Konference GIS Esri v ČR listopadu Sborník příspěvků

Konference GIS Esri v ČR

13.–14. listopadu 2013

Sborník příspěvků


13.–14. listopadu 2013

Sborník příspěvků

22. konference GIS Esri v ČR 13. a 14. listopadu 2013 Kongresové centrum Praha

© ARCDATA PRAHA, s.r.o., 2013 Hybernská 24, 110 00 Praha 1 tel.: +420 224 190 511 [email protected], www.arcdata.cz Tato publikace neprošla jazykovou ani odbornou korekturou. ISBN 978–80–905316–0–4

Obsah Ochrana půdy a GIS

1

Jiří Hladík Výzkumný ústav meliorací a ochrany půdy, v.v.i.

Veřejná správa – GeoInfoStrategie Strategie rozvoje infrastruktury pro prostorové informace v ČR do roku 2020 (GeoInfoStrategie) 4 členové Zpracovatelského týmu GeoInfoStrategie

Veřejná správa – eGovernment Stávající a připravované služby ČÚZK veřejnosti

5

Jiří Poláček, Jiří Formánek Český úřad zeměměřický a katastrální DMVS – aktualizace a poskytování dat ÚKM

7

Jan Kmínek Český úřad zeměměřický a katastrální Technologie Esri v projektu Digitální mapa veřejné správy Plzeňského kraje

8

Michal Souček1, Martin Malý2, Karel Vondráček3 1 Plzeňský kraj 2 T‑MAPY spol. s.r.o. 3 GEOREAL spol. s r.o.

Správa inženýrských sítí Mobilní GIS ve Skupině ČEZ

10

Jakub Sigmund1, Matěj Nevěřil2 1 ČEZ Distribuční služby s.r.o. 2 Pontech s.r.o. GIS v montérkách – Dalkia implementuje ArcGIS for Smartphone

11

Ivana Niedobová, Stanislav Šplíchal Dalkia Česká republika, a.s. Bolesti a strasti upgrade GIS PRE na verzi 10.1

12

Oldřich Adámek1, Miroslav Kaňka2 1 Pražská energetika, a.s. 2 HSI s.r.o.

i

Veřejná správa – uživatelské přednášky Od Digitální mapy Prahy k Digitální mapě veřejné správy hl. m. Prahy

14

Jiří Čtyroký Institut plánování a rozvoje hl. m. Prahy Řešení digitální technické mapy města v technologii ArcGIS

15

Karel Vondráček GEOREAL spol. s r.o. Modul Církevní restituce systému DaG

16

Markéta Sedláčková, Filip Boháček GEKON, spol. s r.o. Dispečerské systémy na bázi ArcGIS Runtime

17

Vladimír Maršík T‑MAPY spol. s r.o. Elektronické služby katastra nehnuteľnosti – Mapový klient ZBGIS a možnosti jeho konfigurácie

18

Jaroslav Ambróz Zymestic Solutions, s.r.o.

Rastrový GIS a DPZ Rok 2013 v družicových datech

20

Lucie Patková ARCDATA PRAHA, s.r.o. Novinky z ENVI a 3D extrakce prvků v ENVI LiDAR

21

Lucie Patková1, James Slater2 1 ARCDATA PRAHA, s.r.o. 2 Exelis Visual Information Solution Využití leteckých a družicových dat pro geologické aplikace

22

Veronika Kopačková, Jan Mišurec Česká geologická služba GMES/Copernicus – aktuální stav a novinky Lenka Hladíková CENIA, česká informační agentura životního prostředí

ii

23

Životní prostředí / Kartografie Metoda stanovení rizikových lokalit z hlediska ochrany půdy a vody v zemědělsky využívané krajině

25

Petr Karásek, Jana Podhrázská Výzkumný ústav meliorací a ochrany půdy, v.v.i. Fenologické poměry Česka – prostorové analýzy a vizualizace

30

Vít Voženílek1, Alena Vondráková1, Aleš Vávra1, Lenka Hájková2, Radim Tolasz2 1 Univerzita Palackého v Olomouci 2 Český Hydrometeorologický Ústav Udržitelnost digitálního atlasového projektu

32

Peter Mackovčin Univerzita Palackého v Olomouci Automatizace tvorby výškopisu pro mapy velkého měřítka v prostředí ArcGIS

38

Ing. Aleš Tippner1, RNDr. Jakub Lysák2, Ing. Oldřich Kafka1 1 Zeměměřický úřad, Zeměměřický odbor Pardubice 2 Univerzita Karlova v Praze Vliv používání Křovákova zobrazení v GIS na české uživatele

39

Jan D. Bláha Univerzita J. E. Purkyně v Ústí nad Labem

Uživatelské přednášky Služba krizového řízení EMS pro podporu cvičení RESTART 2013

41

Oldřich Mašín Krajský úřad Pardubického kraje Mapové služby ako súčasť geologického informačného systému SR

42

Miroslav Antalík, Štefan Káčer Štátny geologický ústav Dionýza Štúra Využití Esri Campus Map pro správu vnějších ploch Masarykovy univerzity

44

Pavel Blažek, David Mikstein Masarykova univerzita Zpracování distančních dat a nové přístupy v konstrukci povrchů

48

Jan Hovad Univerzita Pardubice

iii

Workshopy ARCDATA PRAHA Prostorové databáze jako zdroje dat ArcGIS

50

Marek Ošlejšek ARCDATA PRAHA, s.r.o. Vývojová prostředí a jejich možnosti

51

Zdeněk Jankovský ARCDATA PRAHA, s.r.o. Tipy a triky pro ArcGIS 10.2 for Desktop

52

Petr Čejka, Ondřej Sadílek ARCDATA PRAHA, s.r.o.

Uživatelské a firemní přednášky Využití technologie GIS při zpracování analytických podkladů sloužících k podpoře návrhu golfového hřiště „Great Orme“

54

Jaroslav C. Novák, Jakub Červenka CAADstudio, s.r.o. Význam fuzzy modelů v hodnocení obtížnosti cyklotras na území Jihomoravského kraje 64 Pavel Kolisko Jihomoravský kraj Integrace informací o reálném provozu do plánování a optimalizace přepravy

74

Ing. Filip Jung VARS BRNO a.s. Trimble: Inovativními technologiemi transformujeme svět David Jindra1, František Hanzlík1, Petr Quido Květ2 1 GEOTRONICS Praha, s.r.o. 2 Trimble Navigation, Ltd.

iv

79

Firemní workshopy a přednášky Jednoduchá tvorba moderních městských GIS aplikací s využitím ArcGIS for Server, aplikace geoportálu Ministerstva zdravotnictví s napojením na BI

81

Marek Lesák, Milan Kollinger T‑MAPY spol. s r.o. Víceúrovňové mapové dlaždice StreetNet jako efektivní podklad pro různá měřítka

82

Jan Vodňanský Central European Data Agency, a.s. Prostředí (framework) pro tvorbu profesionálních webových a mobilních aplikací nad ArcGIS

83

Martin Látal1, Marek Gába2 1 GisPo 2 VÍTKOVICE IT SOLUTIONS a.s.

v

Ochrana půdy a GIS Jiří Hladík Výzkumný ústav meliorací a ochrany půdy, v.v.i.

Výzkumný ústav meliorací a ochrany půdy v.v.i.

Monitoring eroze stejně tak jako monitoring su‑

(dále jen VÚMOP, v.v.i.) je veřejnou výzkumnou

cha jsou další aplikace, které vznikly také na zá‑

institucí, která je odpovědná za rozvoj poznání

kladě společného projektu SPÚ a VÚMOP, v.v.i.

a přenos poznatků vědních oborů komplexních

Portál monitoring eroze slouží k hlášení, evidenci

meliorací, pedologie, tvorby využití krajiny a in‑

a vyhodnocování jednotlivých erozních událos‑

formatiky vztahující se k těmto vědním oborům.

tí. Cílem monitoringu eroze zemědělské půdy je

Zjednodušeně bychom mohli říct, že VÚMOP, v.v.i.

zajistit relevantní podklady o rozsahu problému

provádí aplikovaný výzkum a vývoj v oblastech

eroze zemědělské půdy. Výstupy z analýz monito‑

zabývajících se půdou, vodou a krajinou.

rovaných událostí mají široké využití jak v soukro‑

Základní podklad pro vymezení bonitovaných

mé tak i ve veřejné sféře. Zejména jsou kvalitním

půdně ekologických (dále jen BPEJ) tvoří kom‑

podkladem pro efektivní navrhování protierozních

pletní průzkum zemědělských půd (dále jen KPP)

opatření a pro přípravu nových politik v oblasti

provedený v letech 1961‑1970 v ČSSR, z něhož

ochrany půd.

vzešlo hodnocení o vlastnostech zemědělského

Monitoring sucha se zabývá studií na posouze‑

půdního fondu. Přímým výsledkem půdního prů‑

ní současného stavu vysychání půd v ČR. V rámci

zkumu v KPP jsou mapy se zákresem okrsků půd

projektu bylo sledováno období 1. 1. – 1. 6. 2012.

a půdních sond základních a výběrových v topo‑

e‑KATALOG BPEJ je jednou z přístupných apli‑

grafických mapách v měřítku 1 : 5 000 a 1 : 10 000.

kací na geoportálu SOWAC GIS sloužící k rozklí‑

V uplynulých letech dochází k převedení papíro‑

čování kódu BPEJ. Podnětem k vytvoření aplikace

vých archivních dat KPP do digitální formy po‑

byly dotazy ze strany uživatelů geoportálu SO‑

mocí nástrojů GIS včetně doplnění a vyhodnocení

WAC GIS ohledně BPEJ a významu jednotlivých

vybraného odborného materiálu s následným

částí kódu. Hlavní myšlenkou „e Katalogu BPEJ“ je

převodem do formátu publikovatelného v infor‑

prezentovat výsledky práce výzkumného ústavu

mačním systému SOWAC GIS.

populární formou v prostředí internetu a rozšířit

Nový geoportál SOWAC GIS představuje platfor‑

tak povědomí o činnosti ústavu odborné veřej‑

mu informací v podobě digitálních map, specializo‑

nosti a také zájemcům o vědní obory pedologie,

vaných mapových aplikací, metadat, rozsáhlé dato‑

hydrologie, klimatologie a geoinformatiky.

vé báze o půdách, odborného doprovodného textu

Metainformační bonitační systém (dále jen

a legislativních opatření. Interpretuje výsledky vý‑

MBIS) slouží k hodnocení půd z hlediska jejich

zkumu a dalších projektů řešených ve VÚMOP, v.v.i.

produkčních a mimoprodukčních funkcí s dopady


1

na plošnou a kvalitativní ochranu půd ČR. Cílem

rových dat jsou využívány nástroje Esri ArcGIS

MBIS je ukládat, spravovat a vhodnou formou

( ArcCatalog). Formátem popisu metadat je

poskytovat oprávněným uživatelům relevantní

ArcGIS metadata, který podporuje výstup me‑

informace o BPEJ.

tadatového profilu dle směrnice INSPIRE. Správa

Statistickou ročenku tvoří především stati‑

a distribuce metadat formou www katalogové

stická data týkající se eroze půda a BPEJ. Jedná

služby je zajištěna metadatovým katalogem

se o webový portál, který je společným projek‑

MICKA (Metainformační KAtalog) firmy Help

tem Státního pozemkového úřadu (SPÚ – dříve

Service Remote Sensing s.r.o.

Ústřední pozemkový úřad) a VÚMOP, v.v.i. Statis‑

Informační systém melioračních staveb (dále

tický a mapový přehled umožní pracovníkům po‑

jen ISMS) je prototyp informačního systému,

zemkových úřadů na všech úrovních rozhodování

který spuštěn v rámci II. etapy projektu „Identifi‑

přehlednou formou získat relevantní informace

kace systémů pro řešení problematiky odvodnění

o ohroženosti území vodní a větrnou erozí v ob‑

a závlah. ISMS klade důraz především na identi‑

lasti jejich působnosti.

fikaci polohy objektu, vymezení liniového nebo

Protierozní kalkulačka je speciální aplikací slou‑

plošného rozsahu objektu, dovoluje nahlížet

žící k určení výpočtu ohroženosti půdního bloku

na technickou dokumentaci apod. Hlavním datové

vodní erozí na půdních blocích, které jsou evido‑

vstupy tvoří vektorové vrstvy odvodnění od býva‑

vané v LPIS. Jedná se o komplexní nástroj kde si

lé ZVHS, které jsou postupně doplňovány o další

uživatel pomocí internetového formuláře po na‑

dostupné informace.

stavení základních charakteristik, jako jsou napří‑

Projekt RESTEP neboli Informační systém

klad výměra plochy nebo topografický faktor LS

obnovitelných zdrojů má za cíl řešit využití ob‑

může vypočítat erozní smyv na konkrétním půd‑

novitelných zdrojů energie resp. Informovat

ním bloku. Slouží jak zemědělcům tak privátním

o optimálním využití všech dostupných zdrojů

poradců, kteří pomocí protierozní kalkulačky jed‑

obnovitelné energie v rámci lokality na území ČR.

noduše a efektivně vypočítají erozní ohroženost

Celkově projekt směřuje ke komplexnímu zmapo‑

na daném půdním bloku. Zároveň protierozní kal‑

vání jednotlivých alternativ využívání energetic‑

kulačka umí navrhnout účinná erozní protiopatře‑

kých zdrojů, přírodních zdrojů a ochraně životního

ní v rámci plnění standartu GAEC 2 a s ohledem

prostředí, tak aby vznikl univerzální systém pro

na ochranu přírody a krajiny.

úspěšné posuzování, rozhodování a vyhodnoco‑

V rámci VÚMOP, v.v.i. je cílem aktivní zajišťo‑

vání konkrétních záměrů.

vání a využití metadat v prostředí ústavu a také

Všechny výše uvedené aplikace můžete najít

jejich publikování za účelem postupného zefek‑

v rámci našeho geoportálu SOWAC GIS na adrese

tivnění a zkvalitnění práce s informacemi pro

http://geoportal.vumop.cz.

■

uživatele. K vytváření a údržbě metadat prosto‑

2


Veřejná správa – eGovernment a GeoInfoStrategie Strategie rozvoje infrastruktury pro prostorové informace v ČR do roku 2020 (GeoInfoStrategie) členové Zpracovatelského týmu GeoInfoStrategie Stávající a připravované služby ČÚZK veřejnosti Jiří Poláček, Jiří Formánek Český úřad zeměměřický a katastrální DMVS – aktualizace a poskytování dat ÚKM Jan Kmínek Český úřad zeměměřický a katastrální Technologie Esri v projektu Digitální mapa veřejné správy Plzeňského kraje Michal Souček1, Martin Malý2, Karel Vondráček3 1 Plzeňský kraj 2 T‑MAPY spol. s.r.o. 3 GEOREAL spol. s r.o.

Strategie rozvoje infrastruktury pro prostorové informace v ČR do roku 2020 (GeoInfoStrategie) členové Zpracovatelského týmu GeoInfoStrategie

Vláda ČR dne 14. listopadu 2012 schválila záměr

a integraci jednotlivých aktivit subjektů veřejné

vypracování GeoInfoStrategie a uložila ministru

správy i komerční sféry v oblasti prostorových in‑

vnitra vypracovat návrh GeoInfoStrategie, a to

formací, stejně jako přispět k vytvoření podmínek

ve spolupráci s ministry životního prostředí, pro

pro efektivnost a úsporu nákladů veřejné správy

místní rozvoj, obrany a dopravy a předsedou

a zlepšení služeb veřejnosti.

ČÚZK, a předložit ho vládě do 28. února 2014. Do projektu je již zapojena formou práce

Příspěvek dává základní přehled o cílech Geo‑ InfoStrategie, východiskách, organizačním zajiště‑

v konzultačním týmu projektu celá řada sub‑

ní a stavu prací.

jektů veřejné i soukromé sféry. Hlavním cílem

www.geoinfostrategie.gov.cz

■

GeoInfoStrategie je nastavit účinnou koordinaci

4


Stávající a připravované služby ČÚZK veřejnosti Jiří Poláček, Jiří Formánek Český úřad zeměměřický a katastrální

Prvním dnem roku 2013 uplynulo 20 let od chvíle,

do aplikace Nahlížení do KN. Služby INSPIRE

kdy Český úřad zeměměřický a katastrální (ČÚZK)

ČÚZK zajišťuje prostřednictvím Publikační data‑

začal podporovat externí informační systémy

báze, která je napojena na zdrojové informační

formou datových služeb. V té době se jednalo

systémy. Publikační databáze byla zprovozně‑

o stanovení první verze výměnného formátu úda‑

na v roce 2010 a to umožnilo postupně spustit

jů katastru nemovitostí (KN) včetně katastrální

prohlížecí i stahovací služby v on‑line režimu.

mapy ve vektorové podobě a formátu skeno‑

V současné době jsou podporovány služby pro

vaných katastrálních map. Dalšími významnými

témata „Katastrální parcely“, „Adresy“ a „Územní

milníky, které zásadně ovlivnily úroveň našich

členění“ v harmonizované INSPIRE podobě a další

služeb veřejnosti bylo spuštění nového informač‑

obdobné služby i v podobě rozšířené nad rámec

ního systému katastru nemovitostí (ISKN) v roce

INSPIRE.

2001, zahájení provozu služeb souvisejících s im‑

Klíčovým milníkem pro poskytování otevře‑

plementací směrnice INSPIRE (2008) a zejména

ných dat (Open Data) v ČR bylo spuštění RÚIAN

spuštění základního registru územní identifikace,

v červenci 2012. Prostřednictvím aplikace Veřejný

adres a nemovitostí (RÚIAN) v roce 2012.

dálkový přístup (VDP) je mimo jiné možné volně

Po startu ISKN s on‑line aktualizovanou cent‑

stahovat datové soubory výměnného formátu

rální databází bylo možné v červenci 2001 spustit

RÚIAN (VFR), které obsahují popisné a lokalizač‑

aplikaci Dálkový přístup k údajům KN (DP) a ná‑

ní údaje o parcelách, budovách, adresách, územ‑

sledně v roce 2004 volně přístupnou aplikaci Na‑

ní identifikaci a vzájemných vazbách mezi prvky

hlížení do KN. Současně začala být poskytována

ve strojově zpracovatelné podobě. V návaznosti

i nová verze výměnného formátu – VFK (2001)

tento volný přístup k datům jsou i stahovací služ‑

a v roce 2005 zahájen provoz webových služeb

by INSPIRE a od příštího roku i údaje katastrální

DP (WSDP), který umožňuje přímý přístup k úda‑

mapy v digitální podobě k dispozici bezplatně.

jům KN z prostředí externích informačních sys‑

Údaje RÚIAN jsou udržovány prostřednictvím

témů.

dvou editačních agendových informačních systé‑

V rámci přípravy na implementaci směrnice

mů – ISKN a Informačního systému územní iden‑

INSPIRE spustil úřad v roce 2008 volnou WMS

tifikace (ISÚI). RÚIAN také poskytuje referenční

pro katastrální mapu a doplnil zobrazení mapy

údaje pro základní registry a ostatní agendy


5

veřejné správy prostřednictvím vnějšího webo‑

stránkách úřadu. Nově chystanou službou je sle‑

vého rozhraní informačního systému základních

dování změn údajů katastru nemovitostí (ozna‑

registrů (ISZR). ISKN a ISÚI představují zdrojové

movací služba). Touto službou bude umožněno

informační systémy pro zmíněné INSPIRE služby.

sledování vybraných změn údajů katastru nemo‑

Katastr nemovitostí ČR čeká od 1. 1. 2014 zá‑

vitostí osobám, které mají zapsáno věcné právo

sadní změna související s novým občanským

k dotčeným nemovitostem nebo účastníkům

zákoníkem. Nový katastrální zákon si vynutí roz‑

těchto řízení a oznamování těchto skutečností

sáhlé změny datového modelu ISKN, což nutně

(datová schránka, e‑mail nebo SMS). Oznamova‑

znamená i dopad do některých zmíněných slu‑

cí služba bude mít podobu aplikace nebo webové

žeb, zejména VFK a WSDP. Podrobná specifika‑

služby (vhodné pro osoby s větším počtem práv

ce těchto změn je nyní k dispozici na webových

k nemovitostem).

6

■


DMVS – aktualizace a poskytování dat ÚKM Jan Kmínek Český úřad zeměměřický a katastrální

Součástí mapové kompozice digitální mapy

Z ISKN je tak možné získat aktuální podobu ÚKM

veřejné správy (DMVS) je katastrální mapa.

k libovolnému okamžiku, zároveň je aktuální stav

V prostorech, ve kterých není katastrální mapa

publikován v aplikaci Nahlížení do katastru ne‑

dosud v digitální podobě, je dočasně nahrazena

movitostí v podobě vektorové orientační mapy

tzv. účelovou katastrální mapou (ÚKM) vytvo‑

parcel. Aktualizovaná data ÚKM je možné posky‑

řenou územní samosprávou digitalizací obrazu

tovat v dohodnutých termínech a formátu zpět

katastrální mapy. V rámci zastoupení v projektu

územní samosprávě, zároveň jsou jako součást

DMVS se ČÚZK zavázal převzít aktualizaci ÚKM,

DMVS přenášena do registru územní identifika‑

a to prostřednictvím jejího využití jako vektorové

ce (RÚIAN) a poskytována formou prohlížecích

orientační mapy parcel. Aktualizace vektorové ori‑

a stahovacích služeb.

entační mapy parcel je prováděna v informačním

Po počátečním zdržení realizace a vedení dat ka‑

systému katastru nemovitostí (ISKN), a to prak‑

tastrálními úřady dočasně mimo ISKN se v součas‑

ticky současně s aktualizací analogové katastrální

né době postupně přechází na výše popsanou pl‑

mapy katastrálním úřadem.

nou funkčnost aktualizace a poskytování ÚKM. ■


7

Technologie Esri v projektu Digitální mapa veřejné správy Plzeňského kraje Michal Souček1, Martin Malý2, Karel Vondráček3 1 Plzeňský kraj 2 T‑MAPY spol. s.r.o. 3 GEOREAL spol. s r.o.

V prezentaci bude představeno využití technolo‑

vu a poskytování dat územně analytických pod‑

gií GIS Esri pro realizaci projektu Digitální mapa

kladů, dat digitální technické mapy a dat účelové

veřejné správy Plzeňského kraje. Hlavním téma‑

katastrální mapy. Bude představena řada mapo‑

tem budou jednotlivé komponenty projektu a je‑

vých služeb a rozšiřujících widgetů pro práci s vý‑

jich technické řešení. Technologie GIS Esri je na‑

stupy projektu DMVS PK.

sazena v celé řešené problematice projektu, a to

Příspěvek si klade za cíl představit jak samotné

od zpracování dat, přes jejich analýzu, ukládání až

projekty a jejich výstupy, tak i okomentovat jejich

po jejich publikaci a poskytování.

vznik, průběh realizace a zejména zamyšlení nad

Budou představeny kontrolní mechanizmy,

dalším životem těchto projektů.

■

ETL nástroje a další procesy pro pořizování, sprá‑

8


Správa inženýrských sítí Mobilní GIS ve Skupině ČEZ Jakub Sigmund1, Matěj Nevěřil2 1 ČEZ Distribuční služby s.r.o. 2 Pontech s.r.o. GIS v montérkách – Dalkia implementuje ArcGIS for Smartphone Ivana Niedobová, Stanislav Šplíchal Dalkia Česká republika, a.s. Bolesti a strasti upgrade GIS PRE na verzi 10.1 Oldřich Adámek1, Miroslav Kaňka2 1 Pražská energetika, a.s. 2 HSI s.r.o.

Mobilní GIS ve Skupině ČEZ Jakub Sigmund1, Matěj Nevěřil2 1 ČEZ Distribuční služby s.r.o. 2 Pontech s.r.o.

Mobilní GIS je ve Skupině ČEZ rutinně využíván

pracovníky, kteří zajišťovali přípravu papírových

pracovními četami společnosti ČEZ Distribuční

map a také vysoké náklady na jejich tisk. Za úče‑

služby.

lem vyššího využití systému WFMS, snížení ná‑

S cílem optimalizace řízení pracovních čet zajiš‑

kladů na přípravu a tisk papírových mapových

ťujících v terénu práce na sítích vysokého napětí,

podkladů byl v roce 2012 do systému WFMS

nízkého napětí a distribučních transformačních

implementován mobilní GIS, aplikace nad techno‑

stanicích byl v roce 2010–2011 naimplementován

logií ArcGIS Mobile.

WorkForce Management System (WFMS) a to včetně integrace do Technického IS.

Z technického hlediska je řešení založeno na využití standardního produktu ArcGIS Mobile

Zavedení systému WFMS nevyřešilo problém

10.0, do kterého byla vyvinuta extenze. Ta umož‑

s nutností využívání papírových mapových pod‑

ňuje mimo jiné i parametrické spouštění mobilní

kladů pracovními četami v terénu a také závislos‑

aplikace GIS z klienta WFMS, což pracovníkům

ti pracovních čet na místních znalostech terénu

v terénu poskytuje automatickou identifikaci a lo‑

a distribučního zařízení. Tyto problémy způsobo‑

kalizaci zájmových objektů distribuční sítě.

■

valy vysoké náklady na kvalifikované technické

10


GIS v montérkách – Dalkia implementuje ArcGIS for Smartphone Ivana Niedobová, Stanislav Šplíchal Dalkia Česká republika, a.s.

Česká republika se stala pilotem implementace

zásahem v terénu, přes vytýčení existence sítí,

ArcGIS for Smartphones v rámci nadnárodní sku‑

konzultace technických schémat šachtic nebo

piny Dalkia. Rozhodnutí implementovat tuto apli‑

vizualizace příloh k danému úseku (realizační do‑

kaci do chytrých telefonů bylo provedeno v rámci

kumentace, foto, věcná břemena, …), až po mož‑

obnovy PDA pro techniky v závodech distribuce

nost zasílat screenshot konkrétní situační mapy

a služby, na kterých budou kromě GIS i další ap‑

k cílovému uživateli.

likace, zejména pak zasílání „žádanek na práci“

Dalkia věří, že zavedení GIS na svých chytrých

pro preventivní údržbu, anebo vysílání techniků

PDA přispěje k optimalizaci procesů v oblasti pra‑

na poruchové zásahy prostřednictvím Zákaznic‑

cí na sítích dálkového tepla a ke zlepšení spokoje‑

kého centra.

nosti všech zúčastněných stran a zároveň se tak

Spektrum využití ArcGIS na Smartphones je v Dalkii široké – od přípravných prací před


stane referencí a dobrým příkladem pro další z 35 zemí, ve kterých skupina Dalkia působí.

■

11

Bolesti a strasti upgrade GIS PRE na verzi 10.1 Oldřich Adámek1, Miroslav Kaňka2 1 Pražská energetika, a.s. 2 HSI s.r.o.

V Pražské energetice, a.s., je GIS používán ne‑

Upgrade byl navíc spojen s dalšími závažnými

jen pro mapy sítí všech napěťových úrovní, ale

změnami, což náročnost a rizikovost projektu

na úrovni nízkého napětí dokonce i k řízení sítě

dále umocnilo. Jednalo se o změnu platformy

a práci s rozepnutím sítě, což je světově unikát‑

Win XP na Win 7, kompletní náhradu nadstavby

ní řešení. V kombinaci s použitím dvojí grafické

pro utility (ArcFM) vlastním řešením vyvíjeným

prezentace každého objektu (mapa a schéma) je

na míru a konečně i změnu technologie webové‑

toto řešení velmi náročné na vývoj i chod systé‑

ho řešení z ArcIMS na ArcGIS for Server. Ačkoliv

mu, o upgrade ani nemluvě.

byly v Esri dílčí chyby postupně řešeny záplatami

Projekt původně počítal s upgrade na verzi 10.0,

hot‑fix, datum nutného nasazení se nezadržitel‑

rozhodnutí o verzi 10.1 padlo až v jeho průběhu,

ně blížilo a nakonec jsme byli z důvodu zajištění

jelikož na začátku projektu ještě nebyla verze 10.1

provozu dokonce nuceni nasadit v té době ještě

k dispozici. S tím souvisela i nutnost některých

neopravenou verzi softwaru.

menších úprav, a hlavně nebyly k dispozici zkuše‑

Projekt upgrade byl tedy od začátku velmi am‑

nosti jiných energetik s touto verzí. Až během rea‑

biciózním a rizikovým. V příspěvku se podělíme

lizace a testů jsme tak objevovali nedostatky verze

o zkušenosti, jak jsme se s jednotlivými nesnáze‑

10.1, z nichž některé byly natolik specifické, že jsme

mi vyrovnávali a jaké zkušenosti jsme při tomto

je mohli odhalit prakticky pouze my.

projektu nasbírali.

12

■


Veřejná správa uživatelské přednášky Od Digitální mapy Prahy k Digitální mapě veřejné správy hl. m. Prahy Jiří Čtyroký Institut plánování a rozvoje hl. m. Prahy Řešení digitální technické mapy města v technologii ArcGIS Karel Vondráček GEOREAL spol. s r.o. Modul Církevní restituce systému DaG Markéta Sedláčková, Filip Boháček GEKON, spol. s r.o. Dispečerské systémy na bázi ArcGIS Runtime Vladimír Maršík T‑MAPY spol. s r.o. Elektronické služby katastra nehnuteľnosti – Mapový klient ZBGIS a možnosti jeho konfigurácie Jaroslav Ambróz Zymestic Solutions, s.r.o.

Od Digitální mapy Prahy k Digitální mapě veřejné správy hl. m. Prahy Jiří Čtyroký Institut plánování a rozvoje hl. m. Prahy

Projekt Digitální mapa Prahy, v jehož rámci Pra‑

geoinformatiky. To vše se odrazilo v požadavku

ha pořizovala technickou a účelovou katastrální

na novou definici požadavků na základní mapo‑

mapu, skončil v březnu 2013. V letošním roce

vé dílo hl. m. Prahy, dalšího způsobu jeho vedení

vypršela i smluvní období dalších stěžejních

a správy a vyšší míry integrace s dalšími infor‑

projektů pro pořízení dat základních mapových

mačními systémy hl. m. Prahy a městských čás‑

podkladů hl. m. Prahy. Zároveň dochází k zásadní

tí hl. m. Prahy. Jaký je konkrétní průběh tohoto

transformaci Útvaru rozvoje hl. m. Prahy, výraz‑

procesu a jaké jsou mezivýsledky, bude obsahem

ně se proměňuje také aktivita MHMP v oblasti

konferenčního příspěvku.

14

■


Řešení digitální technické mapy města v technologii ArcGIS Karel Vondráček GEOREAL spol. s r.o.

Digitální technická mapa města nebo obce je vy‑

tální technické mapy na platformě ArcGIS je pro‑

užívána při rozhodovacích procesech a správních

to nutné zajistit základní komponenty pro správu

úkolech, které vyžadují geografické informace

a údržbu. Mezi základní komponenty patří datový

o povrchové situaci a inženýrských sítích. S no‑

model, nástroje pro zapracovávání geodetických

velou stavebního zákona získaly technické mapy

měření, nástroje pro integraci s informačními

obcí a měst významnější oporu v legislativě, která

systémy partnerů (zejména správci inženýrských

napomáhá jejich pořizování a údržbě. Na základě

sítí) a aplikace pro publikaci a využívání dat. Tyto

novelizace stavebního zákona mohou obce a měs‑

nástroje mohou být dále doplněny dalšími kom‑

ta stanovit povinnost vkládání všech geodetických

ponentami, mezi které patří komplexní portálové

měření, které jsou prováděny na území obce nebo

řešení digitální technické mapy a pokročilé webo‑

města, do digitální technické mapy. Díky tomu tak

vé mapové nástroje pro práci s mapou. Finální ře‑

mohou nastartovat proces vedení digitální tech‑

šení digitální technické mapy na platformě ArcGIS

nické mapy na svém území a získat tak velmi kva‑

je škálovatelné a je sestaveno podle technických,

litní podklad pro rozhodování ve správním území,

finančních a personálních možností obce nebo

územně plánovací činnost apod.

města. Cílem prezentace je představit jednotli‑

Vedení digitální technické mapy obce vyžaduje

vé komponenty řešení digitální technické mapy

nejen legislativní oporu a metodické materiály, ale

na platformě ArcGIS, možnosti využití, výstupy,

i technickou infrastrukturu. V případě vedení digi‑

vazby na pasportní evidence apod.


■

15

Modul Církevní restituce systému DaG Markéta Sedláčková, Filip Boháček GEKON, spol. s r.o.

Společnost GEKON provozuje pro Státní pozem‑

ověřovat správnost orientační identifikace, pokud

kový úřad geografický informační systém DaG.

byla v žádosti obsažena nebo v poloautomatickém

Systém je vybudován na platformě ArcGIS Server

režimu srovnávací sestavení parcel vyhotovovat.

a slouží k identifikaci, evidenci a správě nemovité‑ ho majetku státu.

Modul operuje nad grafickou vrstvou katas‑ trálních území bývalého pozemkového katastru.

Státní pozemkový úřad (SPÚ) je podle zákona

V rámci analýzy žádosti je prováděno strojové vy‑

428/2012 Sb. o majetkovém vyrovnání s církvemi

hledání parcely pozemkového katastru, dohledání

a náboženskými společnostmi jednou z povinných

parcel katastru nemovitostí ležících nad parcela‑

osob, tedy osobou vydávající nemovitý majetek

mi bývalého pozemkového katastru, dále systém

ve vlastnictví státu, pokud náležel do původního

kontroluje průnik nalezených parcel s geoinfor‑

majetku registrovaných církví a náboženských spo‑

mačními vrstvami pozemkových úprav, vodohos‑

lečností a stal se předmětem majetkové křivdy.

podářských zařízení, národních parků, nájemních

Základem efektivního rozhodování je správná

vztahů, aj.

a rychlá identifikace nárokovaných nemovitostí.

Definiční body parcel pozemkového katastru je

Modul Církevní restituce byl vyvinut jako inter‑

možné v rámci systému DaG editovat. Body lze

aktivní nadstavba k systému DaG, který je určen

mazat, vkládat, posunovat a upravovat jednotlivá

především k práci s katastrem nemovitostí. Byl

parcelní čísla.

navržen tak, aby usnadnil zpracování jednotlivých

O průběhu a výsledcích analýzy žádostí je vy‑

žádostí a maximálně automatizoval analýzu par‑

hotovován report a výsledek lze zpětně načíst

cel pozemkového katastru.

do informačního systému SPÚ.

Součástí modulu je funkce, umožňující srov‑

S ohledem na rozsah problematiky řešené

nání historických církevních subjektů s dnešními

v rámci církevních restitucí je nástroj cenným po‑

oprávněnými osobami. Systém je schopen načítat

mocníkem pracovníků státní správy, plně využíva‑

žádosti z Centrálního informačního systému SPÚ,

jícím výhod prostorové analýzy. ■

16


Dispečerské systémy na bázi ArcGIS Runtime Vladimír Maršík T‑MAPY spol. s r.o.

Společnost T‑MAPY spol. s r.o. prezentuje zkuše‑

řešení dispečinku je již umístěna straně serveru,

nosti získané při tvorbě aplikací pro dopravní dis‑

s nímž koncová aplikace komunikuje pomocí REST

pečinky a dispečinky patřící do integrovaného zá‑

protokolu. Jedná se např. o zpracování dopravních

chranného systému. Řešení s lehkou desktopovou

informací, v případě dopravního dispečinku pak

aplikací na bázi ArcGIS Runtime na straně uživatele

o celý aparát komunikace s palubními jednotkami,

se ukazuje jako efektivní. Aplikace poskytuje mo‑

ukládání historie a analytické výpočty.

derní uživatelské prostředí, vysoký výkon při práci

Ukazuje se, že toto řešení má široké použití

s dynamickými objekty, přímé propojení s ArcGIS

i v dalších oblastech, např. správa komunikací,

Server se zachováním všech možností využívat

obecní policie, řízení a regulace dopravy, distribu‑

i lokálních prostředků počítače. Další technologie

ce energií a další.


■

17

Elektronické služby katastra nehnuteľnosti – Mapový klient ZBGIS a možnosti jeho konfigurácie Jaroslav Ambróz Zymestic Solutions, s.r.o.

Jedným z významných výstupov projektu OPIS –

údajov z iných zdrojov. Cieľom predkladaného

Elektronické služby katastra nehnuteľnosti –

príspevku je priblíženie technologickej implemen‑

ZB GIS (ZB GIS) je realizácia komplexného Ma‑

tácie Mapového klienta ZB GIS, ako aj jeho kon‑

pového klienta dostupného prostredníctvom

figuračného rozhrania. Príspevok sa zameriava

internetu širokej verejnosti a inštitúciám štátnej

na proces komunikácie s mapovými servermi a ich

a verejnej správy. V projekte ZB GIS je Mapový

službami

klient primárne zameraný na zobrazovanie refe‑

rozhraní, vysvetľuje ich konfiguráciu a vyzdvihuje

renčných priestorových údajov s podporou zob‑

pokročilé funkcionality, ktoré nie sú bežne imple‑

razovania mapových služieb alebo priestorových

mentované v podobných aplikáciách.

18

prostredníctvom

štandardizovaných

■


Rastrový GIS a DPZ Rok 2013 v družicových datech Lucie Patková ARCDATA PRAHA, s.r.o. Novinky z ENVI a 3D extrakce prvků v ENVI LiDAR Lucie Patková1, James Slater2 1 ARCDATA PRAHA, s.r.o. 2 Exelis Visual Information Solution Využití leteckých a družicových dat pro geologické aplikace Veronika Kopačková, Jan Mišurec Česká geologická služba GMES/Copernicus – aktuální stav a novinky Lenka Hladíková CENIA, česká informační agentura životního prostředí

Rok 2013 v družicových datech Lucie Patková ARCDATA PRAHA, s.r.o.

Rok 2013 se na poli družicových dat nesl přede‑

tujících komerční družicová data – DigitalGlobe

vším ve znamení ukončení provozu některých

a GeoEye. Vznikla tak společnost, která prakticky

oblíbených družic a velkých plánů s družicemi bu‑

nemá konkurenci na poli komerčních družic s vel‑

doucími. Již v lednu byla řízeně ukončena činnost

mi vysokým rozlišením. Na rok 2014 má nový Digi‑

družice SPOT 4, která již nedokázala udržet krok

talGlobe v plánu i vypuštění družice WorldView‑3

s moderními družicemi. V březnu 2013 pak kvůli

s revolučním rozlišením až 31 cm, navíc s celou

poruše ukončila svou činnost družice Radarsat‑1

řadou spektrálních pásem ve viditelném, blízkém

snímající radarová data v pásmu C. V únoru došlo

infračerveném, ale i krátkovlnném infračerveném

ke sloučení dvou největších společností posky‑

pásmu.

20

■


Novinky z ENVI a 3D extrakce prvků v ENVI LiDAR Lucie Patková1, James Slater2 1 ARCDATA PRAHA, s.r.o. 2 Exelis Visual Information Solution

Před koncem roku přichází ENVI s novou ver‑

Novinkou ENVI verze 5.1 je možnost uložit si pro‑

zí ENVI 5.1, která přináší podporu nových ope‑

jekt v ENVI podobně jako MXD soubory v ArcGIS,

račních systémů jako Windows 8 nebo Linux 6

možnost vytvářet Esri Basemap nebo generovat

a nejnovějších družicových senzorů jako Land‑

reporty.

sat 8, SPOT 6, Dubaisat nebo Pléiades. Podpo‑

Dalších novinek se dočkal software ENVI

rováno je i přímé napojení na Esri Image služby,

LiDAR určený pro práci s bodovými mračny. Ty

které umožňují pracovat nejen s celým archivem

je možné zobrazovat nejen podle výšky, intenzity

Landsat snímků od roku 1972 ale i s dalšími Image

nebo třídy, ale také podle hodnoty RGB. Pomocí

službami vytvořenými nad daty Landsat. Jedná se

ENVI LiDAR je možné z bodového mračna expor‑

především o vegetační indexy (NDVI) nebo změny

tovat 3d prvky jako budovy, stromy, linie a sloupy

v NDVI v posledních čtyřiceti letech. A to zcela

elektrického vedení a přímo je exportovat do SHP,

zdarma a online.

nebo je přímo otevřít v ArcGIS Destop. Dále je

V ENVI 5.1 se také objevuje nový vylepšený

možné z bodového mračna vytvářet digitální mo‑

nástroj pro práci s trénovacími množinami, které

dely terénu a povrchu nebo TIN. Novinkou ENVI

je nyní možné zadávat jako polygony, linie nebo

LiDAR verze 3.2 je možnost provádět nad body

body. Inovován byl nástroj na mozaikování, který

laserového skenování analýzu viditelnosti z libo‑

má vylepšený algoritmus pro sjednocení barev.

volného počtu bodů.


■

21

Využití leteckých a družicových dat pro geologické aplikace Veronika Kopačková, Jan Mišurec Česká geologická služba

Dálkový průzkum Země (DPZ) je dnes díky no‑

(systematicky pořizovaná archivní data umožňují

vým vesmírným programům a rychle se vyví‑

vyhodnocení časové řady snímků). Specializova‑

jejícím technologiím nejrozšířenější metodou

né pracoviště DPZ v České geologické službě se

získávání prostorových dat o zemském povrchu

dlouhodobě věnuje geologickým aplikacím s vyu‑

a objektech. Kromě toho, že satelitní data přiná‑

žitím distančních metod pozorování Země. V rám‑

šejí synoptický pohled na studovanou oblast, je

ci prezentace bude představeno široké portfolio

jejich hlavním přínosem i možnost kombinovat

výstupů, které vznikly v rámci mezinárodních

prostorovou informaci s tematickou (kvalitativ‑

i národních výzkumných projektů (GAČR: HypSo,

ní hodnoty zkoumaného objektu) a temporální

FP7: EO‑MINERS, PANGEO).

22

■


GMES/Copernicus aktuální stav a novinky Lenka Hladíková CENIA, česká informační agentura životního prostředí

Copernicus (dříve známý jako GMES – Global

ření (in‑situ data). Nad těmito daty je vytvářen

Monitoring for Environment and Security) je

segment služeb, zaměřený na šest tematických

evropským programem pro monitorování životní‑

oblastí – monitorování území, atmosféra, mořské

ho prostředí a bezpečnosti. Cílem této iniciativy

prostředí, krizové řízení, bezpečnost a změna kli‑

Evropské komise, realizované ve spolupráci s Ev‑

matu.

ropskou kosmickou agenturou, Evropskou agen‑

S rokem 2014 přechází Copernicus do plně

turou pro životní prostředí a dalšími institucemi,

provozní fáze. Po několika odkladech je plánován

je poskytování včasných a aktuálních informací

start prvních dvou družic Sentinel, v průběhu roku

sloužících pro podporu evropských politik, státní

tak budou dostupná nová družicová data. V ost‑

správy i soukromého sektoru a v neposlední řadě

rém provozu jsou zatím dvě služby – monitorová‑

samotným občanům.

ní území a krizové řízení. Služba krizového řízení

Základním zdrojem dat pro Copernicus jsou družicové snímky (připravované mise Sentinel

byla v České republice poprvé úspěšně aktivována při červnových povodních.

■

a přispívající mise) spolu s daty z pozemních mě‑


23

Životní prostředí, Kartografie Metoda stanovení rizikových lokalit z hlediska ochrany půdy a vody v zemědělsky využívané krajině Petr Karásek, Jana Podhrázská Výzkumný ústav meliorací a ochrany půdy, v.v.i. Fenologické poměry Česka – prostorové analýzy a vizualizace Vít Voženílek1, Alena Vondráková1, Aleš Vávra1, Lenka Hájková2, Radim Tolasz2 1 Univerzita Palackého v Olomouci 2 Český Hydrometeorologický Ústav Udržitelnost digitálního atlasového projektu Peter Mackovčin Univerzita Palackého v Olomouci Automatizace tvorby výškopisu pro mapy velkého měřítka v prostředí ArcGIS Ing. Aleš Tippner1, RNDr. Jakub Lysák2, Ing. Oldřich Kafka1 1 Zeměměřický úřad, Zeměměřický odbor Pardubice 2 Univerzita Karlova v Praze Vliv používání Křovákova zobrazení v GIS na české uživatele Jan D. Bláha Univerzita J. E. Purkyně v Ústí nad Labem

Metoda stanovení rizikových lokalit z hlediska ochrany půdy a vody v zemědělsky využívané krajině Petr Karásek, Jana Podhrázská Výzkumný ústav meliorací a ochrany půdy, v.v.i.

Dlouhodobým nešetrným hospodařením s půdou

reflektující ohrožení půdy a vody v krajině.

dochází postupem času ke značné degradaci půd

Tyto vrstvy jsou každá klasifikovány do 5 ka‑

a snižování jakosti vod v České republice. Uchová‑

tegorií dle míry rizika daného faktoru. Každý hod‑

vání přírodního bohatství a základního výrobního

nocený parametr má stanovenou svoji váhu (dle

prostředku zemědělství – půdy, je jedním z hlavních

míry vlivu) od 1 do 5. Všechny vrstvy jsou zapraco‑

předpokladů trvale udržitelného rozvoje a zdravé

vány do jednotné geodatabáze a transformovány

populace. V souvislosti s nenahraditelnou ztrátou

na rastry (5 × 5 m / pixel). Výsledkem je syntéza

úrodné svrchní vrstvy půdy dochází ke snižování

těchto 9 vrstev, která identifikuje nejohroženější

půdní úrodnosti, snižování ekologických i hydrolo‑

zemědělské pozemky. Výslednou mapu je možné

gických vlastností celého půdního profilu.

zpracovat pro celé území České republiky.

Často nejsou souvislosti ochrany půdy a vody řešeny komplexně. Předkládaná metoda (posta‑

Tematické vrstvy

vená na multikriteriální analýze) z komplexního

❱❱ Potenciální ohroženost vodní erozí je prove‑

hlediska lokalizuje rizikové lokality na zeměděl‑

dena kombinací „k faktoru“ (erodovatelnosti půd)

ských pozemcích, na kterých dochází nebo může

a „ls faktoru“ (kombinace sklonitosti a délek sva‑

docházet k negativním jevům z hlediska degrada‑

hů) stanovených dle platných metodik (Janeček

ce půdy a snižování jakosti vody.

a kol., 2012). ❱❱ Potenciální ohroženost větrnou erozí je pro‑

Metodika

vedena kombinací faktorů klimatických a pedolo‑

Použité metody jsou aplikovány prostřednictvím

gických, stanovených podle náchylnosti k větrné

geografického informačního systému. Jsou shro‑

erozi dle platných metodik (Podhrázská a kol.,

mážděny vstupní datové podklady (informace

2008)

o způsobu využití území, pedologické charakteris‑

❱❱ Přítomnost dráhy soustředěného odtoku

tiky půd, morfologické charakteristiky území, vrs‑

identifikuje půdní bloky, na kterých se nachází

tva odvodňovacích staveb, vodní toky a plochy).

výrazná dráha soustředěného odtoku povrchové

Je vytvořeno 9 tematických datových vrstev, které

vody (Ekotoxa, 2011).


25

❱❱ Zranitelnost zemědělských půd z hlediska

V obou případech se jedná o specifická území

zrychlené infiltrace klasifikuje půdy na základě

se zvláštní ochranou (CHKO a ochrana vodáren‑

náchylnosti určitých typů půd k zrychlené infiltra‑

ské nádrže). Přesto i v těchto územích je žádoucí

ci (kolektiv, ed. Kvítek, T., 2008).

věnovat zvýšenou pozornost pozemkům vyso‑

❱❱ Přítomnost odvodňovacích staveb identifi‑

ké rizikovosti a požadovat realizaci ochranných

kuje plochy odvodněné drenáží (databáze LPIS).

opatření. V silně erozně ohroženém území jižní

❱❱ Vzdálenost zemědělské půdy od povrcho-

Moravy „Hustopečsko“ (obr. 3) je více než 22 %

vých vod klasifikuje půdní bloky dle vzdálenosti

zemědělské půdy vysoce rizikových.

půdního bloku od břehové hrany vodních útvarů

Vůbec nejohroženějším územím se v prove‑

(databáze LPIS).

dené analýze jeví povodí toku Žejbro (obr. 4),

❱❱ Velikost zemědělských pozemků klasifikuje

kde je více než 36 % zemědělské půdy vysoce

půdní bloky dle absolutní velikosti (databáze LPIS).

rizikových. Tato lokalita po stránce ohroženosti

❱❱ Hloubka půdy klasifikuje zemědělské půdy dle

vodní erozí nevybočuje z republikového průměru,

mocnosti půdního profilu (Mašát a kol., 2002).

ovšem masivní zornění (76 % zemědělské půdy),

❱❱ Způsob

pozemků

extrémní odvodnění (44 % zemědělské půdy),

(land use) klasifikuje zemědělské pozemky dle

přes 24 % půdy s vysokým rizikem zrychlené

způsobu využití (databáze LPIS, ZABAGED).

infiltrace, přítomnost rozsáhlých půdních bloků

využití

zemědělských

(15 % zemědělské půdy leží na blocích větších než Syntézou 9 tematických vrstev vznikla výsledná

60 ha) protkaných hustou sítí vodních toků, činí

digitální rastrová vrstva rizikových zemědělských

z lokality náchylné území k degradaci půd a kon‑

pozemků v rozlišení 5 × 5 m / pixel v souřadnico‑

taminaci vod. Přesto v tomto území byla doposud

vém systému S‑JTSK. Výsledná vrstva je v mapě

zpracována pouze jediná komplexní pozemková

klasifikována do 6 kategorií dle míry rizika (vze‑

úprava, kterou je možné plošně vymezit a realizo‑

stupně). V případě, že u všech vstupních vrstev

vat návrh ochranných opatření.

rizika je vyhodnocen nejpříznivější stav (tedy hodnota 1), minimální součet hodnot činí 9 bodů.

Závěr

V opačném případě, kdy u všech 9 vstupních vrs‑

Jeden ze současných cílů společnosti je ome‑

tev je hodnota 5 (maximální stupeň rizika), součet

zit negativních trendy degradace půdy a vody.

hodnot činí 45 bodů. Rozsah mezi těmito hodno‑

Předkládaný postup metody lokalizace rizi‑

tami je klasifikován rovnoměrně.

kových pozemků by měl vhodným způsobem

Systém analýzy rizikových oblastí zemědělské

cílit nápravná opatření do nejohroženějších

půdy byl testován na 4 modelových územích li‑

částí území. Nástrojů k prosazování potřebných

šících se způsobem využívání i polohou. Jako nej‑

změn je několik. Patří mezi ně pozemkové úpra‑

méně ohrožené území byly vyhodnoceny lokality

vy, územní plánování, plány povodí, dotační po‑

Železné hory (obr. 1) a Hubenovsko (obr. 2). Obě

litika, ale i přístup místních samospráv, nájemců

území mají pouze přes 10 % zemědělské půdy

a vlastníků pozemků, aj.

■

s vysokým rizikem ohrožení.

26


Literatura EKOTOXA, 2011. Vymezení přispívajících ploch nad závěrovými profily erozně ohrožených drah odtoku na orné půdě pro potřeby Rámcové směrnice pro vodní politiku 2000/60/ES. Brno, Ekotoxa, s.r.o. 2011. JANEČEK, M. a kol., 2012. Ochrana zemědělské půdy před erozí. Metodika. Praha: ČZU Praha, 113 s. ISBN 978‑80‑87415‑42‑9. KVÍTEK, T. a kol. 2008. Identifikace kritických zdrojových lokalit plošného zemědělského znečištění – standardizovaný podklad pro projektování komplexních pozemkových úprav. Praha: VÚMOP,v.v.i.,34 s. ISBN 978‑80‑904027‑3‑7. PODHRÁZSKÁ, J. a kol., 2008. Optimalizace funkcí větrolamů v zemědělské krajině. Metodika. Brno: VÚMOP, v.v.i., 38 s. ISBN 978‑80‑904027‑1‑3 MAŠÁT, K. a kol., 2002. Metodika vymezování a mapování BPEJ. Praha: VÚMOP Praha. 113 s. ISBN 80‑238‑9095‑6

Poděkování Příspěvek vznikl za podpory řešení výzkumného záměru MZe č. 0002704902.

Obr. 1. Mapová interpretace rizikových oblastí zemědělské půdy z hlediska ochrany půdy a vody (modelové území Železné hory – CHKO, Pardubický kraj, 7 katastrálních území).


27

Obr. 2. Mapová interpretace rizikových oblastí zemědělské půdy z hlediska ochrany půdy a vody (modelové území Hubenovsko – povodí vodárenské nádrže pro Jihlavu, kraj Vysočina, 17 katastrálních území).

Obr. 3. Mapová interpretace rizikových oblastí zemědělské půdy z hlediska ochrany půdy a vody (modelové území Hustopečsko, Jihomoravský kraj, 7 katastrálních území).

Obr. 4. Mapová interpretace rizikových oblastí zemědělské půdy z hlediska ochrany půdy a vody (modelové území Žejbro, Pardubický kraj, 23 katastrálních území).

Fenologické poměry Česka – prostorové analýzy a vizualizace Vít Voženílek1, Alena Vondráková1, Aleš Vávra1, Lenka Hájková2, Radim Tolasz2 1 Univerzita Palackého v Olomouci 2 Český Hydrometeorologický Ústav

Fenologie je vědní disciplína, která se zabývá stu‑

od roku 1923. Od té doby až do současnosti tvoří

diem časového průběhu periodicky se opakují‑

fenologie součást meteorologické a klimatologic‑

cích životních projevů, zvaných fenologické fáze,

ké služby, začleněné od roku 1954 do Hydrome‑

rostlin a živočichů v závislosti na podmínkách

teorologického ústavu. Během tohoto dlouhého

vnějšího prostředí, zejména na podnebí a počasí.

období se měnila metodika pozorování, a proto

Periodicita v životě rostlin a živočichů je pokládá‑

byla ke zpracování výsledků v rámci Atlasu fe‑

na za nepřímý ukazatel periodicity klimatu. Je to

nologických poměrů Česka zvolena data pouze

dáno tím, že rostliny i živočichové neustále rea‑

za období 1991 až 2010. Z rostlinných druhů byly

gují na různé povětrnostní vlivy. Fenofáze, jejichž

zvoleny ty, u nichž bylo k dispozici ke zpracování

nástupy jsou hlavní vyjadřovanou charakteristi‑

dostatečné množství dat.

kou při analýze fenologických charakteristik, je

Atlas je členěn do osmi tematických oddílů:

určitý zevně rozpoznatelný, zpravidla každoročně

1. Fenologický výzkum v Česku, 2. Polní plodiny,

se opakující projev vývinu nadzemních orgánů

3. Ovocné plodiny, 4. Lesní rostliny – dřeviny,

sledovaných rostlinných druhů. Životní proje‑

5. Lesní rostliny – byliny, 6. Časoprostorová vari‑

vy organismů jsou dány vnitřními (genetickými)

abilita nástupu fenofází, 7. Fenologický kalendář

a vnějšími (povětrnostními) podmínkami a podle

a fenologická roční období, 8. Souhrnná fenolo‑

reakce přírody na skutečný průběh počasí se rok

gická charakteristika Česka.

rozděluje na fenologická období.

Fenologie nabyla v posledních přibližně de‑

Atlas fenologických poměrů Česka je unikátním

seti letech na významu zejména v souvislosti

výsledkem prostorových analýz, zpracovaných

s hodnocením současného kolísání klimatu. Není

na základě výsledků fytofenologických pozorová‑

úkolem fenologů posuzovat příčiny klimatických

ní podle metodiky Českého hydrometeorologické‑

výkyvů tohoto období, nicméně provedené pro‑

ho ústavu. Fenologická pozorování mají v České

storové analýzy mohou napomoci jako podpůrné

republice dlouhou historii, když první pozorování

informace k vyhodnocení celkového vlivu. V Atla‑

byla prováděna již v 18. století. Česká meteoro‑

se je zpracováno převážně období 1991 až 2010.

logická služba převzala fenologická pozorování

Zvolené období je praktické, neboť data za toto

v roce 1940 s celou sítí stanic i s archivem údajů

období jsou kompletní a k dispozici v databázi

30


Oracle Fenodata. Databáze Fenodata je provázá‑ na na systém Oracle Clidata a byla vyvinuta jako dodatek klimatické databáze. Atlas fenologických poměrů Česka, který vznikl ve spolupráci s Katedrou geoinformatiky Univerzi‑ ty Palackého v Olomouci, se zařadil mezi význam‑ ná díla, která Český hydrometeorologický ústav ve své historii vytvořil.


■

31

Udržitelnost digitálního atlasového projektu Peter Mackovčin Univerzita Palackého v Olomouci

Abstrakt

Úvod

Atlas krajiny ČR počtem číslovaných mapových

Souborné kartografické dílo s názvem Atlas kra‑

i nemapových prvků 1 132 dosáhl nebývalé‑

jiny České republiky mělo ukázat stav krajiny

ho rozsahu. Z tohoto počtu lze pro další práce

na počátku 21. století. Navazovalo na atlasová

v prostředí Geografických informačních systémů

díla zahrnující území současné České republiky

jenom část. Pro tvorbu dalších syntetických map

vydaná v průběhu 20. století. K nim řadíme Atlas

lze uvažovat o výběru z map v měřítku 1 : 500 000

republiky Československé z roku 1935, jenž patřil

(41 položek) a mapách 1 : 1 000 000 (83 položek).

ve své době k předním a uznávaným národním

Kromě vlastního vydání byla část map zpracová‑

kartografickým výstupům. Hlavním měřítkem

na formou dvoulistů v kapitole Krajina budoucna,

map bylo vzhledem k tvaru republiky měřítko

která se z časových a prostorových kapacit nedo‑

1 : 1 250 000. Atlas však neobsahoval žádné syn‑

stala do výsledné tištěné podoby. Celkově bylo

tetické mapy zabývající se přírodně či kulturně

dopracováno dalších 18 stran, jež lze k atlasu při‑

významnými územími. V roce 1966 vydaný Atlas

řadit, především s mapami v měřítku 1 : 1 000 000.

Československé socialistické republiky v základ‑

S využitím softwarových produktů firmy Esri

ním měřítku 1 : 1 000 000. Na rozdíl od prvně jme‑

(ArcGIS, ArcInfo) lze zajistit udržitelnost národ‑

novaného národního atlasu obsahuje atlas z roku

ních atlasových děl pouze za předpokladu napl‑

1966 v souladu se směrnicemi Mezinárodní geo‑

nění několika podmínek. Získaní souhlasu s vyu‑

grafické unie řadu nových tematických map. Jsou

žíváním vrstev poskytnutých pro Atlas krajiny ČR.

mezi nimi i syntetické výstupy.

Tematický obsah map 1 : 500 000 a 1 : 1 000 000

Kromě dvou zmíněných národních atlasů byly

topologicky očistit pro syntetické výstupy, upravit

pro území nynější České republiky vydávány také

administrativní jednotky podle aktuálního stavu,

tematicky zaměřené atlasy (např. Atlas podnebí

zajistit minimální finanční prostředky na údržbu

ČSR 1958, Atlas ze sčítání lidu, domů a bytů ČSR,

databází s čímž se spjato vyhrazení části lidských

1984, Atlas obyvatelstva ČSSR, 1987). V roce 1992

kapacit na vybrané úkoly GIS pracoviště, např.

vychází za přispění ministra nově vzniklého Mi‑

na veřejné vysoké škole. V systému akademic‑

nisterstva životního prostředí J. Vavrouška Atlas

kých a vědecko‑výzkumných pracovišť, je to jedna

životního prostředí a zdraví obyvatelstva ČSFR.

z možných cest.

Jako základní bylo použito měřítko 1 : 1 000 000.

32


Bylo možné zveřejňovat všechna data, a tak zá‑

ky byl Výzkumný ústav Silva Taroucy pro krajinu

věrečná kapitola obsahuje tematický okruh vě‑

a okrasné zahradnictví, v. v. i., který s dalšími spo‑

novaný vztahu znečištěného životního prostředí

lunositeli a ostatními specialistytvořil tematický

a zdravotního stavu obyvatelstva. Atlas obyvatel‑

obsah atlasu. Navržené mapy bylo nutné uspořá‑

stva ČSSR ani Atlas životního prostředí a zdraví

dat do oddílů (kapitol) a pododdílů (subkapitol)

obyvatelstva ČSFR však z různých důvodů bohu‑

aby každý oddílu završovaly syntetické mapové

žel nevešly do povědomí ani odborné, ani laické

výstupy. Počet mapových i nemapových objektů

veřejnosti. Od roku 1990 vzniká řada nových

předčil původní záměr. Měnil se počet zpracová‑

tematických atlasů (např. Atlas podnebí Česka,

vaných kapitol z původních 7 na 9, v roce vydání

2005, Atlas cestovního ruchu, Atlas půd České re‑

redukovaný na konečných 8 kapitol (Hrnčiarová

publiky, 2. vydání 2009), které využívají při tvorbě

et. al., 2009). Výběr mapových i nemapových

map databáze a geoinformační technologie.

prvků do jednotlivých oddílů (pododdílů) byl

Souběžně bylo zadáno zhotovení resortního

proveden z dostupných podkladů, které oslovení

atlasu krajiny z iniciativy MŽP a na základě vy‑

specialisté následně doplnili metodou expertního

daného Atlasu krajiny Slovenské republiky z roku

odhadu na základě exaktních znalostí.

2002. V roce 2003 došlo k diskuzi a proběhlo za‑

Dalším úkolem řešitelského týmu bylo zajiš‑

dání pro nové kartografické dílo České republiky.

tění kvalitního topografického podkladu. K dis‑

Postupně se vytvářelo nejrozsáhlejší atlasové dílo

pozici bohužel nebylo aktuální státní mapové

od vzniku samostatné České republiky nejen co

dílo v podobě vektorové geografické databáze

do tematického obsahu a množství zařazených

odpovídající měřítku 1 : 500 000. Neexistenci di‑

výstupů, ale i do počtu autorů a spolupracujících

gitálního státního mapového díla v tomto mě‑

subjektů. Na tvorbě Atlasu krajiny ČR se podílelo

řítku byl nucen řešitelský tým, jeho zpracováním

356 autorů map, 19 kartografů a geoinformatiků,

z dostupných vektorových dat. Prvotní topogra‑

56 spolupracujících odborníků, 66 autorů fotogra‑

fický podklad vznikal na Katedře geoinformatiky

fií a 24 oponentů z celkového počtu 133 institucí

univerzity Palackého v Olomouci. Ten byl odvo‑

a firem.

zen z produktu ArcČR 500 společnosti ARCDATA

Udržitelnost datových sad nebo tematických

PRAHA, s. r. o., procesem kartografické generaliza‑

vrstev nemá žádný z uvedených národních atlasů

ce sestaven pro měřítka 1 : 500 000, 1 : 1 000 000

(1935, 1966, 1992). Pouze Atlas podnebí Česka byl

a 1 : 2 000 000. K jednotlivým topografickým

tvořen v rámci instituce, která tvoří primární data,

vrstvám (vrstevnice, vodstvo, sídla, komunika‑

lze předpokládat pouze datovou udržitelnosti ni‑

ce, administrativní členění atd.) byly zpracovány

koliv celého souboru map. Příklady udržitelnosti

přehledné manuály. V roce 2006 upravila topo‑

atlasových děl napříč obory jsou u nás spíše vý‑

grafický podklad do finální podoby firma Esprit,

jimkou (Atlas ŽP Hlavního města Prahy).

spol. s r. o. Banská Štiavnica. Úpravy se týkaly zejména digitálního modelu terénu a odvozených

Metodika

vrstevnic, administrativního členění, vodních toků

Nositelem projektu Atlas krajiny České republi‑

a vodních ploch. Přepracovaný topografický pod‑


33

klad byl k dispozici autorům map. Atlas podnebí

z analogových (tištěných, papírových, nedigitál‑

Česka, 2005, Atlas půd České republiky, 2. vydání

ních) map

2009). Upravovaly se nad ním výsledné tematické

❱❱ kategorie T (tvorba nové mapy) – v tomto

vrstvy a tištěné mapy.

přípa dě se sestavuje zcela nová mapa z datových

Do této doby byly atlasy vytvářeny standard‑ ními postupy popsanými v učebnicích tematické

podkladů nástroji GIS (prostorové analýzy, geo‑ statistické metody, kartografické modelování).

kartografie a návodech na tvorbu atlasových děl

S ohledem na značnou rozmanitost autorské‑

(Kaňok, 1999; Lauermann, 1974 a 1978; Pravda,

ho kolektivu co do geoinformační gramotnosti

1998; Voženílek, 1999).

byla veškerá data od autorů tříděna redakčním

Projekt Atlasu krajiny České republiky měl při‑

týmem tímto principem a ná sledně předávána

nést kromě tištěné podoby taky geodatabázovou.

finálnímu zpracovateli nebo dále zpracovávána

Od tohoto záměru bylo z objektivních důvodů

požadovaným způsobem v prostředí GIS. Tento

upuštěno. Změny ve fungování resortu životního

přístup v třídění a práci s jednotlivými kategori‑

prostředí neumožnily po vydání atlasu rozvíjet

emi map byl velmi těžkopádný a časově zdlou‑

jeho udržitelnost (změny ve výzkumné a odborné

havý. Z důvodu efektivnosti vynakládaného úsilí

základně resortu).

a s ohledem na finanční možnosti projektu se

Nebylo upozaděno ovšem využívání moderních

vytvořila struktura dat podle identifikačních čí‑

geoinformačních technologií. S rozvojem techno‑

sel obsahující zdrojová data, legend a výslednou

logií na počátku nového století však bylo nutné

podobu vkládanou do makety. Rozložení, vzhled,

revidovat pracovní postupy jak kartografické, tak

návaznosti a ztvárnění kompozice mapových

redakční. Časová a technická náročnost přípravy

a nemapových prvků již bylo redakčně hodnoce‑

jednotlivých map, resp. jejich tematického obsahu

no za dvoustranu, podkapitolu a kapitolu. Od in‑

byla do značné míry závislá na kvalitě zdrojových

dividuálního přístupu ke každému objektu bylo

dat a na podobě, ve které byly podklady dostup‑

upuštěno.

né. Z tohoto pohledu se na počátku tvorby nové‑

Esprit spol. s r.o. upravil na základě doporučení

ho atlasu vymezily čtyři kategorie map charakte‑

redakční rady návrhy pro grafické rozložení prv‑

rizující různý způsob tvorby tematického obsahu.

ků, velikost písem, barevné škály kapitol a další

V Metodických pokynech pro autory map Atlasu

charakteristiky, které byly připraveny v grafickém

krajiny ČR (Voženílek a kol., 2004) byly popsány

manuálu.

mapy:

Korektury byly zanášeny do písemné verze

❱❱ kategorie S (statistická data) – zde se vytvá‑

kapitol. Z nich byly upravovány zdrojové datové

řejí statistické mapy (kartogramy, kartodiagramy,

vrstvy a taky rastrové tiskové podklady. Při vy‑

lokalizované diagramy) z dodaných statistických

tváření tematického obsahu jednotlivých vrstev

souborů;

a map se využívaly metody kartografické vizua‑

❱❱ kategorie K (konverze) – mapy se vytvářejí

lizace prostřednictvím aplikací GIS založených

z již existujících digitálních vrstev/dat/map;

na softwarových produktech ArcGIS 9.x, ArcView

❱❱ kategorie V (vektorizace) – mapy se vytvářejí

3.x, také MicroStation a Topol. Průběžné a taky

34


závěrečné zpracování kartografických výstupů,

člení na podpoddíly: 2.1. Svět a 2.2. Evropa a Česká

aktualizace makety Atlasu krajiny České republiky

republika. V ní jsou publikovány vybrané přírodní

zajišťovala firma Esprit, spol. s r. o. z Banské Štiav‑

a socioekonomické poměry Evropy, dále fyzicko‑

nice, předtiskovou přípravu nevyjímaje.

geografická mapa a mapa administrativního čle‑ nění ČR.

Výsledky

❱❱ Třetí oddíl – Historická krajina (73–96) – je

Atlas krajiny České republiky je zpracován

složen ze čtyř částí: 3.1. Formování státu a sprá‑

na 332 stranách. Jde o rozsáhlé kartografické

vy území, 3.2. Procesy změn v krajině, 3.3. Vývoj

dílo, v rámci nichž najdeme 906 mapových a 767

využívání krajiny a 3.4. Historická přírodní rizika.

nemapových prvků Základním měřítkem atlasu

V oddílu najdeme vývoj o území Českého státu,

jsou mapy 1 : 500 000, kterých je zde celkem 41.

zaměstnanosti, využívání krajiny, přírodní a antro‑

Nejvíce mapových prvků je zpracováno v mě‑

pogenní rizika. Velmi přínosnou mapou jsou pů‑

řítku 1 : 2 000 000 (342 map). Ostatní měřítka

dorysné typy sídel prezentované v osmi základ‑

jsou zastoupena následovně: 1 : 1 000 000 (83

ních typech pro 17 503 položek.

map), 1 : 1 500 000 (29 map), 1 : 3 000 000 nebo

❱❱ Čtvrtý oddíl – Přírodní krajina (97–156) – za‑

1 : 4 000 000 (218 map). Dále atlas obsahuje ještě

číná netradičně 4.1. Energií. Následují standardní

193 výřezů map převážně velkých měřítek. Mapo‑

složky krajiny v pořadí: 4.2. Ovzduší, 4.3. Geolo‑

vé prvky jsou v rámci kompozice dvoustran do‑

gické podmínky, 4.4. Reliéf‚ 4.5. Vodstvo, 4.6. Půda,

plněny řadou nemapových prvků (tabulky, grafy,

4.7. Rostlinstvo a živočišstvo, doplněné o subka‑

fotografie, texty, kresby, schémata apod.).

pitolu 4.8. Typy přírodní krajiny. V této kapitole

V úvodu atlasu je předmluva ministra ŽP a tex‑

čtenář najde celkem 10 map zpracovaných v mě‑

tová část k jednotlivým oddílům (6–24). V povin‑

řítku 1 : 500 000, včetně nově publikovaných map

ných položkách na vstupu do publikace najdeme

pojednávajících o geologické stavbě a geomorfo‑

citaci, přehled autorů, spolupracujících specialistů,

logických poměrech. Tyto mapy znázorňují řádo‑

firem a institucí podílejících se na vydání Atlas

vě tisíce plošných, liniových a bodových objektů.

krajiny ČR. V rámci obsahu je uveden stránkový

V rámci mapy přírodní krajiny bylo vymezeno

odkaz na každý číslovaný prvek. Poslední dvou‑

na 271 typů.

stranu úvodu vyplňuje letecký snímek České re‑

❱❱ Pátý oddíl – Současná krajina (157–200) – byl

publiky.

rozdělen na čtyři pododdíly: 5.1. Obyvatelstvo,

❱❱ První oddíl Krajina – předmět studia (25–52)

5.2. Sídla a osídlení, 5.3. Ekonomické aktivity v kra‑

má dva pododdíly: 1.1. Pojetí krajiny pojednává

jině a 5.4. Využívání krajiny. Barevně velmi působi‑

o fungování a složkách krajiny a 1.2. Historické

vou je mapa typů současné krajiny tvořená 5 typy

a současné dokumenty o krajině. Obsahují mj.

a 35 subtypy.

ukázky mapování krajiny od topické až po makro‑

❱❱ Šestý oddíl– Krajina jako dědictví (201–256) –

chorickou úroveň a ukázky rozmanitosti mapové

je složená ze tří podčástí: 6.1. Ochrana přírodní

tvorby od roku 1518 po současnost.

krajiny, 6.2. Ochrana kulturního dědictví a 6.3. Pří‑

❱❱ Druhý oddíl – Geografická poloha (53–72) se

rodní a kulturní významnost krajiny. Zařazeny byly


35

mapy ochrany přírody a krajiny, přírodních zdrojů

územně analytické podklady, zásady územního roz‑

a památkových objektů, včetně map zvláště chrá‑

voje) a politiky územního rozvoje ČR.

ně‑ ných území, evropských lokalit Natura 2000, chráněných i nechráněných památek.

Diskuze

❱❱ Sedmý oddíl – Krajina jako prostor pro spo-

Vytvoření rozsáhlého atlasového díla bez možnosti

lečnost (257–320) – se člení na pododdíly: 7.1. Pří‑

využití existujícího aktuálního topografického pod‑

rodní a antropogenní rizika, 7.2. Kvalita životního

kladu, bez vytvoře ných zásad pro tvorbu digitál‑

prostředí a 7.3. Limity a potenciály krajiny. Synte‑

ních map využívajících moderní nástroje GIS i další

tické mapové výstupy Stresové faktory životního

problémové okruhy stavěly před celý realizační tým

prostředí, Geologické limity a geofaktory v krajině,

nesnadný úkol. Mnohé nedostatky bylo možné od‑

Legislativní ekologické limity a Únosnost krajiny –

stranit sestavením zkušeného týmu, který měl zku‑

jsou vyhotoveny v měřítku 1 : 500 000.

šenosti s řešením obdobných projektů. Příkladem

❱❱ Osmý oddíl – Krajina v umění (321–331) – ob‑

je obsazení postu hlavní redaktorky (prof. RNDr. Ta‑

sahuje 45 maleb a grafik předních českých malířů

tiana Hrnčiarová, CSc.), vhodné složení redakční

krajiny.

rady, výběr dodavatelské firmy na kartografické

❱❱ V roce 2011 byla vydána dokončená část oddílu

práce, předtiskovou přípravu a tisk (Esprit, spol.

devět – Krajina budoucna (332–351), již se nepoda‑

s r. o.), výběr tvůrce grafického vzhledu, loga atlasu,

řilo v době vydání včlenit do tištěné podoby Atlasu

vzhledu úvodních stran kapitol, mapového rámu

krajiny České republiky. Tato část obsahuje např.

a obálky (akademický malíř Karel Šejna).

způsoby hospodaření s nerostnými surovinami, vo‑

Přínosem atlasu jsou moderně pojaté analytic‑

dami, dale pak péči o krajinu (pozemkové úpravy)

ké a syntetické digitální mapy, umožňující náhled

a památky. Zdařilé jsou dvoustrany z oblasti územ‑

na velmi složitý a zároveň křehký systém vyjád‑

ního plánování (územně plánovací dokumentace,

řený slovem „krajina“, která je definována (Sádlo,

Tabulka 1. Počty mapových a nemapových prvků v atlasu. Prvek atlasu mapový (měřítko) 1 : 500 000 1 : 1 000 000 1 : 1 500 000 1 : 2 000 000 1 : 3–4 000 000 výřezy (velké a střední měřítko) ostatní (malé měřítko) nemapový graf fotografie tabulka, seznam, text kresba, profil, schéma, model ukázka map a dokumentů

36

Kapitoly 1-8 906 41 83 29 342 218 166 27 767 166 277 74 65 185 1673

Kapitola 9 57 0 7 0 20 5 25 0 30 4 12 11 3 0 87

Celkem 963 41 90 29 362 223 191 27 797 170 299 85 68 185 1760


Storch, 2000) jako složitá mozaika různých typů

ných činnost podle požadavku ministertsva není

prostředí; složitá proto, že každý typ prostředí je

schůdný. Atlas krajiny ČR a udržování dat se jen

sám mozaikou. Autorský kolektiv vytvořil s vyu‑

těžko budou obhajovat v konkrontaci s běžnou

žitím nástrojů GIS a metod digitální kartografie

agendou a zajišťovanými činnostmi při klesajícím

velké množství tematických map, které byly

počtu pracovníků a rozpočtech.

zpracovány vůbec poprvé (typy krajiny, poten‑ ciály a limity krajiny, stresové faktory životního

Závěr

prostředí, únosnost využívání krajiny). Současně

Atlas krajiny České republiky představuje v kar‑

byly shromážděny prostorově orientovaná data

tografické formě vztahy mezi přodními jevy

o jednotlivých prvcích přírody, socioekonomické

a činností lidské společnosti v prostoru a čase

a sociálně‑kulturní prostorové struktuře území

od nejstarších dob až po současnost. Atlas v roce

České republiky využitelná nástroji GIS.

2011 se podle světové kartografické unie umístil

Byly položeny kvalitní základy pro možnost vy‑

na 1. místě mezi národními a regionálními atlasy.

užít mapové prvky nebo jen jejich části z Atlasu

Posléze byl vyhlášen Mapou Světa za měsíc říjen

krajiny ČR a udržovat jej v co nejaktuálnější po‑

2012. Toto kvalitní kartografické dílo si zasloží

době. Absence výzkumné instituce zabývající se

další pozornost. Hledat zdroje finančních pro‑

krajinou v širokém spektru charakteristik, změna

středků nebo projekty zajišťující tým specialistů

bodového systému uplatnitelných výsledků v RIV

jehož náplní bude udržování alespoň části datové

u specializovaných map s odborným obsahem

základny Atlasu krajiny ČR. Jednou z cest, jak toho

atd. Hledat cestu udržování dat atlasu v resort‑

dosáhnout, je veřejná vysoká škola nebo sdružení

ních institucí, které vykonávají činnosti vyplývající

veřejných vysokých škol.

■

hlavně z výkonu státní správy, legislativy, odbor‑ Literatura: Hrnčiarová, T., Mackovčin, P., Zvara, I. a kol. (2009): Atlas krajiny ČR. Průhonice, Výzkumný ústav Silva Taroucy pro krajinu a okrasné zahradnictví, v.v.i., Ministerstvo životního prostředí ČR, Praha, 332 s. Kaňok, J. (1999): Tematická kartografie. Ostrava, učební text Přírodovědecké fakulty, Ostravská univerzita, 318 s. Kolektiv (1966): Atlas Československé socialistické republiky. Praha, Československá akademie věd, 58 map. listů, 9 příl. Kolektiv (1992): Atlas životního prostředí a zdraví obyvatelstva ČSFR. Brno, Geografický ústav ČSAV, 88 s. Kolektiv (2011): Soubor příspěvků. Acta Pruhoniciana, Pruhonice č. 85, 5–87, tištěné přílohy 89–112, DVD s kapitolou 9 (332–351). Lauermann, L. (1974): Technická kartografie. 1. díl. Brno, VAAZ, 346 s. Lauermann, L. (1978): Technická kartografie. 2. díl. Brno, VAAZ, 319 s. Pantoflíček, A. [ed.] (1935): Atlas republiky Československé. Praha, Orbis. Pravda, J. (1998): Redakcia a konštrukcia máp a atlasov. Bratislava, Univerzita Komenského, 87 s. Sádlo, J., Storch, D. (2000): Biologie krajiny. Praha, Vesmír, 94 s. Voženílek, V. (1999): Aplikovaná kartografie I. (tematické mapy). Olomouc, Univerzita Palackého, 168 s. Voženílek, V. (2004): Metodické pokyny pro autory map Atlasu krajiny ČR. Olomouc, Univerzita Palackého, 42 s


37

Automatizace tvorby výškopisu pro mapy velkého měřítka v prostředí ArcGIS Ing. Aleš Tippner1, RNDr. Jakub Lysák2, Ing. Oldřich Kafka1 1 Zeměměřický úřad, Zeměměřický odbor Pardubice 2 Univerzita Karlova v Praze

Příspěvek popisuje využití ArcGIS 10.0 pro auto‑

pů. Jelikož lze předpokládat postupné nasazení

matické generování výškopisu map velkého mě‑

řešení na celé území České republiky, v automa‑

řítka, především Státních map v měřítku 1 : 5 000

tizaci procesu je velmi důležité hledisko stability

a to z dat Digitálního modelu reliéfu 5. generace.

a prevence chyb vznikajících z podstaty složitosti

Pojednáno je nejdříve o využití nástrojů ArcGIS

řešeného problému i z množství zpracovávaných

a následně o tvorbě linky pro automatizaci postu‑

dat.

38

■


Vliv používání Křovákova zobrazení v GIS na české uživatele Liberec

Ústí nad Labem

Karlovy Vary

Hradec Králové

Praha

Jan D. Bláha

Pardubice

Plzeň

Univerzita J. E. Purkyně v Ústí nad Labem

Ostrava Jihlava

Olomouc

České Budějovice

Brno

Zlín

Průzkum: mapové dovednosti žáků a studentů

Na počátku 20. let minulého století ing. Josef Křo‑

zakroužkuj: muž – žena

Bohužel skoro nikdo neřešil vhodnost či nevhod‑ napiš název obce, kde bydlíš:

vák vytvořil jako předseda triangulační kanceláře tohoto ročník ZŠ: 6. – 7. – 8. – 9. nost / střední škola zobrazení pro mapy menších měřítek, zobrazení, které mělo při převodu které používají například v geografii. 1) obrazu S využitímzem‑ níže uvedené mapy,se případně svých znalostí, zakroužkuj v mapě místo, které leží

v rámci Česka nejjižněji. ského povrchu tehdejšího Československa do ro‑ Autor příspěvku poukazuje na to, jak může 2)

S využitím níže uvedené mapy zakroužkuj, které z těchto krajských měst leží jižněji:

viny co nejméně zkreslovat úhly a vzdálenosti. používání Křovákova zobrazení v mapách men‑ A. Plzeň B. Ostrava Od roku 1933 bylo toto zobrazení používáno jako

ších měřítek díky tomu, že není orientované

definitivní a stalo se základem pro souřadnico‑

na sever, negativně ovlivnit mentální mapu čes‑

vý systém S‑JTSK používaný ve státním resortu.

kých uživatelů mapových produktů. Dokládá to

Ačkoliv se území našeho státu od té doby mno‑

i výsledky šetření mezi uživateli. Zároveň upo‑

hokrát změnilo, Křovákovo zobrazení je dodnes

zorňuje na neopodstatněnost používání tohoto

Ústí nad Labem

Liberec

Karlovy Vary

Hradec Králové

Pardubice

Ostrava

Plzeň

Olomouc

Jihlava

zobrazení v mapách malých měřítek, kde je po‑ žadavek na délkové zkreslení v řádu maximálně

vektorová geografická databáze České republiky

desítek centimetrů irelevantní. Konečně navrhu‑

Pardubice

Ostrava

Jihlava

Olomouc

✂ (ArcČR) realizována právě v Křovákově zobrazení, České Budějovice

Brno

naučiližáků se ačeští uživatelé Průzkum: mapové dovednosti studentů

Zlín

České Budějovice

Zlín

Brno

je možnosti řešení za použití osvědčených kar‑

GIS toto Průzkum: zobrazenímapové pou‑ dovednosti tografických zobrazení nabízených v produktu žáků a studentů

žívat prakticky pronapiš všechny své mapové produkty. ArcGIS. ■ název obce, kde bydlíš: zakroužkuj: muž – žena

ročník ZŠ: 6. – 7. – 8. – 9. / střední škola 1)

Praha

Vzhledem k tomu, že je základní digitální Plzeň

2)

Hradec Králové

Karlovy Vary

stálicí v rámci zobrazování území České republiky. Praha

zakroužkuj: muž – žena

Liberec

Ústí nad Labem

napiš název obce, kde bydlíš:

ročník ZŠ: 6. – 7. – 8. – 9. / střední škola

S využitím níže uvedené mapy, případně svých znalostí, zakroužkuj v mapě místo, ležíníže uvedené mapy, případně svých znalostí, zakroužkuj v mapě místo, které leží 1) S které využitím v rámci Česka nejjižněji. v rámci Česka nejjižněji.

S využitím níže uvedené mapy zakroužkuj, které z těchto krajských měst leží 2) jižněji: S využitím níže uvedené mapy zakroužkuj, které z těchto krajských měst leží jižněji: A. Plzeň B. Ostrava A. Plzeň B. Ostrava Liberec

Ústí nad Labem

Ústí nad Labem Hradec Králové Karlovy Vary

Liberec

Karlovy Vary

Hradec Králové

Praha Praha Pardubice Ostrava

Pardubice

Plzeň

Plzeň Olomouc

Jihlava

České Budějovice

Ostrava Jihlava

Brno

Zlín

České Budějovice

Olomouc Brno

Zlín

✂ Průzkum: mapové dovednosti žáků a studentů zakroužkuj: muž – žena

napiš název obce, kde bydlíš:

ročník ZŠ: 6. – 7. – 8. – 9. / střední škola 1)

2)

S využitím níže uvedené mapy, případně svých znalostí, zakroužkuj v mapě místo, které leží v rámci Česka nejjižněji.

S využitím níže uvedené mapy zakroužkuj, které z těchto krajských měst leží jižněji: A. Plzeň B. Ostrava

Konference GIS Esri v ČR Ústí nad Labem

Liberec

Karlovy Vary

Liberec Ústí nad Labem Hradec Králové Karlovy Vary

Pardubice Ostrava Plzeň

České Budějovice Pardubice

Olomouc

Jihlava

Hradec Králové Praha Plzeň

39

Praha

Brno

Zlín

Uživatelské přednášky Služba krizového řízení EMS pro podporu cvičení RESTART 2013 Oldřich Mašín Krajský úřad Pardubického kraje Mapové služby ako súčasť geologického informačného systému SR Miroslav Antalík, Štefan Káčer Štátny geologický ústav Dionýza Štúra Využití Esri Campus Map pro správu vnějších ploch Masarykovy univerzity Pavel Blažek, David Mikstein Masarykova univerzita Zpracování distančních dat a nové přístupy v konstrukci povrchů Jan Hovad Univerzita Pardubice

Služba krizového řízení EMS pro podporu cvičení RESTART 2013 Oldřich Mašín Krajský úřad Pardubického kraje

Kvalitní informace o stavu zasaženého území

v roce 2012. Služba EMS má za úkol zajistit rychle

jsou jedním z klíčových podkladů při řešení kri‑

dostupná data v případech nenadálých událostí

zových situací. Evropská unie provozuje služby

(povodně, lesní požáry, sesuvy půdy).

systému pro Globální monitoring životního pro‑

Příspěvek popisuje využití služby EMS, kte‑

středí a bezpečnosti (GMES). Tento projekt je

rá je jednou ze služeb GMES, pro štábní cvičení

společným dílem Evropské unie, Evropské kos‑

RESTART 2013. Toto cvičení simulovalo výpadek

mické agentury a Evropské agentury pro životní

dodávky elektrické energie (black‑out) na území

prostředí, který má za cíl sledovat, vyhodnocovat

části Pardubického, Libereckého a Královéhradec‑

a předpovídat situaci v životním prostředí a bez‑

kého kraje, kdy zůstalo bez elektrické energie přes

pečnosti obyvatel.

300 000 obyvatel ve více než 300 obcích. Služba

Systém GMES kombinuje data z družic se širo‑

je poskytována ve dvou režimech: RUSH MODE

kou paletou informací získaných na Zemi a jeho

(urgentní požadavky) a NON RUSH MODE (dlou‑

výstupem jsou informační služby. Zásadní součás‑

hodobější stav). V příspěvku jsou diskutovány

tí GMES jsou data na podporu krizového řízení

získané zkušenosti při použití dat z režimu NON

při živelných katastrofách a humanitárních krizích.

RUSH MODE pro potřeby cvičení.

■

Služba krizového řízení EMS (Emergency Management Service) byla uvedena do provozu


41

Mapové služby ako súčasť geologického informačného systému SR Miroslav Antalík, Štefan Káčer Štátny geologický ústav Dionýza Štúra

Dáta

geologického

informačného

systému

Atlasy

ŠGÚDŠ publikované prostredníctvom mapového

❱❱ Atlas Krajiny Slovenskej republiky – 9 máp

servera sú podľa zamerania rozdelené do 8 sku‑

z atlasu Krajiny Slovenskej republiky – autori

pín:

z ŠGÚDŠ ❱❱ Atlas geotermálnej energie – geotermálna akti‑

Geologické mapy

vita celého územia SR

Geologická mapa predstavuje dvojrozmerný ob‑

❱❱ Atlas ťažkých minerálov – distribučné a inter‑

raz geologickej stavby územia. Základnou mapou

pretačné mapy vybraných druhov minerálov

tejto skupiny je Digitálna geologická mapa SR

❱❱ Atlas podzemných vôd – mapové zobrazenie

1 : 50 000, ktorá vznikla v roku 2005. Po zadefino‑

distribúcie chemických prvkov v podzemných

vaní spoločnej jednotnej legendy pre celé územie

vodách

SR následne boli spojené, hlavne regionálne ma‑

❱❱ Atlas riečnych sedimentov – mapové zobra‑

pové diela, do jedného celku.

zenie distribúcie chemických prvkov v riečnych sedimentoch

Geofyzikálne mapy

❱❱ Inžinierskogeologický atlas hornín Slovenska –

Aplikovaná geofyzika študuje rôznorodé fyzikálne

informácie o charaktere a vlastnostiach hornino‑

polia Zeme, ktoré majú význam pri riešení regio‑

vého prostredia

nálnych a aj detailných úloh geologickej praxe. Indikátory Náučné mapy

Výsledky úlohy Environmentálne a zdravotné

Účelom týchto máp je prinášať nové poznatky

indikátory SR – poskytujú pre Slovenskú repub‑

o geologickej stavbe, prírodných útvaroch, turi‑

liku detailné informácie o obsahoch chemických

stických zaujímavostiach, živej a neživej prírode

prvkov (stav znečistenia) v geologickom prostredí

jednotlivých regiónov Slovenska a vzájomných

(environmentálne indikátory) a o ukazovateľoch

vzťahoch medzi týmito zložkami životného pro‑

zdravotného stavu obyvateľstva (zdravotné indi‑

stredia.

kátory).

42


ČMS GF (Čiastkový monitorovací systém –

Registre Geofondu

Geologické faktory)

Registre Geofondu predstavujú komplex pries‑

ČMS GF je zameraný hlavne na tzv. geologické ha‑

torových informácií o geologickej preskúmanosti

zardy, t. j. škodlivé prírodné alebo antropogénne

územia SR, ktoré sa spracovávajú a vedú na zá‑

geologické procesy, ktoré ohrozujú prírodné pro‑

klade zákona č. 569/2007 Z.z. o geologických

stredie, a v konečnom dôsledku aj človeka. Vzhľa‑

prácach (geologický zákon) a zákona č. 44/1988

dom na nepriaznivé pôsobenie prírodných síl na‑

o ochrane a využití nerastného bohatstva (Ban‑

rastá v posledných rokoch počet mimoriadnych

ský zákon) v znení neskorších predpisov.

udalostí živelných pohrôm, ktoré majú negatívny vplyv na život a zdravie ľudí alebo ich majetok.

Prehliadač WMS

Ide predovšetkým o často sa opakujúce zosuvy.

Aplikácia slúži na zobrazenie WMS služieb.

■

Výsledky monitorovania poskytujú informácie na prijatie opatrení umožňujúcich mimoriadnym udalostiam včas predchádzať.


43

Využití Esri Campus Map pro správu vnějších ploch Masarykovy univerzity Pavel Blažek, David Mikstein Masarykova univerzita

Masarykova univerzita (MU) již řadu let vytvá‑

Studenti při zpracování využívali klasických geo

ří a spravuje data o budovách a technologiích

detických metod zaměřování terénu pomocí

s nimi souvisejícími ve formě digitální pasportní

totální stanice. DSPS je vyhotovena ve formě

dokumentace (stavební a technologický pasport).

CADových výkresů. Tyto výkresy zachycují roz‑

K těmto účelům jsou hojně využívány aplikace

hraní jednotlivých kultur a liniové vedení komu‑

a nástroje společnosti Esri.

nikací. Zpracování této dokumentace obnáší řadu

S přibývajícími požadavky uživatelů vzrostl zá‑

dalších kroků:

jem rozšířit tyto evidence o atributy venkovních

❱❱ Transformace výkresů z ortogonálního systé‑

ploch na pozemcích univerzity. Především se jed‑

mu do S‑JTSK, což je norma pro udržování a pub‑

nalo o plošné výměry jednotlivých druhů zeleně

likaci prostorových dat na MU.

pro účely zadání veřejných zakázek na údržbu

❱❱ Import CADových výkresů do prostředí Esri

těchto ploch.

geodatabáze pomocí nástroje Data Interopera‑

První smysluplnější evidování nezastavěných

bility.

prostor poskytla sama společnost Esri prostřed‑

❱❱ Převod linií na polygony.

nictvím projektu Campus Base Map.

❱❱ Přiřazení značkového klíče. ❱❱ Odhalení a odstranění „nedotahů“ a překryvů

Od CAD po GIS

pomocí nástroje Topology.

Mapování začalo v nejrozsáhlejším areálu Masary‑

❱❱ Ověření správnosti v terénu.

kovy univerzity – v Univerzitním kampusu Bohuni‑ ce. Podkladová data pocházela z různých zdrojů:

Identifikace jednotlivých položek probíhá na zá‑

❱❱ Diplomová práce Mgr. Martina Malého, který

kladě dvou existujících, vzájemně provázaných,

vytvářel 3D model části areálu.1)

značkových klíčů. První je legenda Esri Campus

❱❱ Terénní cvičení studentů kartografie Geografic‑

Base Map. Tento značkový klíč je velmi jedno‑

kého ústavu PřF MU.

duchý a přehledný. Vzniklé mapy jsou publi‑

❱❱ Dokumentace skutečného provedení stavby

kovány na základní topografické mapě ArcGIS

(DSPS) jednotlivých etap výstavby.

Online.

44


Obr. 1. Areál „Vinařská“ podle legendy Campus Base Map.

Druhý značkový klíč vychází z prvního. Jednotlivé

Campus Base Map

položky z legendy Campus Base Map jsou vyme‑ zeny s větší mírou podrobnosti. Vznikl tak znač‑ kový klíč, který od sebe odlišuje jednotlivé plochy

zámková dlažba Sidewalks

zeleně (květiny, keře, trávník,…) i ostatní umělé Data jsou uchovávána v prostorové geodata‑ tvím aplikace Stavební Pasport MU, která je vy‑ víjena na technologii ArcGIS Server. Analýzy jsou prováděny v desktopové aplikaci ArcMap.

zpevněný štěrk beton …

povrchy (štěrk, zámková dlažba, asfalt,…). bázi (SDE). Data jsou publikována prostřednic‑

Vnější plochy MU

trávník Grass

květinový záhon keřovitý povrch …

Tab 1. Srovnání legendy Campus Base Map a vnějších ploch MU.

Využití Pasport vnějších ploch vhodně doplňuje a nava‑

Primární uplatnění nachází data z evidence vněj‑

zuje na stavební pasport (představující soubor

ších ploch zejména v oblasti správy a údržby

grafických a atributových dat o budovách) a pa‑

nemovitostí. Znalost prostředí, zejména hranic

sport technologický (popisující technologie a za‑

a plošných výměr jednotlivých typů povrchů, zde

řízení užívaná v souvislosti s těmito budovami).

hraje nezastupitelnou roli. Dostupnost kvalitních

Obr. 2. Vizualizace zařízení evidovaných v Technologickém pasportu MU.

46


a aktuálních dat je nezbytná nejen pro přípravu

evidenci movitého majetku MU. Vždyť v bezpro‑

podkladů, ale i pro přesnost kalkulace vynalože‑

středním okolí každé z budov se nachází mobiliář

ných nákladů na jednotlivé úkony související se

(lavičky, nádoby na rostliny, odpadkové koše,…),

správou a údržbou.

který je nutné každoročně inventarizovat. V bu‑

Svůj význam zde sehrává i ArcGIS, umožňují‑

doucnu se jeví jako vhodné obohatit tuto evidenci

cí efektivní sběr, správu a aktualizaci těchto dat.

například o pasport zeleně nebo uměleckých děl.

S pomocí vrstvy parcel katastru nemovitostí

Stejně tak lze použít tuto evidenci jako podklad

a vhodných nástrojů ArcGISu lze například iden‑

pro tvorbu tematických výstupů, např. navigač‑

tifikovat plochy ve vlastnictví MU. Při běžných

ních a orientačních plánů, dokumentace zdolávání

činnostech, jako je sekání travnatých ploch, úklid,

požárů či jen pro estetické zkrášlení mapy budov

čištění nebo odklízení sněhu z komunikací by tak

daného areálu.

již nemělo docházet k údržbě ploch ve vlastnictví jiného subjektu než MU. Evidenci vnějších ploch lze také využít jako podkladu v dalších aplikacích, např. v aplikaci pro

Společně se stavebním a technologickým pa‑ sportem tvoří evidence vnějších ploch nedílnou součást evidenční základny systému pro podporu facility managementu MU.

■

Literatura: 1. MALÝ, Martin. 3D vizualizace vybraného zastavěného areálu. Brno, 2009. Diplomová práce. Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita. Vedoucí práce Kateřina Fárová.


47

Zpracování distančních dat a nové přístupy v konstrukci povrchů Jan Hovad Univerzita Pardubice

Práce je zaměřena na zpracování dat technolo‑

interpolačním algoritmem, který splnil geostati‑

gie LIDAR pomocí aplikace Esri ArcGIS 10 SP3.

stická kritéria.

Cílem práce je vytvoření 3D polygonového, para‑

Reálné a klíčové atributy LIDAR bodového

metrického, procedurálního, atributově reálného

mračna jsou uloženy do podoby rastru, který poz‑

a velmi rozlehlého modelu povrchu, založené‑

ději slouží pro distribuci objektů na povrchu te‑

ho na laserovém balíku DMR 5G příp. DMP 1G

rénu (například stromy, počasí). Vytvořený model

(Česká republika). Výsledný model sjednocuje

je možné napojit do jiných odvětví (stavebnictví,

veškeré dílčí obdoby modelů budov, vegetace,

strojírenství, doprava) přičemž je zachována mož‑

počasí, terénu či povrchu. Forma dat je transfor‑

nost tvorby fotorealistických výstupů či simulací.

mována z nerovnoměrné struktury, do struktury

Závěrečná fáze je zpracována v 3D prostředí

s adaptivním a pravidelným rozmístěním bodů.

aplikace Autodesk 3D Studio Max. Časově nároč‑

Adaptivita rozlišení modelu je založena na mění‑

né výpočty jsou směřovány distribuovaným způ‑

cím se sklonu terénu a je zpracována vybraným

sobem v prostředí Apache Hadoop.

48

■


Workshopy ARCDATA PRAHA Prostorové databáze jako zdroje dat ArcGIS Marek Ošlejšek Vývojová prostředí a jejich možnosti Zdeněk Jankovský Tipy a triky pro ArcGIS 10.2 for Desktop Petr Čejka, Ondřej Sadílek

Prostorové databáze jako zdroje dat ArcGIS Marek Ošlejšek ARCDATA PRAHA, s.r.o.

Databáze tvoří v IT infrastruktuře prakticky kaž‑

mů jako zdroje dat ArcGIS. Ukážeme si základy

dé společnosti velmi významný prvek, jsou v nich

práce s informacemi uloženými nativním způso‑

ukládána ohromná množství dat. Většina takto

bem daných databázových systémů bez instalace

uložených dat má nebo může nést prostorovou

a využití Esri geodatabáze. Ukážeme si, jak taková

navíc i informaci, kterou lze v geografických infor‑

data v ArcGIS využít, co vše s nimi lze provádět

mačních systémech využít.

a jaká jsou pravidla a doporučení pro úspěšnou

V tomto workshopu se zaměříme na podporu a možnosti využití různých databázových systé‑

50

a bezproblémovou práci s nativními databázový‑ mi prostorovými typy.

■


Vývojová prostředí a jejich možnosti Zdeněk Jankovský ARCDATA PRAHA, s.r.o.

Nabídka vývojových prostředí se s příchodem

vývojových nástrojů s označením Runtime opět

verze 10.1 proměnila. Vznikl nový pojem ArcGIS

rozšířila.

Runtime, jež označuje rodinu vývojových prostře‑

Tento workshop si bere za cíl seznámit publi‑

dí Esri, nativních pro různé platformy. Všechna

kum s možnostmi, které skupina produktů Runti‑

prostředí nesoucí toto označení jsou postavena

me nabízí. Přednáška je zaměřena na představení

na shodných principech. Nyní, rok a půl po uve‑

funkcí a možností desktopových i mobilních pro‑

dení na trh a s příchodem verze 10.2, se skupina

středí Runtime.


■

51

Tipy a triky pro ArcGIS 10.2 for Desktop Petr Čejka, Ondřej Sadílek ARCDATA PRAHA, s.r.o.

Tradiční workshop se v letošním roce zaměří

Z obsahu vybíráme:

na praktické pracovní postupy, které lze prová‑

❱❱ jednoduché vytvoření sady map a doplnění

dět díky novým i stávajícím funkcím a nástrojům

jejich obsahu dynamickými prvky,

v systému ArcGIS 10.2 for Desktop. Budou před‑

❱❱ ukázka nových možností pro geotagované

vedeny ukázky jak vytvořit a efektivně pracovat

fotografie,

s řízenými mapovými listy, nové nástroje pro

❱❱ možnosti importu a exportu dat do/z formátu

geotagované fotky, import/export dat z/do MS

MS Excel,

Excel, práce s mozaikovou datovou sadou, pokro‑

❱❱ práce s mozaikovou datovou sadou,

čilé techniky v prostředí ModelBuilder, import dat

❱❱ pokročilé techniky v prostředí ModelBuilder,

ve formátu CAD a mnoho dalšího.

❱❱ import CAD dat.

52

■


Uživatelské a firemní přednášky Využití technologie GIS při zpracování analytických podkladů sloužících k podpoře návrhu golfového hřiště „Great Orme“ Jaroslav C. Novák, Jakub Červenka CAADstudio, s.r.o. Význam fuzzy modelů v hodnocení obtížnosti cyklotras na území Jihomoravského kraje Pavel Kolisko Jihomoravský kraj Integrace informací o reálném provozu do plánování a optimalizace přepravy Ing. Filip Jung VARS BRNO a.s. Trimble: Inovativními technologiemi transformujeme svět David Jindra1, František Hanzlík1, Petr Quido Květ2 1 GEOTRONICS Praha, s.r.o. 2 Trimble Navigation, Ltd.

Využití technologie GIS při zpracování analytických podkladů sloužících k podpoře návrhu golfového hřiště „Great Orme“ Jaroslav C. Novák, Jakub Červenka CAADstudio, s.r.o.

Cílem příspěvku je přiblížit využití nadstavby Arc‑

První verze návrhu (14) je pak možné korigovat

GIS 3D Analyst v prostředí ArcView 3.2 a ArcGIS

na základě analýzy viditelnosti dopadových ploch

Desktop 9.1 na příkladové studii – školní práci pro‑

na drahách. Linie pohledu se uvažují z odpališť,

jektu golfového hřiště „Great Orme“ (vytvořené

ve výšce 175 cm nad terénem. Hru „na slepo“, pa‑

v rámci studia při Evropském institutu golfových

třící ke smrtelným hříchům golfových architektů,

architektů (EIGCA) posluchačem MgA. Jakubem

je žádoucí eliminovat již ve fázi přípravy. Pozdější

Červenkou v letech 2007–2009 a 2013), a to ve fá‑

náprava je spojena s nežádoucím nárůstem nákla‑

zích prostorové analýzy a poté kontroly návrhu.

dů na terénní úpravy – jak demonstrováno na ne‑

Pro řešené území, dokumentované pouze

vyhovujícím profilu dráhy č. 13.

polohopisem s 2D vrstevnicemi (1) bylo nejprve

Další z nástrojů analýzy – „Profil“ (15) – pat‑

třeba obstarat digitální výškopis (2,3). Za využití

ří k základní charakteristice každé jamky. Spolu

souřadnice Z jeho 3D vrstevnic bylo pak možno

s délkou mají v realizační fázi rozhodující vliv

vytvořit model terénu (4), ilustrovaný zde prosto‑ rovými záběry odpovídajícími nadhledovým per‑ spektivním pohledům ze všech světových stran (5–8). Tyto byly získány z animace scény, genero‑ vané ve formátu WRL (9). Digitální model terénu byl vyšetřen pomocí nástrojů analyzujících nadmořskou výšku (10), sklonitost (11), orientaci ke světovým stranám (12) a zastínění terénu (13). Výstupy šetření umožňují anticipovat již v předprojektové fázi rozhodující limity – zejm. vymezit území pro golfové dráhy nevhodné či nepřípustné.

54


na stanovení obtížnosti (tzv. paru) každé dráhy.

ku ze společnosti Czech Golf Development, s.r.o.

Všechny uvedené nástroje posloužily jako subdo‑

Kontakt: [email protected].

dávka ke zkvalitnění návrhu (16, 17) a zejm. elimi‑

Zájemce o projektování golfových hřišť, te‑

naci fatálních chyb, kterých se jinak lze v příprav‑

orii a historii jejich budování v Československu

né fázi velmi snadno dopustit…

do r. 1989 bych tímto rád upozornil na nedáv‑ no vydané publikace, dostupné na tématickém

Namísto Závěru

serveru www.golfarch.cz; spojení na autora pří‑

si dovoluji zájemce o uváděnou příkladovou studii

spěvku i publikací je následující: Atelier Schodo‑

návrhu golfového hřiště (Great Orme Golf Cour‑

vá 8, 150 00 Praha 5, tel: 737 246 380, e‑mail:

se) odkázat na jeho autora MgA. Jakuba Červen‑

[email protected].

■

Obr. 1. Polohopis řešeného území.


55

Obrázky 2 a 3: výškopis řešeného území a obr. 4: digitální model terénu řešeného území sloužily jen prezentaci.

56


Obr. 5. Pohled od jihu (2× převýšený).

Obr. 6. Pohled od severu (2× převýšený).


57

Obr. 7. Pohled od východu (2× převýšený).

Obr. 8. Pohled od západu (2× převýšený).

58


Obr. 9. Animace 3D scény ve formátu WRL.

Obr. 10. Analýza terénu nástrojem Elevation Range (nadmořská výška).


59

Obr. 11. Analýza terénu nástrojem Slope (sklonitost).

Obr. 12. Analýza terénu nástrojem Aspect (orientace ke světovým stranám).

60


Obr. 13. Analýza terénu nástrojem Hillshade (zastínění).

Obr. 14. Viditelnost hracích ploch (referenční výška pozorovatele +1,75 m; cíl 0,00 m – zelené linie: viditelné úseky, červené: neviditelné).


61

Obr. 15. Profil terénu (2× převýšený řez drahou č. 13).

Obr. 16. Ukázka z čistopisu návrhu golfového hřiště: detailní řešení dráhy č. 5.

62


Obr. 17. Ukázka z čistopisu návrhu golfového hřiště: celkový generel hřiště.

Obr. 18. Publikace zabývající se golfovými hřišti.


63

Význam fuzzy modelů v hodnocení obtížnosti cyklotras na území Jihomoravského kraje Pavel Kolisko Jihomoravský kraj

Aktualizace obtížnosti sítě cyklotras je vyžado‑

množinami byla vytvořena teorie fuzzy množin

vána zastaralostí, nepřesností současných dat

a fuzzy logiky. Pro tuto analýzu byly použity

a vznikem cyklotras nových. Analýza je řešena

zvláště trojúhelníkové normy (fuzzy konjunkce)

různými metodami kompozičního pravidla odvo‑

a konormy (fuzzy disjunkce), operace s fuzzy

zování, zvláště Mamdaniho a Larsenovou meto‑

relacemi a metody fuzzy odvozování. Přede‑

dou. Obtížnost je výsledkem zpracování pravidel

vším deduktivní metoda zevšeobecněný modus

se slovními proměnnými pro typ komunikace

ponens, relační kompoziční pravidlo odvozování

a sklon svahu. Vhodnost metod je testována

a z něho odvozená Mamdaniho metoda využí‑

ověřenými a zařaditelnými úseky cyklotras. Mo‑

vající minimovou t‑normu TM .

delování je provedeno nad rastry s využitím soft‑

Byly použity i metody jiné, jako například me‑

waru ArcGIS 10.1, ModelBuilderu, analytických

toda Larsenova, která využívá kromě minimové

nástrojů Spatial Analyst Tools a programovacího

také Łukasiewiczovu t‑normu TP. Protože jsou vý‑

jazyka Python.

stupem tohoto odvozování i při ostrých vstupech fuzzy výstupy, bylo třeba provést defuzzifikaci.

Teorie a použité metody

Zde byly zvoleny metody těžiště – Center of

Reálné situace lze lépe modelovat pomocí tzv.

Sums (CoS – těžiště součtů) a Center of Maxi‑

fuzzy množin, množin s neostrou hranicí, které

mum (CoM – těžiště singletonů)1.

představují zobecnění klasických množin os‑ trých. Jednotlivé prvky do těchto množin více

Zevšeobecněný modus ponens

či méně patří, což je vyjádřeno jejich tzv. mírou

Pravidlo

příslušnosti v množině (hodnoty z intervalu

jestliže X je A, potom Y je B

0 až 1) danou použitou matematickou funkcí.

A, B, A‘, B‘ jsou fuzzy množiny, X, Y slovní proměnné

K označení intenzity vlastností vágních objek‑

Pozorování X je A‘

tů lze použít tzv. slovní proměnné. Nad fuzzy

Závěr

Y je B‘

1 KOLESÁROVÁ, A., KOVÁČOVÁ, M.: Fuzzy množiny a ich aplikácie. Bratislava, Slovenská technická univerzita, 2004. 158 s., ISBN 80-227-2036-4.

64


například metoda Larsenova, která využívá kromě minimové také Łukasiewiczovu t-normu TP . Protože jsou výstupem tohoto odvozování i při ostrých vstupech fuzzy výstupy, bylo třeba provést defuzzifikaci. Zde byly zvoleny metody těžiště – Center of Sums (CoS - těžiště součtů) a Center of Maximum (CoM - těžiště singletonů) 1.

Zevšeobecněný modus ponens P: Pravidla jestliže X je A a X 2 je A21 a . . .′, a ′ X n je An1 , potom Y je B1 Pravidlo jestliže X 1 je A , potom Y je1 B 11 A, B, A B jsou fuzzy množiny . . . a X n je An 2 , potom Y je B2 P : jestliže X 1 je A12 a X 2 je AX 2 22 , a Pozorování Y slovní proměnné X je A′

...

P1 : Pravidla jestliže X 1 je A11 a X 2 je A21 a . Y je Bk Pk : jestliže X 1 je A1k a X 2 je A2 k a . . . a X n je Ank , potom P : X 1 je(first A12 a X 2 je A22 a jestliže FITA 2 Mamdaniho metoda Pro relaci je vhodnější využít postup Pozorování Mamdaniho metoda X 1 je A1′ a X 2 je A2′ a . . . a X n je A′ n ... { } n B = P , P , . . . , P X , X , . . . , X s pravidly pro vstupních proměnných Je dána báze znalostí s k pravidly Je dána báze znalostí k inference then aggregation), který znamená od‑ k n 1 2 1 2 ′ Y je B Závěr Pk : jestliže X 1 je A1k a X 2 je A2 k a X i má A v j-tém pravidle slovní hodnotu , výstupní proměnnou YX1,. Každá proanjednu vstupních proměnných X2, …Pproměnná Xn a jednu vozování závěru po pravidlech, je celkový i, A j kde . . . : X je A X je A X je Y Pravidla jestliže a a a , potom ′ ′ X 1 je nA1 a Xn12 je A2 a . . . ajeXBn1 je A′ Pozorování 1 11 2 21 1 n Pro relaci je hodnotu vhodnější FITA then aggregation), který 1,2, .Xi . . ,jestliže nmá ,(first . . ,Akinference Y slovní proměnná kde i P=postup , j = 1závěr . Pro regulátor B j ,využít výstupní proměnnou Y. Každá proměnná X2,1 . je a XMamdaniho a X je An 2 , potom Y je B2 2: 12 2 je A22 a . . .Y k je Bn′ Závěr platí: ... znamená odvozování závěru Ai,j, po proměnná pravidlech, v j‑tém pravidle slovní hodnotu Ykde je celkový závěr B ′ =  B ′j a proto je P1 : Y je B Pravidla jestliže X 1 je A11 a X 2 je AP21 :a . . . jestliže a X n je A 1 . .j.=1a X n jevyužít Xn11 ,jepotom A1Pro Ank , potom Bk (first infe k a X 2 je A2je k avhodnější k2, …, k. Pro relaci postupY je FITA slovní hodnotu Bj, kde i = 1, 2, …, n, j = 1, P2 : kjestliže X 1 je kA12 a X 2 je A22 a . . . a X n je An 2 , potom Y je B2 ′ ′ ′ 1 KOLESÁROVÁ, A., KOVÁČOVÁ, M.: Fuzzy množiny a ich aplikácie. Bratislava, Slovenská X 1 (je A,1 kde a X2 w je A=2 min a . . .wa X, nw je, A Pozorování ( ) ( ) ) μ y = max μ y = max min w , μ y . . . , w je celková váha jn B′ . . . B′j j Bj 1je j 2 j odvozování nj Mamdaniho regulátor platí: 158 s., ISBN znamená závěru po pravidlech, kde je celko technická univerzita, 2004. 80-227-2036-4.j a proto j =1 j =1 B′ X 1 je A1k a X 2 je YA2je Pk : jestližeZávěr k a . . . a X n je Ank , potom Y je Bk Pravidla tého pravidla, čísla jsou jednotlivé míry splnění předpokladů v j-tém pravidle w , w , . . . , w k k X 1 je A1′ a X 2 je A2′ a1.j. . a 2Xj n je A′nj Pozorování n a Xn je An1, ( y ) = max ( y ) = max then min waggregation), w j = min w1 j , P1: jestliže a ,X2 a vhodnější … j , μ B j ( y ) , kde který využít postupμ B′FITA (firstμ B′jinference X 1 je AX1 ,′ je X 2 A11 je APro . . .relaci ,jeX A21 jejeA . 1 j 1 j n 1 j j =1 j =1 Y je B Závěr 1 k potom YPřije zobecnění B1 * pro průnik a t-normy určení pomocíodvozování t-normy T závěru T pro ′ = jsou a proto jemíry spln znamená po pravidlech, kde je celkový závěr jeBfunkce B ′j jednotlivé tého pravidla, čísla wrelace 1 j , w2 j , . . . , wnj k Xn X1 je A12 a X2 kje FITA A22 a (first … a je An2, then j =1 kdeaggregation), který Pro relaciP2:jejestliže vhodnější využít postup inference X 1 je A w1jj ,=XT2 wje1 j ,Aw , wnnjje. A1 j . příslušnosti μ B′ ( y ) = max k μ B′j ( y ) = max kT * w j , μ B j ( y ) pro kmíry 1 j2, j.,....,. X =1 j =1 potom Y je B2 poμ pravidlech, ′j aw ) =jcelkový max minzávěr w j , μ B jB( ′y=)  , w2 j , . . . t-normy , wnj je celková znamená odvozování závěru kde proto BPři , kde váha jB′ ( y ) = max μ B′j ( yje j = minjew1 jpomocí a t-normy zobecnění T pro průnik j =1 j =1 1 … Tedy pro Mamdaniho metodu platí T = T * = TM , proj =Larsenovu metodu T =k TM a T * = TkP . * k k ( ) ( ) ( ) μ y max μ y max T w , μ y = = pro míry příslušnosti tého pravidla, čísla jsou jednotlivé míry splnění předpokladů v j-tém pravidle w , w , . . . , w ′ ′ B B j B 1 j(w 2, j w , regulátoru. nj j názornost je na(X2 1.A2k schéma obecného ( yPro ) = max ) ,jekde μ B′ ( y ) = max Pk: μ B′j jestliže yObr. ) celková wa X1min je wA1k …min a Xn1 j je 2Ank, je celková váha j- pravidla, váha j‑tého čísla w1j,j =1w2j, …, wnjj j , μ Ba j =1 j = j . . . , wnjje j j =1 j =1 X 1 je A1 j , X 2 je A1 j , . . . , X n je A1 j . potom Y je Bk jsou jednotlivé splnění předpokladů Tedy pravidle promíry Mamdaniho metodu platí Tv j‑tém = T * = TM , pro Lars tého pravidla, čísla w1 j , w2 j , . . . , wnj jsou jednotlivé míry splnění předpokladů v j-tém zobecnění pomocí T pro průnik a t-normy T * pro určení relace je funkce Pozorování X1 je A‘1Přia X2 je A‘2 a … a Xn jet-normy A‘n pravidle je A1j, X2 je A1j.obecného regulátoru. Pro X1 názornost je je naA1j, Obr.…,1.Xn schéma k k X 1 je A1 j , X 2 je A1 j , . . . , X n je A1 j . μ B′ ( y ) = max μ B′j (*y ) = max T * w j , μ B j ( y ) pro míry w j = T w1 j , w2 j , . . . , wnj . Závěr Y je příslušnosti B‘ T pro průnik a t-normy relace je funkce Při zobecnění pomocí t-normy T pro jurčení =1 j =1 Y je B′

Závěr

(

)

(

)

(

(

(

)

(

(

)

)

(

)

(

)

(

)

(

(

)

(

)

)

)

T w w j = T (platí w1 j , wT2 j =, . T . . *, w=njT)M. , pro Larsenovu metodu T = TM a T * = TP . příslušnosti μ B′ ( y ) = max μ B′j ( y ) = max Tedy pro metodu j , μMamdaniho B j ( y ) pro míry k

k

j =1

*

j =1

Pro názornost je na Obr. 1. schéma obecného regulátoru.

Tedy pro Mamdaniho metodu platí T = T * = TM , pro Larsenovu metodu T = TM a T * = TP . Pro názornost je na Obr. 1. schéma obecného regulátoru.

w1 = T (w11 , w21 ) w2 = T (w12 , w22 )

( (

) )

μ B1′ ( y ) = T * w1 , μ B1 ( y )

w1 = T (w11 , w21 ) w2 = T (w12 , w22 )

μ B2′ ( y ) = T * w2 , μ B2 ( y )

(

) ( y ) = max T w(T=(wT (w, w, w), μ) ( y ))

( (

μ B′ ( y ) = max μ B1′ ( y ), μ B2′ ( y )

μ B′

2

*

1j

1

2j

) )

μ B1′ ( y ) = T * w1 , μ B1 ( y )

μ B2′ ( y ) = T * w2 , μ B2 ( y )

Bj

( ) ( ) μ ( y ) = max T (T (w , w ), μ ( y )) Obr. 1. Schéma obecného regulátor ( y ) = T (w , μ ( y )) ( y ) = max(μ ( y ), μ2 ( y )) vstupními proměnnými a jednou výstupní proměnnou ( y ) = max T (T (w , w ), μ ( y )) 11

21

) = max μdvěma μ B′ ( ypravidly, (w11 , 1. ) B1′ ( y ), μ B2′ ( y ) w1 = TObr. w21Schéma w2 = T (w12 , w22 ) obecného regulátoru se dvěma 2 výstupní proměnnou (w12 , w22 ) proměnnými a jednou w2 = Tvstupními * μ (y) = T * w , μ (y) j =1

B1′

( ) μ B′ ( y ) = T (w , μ ( y )) μ B′ ( y ) = max(μ ( y ), μ ( y )) μ B′ ( y ) = max T (T (w , w ), μ ( y )) Obr. 1. Schéma

μ B1′ ( y ) = T * w1 , μ B1 ( y )

μ B2′

μ B′ μ B′

*

2

B2

2

B1′

2

j =1

*

B2′

1j

2j

Bj

B1

1

*

B1′

2

j =1

B′

j =1

1j

2j

Bj

B2

2

*

B2′

1j

2j

Bj

obecného regulátoru se dvěma pravidly, dvěma

2 Obr. 1. Schéma regulátoru se dvěma pravidly, dvěma vstupnímiobecného proměnnými a jednou výstupní proměnnou vstupními proměnnými a jednou výstupníregulátoru proměnnouse dvěma pravidly, dvěma vstupními proměnnými a jednou výstupní Obr. 1. Schéma obecného

proměnnou.

2


2

65

1 1 2 2 n iže X 1 je A12 a X 2 je A22 a . . . a X n je An 2 , potom Y je B2 Y je B ′ Závěr

n

iže X 1 je A1k a X 2 je A2 k a . . . a X n je Ank , potom Y je Bk Pro relaci je vhodnější využít postup FITA (first inference then aggregation), který ′ ′ je A2 a . . . a X n je A

k

n

znamená odvozování závěru po pravidlech, kde je celkový závěr B ′ =  B ′j a proto je

(

j =1

)

žít postup μFITA (first inference then aggregation), který B′ ( y ) = max μ B′j ( y ) = max min w j , μ B j ( y ) , kde w j = min (w1 j , w2 j , . . . , wnj ) je celková váha jk

k

j =1

j =1

k

o pravidlech, kde je celkový závěr B ′ =  B ′j a proto je téhoPři pravidla, čísla wpomocí míry splnění předpokladů j-tém pravidle , wnjj =1 jsou jednotlivé zobecnění T pro průnik Obtížnost závisí vpředevším na převýšení (sklonu 1 j , w2 j , . . .t‑normy X 1 a t‑normy A1 jpro X n je Arelace je A1 j , X 2 jeT* , . . . ,určení je funkce přísluš‑ svahu) a kvalitě povrchu trasy, které byly zvole‑ 1j . , μ B j ( y ) , kde w j = min (w1 j , w2 j , . . . , wnj ) je celková váha j* provstupy určenído této relace jeanalýzy. funkce Rastrová analýza Při zobecnění pomocí t-normy T pro průnik a t-normynyTjako nosti k k * pravidle míry splnění předpokladů v j-tém wnj jsou jednotlivé využívá (w , w , . . . ,Spatial w = T především w ) . Analyst Tools – Fuzzy příslušnosti μ ( y ) = max μ ( y ) = max T w , μ ( y ) pro míry

)

B′

j =1

B′j

j =1

(

j

Bj

)

j

1j

2j

nj

Membership, Fuzzy Overlay, Raster Calculator, Tedyapro Mamdaniho = Tfunkce = TM , pro Larsenovu metodu T = TM a T * = TP . t-normy určení platí relaceT je y T pro průnik T * prometodu pro míry Cell Statistics v ModelBuilderu. Další zpracování k Pro názornost je na Obr. 1. schéma obecného regulátoru. max T * w j , μ B j ( y ) pro míry w j = T (w1 j , w2 j , . . . , wnj ) . je provedeno v Pythonu. *

(

j =1

)

platí T = T = TM , pro Larsenovu metodu T = TM a T * = TP . Tedy pro Mamdaniho metodu platí T = T* = TM, ma obecného regulátoru. pro Larsenovu metodu T = TM a T* = TP. Pro ná‑

)

*

zornost je na obr. 1 schéma obecného regulátoru.

Uvažoval jsem dvě vstupní proměnné, X1 pro typ povrchu komunikace a X2 pro sklon svahu (obě zadané ostrými hodnotami) a výstupní pro‑ měnnou Y pro obtížnost trasy zadané slovními hodnotami a pravidla vyjadřující jejich vztah takto.

Aplikace fuzzy metod při řešení obtížnosti cyklotrasy

Typ povrchu komunikace (StreetNet 2012)

Při plánování cyklotrasy často zvažujeme více

K1 – zpevněné komunikace (asfalt, dlažba, beton),

údajů jako čas, počasí, délku trasy, zajímavá místa,

příp. poškozené zpevněné

kvalitu prostředí, ale také její obtížnost. Ta umož‑

K2 – udržované komunikace (nezpevněný povrch,

ňuje posoudit, zda je trasa vhodná pro rodiny

štěrk)

= T (rekreační w11 , w21 ) sportovce případně pro s dětmi,w1pro

K3 – ostatní nezpevněné komunikace (lesní, polní

w2 = T (w12 ,V letech w22 ) aktivní sportovce. 2003 a 2005 proběhly

( y )) sesbírat informace = T (w1 , μ Bs cílem B1′ ( y ) projekty v našem μkraji 1

cesty)

*

μ B2′ ( y ) =průbězích T (w2 , μ B2 ( cyklotras y )) o jednotlivých a jejich vyba‑ (μBbyla ( y ), μdata μ B′ ( y ) = max venosti. V roce 2007 B2′ ( y ))aktualizována te‑ 1′ *

(

)

rénním šetřením také ) μ ′ ( y ) = max T *o stav T (w , povrchu w ), μ ( ya obtížnost 2

B

j =1

1j

2j

Bj

S1 – svah mírný S2 – svah příkrý

publikována Obr.(náročnost) 1. Schéma cyklotrasy. Data jsou obecného regulátoru se dvěma pravidly, dvěma vstupními proměnnými a jednou výstupní proměnnou na webovém portálu cykloturistiky Jihomorav‑ Obtížnost cyklotrasy

B2′

( y ))

j,

w2 j , μ B j ( y ) ského kraje www.cyklo‑jizni‑morava.cz včetně

)

Sklon svahu (DMT, stupně, buňka 10 m)

)

ma pové aplikace, která pravidly, je aktualizována nejen obecného regulátoru se dvěma dvěma 2 ýstupní proměnnou o trasy, ale i o vyhledávání tras a zájmové objekty v jejich okolí.

2

Při současném průzkumu známých cyklotras

bylo ověřeno, že již jejich charakteristika obtíž‑

D1 – cyklotrasy s malou obtížností (vhodné pro rodiny s dětmi) D2 – cyklotrasy se střední obtížností (vhodné pro rekreační sportovce) D3 – cyklotrasy s velkou obtížností (vhodné pro aktivní sportovce)

nosti s odstupem času plně nesouhlasí s realitou. Každé hodnocení podléhá časovému vývoji, je za‑

Pravidla

tíženo subjektivním pohledem a sběr dat v terénu

P1: jestliže X1 je K1 a X2 je S1, potom Y je D1

je náročný. Proto je třeba využít jiného postupu,


například pomocí fuzzy množin a odvozování.


66


Fuzzy množiny K 1 , K 2 , K 3 byly určeny pomocí zvonovité funkce Near (Midpoint 0, Spread 0,0001) přístupné v nástrojích ArcMap v kategorii Fuzzy Membership (Obr. 2.). Funkce jestliže X1 je K1 a X2 je S2, potom Yblízkou je D2 lokalizaciFuzzy množiny byla zvolena tak, aby P4: svými parametry co nejlépe vyjadřovala komunikace jako K1, K2 a K3 byly určeny pomo‑ fuzzy linii v síti komunikací. P5: jestliže X1 je K2 a X2 je S2, potom Y je D3 cí zvonovité funkce Near (Midpoint 0, Spread


0,0001) přístupné v nástrojích ArcMap v kategorii

Pozorování X1 je K‘ a X2 je S‘

Fuzzy Membership (obr. 2). Funkce byla zvolena

Závěr

tak, aby svými parametry co nejlépe vyjadřovala

Y je D‘

blízkou lokalizaci komunikace jako fuzzy linii v síti komunikací. μ(x1 ) =

1 2 1 + 0,0001 x1

Nastavení množin S1, S2 a D1, D2 a D3 ukazují ná‑ sledující obrázky (obr. 3 a obr. 4). Bylo použito celkem 7 metod. Nejlepší výsledky Obr. 4. Funkce příslušnosti pro obtížnost cyklotrasy dávaly následující metody:

Mamdaniho metoda (COS‑TM‑TM, COM‑TM‑TM) –

Bylo použito celkem 7 metod. Nejlepší výsledky dávaly následující metody:

minimové t‑normy s defuzzifikací CoS a CoM

Obr. 4. Funkce příslušnosti pro obtížnost cyklotrasy

Mamdaniho metoda (COS-TM-TM, COM-TM-TM) – minimové t-normy s defuzzifikací C

(

Obr. 2. Funkce příslušnosti pro povrch komunikace.

)

(

)

μ D′ ( y ) = max TM TM (w1 j , w2 j ), μ D j ( y ) = max min min (w1 j , w2 j ), μ D j ( y ) =1 j =1 celkem 7 metod. Nejlepší jvýsledky Bylo použito dávaly následující metody: k

Obr. 2. Funkce příslušnosti pro povrch komunikace

k

Larsenova metoda (COS-TP-TM) – Łukasiewiczova a minimová t-norma s defuzzifikac

(

)

(

)

k metoda (COS-TM-TM, COM-TM-TM) k Mamdaniho – minimové t-normy s defuzzifik μ D′ ( y ) = max k TP TM (w1 j , w2 j ), μ D j ( y ) = max kmin (w1 j , w2 j )⋅ μ D j ( y ) Larsenova metoda (COS‑TP‑TM) – Łukasiewiczova j =1 T j =1 μ D′ ( y ) = max M TM w1 j , w2 j , μ D j ( y ) = max min min w1 j , w2 j , μ D j ( y )

j =1

( (

)

)

( (

j =1

)

4.). Nastavení množin S1 , S 2 a D1 , D2 , D3 ukazují následující obrázky (Obr. 3. a Obr. Obr. 4. Funkce příslušnosti pro obtížnost a minimová t‑norma s defuzzifikací CoS cyklotrasy

)

Larsenova metoda (COS-TP-TM) – Łukasiewiczova a minimová t-norma s defuzzi

( (

( ))

( (

( ))

Mamdaniho metoda (COS-TM-TM) k Obr. 4. Funkce kpříslušnosti pro obtížnost cyklotrasy μ D′ y = max TP TBylo w2 j ,celkem μ D j komunikace y 7 =metod. w1 jvýsledky y následující max Nejlepší min , w2 j ⋅ μpo Vzhledem k vyhodnocení a vyhodnocení pravidlech, zvolíme D M wpoužito 1 j ,povrchu dávaly meto j

( )

)

)

j =1 těžiště součtů CoS (Center ofj =Sums), 1 (COS-TM-TM) což znamená výpočet

Bylo použito celkem Nejlepší výsledky dávaly následující metody: Mamdaniho (COS-TM-TM, COM-TM-TM) – minimové t-normy s d  metoda  7 metod.

k ∑  ∫ μD ' ( y ) y dy  k ( ) ( )  j=  Ymetoda (COS-TM-TM) =1 j =1 Mamdaniho k y DCoS =k Mamdaniho metoda (COS‑TM‑TM) j' (metoda min min (w1 j ,–wŁukasiewiczova , μD ( y ) μ DVzhledem T M (w1Larsenova y ) = max(COS-TP-TM) ′ ( y ) = max Tk komunikace po pravidlech, zvos 2aj )vyhodnocení M vyhodnocení j , w2 j ), μD povrchu a minimová t-norma 1 j =1 μ D j ' ( y ) součtů dy  k CoSj =(Center ∑  ∫těžiště k znamená výpočet (COS-TM-TM) of Sums), což Vzhledem k vyhodnocení povrchu komunikace  1≤ j ≤ 6  Y Larsenova metoda (COS-TP-TM) – Łukasiewiczova s (defuzzifikací (y) ) μ D′ ( y ) =max TP TM (w1 j , w2aj minimová w1 j , w2 j )⋅ μ D jCoS , μ D j ( y ) =t-norma max min  k k j j =1 =1 vyhodnocení ( y ) (yw1dyj , wzvolíme μ 1 ' ( y )TyP dy y (dy μ min +2 ∫j )μ⋅ μDD4 ' ((yy) y metodu dy + ∫ μ D5 ' ( y ) y dy + ∫ μ D6 ' ( y ) ( y )(po ) += max )y,yμ) dy μ Da TM +(μ w μ, w ypravidlech, ′ ( y∫) =Dmax  ∫1Dj j ' D22' j D  Y∫ j =1D3 ' j =1 Y Y Y Y 1≤ j ≤ 6  Y Y  = součtů CoS =y CoS (COS‑TM‑TM) těžiště (Center of = Dj ' ( ) ( ) ( ) ( ) μ y dy + μ y dy + μ y dy + μ y dy + ∫ μ D5 ' ( y ) dy + ∫ μ D6 ' ( y ) dy D ' D ' D ' D '   ∫Y 1  Mamdaniho ∫Y 2  metoda ∫Y 3 (COS-TM-TM) ∫Y 4 Y a vyhodnocení Y μVzhledem vyhodnocení povrchu komunikace po pravid Sums), metoda což znamená D j ' ( y ) dy k výpočet Mamdaniho (COS-TM-TM)  w 1 ≤ j ≤ 6j-tého je minimem jednotlivých předpokladů (komuni Celková váha pravidla součtů CoS (Center ofměr Sums), což znamená výpoče  komunikace  Y (COS-TM-TM) jtěžiště Vzhledem k vyhodnocení povrchu a vyhodnocení po pravidlech, zvolíme metodu

(

)

(

)

j μ  COM-TM-TM)  (COS-TM-TM, (y) = max min min w1 j , wCoS TM TM w1 j –, wminimové Mamdaniho s defuzzifikací aDCoM D′ ( y ) = max 2 j , μ D j ( y )t-normy 2j ,μ j 1 ≤metoda j≤6

(

)

j

∑( ∫

)

j

(

(

j

)

(

)

j

) (

)

∑ ∫

Obr. 3. Funkce příslušnosti pro sklon svahu.

cožoznačena  + ofμSums), (COS-TM-TM) znamená w1 j , μwD2 j' (tohoto jednoduchost závě ((pro y )těžiště y dypravidla +součtů μ D2 ' CoS y ) y(Center dy + μ D4 ' (výpočet yw) ).y Funkce dy + μpříslušnosti  μ D ' ( yD)3 'y( ydy) yjedy D5 ' ( y ) y dy + μ D 1 j     Y Y μ( 1 ≤ j,≤μ 6  Y ( yY  w  μμDD j' (' (yy) )yY=dy ) . Příslušnost min pravidla je označena μYD j ( y ) je zjednodušeně = CoS =Y j Dj y = j  ' D  μ D3 ' (y ) dy + μ D4 ' ( y ) dy + μ D5 ' ( y ) dy + μ D6 ' ( y 1 ≤ j ≤ 6  Yμ D ' ( y ) dy +j  μ D ' ( y )dy + 1 = 2 y DCoS =   μ D ' ( y ) dy j' Y Y Y Y Y jY    μ D ' ( y ) dy  1≤ j ≤ 6  Y  jj-téhopravidla w je minimem jednotlivých měr předpokladů (kom Celková váha  1≤ j ≤ 6  Y  μ ( y ) y dy +j μ ( y ) y dy + μ ( y ) y dy + μ ( y ) y dy + μ ( y ) y D1 ' D2 ' D3 ' D4 ' D5 ' wμ1Dj ,' (wy2) jy tohoto ( y )Yy dy +(pro ) y dy dy + μ Dpravidla μ D3 ' (jednoduchost y ) yY dy + μ D4 ' ( y )jeyYoznačena dy + μ D5 ' ( y )wy Y). dyFunkce + μ D6 ' ( ypříslušnosti Y 1 2' = Y ( y ) dy + μYD2 ' ( y ) dy + μμDY3 ' ( y( y) dy μ D4Y' ( y ) dy + μ Doznačen = pravidla je μYD j ' y = min YwμjD,1 'μ( yD)j dyy + . Příslušnost ) je+ zjednodušeně 5' Dj μ D1 ' ( y ) dy + μ D2 ' ( y ) dyY+ μ D3 ' ( y ) dy Y+ μ D4 ' ( y ) dy5 +Y μ D5 ' ( y ) dy +Y μ D6 ' ( y ) dy Y

∫

∫

∑ ∫

∫ (∑ ∫ )

∫

∫ ∑ ∫ ∫

∑ ∫

∫

∫

∫

Obr. 3. Funkce příslušnosti pro sklon svahu

∫

∫

( ) ∫

∫

(∫

∫

∫

∫

∫ ∫ ( ))∫ ∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫ ∫

∫

∫

∫

∫

Y Y Y Y Y Y w j je minimem jednotlivých měr předpokl Celková váha j-tého pravidla Celková váha j-tého pravidla w j je minimem jednotlivých měr předpokladů (komunikace, svah) w1 j , w2 j tohoto pravidla (pro jednoduchost je označena w ). Funkce přís w1 j , w2 j tohoto pravidla (pro jednoduchost je označena w ). Funkce příslušnosti závěru j-tého ) . Příslušnostjed‑ μ D j ' ( y ) = min wj w j , μje μ D j ( y ) je zjednodušeně Celková váhapravidla j‑téhoje pravidla minimem D (y pravidla je μ D j ' ( y ) = min w j , μ D j ( y ) . Příslušnost μ( y ) . μ D j ( y ) j je zjednodušeně označena

(

)

(

)

notlivých měr předpokladů (komunikace, svah) 5

w1j, w2j tohoto pravidla (pro jednoduchost je Obr. 4. Funkce příslušnosti pro obtížnost cyklotrasy. 4


označena w). Funkce příslušnosti závěru j‑tého 5

5

67

D prvním a druhém pravidle vyhodnocujeme malou 3 −2 w+ 3 D1 (0br. 5.). V prvním a druhém pravidleVvyhodnocujeme malou obtížnost 3 3 1 (0br. 5.). −2 w+obtížnost  y 3  y 3 ) + 3  − 2 y+ 2 3 dy (B ) w y dy + 3( Ady −2 w+w  − +  y dy   2 2   0 2 − w 0 − 2 w+ 3 w y dy + +3  − +  y dy ( A) D1 (0br. V prvním a druhém pravidle vyhodnocujeme malou obtížnost 5.). 3 −2 w+ 3 2 2 3 −2 w+ 3 − 2 w+ 3   y 3 0  y 3a−2w+3 w y dy w y dy +  − +  y dy ( A)3 + y 3−2 + 2a y dy ( A)   2 2  w dy 0 + 3  −−2 w++3  dy (−B2 w)+3 0 − 2 w+ 3   y 3 2 2 3 − 2 w+ 3  w dy + a−2 w+3  − +  dy (B ) y 3 0 a  5.). D V prvním a druhém pravidle vyhodnocujeme malou obtížnost (0br. 2 3 3 − + w ( ) 2 2 w y dy y dy A + − +   13 −2 w+ 3 0 − 2 w+ 3  y 3   2 2 y 3    0 w dy + − 2 w+ 3− +  − +  dy (B )  dy (B )w dy + 2 2   2 2  0 − 2 w+ 3 a 0 − 2 w+ 3 

∫

∫

∫

∫ ∫

∫

∫

−−22ww++33

3

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫ ∫

∫

∫

∫

∫

3

 y y3  3 w dy dy B ) ( A) + +  −  −+ + dy y (dy Obr.w5.yFunkce příslušnosti 2 2 2  2  pro malou obtížnost cyklotrasy

∫∫

∫∫

− 2 w−+23w+ 3

00

a 3 2 −2 w+ 3  y3 3y 2  2 9 −2 w+ 3  y  3 y 3 + A = w  = w 3 − 3w 2 + w + − wdy2 +  − +6  dy4 (B ) 3 2 0 − 2 w+ 3 Obr. 5. Funkce příslušnosti pro malou obtížnost cyklotrasy 2 2 0 − 2 w+ 3  3 Obr. 5. Funkce příslušnosti y 2 3 y  pro malou2 obtížnost cyklotrasy − 2 w+3 2 3 3 w − + [ ] B w y w w 3 = + − + = − +   y 25.  Funkce  y 3 3 y 2  pro malou 9  20 −23w+obtížnost Obr. 5. Funkce příslušnosti pro obtížnost − 2 w+ 3 A = Obr. w malou + −příslušnosti +cyklotrasy = w −33w 24+ 3 w2cyklotrasy    y 23  y 9 3y 2  2 4 A  2 0  6  −=2 ww + 3 + − 2 + = w 3 − 3w 2 + w   3 2 −2 w+ 3 6 4 2 2 3 3 w − + 3 2 3 2     −2 w+3 3 střední obtížnost 2 3 2 D 2 (Obr. 6.). pravidle hodnotíme 0 2  y 2 y 2 3 yy 9 V3třetím  a čtvrtém y 9     3 2 y y y 3 3 2 − 2 w+3 obtížnost Obr. příslušnosti w +w  =+w − +cyklotrasy  2 = A = w5. Funkce + − +B = pro −+3w wA[y=]malou 3w3 w −23w + 23 w  0 2 30− 4 + 2 6 2 4= − −w2 w+−+  y  y 3 2 6 4  w + 2 3 2 3  0   − 2 w+ 3   −2 wB +3 = w[ y ] 0 w w 3 + − + = − + 2 w+1 −2 w+5   3 −2 w+ 3 3  y 1 2  − 2 w+ 3  4  y2   2 y 3 33y 2  2w+3 3  y 22 93 y   −  y dy + w y dy + A= w[y ] −2w+3 + − w3+ =w + y− + 3+y  B= =w− =0−22 + −−3w ++ w [ ] yw w 2 + 3wobtížnost D (Obr. 6.). = − střední 2 2  B w   V třetím a čtvrtém pravidle hodnotíme 0 1 2 w+1 3 obtížnost 22  2  2Funkce  0  příslušnosti 4 6 2  42 wpro  −2 wmalou Obr. 5.  4 cyklotrasy +3 − 2 w+ 3 − +3 V třetím a čtvrtém pravidle hodnotíme střední obtížnost 5D 2 (Obr. 3 y 6.). 5 2   +  − +  y dy (C ) y 3y 2 w+1 −2 w+5 2 3 w+ 3 − B = w[y ] 0−22w+−32 + + 3  V2 třetím + 3w 1 2 2 y D  pravidle střední obtížnost  = − wa čtvrtém D 2 (Obr. 6.). V třetím obtížnost ya čtvrtém y 3 yhodnotíme 2střední pravidle 9 hodnotíme y dy +6.). w y dy + 2 w+−12 w+5  −2 w+5  − 2 (Obr.  + 4− 2+ −2 w+3 A = w  = w 3 − 3w 2 + w y  2 2 a  − 1  y dy + w y dy + 1  2 w+1 4  − 2 w+ 3 3 2  2 0  6 2 + 1 − 2 w w+ 5 2 + 1 − 2 + 5 w w 2 2 5   2 w+1 −2 w+5 Obr. 5. Funkce příslušnosti pro 3malou obtížnost cyklotrasy.   yy − 15 y dy + w y dy1 + y − 1  dy + 2 ww+1dy +  y 1  6.). 2 V třetím a čtvrtém  ypravidle +  y dy (C ) 5 3 y  hodnotíme2 střední obtížnost D 2 −(Obr.  y dy + w y+dy +  − 2 2 y 5 2 2 B = w[ y ] 0−2 w+3 + − +  = − w + 3w       2 2 2 2    +1 1 2 w+1 − 2 w+ 5 (C ) +1 1  2 w+1  − +  y2 wdy 2  − 2 w+ 3  4 5 5 2 w+1 5 −2 w+5 2 2 a − 2 w+5  y 5  y 5  y  1y 5  + dy  − +  dy (D )  − +−2 w+5 y dy (Ca+) 2w +1 + ) +  −−  +y dy +y dy w (yC  y−2 w1+5 2 2  2 (Obr. 22 26.).  2 2 −2 w+5 D V třetím a čtvrtém pravidle hodnotíme střední obtížnost  2 w+1 1− 2 2 w+−12 w+5  −  dy + w dy + w+5 2  y 1 2 2 1 a 2 w+1 a 5  y 5  −  dy + w dy + 2 + 1 − 2 + 5 w w + −+25w+5 (C ) 5  − + −y2 wdy  2 2 22ww++11 2 w+1   yy − 15dy + w dy + 1 w+y5y−112 y2dy − 2 w y+ dy +  − +  dy (D ) 5  − dy + + w dy  y 5  22 22 2 w+1 a 11 22 22 − 2 w+51  + 2 w+21w+1  − +  dy (D ) 5 2 w+1 55 −2 w+5 2 2 Obr. střední cyklotrasy − 2 w+ 5  5 y Funkce 1yy 55příslušnosti  y obtížnost  6.  w dy + pro  − +  dy (D ) y dy(D()C ) + + +dy ++  −−−  +dy 2 2 2 2 2 2     2 2   1−−22ww++55 2 w+12 w+1 5 −2 w+5− 2 w+5 3  y2   y3 5y2  y2  5 y Ca =   − y 5  + w  + − + = − 6 w 2 + 12 w  +2 w+1 6 − 4+  dy −2 w+5 (D2)  6 4   1 2 1 w+ vyhodnocujeme cyklotrasy − 2 w+ 5 Av pátém pravidle s velkou obtížností D3 (Obr. 7.). Obr. 6. Funkce příslušnosti pro střední cyklotrasy  y 12obtížnost a šestém 2 − 2 w+5  −  dy w dy + 2 w++1 5 2 Obr. 6.y22Funkce pro střední cyklotrasy 2y  příslušnosti  5 yobtížnost − 2 w+ 5  y 2 w+1 5 1= +  = − 2w 2 + 4w 3 2 2 w+1 2 −2 w+D 3− 2 5+ w[ y ] 2 w+1 +  −   Obr.      y 6.y Funkce příslušnosti y y 25 y2obtížnost 4 2  −2 w+55 5−4střední 2 w2+ 5+ 12 w 3 Obr. 6. Funkce příslušnosti C = pro −  obtížnost + w cyklotrasy +pro = −cyklotrasy 6−w 2 w+ 3 6  +y 1 5w+1  střední  y 5y2  +  y 3 6− y 2 +4  dy (yD2)  y 3 4 1 6  2  2 w+C 1 = +5 + − + = − 6 w 2 + 12−w  y dy + w y dy (E )   − 24  2 −2+ww 2 5 w − + 2 1 2 5 5 w + − w + 6 2 6 4  − 2 w+ 5 2 2 2 1 2 5 5 w + − w + w+ 2 2  y531 5 y 2    2 w+1 2 3 2 2 2  y 3 23 y 12  2  3  2 w+ 3   y        y y y 5 y +−w y y− obtížnost y 5y +5 Obr. Cy=+střední  w[y ] 2 w2 w+cyklotrasy −w 2 w++1 = −2 w 2 +=4−w6 w 2+ 12 w 5 C = 6. Funkce −  příslušnosti + w D= pro − 6 w 2 ++ +12 a  −6−  4+ + 1 = 2+ − 6 4  2   6 4 1 6  2  2 w+1 4   2 61 14  −2 w+5 D 3 6  2=w+41 y −2 y−2 w+5 + w[ y−2]w−2+w25w+1+5 + − y + 5 y  = − 2 w 2 +2 w4+w 2 w+1  y 3 w+21 5 2 4 2  − 2 w+ 5 3 2 2w 2 −2 w+5 3 + 1 5 2 y 2 2 51 y  5  4  yy 2 yy   y   yy2 2 y 5yy 5 y   −  dy + w dy (F ) − w + 2 5 2 −2 w + 5 D =+  −obtížnost 2− 6 w 2 2 C −−  ++ww[ ypro + =w + 12 w+   [ ] − + w y + − = − 2 w + 4 w Obr. 6. Funkce střední cyklotrasy.     ] D ==  6příslušnosti + − + = − 2 + 4 w w + 2 1 3 2 +3 w   4 6 2  4  4 2  −2 w+5 D (Obr. 7.).  22 w+12 wpro 4 Funkce 24ašestém 4 2 obtížnost Obr. 1 příslušnosti +1vyhodnocujeme − 2 w+5cyklotrasy A v pátém pravidle svelkou obtížností  6.  střední 1−2 w+5 cyklotrasy 1 3 2 w+1 5 6 2 2 y  y y 5y  5 − 2w 2 + 4w D =  3 − 2  2 w++1 w[ y] −2 w22w+1+5−2+w+5−  + 3  2  = 6 y y y y 5y C =  4 − 2 1 + w   +4− 2 + −2 w+5 = −26w+w32 + 12 w 6 4 1 4  −26w+5 6  y 3 6  2  2 w+1  6 ( ) y dy + w y dy E −   2 w+1 5 2 2 3  2 w+ 3  y2 y   y2 5y  D= −  + w[ y ] −2 w2 w+1+5 + − +  = − 2 w 2a+ 4 w 6 2  − 2 w+ 5  4 2 1  4 2 w+ 3 6  y 3  −  dy + w dy (F ) 2 2 3  2 w+ 3 Obr. 7. Funkce příslušnosti pro velkou obtížnost cyklotrasy

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫∫

∫

∫∫

∫

∫

∫∫

∫

∫∫

∫ ∫∫

∫

∫∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫ ∫

∫ ∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

∫

6

2 w+ 3

 y3 3y2  E= −  4 3 6

2 w+ 3

 y2 3y  F = −  2 3  4

6

 y2  2 27 + w  = − w 3 − 3w 2 + 3 2  2  2 w+ 3

+ w[ y ] 62 w+3 = − w 2 + 3w

Podobně je řešena Larsenova metoda (COS-TP-TM). Obr. 7. Funkce příslušnosti pro velkou obtížnost cyklotrasy

Obr. 7. Funkce příslušnosti pro velkou obtížnost cyklotrasy. Mamdaniho metoda (COM-TM-TM) 2 w+ 3

6

 y2  2 27 Vyhodnocení pomocí metody těžiště singletonů Center of Maximum (CoM) za použití hodn + w  = − w 3 − 3w 2 + 3 2 nejvýznamnějšího maxima  2  2 w+ 3 k 2 w+ 3 y j ⋅ μDj ' y j  y2 3y  F = −  + w[ y ] 62 w+3 = − w 2 + 3w j =1 CoM = yDj ' = k 2 3  4 μD j ' y j j =1 Podobně je řešena Larsenova metoda (COS-TP-TM).  y3 3y2  E= −  4 3 6

∑

∑

68

( )

( )

y1 ⋅ μ D1 ' ( y1 ) + y 2 ⋅ μ D2 ' ( y 2 ) + y3 ⋅ μ D3 ' ( y3 ) + y 4 ⋅ μ D4 ' ( y 4 ) + y5 ⋅ μ D5 ' ( y5 ) + y6 ⋅ μ D6 ' ( y6 ) = = Mamdaniho metoda (COM-TM-TM) ( y4 ) + μv ČR + μ D4 'Esri μ D1 ' ( y1 ) + Konference μ D2 ' ( y 2 ) + μ D3 ' ( y3 )GIS D5 ' ( y 5 ) + μ D6 ' ( y 6 ) Vyhodnocení pomocí metody těžiště singletonů Center of Maximum (CoM) za použití hodnoty nejvýznamnějšího maxima Dosazením: k y j ⋅ μDj ' y j 2 w + 1 − 2 w3 + 5 0 − 2 w1 + 3 0 − 2 w2 + 3 2 w + 1 − 2 w4 + 5 ⋅ w1 + ⋅ w2 + 3 ⋅ w3 + 4 ⋅ w4 + j =1 2 2 2 2 = k = y DCoM = j' w1 + w2 + w3 + w4 + w5 + w6

∑

( )

∫

 j   1 ≤ j ≤ 61≤Yj ≤ 6  Y = = y=DCoS = y DCoS j' j'        μ D ' ( yμ)Ddy ( y ) dy  j' j   1 ≤ j ≤ 61≤Yj ≤ 6  Y  



∫ μ ( y ) y dy  Dj '

 μ D j ' ( y ) dy   Y 



∫

2 w+ 3

3

∑ ∑ ∫ ∫

=



∫ 2 w+23 −y2  3dy + ∫ w 6dy ∫ (F )y − 3  dy + ∫ w dy (F ) ∫  2 − 2  dy + ∫ w 3dy 2(F )2  2w+3 2 w+ 3

3

y ) +y dyμ + μ ( y ) y dy + μ ( y ) y dy + μ ( y ) y dy + μ ( y ) y dy + μ ( y ) y dy μ D1 ' ( yμ)D1y' (dy D2 ' ( y )D2y' dy + μ D3 ' ( y )D3y' dy + μ D4 ' ( y )D4y' dy + μ D5 ' ( y )D5y' dy + μ D6 ' ( y )D6y' dy Y Y Y Y Y Y = Y Y Y Y Y Y y + μ D2 ' ( y ) y dy + μ D3 ' ( y ) y dy + μ D4 '=( y ) y dy +μ μ(Dy5μ')( dy y )( yy+)dy μμD6 ' ((yy+)) ydyμdy+ ( yμ) dy( y+) dyμ + ( yμ) dy( y+) dyμ + ( yμ) dy( y+) dyμ + ( yμ) dy( y ) dy dyμ++ D1 ' D3 ' D4 ' D5 ' D6 ' D1 ' D2 ' ( y )Ddy D3 ' D4 ' D5 ' D6 ' 2'

∫

Y

∫ ∫

∫

Y

y ) dy + μ D2 ' ( y ) dy + μ D3 '

∫

Y

∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ Obr. příslušnosti pro velkou cyklotrasy ( y ) dy + ∫ μ Celková ( y ) dy (j-tého (7.y )Funkce μ váha y ) dyj-tého dy jewminimem + ∫váha +pravidla jednotlivých měr předpokladů (komunikace, Celková w jednotlivých měrobtížnost předpokladů (komunikace, svah)svah) ∫ μ pravidla j je minimem j ∫

∫

Y

Y

Y

Y

D4 '

Y

Y Y

Y

D5 '

Y

Y

Y

Y

Y

Y

Y

Y

Y

D6 '

Y

Y

, w2 předpokladů w ). Funkce pravidla (pro jednoduchost je 6označena příslušnosti závěru j-tého w1 j , ww21měr w ). Funkce pravidla (pro jednoduchost je označena příslušnosti závěru j-tého 2 w+ 3 j tohoto jj tohoto (komunikace, -tého pravidla w j je minimem jednotlivých  y 3velkou  svah) cyklotrasy y2  3 y 2 obtížnost 2 3 27 Obr. 7. Funkce příslušnosti pro + w μ D ( yμ)= −( yzjednodušeně −A v pátém 3w 2 + označena ) . Příslušnost yE) ==w min w− (, yμ)D .j.(Příslušnost yPříslušnost pravidla je zjednodušeně označena ). )w )D=j ' (min pravidla je μ Djej ' ( yμpříslušnosti μ( y ) .μ( ypravidle j , μzávěru pravidla a šestém vyhodnocujeme cyk‑ Dje j w ).jeFunkce o pravidla (pro jednoduchost je označena j Obr. 7. Funkce pro velkou obtížnost cyklotrasy 6 D jj příslušnosti 4 j-tého 2 3 2    2 w+ 3 Obr. 7.3 Funkce příslušnosti pro velkou3obtížnost cyklotrasy 2 2 w+ 3 2 6 yy) n   yoznačena  2. w+3 2 ( ) ( ) y = min w , μ y . Příslušnost je zjednodušeně ( ) ( μ y μ y 3 2 27 . je zjed odušeně označena lotrasy s velkou obtížností D3 (obr. 7). 3 ' j D D 2 j j E =j  − + w 3  y = 2− 32yww+3 − 3w +2 66   y= 6 3 y− 3  y [ y2] 2 w+3 = − w 2 2 +3 3w 2 27 + w 2 w+ 3 2F  6y 3 34y 2a 3 E =y 2 2w−+pravidle + 3 druhém V prvním vyhodnocujeme je řešena Larsenova metoda 4 2 2 3 +3 w  2  27 = − w − 3wPodobně 2 w+ 3 3 2 E= 2 − + w 6  4 = −3 w − 3w2 +2 w+3  y6 3 y4  2  2 w+3 25). 3V třetím a 2 čtvrtém malou (COS‑TP‑TM). F =  obtížnost −   3 + w[D1 y ]62 w(obr. 2 w3+w 3 +32= − w + y 3 y je řešena Larsenova metoda (COS-TP-TM).  4 2 2  3 2 w+3 F =Podobně + w[ y ] 62 w+D2 w 25+ 36). w y 3y   6 −  obtížnost 3 = 5− pravidle (obr. 2 w 23 + 3w F =  −hodnotíme + w[ y ]střední  24 w+ 3 = − 4 je řešena 2  3 Larsenova Mamdaniho metoda (COM-TM-TM)  Podobně metoda (COS-TP-TM). 5 Vyhodnocení pomocí metody těžiště singletonů Center of Maximum (CoM) za použití hodnoty Podobně je řešena Larsenova metoda (COS-TP-TM). nejvýznamnějšího maxima Mamdaniho metoda (COM-TM-TM) Mamdaniho metoda (COM‑TM‑TM) Podobně je řešena Larsenova metoda (COS-TP-TM). k Vyhodnocení pomocí metody těžiště singletonů Center of Maximum (CoM) za použití hodnoty Mamdaniho metoda ⋅ μ D j ' (COM-TM-TM) y j těžiště y j singletonů Center of Maximum (CoM) za použití hodnoty nejvý‑ Vyhodnocení pomocí metody nejvýznamnějšího maxima Mamdaniho metoda (COM-TM-TM) Vyhodnocení j =1pomocí metody těžiště singletonů Center of Maximum (CoM) za použití hodnoty k = Center of Maximum (CoM) za použití hodnoty y DCoM Vyhodnocení pomocí metody singletonů ' =těžiště znamnějšího maxima k nejvýznamnějšího maxima j y j ⋅ μDj ' y j nejvýznamnějšího maxima k μD j ' y j j =1 k = = y DCoM ' ⋅ y μ y k j j j =1D j ' j yμj ⋅ μ Dyj ' y jCoM j =1 Dj ' j y =y ⋅ μ ( y ) + y ⋅ μ= ( y ) + y ⋅ μ ( y ) + y ⋅ μ ( y ) + y ⋅ μ ( y ) + y ⋅ μ ( y )

(

( (

)

( )

∑

( )

∑

) )

∑ ( () ) ∑∑ ( () ) ∑ = == y ⋅ μ μ ( y(μy) +) (yy ⋅)μ+ μ( y ()y+ )y+ ⋅μμ ((yy ))++ μy ⋅ (μy )(+y μ) ( y ) + μ ( y ) y ⋅ μ ( y ) +μ y (⋅ yμ ) ( y ) + y ∑ ∑ = = j =1 j =1 k

CoM Dj ' 1

D1 '

1

jD2 '

kD1 '

1

Dj '

D j2'

2

3

j =1

1

2

D2 '

D ' Dj ' 1 D3 ' j 3 1 4

2

D4 '

D2 ' 4

3

2

5

D3 '

3

4

D4 '

4

D3 ' D5 '

3 5

D4 ' 6

4 D6 '

6

D5 '

5

D5 '

5

5

D6 '

6

D6 '

6

=

6

D1 ' ( y1 ) + μyD2 ⋅' (μy 2 )(+y μ)D+ ' ( y 3 ) + μ D ' ( y 4 ) + μ D5 ' ( y 5( )y+ )μ+D6y' ( y⋅6μ) D ' 1 3 y 2 ⋅ μ D ' (4y 2 ) + y 3 ⋅ μ D ' 3 D ' ( y 4 ) + y 5 ⋅ μ D ' ( y 5 ) + y 6 ⋅ μ D6 ' ( y 6 ) 1 4 y1 ⋅ μ D1 ' ( y1 ) + y 2 ⋅ μ=D2 ' (Dosazením: y 2 ) +1 y3 ⋅ μ D3 ' ( y3 ) +2 y 4 ⋅ μ D4 ' ( y 4 ) +3 y5 ⋅ μ D5 ' ( y5 ) +4 y6 ⋅ μ D6 ' ( y6 ) 5 = +3μ+D55' ( y5 ) + =μ2Dw6 4' ( +y61)− 2 w4 + 5 0 − 2 w1μ+D13' ( y1 ) + μ0D−2 ' 2( yw22) + 3μ D3 ' ( y3 )2+wμ3 D+4 '1( y−42)w ⋅ w3 + ⋅ w4 + μ D1 ' ( y1 ) + μ D2 ' ( y 2 ) + μ D3 ' (⋅yw31) + μ D4 ' ( y 4 ) + μ⋅Dw 2( y+5 ) + μ D6 ' ( y 6 ) 5' 2 2 2 2 = w12w + w+21+− w 3 ++w54 + w5 + 0 − 2w1 + 3 0 −Dosazením: 2w2 + 3 2w3 + 1 − 2w3 + 5 2w 2ww56+ 3 + 6 2w6 + 3 + 6 4 4 Dosazením: ⋅ w1 + ⋅ w6 2 + 0 − 2 w⋅ w 0 − 22 w 3+ ⋅3w3 + 2 w3 +2 1 − 2 w3 ⋅+2w54 +9 2 w + 1⋅ 9w−5 2+w + 5 23 3 1+ w523 ⋅+w3 +23w⋅ 4w+4 1+−w25 w+ ⋅ w3 5++2w642 + w6 4 2⋅ w4 + −32w+21 −+22 ww3 2+⋅ + 0 −22 w2−+w31 + ⋅ ww = 0 − 22w1 + 3 1 21+w 4 + 5w ⋅ w1 + = = 2 ⋅ w2 2+ 2 ⋅ w4 + 22 w1 +2 w22 + w3 +⋅ww43 ++w5 + w26 2 2 2w +ww ++ww ++ww ++ww +2+ww + w = 12 2 34 45 56 6 w1 + w2 + w3 + w4 +1 w5 + w6 3 3 3 9 9 2 2 2 2 − w + w − w + w w3 + 3 ⋅ w w5 + w6 + w6 1 1 2 22 + 39⋅v 2 33 2 3 3Model 294 +9w5 +je na Mamdaniho metod ModelBuilderu následujícím obrázku (Obr. 8.). 9 2 2 2 2 2 + w+6 +w w6 2 2 + 32⋅ w3 + 3 ⋅ w4 +2w5 +w w 5w −−ww11 ++ 2ww1 1−−ww2 2 +=+ 2ww 2 + 3 ⋅ w3 + 3 ⋅ w4 + w5 + 6 25w+ + 26+ w 2 2 2 2 = w + w + w + w 1 2 3 4 5 6 = w + w + w + w + w + w w 1+ w 2+ w +3 w +4 w +5 w 6

j =1μ

= Dosazením: Dosazením:

1

2

3

4

5

6

Model Mamdaniho metod v ModelBuilderu je na následujícím obrázku (Obr. 8.). Model Mamdaniho metod v ModelBuilderu je na následujícím obrázku (Obr. 8.). 7

7

7

7

Obr. 8. Modely Mamdaniho metody (COS‑TM‑TM, COM‑TM‑TM).


69

Srovnání použitých metod

Řešení obtížnosti komunikací

Pro srovnání byla vybrána data známých úseků

Pro další analytické zpracování tedy zvolíme ob‑

cyklotras, které bylo možné zařadit v jejich pře‑

tížnost cyklotrasy získanou Mamdaniho metodou

vážné délce do jedné z kategorií obtížnosti s cílem

s defuzzifikací CoS jako hlavní vstup. Cílem práce

výběru nejvhodnější metody.

je ohodnocení všech komunikací (nejen cyklotras)

Ze základních

statistických

charakteristik

sítě StreetNet na území kraje. Nejdříve z rastru

a také z odpovídajících histogramů rozdělení

získáme buňky v okolí komunikací (10 m buffer)

četností dat bylo zjištěno, že je dobře reprezen‑

a převedeme je na body s hodnotou obtížnosti.

tativní Mamdaniho metoda s defuzzifikací CoS,

Dále je každému bodu přidána hodnota směru

ale i s defuzzifikací CoM, kde je vidět větší rozpětí

sklonu svahu a vzdálenost od linie cesty. Vypočí‑

hodnot a vyšší četnosti v intervalech největšího

táme hodnotu rozdílu mezi Mamdaniho rastrem

výskytu. Larsenova metoda se nehodí pro cyklo‑

a jeho „nulovým“ provedením nezávislým na nad‑

trasy se střední obtížností, zvýrazňuje cyklotrasy

mořské výšce, která vyjadřuje zvýšení obtížnosti

malé a velké obtížnosti.

ve srovnání s plochým terénem. Tyto kroky byly

Pro lepší srovnání byl pro jednotlivé obtížnosti

realizovány v ModelBuilderu.

a metody určen procentuální podíl cyklotras vy‑

Další postupy využívají open‑source programo‑

hovujících zvolené příslušnosti podle funkcí D1,

vací jazyk Python, který je silným a jednoduchým

D2, D3 (obtížnost malá, střední, velká) vzhledem

nástrojem s přehledným kódem pro vytváření ite‑

k celému jejich výběru. Výsledky pro příslušnost

rací. Nejdůležitějším krokem bylo vytvoření tabul‑

z intervalu ❬0,25; 1❭ jsou v následující tabulce.

ky s novou obtížností úseků cyklotras. Jednotlivé body z bufferu byly procházeny v okolí linie cesty

Tab. 1. Podíl cyklotras vyhovujících příslušnosti ❬0,25; 1❭

podle ID a zpočátku byl spočítán jejich aritmetický

obtížnost

průměr, který poskytoval jen hrubou hodnotu ob‑

malá střední velká všechny

COS‑TM‑TM 96,6 % 83,7 % 73,7 % 84,1 %

tížnosti. Přesnější je užití váženého fuzzy aritme‑

COM‑TM‑TM 97,1 % 75,0 % 74,5 % 76,0 %

tického průměru (BTD_FUZZY_MEAN) podle

COS‑TP‑TM

vzdálenosti od linie. Ve vzdálenosti 10 metrů je

97,1 % 67,9 % 74,8 % 69,4 %

příslušnost rovna 0, na linii je rovna 1. Hodnota součtu procentuálních podílů vyjadřuje

Největší problém však zůstává při hodnoce‑

přesnost jednotlivých metod. Je vidět, že jedno‑

ní míst se stejným sklonem i kvalitou cesty, ale

značně dominuje Mamdaniho metoda především

rozdílným směrem cesty vzhledem ke sklonu

s defuzzifikací CoS. Poměrně dobré jsou výsledky

svahu. Ve směru vrstevnice je uváděna příliš vy‑

pro Larsenovu metodu, která je málo spolehlivá

soká obtížnost. Proto je pro tyto případy použi‑

pro hodnocení cyklotras se střední obtížností,

ta jen obtížnost „nulového“ Mamdaniho rastru.

i když významně konkuruje Mamdaniho metodě

Tedy obtížnost v jednotlivých bodech je na jed‑

u cyklotras malé a velké obtížnosti. Tyto metody

notlivých úsecích závislá na rozdílu Mamdaniho

jsou srovnány na vybraném území (obr. 9).

a jeho „nulového“ rastru a úhlu mezi směrem sklonu svahu a azimutem cesty. Váženým prů‑

70


Obr. 9. Srovnání metod na detailu území.


71

měrem je potom stanovena výsledná obtížnost

žadavky na cyklotrasu lze vyjádřit jednoduše

(BTD_FCL_MEAN). Nakonec jsou připojeny

slovně pravidly, která jsou zpracována s využitím

redukce chyb na mostech a v tunelech, kde je

teorie fuzzy množin a kompozičního pravidla

obtížnost uvažovaná z Mamdaniho rastru pouze

odvozování, zvláště Mamdaniho metodou. Ta se

v okolí koncových bodů těchto cest jinak jen po‑

ukázala jako metoda s nejpříznivějšími výsledky

mocí „nulového“ rastru a také redukce příliš krát‑

s defuzzifikací těžiště součtů a využitím integrál‑

kých úseků (obr. 10).

ního počtu.

Dalšího zpřesnění lze dosáhnout zvýšením po‑

Hlavním významem práce je využití výsledků

čtu slovních hodnot a následně i pravidel. Rezervy

a aktualizace dat na portálu cykloturistiky Jihomo‑

jsou v místech křižovatek cest různých typů povr‑

ravského kraje www.cyklo‑jizni‑morava.cz. Analý‑

chu a členitém terénu nebo v hledání souvislostí

za rozšiřuje obtížnost z cyklotras na komunikace

s převýšením a délkou cesty na úseku trasy.

a vzhledem k fuzzy přístupu vyjadřuje území kraje kompaktně jako celek v podobě rastrové mapy.

Závěr

Ještě významnější je klasifikace všech komunikací

Obtížnost cyklotrasy je důležitým údajem pro

hodnotou obtížnosti jako aktualizovaného atribu‑

plánování cyklovýletu. Závisí především na kva‑

tu a zkvalitnění routování tras na portálu v závis‑

litě povrchu komunikace a sklonu svahu. Po‑

losti na požadované cílové skupině.

72

■


Obr. 10. Ukázka postupu při výpočtu obtížnosti úseků cyklotrasy.


73

Integrace informací o reálném provozu do plánování a optimalizace přepravy Ing. Filip Jung VARS BRNO a.s.

Abstrakt

apod.) je spjatá s úplností a přesností s nimiž jsou

Vektorové sítě pozemních komunikací používané

zaznamenávány. Mezi zdroje statických parame‑

pro logistické úlohy v oboru plánování přepravy

trů lze v ČR v první řadě zařadit evidence, které

a optimalizace rozvozových tras obvykle obsahují

spravuje ŘSD Silniční databanka v Ostravě. Dal‑

vazby na statické parametry, jako například ome‑

ším zdrojem statických informací jsou například

zení podjezdní výšky nebo maximální hmotnost

datové sady společnosti Central European Data

vozidla. V článku se však zaměříme na možnos‑

Agancy a.s. Tyto vlastnosti nebo objekty se však

ti zohlednění proměnných podmínek v reálném

řadí mezi statické parametry, tedy jsou (relativně)

provozu (plánované uzavírky, aktuální a historické

stálé v čase a jejich působení není ovlivněno dnem

dopravní intenzity, nehody, informace o sjízdnosti

v týdnu anebo denní dobou. Ze zkušeností z re‑

apod.) a také na výhody, které integrace těchto

álného provozu na silnicích je ovšem zřejmé, že

dat do logistických aplikací přináší.

například plynulost provozu se v průběhu týdne i dne mění. Zároveň se také jede jinak za dobrých

Pojetí dynamiky v dopravních úlohách

nebo špatných klimatických podmínek. Všechny

Základem přesného a přínosného logistického sys‑

tyto i další vlivy jsou tedy proměnné v čase a mo‑

tému obsahujícího plánování a optimalizaci rozvo‑

hou výrazně ovlivňovat dobu jízdy i vedení trasy.

zu je kvalitní síť. Optimalizace rozvozu zde zname‑

Proto jejich zahrnutí výrazně zpřesňuje výsledky

ná proces výběru nejlepší varianty vytížení vozidel,

plánování přepravy i dalších dopravních úloh ře‑

určení pořadí vykládek a průběhu tras s ohledem

šených nad sítí.

na dodržení nastavených pravidel a minimalizaci nákladů. Podstatný vliv na kvalitu výsledku síťové

Typy a zdroje dynamických dat

analýzy má topologická přesnost a především pak

Do dynamických dat se řadí data, jež reagují

atributy sítě. Cílem každé sítě je přiblížit se co nejví‑

na konkrétní datum nebo den v týdnu, popřípa‑

ce reálnému prostředí, které modeluje.

dě na čas nastavený v analýze. Dynamická data

Kvalita atributů sítě (např. šířkové uspořádá‑ ní, směrové a výškové vedení, dopraní značení

74

se dělí na historická, popřípadě modelová data a data živá.


Historická data

namiku provozu. Kvalita dat je však značně zá‑

Historická data představují možnost, jak zo‑

vislá na jejich zdroji.

hlednit variace v cestovních časech v síti

Základem pro historická data jsou obvykle měření

v různých dnech a v různých časech v týd‑

v terénu. Jedním z možných zdrojů historických dat

nu v závislosti na hustotě dopravy. Vycházejí

jsou data z městských automatických detektorů.

z naměřených dat a to buď v původní podobě,

Dále také data mobilních operátorů o pohybech mo‑

nebo jsou na jejich základě vytvářeny modely

bilních telefonů po silniční síti, data bezpečnostních

chování dopravy, z nichž je potom možné od‑

služeb s GPS polohou sledovaných vozidel, vozové

vodit rychlostní nebo časové profily. Ty jsou

parky dopravních společností, jejichž vozidla jsou

vytvářeny pro různé dny (např. konkrétní den

taktéž sledovány pomocí GPS apod. Nevýhodou

v týdnu) a různé časové intervaly, k nimž jsou

je velké množství vlastníků a poskytovatelů těchto

rychlosti nebo cestovní časy platné. Je potřeba

datových základen. Tato skutečnost činí získání a pří‑

zvolit správnou velikost intervalu pro co nejvyš‑

padné použití takových dat velmi složitým a zdlou‑

ší přesnost analýzy. Vhodným časovým interva‑

havým procesem. Výjimkou není též poskytování

lem pro zaznamenávání těchto dat je 15 minut,

těchto dat za úplatu, a to ve finančních relacích, které

jež zvládne bez větších problémů pojmout dy‑

jsou obvykle velmi daleko za hranicí rentability.

Obr. 1. Pracoviště NDIC.


75

Existují také další postupy k získání historických

nikace s vyššími intenzitami. Získání těchto dat je

dat, které se liší jak potřebným technickým vyba‑

však velmi nákladné a problematické z pohledu

vením, finanční zátěží, tak náročností z hlediska

ochrany soukromí. Na území hlavního města Pra‑

provádění. Těmito metodami je možné získat

hy probíhá v testovacím provozu online získávání

data z jakéhokoliv vybraného úseku silniční sítě,

dat ze systému FCD, resp. z flotily vozidel s GPS.

jsou relativně rychlé a v konečném důsledku

Z nich jsou následně určeny stupně provozu

i ekonomické. Jedná se například o měření po‑

na důležitých komunikacích hlavního města Pra‑

mocí čtečky Bluetooth, měření pomocí radarů

hy. Tato data slouží jako doplňkový zdroj pro Řídi‑

s přepočtem na cestovní rychlost nebo měření

cí systém HDŘÚ (hlavní dopravní řídící ústředna)

metodou plovoucího vozidla, jež spočívá ve fy‑

a je plánována i jejich distribuce prostřednictvím

zickém projetí daného úseku vozidlem vybave‑

DDR NDIC.

ným GPS zařízením. Uzavírky a objížďky Živá data a jejich zdroje

Uzavírky a jejich objížďky tvoří významný zdroj in‑

Mezi živá data patří především události na po‑

formací, které mohou ovlivňovat optimalizační al‑

zemních komunikacích. Jedná se o události, které

goritmy. Jejich zdrojem jsou vydaná platná správní

mají přímou vazbu na aktuální provoz, intenzitu

rozhodnutí, která vydávají silniční správní úřady

dopravy popř. její predikce. Tuto skupinu lze z po‑

v rámci celé ČR. Obsahují základní informace,

hledu určení časové platnosti rozdělit na události

o jaký typ omezení se jedná např. uzavírka úplná

plánované a na události aktuální.

nebo za provozu, kdy a kde bude dané omezení

Nejvýznamnějším datovým zdrojem v ČR je

prováděno a kým. Plnění těchto dat je zajištěno

Jednotný systém dopravních informací (JSDI).

v rámci JSDI. V síťové analýze potom mohou úpl‑

Centrálním technickým, technologickým, provoz‑

né uzavírky působit jako bariéry v síti, přes které

ním i organizačním pracovištěm JSDI je Národní

není možné vést trasu. V případě částečných uza‑

dopravní informační centrum (NDIC). NDIC je operační pracoviště, které 24 hodin denně sedm dní v týdnu zajišťuje sběr, zpracování, vyhodnoco‑ vání, ověřování a autorizaci dopravních informací a dopravních dat Součástí informačního systému NDIC je Dato‑ vé distribuční rozhraní (DDR), jehož prostřednic‑ tvím je možno na základě přidělených přístupo‑ vých práv získávat dopravní informace. Dalším zdrojem aktuálních dat, konkrétně tedy dat o hustotě provozu, mohou být například data od mobilních operátorů. Výhodou je poměrně velké pokrytí, i když je omezené spíše na komu‑ Obr. 2. I provozní údržba může znamenat komplikace na trase.

76


Obr. 3. Rychlost dopravního proudu je ve špičce znatelně snížena. vírek může dojít k navýšení cestovního času dle

jsou v systému JSDI automatické detektory, které

konkrétního typu.

však mají nevýhodu malého pokrytí.

Dopravní události

vozní údržbě, nadměrné a nebezpečné přepravě,

Dopravní události (dopravní nehody, aktuální

které v síti budou figurovat spíše jako upozornění.

stupně provozu, sjízdnost pozemních komuni‑

Všechny výše uvedené informace jsou distribuo‑

kací) jsou evidované v rámci JSDI. Tato data lze

vány pomocí DDR poskytovaného v rámci JSDI.

Dále lze získat také informace o běžné pro‑

následně použít při on‑line plánování přepravy, v navigačních přístrojích resp. operativním řízení

Logistický a dopravní internetový portál

dopravy. V případě dopravních nehod a sjízdnosti

V rámci výzkumného projektu v současnosti vzni‑

komunikací je obvyklé používat tyto události pou‑

ká Logistický a dopravní internetový portál určený

ze jako upozornění, jež nemají přímo vliv na síťo‑

především pro plánování a optimalizaci přepravy.

vou úlohu. Je totiž často problematické určit vliv

Portál zpřístupní širokému spektru uživatelů nejen

konkrétní události na cestovní čas. Jinak je tomu

funkcionalitu aplikace ArcLogistics, která byla dříve

v případě aktuálních stupňů provozu, u kterých

dodávaná společností Esri pro řešení rozvozových

lze stanovit vliv na cestovní čas. Jejich zdrojem

plánů, ale také zohlední při řešení úloh proměnné


77

Obr. 4. Náhled na uživatelské prostředí Logistického a dopravního internetového portálu. podmínky v reálném provozu. Portál používá služ‑

V operativním plánování jsou naopak neoceni‑

by ArcGIS for Server s extenzí Network Analyst a je

telná aktuální data o stupni provozu a událostech

vyvinut v ArcGIS API for Silverlight.

na komunikacích. Je tak možné zvolit jinou trasu, která se problémům na trase vyhne anebo zo‑

Závěr

hlední aktuální podmínky do výsledků analýzy. ■

Dynamická data mají výrazný vliv na přesnost vý‑ sledků plánování přepravy. Díky nim tak může být v analýze zohledněna například hustota dopravy v ranní a odpolední špičce a v návaznosti na ni prodloužen cestovní čas nebo dokonce, pokud to nastavení dovolí, změněno vedení trasy. Výsledek

Poznatky a výsledky prezentované v článku vznikly

je tak značně přiblížen realitě. Další úrovní zpřes‑

v rámci výzkumného projektu Parametrizace

nění je zahrnutí živých dat událostí v síti, jako jsou

silniční sítě ČR a optimalizace logistických

plánované uzavírky a omezení. Díky nim je možné

algoritmů pro routování za využití datových zdrojů

upravit rozvozové plány a obsloužit konkrétního

agendových a inteligentních dopravních systémů

zákazníka ve smluvený čas.

78

(TA01031537) s finanční podporou TA ČR.


Trimble: Inovativními technologiemi transformujeme svět David Jindra1, František Hanzlík1, Petr Quido Květ2 1 GEOTRONICS Praha, s.r.o. 2 Trimble Navigation, Ltd.

V roce 2013 Trimble zásadním způsobem změnil

roky na terénní pracovníky a zároveň zachovává

vzhled svých webových stránek a přišel s odváž‑

konzistenci dat bez nutnosti následných kontrol

ným mottem: „Transforming the way the world

a konverzí. Provedené úpravy geografických dat

works“. Ve světě GIS toto motto naplňuje několika

mohou být okamžitě synchronizovány do cent‑

novými technologiemi a inovativními přístupy.

rálního úložiště a jsou ihned dostupné ostatním

Příspěvek se věnuje novinkám z oblasti GPS

spolupracovníkům.

a GNSS sběru dat, dotkne se laserového skeno‑ vání a soustředí se především na letecké sním‑

Terénní ukázka

kování pomocí UAV Trimble X100 a UX5 a do‑

Terénní část přednášky, která se bude odehrávat

savadní nabyté zkušenosti s touto převratnou

před Kongresovým centrem, zahrne:

technologií.

❱❱ Ukázku práce s nově vyvinutým řešením Trim‑

Závěrečná část bude věnována nově vyvi‑

ble TerraFlex. Řešení terénního sběru dat na bázi

nutému řešení Trimble TerraFlex, hostovanému

jednoduše definovatelných formulářů bez ohledu

v Cloudu, které unifikuje způsob sběru a aktu‑

na hardwarovou platformu (Windows Mobile,

alizace geografických dat při plném využití po‑

Android, iOS…).

tenciálu stávajících mobilních zařízení, ať pracují

❱❱ Ukázku UAV Trimble X100 – unikátní technolo‑

na platformách Windows Mobile, Android nebo

gie sběru dat na bázi bezpilotního letounu.

iOS. Velkou předností tohoto řešení je možnost

❱❱ Možnosti využití laserového skenování

jednotného přístupu k datům pomocí jednoduše

❱❱ Ukázku kombinace dat z různých zdrojů a mož‑

definovatelných formulářů, které minimalizuje ná‑

ností jejich exportu


■

79

Firemní workshopy a přednášky Jednoduchá tvorba moderních městských GIS aplikací s využitím ArcGIS for Server, aplikace geoportálu Ministerstva zdravotnictví s napojením na BI Marek Lesák, Milan Kollinger T‑MAPY spol. s r.o. Víceúrovňové mapové dlaždice StreetNet jako efektivní podklad pro různá měřítka Jan Vodňanský Central European Data Agency, a.s. Prostředí (framework) pro tvorbu profesionálních webových a mobilních aplikací nad ArcGIS Martin Látal1, Marek Gába2 1 GisPo 2 VÍTKOVICE IT SOLUTIONS a.s.

Jednoduchá tvorba moderních městských GIS aplikací s využitím ArcGIS for Server, aplikace geoportálu Ministerstva zdravotnictví s napojením na BI Marek Lesák, Milan Kollinger T‑MAPY spol. s r.o.

Vedle budování komplexních geografických infor‑

portál vytvořeny. Aplikace vznikly za spolupráce

mačních systémů roste poptávka i po odlehče‑

společností ARCDATA PRAHA, s.r.o. a T‑MAPY,

ných až jednoúčelových GIS aplikacích. Na kon‑

spol. s r.o. a byly dodány prostřednictvím generál‑

krétních praktických příkladech si ukážeme, jak lze

ního dodavatele ICZ a.s. Aplikace nejsou zajímavé

efektivně vytvářet jednoúčelové mapové aplikace

jen svým provedením a obsahem (koupací vody,

pro podporu agend městských úřadů s využitím

letní tábory, akutní respirační choroby), ale také

technologií ArcGIS for Server. Prezentované pří‑

svojí vazbu na výstupy ze subsytémů BI v podo‑

klady také mohou posloužit jako inspirace pro

bě datových kostek, jejichž obsah je po provázání

ostatní. V druhé části workshopu blíže předsta‑

s geografickými daty prezentován právě pomocí

víme geoportál Ministerstva zdravotnictví, resp.

zmíněných aplikací, a během workshopu se podí‑

konkrétní GIS aplikace, které byly pro tento geo‑

váme i pod povrch takovýchto systémů.


■

81

Víceúrovňové mapové dlaždice StreetNet jako efektivní podklad pro různá měřítka Jan Vodňanský Central European Data Agency, a.s.

Mapové dlaždice CEDA představují vrstevnatou

né trasy z geodatabáze StreetNet CZE, se kterou

digitální rastrovou mapu pokrývající kompletně

je plně polohově kompatibilní.

území České republiky v předdefinovaných mě‑ řítkách. Pro jednotlivé měřítkové úrovně, od podrobné mapy 1 : 2 257 až po přehlednou mapu 1 : 2 311 166, jsou vygenerovány z geodatabáze StreetNet a POI rastrové mapové dlaždice o veli‑ kosti 256 × 256 obrazových bodů (pixelů).

Rozdělení na malé dlaždice výrazným způso‑ bem urychluje zobrazování dat a přechod mezi přednastavenými měřítky. Stejný princip a stejné měřítkové úrovně používají např. Google Maps, Bing Maps. Tento formát dat je velmi vhodný jako podklad pro webové mapové aplikace. Formát Esri Tile Package je vhodný pro všech‑

Obsahová a vizuální podoba map pro jednotli‑

ny ArcGIS aplikace. Jednotlivé dlaždice jsou vlože‑

vé úrovně se samozřejmě mění v závislosti na mě‑

ny do jednoho souboru TPK, takže je s nimi snad‑

řítku. Mapy velkých měřítek obsahují mj. všechny

ná manipulace. Pohyb po mapách a přechod mezi

podrobnosti sítě pozemních komunikací (funkční

úrovněmi jsou pak v předvolených měřítkách vel‑

kategorii, typ, povrch, směr provozu, název ulice,

mi rychlé a rastry jsou kvalitně vykreslené. Soubor

číslo silnice), budovy, adresní body, široké spekt‑

dlaždic je možné použít lokálně i pomocí servero‑

rum zájmových bodů, bloky budov a plochy zasta‑

vých a webových technologií.

věného území, železnice, využití půdy, lesní plo‑

Pro tvorbu mapových dlaždic jsou široce vy‑

chy, vodstvo, hranice administrativních jednotek

užívány technologie GIS Esri od managementu

a zájmové body. Se zmenšováním měřítka potom

rozsáhlé geodatabáze (miliony prvků, stovky

dochází ke generalizaci sítě a snižování počtu zob‑

atributů, statisíce transakcí za rok) v ArcSDE,

razovaných zájmových bodů.

až po automatické generování komplexního ma‑

Vícevrstevnaté mapové dlaždice mohou sloužit jako obecný mapový podklad, na němž je možné

pového výstupu v mnoha měřítkových úrovních pomocí kartografických nástrojů Maplex.

■

mj. zobrazovat další informace, např. vygenerova‑

82


Prostředí (framework) pro tvorbu profesionálních webových a mobilních aplikací nad ArcGIS Martin Látal1, Marek Gába2 1 GisPo 2 VÍTKOVICE IT SOLUTIONS a.s.

Představení společnosti

Představení SW Geocortex

❱❱ GisPo – firma poskytující služby a poradenství

Geocortex Essentials

v oblasti GIS; Latitude Geographics Business Part‑

Geocortex Essentials poskytuje bezkonkurenční

ner; obchodní partner společnosti VÍTKOVICE IT

možnosti a podporu infrastruktury pro webové

SOLUTIONS pro prodej SW Geocortex v Česku

mapové technologie Esri ArcGIS. Náš framework

a na Slovensku.

a komponenty výrazně redukují náklady na vývoj

❱❱ VÍTKOVICE IT SOLUTIONS – dodavatel systé‑

a omezují rizika, zároveň zachovávají plnou fle‑

mů pro podporu činností složek IZS; Esri Silver

xibilitu vývoje. Od jednoduchých po komplexní,

Business Partner; Latitude Geographics Business

od desktopu po mobilní, od server/klient po clou‑

Partner; výhradní distributor SW Geocortex pro

dová; pokrýváme všechny aplikační možnosti.

Česko a Slovensko.

Využitím výhod opakovaně použitelných kompo‑

❱❱ Latitude Geographics – softwarová GIS společ‑

nent a síly unifikovaného vývojového prostředí

nost se sídlem ve Victorii, BC Kanada; Esri Plati‑

pro vývoj a rozvoj svých vlastních ArcGIS mapo‑

num Business Partner; tvůrce SW Geocortex.

vých aplikací jste schopni dělat věci jako nikdy

před tím v porovnatelně kratším čase. Geocortex

❱❱ Management – Manager a další moduly vám

Essentials pomáhá tvořit díla téměř okamžitě

dávají k dispozici nástroje pro vývoj aplikací přes‑

a zároveň být v součinnosti s nejnovějšími trendy

ně podle vašich představ a to co nejefektivněji.

Esri technologií.

Nastavení aplikací, jak je definované, je nezávis‑

Klíčem produktu Geocortex Essentials je zá‑

lé na platformě. Náš konfigurační systém zalo‑

kladní systém, zvaný Spatial Application Infra‑

žený na XML vám umožňuje spravovat několik

structure (SAI). Tento SAI framework poskytuje

aplikací, služeb a REST bodů tak, abyste mohli

klíčové schopnosti pro tvorbu standardizovaných

zároveň poskytovat služby všem, od serveru

web mapping aplikací díky využití vlastního systé‑

po mobil. Viewer Template Engine (VTE) posky‑

mu komponent.

tuje každý viewer jako samostatný vzor a výstupy

SW Geocortex mění principy jak navrhovat, vy‑

aplikací jsou přizpůsobeny koncové technologii.

tvářet a spravovat ArcGIS Web Mapping aplikace.

Díky tomu jsou vaše aplikace tvořeny efektivně

❱❱ Core – pomáhá rychle vytvářet špičkové a efek‑

a s ohledem na budoucnost.

tivní aplikace. Mezi základní věci patří database

❱❱ Viewers – Nevěříme v jednosměrně zaměřené

linking, rozšířený security, search, modifikovatelný

prohlížeče. Věříme v přizpůsobitelné, které se vy‑

reporting a tisk může být snadno vložen do va‑

víjejí v průběhu času tak, jak přichází nové vývo‑

šich aplikací. Forms vám nabízí možnost tvorby

jové strategie, abychom nebyli úzce svázáni s jed‑

vlastních cross‑platform rozhraní a dialogů. Mů‑

nou technologií. Geocortex Viewer for HTML5,

žete přidat vstupy, jako jsou text boxy, položky

Silverlight a Sample Flex Viewer poskytují nád‑

automatického doplňování, data a roletová menu,

herné a jednotné prostředí vycházející z potřeb

následně k nim přidat validační kritéria a spravo‑

uživatelů. Jsou vytvářeny s pomocí našich intuitiv‑

vat layout formulářů tak, jak bude vypadat ve va‑

ních nástrojů a sledují metody jednotného vývoje

šich aplikacích.

a nasazování. Jsou k dispozici pro desktop, table‑

❱❱ Workflow – poskytuje intuitivní způsob mode‑

ty a smartphony a integrují možnosti Geocortex

lování a automatizaci business procesů v podobě

platformy s vaším vlastním vývojem.

snadných interakcí a formulářů, které umožňují procházet komplexní sekvence postupů velmi snadno. Tento systém umožňuje vytvářet elegantní aplikace cílené pro vaše koncové uživatele. ❱❱ Integration – Geocortex Essentials je service‑ori‑ ented architektura (SOA) obsahující zdroje, operace, aplikační programátorské rozhraní a serverové kom‑ ponenty navržené k tomu, aby poskytovaly maxi‑ mální flexibilitu pro vývoj. Nejste vázáni žádnou kon‑ krétní technologií. Všechny vlastnosti poskytované Geocortex Essentials jsou k dispozici jako framework určený k integraci softwaru, dat a nástrojů.

84


Geocortex Essentials Manager

Viewer Template Engine

Geocortex Report Designer


85

Geocortex Workflow Designer (rozšíření Windows Workflow Fundations)

Geocortex Optimizer

ports, konfigurovatelné interaktivní web aplika‑

Geocortex Optimizer zaznamenává, organizuje

ci určené pro administrátory ArcGIS Serveru, IT

a analyzuje informace o vašich ArcGIS systémech.

support nebo designéry a programátory apli‑

S pomocí Geocortex Optimizer můžete měřit

kací. Reporty jsou generovány v reálném čase

a optimalizovat výkon ArcGIS Serveru, sledovat

a reprezentují aktuální a historické stavy celého

a vytvářet výstupy o tom, jak lidé skutečně po‑

ArcGIS Serveru. Můžete interaktivně upravovat

užívají vaše ArcGIS Server aplikace a zvýšit jejich

reporty a studovat výstupy za různá období

dostupnost a stabilitu.

s pomocí poskytovaných navigačních nástro‑

❱❱ Reporty – Základní funkce poskytované Geo‑

jů. S pomocí těchto reportů a jejich analýzou

cortex Optimizer (výkonnostní optimalizace,

mohou vaši systémoví administrátoři mít úpl‑

ROI analýza, uživatelské interakce atd.) jsou

ný a přesný přehled o výkonu vašich ArcGIS

k dispozici primárně přes sadu reportů. Reporty

Serverů, uživatelské aktivitě, nákladech a stabi‑

je možné prohlížet v Geocortex Optimizer Re‑

litě systémů.

86


❱❱ Dashboard – Dashboard je část Geocortex Op‑

Geocortex Optimizer vám pomáhá lépe spravovat

timizer, kde v jednom pohledu vidíte všechny klí‑

vaše prostředí ArcGIS; sledovat jak pracuje a jak je

čové informace o vašem systému ArcGIS Serveru.

využíváno uživateli.

Můžete si volit rozsah, typ prezentace a rozsah dat pro toto rozhraní. Na jeden rychlý pohled uvi‑

Strategie vývoje SW Geocortex (TOP 5)

díte stav systému, jeho výkon a kritické situace.

❱❱ Lokalizace SW Geocortex pro české prostředí

❱❱ Alarmy – Modul alarmů je významná část Geo‑

❯❯ Do češtiny je lokalizován Geocortex Essen‑

cortex Optimizer, která vám umožní specifikovat

tials Manager, Viewer for HTML5, Viewer for

akce, které mají nastat v případě, že systém za‑

Silverlight a Sample Flex Viewer.

znamená splnění vámi definovaných kritérií. Mů‑

❯❯ Jsou vytvořeny workflow procesy pro práci

žete nastavit počet alarmů bez jakéhokoliv limitu

s daty RÚIAN, ISKN a podpůrné aplikace pro

na stovkách sledovacích míst v tisících různých

naplnění a aktualizace referenčních databází

kombinací. Alarmy vás mohou informovat e‑mai‑ lem nebo spustit předdefinovanou dávku nebo

včetně geometrie. ❱❱ Zaměření HTML5/Mobile, Silverlight

skript pro provedení vámi zadaného úkolu.

❯❯ Viewer for HTML5/Mobile – kompatibilní

❱❱ Export/Tisk – Geocortex Optimizer umožňuje

s operačními systémy Windows, Android a iOS

tisknout vybrané reporty, tabulky a skupiny dat

(Web, Custom Desktop, Mobile – tablet, hand‑

do PDF formátu, což vám umožní případný tisk

held); podporovány Feature Services; umožňu‑

nejvyšších kvalit a také další zpracování výstup‑

je editaci atributů a geometrie, upload příloh

ních dat kdekoliv dalšími nástroji.

a práci v offline režimu.

❱❱ Distribuovaná prostředí – Geocortex Opti‑

❯❯ Viewer for Silverlight – webová aplikace

mizer podporuje silně distribuovanou architek‑ turu web‑GIS systémů, skládajících se z různých

z kategorie Rich Internet Applications (RIA). ❱❱ Integrace s ArcGIS Online

(fyzických nebo virtuálních) serverů a softwaro‑

❯❯ Integrace webových map z ArcGIS Online

vých komponent, které mohou běžet i v různých

(OAuth 2 integration).

částech vaší infrastruktury. Instalace Geocortex

❯❯ Použití šablon pro ArcGIS Online.

Optimizer lze snadno instalovat na každý server

❯❯ Předplatné webových služeb Geocortex pro

vaší web‑GIS architektury. I v takovém prostředí si můžete variabilně nastavovat jednotlivé instalace

zvýšení funkcionality ArcGIS Online. ❱❱ Rozšíření (extenze)

Optimizer a ukládat zvolená data na centrální ulo‑

❯❯ OGC Extension – vizualizace a identify nad

žiště pro další zpracování a zobrazování.

WMTS, WMS, a WFS vrstvami; vyhledávání

❱❱ Reportování pro optimalizované mapové

a strukturované dotazy nad WFS vrstvami;

služby – Geocortex Optimizer vám pomáhá vyu‑

začlenění OGC vrstev a atributů do legendy,

žít výhody nového optimalizovaného Mapservice

mapy, tisků a reportů.

typu (MSD), vytvořeného Esri. Geocortex Optimi‑

❯❯ Advanced Editing Extension – kopírování

zer obsahuje podporu této technologie prostřed‑

prvků z dalších vrstev; Snapování (přitahování)

nictvím celého spektra reportů.

přesně na lomových bodech nebo hranách kte‑


87

réhokoliv typu vrstvy; sledování hran dalších

a oprava parků, výmolů na cestách apod.).

vrstev z dynamické služby, WMS vrstvy, dlaž‑

❯❯ Public Safety – společný obraz situace, work‑

dicové vrstvy atd.

flow procesy zaměřené na mapování kriminali‑

❯❯ Pictometry Extension – Pictometry View

ty a reakce na katastrofy (výbuch bomby, šíření

integruje a synchronizuje šikmé snímky (tzv.

chemických látek apod.).

ptačí pohled) s 2D mapou; umožňuje lokalizo‑

❯❯ Energy – ekologicky optimalizovaný výběr

vat, vyhledávat, zobrazovat a extrahovat tyto

lokality, analýzy pracovních procesů vrtných

obrázky, procházet a měřit vlastnosti na mapě,

stanic

stanovovat výšky, prostory, vzdálenosti, nad‑

❯❯ Water & Wastewater

mořské výšky a dokonce i přepínat mezi kol‑

❯❯ Utilities

mými a šikmými pohledy. ❱❱ Cílené aplikace a workflow procesy

88

Zkušenosti z reálných implementací

❯❯ Local Government – Property Analyst

ve světě

(ArcGIS Marketplace App), požadavkové wor‑

❱❱ Přes 1200 zákazníků SW Geocortex ve světě.

kflow systémy pro občany (připomínkování

❱❱ 16 regionálních prodejců (obchodních partne‑

územních plánů, překážky na cestách, údržba

rů) ve světě.

■


Partner konference

Mediální partneři konference

portal .cz

ISBN 978–80–905316–0–4

© ARCDATA PRAHA, s.r.o., 2013 Hybernská 24, 110 00 Praha 1 tel.: +420 224 190 511 [email protected], www.arcdata.cz

9 788090 531604

Konference GIS Esri v ČR listopadu Sborník příspěvků

Recommend Documents