Projektowanie interfejsu wspomagającego analizy przestrzenne w systemie Google Earth

Streszczenie

Artykuł opisuje możliwości konstrukcji interfejsów wspomagających analizy przestrzenne. Istotnym zagadnieniem było wybranie odpowiedniego narzędzia, które umożliwiłoby zaprojektowanie aplikacji, która jednocześnie realizuje obliczenia i wizualizuje je na trójwymiarowej mapie świata. Na podstawie zebranych informacji postanowiono do tego celu użyć system Google Earth, rozszerzając jego funkcjonalność o rozwiązania zaproponowane przez użytkownika. Takie rozwiązanie jest możliwe dzięki interfejsowi GoogleEarth API i jego odpowiednikowi dla języka C# - bibliotece FC.GEPluginCtrls . Wymaga, ono, stworzenia własnej aplikacji, w której osadzona zostaje wtyczka Google Earth Plugin, będąca okrojoną wersją systemu.
Powstały system posiada zarówno podstawowe funkcjonalności, które pozwalają na proste wizualizacje i analizy danych, ale i narzędzia do bardziej zaawansowanych analiz przestrzennych. Jako przykład zaimplementowano analizy geostatystyczne. Rozszerzyło to sposób analizy danych uwzględniając ich rozkład przestrzenny.
Aplikacja pozwala prowadzić analizy geostatystyczne na danych sejsmologicznych zapisanych w formacie KML. Dane te pochodzą ze strony USGS. Jak każde dane przestrzenne zawierają one informacje o położeniu ogniska trzęsienia ziemi (w tym wypadku hipocentrum), opisane za pomocą współrzędnych geograficznych. Czas wystąpienia, głębokość i magnituda są parametrami, wykorzystywanymi do przeprowadzenia przykładowych analiz geostatystycznych. Analizy te pozwalają na obliczenie wariogramu oraz wariogramu anizotropowego.
Konstrukcja interfejsu Earthquake pozwoliła połączyć trójwymiarowe wizualizację 3D wraz z narzędziami geostatystycznymi. Nakładka geostatystyczna jest jednak tylko przykładem w jaki sposób możemy korzystać z narzędzia jakim jest Google Earth do celów wizualizacji rezultatów obliczeń naukowych. To dzięki niemu możliwe jest projektowanie aplikacji bazujących na danych przestrzennych i dostosowywanie ich funkcjonalności do konkretnych danych. Utrudnieniem staje się tylko wydajność która wraz ze wzrostem ilości danych gwałtownie spada. Przyczyny takiego problemu należy doszukiwać się w wielopoziomowości kodu.