A Magyar Hidrológiai Társaság XV. Országos Vándorgyűlése II. kötet (Kaposvár, 1997. július 9-11.)

INFORMATIKAI ESZKÖZÖK ÉS ELJÁRÁSOK ALKALMAZÁSA A VÍZGAZDÁLKODÁSBAN - Tamás J.–Bíró T.–Lénárt Cs.: Térinformatikai idősorok alkalmazása a vízgazdálkodásban

lógiákat tekintjük át, különös tekintettel a távérzékelés illetve térbeli interpoláció útján létrehozott adatforrásokra. Eltérő elemzési technikákat kell alkalmaznunk abban az esetben, ha két különböző időpont közötti összehasonlítást akarunk elvégezni, vagy hosszabb idősorok periodikusan visszatérő adatforrásainak periodicitását illetve trendszerű vizsgálatát kívánjuk elemezni. Szintén eltérő technikát kell használni abban az esetben, ha az adatforrásaink minőségi illetve mennyiségi adatokra vonatkoznak. Két eltérő időpontban, de ugyanarra a vizsgálati területre vonatkozó adatréteg összehasonlító elemzésére használhatjuk a klasszikus térképi átfedés technikáját, ahol elsősorban a képek különbségét, a képek arányát, vagy a képek regresszióját illetve a térbeli változások vektoros elemzését kívánjuk meghatározni. Minőségi adatok esetében jól hasznosítható az összehasonlító osztályzás. Összetettebb feladatokat jelent mind az adatforrás, mind az adatintegráció illetve elemzés szempontjából a képsorozatok elemzése. Általánosan használható technika itt is a térbeli változás vektoros elemzése, az idősoros elemzés illetve a főkomponens analízis. Képpárok vizsgálatára az elvégzett adatbázis-integráció és interpretáció folyamatát az 1. ábra mutatja be. A művelet csapadékmennyiség raszteres képének, a metorológiai állomások helyzeteinek és a Theissen poligonokkal körbehatárolt hatáskörzeteinek, illetve az izohiéták vonalainak egyszerre történő megjelenítése többszörös lekérdezést tesz lehetővé ugyanarról a területről egy időben (2. ábra). Egyszerűbb mennyiségi adatok elemzési technikái közé tartozik a térképi átfedések sorában, ahol két raszteres azonos georeferenciával rendelkező terület különbségét képezzük (3/a. ábra). A különbség eredményrétegének adatbázisát érdemes valamilyen statisztikai módszerrel elemezni. Általánosan használt eljárás az adatállomány hisztogram képzése, ahol normál eloszlás-értékeke mellett általában 5%-os szignifikáns differenciát állapítanak meg mint küszöbértéket a változás megállapítására. Érdemes azonban kísérletezni a két terület különbség hisztogramján, hogy mely szignifikáns differencia adja a legbiztosabban a változás eredményének becslését. Fong és LeDrew (2.) a változások elemzésére a Kappa-index egyezőségét használta a változások becslésére. A Kappa-index egyszerűen használható a változások korrekt osztályozására (6.) A Kappa-indexet a hibamatrix (tévesztési mátrix) adatainak értékeléséhez használhatjuk fel, ahol a hibamatrix átlós kombinatív értékei jelentik a valós megfigyeléseket (p

0). A Kappa-értéket 0,85 körüli nagyságnál már megfelelő. 873