Data en data-analise in `n geografiese inligtingstelsel

“Geographical phenomena require two descriptors to represent the real world; what is present, and where it is” (Burrough & McDonnell 1998:19). Die normale menslike persepsie van die werklikheid kan, as gevolg van kompleksiteit, nie deur `n rekenaar hanteer word nie en daarom moet hierdie twee eienskappe van verskynsels na `n digitale formaat vertaal word om uiteindelik vir `n rekenaar bruikbaar te wees.

4.3.1

Ligging

ten minste twee bekende punte op `n verwysingsraamwerk of koördinaatstelsel. In `n GIS kan van verskeie koördinaatstelsels gebruik gemaak word afhangende van die doel van die analise. Die mees algemene manier om ligging voor te stel, is om gebruik te maak van die bekende sferies-polêre koördinaatstelsel van lengte- en breedtegrade met die Greenwichlengtelyn en die ewenaar as oorsprong. Die ligging van punte word aangedui in grade, minute en sekondes in die vorm van `n graadnet (in ArcView word van desimale grade gebruik gemaak). Hierdie metode is geskik vir liggingsanalise maar nie sonder meer vir oppervlakte- en afstandsberekening nie (Maling, 1989: 210 en Ormsby & Alvi, 1999:44).

Die Kartesiese koördinaatstelsel gebruik afstande in meter vanaf `n stel arbitrêr gekose lyne met bekende ligging en word as `n ruitnet voorgestel. Hierdie tipe stelsel is meer geskik vir die berekening van afstande en oppervlaktes (Maling, 1998:210 en Ormsby & Alvi, 1999:44) maar is nie altyd `n bekende aanduiding van ligging nie. Vals noordelike en oostelike waardes (northings and eastings) kan gebruik word om verwarring met negatiewe waardes in die koördinaatstelsel uit te skakel.

Die aarde as `n sferoïde kan ook nie sonder een of ander projeksie op `n plat vlak voorgestel word nie. Hoewel `n GIS inligting digitaal hanteer, is kaartprojeksies steeds `n belangrike aspek. Die keuse van `n projeksie is van kardinale belang vir die akkuraatheid van die inligting wat verlang word en daar moet `n keuse gemaak word tussen oppervlakte-, rigting- of afstandgetroue projeksies.

4.3.2

Verskynsels

Verskynsels of voorwerpe word geklassifiseer op grond van een of meer eienskappe wat ooreenstem met eienskappe van ander verskynsels. So `n stelsel is egter weer eens te ingewikkeld om in rekenaarterme weer te gee en die stelsel moet eenvoudig genoeg wees om slegs een kenmerk van `n voorwerp aan te dui. Jones (1997:26) definieer drie verskillende konseptuele modelle wat elk een komponent van die aard van verskynsels kan beskryf. Die objekgebaseerde model aanvaar dat enige verskynsel `n unieke kenmerk het wat dit onderskei van ander verskynsels. `n

Netwerkgebaseerde model aanvaar die verwantskap in ruimte tussen verskynsels en

die verwantskap kan op `n unieke manier vir elke verskynsel beskryf word. In die laaste plek aanvaar die oppervlakgebaseerde model dat `n verskynsel in ruimte kan varieer maar dat die variasie op `n wiskundige of statistiese beginsel berus.

Al drie dié modelle word in hierdie studie gebruik vir die analise van geomorfologiese verskynsels. Individuele landvorme word as voorwerpe beskou, dreineringslyne as netwerke en die landskap as `n kontinue oppervlak.

4.3.3

Datakwaliteit

Die kompleksiteit van die werklikheid maak dit feitlik onmoontlik vir enige voorstelling daarvan (analoog of digitaal) om volledig te wees. Data wat in `n GIS gebruik word, stel een of ander verskynsel op `n spesifieke tydstip voor. Hierdie data is reeds `n veralgemening van die werklikheid omrede nie alle inligting oor alle verskynsels gebruik word nie. Volgens Aronoff (1989:35) is die keuse van data een van die eerste beperkings in die gebruik van `n GIS en hy gee `n paar riglyne vir die versameling van relevante data. Die mees koste-effektiewe manier om data te versamel is om net die nodige te versamel, optimale datakwaliteit is die minimum kwaliteit wat benodig word en die koste van data neem eksponensieel met kwaliteit toe. Jones (1997:121) noem verskeie aspekte wat in die betroubaarheid van inligting ter sprake is: akkuraatheid, afwykings (errors), foute (mistakes), presisie, skaal en resolusie.

Aspinall en Pearson (1996:35) stel dat die kwaliteit van data fundamenteel is waar komplekse omgewingsanalises gebruik word vir besluitneming en noem drie aspekte waardeur data die uitset van ruimtelike analise kan beïnvloed:-

• Skaal en ruimtelike "resolusie" verwys na die sigbaarheid van `n voorwerp wanneer dit op verskillende skale voorgestel sou word. In rastertoepassings is dit veral die ruitgrootte wat van belang is en kan `n groter ruit aanleiding gee tot te veel veralgemening.

• Ruimtelike afhanklikheid (outokorrelasie) is die neiging vir naasliggende natuurlike verskynsels om soortgelyke attribute te hê en het moontlik `n onbekende invloed op numeriese modellering van ruimtelike verskynsels.

• Foutpropagering deur modellering is afhanklik van die kwaliteit van die data, die kwaliteit van die model en die wisselwerking tussen die model en die data.

Heuvelink (1998:5) noem dat `n model slegs `n veralgemening van die werklikheid is en daarom foute bevat, die sogenaamde “modelfoute”, maar dat dit steeds verantwoord moet word. Burrough en McDonnell (1998) meld verskeie metodes

(1998) ook aan `n kritiese waarde vir foute in die uitset van `n projek (p7) en noem dan dat daar gesoek moet word na die bron vir die fout. Indien `n modelfout die hoofoorsaak is, moet gekyk word na `n verbeterde modelleringsproses (p102).

4.3.4

Tyd-ruimtelike analise met GIS

In die vorige gedeeltes is die aard van data in `n GIS bespreek. Die data is die eerste komponent van die vereistes wat vir die gebruik van `n GIS in hierdie studie gestel is. In hierdie gedeelte word die tweede komponent, naamlik die aard van die analitiese prosesse wat gebruik is, ondersoek.

4.3.4.1 Ruimtelike analise

Bailey (1994:15) omskryf ruimtelike analise as “a general ability to manipulate spatial data into different forms and extract additional meaning as result”. Ruimtelike analise kan ook gedefinieer word as "`n versameling tegnieke vir die analise van geografiese gebeure waar die resultaat afhang van die ruimtelike rangskikking van die gebeure" (Haining, 1994:45). Hy noem verder dat hierdie tegnieke in drie kategorieë verdeel kan word, naamlik ruimtelike data-analise, kaartgebaseerde analise en wiskundige modellering. Korte (2001:134) onderskei tussen datamanipulasie en data-analise. Ten einde verwarring te voorkom word die term “ruimtelike analise” in hierdie studie gebruik met verwysing na deterministiese funksionele tegnieke ("kaartanalise") en “ruimtelike statistiek” verwys na stogastiese tegnieke wat betrekking het op die ruimtelike patroon en verwantskap van verskynsels (vgl. Bailey, 1994:15). In hierdie afdeling word gekonsentreer op ruimtelike analise.

Ruimtelike analise, hetsy van analoë of digitale bronne, begin met die vra van toepaslike vrae (Mitchell, 1999:11), `n grondige begrip vir die aard van die beskikbare data (DeMers, 2000:185) en die keuse van geskikte metodes vir die tersaaklike analises (statistiese tegnieke) (Aronoff, 1989:191). Ruimtelike analise met behulp van `n GIS kan in vier funksionele groepe verdeel word (Aronoff, 1989; DeMers, 2000 en Fotheringham & Rogerson, 1995): navraag-, meting- en klassifikasiefunksies, liggingsfunksies, verbindingfunksies en vergelykings. Feitlik alle GIS-pakkette beskik oor die vermoë om die meeste van hierdie funksies uit te voer. Dit is buite die bestek van die proefskrif om `n gedetailleerde beskrywing van al die funksies te gee, daarom word volstaan met die uiteensetting in figuur 4.2 en `n kort beskrywing van die tersaaklike funksies in die analitiese gedeeltes van die verslag.

Navraag

Klassifikasie

Meting

Navraag, meting & klassifikasie

Poligoonvergelyking (Vektor) Ruitvergelyking (Raster) Vergelykings Aanligging "Contiguity" Naburigheid "Proximity" Netwerk Bewegingsafstand "Spread" Snuffel "Seek" Sigbaarheid "Intervisibility" Beligting "Illumination" Perspektief Verbinding Soek Lyn in poligoon / Punt in poligoon Topografie Thiessenpoligone Interpolasie Kontoere Liggingsfunksies Geïntegreerde ruimtelike en attribuutanalises

Aangepas uit Aronoff, 1993:196