriti njihovo površino. Primernost območja za gojenje ţitaric določata dva pogoja:
območje mora biti poplavno območje IN leţati mora na glineni prsti. Vsakega od pogojev
bomo organizirali v svojem rastrskem podatkovnem sloju, ki ju poimenujmo
POPLAVNO.RST in GLINENA_TLA.RST. PR_OBMOCJA.RST bo torej rezultat kombiniranja
dveh podob na osnovi določene operacije, ki ohrani samo območja, ki izpolnjujejo hkrati oba
pogoja. Kartografski model ima naslednjo obliko:
poplavno
glinena_tla
pr_obmocja
primerne
površine v
ha
Diagram 2.1: Kartografski model izračuna primernih površin – del
14 Sistem GIS na osnovi vgrajenih pravil sam ugotovi, ali gre za kvalitativno ali kvantitativno podobo.

38 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
2.2.1.1 Boolova algebra in Boolova podoba
V večini sistemov GIS so operacije poizvedovanja izvedene v dveh korakih. Prvi korak je
postopek reklasifikacije z Boolovo algebro, kjer za vsak pogoj izdelamo svoj podatkovni sloj.
Rezultat je t.i. Boolova podoba, znana tudi kot binarna ali logična podoba, ki vsebuje
vrednosti 0 in 1; 0 za celice, ki ne izpolnjujejo pogoja, in 1 za celice, ki pogoj izpolnjujejo. Na
osnovi matematičnih in logičnih oparacij nato kombiniramo poljubno število logičnih
podatkovnih slojev.
V našem primeru bo podatkovni sloj PR_OBMOCJA.RST rezultat večatributnega
poizvedovanja, POPLAVNO.RST in GLINENA_TLA.RST pa enoatributnega poizvedovanja.
Najenostavnejši način rešitve tovrstnega problema je z Boolovo algebro. V našem primeru
bomo uporabili logično operacijo IN. Izračune vrednosti v podatkovnem sloju PR_OBMOCJA
bomo dobili:
POPLAVNO GLINENA_TLA PR_OBMOCJA
0 0 = 0
0 1 = 0
1 0 = 0
1 1 = 1
Podoba PR_OBMOCJA ima vrednost 1 le v primeru, ko imata obe istoleţeči celici podob
POPLAVNO in GLINENA_TLA vrednost 1, torej sta izpolnjena oba zahtevana pogoja –
območje je poplavno in leţi na glineni prsti.
Boolova podoba POPLAVNO bo prikazala poplavna območja in sicer območja z nadmorsko
višino manjšo od 9 m. V postopku izdelave Boolove podobe POPLAVNO iz DRELIEF bomo
vsem višinam v DRELIEF niţjim od 9 m pripisali vrednost 1 ter višinam enakim ali višjim 9
m vrednost 0. Podobno bomo izdelali tudi Boolovo podobo PR_TLA, ki jo dobili iz rastrske
podobe tipov prsti DTLA tako, da območjem z glineno prstjo pripišemo vrednost 1 in ostalim
tipom prsti pa vrednost 0.
drelief
dtla
poplavno
glinena_tla
pr_obmocja
primerne
površine v
ha
Diagram 2.2: Kartografski model izračuna primernih površin – brez opredelitve modulov
V kartografskem modelu imamo vse potrebne podatke. Manjkajo le še operacije oziroma
moduli.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 39
2.2.1.2 Reklasifikacija
Določanje meja razredov oz. klasifikacija (angl. classification) je analitična operacija
zdruţevanja vrednosti (atributa) v posamezne razrede (kategorije), spreminjanje meja
razredov oz. reklasifikacija (angl. reclassification) pa pomeni zdruţevanje razredov. Rezultat
te analitične operacije je nov podatkovni sloj z novo spremenljivko. Klasifikacija oz.
reklasifikacija vektorskih podatkov je zahtevnejša od obdelave rastrskih podatkov.
Postopek (re)klasifikacije podatkov izvedemo v modulu RECLASS. Izhodne vrednosti nove
spremenljivke oz. novega podatkovnega sloja so celoštevilčne vrednosti. V nekaterih primerih
je modul RECLASS okoren, zato je primerneje uporabiti hitrejši postopek ASSIGN, ki da
enake rezultate. Vhodna podoba mora biti v tem primeru tipa ˝bajt˝ ali ˝integer˝. Z modulom
ASSIGN priredimo zbirki celoštevilčnih vrednosti nove vrednosti, v primeru izdelave Boolove
podobe pa samo vrednosti 0 in 1. Modul ASSIGN avtomatično pripiše vrednost 0 tudi vsem
podatkovnim vrednostim, ki niso posebej določene. Pri uporabi modula ASSIGN najprej
izdelamo atributno datoteko, v kateri definiramo pravila določitve vrednosti nove
spremenljivke. Primer atributne datoteke je tekstovna datoteka z dvema stolpcema podatkov;
v prvem stolpcu so enolični identifikatorji (celoštevilčne vrednosti) obravnavanih objektov, v
drugi stolpec pa pripišemo atribute, ki pripadajo objektom. Vmes je presledek.
Vsi rezultati analiz, ki jih bomo izvedli v nadaljevanju, naj se prikaţejo samodejno po izvedbi
analize (File User Preferences Automatically display the output of analytical modules).
V istem meniju nastavi še pod Display Settings barvno lestvico Qual256 za kvalitativne
prikaze in lestvico Idrisi256 za kvantitativne prikaze. Naslov in legenda naj se prikaţeta
avtomatično. Sedaj lahko izdelamo prvo Boolovo podobo POPLAVNO. Poglejmo si
značilnosti podobe DRELIEF (Layer Properties) in sicer vrednost najniţje in najvišje
nadmorske višine na obravnavanem območju. V meniju GIS Analysis Database Query
izberi modul RECLASS. Kot vhodno datoteko definiraj DRELIEF in kot izhodno
POPLAVNO. Za reklasifikacijske parametre (označi User-defined reclass) vnesi vrednosti v
prvi vrstici 1, 0, 9 (nova vrednost 1 za nadmorske višine višje od 0 m in niţje od 9 m) in v
drugi vrstici 0, 9, 20 (nova vrednost 0 za nadmorske višine enake ali višje od 9 m; vrednost 20
mora biti večja od vseh vrednosti podobe, kjer je največja vrednost 16 m). Nastavitve
shranimo z gumbom 15 v datoteko POPLAVNO.RCL. Z ukazom shrani naslov Poplavna območja, Dirol Palin, Mauritania (Boolean). Zagon
modula zaţenemo z . Avtomatično se prikaţe Boolova podoba, kjer vrednosti 1
predstavljajo poplavna območja ter vrednosti 0 območja, ki ne izpolnjujejo pogoja.
Samostojno izdelaj še Boolovo podobo GLINENA_TLA. 16
15 *.RCL (RECLASS Command file) je ASCII datoteka, v kateri so shranjene reklasifikacijske meje in nove
vrednosti.
16 Rešitev: Vhodni podatki so v podatkovnem sloju DTLA. Z modulom Cursor Inquiry Mode si oglej vrednosti
za posamezne tipe prsti. Opazimo, da je vrednost glinene prsti (Clays) 2. Ponovno uporabi modul RECLASS
za definiranje reklasifikacijskih parametrov. Kot vhodno datoteko definiraj DTLA in kot izhodno
GLINENA_TLA. Za reklasifikacijske parametre (označi ) vnesi vrednosti v prvi
vrstici 0, 0, 1 (nova vrednost 0 za tipe prsti razreda 0 in 1), v drugi vrstici 1, 2, 2 (nova vrednost 1 za glineno
prst – razred 2) in v tretji vrstici 0, 3, 99 (vrednost 0 za vse ostale razrede). Izpiši naslov Tla primerna za
recesivno poljedelstvo (Boolean)

40 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Boolovo podobo GLINENA_TLA lahko izdelamo tudi z modulom ASSIGN. Atributno
datoteko izdelamo z modulom EDIT v meniju GIS Analysis Database Query ali ustrezna
ikona. Nova vrednost za tip prsti razreda 2 naj bo 1, za vse ostale pa 0, torej:
1 0
2 1
3 0
4 0
5 0
Ker modul ASSIGN vsem vrednostim, ki niso posebej definirane, pripiše vrednost 0, zadostuje
samo ena vrstica:
2 1
To vrstico (samo en presledek med vrednostima) vpiši v Edit okno in jo shrani (meni File
Save As) pod imenom GLINENA_TLA.AVL 17 in tipa ˝integer˝. Aktiviraj modul ASSIGN (GIS
Analysis Database Query). Kot osnovno podobo definiraj DTLA, kot atributno datoteko
GLINENA_TLA.AVL in kot ime izhodne datoteke GLINENA_TLA.
Sedaj imamo pripravljeni obe Boolovi podobi, ki predstavljata oba kriterija določitve
primernih območij za recesivno gojenje ţitaric.
2.2.2 Podatkovno poizvedovanje s sestavljenim pogojem
V primeru izdelave Boolovih podob izvajamo atributno poizvedovanje po enem atributu. Za
sestavljeno poizvedovanje z več pogoji pa uporabimo modul OVERLAY, ki izvede operacijo
prekrivanja dveh podatkovnih slojev. V splošnem lahko v modulu OVERLAY izvedemo devet
različnih prekrivanj.
Za zdruţitev obeh pogojev (iščemo poplavna območja z glinenimi tlemi) bomo uporabili
operacijo logičnega seštevanja, ki jo nudi modul OVERLAY (meni GIS Analysis Database
Query ali ustrezna ikona). Kot vhodni podobi, na katerih bo izvedena logična operacija,
določimo POPLAVNO in GLINENA_TLA, ime izhodne datoteke naj bo PR_OBMOCJA. V
dokumentacijskem oknu izpiši naslov podobe in tip vrednosti: Primerna območja za gojenje
žitaric (Boolean). Izberi operacijo logičnega seštevanja (angl. »logical AND«), kje mnoţimo
istoleţeče vrednosti v matrikah oziroma podatkovnih slojih (First * Second) in zaţeni ukaz.
Barvno lestvico spremeni v Qual256. Spremeni legendo () in dodaj
kategorije legende: 0 – ni primerno, 1 – je primerno.
17 *.AVL (Attribute Values File) je ASCII datoteka, v kateri so zapisane meje razredov ter nove vrednosti.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 41
Slika 2.1: Območja primerna za recesivno kmetijstvo gojenja ţitaric
2.2.3 Izračun površine območij
Modul AREA poda velikost celotnega območja izbranega razreda, bodisi v enotah rastrske
podobe (število celic) ali v merskih enotah, kot so hektari, m 2 ... . Modul GROUP pa poda
posamezne površine nestrjenih območij enakih vrednosti. Ta modul deluje na primerjavi
vrednosti sosednjih celic.
Za pridobitev končnega rezultata je potrebno izmeriti površino (v hektarih) izrisanega
območja. V modulu AREA (meni GIS Analysis Database Query) izberi kot vhodno
datoteko PR_OBMOCJA, označi tabelarični izhodni format in izračun površine v hektarih.
Rezultat je 3771.81 ha pridobljene obdelovalne površine, ki pa ni strnjena.
Koraki, ki smo jih izvedli v kartografskem modelu, so bili:
drelief
dtla
reclass
assign
poplavno
glinena_tla
overlay
pr_obmocja
area
primerne
površine v
ha
glinena_tla
edit
Diagram 2.3: Kartografski model izračuna primernih površin za gojenje ţitaric

42 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
V vaji pridobljen rezultat (Boolova podoba in površina primernih obdelovalnih površin) ne
predstavlja strnjenega območja. Zato bomo v nadaljevanju določili površine posameznih
strnjenih območij primernih za gojenje ţitaric. Za rešitev te naloge moramo najprej vsaki
nestrjeni površini določiti enolično identifikacijsko številko, kar naredimo z modulom
GROUP (meni GIS Analysis Contex Operator). Kot vhodno datoteko vnesi
PR_OBMOCJA in kot ime izhodne datoteke ZEMLJISCA. Upoštevamo tudi vrednosti v
diagonalnih celicah. Vsakemu zaključenemu območju enakih vrednosti celic je sedaj dodana
enolična identifikacijska številka. Posamezno strnjeno območje si ogledamo tako, da se s
kurzorjem postavimo na ustrezno barvo v legendi ter pridrţimo levi gumb miške. Izbrano
območje se obarva rdeče, okolica pa črno. V postopku zdruţevanja območij enakih vrednosti
je bilo oblikovanih 11 razredov, od katerih le trije ustrezajo pogojem za gojenje ţitaric.
Preden izračunamo posamezne površine, moramo najprej določiti, katere identifikacijske
številke ustrezajo našemu območju. Izdelali bomo podobo, na kateri bodo površine, primerne
za poljedelstvo, ohranile enolične identifikator zaključenih zemljišč, vsem ostalim območjem
pa naj bo dodeljena vrednost 0. Na izbiro imamo več modulov – ASSIGN, RECLASS ali
OVERLAY. Najenostavnejša je uporaba modula OVERLAY. Kot vhodni podatkovni sloj
vnesemo ZEMLJISCA, kot drugi podatkovni sloj PR_OBMOCJA, ime izhodne datoteke naj
bo PR_ZEMLJISCA. Logična operacija, ki uporabimo, je logični IN. Slika 2.2 prikazuje
strnjena zemljišča primerna za recesivno gojenje ţitaric izrisana z barvno lestvico QUAL16.
Slika 2.2: Strnjena zemljišča primerna za recesivno gojenje ţitaric
Površine ponovno izračunamo z modulom AREA, kjer je vhodna datoteka PR_ZEMLJISCA.
Iz tabelaričnega rezultata izračunanih površin ugotovimo, da je na območju Dirol Plaina v
Mavretaniji primernih skupno 3769.76 ha (zemljišči 1 in 3) za gojenje ţitaric.
Area on file: ...\pr_zemljisca.rst
Category
Hectares
0 14863.5900000
1 1887.4800000
3 1882.1700000
8 2.1600000

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 43
Koraki, ki smo jih izvedli v zadnjem kartografskem modelu, so bili:
pr_obmocja
overlay
pr_zemljisca
area
primerne
površine
zaključenih
zemljišč v ha
group
zemljisca
Diagram 2.4: Del kartografskega modela izračuna primernih površin z modulom GROUP
2.2.4 Statistične lastnosti objektov
Statistične lastnosti objektov, kot so najmanjša in največja vrednost, povprečje, variacijski
razmik ter populacijski in vzorčni standardni odklon vrednosti atributa lahko izračunamo z
modulom EXTRACT.
Izračunajmo povprečno nadmorsko višino za posamezne dele območij. Niţje ko je območje,
dlje časa bo poplavljeno. To je primer lokacijskega poizvedovanja, ki ga izvedemo z
modulom EXTRACT (meni GIS Analysis Database Query). Kot vhodno datoteko vnesemo
podatkovni sloj objektov PR_ZEMLJISCA, kot podobo, katere vrednosti analiziramo, pa
DRELIEF; označimo All listed summary types. Rezultat je tabelaričen izpis osnovnih
statističnih parametrov analiziranih vrednosti na območjih objektov. Spodaj je podan izpis za
nas zanimivih rezultatov (zemljišči 1 in 3):
Summary statistics from drelief based on pr_zemljisca
Category
1
3
Summary Type
Minimum 6.133890
Maximum 8.999683
Total 168644.934984
Average 8.041433
Range 2.865794
Population Std Dev 0.556976
Sample Std Dev 0.556989
Minimum 7.500000
Maximum 8.998933
Total 165382.975812
Average 7.908142
Range 1.498933
Population Std Dev 0.401922
Sample Std Dev 0.401931
Opazimo, da leţita zaključeni zemljišči primerni za recesivno gojenje ţitaric na zelo podobnih
nadmorskih višinah – vendar sta tako standardni odklon kot tudi variacijski razmik večja za
nadmorske višine zemljišča 1. To pomeni, da so na zemljišču 1 potencialno bolj zanimive
lokacije, ki bodo dlje časa poplavljene, kot na zemljišču 3.

44 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
2.2.5 Kartografsko modeliranje v modulu MACRO MODELER
Zgornjo nalogo lahko rešimo tudi z izgradnjo modela, ki vključuje potrebne vhodne datoteke,
module z ustreznimi operacijami ter izhodne datoteke rezultatov. Model sestavimo z
grafičnim okoljem MACRO MODELER, ki omogoča izgradnjo modela ter enostavno
spreminjanje in uporabo podatkovnih sklojev in parametrov analiz. Podrobneje bomo to
orodje raziskali v vaji 2.4.
Odpri modul MACRO MODELER bodisi iz menija MODELING bodisi z ustrezno ikono.
Odpre se okolje za modeliranje. Model bomo gradili po diagramu spodaj, od leve proti desni.
Z ikono RASTER LAYER odpri datoteko DRELIEF. Model, ki ga bomo naredili v naslednjih
korakih, shrani pod imenom VAJA2-2. Z ikono MODULE izberi RECLASS. Skupaj z
modulom se prikaţe tudi izhodna datoteka, ki ji daj ime POPLAVNO2 (s kurzorjem se postavi
na ime in klikni desni gumb miške). Z desnim gumbom miške si prav tako lahko ogledamo
parametre modula. Če je za parameter moţna izbira, lahko seznam prikličemo s klikom
desnega gumba miške. Izberi CLASSIFICATION TYPE in nato v desnem oknu FILE MODE;
za .RCL datoteko izberi POPLAVNO.RCL; za Output data type izberi Byte/Integer in aktiviraj
. Parametri se s tem shranijo v model. Sedaj poveţi vhodno datoteko in modul
RECLASS: uporabi ikono CONNECT in poveţi DRELIEF in RECLASS tako, da drţiš levi
gumb miške. Model shrani pod File Save (ali ikona) in aktiviraj postopek modela z Run v
menijski vrstici (ikona). Rezultat je podoba POPLAVNO2.RST, ki je identična podobi
POPLAVNO.RST. Nadaljuj z izgradnjo modela po shemi spodaj. Ko dodaš posamezne
elemente, shrani model in ponovno zaţeni postopek z Run. Prav tako za vsak modul vnesi
ustrezne parametre. Modul Edit ne moremo uporabiti v okolju Macro Modeler, zato bomo v
postopku kartografskega modeliranja uporabili obstoječo datoteko GLINENA_TLA (Attribute
Values File), ki smo jo ustvarili v prejšnji vaji z modulom ASSIGN.
Diagram 2.5: Kartografski model izračuna primernih površin sestavljen z modulom
MACRO MODELER
2.2.6 Uporaba slikovnega računala
Za laţje razumevanje GIS analiz je zelo pomembno razumeti logiko podatkovnih slojev in
postopkov reklasifikacije. Idrisi ponuja tudi moţnost istočasne izvršitve večjega števila
operacij. Modul IMAGE CALCULATOR omogoča uporabniku vnos matematičnih in logičnih
izrazov z uporabo konstant in spremenljivk; omogoča uporabo večjega števila funkcij
modulov RECLASS in OVERLAY, kakor tudi drugih modulov, v enem pogovornem oknu.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 45
Modul IMAGE CALCULATOR sicer prihrani čas, potreben za analizo, vendar pa ne omogoča
kontrolo vmesnih rezultatov analitičnih postopkov, zato je odkrivanje napak ob uporabi tega
modula teţje.
Izdelajmo podobo primernih območij za gojenje ţitaric z modulom IMAGE CALCULATOR
(GIS Analysis Database Query ali ustrezna ikona). Za ime izhodne datoteke vpiši
PR_OBMOCJA_RACUN in za operacijo vpiši naslednji logični izraz (Logical expression):
PR_OBMOCJA_RACUN = ([DRELIEF]

46 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Zapiski:

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 47
2.3 Operatorji izračuna razdalj in povezovalni operatorji
Namen
Z operatorji razdalj računamo razdalje do posameznih objektov ali skupine
objektov. V rastrskem okolju je rezultat rastrska podoba, kjer je vsaki celici
dodana vrednost, ki predstavlja njeno oddaljenost do najbliţjega objekta. Pri
tem imamo na voljo različne pristope modeliranja razdalje. Evklidska
(zračna) razdalja je najenostavnejši primer razdalje in je izračunana z
modulom DISTANCE. Soroden modul za izračun razdalj je modul BUFFER,
ki določi območja izbrane razdalje okrog objektov.
Povezovalni operatorji definirajo nove vrednosti celic na osnovi sosednjih
vrednosti. Sem spada modul GROUP, ki sluţi za identifikacijo zveznih,
zaključenih območij. Kot povezovalni operator deluje tudi modul SURFACE,
ki omogoča izračun naklonov in podobe višin. Le-tega uvrščamo tudi v
skupino vsebinskih operatorjev, s katerimi analiziramo morfologijo ploskev.
Spoznali bomo tudi uporabnost modula ORTHO, ki omogoča tridimenzionalne
prikaze.
Ukazi
programa
Idrisi
Uvod
BUFFER
DISTANCE
GROUP
ORTHO
SURFACE
Operacije izračuna razdalj in povezanosti spadajo med štiri pomembnejše
tipe analitičnih operacij (poleg operacij (re)klasifikacije podatkov,
prekrivanja podatkovnih slojev ter operacije sosedstva).
Izračun razdalj ter povezanosti je analitična operacija, s pomočjo katere
določimo relativni poloţaj pojavov na karti. Med osnovnejše analitične
operacije izračuna razdalj in povezanosti spadajo operacije izračuna ploskev
oddaljenosti ter vmesnih območij (buferjev). K bolj zahtevnim tovrstnim
analitičnim operacijam prištevamo operacije izračuna stroškovnih ploskev ter
operacije, s pomočjo katerih izvajamo mreţne analize. Vmesno območje
(pas, koridor, angl. buffer) je območje evklidske oddaljenosti - stalne širine
okoli geometričnega objekta. Analitična vmesna območja iz sistema GIS so
umetne sestavljenke, ki jih v stvarnem svetu ne zasledimo pogosto. Tako
lahko iščemo površino ali območje nekega vpliva. V vektorskem GIS
sistemu ustvarimo vmesno območje, na primer, z vrisom dveh vzporednih
linij ob izbrani liniji. V rastrskem prikazu pa je vmesno območje
opredeljeno, na primer, s skupino celic dane širine ob traku, ki opredeljuje
neko linijo. Pri oblikovanju vmesnega območja v vektorskem sistemu GIS
algoritem najprej določi linije, ki so vzporedne izbranemu objektu in so od
njega oddaljene za izbrano razdaljo. Nato določi presečišča teh vzporednic
ter oblikuje vektorsko podobo vmesnega območja. Na koncih prikaza

48 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
linijskega (ali okoli točkovnega) objekta algoritem izriše polkroţnico (ali
kroţnico). Na ta način dobimo kroţni zaključek vmesnega območja.
Določitev vmesnega območja v rastrskem sistemu GIS pa je opredeljena z
razširitvijo območja okoli traku celic, ki predstavlja linijo, za število celic, ki
odgovarja širini vmesnega območja.
Distančne in povezovalne operatorje uporabljamo v najosnovnejših analizah,
ki jih izvajamo v sistemih GIS – pri izdelavi kart primernosti (kot primeru
večkriterialnega problema). Karta primernosti prikazuje stopnjo primernosti
za določen namen na obravnavani lokaciji. Običajno je takšna karta rezultat
večjega števila podob, saj problem primernosti običajno vključuje več
kriterijev. V primeru Boolovega večkriterialnega reševanja problema (ko so
vhodni podatki podani v Boolovi obliki) pa govorimo o »omejenem
kartiranju« (angl. constraint mapping).
Operacije sosedstva (kontekstualne operacije, angl. context operations) so
analitične operacije povzemanja pogojev iz sosedstva oz. okolice neke
lokacije.
Opišimo problem, ki ga bomo reševali v tej vaji. Določiti je potrebno lokacijo primerno za
industrijski nasad na območju Massachusettsa blizu univerze Clark. Podjetje ţeli imeti nasad
na območju z nagibom manjšim od 2.5°, hkrati pa naj bi bila površina nasada večja od 10 ha.
Na drugi strani pa imamo zahteve mestnih oblasti glede zaščite vodnih zbiralnikov; in sicer
prepovedujejo nasade znotraj območij vodnih zbiralnikov v oddaljenosti do 250 m. Nadalje je
potrebno upoštevati, da vsi tipi prsti niso primerni za nasad. Na obravnavanem območju
primerna tla so samo na zemljiščih, kjer se trenutno nahaja gozd.
Območja, primerna za industrijske nasade, morajo torej izpolniti naslednje zahteve:
1. naklon terena mora biti manjši od 2.5°;
2. nasad ne sme biti znotraj območij vodnih zbiralnikov (v oddaljenosti do 250 m);
3. nasad lahko izvedemo le na gozdnih površinah (iglasti gozd, angl. coniferous forest, ali
listnati gozd, angl. deciduous forest),
4. velikost območja mora biti 10 ha ali več.
2.3.1 Tri dimenzionalni pogled
Med alternativne grafične prikaze spada modul ORTHO, ki podpira 3D prikaze; omogoča
najrazličnejše ortografske prikaze in predstavlja orodje za vizualne analize.
Vhodni podatki za to vajo so v rastrskih podobah RELIEF.RST (podatki o razgibanosti
površja) in RABATAL.RST (podatki o rabi tal). Najprej si oglejmo obliko in pokritost
območja. V modulu ORTHO vnesi kot podobo površja RELIEF in kot podobo prekrivanja
RABATAL. Uporabi barvno lestvico User-defined: RABATAL ter vklopi naslov in legendo.
Opazimo, da je obravnavano območje dokaj hribovito, na katerem prevladuje listnati gozd.
Nalogo bomo rešili v štirih korakih – en korak za posamezen kriterij.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 49
2.3.2 Izračun usmerjenosti in naklonov terena
Za izračun usmerjenosti in naklonov terena poznamo več različnih metod, ki jih izbiramo
predvsem glede na zapis digitalnih podatkov (rastrski, vektorski). Usmerjenost ali azimut
naklona terena je normalni vektor terena, ki ga uporabimo pri izračunu naklona terena,
projiciran na horizontalno ravnino. Naklon terena na posamezni točki terena je določen s
tangentno ravnino na teren, ki pa jo definirata gradient in usmerjenost. Gradient je naklonski
kot normalnega vektorja, ki kaţe smer padnice. Gradient izrazimo v stopinjah ali odstotkih,
usmerjenost terena pa v stopinjah azimuta.
Modul SURFACE omogoča določitev naklonov (angl. slope), usmerjenosti terena (angl.
aspect) ter analitično senčenje terena (angl. analytical hillshading).
Za izračun območij z nakloni manjšimi od 2.5°, bomo najprej izdelali Boolovo podobo
območij, ki izpolnjujejo ta kriterij. Rastrsko podobo poimenujmo NAKLONBOOL. Vse celice,
z naklonom manjšim od 2.5° naj imajo vrednost 1, celice z večjim naklonom pa vrednost 0.
Podobo naklonov, ki jo bomo poimenovali NAKLON, izdelamo iz podobe RELIEF z
modulom SURFACE. Z Macro Modeler izdelaj kartografski model. Pod parametri modula
SURFACE nastavi enote za merjenje naklonov »stopinje«. Ostale parametre privzemi po
nastavitvah. 18 Model shrani pod imenom VAJA2-3 ter ga zaţeni.
Rezultat NAKLON sedaj reklasificiramo v Boolovo podobo. Vstavi modul RECLASS ter ga
poveţi z podobo NAKLON. Modul RECLASS zahteva za definiranje parametrov
reklasifikacije tekstovno datoteko (*.RCL), ki jo lahko izdelamo tudi znotraj orodja za
modeliranje z makro ukazi. Za izdelavo *.RCL datoteke klikni v vnosno okno za *.RCL
datoteko (v desnem stolpcu nastavljanja parametrov modula RECLASS), izberi gumb
ter vnesi naslednje vrednosti 19 :
1 0 2.5
0 2.5 999
Datoteko s parametri za reklasifikacijo podatkov poimenuj NAKLONBOOL.RCL. Zaţeni
model in si oglej rezultat.
Sedaj izdelaj Boolovo podobo varovanja zaščitenih območij (celice, ki so oddaljene od
zaščitenih območij več kot 250 m, naj imajo logično vrednost 1, sicer pa 0). Na podobi
RABATAL (izberi barvno lestvico User-defined: RABATAL) z modulom CURSOR INQUIRY
MODE določi številčno kodo vodnih zbiralnikov (ki je 2). Za izdelavo Boolove podobe lahko
uporabimo modul RECLASS ali Edit/ASSIGN. Oba modula zahtevata tekstovno datoteko. V
meniju Data Entry Edit vnesi v okno vrstico: 2 1. Razredu številka 2 (Reservoirs) bo
dodana nova – logična vrednost 1, ostalim razredom pa vrednost 0. Datoteko shrani pod File
Save As z imenom ZBIRALNIKBOOL kot ˝integer˝ podatkovni tip in zapri okno. V Macro
Modeler-ju odpri pravkar izdelano atributno datoteko. Nato odpri še rastrsko podobo
RABATAL in modul ASSIGN. Izhodno datoteko poimenuj ZBIRALNIKBOOL. Pomembno:
18 Konverzijski faktor (Conversion factor) je potreben, kadar referenčne enote in enote slikovnih vrednosti niso
enake. V primeru naše rastrske podobe so enake in sicer »metri«.
19 Nagibom med 0° in 2.5° je dodana logična vrednost 1, večjim nagibom pa logična vrednost 0. Vrednost 999
predstavlja katerokoli vrednost večjo od maksimalnega nagiba na podobi.

50 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Zaporedje opredelitve vhodnih datotek modula ASSIGN (desni gumb miške) določi zaporedje
povezovanja vhodnih datotek z modulom; in sicer: najprej je potrebno povezati podobo
objektov (Feature definition image) in modul ter nato atributno datoteko (Attribute values
file) in modul! Shrani model in ga zaţeni. Slika 2.2 prikazuje rezultata kartografskega modela
opredeljenega v diagramu 2.6.
Diagram 2.6: Kartografski model določitve območij primernih naklonov ter zaščitenih
območij vodnih zbiralnikov
Slika 2.2: Območja z naklonom manjšim od 2.5° ter zaščitena območja vodnih zbiralnikov
2.3.3 Določanje ploskev oddaljenosti in vmesnih območij
Večina sodobnih GIS orodij ima vgrajen algoritem za izračun najkrajše razdalje med
izbranima točkama, nekateri celo med nizom točk (linijo). S takšnimi orodji izračunamo
ploskev oddaljenosti do izbranih objektov. Pri tem nas zanima zvezno spreminjanje vrednosti
oddaljenosti do nekega objekta.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 51
Iz ploskve oddaljenosti lahko izračunamo vmesno območje (angl. buffer zones). Medtem ko
se vrednosti pri ploskvi oddaljenosti spreminjajo zvezno od točke do točke, so pri vmesnih
območjih te vrednosti kategorične.
Rezultati modulov DISTANCE in BUFFER so precej različni. Rezultat modula DISTANCE je
rastrska podoba, na kateri vsaka celična vrednost predstavlja najmanjšo oddaljenost lokacije
do objekta. Rezultat je »zvezna« predstavitev razdalj. Na drugi strani pa je rezultat modula
BUFFER kategorična podoba, treh razredov, ki določajo ciljne objekte, območja znotraj ter
območja zunaj izbrane razdalje do objektov. V vaji bomo uporabili oba modula.
V modulu DISTANCE (meni GIS Analysis Distance Operators) določi kot vhodno
datoteko ZBIRALNIKBOOL; izhodno datoteko poimenuj ZBIRALNIK_ODD. Rezultat je
zvezna podoba oddaljenosti.
Slika 2.3: Oddaljenosti do zaščitenih območij vodnih zbiralnikov
Sedaj uporabi modul RECLASS za izdelavo Boolove podobe območij, kjer naj imajo celice, ki
so od območij zbiralnikov oddaljene manj kot 250 m, logično vrednost 0, vse ostale pa
logično vrednost 1 (vrednosti za datoteko RAZDALJABOOL.RCL: prva vrstica ,
druga vrstica ) . Podobo poimenuj RAZDALJABOOL in jo primerjaj s podobo
rabe tal RABATAL.
Sedaj rešimo problem še v okolju za kartografsko modeliranje z uporabo modula BUFFER. V
kartografski model model VAJA2-3 dodaj modul BUFFER, za katerega vneseš naslednje
parametre: vrednost 0 za ciljni objekt (Value for target areas) in območje znotraj cone (Value
for buffer zone), vrednost 1 za območja zunaj cone (Value for area outside buffer) in vrednost
250 za širino cone v metrih (Buffer distance). Izhodno datoteko shrani pod imenom
BUFERBOOL. Ko zaţenemo kartografski model, dobimo podobo BUFERBOOL, ki je
identična podobi RAZDALJABOOL.

52 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Diagram 2.7: Kartografski model določitve območij primernih naklonov ter zaščitenih
območij vodnih zbiralnikov z 250-metrskimi vmesnimi območji
V postopku računanja primernih območij za industrijski nasad je potrebno izpolniti še tretji
pogoj – kriterij rabe tal. Za industrijski nasad so primerna samo območja pokrita z listnatim
(angl. deciduous) ali iglastim (angl. coniferous) gozdom. Določi številčno kodo razredov za
oba tipa gozda. 20 Sedaj izdelajmo atributno datoteko GOZDBOOL.AVL, v kateri definiramo
parametre klasifikacije; in sicer: za območja, kjer je listnati ali iglasti gozd, logično vrednost
1, za vsa ostala območja vrednost 0. 21 Dopolni kartografski model VAJA2-3; boolova rastrska
podoba območij gozdov naj se imenuje GOZDBOOL.RST. 22
Slika 2.4: Območja listnatega in iglastega gozda
20
Odpri podobo LANDUSE in uporabi Cursor Inquiry Mode. Številčna vrednost za razred Deciduous Forest
znaša 9 in za razred Coniferous Forest 10; ali si oglej legendo v metapodatkovni datoteki.
21 Z Edit/ASSIGN izdelaj atributno datoteko GOZDBOOL.AVL z vrednostmi: prva vrstica , druga vrstica
. Datoteko shrani pod imenom kot ˝integer˝podatkovni tip.
22 V Macro Modeler-ju poveţi najprej podobo RABATAL in ASSIGN ter nato še atributno datoteko
GOZDBOOL.AVL in ASSIGN. Rezultat poimenuj GOZDBOOL.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 53
2.3.4 Večkriterialno modeliranje
Pri računanju območij primernih za industrijski nasad moramo upoštevati tudi kriterij
velikosti primernega območja; in sicer strnjeno zemljišče mora imeti vsaj 10 ha.
Najprej bomo izračunali Boolovo podobo območij, ki upoštevajo prve tri kriterije (naklon
terena, zaščitena območja vodnih zbiralnikov ter gozdne površine). Tem območjem bomo
nato izmerili površino. Končno podobo izdelamo z modulom OVERLAY z logično operacijo
IN (Multiply) – vendar lahko pri tem kombiniramo le dve podobi na enkrat. V kartografskem
modelu moramo modul OVERLAY zato uporabiti dvakrat.
Z vsemi vhodnimi podobami hkrati pa lahko operiramo v modulu IMAGE CALCULATOR. Za
vajo sestavi ustrezen izraz. 23 Rezultat poimenuj OBM3KRIT (primerna območja glede na
kombiniranje prvih treh kriterijev).
Nadaljujmo delo s kartografskim modelom. Z modulom OVERLAY (mnoţenje!)
kombinirajmo rastrski podobi NAKLONBOOL in BUFERBOOL; rezultat zapišimo v datoteko
OBM2KRIT. Nato z modulom OVERLAY (mnoţenje!) kombinirajmo še GOZDBOOL in
OBM2KRIT; rezultat zapišimo v datoteko OBM3KRIT.
Sedaj poiščimo zaključena zemljišča, ki upoštevajo prve tri kriterije za industrijski nasad: z
modulom GROUP izdelajte rastrsko podobo ZEM3KRIT. Nato z modulom AREA
izračunajmo rastrsko podobo površin zaključenih zemljišč (merske enote naj bodo v ha);
poimenujmo jo ZEM3KRITPOV. 24 To podobo reklasificirajte v logično podobo zaključenih
zemljišč z več kot 10 ha površine. 25
Za izračun končnega rezultata – območij, ki izpolnjujejo vse štiri kriterije – je potrebno
primerjati podobi OBM3KRIT in VECJAZEMLJISCA (modul OVERLAY, mnoţenje).
Območja primerna za industrijske nasade poimenuj PRIM_ZA_NASAD.
Diagram 2.8: Kartografski model določitve primernih območij za industrijski nasad
23 [OBM3KRIT_RAC] = [NAKLONBOOL] AND [BUFERBOOL] AND [GOZDBOOL]
24 Če si ţelite ogledati podobo ZEM3KRITPOV, poskusite z Display Max vrednost 17.
25
Za modul RECLASS na podobi ZEM3KRITPOV sestavi atributno datoteko VECJAZEMLJISCA.RCL z
vrednostmi: prva vrstica: 0 0 10, druga vrstica: 1 10 999999, in izdelaj rastrsko podobo VECJAZEMLJISCA.

54 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Slika 2.5: Zemljišče primerno za industrijski nasad (upoštevani štirje kriteriji: (a) naklon
terena manj kot 2.5°, (b) izven 250 metrskih zaščitenih območij od zbiralnikov vode, (c) na
območju listnatega ali iglastega gozda, (d) zaključeno zemljišče ima vsaj 10 ha površine)
Zapiski:

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 55
2.4 Modeliranje postopkov analiz
Namen
Ukazi
programa
Idrisi
V vaji bomo spoznali uporabnost grafičnega okolja za kartografsko
(pod)modeliranje (Macro Modeler). Z modulom DYNAGROUP (znotraj
okolja za kartografsko modeliranje) bomo preizkusili delovanje modela
hkrati na večih podatkovnih slojih znotraj skupine, z modulom DYNALINK
pa izdelavo iterativnih modelov. Spoznali bomo vegetacijski indeks NDVI.
MACRO MODELER
NEW / OPEN / SAVE / COPY TO CLIPBOARD / PRINT
RASTER LAYER / COLLECTION / VECTOR LAYER /
ATTRIBUTE VALUES FILE
MODULE / SUBMODULE / CONNECTOR /
DELETE SELECTED ELEMENT
RUN / STOP / DISPLAY / DESCRIBE
DYNALINK
DYNAGROUP
COLLECTION EDITOR
Uvod
Sistemi GIS omogočajo tudi razvijanje, testiranje in uporabo (kartografskih)
modelov za prostorske analize. Idrisi ponuja orodja za modeliranje, ki
omogočajo reševanje nalog v sosledju izpolnjevanja posameznih pogojev. Ta
način ima sicer prednost v razumevanju postopkov reševanja, uporabe in
delovanja posameznih modulov sistema, s časovnega stališča (beri tudi
finančnega) pa ni najbolj primeren. Kartografski model uporabimo, ko
ţelimo katerega od pogojev ali parametrov analize spremeniti – največkrat
zaradi neustreznih rezultatov. V tem primeru Idrisi ponuja orodje – Macro
Modeler 26 , ki omogoča enostavno spreminjanje parametrov in ponovno
aktiviranje celotnega postopka. Idrisi Macro Modeler je grafično okolje, v
katerem lahko sestavljamo in izvajamo večstopenjske analize. Vhodne
datoteke, kot so rastrski in vektorski podatkovni sloji in atributne datoteke,
so povezane z vgrajenimi moduli, le-ti pa z izhodnimi datotekami, v katerih
26 Poleg Macro Modeler-ja je zelo uporaben modul Image Calculator, ki omogoča enostaven vnos enačb, v
katerih so operacije izvedene na več podobah hkrati. Tretji pripomoček je ''macro scripting'' (.iml) jezik, k
omogoča dostop do drugih programskih okolij kot so Visual C++, Delphi ali Visual Basic.

56 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
so prikazani rezultati. Vhodne datoteke so lahko shranjene v katerikoli
podmapi aktivnega projekta, izhodne datoteke pa se shranjujejo v delovno
mapo. Datoteko modela (*.imm) lahko kopiramo, ponovno odpremo in
spreminjamo. Znotraj modula lahko brišemo elemente, spreminjamo imena
datotek, vključujemo podmodele. Podmodel je sestavni del modela, ki lahko
deluje kot nov analitični modul v postopkih drugih modelov, hkrati pa
omogoča razširitev analitičnih sposobnosti sistema in vključitev postopkov,
ki so izvršljivi neodvisno od preostalih elementov modela.
V grafičnem okolju kartografskega modeliranja imata poseben pomen
modula DYNAGROUP in DYNALINK. Prvi sluţi za izvajanje modela na
podatkovnih slojih znotraj skupine, drugi pa za izdelavo iterativnih modelov.
Module DYNAGROUP, DYNALINK in podmodele lahko uporabimo hkrati v
enem modelu. V tem primeru število elementov v DYNAGROUP določa
število iteracij postopka.
2.4.1 Uporaba modula MACRO MODELER za pogojna poizvedovanja
V modulu Macro Modeler lahko odpiramo rastrske in vektorske podatkovne sloje, jih
povezujemo z vgrajenimi moduli (pomembno je zaporedje povezovanja elementov),
določamo parametre posameznih modulov ter izdelujemo atributne datoteke. Pri tem je
potrebno poudariti, da moduli, ki ne dajejo kot rezultat izhodne datoteke, v okolju za
kartografsko modeliranje ne delujejo. Model lahko izvedemo ob vsaki zaključeni stopnji;
postopek obdelave podatkov pa lahko tudi poljubno zaustavimo. Končni rezultat se prikaţe
samodejno, vmesne rezultate pa si lahko ogledamo z uporabo modula DISPLAY.
Med naloge planiranja spada tudi pogojno poizvedovanje (angl. ˝what if˝). Oglejmo si primer
takšnega poizvedovanja na modelu iz prejšnje vaje (vaja 2.3). Planerji dvomijo o predpisanem
kriteriju naklona (2.5°), zato bi ţeleli izračunati še območja primerna za industrijski nasad,
kjer so nakloni terena manjši od 4°. V primeru, da kartografskega modela še ne bi zgradili, bi
bil analitični postopek izračuna primernih območij zelo dolgotrajen; ponoviti bi morali vse
korake iz prejšnje vaje. Kartografski model pa omogoča spreminjanje parametrov ter ponoven
zagon celotnega analitičnega postopka.
Odpri model VAJA2-3.IMM in ga shrani pod imenom VAJA2-4.IMM. Sedaj si poglejmo, kako
sprememba parametra v modelu oziroma kriterija vpliva na rezultat. Kriterij maksimalne
nagnjenosti terena se nahaja v modulu RECLASS, ki povezuje datoteki NAKLON in
NAKLONBOOL. V oknu modula spremeni atributno datoteko maksimalnega nagiba
NAKLONBOOL.RCL (gumb ). Označi datoteko, spremeni vrednost 2.5 na 4 ter
spremeni ime izhodne datoteke v NAKLONBOOL4.RCL. Izhodno podobo poimenuj
PRIM_ZA_NASAD_2-4.RST. Oglej si rezultat in ga primerjaj s podobo PRIM_ZA_NASAD iz
vaje 2.3.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 57
Slika 2.6: Zemljišče primerno za industrijski nasad pri naklonih manjših od 4°
2.4.1.1 Izdelava in uporaba podmodelov
Del kartografskega modela shranimo kot podmodel v meniju File Save Model as a
SubModel, kjer se odpre okno z lastnostmi. Podmodeli poenostavljajo večstopenjske postopke
in so pomembni gradniki pri tvorbi zank. Podmodel je sestavljen iz parametrske datoteke
(*.IMS) in datoteke makro modela (*.IMM).
Shrani kartografski model iz naloge 2.4.1 kot podmodel VAJA2-4.IMS.
V grafičnem okolju za kartografsko modeliranje odpri novo delovno okno in dodaj rastrska
podatkovna sloja DMR (digitalni model reliefa za mesto Westborough) in RABATAL91 (karta
rabe tal za enako območje). Iz mape ...\MPAGISV1 dodaj tudi atributni datoteki
WESTZBIRALNIK (razred 5 – območja zbiralnikov, ki jih predstavljajo vsa jezera na
obravnavanem območju) in WESTGOZD (razred 7 – območja gozdnih površin). Rastrski
podobi si lahko ogledaš z modulom DISPLAY, vsebino atributnih datotek pa z DESCRIBE
(skrajna gumba na desni v orodni vrstici). Sedaj dodaj podmodel VAJA2-4.IMS. Poveţi ga z
obema rastrskima in atributnima datotekama. Celotni model shrani pod imenom
TEST_PODMODELA.IMM in ga zaţeni. Rezultat prikazuje zemljišča primerna za industrijski
nasad (z upoštevanjem naklonov do 4°) na širšem območju Westborougha, Massachusetts,
ZDA. Z uporabo podmodela smo v modelu TEST_PODMODELA lahko samodejno prevzeli
ekvivalentne vhodne podatke za širše območje.

58 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Diagram 2.9: Kartografski model s podmodelom za prevzem ekvivalentnih vhodnih podatkov
Slika 2.7: Zemljišča primerna za industrijski nasad pri naklonih manjših od 4° na širšem
območju Westborougha, Massachusetts, ZDA
2.4.2 Modul DYNALINK in dinamično modeliranje
DYNALINK omogoča iterativno izvajanje modela. Pri tem je povezava DYNALINK mogoča le
med začetno, tj. vhodno, in končno datoteko. Po zagonu postopka je potrebno določiti število
ponovitev oz. iteracij. Modul predstavlja dinamično (regeneracijsko) zanko in tako omogoča
dinamično modeliranje časovnih sprememb. Modul DYNALINK omogoča uporabo izhodnih
kot tudi vhodnih datotek v novem iteracijskem koraku.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 59
Diagram 2.10: Kartografski model izračuna območij primernih za novo poselitev
Odpri model RAST_NASELIJ, ki podaja širjenje območij poseljenosti v trenutno gozdne
površine v okolici mesta Westborough. Zaţeni model. Na izhodni podobi so trenutno
poseljena območja označena z modro barvo (razred 2), predlagana območja za poselitev pa z
zeleno barvo (razred 1). Poglej si vsako podobo posebej (uporabi modul DISPLAY):
- podoba POSELITEV91 prikazuje poseljena območja leta 1991;
- podoba PRIM_ZA_POSEL prikazuje stopnjo primernosti zemljišč za naselitev na podlagi
kriterijev nagnjenost terena, bliţine cest, ...
- določitev primernosti območij za poselitev glede na oddaljenost od obstoječih območij
poseljenosti (podoba BLIZINA) je izvedena na podobi POSELITEV91z modulom FILTER.
Območja, ki so poseljena, imajo vrednost 1, najbolj oddaljena območja pa vrednost 0.
Podoba BLIZINA je uporabljena za progresivno obteţitev primernosti glede na oddaljenost
od obstoječih območij poseljenosti (podoba PRIM_ZA_POSEL_UT);
- modul RANDOM omogoča beţen pregled moţnih sprememb gozdnih površin v naselitvena
območja (podoba NAKLJUCNO);
- poraslost z gozdom je prikazana na podobi GOZD91;
- po določitvi in povezavi vseh primernosti (podoba KONC_PRIM), so celice rangirane
glede na njihovo skupno primernost. Ta podoba je nato reklasificirana v podobo
najprimernejših območij NAJB_OBMOCJA, ki je kombinirana z obstoječimi poselitvami.
Rezultat je podoba novih poselitvenih območij NOVA_POSEL. Končna podoba RAST
prikazuje nova in obstoječa poselitvena območja.

60 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Slika 2.7: Rezultat kartografskega modeliranja rasti naselij po eni iteraciji (diagram 2.10):
0 – ni primerno, 1 – območja širjenja naselij, 2 - obstoječa poselitvena območja
Izberi ikono DYNALINK ter poveţi podatkovna sloja NOVA_POSEL in POSELITEV91 (na
začetku kartografskega modela). 27 Po ponovnem zagonu modela je potrebno določiti število
ponovitev. Izberi 7 ponovitev ter moţnost prikaza vmesnih rezultatov. Oglej si vmesne
rezultate. Sedaj lahko ponoviš postopek brez izrisovanja vmesnih rezultatov. V izvajanja
ponovnega zagona modela lahko opazuješ spreminjanje imen POSELJENOST91,
NOVA_POSEL in RAST, ki dobijo ustrezne končnice - številko ponovitve.
Po prvi ponovitvi kartografskega postopka model kombinira POSELITEV91 in
NOVA_POSEL_1 ter rezultat zapiše v izhodno datoteko RAST_1. Pred drugo ponovitvijo
algoritem zamenja POSELITEV91 z NOVA_POSEL_1. Le-ta postane vhodna datoteka pri
ponovnem zagonu celotnega postopka. Skupaj z NOVA_POSEL_2 se (prej POSELITEV91)
sedaj NOVA_POSEL_1 kombinira v RAST2. Ta postopek se ponavlja do izbranega števila
ponovitev.
Slika 2.8 prikazuje rezultat dinamičnega modeliranja časovnih sprememb rasti naselja po
sedmih iteracijah.
27 Modul DYNALINK omogoča povezavo le med vhodno in predzadnjo (računano) datoteko.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 61
Diagram 2.11: Dinamično modeliranje časovnih sprememb rasti naselij
Slika 2.8: Rezultat dinamičnega modeliranja časovnih sprememb rasti naselja po sedmih
iteracijah (diagram 2.11): 0 – ni primerno, 1 – območja širjenja naselij,
2 - obstoječa poselitvena območja

62 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
2.4.3 Paketna obdelava z modulom DYNAGROUP
Serijski postopek (angl. batch process) je postopek, v katerem obdelujemo skupino
podatkovnih datotek hkrati. Veliko GIS sistemov vključuje podporo za paketno obdelavo z
makro-dokumentacijskim jezikom. Tudi v Idrisiju orodje za izdelavo makro modelov (orodje
za kartografsko modeliranje) skupaj z modulom DYNAGROUP omogoča enostavno izvajanje
paketne obdelave - v postopek lahko vključimo več skupin DYNAGROUP, na katerih nato
izvedemo operacijo prekrivanja (OVERLAY). Število izhodnih podob je enako številu
podatkovnih slojev v datoteki DYNAGROUP.
2.4.3.1 Vegetacijski indeks NDVI
Vegetacijski indeks NDVI (The Normalized Difference Vegetation Index) je določen z rdečo
(R) in infrardečo (IR) svetlobo odbite sončne energije:
NDVI = (IR – R) / (IR +R) .
Vrednosti indeksa znašajo med -1 in +1, torej so realne vrednosti, ki zahtevajo več
pomnilnika kot celoštevilčne vrednosti. Zato je običajno, da vrednosti indeksa pretvorimo v
bajte, tj. vrednosti med 0 do 255. Vegetacijska območja imajo vrednost NDVI indeksa
običajno med 0.1 in 0.6, odvisno od količine biomase.
Odpri podobo MAD82JAN, ki je podoba vegetacijskega indeksa za otok Madagaskar leta
1982. Na podobi predstavlja vrednost 0 NDVI vrednost -0.05 ter vrednost 255 vrednost NDVI
0.67 . V mapi ...\MPAGISV2 je 18 vegetacijskih podob (posnetih januarja) za obdobje med
leti 1981 in 1999. V tej vaji bomo uporabili orodje za kartografsko modeliranje, s katerim
bomo pretvorili podobe vegetacijskega indeksa nazaj v izhodne NDVI vrednosti; in sicer po
formuli:
NDVI = (Dn * 0.0028) – 0.05 ,
kjer je Dn digitalna vrednost.
Izdelajmo model s podobo MAD82JAN in pretvorimo najprej vrednosti samo prve podobe.
Najprej odpri podobo MAD82JAN in nato modul SCALAR, ki mu spremeni parametre in sicer
Operation: Multiply in Scalar value: 0.0028. Nato še enkrat odpri modul SCALAR, kateremu
vneseš parametre Operation: Subtract in Scalar value: 0.05. Ustvari potrebne povezave,
izhodno datoteko poimenuj MAD82JAN-KONV. Kartografski model shrani z imenom
MAD-KONV-NDVI in ga zaţeni. Vrednosti v legendi podobe MAD82JAN-KONV znašajo
sedaj med -0.05 in 0.56.
Diagram 2.12: Kartografski model pretvorbe vrednosti bajt v realne vrednosti vegetacijskega
indeksa (NDVI)

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 63
Slika 2.9: Bajt (levo) in realne (desno) vrednosti vegetacijskega indeksa (NDVI)
za otok Madagaskar januarja 1982 (barvna lestvica NDVI256)
2.4.3.2 Izdelava rastrske zbirke datotek
Operacijo pretvorbe bajt vrednosti v realne vrednosti vegetacijskega indeksa lahko izvedemo
hkrati na večih datotekah. Zato bomo izdelali rastrsko skupino datotek. Zaţeni modul
Collection Editor (osnovni meni File ali ustrezna ikona) in označi vse datoteke MAD**JAN
(MAD82JAN do MAD99JAN, ...\MPAGISV2) ter jih z gumbom dodaj v desno
okno. Seznam shrani z File Save As pod imenom MADNDVI.RGF. Sedaj v grafičnem
okolju za kartografsko modeliranje izbriši datoteko MAD82JAN, aktiviraj modul
DYNAGROUP ter odpri rastrsko skupino datotek MADNDVI, ki jo poveţeš s prvim modulom
SCALAR. Izhodno datoteko modela poimenuj REAL+! To je predpisana oblika
zapisa, kjer oznaka »MADNDVI« navaja, da bo Macro Modeler sam oblikoval izhodna imena
na osnovi imen v vhodni skupini DYNAGROUP z imenom MADNDVI, s predpono REAL.
Spremenjen kartografski model shrani z imenom MAD-KONV-NDVI–SKUPINA. Zaţeni
postopek. Število ponovitev je sedaj 18 (18 podob) in ga ne moremo spremeniti. Primerjaj
posamezne podobe.
Diagram 2.13: Kartografski model pretvorbe vrednosti bajt v realne vrednosti vegetacijskega
indeksa (NDVI) nad skupino rastrskih podob

64 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
2.4.4 Modeliranje iterativnih postopkov s skupno uporabo modulov DYNAGROUP in
DYNALINK
Pomembna funkcija modulov DYNAGROUP in DYNALINK je izvajanje iteracijskih
postopkov. V zadnji nalogi te vaje si bomo pogledali skupno uporabo teh modulov.
Odpri model POVPRECJE, ki vključuje oba modula. Za izračun povprečne podobe
vegetacijskega indeksa Madagaskarja je potrebno najprej sešteti vrednosti vseh 18 NDVI
podob in vsoto deliti z 18. Modula DYNAGROUP in DYNALINK opravita operacijo
seštevanja, zadnji modul SCALAR pa operacijo deljenja. Podoba PRAZNO_NDVI vsebuje
vrednosti 0. Ta datoteka sluţi za shranjevanje vmesnih rezultatov, na katerih delujeta modula
DYNAGROUP in DYNALINK.
V prvi iteraciji model s pomočjo modula OVERLAY sešteje prvo podobo iz skupine
MADNDVI, tj. podobo MAD82JAN, s podobo BLANK_NDVI in shrani rezultat v podobo
VSOTA_1. Nato modul DYNALINK nadomesti BLANK_NDVI z VSOTA_1, doda drugo
podobo (MAD83JAN) k VSOTA_1 in rezultat shrani pod imenom SUM_2. Iteracijski postopek
se ponovi za vseh 18 podob v skupini rastrskih podob. Rezultat je podoba VSOTA, ki
predstavlja vsoto istoleţečih vrednosti v matriki, ki opredeljuje rastrske podobe. Ko model
sešteje vse podobe MAD**JAN, rezultat, tj. podobo VSOTA, deli s številom v analizo
vključenih podob, tj. z 18. Končni rezultat prikazuje leva stran slike 2.10 oz. je zapisan v
podatkovnem sloju MAD_POVP_NDVI.
Za vajo sam pretvori vrednosti iz podobe MAD_POVP_NDVI v realne vrednosti
vegetacijskega indeksa; rezultat shrani v podobo MAD_POVP_NDVI_REAL. Rezultat
prikazuje slika 2.10.
Diagram 2.14: Kartografski model izračuna povprečnih vrednosti vegetacijskega
vegetacijskega indeksa (NDVI) s skupino rastrskih podob

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 65
Slika 2.10: Vrednosti povprečnega vegetacijskega indeksa (NDVI) za otok Madagaskar v
obravnavanih letih (barvna lestvica NDVI256)
Za vajo sam ugotovi, kako izračuna kartografski model STAND_ODKLON vrednosti
standardnega odklona od povprečja vegetacijskega indeksa na otoku Madagaskar za
obravnavano obdobje.
Diagram 2.15: Kartografski model izračuna standardnih odklonov vrednosti vegetacijskega
vegetacijskega indeksa (NDVI)

66 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Slika 2.11: Realne vrednosti standardnega odklona vegetacijskega indeksa (NDVI) za otok
Madagaskar v obravnavanih letih (barvna lestvica NDVI256)
Zapiski:

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 67
2.5 Ploskve oddaljenosti in stroškovne ploskve
Namen
Ploskve oddaljenosti (zračnih, tudi evklidskih, razdalj do obravnavanih
objektov) smo spoznali ţe v vaji 2.3. Včasih pa ţelimo pri izračunu razdalj
upoštevati tudi ovire iz stvarnega okolja. V takih primerih moramo v
analitičnih postopkih z GIS orodji najprej določiti teţavnost premikanja na
obravnavanem območju.
V tej vaji bomo spoznali modul COST, s katerim, za razliko od modula
DISTANCE ne računa razdalje v dolţinskih enotah, temveč obravnavamo
razdaljo kot strošek premikanja; rezultat uporabe modula COST so
stroškovne razdalje (angl. cost distances). Vhodni podatki pri izračunu
stroškovnih razdalj so rastrska podoba objektov, do katerih računamo
razdalje, ter podoba ploskve trenja (angl. friction surface), ki podaja relativne
stroške premika preko celic. Modul COST sluţi za računanje učinka
izotropnega trenja. Poleg izotropnega (enakosmernega) trenja pa poznamo
tudi anizotropna (neenakosmerna) trenja. Za modeliranje tega tipa
stroškovnih razdalj sluţi modul VARCOST.
Modul COST ponuja dva različna algoritma za izračun stroškovnih površin.
COSTPUSH je hitrejši in bolj učinkovit, kadar površine trenja niso
kompleksne ali ko niso v obliki mreţe. COSTGROW deluje na kompleksnih
ter običajno tudi poodatkovno bolj zahtevnih podatkovnih slojih, ki lahko
vključujejo tudi razne ovire iz stvarnega sveta.
Ko je stroškovna ploskev izračunana, lahko uporabimo modul PATHWAY, s
katerim določimo pot najniţjih stroškov med izbrano lokacijo (celico ali
skupino celic) in najbliţjim objektom, do katerega so računane stroškovne
razdalje.
V vaji bomo predstavili stroškovne razdalje na primeru premikov v prostoru,
ki ga pogojujejo različni elementi trenja. Na tak način lahko modeliramo
spremenljivke kot so čas in stroški potovanja.
Ukazi
programa
Idrisi
Uvod
COST
INITIAL
LINERAS
LINEVEC
POINTRAS
PATHWAY
Najkrajše (evklidske oz. zračne) razdalje za večino analiz niso zadosten
pribliţek. Če ţelimo pri izračunu razdalj upoštevati tudi ovire iz stvarnega
sveta (ceste, zgradbe, reke, hribe, administrativno ureditev itd.), moramo za
obravnavano območje določiti strošek oziroma teţavnost premikanja.
Količino, ki opredeljuje tak strošek na obravnavanem območju, imenujemo
upor in jo opredelimo z dodelitvijo različnih vrednosti kot uteţi. Določitev

68 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
primernih uteţi je odvisna predvsem od poznavanja končnega cilja analize
ter še posebej od zmoţnosti abstrakcije stvarnega sveta. Stroškovno ploskev
izvedemo iz izvorne točke z upoštevanjem vrednosti upora.
Relativne stroške premika preko celic podaja površina trenja, katere
vrednosti so izraţene v enotah merjenih stroškov. Te vrednosti imajo pomen
dejanskih stroškov, ki nastanejo z gibanjem v prostoru, in predstavljajo
porabljen čas, porabo energije itd. Vrednosti trenja (angl. friction values) so
računane relativno glede na fiksni znesek (osnovni strošek, angl. base cost),
ki ima vrednost 1. Vrednosti trenja so lahko vsa realna števila med 0 in
1.0*10 37 in so redko manjše od 1. V primeru, da je trenje manjše od 1,
predstavlja pospešek ali silo, ki pospešuje premik preko celice. Ne glede na
to, kakšen princip modeliranja trenja (angl. friction), bo končna podoba
stroškovnih razdalj vključevala dejansko opravljeno pot in nastale stroške
(učinke trenja) vzdolţ poti, relativno glede na osnovno vrednost trenja ali
stroškov. Pretvorbo relativnih stroškov v dejanske stroške (v denarnih
enotah, časovnih enotah itd.) lahko izvedemo z modulom SCALAR.
Zgoraj zapisano velja za izotropna trenja, ki so neodvisna od smeri gibanja.
Poleg teh pa poznamo tudi anizotropna trenja, katerih velikost se spreminja v
odvisnosti od smeri gibanja. Za modeliranje učinkov anizotropnih trenj sta
potrebni dve podobi trenja – ena podaja velikost trenja in druga pa smer
delovanja.
Opredelimo nalogo: Območje nasada moramo opremiti z električno napeljavo, pomoţno
transformatorsko postajo in napeljavo do najbliţjega električnega voda. Pri tem naj bi bila
izgradnja električne napeljave čim cenejša. Prikaţi podobo WORCZAHOD (podobo rabe tal
za zahodna območja Worcester, Massachusetts) z barvno lestvico WORCZAHOD. Dodaj
vektorski podatkovni sloj NOVNASAD (s znakovno datoteko NOVNASAD) in vektorski
podatkovni sloj ELEKTROVOD (s linijsko znakovno datoteko ELEKTROVOD). Lokacija
novega nasada je prikazana z belim krogom, obstoječa električna napeljava pa z rdečo linijo.
Med obstoječim elektrovodom in lokacijo novih nasadov moramo poiskati traso, po kateri
bomo oskrbeli nasad z elektriko ob čim niţjih stroških električne priključitve. Oba vhodna
podatkovna sloja izračuna stroškovnih razdalj – podatkovni sloj objektov, do katerih
računamo stroškovne razdalje, in podatkovni sloj trenja - morata biti rastrska podatkovna
sloja. Najprej izračunajmo površino trenja, ki je definirana z rabo oz. pokrovnostjo tal. Kot
osnovni (najmanjši) strošek izgradnje elektrovoda od lokacije novega nasada do najbliţje
napeljave vzemimo odprta območja oz. kmetijske površine. V preglednici 2.1 so podane uteţi
(relativni stroški) za posamezne vrste rabe tal na obravnavanem območju.
V grafičnem okolju za kartografsko modeliranje odpri rastrski podatkovni sloj WORCZAHOD
in shrani kartografski model z imenom VAJA2-5. Z modulom METADATA si oglej
identifikacijska števila za posamezne vrste rabe tal. Izdelaj (meni Data Entry Edit) novo
atributno datoteko z imenom TRENJE.AVL, kjer bodo določene vrednosti trenj za vrste rabe
tal. Prvi stolpec naj vsebuje identifikacijska števila za posamezne vrste rabe tal, drugi stolpec
pa ustrezne vrednosti trenj. Datoteko TRENJE.AVL shrani v podatkovni obliki ˝real˝ (modul
COST namreč zahteva vhodno podobo trenj tipa ˝real˝!) in jo odpri v kartografskem modelu.
Nato odpri še modul ASSIGN, ki ga poveţeš najprej z rastrsko podobo WORCZAHOD in nato

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 69
še z atributno datoteko TRENJE. Izhodno datoteko poimenuj TRENJE.RST ter zaţeni
postopek. Izračuna se matrika trenj glede na podeljene uteţi.
Preglednica 2.1: Relativni stroški gradnje elektrovoda za posamezne vrste rabe tal
ID Raba tal Trenje Razlaga
8 kmetijske površine 1 osnovni stroški
11, 12 pločniki 1 osnovni stroški
13, 14
neplodne površine in
gramoznice
1 osnovni stroški
2, 3, 4 listnat gozd 4 stroški za poseko, odvoz drevja ter prodajo
5, 6 iglast gozd 5
1 vodne površine 1000
iglasti gozd nima takšne vrednosti kot listnati (cena
iglavcev je niţja od cene listavcev)
zelo veliki stroški (še posebej vizualni učinek:
elektrovod naj ne bi bil v okolici jezer in zbiralnikov)
7 predmestje 1000 zelo veliki stroški (še posebej vizualni učinek)
9, 10 urbana območja 1000 zelo veliki stroški (še posebej vizualni učinek)
2.5.1 Rasterizacija (rastrsko-vektorska pretvorba)
Vhodni podatki za izračun stroškovne ploskve morajo biti v rastrski obliki. Zato bomo
vektorske podatke NOVNASAD pretvoriti v rastrsko obliko. Najprej bomo v kartografskem
modelu izdelali prazno rastrsko podobo (modul INITIAL), ki jo nato zapolnimo s podatki
vektorske datoteke. Izhodnemu rastrskemu podatkovnemu sloju lahko spreminjamo dva
parametra: kopiramo prostorske parametre iz obstoječe datoteke ali pa sami nastavimo
prostorske parametre prazne rastrske podobe. Izberemo moţnost kopiranja prostorskih
parametrov (ločljivost, koordinatno izhodišče itd.) iz podobe WORCZAHOD. V modulu
INITIAL moramo nastaviti tudi začetne vrednosti in podatkovni tip (v našem primeru 0 in
˝integer˝). Modul poveţi z rastrsko podobo WORCZAHOD; izhodno podobo shrani pod
imenom WORCPRAZNO. Shrani in aktiviraj proces. Rezultat je prazna rastrska podoba, ki jo
moramo izpolniti z vektorskimi podatki. V model dodaj vektorsko datoteko NOVNASAD in
nato še modul POINTRAS, ki ga poveţeš najprej z vektorsko podobo NOVNASAD in nato še
rastrsko podobo WORCPRAZNO. Izhodno datoteko poimenuj NOVNASAD. Shrani in zaţeni
postopek. Rezultat je rastrska podoba NOVNASAD v Boolovi obliki, kjer je lokacija novega
nasada označena z enico, vse ostalo pa z ničlami.
2.5.2 Izračun stroškovne ploskve
Obe potrebni vhodni podobi za modul COST, površina trenja in podoba objekta, sta v rastrski
obliki. Sedaj odpri v kartografskem modelu modul COST. V modulu COST nastavi algoritem
COSTGROW (izračun stroškovne ploskve na večjem in bolj kompleksnem območju). Modul
poveţi najprej s podobo objekta NOVNASAD in nato še s podobo trenj TRENJE. Izhodno

70 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
datoteko poimenuj STROSEKGROW ter zaţeni kartografski postopek. 28 Na rezultatu si s
kurzorjem za poizvedovanje oglej nekatere vrednosti – najniţje vrednosti so najbliţje nasadu.
2.5.3 Izračun stroškovno najbolj ugodne trase
Najkrajšo pot do izvora električne energije izračunamo z modulom PATHWAY. Vhodna
podatkovna sloja sta v tem primeru površina stroškovnih poti do novega nasada ter rastrska
podoba obstoječega elektrovoda.
Pred izračunom stroškovno najbolj ugodne trase novega elektrovoda do novega nasada
moramo še pretvoriti vektorske podatke o obstoječem elektrovodu v rastrsko obliko. Odpri
modul LINERAS, ki zahteva vhodna podatkovna sloja: vektorski podatkovni sloj
ELEKTROVOD in rastrski podatkovni sloj WORCPRAZNO. Izhodno datoteko poimenuj
ELEKTROVOD.
Sedaj lahko pričnemo z izračunom najkrajše stroškovne poti, pri čemer bomo uporabili modul
PATHWAY. V kartografski model dodaj modul PATHWAY in ga najprej poveţi s podobo
stroškov (STROSEKGROW) in nato s podobo izhodiščnega objekta (ELEKTROVOD).
Izhodno datoteko poimenuj NOVELEKTROVOD. Rezultat je podoba najkrajše napeljave med
predlagano lokacijo novega nasada in obstoječim elektrovodom (slika 2.12).
Slika 2.12: Stroškovno najbolj ugodna trasa napeljave električne energije od obstoječega
elektrovoda do predlagane lokacije nasada
28 Pozor: Izračun stroškovne razdalje na manj zmogljivih računalnikih lahko traja tudi več minut!

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 71
Diagram 2.16: Kartografski model izračuna stroškovno najbolj ugodne trasa napeljave
električne energije od obstoječega elektrovoda do predlagane lokacije nasada
2.5.4 Vektorizacija (vektorsko-rastrska pretvorba)
Pretvorimo sedaj rastrsko podobo NOVELEKTROVOD v vektorsko obliko z modulom
LINEVEC (lahko tudi izven okolja za kartografsko modeliranje). Odpri modul LINEVEC in
kot vhodno datoteko vnesi NOVELEKTROVOD. Izhodna vektorska datoteka lahko ima enako
ime.
Sedaj lahko izdelaš sestavljeno karto iz podob WORCZAHOD, NOVNASAD, ELEKTROVOD
in NOVELEKTROVOD. Slika 2.13. prikazuje vhodne podatke in rezultat.
Slika 2.13: Stroškovno najbolj ugodna trasa napeljave električne energije od obstoječega
elektrovoda do predlagane lokacije novega nasada ter raba tal

72 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Zapiski:

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 73
2.6 Algebra karte
Namen
Po Tomlinu (1990) imenujemo poljubno aritmetično kombinacijo analitičnih
operacij (npr. seštevanjem dveh ali več podatkovnih slojev, mnoţenje
podatkovnega sloja s skalarjem itd.) v GIS-u algebra karte. V GIS-u lahko
na zbirki podob izvajamo vse algebrajske operacije; v Idrisiju so
matematične operacije dostopne z moduli: OVERLAY, TRANSFORM in
SCALAR; podobne operacije izvajamo tudi z računalom rastrskih podob
(Image Calculator). Medtem ko z modulom OVERLAY kombiniramo dva
rastrska podatkovna sloja, pa z moduloma SCALAR in TRANSFORM
obravnavamo posamezne podatkovne sloje.
V GIS analizah večkrat izračunavamo tudi regresijske parametre. V Idrisiju
izračunava modul REGRESS zveze med podobami ali podatki v
preglednicah; modulom CROSSTAB pa izračuna kombinacijo dveh podob.
Ukazi
programa
Idrisi
Uvod
REGRESS
CROSSTAB
V postopkih algebre kart - to je postopkih poljubnega aritmetičnega
kombiniranja analitičnih operacij – prestrukturiramo in sestavljamo nove
rastrske podatkovne sloje (karte). Te postopke delimo na: (a) postopke, s
katerimi obdelujemo več rastrskih podatkovnih slojev (zahtevana enaka
ločljivost), ter na (b) postopke za obdelavo enega rastrskega podatkovnega
sloja. Izvajanje postopkov algebre karte ne zahteva posebnih rastrskih
podatkovnih struktur.
Prestrukturiranje rastrske karte v rastrskih GIS-orodjih izvajamo z
naslednjimi tremi funkcijami:
a) S točkovnimi funkcijami obdelujemo vrednosti posameznih ali skupin
slikovnih elementov. Z vrednostmi posameznih celic izvajamo enostavne
aritmetične operacije (seštevanje, odštevanje, mnoţenje, deljenje).
Vrednosti skupine celic pa ponovno kodiramo (razvrščamo) z novo
vrednostjo glede na opredeljen niz vrednosti;
b) Območne funkcije delujejo na skupino povezanih celic z enako
vrednostjo. Z območnimi funkcijami računamo površino in obseg
skupine povezanih celic ter dolţino trakov celic. Območna funkcija
omogoča tudi zdruţevanje ter brisanje povezane skupine celic;
c) S središčnimi funkcijami pa določamo vrednost celice glede na vrednosti
v sosednjih celicah. Sosednje celice so lahko prileţne celice, celice
enakih vrednosti ali pa celice v neki oddaljenosti od izbrane celice.
Postopki filtriranja spadajo k središčnim funkcijam.

74 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
V vaji bomo izdelali karto kmetijsko-klimatskih con za območje Nakuru v Keniji. Odpri
podobo digitalnega modela višin NRELIEF s standardno barvno lestvico. Karta kmetijskoklimatskih
con je osnova za določanje klimatsko ustreznih območij za gojenje različnih
kultur. Glavna dejavnika podnebja, ki vplivata na rast, sta vlaţnost in temperatura. Vlaţnost je
definirana z razmerjem med količino padavin in izhlapevanjem:
vlaţnost = povprečna letna količina padavin / izhlapevanje
Kmetijsko-klimatske razrede bomo določili s pomočjo razredov vlaţnosti in temperaturnih
razredov.
Preglednica 2.2: Razredi vlaţnosti in temperaturni razredi
Razred
vlažnosti
Faktor
vlažnosti
Temperaturni
razred
Srednja letna
temperatura
(v °C)
7 < 0.15 9 < 10
6 0.15 – 0.25 8 10 – 12
5 0.25 – 0.40 7 12 – 14
4 0.40 – 0.50 6 14 – 16
3 0.50 – 0.65 5 16 – 18
2 0.65 – 0.80 4 18 – 20
1 > 0.80 3 20 – 22
2 22 – 24
1 24 – 30
Kombinirano karto kmetijsko-klimatskih razredov bomo izdelali s pomočjo naslednjih
vhodnih podatkov:
- podatkovnega sloja povprečnih letnih padavin NPADAVINE,
- podatkovnega sloja digitalnega modela višin NRELIEF,
- temperatur in nadmorskih višine za devet meteoroloških postaj v preglednici 2.3.
Kombinirano rastrsko podobo primernih kmetijsko-klimatskih razredov (AGRO_OBM) bomo
izdelali s kombiniranjem temperaturnih razredov (TEMP_OBM) in razredov vlaţnosti
(VLAZN_OBM). Pri tem bomo uporabili modul CROSSTAB: vsako kmetijsko-klimatsko
območje bo rezultat kombiniranja temperaturnega in vlaţnostnega razreda.
Razrede srednje letne temperature in razrede vlaţnosti bomo izračunali iz zveznih podob
srednje letne temperature (S_L_TEMP) in vlaţnosti (VLAZNOST). Te podatke bomo
reklasificirali po kriterijih, ki so določeni v preglednici 2.2.
Rastrski podobi temperatur in vlaţnosti bomo izdelali iz razpoloţljivih podatkov. Edini
podatki o temperaturah so meritve na devetih meteoroloških postajah, za katere so podane
tudi nadmorske višine. Temperature so namreč močno povezane z nadmorsko višino. S
pomočjo točkovnih podatkov bomo izdelali rastrsko podobo - vendar še ne poznamo
povezave med nadmorsko višino in temperaturo.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 75
Vlaţnost je podana kot razmerje med količino padavin in izhlapevanjem. Potrebovali bomo
torej dva podatkovna sloja, ki bosta vsebovala te podatke. Matematično operacijo deljenja
bomo nato izvedli z modulom OVERLAY. Podatki o padavinah na obravnavanem območju so
v podatkovnem sloju NPADAVINE. Izračunati še moramo podatkovni sloj izhlapevanja
IZHLAPEVANJE, ki ga lahko izpeljemo iz modela višin NRELIEF.
V prvem koraku je potrebno izračunati povezanost med nadmorsko višino in temperaturo na
obravnavanem območju (preglednica 2.3).
Preglednica 2.3: Temperature v odvisnosti od nadmorskih višin
Številka postaje
Nadmorska višina Srednja letna temperatura
(v čevljih)
(v °C)
1 7086.00 15.70
2 7342.00 14.90
3 8202.00 13.70
4 9199.00 12.40
5 6024.00 18.20
6 6001.00 16.80
7 6352.00 16.30
8 7001.00 16.30
9 6168.00 17.20
Iz preglednice 2.3 opazimo padanje srednje letne temperature z večanjem nadmorske višine
merilne postaje. Z modulom REGRESS bomo analizirali povezanost teh dveh številskih
spremenljivk.
2.6.1 Regresijska analiza
Z modulom REGRESS izvedemo regresijsko analizo ter izračunamo regresijski model med
dvema podobama ali med dvema atributnima datotekama. Rezultat obdelave podatkov z
modulom REGRESS so parametri regresijske analize ter točkovni grafikon z regresijsko
premico.
S pomočjo tabelaričnih podatkov v preglednici 2.3 izdelaj atributni datoteki NADM_VIS.AVL
in S_L_TEMP.AVL. 29 V obeh datotekah so v prvem stolpcu identifikacijske številke postaj, v
drugem pa atributni podatki. Nato zaţeni modul REGRESS (meni GIS Analysis
Statistics). 30 V našem primeru je nadmorska višina neodvisna spremenljivka (datoteka
NADM_VIS), odvisna spremenljivka pa temperatura (datoteka S_LET_TEMP). Rezultat je
enačba razmerja in pripadajoči grafikon.
29 Meni Data Entry Edit.
30 Modul REGRESS ne deluje v grafičnem okolju za kartografsko modeliranje, saj rezultat izračuna ni
podatkovni sloj temveč pomembnejši parametri regresijske analize ter grafikon regresijske premice.

76 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Slika 2.14: Rezultat regresijske analize povezanosti nadmorskih višin in
srednje letne temperature
Rezultat regresijske analize na sliki 2.14 kaţe na močno negativno linearno povezanost
nadmorskih višin in srednje letne temperature: koeficient korelacije je blizu -1 (r = -0.9652).
Opazovanjem se najbolje prilega regresijska premica Y = 26.985 – 0.0016*X.
S pomočjo regresijskega modela lahko sedaj izračunamo temperaturo za katerokoli
nadmorsko višino. Regresijski model se glasi:
S_L_TEMP = 26.985 – 0.0016 * [NRELIEF]
Izračun podatkovnega sloja temperatur lahko izvedemo z modulom SCALAR ali pa z
računalom rastrskih podob. Izdelaj podatkovni sloj S_L_TEMP z računalom rastrskih
podatkovnih slojev. 31
Vlaţnost je definirana kot razmerje med količino padavin in izhlapevanjem. Podatke o
padavinah imamo v podatkovnem sloju NPADAVINE; potrebujemo torej še podatke o
izhlapevanju. Velja naslednja zveza med izhlapevanjem in nadmorsko višino:
izhlapevanje (mm) = 2422 – 0.109 * nadmorska višina (v čevljih) .
Matematično operacijo lahko zopet izvedemo z modulom SCALAR ali z računalom rastrskih
podob. Uporabi računalo rastrskih podob. Rezultat zapiši v podatkovni sloj IZHLAPEVANJE
in vnesi naslednji matematični izraz:
2422 – (0.109 * [NRELIEF]) ,
ki ga shraniš z imenom IZHLAPEVANJE. Zaţeni postopek izračuna.
31 Uporabi Image Calculator (meni GIS Analysis Mathematical Operations). Izhodna datoteka se naj imenuje
S_L_TEMP. V okno vnesi gornjo enačbo. Pri vnosu imena izhodne datoteke moramo izpisati oglate oklepaje;
pri tem lahko uporabiš gumb . Izraz shrani s z imenom
S_L_TEMP in zaţeni postopek . Rezultat je rastrski podatkovni sloj temperatur
na obravnavanem območju.

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 77
Sedaj lahko v okolju za kartografsko modeliranje sestavimo model. Odpri podobi
NPADAVINE in IZHLAPEVANJE ter ju poveţi z modulom OVERLAY. V modulu določi
operacijo deljenja prvega podatkovnega sloja z drugim (Ratio (zero option)). Izhodno
datoteko poimenuj VLAZNOST. Kartografski model shrani z imenom VAJA2-6 in zaţeni
postopek. Vrednosti na podobi, ki podajajo razmerje med padavinami in izhlapevanjem, so
brez enot. Če je vrednost večja od 1, je vrednost padavin večja od izhlapevanja – v tem
primeru govorimo o pozitivni vlaţnosti. V nasprotnem primeru govorimo o negativni
vlaţnosti.
Sedaj imamo vse potrebne podatke za izdelavo podatkovnega sloja kmetijsko-klimatskih
razredov (AGRO_OBM); in sicer na osnovi temperaturnih razredov in razredov vlaţnosti. V
kartografskem modelu odpri modul RECLASS. Izhodno datoteko poimenuj VLAZN_OBM.
Parametre reklasifikacije bomo definirali v atributni datoteki VLAZNOST.RCL. Le-to lahko
izdelamo tudi v modulu RECLASS. Meje razredov in vrednosti kategorij vlaţnosti so
določene v preglednici 2.2. Parametri atributne datoteke VLAZNOST.RCL so:
7 0 0.15
6 0.15 0.25
5 0.25 0.40
4 0.40 0.50
3 0.50 0.65
2 0.65 0.80
1 0.80 99
-9999
Rezultat reklasifikacije je podoba vlaţnosti, ki jo prikaţi z barvno lestvico Idrisi256.
Vrednosti so razvrščene v 5 razredov (glej tudi sliko 2.15).
Po podobnem postopku izdelaj podatkovni sloj temperaturnih razredov. V metapodatkovni
datoteki si poglej maksimalno in minimalno temperaturo. Nato z modulom RECLASS izdelaj
datoteko S_L_TEMP.RCL (preglednica 2.2, temperaturni razredi). Parametri atributne
datoteke S_L_TEMP.RCL so:
9 0 10
8 10 12
7 12 14
6 14 16
5 16 18
4 18 20
3 20 22
2 22 24
1 24 30
-9999
V kartografski model dodaj datoteko S_L_TEMP in modul RECLASS ter ju poveţi. Izhodni
podatkovni sloj poimenuj TEMP_OBM. Rezultat prikazuje slika 2-.16.

78 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
Slika 2.15: Območja vlaţnosti
Slika 2.16: Temperaturna območja

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 79
Vsako kmetijsko-klimatsko območje je rezultat kombiniranja temperaturnega in vlaţnostnega
razreda. Operacijo kombiniranja izvedemo v modulu CROSSTAB. Dodaj modul v kartografski
model. Rezultat kombiniranja shranimo v podatkovni sloj AGRO_OBM. Rezultat prikazuje
vse moţne kombinacije temperaturnih in vlaţnostnih razredov – v razmerju kot smo ga
definirali v modulu CROSSTAB.
Slika 2.17: Kmetijsko-klimatska območja kot rezultat kombiniranja temperaturnih
in vlaţnostnih razredov
Diagram 2.17: Kartografski model izračuna kmetijsko-klimatskih območij
V tej vaji smo uporabili modula Računalo podob in OVERLAY za izvedbo osnovnih
matematičnih operacij, kjer so kot spremenljivke nastopali podatkovni sloji. Matematično

80 Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje
modeliranje, tj. algebra karte, v povezavi s podatkovnim poizvedovanjem pa predstavlja
osnovo sistemov GIS. Prav tako smo se seznanili z modulom CROSSTAB, ki izdela
podatkovni sloj: kombinacijo razredov dveh vhodnih podatkovnih slojev.
Za vajo samostojno izdelaj podatkovni sloj, ki bo vseboval kombinacije temperaturnih
območij od 6 do 8 in območij vlaţnosti za razrede 1 do 3. Strokovnjaki so namreč ugotovili,
da so ti temperaturni razredi in razredi vlaţnosti najprimernejši za gojenje izbrane kulture.
Zapiski:

Drobne & Bogatin: Prostorske analize v GIS orodju Idrisi – Vaje 81
LITERATURA
Samo Drobne. Katere formule so temelj prostorskim analizam v GIS-u
V: Marko Krevs s sod. (ur.), Geografski informacijski sistemi v Sloveniji : 1997-1998,
Zbornik referatov simpozija, Ljubljana, 29. september 1998. 1998, str.111-124.
Samo Drobne, Sonja Bogatin. Strukture in analize prostorskih podatkov: vaje.
Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Oddelek za
geodezijo, 2004.
Samo Drobne, Anka Lisec. Multi-attribute Decision Analysis in GIS : Weighted
Linear Combination and Ordered Weighted Averaging. Informatica (Ljublj.), 2009,
letn. 33, št. 4, str. 459-474.
Samo Drobne, Boris Kovič. Upravljanje z negotovostjo pri izračunu poplavnega
območja z GIS-om. V: Janez Grad (ur.). Dnevi slovenske informatike, Portoroţ,
Slovenija, 19.-22. april 2000. Zbornik posvetovanja DSI 2000. Ljubljana: Slovensko
društvo Informatika, 2000, str. 650-659.
Samo Drobne, Tomaţ Podobnikar. Osnovni pojmi v geografskih informacijskih
sistemih, www.fgg.uni-lj.si/sdrobne/GIS_Pojm/
Samo Drobne, Tomaţ Podobnikar, Sebastian Marini. Prostorske analize v geografskih
informacijskih sistemih. Geod. vestn., 1997, let. 41, št. 4, str. 291-301.
J. Ronald Eastman, Idrisi32 - Release 2: Guide to GIS and Image Processing,
Volume1, Clark Labs, Clark University, Worcester, USA, 2001.
J. Ronald Eastman, Idrisi32 - Release 2: Guide to GIS and Image Pocessing, Volume
2, Clark Labs, Clark University, Worcester, USA, 2001.
J. Ronald Eastman, Idrisi32 - Release 2: Tutorial, Clark Labs, Clark University,
Worcester, USA, 2001.
J. Ronald Eastman, Idrisi Andes: Guide to GIS and Image Pocessing, Clark Labs,
Clark University, Worcester, USA, 2006.
J. Ronald Eastman, Idrisi Andes: Tutorial, Clark Labs, Clark University, Worcester,
USA, 2006.
Tomaţ Podobnikar, Samo Drobne. Metode statističnih prostorskih analiz v
geografskem informacijskem sistemu. Geod. vestn., jul. 1999, letn. 43, št. 2, str. 130-
142.