viewnamen gebruikt; bijvoorbeeld in
het geval van een perceelparcel_label
(centroïde of puntlocatie geschikt voor
labellen), parcel_box (omhullende
rechthoek van een perceel) en parcel
(topologisch gestructureerd vlak).
Kartografische attributen, zoals kleur,
breedte, type symbool kunnen van an
dere attributen worden afgeleid en in
de vorm van een view worden gespeci
ficeerd. Onderstaand voorbeeld zal het
verschil tussen het officiële juridische
gebied en het ingemeten gebied vi
sualiseren door het berekenen van
een kleurwaardecode geo_color tussen
15-20 in het geval het officiële gebied
groter is dan het gemeten gebied en
tussen de 20-25 in het tegenoverge
stelde geval:
create view parcel_area as
select gp.location,
geo_color 20 integer(5*(gp.measured_a
gp.legal_a)/gp.measured_a),
other attributes
from parcel gp; geometric parcel
Overzichtskaarten zijn gebaseerd op
ruimtelijke aggregatie van de detailin
formatie. Als de gegevens geaggre
geerd zijn in termen van relationele
bevragingen, dan kunnen deze op een
voudige wijze in een kaart worden ver
taald. Fig. 7 geeft de gemiddelde prijs
van percelen per gemeente op basis
van de volgende view:
create view avg_price_municip as
select avg(ap.price), ap.municip
from object ap administrative_parcel
group by ap.municip
create table census_region (name text(20), region long
polygon);
create view avg_price_census as
select avg(ap.price), cr.name, cr.region
from object ap, administrative_parcel
census_region cr
where inside(ap.location, cr.region)=l
group by cr.name,cr.region;
In dit geval is een ruimtelijke 'join' toegepast, die de inside
operator gebruikt om de percelen aan de CBS-regio's te rela
teren. Ruimtelijke indexering en clustering zijn erg belang
rijk voor een efficiënte manipulatie van de view. Iets dat
niet door middel van de views kon worden opgelost, waren
de ruimtelijke aggregaties, dat wil zeggen grotere ruimte
lijke eenheden afgeleid uit de percelen.
Ruimtelijke aggregaties worden expliciet opgeslagen in het
DBMS, bijvoorbeeld voor het vormen van kadastrale secties
of gemeenten uit percelen. De ruimtelijke aggregaten wor
den gebruikt als basis voor het visualiseren van geaggre
geerde thematische gegevens en voor oriëntatiedoeleinden.
Het op een generieke wijze definiëren van de thematische
aggregaten dient in de geografische querytool nog te wor
den verbeterd. Dit is een behoorlijke uitdaging, omdat er
veel vrijheidsgradaties bestaan ten aanzien van het specifi
ceren van een aggregatie: ruimtelijke eenheid (sectie, ge
meente, provincie), temporele eenheid (één moment in de
tijd of zelfs in een periode), aggregaatfunctie (sum, min,
max, avg), thematisch attribuut en aanvullende selectie-
voorwaarden. De centrale vraag hierbij is: hoe kunnen deze
vrijheidsgradaties op een elegante manier aan de eindge
bruiker worden aangeboden?
Afronding
In dit eerste deel van het artikel is de basis van een gene
rieke geografische querytool beschreven. Er is aandacht ge
schonken aan het gegevensmodel van het Kadaster. Tevens
is aangegeven hoe deze gegevens vanuit de productiesyste
men LK1 en AKR worden overgeheveld naar de geografische
In dit geval hadden we het geluk dat
de gemiddelde prijs van een perceel ge
aggregeerd en gegroepeerd kon wor
den door gebruik te maken van een at
tribuut in dezelfde tabel: municip, de
gemeente-code. Het is echter ook rela
tief gemakkelijk om regio's die door
andere organisaties gespecificeerd
zijn, te aggregeren, bijvoorbeeld re
gio's van het CBS:
Fig. 7.
De gemiddelde
perceelsprijs per
gemeente.
Aggregaat-views
skiiisi
1 p ,50000» [50000,100000» p00000,150000»
[150000,200000» [200000,250000» [250000,300000»
[300000,350000» [350000,400000» [400000,450000»
[450000,500000» (500000.550000» [550000,600000»
~~|j 1600000,650000» (650000,700000» lm [700000,750000»
"1 [750000,800000» [800000,050000» [850000,300000»
dl [300000,5000000» J default
GEODESIA 2001-4
