Upload
kermit
View
63
Download
7
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Miks on kaardid "umbes täpsed"?. Kiira Mõisja Tartu Ülikool. ERISTAMINE. PIIRITLEMINE. Kuidas tekib määramatus?. Ruumiandmestik on reaalse maailma tõlgendus ning selle tõlgenduse esitus Geograafiline informatsioon sisaldab alati vigu: paljud nähtused on oma olemuselt ebamäärased - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
Miks on kaardid "umbes täpsed"?
Kiira MõisjaTartu Ülikool
ERISTAMINE
PIIRITLEMINE
Kuidas tekib määramatus?
• Ruumiandmestik on reaalse maailma tõlgendus ning selle tõlgenduse esitus
• Geograafiline informatsioon sisaldab alati vigu:– paljud nähtused on oma olemuselt ebamäärased
– andmete kogumiseks kasutatakse erinevaid tehnoloogiaid
– andmete kogumise ja kasutusse jõudmise vahel on ajaline nihe
Kuidas tekib määramatus?
Reaalne maailmReaalne maailm
Kontseptsioon(reaalsusmudel
)
Kontseptsioon(reaalsusmudel
)
Mõõtmine ja esitus(ruumiandmebaas)
Mõõtmine ja esitus(ruumiandmebaas)
Analüüs(otsus)
Analüüs(otsus)
P. Longley et al. GIS & Science, 2005
F1
F2
F3
Määramatuse kontseptuaalmudel
Määramatus
Kindlapiirilineobjekt
Raskesti piiritletav objekt
VigaÄhmasus Mitmetähenduslikkus
VastuolulisusUmbkaudsus
P.F. Fisheri järgi. Fundamentals of Spatial Data Quality, 2006
F1F2
Ähmasus• Nähtus on ähmane, kui:
– nähtusel puudub looduses selgesti tunnetatav piir
Määramatus
Piirita
ÄhmasusMitmetähend.
VastuolulisusUmbkaudsus
Piiriga
Viga
Piiriga
3,6 m
4,9 m
0,75 m
5,4 m
3,98 m
1,9 m
1,7 m
4,3 m
3,7 m
Ähmasus• Nähtus on ähmane, kui:
– nähtusel puudub looduses selgesti tunnetatav piir
Määramatus
Piirita
ÄhmasusMitmetähend.
VastuolulisusUmbkaudsus
Piiriga
Viga
Piiriga
– nähtuse eristamise tunnuse väärtus on nii hägune, et raskendab ühest klassifitseerimist
Mitmetähenduslikkus
• on põhjustatud:– nähtuse või selle omaduste ebatäpsest definitsioonist– ühe ja sama objekti või tema atribuutide kohta käivatest
erinevatest definitsioonidest
• ilmneb selles, et ühte ja sama objekti on võimalik paigutada– erinevatesse klassidesse– erinevalt piiritleda
• tekketüübid:– vastuolulisus/lahknevus– umbkaudsus
Määramatus
Piirita
ÄhmasusMitmetähend.
VastuolulisusUmbkaudsus
Piiriga
Viga
Piiriga
Mitmetähenduslikkus
Määramatus
Piirita
ÄhmasusMitmetähend.
VastuolulisusUmbkaudsus
Piiriga
Viga
Piiriga
• Vastuolulisus/lahknevus– ühe ja sama nähtuse kohta esineb
mitmeid erinevaid definitsioone
Mitmetähenduslikkus
Määramatus
Piirita
ÄhmasusMitmetähend.
VastuolulisusUmbkaudsus
Piiriga
Viga
Piiriga
PÕLD
ROHUMAA
– erinevad kasutajad tajuvad
nähtust erinevalt– eristamise tunnused on
ebapiisavalt määratletud, mistõttu ühte nähtust on võimalik klassifitseerida mitmesse erinevasse klassi
• Vastuolulisus/lahknevus– ühe ja sama nähtuse kohta esineb
mitmeid erinevaid definitsioone
Mitmetähenduslikkus
• Umbkaudsus – tunnuste määramise metoodika on hägune/mitmetine,
mistõttu objekti piiritlemine ei ole üheselt määratud• põllupiiri määramise metoodika:
– viimane künnivagu– potentsiaalselt harimiseks kõlbuliku maa piir– kui naaberobjekt selgelt tunnetatav (kraav, tee, tara jne), siis
piiriks on see objekt
• muldade määramise erinev metoodika – kõik määravad samasid muldade klasse, kuid – kasutades klasse eristavate tunnuste määramiseks erinevaid
meetodeid saavad piirid erinevatesse kohtadesse
Määramatus
Piirita
ÄhmasusMitmetähend.
VastuolulisusUmbkaudsus
Piiriga
Viga
Piiriga
Loomuliku vahemikud Võrdsed vahemikud
Viga
Andmete kasutamine
Andmete kogumineja koostamine
Andmetetöötlemine
(Primaarne)
AsukohavigaAtribuudi viga
(Sekundaarne)
Loogiline õigsusTäielikkus
Lõpptootevead
Vigade allikad
Vigade vormid
Avalduvad, ilmnevad
Huntery ja Berad'i allikal ja vormil põhinev klassifikatsioon. Fundamentals of Spatial Data Quality, 2006
Määramatus
Piirita
ÄhmasusMitmetähend.
VastuolulisusUmbkaudsus
Piiriga
Viga
Piiriga
• Pindala 484 m²• Nurkade
määramise viga:– ± 10 cm >> 18 m²
– ± 1 cm >> 2 m²
Aeg ja määramatus
• andmete kogumise ja kasutusse jõudmise vahel on ajaline nihe
Kaardistus 2 kuud hiljem …..12
Aeg ja määramatus
• “Eesti põhikaardi täielikkuse ja temaatilise õigsuse muutumine neljal kaardilehel”– Bakalaureusetöö, Martin Gauk 2007– 4 kaardilehte, igaühel erinev kaardistusaasta 2003,
2004, 2005, 2006– Uuriti kui palju on nähtuseid looduses:
• juurde tekkinud• ära kadunud• liiki muutunud
Aeg ja määramatus
• Tulemused– Üldistavaid järeldusi teha ei saa – Vigade jaotus:
• juurde tekkinud 34%• ära kadunud 23%• liiki muutunud 43%
– Kvaliteedi nõuetele 2007. a. tehtud kontrolli käigus ei vastanud:• täielikkuses (puudu/liigne) 1 kaardileht (2006)• temaatilises õigsuses (klassifitseerimine) 2 kaardilehte (2004, 2005)
– Enim tekitasid vigu:• täielikkuses – hekid, rajad, kiviaiad, < 2 m laiused kraavid,
põõsasharvikud• liikide määramisel – rada/pinnastee, mets/raiesmik, kõrvalhoone/vare
Kuidas elada koos määramatusega?
1. Teadvustada, et määramatus on paratamatus2. Uurida ja hinnata andmete kvaliteeti
– metaandmed– foorumid
3. Teha selgeks– milline mõju on sisendi määramatusel väljundile– millises täpsusklassis on otstarbekas ruumi uurida ja
kas erinevatest andmeallikatest saadud andmed selleks sobivad
4. Kasutada võimalikult palju erinevaid allikaid
Kokkuvõtteks
• Määramatus on kindlasti midagi enamat, kui lihtsalt viga.
• Mida detailsemalt me andmeid kogume ning mida paremad nad on, seda ebakindlamad me oleme nende esitamise kvaliteedis.
• Metaandmete olemasolu ja kättesaadavus on ruumiandmete kasutamise võtmeks