welke belangrijlcheidswaarde de te to
nen vlakken tenminste moeten heb
ben. Het uitrekenen welke belangrijlc-
heidswaarde moet worden gebruikt,
gebeurt in een Python-applicatie die
als module binnen de webserver
draait. Vanuit de opgeslagen verwijzin
gen kan de geometrie voor de vlakob-
jecten worden gereconstrueerd. De
Python-applicatie maakt gebruik van
de Geospatial Data Access Library
(GDAL) en verzorgt het ophalen van al
le geometrie uit de database aan de
hand van de topologische verwijzin
gen. De gereconstrueerde geometrie
wordt vervolgens aan Google Earth ge
retourneerd in het KML-formaat, waar
na de vlakobjecten op het gewenste de
tailniveau in Google Earth worden ge
toond. Elke keer als er wordt in- of
uitgezoomd, wordt de berekening her
haald en wordt opnieuw een complete
vlalckenpartitie opgehaald op een an
der detailniveau (fig. 3).
Deze manier biedt dus nog geen moge
lijkheid voor hergebruik van reeds
overgestuurde data: voor elk zoomni-
veau wordt een volledige nieuwe set
gegevens opgehaald en gevisualiseerd
(een KML-'slice'). Dit is echter niet opti
maal, met name niet voor mobiele toe
passingen waarbij bandbreedte nog al
tijd een beperkende factor is.
Geleidelijk zoomen en pannen
in de mobiele cliënt
De tweede manier van gebruik van de
tGAP-structuur maakt betere gebrui
kersoriëntatie mogelijk door progres
sieve data-overdracht en geleidelijk
zoomen. Ondanks de groeiende popu
lariteit van geo-informatie (kaarten) in
allerlei mobiele toepassingen, zoals
navigatiesystemen of het geven van
ruimtelijke (context-) informatie voor
een bepaald object, zijn er momenteel
serieuze problemen bij het gebruik
van deze mobiele kaarten. Eén van de
belangrijkste problemen wordt veroor
zaakt door de beperkte afmetingen
van de schermpjes van de mobiele ap
paraten die slechts kleine lcaartfrag-
menten kunnen tonen. Een gebruiker
moet zoomen en pannen om voldoen
de ruimtelijk begrip te krijgen, dat wil
zeggen: een gevoel van de grootte, de
richtingen en de afstanden tussen de
relevante objecten en hun context.
Met de huidige technologie in de
meeste mobiele GISsen (Location Ba
sed Services) is het mogelijk te zoomen
en te pannen. Echter, na een zoom- of een pan-actie wordt
in bijna alle gevallen de representatie volledig opnieuw ge
tekend. De gebruiker raakt vaak de 'mentale' verbinding tus
sen de twee representaties kwijt. Huidige ervaringen tonen
aan dat gebruikers hierdoor gedesoriënteerd raken en dat ze
geen goede mentale kaart kunnen opbouwen van de omge
ving waar ze zich bevinden. Eén van de belangrijkste oplos
singen voor het beschreven probleem van gebruilcersdeso-
riëntatie is vario-schaal-kaarten. Er zijn ten minste twee mo
gelijke manieren om vario-schaal kaarten te gebruiken:
de eerste benadering is een kaart waar het object van be
lang (plaats of route) op hoger detailniveau (grootscha
lig) wordt getoond en de omringende objecten worden
getoond met minder detail (kleinschalig) zodat dit resul
teert in een niet-uniforme schaal binnen één beeld ('fish-
eye' lens idee);
de tweede benadering is gebaseerd op het geleidelijk zoo
men en pannen: op het startmoment heeft de kaart een
bepaalde schaal maar in een animatiestijl van visualisa
tie wordt de kaart continu aangepast richting de doel-
schaal (zoomen) of doelgebied (pannen).
De tGAP-structuur kan beide oplossingen ondersteunen. De
tweede benadering, in combinatie met progressieve data
overdracht en geleidelijk zoomen, lijkt het meest geschikt
voor een mobiele toepassing. Door bij een inzoomactie
steeds meer details, in een goede volgorde, over te sturen
('streamen') kan de cliënt deze gebruiken voor het geleide
lijk zoomen. De cliënt heeft een gedeeltelijk gevulde kopie
van de tGAP-structuur (die dus continu wordt aangevuld
met nieuwe objecten en/of details). Zeer frequent wordt de
tGAP-structuur uitgelezen en van de gewenste (tussen)-
zoom/gebied stap wordt een visualisatie afgeleid. Zodra de
ze visualisatie gereed is, vervangt die in één keer het oude
beeld. Dit resulteert in geleidelijke zo om-weergaven, waar
bij de gebruikers het context-gevoel houden en niet gedeso
riënteerd raken. De ene weergave sluit namelijk goed aan
op de volgende: veel kleine stapjes maken dan samen één
grotere zoom-actie compleet die wordt weergegeven in de
vorm van een animatie. Uitzoomen en pannen werken op
soortgelijke manier.
Experimenten zullen moeten aantonen of deze aanpak
echt geleidelijk overkomt en of de gebruikers hierdoor
minder snel het context-gevoel kwijt raken. Door de
abrupte aard van sommige tGAP-structuur acties (bijvoor
beeld het verwijderen/toevoegen van een extra punt op
een lijn of het samenvoegen/splitsen van twee vlakken) is
het denkbaar dat het kaartbeeld toch schokkerig over
komt (hoewel het op deze beeldschermgrootte/schaal niet
erg zichtbaar zou moeten zijn). Hiervoor zijn ook weer op
lossingen voorhanden: verzamel een aantal tGAP-struc-
tuurverfijningen, toon deze dan echter niet in één keer
maar via nog kleinere tussenstapjes. In geval van het toe
voegen van een punt: laat dit punt dan beginnen ergens
midden op de rechte lijn en schuif het daarna geleidelijk
naar de eigen positie. In geval van het toevoegen van een
nieuw vlak: laat dat klein beginnen (mogelijk zelfs als
punt) en geleidelijk groeien tot het eigen vlak. De hier aan
gegeven technieken vereisen dus een intelligente cliënt
(met eigen schaduw tGAP-structuur die geleidelijk aan
steeds meer gevuld zal raken met gegevens van de server).
GEO-INFO 2006-12
