Då är det dags att avsluta serien med inlägg om vanliga GIS uppgifter. Det gör jag genom att försöka ta upp lite ”övriga” uppgifter, för tro det eller ej, med ett GIS så kan man göra väldigt mycket som inte är helt lätt att sortera in i ett begränsat antal kategorier.
Här blir det några, i mitt tycke, ytterligare vanliga uppgifter. Det finns säkerligen väldigt många fler som ni som läser detta tycker är ”vanligare”. Om ni känner för det så kan ni lägga till egna exempel på vanliga uppgifter i kommentarerna.
Georeferera
Om man har kartunderlag i form av gamla papperskartor eller avfotograferade alternativt skannade sådana, så innehåller dessa ingen geografisk information som gör att det går att använda dom i ett GIS.
Då kan man använda sig av ”georeferering” för att peka ut referenspunkter i bilderna och ”rektifiera” bilden mot ett referenskoordinatsystem. Då blir bilden lika användbar som vilket rasterlager som helst.
Utveckling
Om man skall ta fram olika tjänster med kartor så brukar den som är GIS kunnig bli inblandad. Ofta så handlar det inte om C++ programmering, utan sådant som väldigt många GIS-are redan kan, nämligen lite python eller javascript.
Ja det kanske inte är ”väldigt” många som känner sig förtrogna med vare sig javascript eller python, men då tycker jag det är på tiden att man satsar lite på det. En morot kan vara att personer med GIS-utvecklar kompetens har betydligt bättre förutsättningar vid en löneförhandling.
Databasadministration
Här skulle jag nog önska att det fanns dedikerade databasadministratörer för det är ganska omfattande att sköta en stor databas med många användare. Tyvärr så blir det ofta GIS-personal som även får till uppgift att sköta databaserna.
Om detta är något man vill ta på sig så får man satsa på att framför allt lära sig SQL. Hur man sedan jobbar med själva databasmotorn är väldigt beroende på vilken leverantör som står bakom. Microsoft SQL och Postgres är kanske bland de vanligare, men även Oracle och IBM levererar system som kan hantera geodata med rätt tillägg.
Vill man jobba med ren Open Source så är det nog Postgres och PostGIS som gäller.
Generalisering
Om man jobbar väldigt mycket med produktion av kartor i olika skalor så kommer man förr eller senare stå inför problem som är kopplat till avståndet mellan symbolerna som representerar olika objekt.
Om det exempelvis är väldigt viktigt att två geografiskt närliggande objekt avbildas på en karta, så kan det bli nödvändigt att flytta isär dessa kartografiskt på kartan.
Denna typ av ”justering” av den geografiska positionen för att tydliggöra geografiska förhållanden visuellt kan sammanfattas med begreppet generalisering.
Det finns massor av sätt förutom undanhållning (flytta isär för att tydliggöra) när det gäller generalisering. Några exempel är urval, förenkling, sammanslagning och kollaps.
Att hantera generalisering i ett GIS kan vara lite riskabelt. Det gäller framför allt att vara tydlig med vilken skala ett generaliserat datalager är avsett för. Om man annars använder generaliserade data i fel skala, utan att vara medveten om att det är generaliserat, så blir det väldigt lätt många följdfel.
Något helt annat…
Slutligen skall man ha klart för sig att GIS för de flesta bara är ett verktyg. Om det inte hjälper dig vid lösandet av dina egentliga uppgifter, så är det inte ett bra verktyg.
Innan du väljer verktyg så behöver du analysera vad det skall användas till och kontrollera om det finns för och nackdelar med olika alternativ. I de allra flesta fallen så kommer QGIS att vara fullt tillräckligt, men det finns såklart undantag. Detta gäller speciellt inom nischområden.
Sedan kan det vara så att man inte kan välja GIS. Det kanske någon annan redan gjort av en eller annan anledning. Det kan även vara ekonomiska begränsningar som reducerar tillgängliga alternativ. Då får man göra det bästa av situationen, men det mesta går att göra oavsett vilket etablerat verktyg man har, men man kanske måste jobba lite mera…