| dc.description.abstract | Formålet med denne oppgaven er å skissere et informasjonssystem for å følge utviklingen
av tilgjengelig jordbruksjord i Norge. Oppgaven er avgrenset til å lage en romligtemporal datamodell og database for et nytt datasett som jeg kaller TilgjengeligJord. TilgjengeligJord inneholder alle områder som enten er, eller har vært, jordbruksareal eller dyrkingsjord i Digitalt markslagskart (DMK) eller jordbruksareal i AR5 (AR5). Informasjonssystemet skal oppdateres årlig fra ajourført AR5. Det skal kunne svare på en rekke skisserte brukstilfeller. Teorien om romlige-temporale databaser går flere tiår tilbake i tid. Det finnes internasjonalt anerkjente standarder på området. Allikevel er det mer unntaket enn regelen at romlige databaser er temporale. Slik mister vi viktig informasjon.
Det finnes flere modeller for temporale relasjonsdatabaser. Øyeblikksbilder er den
enkleste, og versjoner hele relasjonen ved å ta en kopi. Kopien dokumenterer relasjonen
slik den så ut på kopitidspunktet. Sekvensielle kopier representerer utvikling. Tupler kan også versjoneres. Ved å innføre en bitemporal modell med to ortogonale tidsakser, vil også retting av feil kunne ivaretas på en dokumenterbar måte.
Modeller for romlige data deles gjerne inn i feltmodeller og objektmodeller. DMK,
AR5 og TilgjengeligJord er såkalte klassifiserte arealdekker av type diskrete polygondekker. Slike data faller ikke naturlig inn i en av modellene, men er en slags mellomting som kan modelleres som begge deler. Det inngår ulike datoer som attributter i DMK og AR5. Disse datoene er viktige i informasjonssystemet. Er de ikke brukt etter intensjonen, vil det skape problemer med temporale gap og overlapp i mer avanserte temporale modeller enn øyeblikksbilder. Det er en del feil i bruk av datoer i DMK og AR5. Tre ulike romlig-temporale modeller for TilgjengeligJord skisseres: øyeblikksbilder, rom-tid sammensetning og objektmodellen. De to førstnevnte testes ut på et lite testdatasett
for deler av Hobøl kommune. Testen gjøres i PostGIS med simple featuregeometrimodell. Oppdatering av datasettet ga en del utfordringer med geometriproblemer. Neste versjon av PostGIS kommer med ny funksjonalitet og ny topologimodell, og bør testes ut.
Øyeblikksbildene er den enkleste modellen å etablere og vedlikeholde, men klarer
ikke svare på alle brukstilfellene. Rom-tid sammensetning og objektmodellen svarer
godt på brukstilfellene, men lider under temporale gap grunnet feil bruk av datoer i
AR5 og DMK. I tillegg er de mer komplekse å etablere og vedlikeholde. Gitt dagens
kvalitet på datoer i AR5 og DMK, er det øyeblikksbilder som er mest hensiktsmessig.
Imidlertid vil informasjonssystemet gi mer relevant informasjon om utviklingen av
jordbruksjord dersom man klarer å kvalitetssikre dato-egenskapene og bygger informasjonssystemet i en mer avansert romlig-temporal modell. The objective of this thesis is to outline an information system being able to follow the development of cultivated and cultivable land in Norway. The task is limited to
making a spatio-temporal data model and database for a new dataset named «TilgjengeligJord
» (available farm land). The new dataset is composed from all areas that
are, or have ever been, cultivated or cultivable land in Digitalt markslagskart (DMK) or cultivated land in AR5, and is to be updated annually from updated AR5. A range of use cases for the information system is presented. The literature on spatial and temporal databases goes several decades back in time. International standards on spatio-temporal modelling exist. Still, we are loosing valuable
information by not making relevant spatial databases temporal. Temporal relational databases can be modelled in several ways. Snapshots are the simplest model. A snapshot is a copy of the whole relation. It documents the relation at the time of the copy. Sequent snapshots will represent the development. Tuples can also be versioned. By introducing a bitemporal model with orthogonal time lines, corrections of errors in the data can be documented for the future. Spatial modelling and models are diveded into two main groups: field models and object models. DMK, AR5 and the new dataset are categorical coverages or discrete
surface coverages. They are not easily placed in either the field model or the object
model. AR5 and DMK have date attributes that are important parts of the information
system. I found quite a few examples where these dates are not used as intended,
which again will cause problems with temporal gaps and ovelaps in more advanced spatio-temporal models.
Three different spatio-temporal models for the new dataset is outlined: snapshots,
space-time composite and the object model. The snapshot model and the space-time
composite model are tested on a small test area in the municipality of Hobøl. The
test is implemented in PostGIS with the simple feature geometry type. The actual
updating of the data set in PostGIS caused quite a few geometry problems. The next
version of PostGIS comes with new functionality and a topology model, and should be tested. The snapshot model is the easiest to establish and maintain, but does not support all the use cases. The space-time composite and the object model support the use cases, but suffer from temporal gaps due to wrong use of date attributes in AR5 and DMK. They are also more complex to establish and maintain. Given the actual quality of the date attributes in AR5 and DMK, the snapshot model is the most appropriate. However, the information system will give more valuable information on the development of available farm land if it is made with a more advanced spatiotemporal model. | no_NO |
