Przetwarzanie i wizualizacje zapisów sąsiedztwa danych katastralnych w strukturach grafowych

• Autorzy: Lisowski P. , Lewandowicz E.

Warianty tytułu

EN

Processing and visualization of neighbourhood cadastral data notations in the graph structures

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Istnieje zapotrzebowanie na rozwiązania aplikacyjne wykorzystujące narzędzia GIS i grafowe umożliwiające przetwarzanie danych przestrzennych w celach analitycznych. Celem publikacji jest zaproponowanie i zaprezentowanie metodyki wykorzystania tych narzędzi do reprezentacji sąsiedztwa działek ewidencyjnych w ujęciu grafowym. Utworzono własne algorytmy do przetwarzania topologicznych danych przestrzennych w struktury grafowe i zapisu ich w bazie danych NoSQL. Proponowane rozwiązanie wiąże się z integracją platformy ArcGIS z platformą grafową. Umożliwia to szersze wykorzystanie przyjętych algorytmów przez większą liczbę odbiorców. Budowana struktura topologiczna jest zapisana w formie grafu zwykłego, a przez integrację z platformą GIS węzły i krawędzie opisane są współrzędnymi związanymi z lokalizacją w przestrzeni. Prezentowane wyniki analizy są wstępne, opierają się na relacjach topologicznych przy minimalnej liczbie atrybutów. Pomimo to, uzyskane wyniki stwarzają możliwości manipulowania danymi.

EN

There is a need for application solutions using GIS and graph tools enabling processing of spatial data for analytical purposes. The aim of the publication is to propose and present the methodology to use these tools to represent the neighbourhood of cadastral parcels in terms of graphs. A study was conducted to create original algorithms to process the topological structure of spatial data in graphs and to store them in the NoSQL database. The proposed solution involves integration of the ArcGIS platform with the graph database platform. It enables the wider use of adopted algorithms by a broader audience. Designed topological structure is stored in the form of a plain graph, and through integration with the GIS platform, nodes and edges are described by coordinates associated with a spatial location. The results of the analysis are based on topological relations with the minimum number of attributes. However, they provide opportunities for data manipulation.

Słowa kluczowe

PL

kataster; model struktur katastralnych; grafowe bazy danych; NoSQL; GIS

EN

cadastre; cadastral structure model; graph databases; NoSQL; GIS

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
• Czasopismo: Roczniki Geomatyki
• Rocznik: 2016
• Tom: T. 14, z. 4(74)
• Strony: 487--496
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys.

Twórcy

autor

Lisowski P.

• Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska, Katedra Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej

autor

Lewandowicz E.

• Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie, Wydział Geodezji, Inżynierii Przestrzennej i Budownictwa

Bibliografia

• 1. Cichociński P., 2006: Modelowanie dostępności komunikacyjnej nieruchomości jako atrybutu niezbędnego w procesie wyceny. Roczniki Geomatyki t. 4, z. 3(60): 71-80, PTIP, Warszawa.
• 2. Esri 2010: ArcGIS 10 Help, Resource Center.
• 3. Elayachi M., Semlali E., l H., 2001: Digital cadastral map: a multipurpose tool for sustainable development. International Conference on Spatial Information for Sustainable Development Nairobi, Kenya 2–5 October 2001.
• 4. Giełda-Pinas K., 2015: Symulacje zmian pokrycia terenu i użytkowania ziemi z wykorzystaniem modelu agentowego. Roczniki Geomatyki t. 13, z. 1(67): 7-19, PTIP, Warszawa.
• 5. Krupowicz W., Bielska A., Budzyński T., 2015: The Effects of Defective Spatial Structure on the Agricultural Property Market. Folia Oeconomica Stetinensia 15(1):174 December 2015.
• 6. Kulikowski J.L., 1986: Zarys teorii grafów. Państwowe Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• 7. Lewandowicz E., 2013: Modele struktur katastralnych. Roczniki Geomatyki t. 11, z. 2(59): 47-58, PTIP, Warszawa.
• 8. Lewandowicz E., Packa A., Kondratowicz Sz., 2013: Przekształcanie danych topologicznych, geometrycznych i atrybutowych GIS do modeli analitycznych (Conversion topological geometric and attribute GIS data to analytical models). Acta Universitatis Lodziensis, Folia Geographica Socio-Oeconomica 14: 33-44, Łódź.
• 9. Longley P.A, Goodchild M. F, Maguire D.J, Rhind D.W., 2010: Geographic information systems and science. 3rd ed., J Wiley, Chichester, UK (2nd ed. 2005).
• 10. Neo4j Manual, 2016: Dostęp 11 lipca 2016 r. http://neo4j.com/docs/stable/
• 11. Płuciennik-Psota E., Płuciennik T., 2014: Using Graph Database in Spatial Data Generation. [In:] Man-Machine Interactions 3. T. 242. Advances in Intelligent Systems and Computing. Berlin: Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-319-02309-0.
• 12. Sparsity-Technologies, 2016: Dostęp 11 lipca 2016 r. http://sparsity-technologies.com/
• 13. Walczykiewicz T., Buczek A., 2014: Dane geoprzestrzenne w planach zarządzania ryzykiem powodziowym. Roczniki Geomatyki t. 12, z. 3(65): 327-336, PTIP, Warszawa.
• 14. Wilson R., 2000: Wprowadzenie do teorii grafów. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• 15. Wyczałek I., 2005: Kartograficzne wspomaganie procesów decyzyjnych w rewitalizacji krajobrazowej zieleni miejskiej. Roczniki Geomatyki t. 3, z. 3: 181-190, PTIP, Warszawa.