5a.
Een tweede toepassing van de historie
is het tellen van de mutaties in de
Grootschalige Basiskaart Nederland
(GKBN) die net als de kadastrale kaart
oolc in LKI is opgeslagen [Oosterom,
Maessen en Quale, 2002]. In elke regio
bestaat een lokale instantie in de vorm
van een aantal samenwerkende part
ners die gezamenlijk verantwoordelijk
zijn voor de bijhouding van de GBKN.
Per regio kan verschillen welke part
ner de feitelijke inwinning van de
gegevens uitvoert (en hier ook voor
gecompenseerd wil worden). Door de
mutaties in LKI te tellen, is sprake van
een eerlijke basis voor deze verreke
ning waarbij nog verschillende muta
tiesoorten worden onderscheiden: ver
wijdering van een element, semanti
sche verandering, het toevoegen van
nieuwe elementen (in verschillende
categorieën, harde/zachte topografie,
wel/niet geconcentreerd).
Naast de beschrijving van deze twee
toepassingen is het ook aardig om te
kijken naar verschillende visualisaties
van de historie in LKI. (fig. 5a, b, c, en
6 a, b).
Discussie en conclusie
In dit artikel zijn oplossingen beschre
ven die de ruimtelijke dimensie en de
temporele dimensie van een object als
aparte attributen van een object
opslaan. Indien de ruimtelijke dimen
sie 3D is, wordt ook wel van 3D+tijd of
4D-systeem gesproken. Tijdens de
AGGN-bij eenkomst ontstond een dis
cussie of een dergelijk 4D-systeem ook
baat zou hebben bij het gebruik van
het 4D ruimtelijk-temporeel datatype
(in plaats van een los temporeel attri
buut en een los 3D ruimtelijk attri
buut). Tijdens de themamiddag van de
ArcGis Gebruikersgroep Nederland
(AGGN) op 8 juni 2006 bleef deze vraag
nog open. Hierbij een poging alsnog
een antwoord te geven.
De voordelen van een geïntegreerd 4D-
datatype zijn:
I
5b.
Fig. 5. Verander
ingen door de tijd:
de kadastrale kaart
van een landinricht
ingsproject op
15-12-1997,
24-12-1997 en
10-01-1998.
Fig. 6. Verander
ingen door de tijd:
(links) tijdstip van
verwijdering van
een perceel
weergegeven via
kleur co deringen;
(rechts) verwijderde
gebouwen in een
bepaalde periode.
f
4
5 c.
optimale efficiënt 4D zoeken (opgeven van zowel ruimte
als tijdvoorwaarden in de zoekopdracht). Dit kan alleen
indien er gebruik wordt gemaakt van een 4D-datatype
(en indexering/clustering). Anders moet de DBMS ('query
plan') eerst op ruimte en vervolgens op tijd selecteren (of
omgekeerd), wat minder efficiënt is. Merk op dat waar
schijnlijk zelfs een 2D-index/clusteraanpak al efficiënt
genoeg zal zijn omdat de derde dimensie en de tempore
le dimensie niet zo selectief zijn. Dit is dus niet een erg
sterk argument voor een 4D-type;
ouder-kind relaties tussen objecten uit een ruimtelijke
partitie (zoals bij percelen) worden nu topologische
buurvragen (voor 4D-'buren' waarbij de tijd anders is)
(fig. 3a). Perceel P3 heeft ouderperceel PI en landperce
len P4 en P5. Topologische buurvragen zijn efficiënter
dan het via ruimtelijke temporele overlap bepalen van
ouder-kindrelaties;
4D-analyse: hebben twee bewegende objecten op enig
moment in de tijd een overlap? (fig. 3b) Indien opgesla
gen als 4D-datatype dan is dit een eenvoudige query, er
van uitgaande dat het 4D-datatype de overlapoperatie
ondersteunt. Indien als aparte attributen opgeslagen
dan is het antwoord minder eenvoudig te geven;
wellicht de meest belangrijke vraag is of we een 4D-par-
titie (van 3D-ruimte en -tijd) als basis voor ons model wil
len: dus geen 4D-overlap en geen 4D-gaten. In dat geval is
het hebben van 4D-geometrie en topologie de meest soli
de basis.
Er zijn echter ook argumenten die in het voordeel van apar
te opslag van de ruimte- en tij dattributen spreken:
aparte ruimte- en tij dattributen zijn voldoende om alle
mogelijke ruimtelijk-temporele situaties vast te leggen;
huidige technologie kan gebruikt worden voor de imple
mentatie (en dit is niet het geval bij 4D-datatypen waar
eerst meer R&D moet worden uitgevoerd);
GEO-INFO 200641
'i
i
fjrtr-g; WjSFjl
fui/4"l .u r "73
i
471
