miroslav maric: primena gis-a u arheoloskoj terenskoj dokumentaciji

PRIMENA GEOGRAFSKIH INFORMACIONIH SISTEMA U ARHEOLOŠKOJ TERENSKOJ DOKUMENTACIJI

Miroslav Marić

ISBN: 978-86-911733-8-8

Miroslav Marić

PRIMENA GEOGRAFSKIH INFORMACIONIH SISTEMA U

ARHEOLOŠKOJ TERENSKOJ DOKUMENTACIJI

Beograd, 2011.

Za Nedu…

SADRŽAJ UVOD .................................................................................................5 GEOGRAFSKI INFORMACIONI SISTEMI U TEORIJI ................10

Definicija geografskih informacionih sistema................................10 Šta je to prostor? ............................................................................11 Kako opisati prostor? .....................................................................11 Kako GIS opisuje prostor? .............................................................12 Istorijat GIS-a .................................................................................13 Komponente GIS-a..........................................................................16 Kako GIS funkcioniše? ...................................................................16 Prostorni podaci .............................................................................18 Kartografski principi ......................................................................19 Digitalna reprezentacija prostornih fenomena ..............................25 Vektorski format podataka..............................................................26 Rasterski format podataka ..............................................................33

IZVORI I PRIPREMA PODATAKA ZA GEOGRAFSKE INFORMACIONE SISTEME ............................................................40

Primarni izvori prostornih podataka..............................................40 Merenje prostora uređajima ...........................................................40 Sekundarni izvori podataka ............................................................46 Integrisanje sekundarnih prostornih podataka ..............................46 Dobra praksa beleženja prostornih i neprostornih informacija.....48

ANALIZE PROSTORA U GIS-u ......................................................58 Produkti distance ............................................................................62 Površine utroška truda i vremena...................................................63 Ekonomija lokaliteta i Lov na lokalitete (Site Catchment i Predictive Modelling) .....................................................................64 Trodimenzionalna vizuelizacija kontinualnog modela prostora ....69

TERENSKA DOKUMENTACIJA ARHEOLOŠKIH ISTRAŽIVANJA NA LOKALITETU VINČA BELO BRDO ..........76

Istraživanja 1998-2007 ...................................................................76 Harisova matrica ............................................................................77 Terenska dokumentacija sa lokaliteta Vinča Belo Brdo .................82

RELACIONA BAZA PODATAKA U SLUŽBI OBRADE ARHEOLOŠKE TERENSKE DOKUMENTACIJE NA LOKALITETU VINČA BELO BRDO ..............................................94

Relaciona baza podataka ...............................................................94 Relaciona baza podataka u Microsoft Accessu .............................98 ArcGIS..........................................................................................104

PRIMER KORIŠĆENJA ARCGIS-a ZA UNOS, OBRADU I PREZENTACIJU TERENSKE ARHEOLOŠKE DOKUMENTACIJE NA ARHEOLOŠKOM LOKALITETU VINČA BELO BRDO .....................................................................112 Z A K LJ U Č A K ...........................................................................132 B I B L I O G R A F I J A................................................................140

UVOD

Od svojih najranijih početaka arheologija, nauka koja svedoči o prošlim ljudskim aktivnostima, sadrži prostorne informacije kao jednu od svojih osnovnih komponenti. Iscrpne i precizne mape i skice mogu se naći i u najranijim arheološkim dokumentima iz XVII veka. Većina, ako ne i svi podaci koje arheolozi prikupe tokom terenskih istraživanja u sebi sadrže i informacije o prostoru ili su sami po sebi prostorni. Arheologija se bavi izuzetno velikom količinom prostornih podataka, različitih samo po obimu i razmeri. Ti podaci mogu sadržavati sve, od informacija o poziciji arheoloških lokaliteta na nekom kontinentu (ili čak i pod vodom) pa do informacija o poziciji pojedinačnih pokretnih nalaza u okviru lokaliteta ili čak pojedinačne sonde. Artefakti, celine, strukture i lokaliteti, se svi nalaze u nečemu, ali njihova pozicija nije jedina stvar koju arheologija proučava. Veoma su važni i odnosi, odnosno čak i serije odnosa između lokacija celina i artefakta koje se uspostavljaju otkrivanjem značajnih šablona i uređenja u odnosu na druge karakteristike ili objekte.

Ove druge značajne karakteristike ili objekti ne moraju biti antropogenog karaktera, već čak i prirodne karakteristike prisutne na površini tla koje se izučava (poput reka ili lokacije određenih resursa). Uopšte nije potrebno mnogo vremena da bi se navelo obilje primera postojanja primetnog šablona između lokacija artefakata ili karakteristika i važnosti poznavanja prostornog odnosa između istih. Tako je moguće zaključiti da u slučaju ponavljanja određenih pravilnosti sigurno mora postojati jedan ili više razloga zašto je to tako. Postojanje nekog naselja na određenoj lokaciji ponekad se može objasniti i samo postojanjem obilja vode ili plodne zemlje u okolini naselja, ali veoma često više faktora, mnogo puta i manje očiglednih, utiče na poziciju neke karakteristike ili ljudske delatnosti u prostoru.

Da bi ustanovilo postojanje odnosa u prostoru između određenih činilaca, arheologija mora da posegne u nauke ili discipline koje joj nisu preterano srodne, ali arheolozi često vole

5

da se hvale kako je njihova nauka interdisciplinarna i otvorena za saradnju sa drugima. Jedan od alata, (mada ga neki autori smatraju čak i posebnom naukom (Wright et al., 1997)), koji može pomoći u ustanovljavanju postojanja ili nepostojanja odnosa određenih karakteristika u prostoru naziva se Geografski Informacioni Sistem (skraćeno GIS). GIS je zapravo set kompjuterskih programa i rešenja koja u sebi sadrže mogućnost da aproksimacijom stvarnog prostora i njegovim svođenjem na dvodimenzionalni, trodimenzionalni, pa čak i četverodimenzionalni model podataka daju odgovore na određene grupe pitanja. Neka od najčešće postavljanim pitanja u okviru GIS programa jesu:

1. Lokacija 2. Uslov 3. Sklonost 4. Put 5. Šablon 6. Model Iako gore navedeno možda na prvi pogled i ne deluje kao

pitanje, kada se svaka od navedenih reči stavi u ispravan kontekst dobija se širok dijapazon odgovora koje jedan arheolog može dobiti iz terenskih podataka dobijenih prilikom iskopavanja. Tako recimo, ako postavimo pitanje „Koja vrsta artefakata je nađena u dolini reke Morave?“ GIS program kao odgovor može da pruži spisak nalaza po tipu koji su otkriveni u dolini reke Morave, bilo rekognosciranjem ili sistematskim ili zaštitnim iskopavanjem. Ukoliko bi želeli da ubrzamo i što je ne manje važno pojeftinimo proces traženja nepoznatih lokaliteta, uz odgovarajuću vrstu podataka na raspolaganju mogli bi smo neki GIS program zapitati sledeće „Gde se mogu očekivati neolitski lokaliteti ukoliko zadovoljavaju navedene uslove?“. Ovakvo pitanje primoralo bi GIS program da izvrši nekoliko gore postavljenih pitanja odjednom, kao što su recimo modelovanje, uslov i lokacija, što pokazuje veliku raznovrsnost i izuzetne sposobnosti geografskih informacionih sistema. Ova knjiga daće, pored osnovnih informacija o načinu funkcionisanja geografskih informacionih sistema, vrsti i

6

izvorima podataka potrebnim za uspešno korišćenje GIS-a, načinu pripreme i obrade podataka, jednu studiju slučaja o tome kako je moguće primeniti GIS programe u efikasnom i ekonomičnom vođenju terenske dokumentacije na arheološkim istraživanja, što je praksa već poznata duži niz godina u svetskoj arheologiji, ali skoro u potpunosti novost u srpskoj. U prvom, uvodnom delu, bavićemo se teorijskim aspektom geografskih informacionih sistema, od pojma prostora, preko načina opisivanja prostora i shvatanja prostora u geografskim informacionim sistemima, do principa i osnova GIS-a. Akcenat će biti na arheološkoj primeni GIS-a, mada je granica između arheološkog i geografskog aspekta u GIS-u često vrlo nejasna ili je čak i nema, naročito ako se na osnovu geografskih podataka zasniva arheološka interpretacija nekog fenomena ili karakteristike u prostoru. Drugi deo knjige baviće se izvorima i pripremom prostornih i neprostornih podataka, kao i pripremom modela, tj. baze podataka za arheološku primenu GIS-a, u okviru kojeg će biti predstavljena osnovna pravila i dobra praksa za uspešnu primenu postulata GIS-a u arheologiji. Namera mi je ovde dati jedan sažeti prikaz kako i gde naći potrebne informacije i na koji način ih pripremiti i prilagoditi formi koju GIS program razume, jer aproksimirati nešto tako kompleksno kao što je realni prostor (pa čak i vreme, jer neki GIS programi imaju mogućnost baratanja i vremenskim informacijama) u ograničeni 2D ili 3D računarski model prostora uopšte nije jednostavno. Iz obilja dostupnih informacija često je potrebno izvući samo nekoliko najvažnijih, a upravo to zna predstavljati i najveći problem za arheologe, jer arheologija, iako se prvenstveno bavi materijalnim artefaktima zaostalim iza davno iščezlih ljudskih društava, kao najopštiji cilj ima da od tih materijalnih artefakata izvrši pouzdano i što tačnije rekonstruisanje načina života u prošlosti, što podrazumeva i rekonstruisanje nematerijalnih stvari kao što su mitologija, religija ili običaji i prakse. Treći deo knjige daće kratak pregled mogućnosti i načina upotrebe analiza koje su na raspolaganju arheolozima ako koriste geografske informacione sisteme u svom radu. Ograničeni prostor

Miroslav Marić Primena GIS-a u arheološkoj terenskoj dokumentaciji

7

ovog dela naravno ne daje mogućnosti da se do detalja objasni široka lepeza tehnika i procesa koji se tom prilikom koriste, ali obilje literature koja postoji dostupna u bibliotekama, ali što je naročito važno i u elektronskoj formi na Internetu, omogućiće zainteresovanima da ono što ih zanima relativno lako nađu na osnovu ovog rada. Četvrti deo, a ujedno i centralna tema ovog rada jeste studija slučaja kako GIS iskoristiti u vođenju elektronske forme terenske dokumentacije pri arheološkim istraživanjima i kako podaci dobijeni na terenu mogu relativno brzo, lako i uz male troškove biti obrađeni i prikupljeni u jednu celinu koja se potom može analizirati iz velikog broja različitih uglova i sa raznih polaznih stanovišta i uslova. Kao primer biće iskorišćen model terenske dokumentacije sa arheoloških istraživanja na lokalitetu Belo Brdo u Vinči kraj Beograda, gde se od 1998. godine pa do danas vrše možda najpažljivija i najpedantnija arheološka istraživanja na tlu Srbije, bogato dokumentovana raznovrsnom papirnom i elektronskom dokumentacijom uvezanom u jednu celinu preko objedinjujućih indeksa koji služe za uspostavljanje relacionih odnosa između raznorodnih podataka o pokretnom i nepokretnom arheološkom materijalu. Peti i poslednji deo predstavlja zaključak, u kome su data završna razmatranja o geografskim informacionim sistemima u arheologiji i njihovim prednostima i manama, sa naročitim osvrtom na zaključke koji se mogu izvući iz teme knjige, tj. načina primene geografskih informacionih sistema u dokumentovanju arheoloških terenskih istraživanja.

8

GEOGRAFSKI INFORMACIONI SISTEMI U TEORIJI Definicija geografskih informacionih sistema Geografski informacioni sistemi (skraćeno GIS) su relativno nova, ali široko primenjena tehnologija, koja je svoju primenu našla u velikom broju nauka, disciplina i veština, ali i u rešavanju svakodnevnih problema. Nažalost sam termin, koliko god tačan u slučaju primene ovih informacionih sistema u geografiji, nije baš najsrećniji izbor za definisanje nečeg tako širokog kao što je GIS danas, jer kako je koja nauka ili disciplina usvajala GIS kao alatku za rešavanje problema u svom domenu, tako se tehnologija prilagođavala specifičnim zahtevima korisnika. Generičke definicije GIS-a su stoga vrlo linearne i pojednostavljene, skoro do granice besmisla. Pored ovog problema postoji i vrlo malo konsenzusa oko toga šta tačno definiše jedan geografski informacioni sistem. Možda je stoga najbolje prepustiti ovu raspravu nekom drugom, a ovde se pozvati na dve definicije koje se često citiraju u naučnim delima na temu GIS-a:

1. „GIS je moćan skup alata za prikupljanje, čuvanje, analiziranje, transformaciju i prikaz prostornih podataka iz realnog sveta iz određenog razloga.“ (Burrough, 1986)

2. „Informacioni sistem koji je dizajniran da radi sa podacima koji su referencirani prostornim ili geografskim koordinatama. Drugim rečima, GIS je i sistem baze podataka sa specifičnim mogućnostima za prostorno referencirane podatke, kao i skup operacija za manipulisanje tim podacima.“ (Star & Estes 1990)

U odnosu na dve gore pomenute definicije, ne bi bilo

neuputno reći da je geografski informacioni sistem računarski sistem čija je glavna namena da čuva, upravlja, analizira i prezentuje informacije o prostoru. Ipak, ova definicija mogla bi se primeniti i na neke druge tehnologije, poput papirnih mapa ili kompjuterskih baza podataka, a razlog ovome leži u činjenici da

10

komponente koje sačinjavaju GIS nisu ni nove ni nepoznate, ali je način organizacije pojedinačnih komponenti u jedinstvenu i koordiniranu celinu upravo ono što odlikuje GIS. Dakle, da bi se upoznali sa GIS-om, potrebno je na ovom mestu objasniti osnovnu premisu bilo kojeg GIS-a, a to je prostor. Šta je to prostor? Da bi prostorna analiza bilo koje vrste u GIS-u uopšte i bila moguća, mora se prvo razjasniti koncept prostora. Grubo rečeno, prostor se može tretirati na dva načina, tj. postoje dva koncepta shvatanja prostora (Conolly & Lake 2006, str. 4):

1. Apsolutni koncept prostora – ovo gledište zasniva se na pretpostavci da je prostor sadržatelj svih materijalnih objekata, koji postoje nezavisno od bilo kojeg objekta koji bi ga popunjavao. Poreklo apsolutnog koncepta prostora može se naći u radu starogrčkih filozofa atomista (Harvey 1969, str. 195), a prevlast u zapadnom svetu ovaj koncept preuzima u toku Renesanse, naročito u odnosu na dostignuća iz fizike tog perioda poput Njutnovog zakona kretanja, koji zahteva fiksni okvir za referencu u odnosu na koju se kretanje meri.

2. Relativni koncept prostora – ovo gledište uzima prostor kao pozicioni kvalitet sveta materijalnih objekata ili događanja (Harvey 1969, str. 195), te je po ovom shvatanju nemoguće zamisliti prostor u slučaju nepostojanja objekata. Ovo gledište je jače izraženo tek krajem XIX veka, a naročitu primenu je dobilo sa Ajnštajnovim radom na Opštoj teoriji relativiteta početkom XX veka, kada je postalo jasno da ne postoji jedan fiksni okvir koji može biti referentna tačka, već da je svet relativan u odnosu na posmatrača.

Kako opisati prostor?

11

Da bi bilo kakva vrsta prostorne analize bila moguća mora postojati jezik kojim bi se prostor i prostorne distribucije objekata i događaja u prostoru mogle opisati. Formalni prostorni jezici poznatiji su pod imenom geometrije, a dve geometrije su od izuzetnog značaja za arheologa koji se bavi GIS-om. Prva geometrija je topologija, dok se druga naziva Euklidska geometrija (Conolly & Lake 2006, str. 4).

1. Topologija – upotrebom ove geometrije prostorni objekti se smatraju različitim po načinu na koji se odnose prema svom okruženju. Ova vrsta geometrije ima velike afinitete prema relativnom modelu prostora opisanom nešto ranije. Topologija uključuje stratigrafske odnose kao što su sadrži, dodiruje, ali pomoću topologije ne mogu da se odrede odnosi kao što je udaljenost ili površina.

2. Euklidska geometrija – jeste geometrija sa kojom se svaki učenik sreće već u osnovnoj školi, na časovima matematike. Euklid, helenistički matematičar iz Aleksandrije, osmislio je oko 300 godine pre nove ere sistem metričke geometrije, koja u sebi sadrži koncept da je razdaljina između tačaka A i B jednaka razdaljini između B i A. Euklidska geometrija se dugo vezivala za apsolutni koncept prostora.

Kako GIS opisuje prostor?

Da bi GIS program opisao geografski prostor oko nas, potrebno je izvršiti određeno uprošćavanje tog prostora, jer savremena tehnologija, uz najbolju volju i trud, još uvek nije sposobna da se nosi sa realnim prikazom geografskog prostora, već se u tu svrhu koriste modeli i aproksimacije, tj. uprošćenja. Bilo kojem GIS programu potrebna su dva atributa da bi opisao realni prostor, opisni atribut koji beleži šta je prisutno i lokacioni atribut koji beleži lokaciju gde se opisani objekat nalazi. Na osnovu ova dva atributa moguće je razviti dva osnovna modela podataka koja GIS koristi da bi opisao kako se

12

opisni i lokacioni atribut povezuju. Donekle, ova dva modela odslikavaju i dva gore pomenuta koncepta prostora. Model kontinualnog polja podataka predstavlja prostor preko kojeg neki atribut pokazuje određenu vrstu varijacije koja je obično postepena i neprekinuta (Burrough & McDonnell 1998). Praktičan primer ovog modela podataka jeste digitalni model elevacije (skraćeno DEM) koji se prikazuje u vidu rastera, o čemu će nešto kasnije biti više reči, ali ovde može ukratko da se kaže da je rasterski DEM skup ćelija u okviru zadate pravilne mreže (segmenta prostora) sa podacima nadmorskih visina, gde je za svaku pojedinačnu ćeliju moguće izvršiti upit o vrednosti nadmorske visine koju ona beleži i dobiti izdvojen samo taj podatak (ili vrednost nula u slučaju da podatak ne postoji ili ne zadovoljava traženi upit). Alternativni model jeste model entiteta koji predstavlja skup entiteta (celina) koji imaju poznatu lokaciju i koji se karakterišu prostornim i/ili ne prostornim atributom (Burrough & McDonnell 1998). Tipična primena ovog modela jeste mapa vektora arheoloških celina, tj. skup vektorskih poligona koji sadrže informacije o razmerama neke celine na terenu i uz koje se, uz pomoć jedinstvenog identifikacionog broja mogu vezati informacije koje ne nose prostorne odrednice (poput recimo količine i tipologije keramike koja je nađena u okviru te celine). Model entiteta ima neke zajedničke sadržatelje sa relativnim konceptom prostora, bar na nivou organizacije informacija po principu entiteta pre negoli na osnovu predodređenih lokacija u prostoru. Sa druge strane valja istaći i to da su u praksi lokacije entiteta date u odnosu na fiksni koordinatni sistem koji opisuje prostor koji postoji nezavisno od samih entiteta (poput koordinata u lokalnoj mreži na arheološkim iskopavanjima koje postoje u prostoru neovisno od toga šta se iskopava i šta predstavljaju).

Istorijat GIS-a

Geografski informacioni sistemi sami po sebi su veoma zanimljivi po tom što, kao što to neki autori i navode (Pickles 1995), imaju veoma veliku primenu i hvalu unatoč činjenici da

13

nemaju kritičku istoriju razvoja. Iako neki aspekti GIS-a duguju svoje postojanje pre svega zbog potreba prismotre i mapiranja koje je razvijala NASA i vojska SAD, poreklo GIS-a pre svega treba tražiti u kompjuterskoj kartografiji druge polovine XX veka. Prvi pokušaji primene računara za manipulaciju kartografskim podacima mogu se datirati u 1950. godinu i rad Instituta za zemaljsku ekologiju iz Hantingtona u Engleskoj (Wheatley & Gillings 2002, str. 14) gde je pokušano mapiranje eko-sistema u Britaniji.

Rani kartografski programi mogli su da iscrtavaju konture, generišu trodimenzionalne mreže i interpoliraju vrednosti između poznatih tačaka. Harvardska laboratorija za računarsku grafiku izdala je seriju programa (od kojih su svakako najpoznatiji SYMAP i GRID), od kojih su neki našli primenu i u arheologiji. SYMAP je bio čudo svog vremena; zahtevao je računar srednje veličine sa priključenim štampačem, a informacije su se unosile sa kartica, traka ili magnetnih diskova. SYMAP je čak mogao i da ne referencirane podatke pretvori u referencirane, tj. da uradi interpolaciju od poznatih vrednosti i uklopi ih u nepoznate.

Ipak, prve prave GIS sisteme naći ćemo u Kanadi 60-tih godina XX veka, gde je za potrebe državne uprave razvijan sistem koji je mogao da skladišti informacije o prirodnim resursima u pojedinim oblastima, sa kvantifikovanim vrednostima koje su pokazivale stepen iskorišćenja, pokazateljima o stanju sirovina u pojedinim oblastima i sa mogućnošću predviđanja koji će obim i kvalitet sirovina biti dostupan u narednih 10, 20 ili 100 godina. Na sve ove informacije trebalo je još uklopiti i podatke o uticaju eksploatacije sirovina na prirodu, ali i ljude (DeMers 1997, str. 4-5).

Kako je očito u pitanju bio veoma kompleksan, dinamičan, prostorni problem, Kanadsko ministarstvo šuma i ruralnog razvoja je od Odeljenja za Informacione sisteme ureda za regionalno planiranje tražilo da osmisli računarski program koji bi to mogao sve da uradi, što je 1964. godine rezultiralo programom koji je nazvan Canadian Geographic Information

14

System (Pequet 1977, Tomlinson 1982). Ovaj program može se smatrati prototipom modernih geografskih informacionih sistema.

Tokom 70-tih godina XX veka mnoge federalne i državne agencije u SAD izašle su sa sličnim rešenjima prilagođenim svojim potrebama, čime je GIS softver za relativno kratko vreme krenuo velikim koracima unapred. Uporedo sa razvojem softvera razvijan je i hardver koji je omogućavao brži unos sirovih informacija i kvalitetniju štampu poput elektrostatičkih štampača ili tabli za digitalizaciju, dok je porast procesorske moći i minijaturizacija računara dovela do šire dostupnosti GIS programa javnosti, kako stručnoj tako i onoj kojima je GIS postao hobi.

Ipak, jedan od najvećih uticaja u ovoj industriji ostavila je kompanija sa sedištem u Kaliforniji pod imenom Environmental Systems Research Institute (ESRI)1, čije je komercijalno softversko rešenje ArcView, a potom i ArcGIS krajem 70-tih, u 80-tim i naročito 90-tim godinama XX veka postalo sinonim za GIS program, iako možda i nije najbolje i najobuhvatnije rešenje (GRASS2 – program razvijan prvobitno od strane Američkog udruženja vojnih inženjera, a sada pod ingerencijama The open source geospatial fondacije poseduje mnogo naprednija rešenja od ArcGIS-a u mnogim oblastima, ali i pored činjenice da je besplatan, za razliku od ArcGIS-a, svojim rudimentarnim grafičkim okruženjem i oslanjanjem na komandnu liniju za obradu podataka odbija mnoge početnike u GIS-u). Svi primeri koji će biti dati nešto kasnije u ovom radu biće zasnovani na korišćenju ArcGIS-a, koji je ipak najpoznatije i relativno najjednostavnije rešenje za GIS u nas, ali i u dobrom delu sveta.

1 ESRI – http://www.esri.com 2 GRASS – http:// grass.fbk.eu/

15

Komponente GIS-a Kako je GIS tehnologija koja zavisi od i oslanja se na kompjutere i digitalno snimanje i obradu podataka, najvažnija komponenta je svakako sam kompjuter. Ali pored toga, postoje i neke druge komponente koje valja nabrojati:

1. Softver – da bi se neki program mogao obeležiti kao GIS mora da zadovolji određene uslove, (i) da ima prostornu bazu podataka – geobazu, (ii) da poseduje neku vrstu mehanizma za povezivanje atributa i prostornih podataka, (iii) da poseduje sposobnost geoprocesiranja tj. da može da manipuliše i analizira prostorne informacije iz baze.

2. Hardver – pored samog kompjutera na kome radi GIS, postoji još nekoliko hardverskih komponenti koje mogu olakšati rad u GIS-u Jedna grupa komponenti su uređaji za unos podataka (tastature, miševi, table za digitalizaciju, skeneri, GPS uređaji, totalne stanice i sl.) a druga grupa su uređaji za pregled podataka (monitori, štampači)

3. Ljudi – operateri su svakako ključni deo sistema, jer oni odgovaraju za dizajn i analizu prostornih podataka koji se prikupljaju i obrađuju. U velikim projektima, gde postoji značajan broj operatera u okviru jednog ili više timova, ovo je naročito važno, pošto greške jednog člana ekipe ili tima u okviru ekipe mogu i imaju tendenciju da se odraze na rezultate čitavog projekta.

Kako GIS funkcioniše?

Nabrajanje definicija o GIS-u i uspostavljanje tvrdnji o mogućnosti GIS-a da beleži i manipuliše prostornim podacima neće rezultovati uvidom u funkcionalnost GIS-a. Možda je stoga uputnije podeliti operacije koje jedan GIS paket može da uradi u pet osnovnih grupa (Marble 1990):

16

1. Pribavljanje prostornih podataka 2. Upravljanje prostornim podacima 3. Upravljanje bazama podataka 4. Vizuelizacija podataka 5. Prostorne analize

Pribavljanje prostornih podataka

Primarno sakupljanje podataka

Digitalizacija mapa

Daljinsko (bezkontaktno) snimanje

Unos podataka

Upravljanje bazama podataka

Modelovanje podataka

Izrada baze podataka

Kreiranje Meta podataka

Ažuriranje podataka

Kreiranje/održavanje relacija medu podacima

Prostorna analiza podataka

Upiti po lokaciji

Upiti po atributu

Analiza lokacija

Analiza asocijacija

Modelovanje vidljivosti

Modelovanje kretanjaSimulacije ponašanja

Model predvidljivosti

Geostatisticko modelovanje

Modelovanje površina

Upravljanje prostornim podacima

Koordinatne transformacije

Georektifikacija

Kreiranje Meta podataka

Izrada topologija

Cišcenje podataka

Vizualizacija podataka

Digitalna kartografijaTematsko mapiranje

Analiziranje šablona

3D vizualizacija

Slika 1. Pet osnovnih grupa operacija GIS paketa (po Jones 1997, sl. 1.2)

1. Pribavljanje prostornih podataka – svaki GIS paket je

softversko rešenje za pribavljanje i integraciju prostornih podataka. Prostorni podaci uključuju, ali nisu i limitirani na, topografske mape, lokacije arheoloških nalazišta i morfologiju, arheološke skice i planove, distribuciju artefakata, aero-fotografiju i satelitske snimke, podatke sa geofizičkih snimanja i dr.

2. Upravljanjem prostornim podacima – kvalitetan GIS paket u sebi sadrži sofisticirani sistem za upravljanje bazama podataka, koji služi sa smeštaj i baratanje sa prostornim podacima i njihovim atributima. Ovi sistemi po potrebi barataju sa transformacijama koordinata sa mapa da bi se omogućilo da podaci sakupljeni iz različitih izvora mogu biti iskorišćeni i integrisani u jedan set. Upravljanje prostornim informacijama takođe

17

podrazumeva i pravljenje vektorskih topologija, čišćenje sirovih podataka i slične operacije.

3. Upravljanje bazama podataka – jedna od najvećih prednosti GIS-a jeste upravo činjenica da je GIS okruženje koje omogućava povezivanje i pretraživanje odnosa među prostornim podacima i njihovim atributima. Tako je, na primer, moguće povezati bazu koja sadrži lokacije određenog tipa nalaza i bazu koja sadrži podatke o morfologiji tih nalaza i tako tražiti podatak o postojanju, ili ne postojanju prostornog šablona u odnosu na morfologiju nalaza.

4. Vizuelizacija podataka – ozbiljan GIS paket (poput ArcGis-a ili Idrisi Andes-a) sadrži zavidne alatke za vizualizaciju podataka, koje omogućavaju kreiranje tematskih mapa, putanja preleta preko određenog sektora ili celog terena, a sve u svrhu prepoznavanja postojanja ili nepostojanja određenih šablona u prostoru. Naravno, pored ovih interaktivnih alatki, GIS paketi u sebi sadrže i kartografske alatke koje služe pri izradi papirnih karata ili mapa.

5. Prostorne analize - GIS programi nude i alatke za prostorne i lokacione analize arheoloških podataka, kao i alatke za određivanje vidljivosti i kretanja po površini zemljišta. Pored toga, GIS programi sadrže i alatke za geostatističke operacije koje omogućavaju kreiranje kontinualnih matematičkih modela na osnovu izdvojenih merenja izvršenih u realnom svetu, a pojedina rešenja mogu da se koriste i za kompjutersku simulaciju ljudskog ponašanja i principa odlučivanja u različitim situacijama i okolinama.

Prostorni podaci Savremena arheologija i geografija se značajno preklapaju,

ako se pogledaju proklamovani ciljevi obe nauke. I geografija i arheologija dele zajedničko interesovanje za proučavanje i

18

interpretaciju prostornih struktura i organizacije ljudskih zajednica na nivou koji varira od mikro do makro stadijuma. Stoga bi možda termin geografski u konstrukciji geografski podaci morali da tretiramo kao sveobuhvatni termin koji nadilazi geografiju kao nauku (Couclelis 1999).

Na osnovu gore rečenog geografske (ili prostorne) podatke mogli uopšteno definisati kao informacije o prirodnim i antropogenim fenomenima i njihovim međusobnim odnosima.

Većina arheoloških podataka u sebi sadrže i prostorne i neprostorne atribute koje GIS programi mogu da iskoriste. Među ove atribute možemo uključiti (Conolly & Lake 2006, str. 14):

1. prostornu lokaciju – svakako jedna od najvažnijih informacija za manipulaciju u GIS programima.

2. morfologiju – informacija o obliku i veličini objekta koji se opisuje.

3. prostornu asocijaciju i interakciju – podaci koji u sebi sadrže informacije o prostornim odnosima poput ’put a preseca put b’ ili ’lokalitet a se vidi sa lokaliteta b’.

4. vremenski odnos – podatak koji opisuje vreme nastanka nekog predmeta ili objekta, što je naročito važan podatak kod nekih vrsta analiza kao što je recimo analiziranje šablona naseljavanja.

5. neprostorni atributi koji opisuju prirodu objekta – informacije o boji predmeta ili oblik preseka ili istorijat istraživanja lokaliteta.

Kartografski principi Jedan od najvažnijih elemenata GIS-a jeste vizuelizacija,

upravljanje i analiza prostornih podataka koji su predstavljeni u vidu digitalne mape. Stoga je pre svega najvažnije naglasiti da sve mape, bilo digitalne, bilo papirne predstavljaju uprošćeni prikaz realnog sveta.

Mape se uopšteno mogu podeliti u dve grupe (Connolly & Lake 2006, str. 16):

1. Topografske – ove mape daju opšte informacije o fizičkim površinama Zemlje, što uključuje prirodne i antropogene

19

2. Tematske – ova vrsta mapa pruža specifične informacije o jednoj karakteristici pejsaža ili okoliša ili prikazuju informacije vezane za određenu temu, odakle im potiče i ime. Ukoliko vrednosti podataka variraju kontinualno u odnosu na prostor, onda se ove mape prikazuju kao izaritmičke mape, tj. koriste se linije da bi se povezale tačke konstantne numeričke vrednosti (visina, temperatura, padavine…) Druge vrste tema će pre biti prikazivane na hloropletnim mapama, na kojima se koristi senčenje ili simboli da bi se prikazala srednja vrednost zabeležene informacije u različitim oblastima (vegetacija, geologija, broj artefakata u rekognosciranoj oblasti)

Osnovno svojstvo svake mape jeste da ona ima prostorni

kontekst, tj. da beleži informaciju o georeferenciranju, implicitno ili eksplicitno navodeći pozicije na Zemljinoj površini. Očito je i da kod mnogih vrsta mapa preciznost i apsolutni podatak o prostornom kontekstu nije od presudne važnosti; skica ili sumarno iscrtan prikaz puta do neke lokacije će biti podjednako efikasno rešenje i bez velike tačnosti ili prostorne reference izražene numeričkim vrednostima.

Naravno, kako u određenim slučajevima ipak preciznost i apsolutni prostorni kontekst igraju važnu ulogu potreban je eksplicitan sistem merenja pozicija tačaka u prostoru. Kako je zemaljska kugla zapravo kompleksni oblik, ovo nije nimalo lak proces, a oblašću merenja morfologije Zemljine površine bavi se geodezija. Oblik Zemaljske kugle najbolje se pretpostavlja spljoštenom sferom, koja se naziva elipsoid ili geoid. Pozicija na ovoj sferi može se definisati korišćenjem polarnih ili geografskih koordinata.

20

Slika 2. Polarne koordinate. Krug na sferi u x,y osi predstavlja

ekvator, dok u x,z sferi predstavlja meridijan. Ukoliko je p arbitrarna tačka na površini Zemlje, tada je ugao označen simbolom θ dužina a

ugao označen sa φ širina (po Worboys 1995, str. 143)

Geografski koordinatni sistem definiše pozicije na površini Zemlje u odnosu na stepene, minute i sekunde severno i južno od ekvatora koji se nazivaju geografska širina i stepene, minute i sekunde istočno i zapadno od Griničkog meridijana kao geografska dužina (Sl. 2). Ovakvo rešenje primenjivo je za lociranje tačaka na planeti, ali mnogo manje primenjivo za prikazivanje površine Zemlje na dvodimenzionalnom prostoru, kao što je na primer papirna mapa ili računarski monitor.

Stoga se u kartografiji koristi sistem za svođenje trodimenzionalne površine u dvodimenzionalnu ravan a naziva se projekcija mape ili kartografska projekcija. Projekcija mape je matematička transformacija jedinica geografske dužine i širine na ravnu površ. U suštini, ravna površ ili mapa određene površine na zemaljskoj kugli ne može se izvesti bez neke vrste projekcije. Kada se mapira prostor na kontinentalnoj ili čak internacionalnoj razini, transformacija iz trodimenzionalnog u dvodimenzionalni prostor prouzrokuje značajna iskrivljenja i prostorne greške u

21

odnosu na određenu vrstu merenja. Sa druge strane, na relativno malim skalama vrednosti, recimo lokalnim ili podregionalnim, površina Zemlje se može smatrati ravnom, pa se sistem mreže može postaviti i bez geodetskog ispravljanja.

Projekcioni sistemi mogu se grupisati u 3 glavne porodice projekcija – konične, azimutalne i cilindrične, koje se definišu prema načinu na koji se sfera projektuje na ravnu površ. Svaka porodica barata ili sa linijom tangencije ili sa dve linije sekance koje definišu gde zamišljena projekciona površina dolazi u kontakt sa Zemljinom sferom, tj. gde postoji najmanja distorzija.

Svaka projekcija pravi distorziju jednog ili više parametara razdaljine, smera, razmere, konformalnosti (oblika) i površine, iako upravo svaka porodica projekcija nastoji da minimalizuje distorziju po jednom ili dva parametra na račun povećanja distorzije kod drugih parametara.

Na osnovu toga kako se nose sa ovom distorzijom može se definisati još četiri projekcione grupe. Tako postoje konformalna ili ortomorfna, koja čuva ugao od 90° na mestima gde se dešavaju preseci linija geografske dužine i širine da bi se omogućilo ispravno merenje uglova između tačaka, ali time ova grupa dovodi do distorzije u merenju površine. Projekcija jednake površine održava ispravna merenja površine, kao što joj ime kaže, ali se na uštrb ove tačnosti gubi tačnost u merenju uglova i razmeri oblika. Projekcija koja daje tačne vrednosti daljina između jedne ili više parova tačaka nazivaju se projekcije ekvidistance. Bilo koja ovakva projekcija će davati tačnu meru daljine samo u jednom pravcu, tako na primer sinusoidalna ekvidistantna projekcija forsira mere koje su paralelne sa ekvatorom, ali vrši distorziju nad merama koje su paralelne sa meridijanom. Projekcija pravog smera održava tačan ugao od bilo koje linije koja se meri iz centra projekcije do bilo koje tačke na mapi. (Connolly & Lake 2006, str. 19)

Svaka projekcija definiše se kombinacijom porodice i tipa, tj. grupe projekcije. Tako se, na primer konična projekcija može zamisliti kao pokušaj da se nad jednim od polova postavi konus, kao što je to prikazano na slici 3.

22

Slika 3. Konična projekcija sa dve linije sekance (levo) i jednom

linijom tangencije (desno)

Kada se konus postavi na ovakav način oko Zemljine sfere, pristupa se sečenju u odnosu na meridijan, čime se dobija mapa poput ove na slici 4.

Slika 4. Albersova konična projekcija jednake površine sa jednom

linijom tangencije i meridijanom (isprekidana linija)

23

Rezultujuća karta ima linije geografske dužine koja su prave i koje konvergiraju, dok su linije geografske širine koncentrični lukovi. Linija tangencije na koničnim projekcijama naziva se još i standardna paralela, a distorzija na ovakvim mapama uvećava se sa udaljavanjem od standardne paralele. Stepen distorzije može se donekle kontrolisati menjanjem razmaka između linija širine. Ukoliko su one pravilno razmaknute onda će projekcija imati jednaku distancu po osi sever – jug, a ako se sabiju na severnom i južnom kraju onda će projekcija biti projekcija jednake površine. Zbog ograničenog obima ove knjige, ovde neće biti dat detaljniji pregled za druge porodice projekcija, već je za više informacija poželjno pogledati Robinson et al. 1995.

Pored sistema projekcije koji se koristi da bi se napravila karta ili vizuelni prikaz u okviru GIS-a potrebno je znati i koja matematička aproksimacija oblika Zemljine kugle je korišćena za pravljenje mape. Kako Zemlja nije savršeni elipsoid, tj. kugla, jer joj površina nije glatka ni polovi se ne nalaze na jednakoj udaljenosti od ekvatora. Polarne koordinate geografske širine i dužine se zato izračunavaju uz pomoć matematičkog uprošćavanja oblika Zemlje i njenog centra. Postoji više različitih aproksimacija koje se koriste, a mnoge su vezane za određene regione na planeti. Tako je Klarkova aproksimacija iz 1866. godine postala osnova za aproksimaciju za Severnu Ameriku iz 1927. godine (NAD27), koju sada postepeno potiskuje merenje vršeno satelitima koje nosi oznaku NAD83. Pored ovog primera, postoje još recimo i GRS80 (Geodetski referentni sistem izračunat 1980. godine), WGS84 (Svetski geodetski sistem iz 1984. godine) ili ETRS89, tj. Evropski zemaljski referentni sistem.

U Srbiji, na kartama koje izdaje Vojnogeografski institut dugo je korišćena Gauss-Krüger (transversna merkatorova cilindrična) projekcija, koja je za aproksimaciju zemljine kugle koristila Bessel-ov elipsoid definisan 1841. godine. Ova projekcija koristi metričke koordinate, što je vrlo praktično za upotrebu u GIS softverskim paketima. Zbog oblika teritorije naše zemlje koji približno prati pravac sever-jug dužom osom, karte su

24

podeljenje u tri zone, a svaka zona pokriva 3° geografske dužine (prostor od okvirno 19° do 23° geografske dužine). Od devedesetih godina XX veka i naročito u prvoj deceniji XXI veka izdaju se i karte u UTM (Univerzalna Transversna Merkatorova projekcija) projekciji, koji za aproksimaciju zemljine kugle koristi WGS 84 geoid (elipsoid). Kao i kod Gauss-Krüger projekcije i ovde se koordinate izražavaju metrički, s tim što je ovaj sistem daleko univerzalniji i predstavlja standard koji je prvobitno razvijan za potrebe NATO pakta na nivou celokupne zemljine površine, da bi danas bio opšte prihvaćen kao standard za satelitsko globalno pozicioniranje, tj. GPS sistem.

Za kraj valja napomenuti da se često dešava da se u radu sa kartama različite provenijencije jave karte koje imaju različite projekcione sisteme, a iste elipsoide ili iste projekcione sisteme, ali različite elipsoide na osnovu kojih je vršeno računanje. Ovakve karte nisu međusobno kompatibilne, te da bi se informacije sa njih mogle iskoristiti one moraju da budu sekundarno transformisane ili reprojektovane. Većina današnjih GIS programa sadrže alatke kojima se ovo može uraditi, samo je potrebno na mapama locirati podatke o elipsoidima i projekcionim sistemima koji su korišćeni za izradu istih, a te informacije se obično nalaze u uglovima papirnih mapa. Ukoliko je u pitanu digitalna mapa (kakve sve više postaju dostupne kod nas kroz Vojno geografski institut iz Beograda, ali i kroz privatnu inicijativu poput firme Mapsoft iz Beograda) obično se informacije o projekciji i elipsoidu sadrže u tzv. meta podacima samog elektronskog fajla. Digitalna reprezentacija prostornih fenomena Kao što je već navedeno koreni GIS-a leže u razvoju automatskog mapiranja sredinom XX veka, kada su razvijeni neki od najosnovnijih kompjuterskih algoritama za upravljanje geografskim informacijama, a samim time su bili postavljeni i principi digitalne kartografije. Tada su i prvi put primenjene tzv. geografske primitive, tačka, linija i poligon koje i danas čine

25

osnovu bilo kojeg modernog vektorski orijentisanog GIS programa. Geografski informacioni sistemi funkcionišu tako što manipulišu digitalnim reprezentacijama entiteta koji postoje u realnom svetu. Ali, svaki GIS program ima ograničeni set resursa kojim može da reprodukuje kompleksni realni svet, što za posledicu ima činjenicu da digitalna reprezentacija koja se koristi u GIS-u mora biti šematska i generalizovana. Reprezentacija elemenata realnosti na ovaj način naziva se model podataka. GIS predstavlja prostorne podatke koristeći entitetski i/ili kontinualni model podataka. Uz prvi model mogu se vezati vektorske strukture podataka, dok se uz drugi model vezuju rasterske strukture. Ove dve strukture podataka beleže informacije na veoma različite načine, mada arheolozi u svom radu sa GIS-om mogu da predstave svoje podatke najčešće na oba načina. Sve do nedavno GIS programi su bili veoma isključivi; neki (poput ArcGIS-a) bili su vektorski orijentisani, dok su drugi (poput IDRISI-a) bili isključivo rasterski. Danas, većina programa omogućava mešanje ove dve strukture podataka, dajući korisniku potpunu slobodu odlučivanja koja mu struktura više odgovara u odnosu na postojeće podatke, željene operacije i rezultate. Na ovome mestu biće dat kratak pregled vektorskih i rasterskih struktura podataka, uz osvrt na njihove prednosti i mane. Vektorski format podataka

Termin vektor potiče iz matematike gde se njime objašnjava jedna (ili više) koordinata koja služi za definisanje nekog objekta u Kartezijanskom prostoru.

U vektorskoj strukturi podataka svaki entitet može se u datom sloju prezentovati kombinacijom (Wheatley & Gillings 2002, str. 35):

geometrijske primitive atribucionog podatka koji beleži karakteristiku

objekta

26

topološkim podacima Svi geografski, pa samim time i arheološki podaci koji

sadrže geografsku komponentu mogu se predstaviti uz tri osnovne geometrijske primitive; (a) tačku, (b) liniju – luk, (c) poligon – oblast.

Prvi i najjednostavniji način predstavljanja nekog fenomena jeste izolovana koordinatna lokacija sa koordinatama u formatu x, y tj. tačka u prostoru. Drugi način predstavljanja prostornog fenomena jeste praktično evolucija prvog, tj. u pitanju je predstavljanje neke karakteristike serijom x,y koordinata, koje su složene po redu tako da definišu liniju, koja se ponekad naziva i luk. Treći način predstavljanja je takođe evolucija prethodnog načina, tj. prostorne karakteristike prikazuju se kao serije linija koje se spajaju okružujući tako izolovani prostor u vidu poligona. Beleženje prostornih podataka za tačke U praksi, za većinu GIS programa dovoljno je informaciju o tačkama u prostoru zapisati na određeni način u okviru tekstualnog fajla, da bi ih program uspešno razmestio u prostoru. Primer jednog ovakvog fajla može izgledati ovako: TAČKE id, x, y, z 1, 88.51, 94.85, 109.1 2, 87.45, 93.52, 108.8 3, 87.01, 93.20, 108.9 4, 85.21, 92.81, 108.1

Ovako struktuiranu datoteku sa tačkama koje označavaju koordinate u realnom prostoru, većina GIS programa će automatski prepoznati. Ukoliko bi smo razložili ovu datoteku u sastavne delove, prva vrednost, označena sa id, bila bi jedinstveni identifikacioni broj koji ne može da se ponovi i koji je karakterističan samo za jednu tačku u skupu podataka koji se obrađuje. Sledeće tri vrednosti, redom x, y, z su koordinate u

27

prostoru, ovde date u obliku koordinata u koordinatnoj mreži (x, y) koje prati vrednost apsolutne nadmorske visine (z). Naravno, apsolutna nadmorska visina ne mora da se sadrži u datoteci sa informacijama o tačkama ukoliko ta informacija nije relevantna za podatke koji se obrađuju.

Beleženje prostornih podataka za linije Kada je beleženje linija u pitanju, postoji dodatna

informacija koju je potrebno zabeležiti, a to je broj tačaka koje jedna linija sadrži. Stoga bi tekstualni fajl koji u sebi sadrži podatke o liniji u GIS programu mogao izgledati ovako:

LINIJE id, 4 81.80, 35.30 82.00, 35.51 82.20, 35.60 82.30, 35.71

U ovako struktuiranoj datoteci, id bi odgovarao jedinstvenom identifikacionom broju, broj 4 predstavlja broj tačaka koje linija sadrži, a numeričke vrednosti predstavljaju podatak o prostornom položaju tačaka koje definišu liniju.

Beleženje prostornih podataka za poligone U principu, beleženje prostornih podataka za poligone

bilo bi isto kao i u slučaju beleženja prostornih podataka kod linija, sem što bi identifikator bio POLIGON, a vrednosti prve i poslednje koordinate u fajlu moraju biti jednake tako da označavaju da se segmenti linije zatvaraju i tako oformljuju poligon. Na primeru, to bi izgledalo ovako:

28

POLIGON id, 5 81.80, 35.30 82.00, 35.51 82.20, 35.60 82.30, 35.71 81.80, 35.30 Vezivanje atributa za vektorske podatke

Vektorski podaci su veoma korisni za arheologe koji se bave GIS-om jer se uz svaki vektor može vezati velika količina neprostornih informacija – atributa. Na primeru bi to značilo da uz vektorsku skicu groba mogu da se, na osnovu identifikacionog broja vektora vežu informacije o polu i uzrastu pokojnika, grobnim prilozima, kvalitetu zemlje u ispuni rake i slične informacije od interesa za arheologa. Zahvaljujući primeni relacionih baza podataka za skladištenje informacija ovaj postupak je prilično jednostavan. Dovoljno je u datoteci (tabeli) koja sadrži informacije o neprostornim podacima vezanim za određeni vektor definisati identifikacioni broj koji odgovara identifikacionom broju vektora čime se neprostorni atribut vezuje za prostorni podatak. Na primer:

TAČKE id, x, y, z 1, 88.51, 94.85, 109.1 2, 87.45, 93.52, 108.8 3, 87.01, 93.20, 108.9 4, 85.21, 92.81, 108.1

ATRIBUTI id, opis 1, kremeni nožić 2, minijaturna posuda 3, kremeno jezgro 4, kamena perla

Beleženje topologija

Na kartama ili skicama često mora da se izrazi i neki logički, geometrijski odnos između objekata. Na primer, ukoliko na jednom iskopavanju pravimo situacioni plan u okviru otvorenih sondi i želimo da znamo odnose između iskopanih

29

celina to ćemo raditi upravo preko topologije koja se zasniva recimo na metodu iskopavanja i beleženja putem Harisove matrice o čemu će nešto kasnije biti više reči kada se bude govorilo od primeru dokumentovanja iskopavanja na lokalitetu Vinča Belo Brdo.

Topologija u okviru GIS-a se sastoji od veza i odnosa između objekata. Da bi GIS programi znali odnose među objektima i celinama, topologija mora biti eksplicitno rečena, tj. ne može se ovo svojstvo naslediti iz prostorne lokacije samih celina ili objekata. Kako GIS barata tačkama, linijama i poligonima, tačke, koje su nula dimenzionalni objekti možemo odmah eliminisati iz procesa uspostavljanja topologije, ali zato se mora pažnja obratiti u slučaju linija i poligona.

U slučaju linija, da bi se opisala topologija između pojedinih linija, moguće je uvesti čvorišta, tj. mesta gde se određene linije presecaju, spajaju ili račvaju. Ovakav vid uspostavljanja odnosa naročito je koristan kod analiza mreža puteva gde je recimo potrebno znati koji put se sa kojim ukršta, gde se račva ili kako je moguće stići iz jedne oblasti u drugu.

Kod poligona postoje i kompleksniji odnosi od presecanja, spajanja, račvanja. Tako je u slučaju situacija na slici 5 moguće govoriti o tri situacije; na slici levo poligoni su odvojeni, na središnjoj slici beli poligon sadrži se u okviru crnog poligona koji se sadrži u okviru sivog poligona. Na krajnje desnoj slici poligoni su susedni jedni drugima, jer su povezani zajedničkim granicama.

30

Slika 5. Mogući odnosi među poligonima (prema Wheatley & Gillings, 2002,

str. 42)

Ipak, postoje neka ograničenja kod beleženja topologija linija i poligona. Problem recimo leži u činjenici da veze između dve linije nisu eksplicitno kodirane u okviru podataka, kao što ne postoji ni informacija o smeru u okviru podataka. Beleženje informacije o tome da li se linije povezuju ili presecaju ili pak završavaju bez dodira je od velikog značaja ukoliko se barata sa podacima o mrežama, poput podataka o starim putevima. Podaci o smeru važni su ukoliko se bavimo podacima koji sadrže informacije o rekama ili načinu odlivanja vode.

Kod podataka o poligonima problemi sa beleženjem topoloških informacija su još ozbiljniji nego kod podataka o linijama. Problemi mogu da se jave kada određeni poligoni dele granice ili u slučaju ostrva, tj. u situacijama kada se jedan poligon sadrži u okviru drugog (kao na središnjem prikazu na slici 5). Ukoliko poligoni dele granice, mora se za svaki poligon zabeležiti kompletna granica, što dovodi do dupliranja veličine datoteka i može predstavljati izuzetno veliki problem ukoliko se barata sa većim količinama podataka. Pored toga, moguće je postojanje greške, naročito ukoliko su granice poligona skidane sa papirnih mapa, gde može doći do preklapanja ili stvaranja praznina između granica koje bi trebalo da se dodiruju. U slučaju ostrva često ih nije moguće smisleno zabeležiti bez upotrebe obogaćene vektorske strukture podataka.

31

Ovakva struktura osmišljena je tako da se svaki vektorski podatak beleži na nivou svojih primitiva. Stoga se recimo u slučaju linija ona razbija na lukove, čije krajeve i karakteristike označava prisustvo čvorova koji su zapravo tačke. Podaci u ovakvoj strukturi vektorskog podatka sadrže se u dve tabele, kao u situaciji ispod.

Linija Od Do 1 1 2 2 2 3 3 2 4 4 4 5 5 4 6

Čvor Linije 1 -1 2 1 -2 -3 3 2 4 3 -4 -5 5 4 6 5

U tabeli sa leve strane nalaze se podaci o tome između

kojih čvorišta se proteže pojedina linija, dok se u desnoj tabeli nalaze podaci o tom koje liniju izviru ili uviru na kojem čvorištu, što je predstavljeno pozitivnim vrednostima broja linije ukoliko počinje na tom čvoru, odnosno negativnim brojem linije ukoliko se ona tu završava.

U slučaju poligona kada postoje oblasti koje dele zajedničke granice takve vrednosti mogu se takođe prikazati kroz dve međusobno povezane tabele od kojih će jedna sadržati spisak linija sa koordinatama koje definišu vertekse, a druga čvorišta, broj linija koje prolaze kroz ta čvorišta i oznake linija sa pozitivnim ili negativnim vrednostima koje ukazuju da li neka od linija počinje ili se završava na tom čvorištu. Na tabeli ispod ilustrovana je takva situacija sa tri poligona koja obuhvataju tri oblasti i imaju 4 čvorišta i 6 linija.

32

Tabela 1 Tabela 2 Linija Koordinate verteksa 1 x1,y1,… xn,yn

2 x1,y1,… xn,yn 3 x1,y1,… xn,yn 4 x1,y1,… xn,yn 5 x1,y1,… xn,yn 6 x1,y1,… xn,yn

Čvor Br. linija Linije 1 3 -6, -3, 1 2 3 -2, 4, -1 3 3 3, -5, -2 4 3 6, -4, 5

Naravno, na ove tabele koje sadrže podatke o prostoru koji zauzimaju ovi poligoni može se dodatno vezati i treća tabela koja u sebi sadrži i atributivne podatke, a u slučaju da postoji slučaj da se jedan poligon sadrži u okviru drugog moguće je definisanje prostora levo i desno od linije čime se dobija i podatak o postojanju područja u kojem se pojedini poligon nalazi. Ovim je ukratko dat pregled kako GIS programi barataju vektorskim podacima, uz prednosti i ograničenja ove formata podataka. Rasterski format podataka Za razliku od vektora, rasteri su relativno jednostavne strukture podataka i koriste se u mnogo više oblasti od GIS-a. Neki od primera rasterskog formata podataka su recimo fotografije, geofizičke interpolacije merenja, digitalni video zapisi. Rasterske strukture podataka beleže grafičke informacije tako što ga predstavljaju kao serije malih delova ili elemenata. Ovi mali delovi informacije poznati su i kao pikseli (engl. pixel) što je skraćenica od engleskih reči Picture Elements, tj. elementi slike (Graf 1999, str. 569). U GIS-u ove informacije nazivaju se još i ćelije ili mreža ćelija Rasteri, za razliku od vektora, u GIS programima ne beleže individualne karakteristike (poput tački, linija ili poligona), već se proučava određeni prostor kroz finu mrežu

33

ćelija koja podseća na šahovsku tablu (Gaffney & Stančič 1991, str. 26). U okviru te zamišljene šahovske table, svaka ćelija se kodira tako da beleži postojanje ili nepostojanje neke karakteristike. Na slici 6 prikazan je jedan rasterski format podatka i njegova odgovarajuća datoteka:

Slika 6. Rasterski format podataka (prema Wheatley & Gillings, 2002, str. 51)

Ako zamislimo da ovaj raster predstavlja ilustraciju gde se nalazi granica između dve karakteristike, onda bi vrednosti u datoteci označene sa jedan ukazivale kroz koje ćelije ova granica prolazi, dok bi vrednosti označene nulom označavale ćelije u kojima se ova granica ne sadrži. Neki GIS programi, poput IDRISI-ja čak podržavaju da se rasterski formati podataka unose kao setovi jedinica i nula, kako je to i prikazano na desnom delu slike 6 (u pitanu je takozvani Idrisi ASCII format skladištenja), ali kod većine GIS programa rasterske informacije čuvaju se u okviru pojedinačnih bitova i bajtova, iz prostog razloga što rasterski podaci često sadrže izuzetno veliki broj ćelija sa podacima. Ukoliko bi se recimo rasterskim podatkom prikazivalo područje dimenzija 30x30 km, u kojem svaka ćelija predstavlja 50x50 metara stvarnog prostora, onda bi dobijena datoteka sadržala 360 000 individualnih ćelija sa ubeleženim vrednostima (ovaj rezultat dobija se deljenjem umnoška dimenzija prikazanog prostora, 30 000 x 30000 m = 900 000 000 metara, sa vrednošću umnoška dimenzija pojedinačnih ćelija, što je 50 x 50 = 2500 metara, što daje vrednost od 360 000 pojedinačnih ćelija sa informacijama)

34

Tri primitive koje koriste vektorski sistemi, rasteri prikazuju na sledeće načine: tačke se prikazuju kao serije pojedinačnih ćelija, linije kao setovi povezanih ćelija, a poligoni kao kontinualni blokovi ćelija koje se naslanjaju jedne na druge. Vezivanje atributa za rasterske podatke Dok se kod vektorskog formata podataka atributivni podaci vezuju za prostorne informacije preko izdvojenih datoteka sa referentnim ključem koji povezuje prostorne i neprostorne informacije, kod rasterskog formata neprostorna informacija je sadržana u okviru same rasterske datoteke, mada je u boljim GIS programima (poput IDRISI Andes-a) moguće u pojedinačne ćelije upisati i numerički ključ koji predstavlja vezu ka spoljnoj bazi podataka u kojoj se sadrži atributivni podatak vezan tim ključem za raster. Ovaj format podataka ovakvim načinom vezivanja neprostornih informacija pokazuje i svoju glavnu slabost. Naime, za jednu ćeliju moguće je vezati samo jednu vrednost (na primer 1=arheološki lokalitet, 0=nema lokaliteta), što unekoliko smanjuje mogućnost baratanja pojedinačnim informacijama u okviru rastera, pa je stoga moguće reći da rasterski format podataka beleži ponašanje određenog atributa u prostoru pre nego li seriju izdvojenih prostornih karakteristika. Drugi glavni nedostatak rasterskog formata odnosi se na rezoluciju mreže ćelija. Pošto je realni prostor kontinualni fenomen za razliku od računarske reprezentacije, koja je uprošćenje istog i predstavlja izolovani deo prostora, prebacivanje iz jednog u drugi može dovesti do mnogih problema. Izbor rezolucije mreže ćelija je od krucijalnog značaja za bilo koju analizu koja treba da se obavi. Što je rezolucija finija, tj. detaljnija, detaljnija je i reprezentacija stvarnog prostora. Naravno, generalna pravila ne postoje, već se formiraju od slučaja do slučaja, ali je ponekad i uvećanje broja uzoraka za 50% dovoljno da bi se dobili znatno precizniji i bolji rezultati. Idealno bi bilo kada bi imali što višu rezoluciju, ali povećanje rezolucije sa sobom nosi i povećanje količine podataka koja mora da se

35

zabeleži. Tako bi, u slučaju da na prostor od 30x30 km imamo rezoluciju od 20x20 metara, količina ćelija koja bi bila potreba da se ovaj raster predstavi iznosila bi 2 250 000, tj. dva miliona dve stotine pedeset hiljada ćelija, umesto prethodno navedenih 360 000 ćelija, što je uvećanje količine podataka za 625%.

36

IZVORI I PRIPREMA PODATAKA ZA GEOGRAFSKE INFORMACIONE SISTEME U ovom poglavlju bavićemo se metodama koje arheologu stoje na raspolaganju kod beleženja prostornih podataka i načinu na koji se ovi podaci moraju pripremiti za korišćenje u GIS programu. Prvi deo poglavlja odnosi se na izvore podataka koji se grubo mogu podeliti na primarne i sekundarne izvore. Primarni izvori prostornih podataka Primarni, sirovi prostorni podaci su oni podaci koji nisu bili podvrgnuti značajnijoj obradi ili transformaciji od trenutka kada su zabeleženi. Jedno arheološko iskopavanje je nepresušan izvor primarnih podataka, u koje mogu da se ubroje podaci o karakteristikama, celinama, artefaktima, fotografije, crteži i slično. Ipak nisu jedini sirovi podaci oni koji su zabeleženi prilikom samih iskopavanja. Sirovi podaci mogu se pribaviti i od raznih organizacija koje se bave arheologijom, poput Zavoda za zaštitu spomenika kulture, Muzeja ili sličnih ustanova, gde je recimo moguće naći podatke o lokaciji arheoloških nalazišta, a moguće ih je izvući i sa aerofotografija, satelitskih snimaka ili sa rezultata geofizičkih merenja. Ipak, glavni izvor sirovih prostornih podataka u arheologiji još uvek su rezultati merenja raznim uređajima za merenje prostora i rezultati daljinskog snimanja, te ovde treba dati detaljniji prikaz tih izvora. Merenje prostora uređajima Digitalno snimanje prostora je sve više i više deo svakodnevnih arheoloških aktivnosti prilikom terenskih iskopavanja ili rekognosciranja. Ova metoda snimanja podataka postala je naročito popularna 90-tih godina XX veka sa rapidnom minijaturizacijom elektronskih uređaja za merenje prostora, kao i jačanjem i većom pristupačnošću prenosivih računara za skladištenje ovih digitalnih informacija, čime je omogućeno

40

snimanje velikih količina prostornih podataka u relativno kratkom vremenskom intervalu i uz relativno male troškove (ukoliko se zanemari početni trošak kupovine ili iznajmljivanja same opreme i operatera). Ključni uređaji kod ovakvog merenja prostornih podataka su samolocirajući tahometri ili totalne stanice i sistemi globalnog pozicioniranja (popularni GPS uređaji). Totalna stanica je elektronski uređaj kojim se može zabeležiti horizontalni i vertikalni ugao neke tačke u prostoru, kao i njena pravolinijska udaljenost od samog uređaja kojim se vrši merenje. Ove vrednosti mere se putem kontakta laserom ili infracrvenim svetlom sa merenom tačkom nakon čega se trigonometrijskim formulama dobija vrednost tačke u kartezijanskom koordinatnom sistemu, izražen u vidu numeričkih vrednosti koje se označavaju sa E, N, H, gde je E – easting tj. X osa, N – northing ili Y-osa, a H-height visina izražena u metrima iznad površine mora (Kavanagh & Glenn Bird, 1996, str. 257-264). Naravno, da bi totalna stanica ovo uradila sama mora da zna gde se nalazi. Pozicija totalne stanice određuje se u odnosu na bar dve tačke kojima je poznata pozicija u prostoru. Tačke sa poznatim koordinatama moguće je dobiti u katastarskim odeljenjima u lokalnim zajednicama ili pak skinuti sa georeferenciranih papirnih mapa prostora koji se meri. Na slici 7 prikazana je totalna stanica LEICA TCR300 kakva se koristi na arheološkim istraživanjima u Vinči od 2002. godine.

Snimljeni podaci beleže se ili u internoj memoriji uređaja ili na posebnom uređaju za beleženje podataka (tzv. data logger) odakle ih je, po završetku merenja moguće presnimiti na računar, bilo putem priloženog softvera proizvođača uređaja ili direktno kroz GIS program (tako, na primer, u sklopu softverskog paketa ArcGIS postoji dodatak Survey Analyst koji služi da omogući komunikaciju između uređaja za merenje prostornih informacija i samog programa).

Sistemi za globalno pozicioniranje predstavljaju zapravo uređaje koji preko komunikacije sa satelitima u visokoj orbiti oko Zemlje mogu da odrede poziciju neke tačke na planeti. Ovi uređaji, poznatiji po skraćenici GPS, zasnivaju se na tehnologiji


41

koju je osmislila vojska SAD kasnih 70-tih godina XX veka (prvi satelit počeo je sa radom 1978. godine).

Slika 7. LEICA TCR 300 totalna stanica

Trenutno, sistem se sastoji od 29 satelita koji obiđu oko Zemlje dva puta u toku 24 časa na visini od oko 20 000 kilometara. U toku leta sateliti neprekidno emituju signal koji potiče od atomskog časovnika ugrađenog u satelit. Ovaj signal sastoji se od dva podsignala koji se nazivaju L1 i L2, pri čemu je prvi signal dostupan za javnu upotrebu i ima oznaku coarse acquisition code (kod za grubo lociranje) dok je drugi signal, koji je mnogo tačniji u upotrebi od strane vojske SAD i nosi oznaku P (protected tj. zaštićen). Preciznost C/A signala je od maja 2000.


42

godine poboljšana sa preciznosti od 50 m na preciznost od manje od 20 metara3. GPS uređaj koji može biti ručni ili stacionarni takođe poseduje interni časovnik pomoću kojeg može da izračuna koliko je vremena potrebno da signal od satelita stigne na uređaj, a samim tim može da izračuna i razdaljinu od satelita. Teoretski, tri satelita su dovoljna da bi se, uz pomoć trigonometrijskih operacija, dobila pozicija tačke u prostoru (geografska dužina, širina i nadmorska visina), ali u praksi interni časovnici na većini komercijalnih GPS uređaja nisu toliko precizni, pa je često potrebno i više signala za precizniji rezultat. Dodatno, zagađenja u atmosferi mogu uticati na signal sa satelita, naročito ako su sateliti nisko na horizontu, zbog čega su često dobijeni rezultati manje tačni nego što je to prihvatljivo za većinu arheoloških istraživanja, sem možda za rekognosciranje. Jeftiniji ručni GPS uređaji mogu dati informacije sa greškom od 10 do 20 metara, ali uz pomoć sistema WAAS/EGNOS (u pitanu su mreže zemaljskih stanica lociranih u SAD i EU koje daju informacije o tačnosti i pouzdanosti GPS signala) ova greška se može smanjiti na ±3 metra. Za preciznije rezultate potrebno je ipak koristiti uređaje koji koriste diferencijalnu korekciju, tzv. DGPS uređaje koji imaju grešku od 0.5 do 5 metara. Ovi uređaju primaju i dodatni signal za korekciju greške, bilo od drugih satelita ili od radio farova na zemlji4. Za najpreciznija merenja potrebno je imati posebnu vrstu GPS uređaja koji se sastoji od bazne stanice i pokretnog uređaja. Bazna stanica se postavi na određenu tačku za koju su poznate koordinate u prostoru ili se zasnivaju na proceni merenih vrednosti koje su uzimane tokom više sati. Kada se bazna stanica jednom smesti u prostoru može se preći na merenja pokretnim delom uređaja. Uporedo sa rezultatima koje dobija sa ovog uređaja bazna stanica konstantno snima podatke koje dobija od satelita i upoređuje ih sa podacima o tačnoj lokaciji, čime se

3 Više informacija na http://en.wikipedia.org/wiki/GPS 4 Više informacija na http://en.wikipedia.org/wiki/DGPS


43

neprekidno vrši korekcija izmerenih koordinata za tačno poznatu vrednost. Ovakvim načinom merenja mogu se dobiti vrednosti preciznosti ±1 cm, što je pogodno čak i za arheološka iskopavanja. Prednosti i mane U slučaju totalnih stanica velika prednost leži u preciznosti merenja, koje bez nekih velikih podešavanja postiže nivo ±1 cm na razdaljinama do 100 metara. Naravno, i na većim daljinama je moguće održati ovu preciznost, ali je za to potrebno imati kvalitetnu prizmu koja može da odbije laserski zrak nazad ka stanici bez prevelikog rasipanja zraka, čime se poboljšava kvalitet merenja. Mana totalnih stanica jeste činjenica da se u najvećem broju slučajeva koordinate ne mere u vidu geografske pozicije, odnosno totalna stanica snima koordinate u obliku x,y,z vrednosti u kartezijanskom koordinatnom sistemu, što podrazumeva da se na mestu snimanja postavlja lokalna mreža manjeg obima sa x, y, z osama, kod koje koordinate počinju od vrednosti 0,0,z1 i idu do vrednosti x,y,zn, a same vrednosti su izražene u metrima (ili stopama, zavisno od izbora sistema merenja) sa stepenom preciznosti do četvrte decimale. Ovakvo rešenje zahteva jedan dodatni korak ukoliko se tako izmerene koordinate žele pretvoriti u vrednosti upotrebljive na geografskim kartama. Iako uz današnji GIS softver ovo ne predstavlja veći problem, sama činjenica da treba pretvoriti veći broj tačaka (npr. desetine hiljada izmerenih koordinata) iz jedne vrednosti u drugu može dovesti do pojave greške ili do nepotrebnog podizanja troškova projekta. Naravno, kod kvalitetnijih i skupljih totalnih stanica moguće je zadati format koordinata koji se želi, pa je tako moguće, ukoliko su poznate geografske koordinate repernih tačaka (u UTM formatu) dobiti i prave geografske koordinate za merene tačke kada se stanica pozicionira.

Drugi veliki problem kod totalnih stanica jeste činjenica da za nultu tačku, tj. reper mora biti poznata apsolutna nadmorska visina, jer totalna stanica ne može sama da je izračuna. Tek u takvom slučaju sve ostale merene tačke na terenu mogu dobiti


44

vrednost po z osi. Treći veliki problem jeste činjenica da je laserski zrak koji se koristi za merenje vrednosti podložan uticaju atmosferalija, pa je tako recimo nepouzdano meriti koordinate u prostoru u slučaju prisustva magle (pa čak i slabe magle), kiše, snega ili inja u atmosferi, jer se može desiti da se laserski zrak reflektuje od kapi kiše ili kondenzovane vode umesto od merene tačke čime se dobija lažan rezultat merenja. U slučaju GPS uređaja svakako jedna od najvećih mana jeste nepreciznost šire dostupnih uređaja, ali uz dovoljnu količinu novca ovo se može zaobići, iznajmljivanjem ili nabavkom DGPS ili drugih uređaja velike preciznosti. Druga velika mana jeste što dobar deo GPS uređaja ima problem sa prijemom signala u slučaju kada nema direktne vidljivosti između uređaja i satelita. Tako na primer, ukoliko se nalazite u gustoj šumi veliki procenat komercijalnih ručnih GPS uređaja će imati problem sa prijemom signala. Slično važi i za pećine ili potkapine, što u slučaju arheologije može značajno da ograniči iskoristivost uređaja. Kao i totalne stanice i GPS uređaji mogu biti osetljivi na atmosferske prilike, ali više na interferencu u vidu čađi, prašine ili intenzivnog radio zračenja u atmosferi, koji svi mogu uticati na preciznost merenja. I naravno, na kraju, treba naglasiti da je svakako možda najveći problem kod obe vrste uređaja zavisnost od električne energije. Kako se u arheologiji često dešava da izvori električne energije nisu uvek pri ruci, potrebno je uvek dobro se opskrbiti rezervnim baterijama ukoliko se planira duže korišćenje GPS-a ili totalne stanice.


45

Sekundarni izvori podataka U mnogim slučajevima prebacivanje podataka iz postojećih medijuma skladištenja prostornih podataka (poput papirnih karata) u GIS programe je uobičajena procedura za pribavljanje prostornih podataka. Sekundarni izvori, bilo digitalni (postojeće baze podataka, bilo komercijalne ili besplatne) ili analogni su po pravilu već prošli kroz obradu i interpretaciju i upotreba ovakvih podataka bi trebalo da uvek ide uz svest o potencijalnim izvorima grešaka u podacima. Više ili manje, sve papirne ili digitalne mape su subjektivna interpretacija realnog prostora i karakteristika, često intenzivno transformisani i interpretirani sirovi podaci i samim time neizbežno sadrže u sebi predrasude (svesne ili nesvesne) i namere pojedinaca ili institucija koje su ih kreirale. Sekundarni izvori podataka takođe mogu u sebi sadržati i značajne prostorne greške kojih se svakako mora biti svestan, pogotovo ako se radi na većoj razmeri, kao što je recimo slučaj sa rekognosciranjem neke oblasti, kada čak i manja greška u prostornim podacima može dovesti do odstupanja od par desetina metara u realnom prostoru. Integrisanje sekundarnih prostornih podataka Da bi se sekundarni prostorni podaci uspešno iskoristili i integrisali u primarna merenja na terenu potrebno je zadovoljiti šest kriterijuma (Burrough & McDonnell 1998, str. 81): Georeferentni sistem – različite mape sa kojih treba preuzeti sekundarne podatke i integrisati u projekat mogu biti iscrtane različitim koordinatnim sistemima. Stoga je potrebno te podatke reprojektovati koordinatnim sistemom koji se koristi kao primarni u okviru projekta. Ovaj postupak svakako unosi određenu dozu greške u sekundarne podatke (tzv. greška korena srednje vrednosti – poznatija kao RMSE (Conolly & Lake 2006, str. 82). Razmera i rezolucija – Kombinovanje primarnih i sekundarnih podataka koji su mereni na različitoj razmeri može izazvati razne teškoće. Uopšteno gledano, kompozitna mapa


46

nastala od dve ili više osnovnih mapa biće samo onoliko precizna koliko je precizna lošija od dve osnovne mape. Pored toga, kombinovanje dva rasterska seta različitih rezolucija podrazumeva određene operacije konverzije grupa piksela u jedinstvenu vrednost, što opet može dovesti do uopštavanja i gubljenja informacija. Tehnika prikupljanja podataka – Ako se želi sekundarne podatke uklopiti u već postojeće, mora se obezbediti kompatibilnost ne samo u rezoluciji i razmeri, već i u tehnikama prikupljanja. Kombinovanje podataka koji nisu izmereni istom metodom često dovodi do problema u tumačenju podataka. Kvalitet podataka – Profesionalno dizajnirana i estetski pregledna karta ili skica pokazuje da je podjednaka briga u izradi posvećena prikupljanju podataka koji su korišćeni kao osnova za izradu karte ili skice, kao i samom finalnom proizvodu. Ali često je nemoguće na osnovu finalnog proizvoda zaključiti da li je i kvalitet polaznih podataka bio dobar. Stoga je važno zabeležiti i podatke o izvorima informacija, instrumentima kojim su mereni, grešci u prostornim podacima ukoliko postoji i slično. Metod klasifikacije podataka – Integrisanje sekundarnih podataka zahteva i razumevanje sistema klasifikacije koji je korišćen i njegovu kompatibilnost sa ciljevima projekta. Tako recimo karta na kojoj su obeleženi podaci o distribuciji nalaza u okviru lokaliteta neće biti od koristi za analizu po tipu keramičkih posuda, ako to nije specifično navedeno u podacima, tj. ukoliko za podatak o keramičkoj posudi stoji samo zdela, neće biti mogućno analizirati prostorni dispozitiv fragmenata bikoničnih zdela jer takva informacija nije zabeležena. Metod obrade podataka – Ukoliko se koristi karta visina, tzv. DEM (digital elevation map) ili neka druga vrsta karte kontinualno promenljivih varijabli mora se razmatrati metod prikupljanja podataka, gustina prikupljenih uzoraka, metodi interpolacije snimljenih vrednosti i slično. Ovo je bitno jer su karte kontinualno promenljivih vrednosti često vrlo zavisne od metode interpolacije kojom su od izdvojenih, izmerenih vrednosti, pretvorene u matematički model kontinualnog prostora. Tako recimo DEM-ovi pravljeni od konturnih podataka


47

(npr. izohipsi) često mogu biti veoma uprošćeni ukoliko se nije posvetilo dovoljno pažnje njihovoj izradi (Conolly & Lake 2006, str. 100-111). Dobra praksa beleženja prostornih i neprostornih informacija Kao i velika većina programskih rešenja koja je dizajnirana da analizira unete podatke i GIS programi se u tome oslanjaju na primenu relacionih baza podataka. Relacione baze, izum laboratorija IBM-a sa kraja 70-tih godina XX veka nisu prva metoda beleženja podataka na način koji kasnije omogućuje ekstrakciju željenih podataka iz mase postojećih. Uopšteno gledano, strukture podataka mogu se sadržati u 4 glavna tipa: ravni podaci (flat file), hijerarhija, relacije i objektno orijentisani podaci. Ravni podaci su najjednostavnija forma strukture podataka, gde su podaci zabeleženi u horizontalnim redovima, a atributi u vertikalnim kolonama. Jedan red sadrži sve atribute za jedan prostorni entitet (objekat) u bazi. Ukoliko objekti u bazi imaju neke ili sve atribute iste, onda se oni moraju ponavljati svaki put za svaki prostorni entitet. Zbog ovoga dolazi po pojave nepotrebnih repetitivnih podataka ili praznih polja bez unosa. Hijerarhijska struktura podataka se uspešno primenjuje u arheologiji, jer se objekti ređaju u bazi u vidu drveta povezanih podataka po principu otac-sin (tj. mlađe-starije). Ovakav vid strukture podataka u arheologiji ima najveću primenu u menadžmentu kulturnih resursa gde postoje velike količine podataka kojima je potreban efikasan i brz pristup zarad pretrage i obrade. Relaciona struktura podataka je trenutno najuobičajeniji tip baze podataka i zasniva se na relacionom modelu podataka. Ova struktura se najlakše opisuje ako se zamisli set tabeli koje su slične skraćenim ravnim podacima, a koje su međusobno povezane preko specifičnih i jedinstvenih polja koja dozvoljavaju kompleksne upite među različitim setovima podataka. Tako bi se u jednoj tabeli mogli sadržati podaci o tipovima posuda, u drugoj


48

podaci o kontekstu nalaza, u trećoj o datovanju konteksta, čijim ukrštanjem bi bilo jednostavno dobiti hronologiju nekog lokaliteta zasnovanu na tipologiji keramike ili na datovanju. Objektno orijentisane strukture podataka su najnovija forma strukture podataka i trenutno veoma mali broj GIS programa ih koristi. Za razliku od relacione strukture podataka koja se bavi opisom objekta tako što opis deli u pojedinačne redove koji postoje u mnogobrojnim odvojenim tabelama koje su međusobno povezane, objektno orijentisane strukture podataka dozvoljavaju postojanje opisnih atributa za prostorni entitet u vidu jednog unosa na jednom mestu, pa je tako i geografska lokacija jednog objekta samo još jedna njegova karakteristika, kao što je to i funkcija, datovanje, dimenzije. Komercijalno i slobodno dostupni GIS programi uglavnom ne poseduju deo programa specijalno osmišljen za dizajniranje baza podataka, već u tu svrhu koriste komercijalno ili slobodno dostupne programe kojima se mogu kreirati, popunjavati i održavati baze podataka. Tako je u ArcGIS-u moguće koristiti Microsoft Access, integralni deo softverskog paketa Microsoft Office, za koji čak i sam ArcGIS ima mogućnost pravljenja praznog predloška baze, a moguće je koristiti i velike, profesionalne alatke za kreiranje i upravljanje bazama podataka poput Microsoft SQL server-a, MySQL-a, ili PostGreSQL-a. Izbor programa u kojem će se praviti baza podataka pre svega zavisi od količine podataka kojom se barata, ali je svakako preporučljivo koristiti profesionalne alatke poput tri gore navedene, prvenstveno zbog činjenice da su ovi alati specifično dizajnirani za unos, baratanje i analizu velike količine podataka.

Treba svakako naglasiti i da moderni GIS programi poput ArcGIS-a firme ESRI ili Idrisi Andes-a u sebi sadrže moćne alate (bilo integrisane ili licencirane) za konverziju raznih formata podataka u formate koje sam GIS program razume i zna kako sa njima da barata. Tako recimo, primera radi, ArcGIS poseduje dodatak koji se zove File Manipulation Engine (poznatiji pod skraćenicom FME), proizvod firme SAFE Software koji sadrži nekoliko alatki, od alatke Universal Translator koja služi za


49

prevođenje različitih vrsta formata podataka iz jednog u drugi do alatke Workbench koja može podatke iz postojeće baze koja nije definisana kao prostorna (tj. koja nije pravljena po definisanim standardima5 za GIS programe, a koje definiše OPENGIS Consortium6, nevladina organizacija za definisanje standarda u prostornim tehnologijama) da prebaci snimljene podatke u prostornu bazu podataka bez gubitka informacije. Ova alatka izuzetno je korisna kada recimo podatke treba iz tekstualnog fajla koji je kreiran na terenu prilikom merenja ubaciti u prostornu bazu podataka, jer eliminiše vreme koje bi bilo potrebno da se ti podaci manuelno prekucaju u bazu. Pre dizajniranja baze podataka sa prostornim i atributivnim podacima postoji nekoliko koraka na koje treba obratiti pažnju. Prvi korak sastoji se u pravljenje sheme, što je termin koji dizajneri baza podataka koriste za dijagrame i dokumente koji predočavaju strukturu baze podataka i odnose koji postoje između elemenata koji čine bazu. Pravljenje sheme se vrši i pre konačnog definisanja tačnog sadržaja tabela, pa čak i pre brige o dizajniranju prostornih podataka (Harmon & Anderson 2003, str. 47). Iako postoje i specijalizovani računarski programi koji pomažu pri dizajnu baze podataka, obično je dovoljna i olovka, određena količina papira i strpljenje da bi se napravila dobra shema buduće baze. U svojoj najjednostavnijoj formi shema se sastoji od predstave tabela koje čine bazu i predstave njihovih međusobnih odnosa. Kako GIS koriste raznovrsne institucije za različite vrste poslova kojim se bave, nemoguće je dati gotovo rešenje za svaku aplikaciju. Veliki proizvođači GIS programa, poput firme ESRI u okviru svojih rešenja daju unapred pripremljene predloške baza, ali i prilagođavanje takvih baza je često izuzetno izazovan posao čak i za profesionalne administratore i kreatore baza podataka. Iako se kreiranje baze radi zavisno od ciljeva i podataka koji se koriste u nekoj analizi uputno je ipak ovde dati neke opšte smernice šta je potrebno za dizajn jedne relacione baze podataka

5 http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/opengis-geometry-model.html 6 http://www.opengeospatial.org/


50

koju će koristiti neki GIS program (Harmon & Anderson 2003, str. 49):

1. Rečnik podataka – detaljan opis (polje po polje) svakog polja u svakoj tabeli. Ovaj opis mora sadržavati stavke kao što su tip podatka (numerički, tekstualni, datum, slika…), količinu prostora koji zauzima u tabeli (ukoliko to tip podatka dozvoljava) i opis podatka. Takođe ovde bi trebalo uključiti i objašnjenja raznih vrednosti koje podatak može da ime u svakom polju asociranom uz njega.

2. Primarni i strani (pozajmljeni) ključevi – Svaka tabela u okviru baze, ukoliko se radi sa relacionim bazama podataka, mora da poseduje primarni ključ, tj. polje koje sadrži identifikator za svaki unos i koji je jedinstven za taj unos. Strani ili pozajmljeni ključevi su polja koja figuriraju kao primarni ključevi u drugim tabelama i preko kojih se definišu relacije između dve vrste podataka

3. Dijagram relacija entiteta – Dijagram koji prikazuje kako se tabele tačno odnose među sobom, tj. u koje vrste odnosa stupaju primarni i strani ključevi. Postoji tačno određeni broj odnosa koji je dozvoljen, a to su odnosi tipa: jedan prema jedan, jedan prema više i više prema više, a sami odnosi se mogu dodatno definisati i kao obavezni ili opcionalni u zavisnosti od toga da li za svaki podatak iz jedne tabele mora da postoji podatak u drugoj tabeli ili ne.

4. Definisanje meta podataka – Meta podaci ili podaci o podacima zapravo su informacije koje definišu same skupove podataka koji se koriste u okviru baze podataka. Oni nisu podložni analizi i obradi, već više služe kao ilustracija podataka koji se obrađuju i analiziraju. U meta podatke mogu da se unesu vrednosti kao što su tip uređaja na kojem je meren prostor, dozvoljene vrednosti za atribut ili opis značenja numeričkih šifri i slično.


51

Da bih bolje ilustrovao gore navedeno ovde treba izložiti 5 koraka koji se koriste pri dizajnu sheme neke baze podataka (Harmon & Anderson 2003, str. 54-60):

1. Identifikacija svih mogućih klasa objekata – U ovom

koraku potrebno je izvršiti razdvajanje podataka po njihovim svojstvima. Tako na primer nije poželjno podatke o prostiranju celina držati zajedno sa podacima o posebnim nalazima otkrivenim u tim celinama; ovo je važno iz prostog razloga što je potrebno dizajnirati odgovarajuća polja za svaku klasu objekata. Tako recimo za posebne (ili C) nalaze treba dizajnirati dve tabele, jednu koja sadrži geografske informacije o lokaciji samog nalaza, sa vrednostima identifikacionog broja, koji ujedno može biti i redni broj posebnog ( c ) nalaza i drugu koja će sadržati opis samog nalaza u tekstualnom obliku, dimenzije, pa možda čak i fotografiju ili crtež, a pored toga će imati ponovljen i identifikacioni broj nalaza da bi se preko njega uspostavila veza sa tabelom sa geografskim podacima.

2. Označavanje odnosa između tabela – na ovom koraku ne treba još brinuti o tome koja je vrsta odnosa tačno u pitanju već samo konstatovati postoji li odnos između određenih tabela i zabeležiti ga. Na slici 8 prikazana je jedna rana faza sheme sa ucrtanim postojećim odnosima


52

Slika 8. Rana skica sheme baze podataka

3. Detaljno određivanje ključnih i sekundarnih odnosa u

podacima – ovim korakom postiže se razmišljanje o definisanju primarnih i sekundarnih, tj. stranih ključeva u tabelama sa podacima. Iako većina programa za pravljenje baza podataka može i sama da definiše primarni ključ u okviru tabele (po pravilu sekvencijalni ceo broj), na dizajneru tabele je odluka da li će taj ključ koristiti ili će definisati proizvoljni u odnosu na podatke kojima barata. Sekundarni, tj. pozajmljeni ključevi su polja koja se pojavljuju kao primarni ključevi u drugim tabelama. Odnosi između tabela se definišu između primarnog ključa izvorišne tabele i tog polja (u vidu stranog ključa) u tabeli koja je destinacija (tj. kojoj se ova vrednost dodeljuje radi referentnosti). Da bi ovo funkcionisalo i primarni i sekundarni ključ moraju biti definisani na isti način, tj. ne može se dogoditi da je primarni ključ ceo broj, a sekundarni ključ broj sa decimalom (tzv. floating point)


53

4. Definisanje ključnih informacija o članovima svake klase objekata – ili rečeno na drugi način, ovo je popunjavanje polja u okviru definisanih tabela. U slučaju koji je naveden pod tačkom 1 to bi značilo da se za oformljenu tabelu geografski podaci C nalaza sad definišu kao dopuštena polja x, y, z vrednosti merenja i polje koje sadrži informaciju o tipu podatka (u slučaju c-nalaza to bi bila vrednost point tj. tačka). U drugoj tabeli, pored postojećeg polja id koje je identično polju id u prvoj tabeli i koje služi kao identifikator samog nalaza i osnov za uspostavljanje veze između dve tabele, mogla bi se smestiti polja opis nalaza (tekstualna informacija), dimenzije (numerička vrednost), datovanje (numerička ili tekstualna informacija), tip nalaza (šifra ili tekst) i crtež/slika (raster).

5. Pravljenje detaljnog dijagrama sheme – finalni korak koji dovodi do definisane baze podataka, koju sa papirne skice sada treba pretočiti u digitalnu verziju. Zarad lakšeg snalaženja i razumevanja između profesionalaca koji se bave ovom problematikom, koriste se i specijalni simboli (tzv. IES – Information engineering symbols) koji predstavljaju jednu vrstu definisanog sistema obeležavanja pri dizajnu baza podataka. Na slici 9 prikazana je jedna shema u kojoj je korišćen IES.


54

Slika 9. Shema za dizajniranje baze podataka sa IES simbolima (prema

Harmon & Anderson 2003, str. 57)


55

ANALIZE PROSTORA U GIS-u

Prostorna analiza sastoji se od skupa tehnika čiji rezultati zavise od lokacije objekata analize (Goodchild 1996, str. 241). One obuhvataju raznovrsne tehnike od kompleksnih statistika koje zahtevaju značajnu količinu računanja do jednostavnih vizuelnih prikaza mapa distribucija. Jedna od najprostijih metoda analize prostornih podataka bila bi metoda pretrage tačaka u regionu. Ova metoda jeste zapravo upit koji za rezultat daje sve tačke u okviru određenih geografskih ili lokalnih koordinata. Ovakav jedan upit bi se kroz SQL (Structured Query Language – Jezik strukturnih upita) mogao formulisati kao: SELECT * from TAČKE WHERE (TAČKE.X_KOORD>1000) AND (TAČKE.X_KOORD<3000) AND (TAČKE.Y_KOORD>5000) AND (TAČKE.Y_KOORD<6000) Ovako formulisan upit kao rezultat dao bi sve tačke koje se nalaze u okviru zadatih koordinata, s tim što bi rezultat bilo moguće dalje poboljšati i time što bi se uz pomoć kombinacije znakova <= ili >= definisalo da li u rezultat pretrage ulaze i tačke koje su pomenute kao granične vrednosti. Naravno, u savremenim GIS programima ovakav upit menja se definisanjem granice direktno samoj datoteci kroz korisnički interfejs, bilo uz pomoć miša ili digitalne olovke. Dovoljno je samo kreirati vektor koji u sebi sadrži traženo područje i pretraga će biti obavljena u odnosu na njegovu poziciju u prostoru. Ipak kada se ovakva pretraga koristi na linije i poligone/područja neki problemi postoje. Na slici 10 prikazan je jedan slučaj u kome bi izgled kompleksnih objekata mogao da predstavlja problem za pretragu.

U slučaju kada želimo da zadamo kao kriterijum pretrage samo one objekte koji se u potpunosti nalaze u okviru regiona

58

pretrage (zasenčeni poligon), pretraga će u obzir uzeti samo poligon A. Ali šta se dešava sa objektima B i C koji samo delimično zalaze u okvire regiona? U ovakvom slučaju rezultat se može dobiti samo ako se u okviru pretrage posebno naglasi da se pretražuju i objekti koji prelaze granice regiona pretrage, inače ti objekti neće biti uključeni u analizu.

Slika 10. Odnos regiona pretrage prema tri poligonalna objekta je jasan samo u slučaju poligona A (prema Wheatley & Gillings 2002, str. 93)

Ozbiljnije prostorne analize su ipak nešto više od prostog

upita i preklapanja mapa i zasnivaju se pre svega, na prepoznavanju postojanja ili nepostojanja određenih šablona u okviru podataka. Vrlo često, analize šablona zasnivaju se na operacijama nad tačkama koje su vrlo često zapravo aproksimacije arheoloških entiteta/objekata. Tačke mogu predstavljati klase lokaliteta u okviru nekog regiona, ali i klase nalaza u okviru jednog lokaliteta, ili čak u okviru jedne celine u okviru jednog sloja u okviru jednog lokaliteta, što nam omogućava analiziranje prostora na gotovo mikro nivou. Struktura grupa tačkastih lokacija je najjednostavniji vid geografskog šablona koji se može razmatrati i iako se rezultat često vidi kao mapa distribucije određenih karakteristika ona

59

se ne može uzimati kao pouzdano tačan dokaz grupisanja samo na osnovu vizuelnog, već pre svega treba postaviti pitanje koliko je pouzdano da ovaj šablon nije slučajan (Wheatley & Gillings 2002, str. 127)?

Najočiglednija forma šablona jeste grupisanje ili clustering tačaka, gde tačke imaju tendenciju da se pojavljuju na maloj razdaljini jedna od druge. Naravno može se desiti da istraživača podjednako interesuju šabloni tačaka koji odražavaju viši nivo uređenja, što bi na primer moglo ukazati da ako su tačke ravnomerno raspoređene u prostoru postoji neka druga zakonitost koja je do toga dovela. Primer grupisanja i šablona višeg nivoa uređenja bila bi situacija na slici 11, gde je na levoj strani prikazana uređena distribucija kakva bi mogla da se javi ukoliko bi recimo lokaliteti bili odraz želje da se maksimalno iskoriste resursi u određenom regionu, dok je na krajnjoj desnoj strani prikazan primer grupisanja tačaka, koji bi mogao ukazati na postojanje drugačijeg skupa principa, poput tendencije da se naselja nalaze u neposrednoj blizini nekog važnog izvora sirovina. Središnja ilustracija predstavljala bi situaciju u kojoj ne postoji šablon grupisanja tačaka.

Slika 11. Vrste distribucija tačaka (prema Wheatley & Gillings 2002,

str. 127)

Da bi se ustanovilo da li šablon postoji ili ne koriste se raznovrsne numeričke metode za identifikaciju i merenje obima nasumičnosti, od kojih su neki od najpopularnijih metoda:

60

1. Kvadratna analiza – ovaj metod podrazumeva primenu mreže pravilno razmaknutih kvadrata preko distribucije tačaka karakteristika/entiteta/objekata i upoređivanja broja tačaka koje se pojavljuju u svakoj ćeliji mreže. Pri ovom metodu važno je izračunati jedno važno svojstvo ove metode, a to je odnos varijacije prema srednjoj vrednosti distribucije. Drugim rečima, to bi značilo uporediti zbir broja tačaka podeljen sa brojem kvadrata (srednja vrednost) sa procenom disperzije distribucije koja se dobija iz standardne devijacije podataka (Shennan 1997, str. 41-42). Ukoliko je distribucija grupisana ovaj odnos bi imao tendenciju ka visokim vrednostima jer bi varijacija bila veća od srednje vrednosti (zbog činjenice da se u nekim kvadratima nalazi veći broj tačaka od izračunatog proseka). Ukoliko je distribucija raštrkana situacija bi bila obratna, odnos dve gore pomenute vrednosti bi bio manji, jer bi bilo manjeg odstupanja od srednje vrednosti distribucije. Vrednost koja se nalazi u rasponu oko 1 bi sugerisala postojanje nasumične distribucije tačaka.

2. Analiza najbližih suseda – ova analiza zasniva se na činjenici da udaljenost svake tačke do najbliže susedne tačke ima uticaj na distribuciju tačaka. Ukoliko bi postojao region A, sa n tačaka koji ima ρ tačaka po jedinici regiona onda bi srednja vrednost distance najbližih suseda tačaka (obično se obeležava sa r) u nasumičnoj distribuciji zavisila samo od gustine tačaka. Izraženo matematički taj odnos bi izgledao ovako:

21

r

61

Nasumičnost distribucije može se proceniti upoređivanjem očekivane srednje vrednosti r (tj. udaljenosti jedne tačke od najbliže susedne) sa izračunatom srednjom vrednosti r. U nasumičnoj distribuciji tačaka vrednost procene kretala bi se u neposrednoj okolini broja 1. U slučaju grupisane distribucije ta vrednost iznosila bi između 0 i 1, dok bi u slučaju raštrkane distribucije ta vrednost bila veća od jedan a manja od teoretskog maksimuma koji iznosi 2.1491.

Pored ovih matematičkih i statističkih metoda analize moguće je u okviru GIS programa raditi i drugačije analize prostora koje umesto da pokažu postojanje šablona pokušavaju da objasne zašto neki šablon postoji. Tako je recimo blizina i udaljenost jedna od osnovnih vrednosti u mnogim arheološkim analizama. Pokušaji da se objasne prostorne distribucije arheoloških ostataka postojali su i pre pojave GIS-a. Istinu govoreći, veliki deo teorije i metoda objašnjavanja prostorne organizacije arheologija je pozajmila od geografije, koja je opet sa svoje strane većinu svojih metoda i modela pozajmila iz fizike, ekonomije, biologije, ekologije, pa čak i geometrije. Ovde ću navesti neke od najčešće korišćenih tehnika analize na osnovu blizine i udaljenosti koji se koriste u GIS-u u arheologiji.

Produkti distance Ovo je jedna od možda najosnovnijih, ali istovremeno i najkorisnijih mogućnosti GIS programa kod analize prostora na osnovu distance ili blizine. Najjednostavniji primer bio bi proizvod koji se naziva površine bliskosti (eng. proximity surfaces). Pod ovim terminom podrazumeva se izražavanje funkcije u kojoj je vrednost u bilo kojoj tački na nekoj karti izmerena bliskost sa nekim entitetom ili entitetima. Ovom vrstom analize može se uspostaviti bliskost ili udaljenost nekog željenog parametra u odnosu na uspostavljeni objekat. Tako se recimo može izračunati, dajući kao parametar udaljenost n centimetara

62

distribucija kremenih artefakata u okviru ili van okvira detektovanog objekta, čime je moguće recimo ustanoviti da li postoji neko specifično mesto za odlaganje te vrste artefakata ili ne u okviru objekta, pod pretpostavkom da je prilikom urušavanja objekta došlo do rasipanja artefakata od jedne tačke u raznim pravcima. Ukoliko postoji značajno preklapanje zona prečnika n cm u odnosu na zatečenu poziciju artefakata pri arheološkom iskopavanju može se govoriti o postojanju oblasti iz koje su ti artefakti proistekli. Kao vrednost n može se uzeti parametar koji se izračunava u odnosu na stanje na terenu. Tako recimo n može biti polovina vrednosti širine prostorije u kojoj su neki artefakti nađeni (ukoliko je pretpostavka da su artefakti stajali do zida, na podu pa da ih je pad zida udarcem rasuo) ili polovina (ili čak puna vrednost) razdaljine do koje su ruševine zida objekta dospele od svoje originalne pozicije (pod pretpostavkom da su artefakti držani na nekoj konstrukciju na samom zidu, što bi kod rušenja zida moglo da rezultuje daleko većom zonom rasipanja artefakata). Površine utroška truda i vremena Produkti distance, koliko god korisni, ipak se zasnivaju na dvodimenzionalnom kartezijanskom koordinatnom sistemu. Ako se GIS koristi za arheološke studije na makro nivou, kao što je recimo na primer, položaj naselja određene kulture u odnosu na geografske karakteristike terena, možemo doći u situaciju da prepreke, barijere ili razlike u kvalitetu prostora koje su mogle da utiču na troškove transporta, kretanja ili na vidljivost predstavljaju problem pri analizi. Kao primer uzmimo dve lokacije A i B koje imaju istu pravolinijsku međusobnu udaljenost. Ipak, lokacija A ima dodatnu prednost, a to je činjenica da se prilikom kretanja od te lokacije ka lokaciji B sve vreme putuje nizbrdo. Dodatno može da se desi da negde na putu postoji i lokacija koja nije bezbedna za putovanje, te da deonica od B ka A zahteva više vremena za prelaženje. Kao posledica toga javlja se nejednak utrošak vremena i truda potreban da se savlada ista razdaljina, zavisno

63

samo od smera kretanja. Stoga prosto merenje distance nije dovoljno dobra tehnika analize ovog prostornog šablona, već se postavlja pitanje kreiranja modela utrošenog vremena ili truda. Mnogi GIS programi nude opciju generisanja površina utroška, koje su zapravo modifikacija kontinualnih produkata blizine, kod kojih se vodi računa o blizini ali i karakteru površine preko koje se meri blizina. Naravno, kao i kod udaljenosti i ovde su u pitanu matematički modeli koji nemaju jasno definisano arheološko značenje, stoga se od onog ko vrši analizu zahteva da na osnovu dostupne tehnike i alatki definiše metodologiju koja nosi arheološko značenje uza se. Za pravljenje površina utroška postoje nekoliko različitih vrsta algoritama, zavisno od programa u kojima se radi, ali uopšteno gledano, postoje izotropski algoritmi kod kojih se meri trošak kretanja preko površine, ali ne i smer kretanja i anizotropski algoritmi, kod kojih se pravac kretanja uzima kao glavni uzročnik troška kretanja (Wheatley & Gillings 2002, str. 151). Treba pomenuti da se izračunavanje troškova kretanja uglavnom vrši na rasterskom formatu podataka, mada nema nekih specifičnih razloga zašto ne bi moglo i na vektorskim modelima terena izvršiti isto. Ekonomija lokaliteta i Lov na lokalitete (Site Catchment i Predictive Modelling) Site catchment analiza ime vuče iz jednog pionirskog rada sa samog početka 70-tih godina XX veka (Vita-Finzi & Higgs, 1970) i zapravo je način analize arheoloških lokaliteta u odnosu na ekonomske resurse koji su im na raspolaganju u određenoj jedinici razdaljine. Tehnika site catchment-a zasniva se na teoriji optimalnog prikupljanja koja kao osnovnu potku daje ideju da što je neki resurs udaljeniji od lokaliteta, veći je ekonomski trošak njegove eksploatacije. Podjednako, u ovoj teoriji tvrdi se da postoji tačka na kojoj trošak eksploatacije prevazilazi vrednost eksploatisanog resursa čime se može definisati granica ekonomske isplativosti jednog lokaliteta (Findlow & Eriscon, 1980). Iako su ovakve

64

studije često kritikovane zbog visoko funkcionalističkog pogleda na ljudsko društvo, ova knjiga svakako nije mesto na kome će biti zauzet stav pro et contra ovakvog pristupa već samo prikazane mogućnosti GIS programa u arheološkim istraživanjima. Sama mogućnost GIS programa da izvuku velike količine raznorodnih informacija o životnoj okolini na osnovu grafičkih ili matematičkih modela i sposobnost vršenja geometrijskih i statističkih operacija dovele su do toga da site catchment nađe zavidnu primenu u arheologiji (Gaffney & Stančić 1991, Hunt 1992). Uprošćeno gledano, teritorija eksploatacije ili catchment naselja može se posmatrati kao kružno područje kojem se centar nalazi oko lokaliteta u pitanju – slika 12 donji levi kvadrat (iako je to u stvarnom svetu retko kad tako, jer teritorija eksploatacije zavisi od mnogobrojnih faktora, kako geografskih tako i negeografskih). Procene položaja granice teritorije eksploatacije često se mogu posredno izvući iz etnografije i razlikuju se u odnosu na ekonomsku osnovu zajednice. Tako recimo neki autori tvrde da sedelačke poljoprivredne zajednice imaju granicu na oko 1 sat hoda, dok naselja stočara tu granicu imaju na oko 2 sata hoda (Bintliff 1977, str. 112).

Kada se granica definiše, proporcionalna zastupljenost postojećih resursa u okviru granice lako se dobija korišćenjem algebre mape, tj. preklapanjem vektorskog formata granice (kruga u ovom slučaju) preko rasterskog formata sa željenim informacijama o resursima (slika 12 gornji desni kvadrat mapa resursa i donji desni kvadrat dobijeni rezultat).

Site Catchment analiza ima i svoju dalju nadgradnju koja se naziva modelovanje predvidljivosti koja se zasniva na činjenici da se na osnovu analize poznatih lokaliteta određene hronološke atribucije u određenoj zoni i uz određene parametre u njihovoj okolini može napraviti model koji predviđa lokaciju nedetektovanih lokaliteta u ostatku te zone.

Teorijski aspekt predvidljivog modela lociranja u arheologiji urađen je još početkom 70-tih godina XX veka u SAD, mnogo pre nego što su komercijalni GIS programi dospeli u široku upotrebu u arheologiji, prvenstveno iz interesa državnih

65

institucija SAD da na osnovu manjeg broja detektovanih lokacija predvide lokacije arheoloških lokaliteta u većim regionima (Kohler, 1988). Jedna od ključnih knjiga na tu temu jeste izdanje Quantifying the Present and Predicting the Past, publikovano 1988. godine od strane US Department of the Interior Bureau of Land Management. Ipak, treba naglasiti da i pored skoro dvadesetogodišnje primene ove metode u arheologiji teorijske debate ne prestaju i određeni krugovi u arheologiji na zapadu čak zagovaraju prestanak korišćenja ove metode predviđanja lokacija arheoloških lokaliteta zbog metodološke i teoretske kontroverze.

Uopšteno gledano modelovanje predvidljivosti može se podeliti na deduktivni i induktivni pristupe. Prvi pristup zasniva se na čisto teoretskom polazištu i poznat je još pod nazivom teorijski model. Drugi, ili induktivni pristup zasniva se na korišćenju podataka dobijenih merenjima na terenu za izradu modela predvidljivosti, pa se još naziva i model podataka.

Moguće je stvoriti model zasnovan samo na teoriji ili samo na podacima, ali je to u praksi retko kada izvodljivo, jer teško da se ikada može imati situacija u kojoj postoji jasno razgraničenje između teorije i snimljenih podataka, a većina arheologa smatra i da teorija i podaci nisu nezavisni jedni od drugih; podaci se uvek prikupljaju u okviru teorijskog konteksta i može se smatrati da su prožeti teorijskom potkom, dok se teorije u arheologiji po pravilu zasnivaju u većoj ili manjoj meri na empirijskim posmatranjima.

66

Slika 12. Uprošćeni model site catchment analize (po Wheatley & Gillings

2002, str. 160) Kod primene predvidljivog modelovanja u arheološkom

kontekstu treba naglasiti da ulazni podaci potrebni za razvoj modela ne moraju uvek biti arheološki, čak u većini slučajeva gotovo u potpunosti i nisu, ali izlazni rezultat gotovo uvek po pravilu jeste arheološke prirode. Pored ovog važno je i naglasiti da jedinica mere u predvidljivom modelovanju u arheologiji nije arheološki lokalitet već pre lokacija u prostoru po kojoj se vrše izračunavanja, stoga je upravo jedinica prostora (često ćelija mreže u okviru rasterskog GIS programa) centralni izlazni rezultat primene modela predvidljivosti za koji se vezuju arheološki atributi (Kuna 2000). Ovi atributi u pitanju su zapravo prisustvo ili odsustvo arheološkog lokaliteta ili više njih.

67

Ulazni podaci su dakle ne arheološke informacije o lokacijama u prostoru. Tako se recimo mogu koristiti tendencije grupisanja lokaliteta, ukoliko iste postoje kao jedan od faktora predvidljivosti. U praksi ovo znači da ako se za određenu vrstu lokaliteta, na primer radionicu zna da ima tendenciju grupisanja oko određene vrste sirovine, tada će verovatnoća otkrivanja ove vrste lokaliteta na nekoj lokaciji opadati sa porastom udaljenosti od poznatih lokaliteta te vrste.

Karakteristike fizičkog okoliša kao drugi ulazni podatak je možda i najlakša vrsta podatka za ovu analizu. Koje varijabile će se koristiti zavisi samo od toga da li je poznato da iste utiču na lokaciju lokaliteta. U ovu grupu spadaju nadmorska visina, nagib, lokalni reljef, drenaža vode, vrsta zemljišta, udaljenost od vode ili resursa, i tome slično.

Ekonomska merenja su samo dalja evolucija karakteristika fizičkog okoliša, jer koriste iste da bi se izračunao recimo produkcioni kapacitet nekog zemljišta ili pogodnost neke vrste tla za određene prehrambene biljke i slično.

Kulturne karakteristike su malo zahtevniji podaci za korišćenje, jer arheolozi jednostavno ne znaju baš uvek kako da ih iskoriste (Kohler 1998, str. 20). Među ove podatke mogu se ubrojati mreže puteva ili značajne oblasti u nekom prostoru.

Izlazni podaci nakon obavljenog modelovanja predvidljivosti mogu se podeliti u sledeće grupe:

Prisustvo/odsustvo lokaliteta – najčešći podatak nakon primene ove vrste analize. Obično se daje u obliku binarnih brojeva, pri čemu 0 znači nepostojanje lokaliteta, a 1 postojanje lokaliteta na zadatoj lokaciji

Klasa lokaliteta – rezultat malo komplikovanijih modela sa više faktora u kojem se o svakoj mogućoj lokaciji arheološkog nalazišta odlučuje kao o lokaciji za određenu vrstu nalazišta.

Gustina lokaliteta/artefakata – u slučaju da je rezolucija analize dovoljno dobra da se nekoliko lokaliteta ili artefakata pojavljuje na jednoj lokaciji gustina može biti jedan od rezultata. Daje se u vidu broja.

Značaj lokaliteta – Uglavnom se koristi na zapadu gde institucije za menadžment kulturnih resursa procenjuju značaj

68

lokaliteta prema arheološkim ostacima koji se tamo nalaze. Rezultat zavisi od definicije važnosti.

Verovatnoća lokaliteta – kao rezultat dobija se procena verovatnoće postojanje lokaliteta na nekoj lokaciji u prostoru. Obično se daje ili kao procenat ili na skali od 0 do 1 (Wheatley & Gillings 2002, str. 168).

Trodimenzionalna vizuelizacija kontinualnog modela

prostora Još jedna korisna tehnika analize kod GIS programa jeste

mogućnost pravljenja trodimenzionalnih modela kontinualnog prostora. Ova mogućnost, pre svega namenjena vizuelnom doživljaju modela prostora našla je veoma korisnu primenu u arheologiji. Prostorne karakteristike terena, kao što je vidljivost sa neke tačke u prostoru od najranijih vremena gradnje prvih naselja igra veoma važnu ulogu u odabiru lokacije staništa. Mogućnost da se na vreme uoči neka promena u okolišu, bila to prirodna nepogoda (poput požara, poplave ili sličnog) ili socijalna nepogoda (poput napadača) od velike je važnosti za rane ljudske zajednice. Neki autori, poput Gaffney-a i Stančića (Gafnney & Stančić, 1991) iskoristili su mogućnost GIS programa da modeluju trodimenzionalni kontinualni prostor da dokažu da je međusobna vidljivost izolovanih kamenih konstrukcija na ostrvu Hvaru, za koje se prethodno nije znala pouzdana uloga, bila od presudnog značaja za mogući sistem za rano upozoravanje na razne nepogode koje su stanovnicima ostrva u antičko vreme mogle doći sa mora.

Pored ovakve uloge, trodimenzionalno modeliranje prostora može biti od izuzetne koristi pri rekonstrukciji zatečenih situacija na arheološkim iskopavanjima. Tradicionalna arheološka dokumentacija se pri vizuelizaciji zasniva pre svega na dvodimenzionalnim tehničkim skicama, planovima i fotografijama sa samih iskopavanja, ređe propraćenim i sa video snimkom samog iskopavanja, što pojedincima koji žele da proučavaju rezultate iskopavanja nakon završetka istih, a da pri tome nisu bili deo terenske ekipe, kao jedinu alatku vizuelizacije

69

stanja ostavlja sopstvenu maštu, kojom se rekonstruiše približni izgled neke celine ili objekta u trodimenzionalnom prostoru.

Iako danas postoje brojni računarski programi koji barataju prostorom u kvazi 3D okruženju (poput AutoCad-a, 3D Maxx-a ili Maya-e), usmerenost ovih programa ka pravljenju 3D modela za potrebe industrije zabave ili arhitekture često je ove programe ostavila van domašaja prosečnog arheologa. Ovome svakako doprinosi i visoka cena ovih programa koja može biti i par desetina hiljada dolara ili evra. Dodatni ograničavajući faktor kod ovih programa jeste i činjenica da često ne mogu pored samog 3D modela prostora da prikažu i podatke o pokretnim nalazima ili recimo podatke iz dnevnika iskopavanja, što dovodi do nepotrebnog dupliranja posla prilikom analize podataka.

GIS programi, poput ArcGIS-a ili Idrisi Andes-a pružaju mogućnost relativno jednostavne kreacije 3D modela prostora, zasnovanog na merenjima izvršenim prilikom samih iskopavanja. Naravno, postoje određeni uslovi i određene mane koji se javljaju u ovom postupku. Kao i kod svake rekonstrukcije, pa tako i kod modelovanja prostora, kvalitet podataka koji su dobijeni merenjem realnog prostora je od presudnog značaja za kvalitet virtuelnog modela. Kako 3D modelovanje u GIS programima ima za osnovu izradu žičanog modela (slika 13) na osnovu triangulacije snimljenih tačaka, gustina snimljeni tačaka i njihov prostorni raspored su od presudnog značaja za kvalitet modela.

70

Slika 13. Žičani model presvučen teksturom u boji (boje označavaju visine)

U vreme kada 3D skeneri većih formata postaju sve više zastupljeni na tržištu snimanje prostora jednom ovakvom mašinom više nije zahtevan i preterano skup poduhvat. Prosečan 3D skener sa preciznošću od 3 mm (to jest svaka snimljena tačka prostora ima u sebi grešku od oko 3 mm u odnosu na stvarnu poziciju u realnom svetu) može se iznajmiti ili po satu rada ili na dan i tom prilikom snimiti znatna površina (tokom iskopavanja na arheološkom lokalitetu Vinča Belo Brdo 2005. godine, 3D skener marke Cyrax je u toku jednog prepodneva i ranog popodneva snimio iskop površine otprilike 20x20 metara, što je rezultovalo datotekom od približno 600 MB snimljenih tačaka, tzv. point cloud-om koja predstavlja izuzetno precizan model terena u virtuelnom okruženju).

Dodatna mogućnost GIS programa, prvenstveno osmišljena iz potrebe geografije kao nauke da prikazuje karakteristike prostora kroz korišćenje kolornih karti i simbola na kartama i modelima prostora, je sposobnost da se kreirani žičani model prostora presvuče teksturom, ne bi li se tako povećala

71

vizuelna korisnost modela. Tako je recimo moguće, uz kvalitetno snimljeni realni prostor i kvalitetnu ortogonalnu (vertikalnu) fotografiju dobiti virtuelni model veoma verodostojan originalnom stanju detektovanom na terenu.

Naravno, neka ograničenja se sama po sebi nameću. Fotografija realnog prostora napravljena bilo kakvim fotoaparatom zbog zakrivljenosti sočiva u sebi nosi grešku, ili distorziju. Uz pomoć softvera koji barata fotografijama moguće je ovu grešku smanjiti ili gotovo eliminisati, ali će i dalje dvodimenzionalna fotografija biti samo uprošćena predstava trodimenzionalnog prostora (slika 14).

Slika 14. Distorzija i nemogućnost prikaza kod ortogonalne fotografije

Još jedna od mana ortogonalne fotografije jeste da sve

strukture i objekti koje su paralelne u odnosu na sam fotoaparat neće biti vidljive. Tako recimo bočne stranice zidova otkrivenog objekta neće biti vidljive ako su snimljene ortogonalnom fotografijom, već će GIS program taj deo rastera (fotografije) razvući (slika 15) da bi prilagodio prostorno rasprostiranje rastera podacima sa žičanog modela.

72

Slika 15. Primer razvučenog rastera usled nedostatka informacije o ivici rova

na samom rasteru

Ipak, 3D modelovanje kontinualnog prostora je, i uz sve mane koje sa sobom nosi, odličan alat za analizu u slučajevima kada treća dimenzija ima presudan uticaj u radu sa arheološkim celinama, strukturama i naročito pejzažima, kao što je to slučaj kod analiza vidljivosti ili prezentacija rezultata iskopavanja stručnoj i široj javnosti.

73

TERENSKA DOKUMENTACIJA ARHEOLOŠKIH ISTRAŽIVANJA NA LOKALITETU VINČA BELO BRDO

Istraživanja 1998-2007

Nakon skoro 15 godina prekida arheoloških istraživanja na lokalitetu Vinča Belo Brdo 1998. godine, pod rukovodstvom Odbora za arheološka istraživanja u Vinči SANU, a u saradnji sa Muzejem grada Beograda i Odeljenjem za arheologiju Filozofskog Fakulteta u Beogradu i pod rukovodstvom dr Nenada Tasića obnovljena su arheološka istraživanja na eponimnom lokalitetu Vinčanske kulture koji je postavio period kasnog neolita centralnog Balkana na arheološku kartu jugoistočne Evrope još početkom XX veka.

Od samog početka, uz vrlo skromna sredstva, odlučeno je da se arheološka istraživanja dokumentuju na najbolji mogući način, a da se pokretni materijal obrađuje na samom terenu, brzo i efikasno. Tokom sledećih godina postepeno je prikupljana računarska i druga digitalna oprema (EDM, digitalni fotoaparati, optički skeneri, GPS uređaji i sl.) potrebna za ispunjavanje ovog zadatka, dok su uporedo sa tim adaptirana i često pisana softverska rešenja kojima je bilo moguće podatke obraditi brzo i pouzdano.

U toku kampanje 2001. godine, nabavkom EDM-a (totalne stanice) beleženje realnog prostora postalo je mnogostruko lakše i brže, ali se postavilo pitanje reorganizacije sistema beleženja podataka, zbog pretpostavljenog eksponencijalnog rasta količine snimljenih podataka (u periodu od kampanje 2001. godine do 2006. godine EDM-om je snimljeno oko 65 000 prostornih tačaka, od kojih je najveći deo vezan za karakteristike arheoloških celina u prostoru, a oko 15% snimljenih podataka su tačke vezane uz pokretne arheološke nalaze, lokacije uzoraka i slične ne toliko prostorne, koliko arheološke informacije). Zbog višeslojnog karaktera nalazišta usvojena je primena Harisove matrice kao osnova beleženja podataka o arheološkim celinama, karakteristikama strukturama i objektima otkrivenim na terenu. Na ovom mestu treba dati opis

76

ove metode, zarad objašnjena načina kojim se beleže informacije prilikom iskopavanja na lokalitetu, a što je od izuzetne važnosti za korišćenje ovih informacija u GIS programima.

Harisova matrica

Dr. Edward Cecil Harris, arheolog poreklom iz SAD, ali rođen na Bermudima, gde i danas živi i radi osmislio je 1973. godine metodu iskopavanja i beleženja podataka o iskopanim celinama na arheološkim lokalitetima koja po njemu nosi ime Harisova matrica (eng. Harris matrix), a poznata je i kao Vinčesterski dijagram serijacije (eng. Winchester seriation diagram) po mestu boravka dr Harisa u trenutku rada na ovoj metodi (Winchester u Ujedinjenom Kraljevstvu). Harisov metod zasniva se pre svega na nameri arheologa da pri iskopavanju nekog arheološkog lokaliteta, kao jednu od najvažnijih i najznačajnijih informacija zabeleži vremensku sekvencu detektovanih arheoloških celina. Stoga matrica odslikava relativnu hronološku poziciju i stratigrafski kontakt detektovanih stratigrafskih (arheoloških) jedinica tj. konteksta. Jedan od postulata ovakvog načina kopanja jeste da se svaki arheološki lokalitet kopa stratigrafski, bez primene arbitrarnih mehaničkih otkopnih slojeva ili planiranja, tj. praćenjem i dekonstruisanjem kulturnog sloja u obrnutom redosledu od redosleda kojim je on nastao u toku ljudske okupacije neke lokacije u prostoru. Harisova matrica zasniva se na primeni 4 osnovna zakona arheološke stratigrafije (Harris 1989, str. 30-34):

1. Zakon superpozicije – U seriji slojeva i površina koje se dodiruju, u redosledu kako su nastale, pliće celine i slojevi su mlađi, dok su dublje celine i slojevi stariji, jer je svaki od njih deponovan ili stvoren uklanjanjem postojeće mase arheološke stratifikacije.

2. Zakon originalne horizontale – svaki arheološki sloj koji je deponovan u nekonsolidovanoj formi s vremenom će imati tendenciju ka dispoziciji u horizontalnoj ravni. Stratumi čije se površine detektuju u nagnutim položajima


77

3. Zakon prvobitne kontinualnosti – bilo koji arheološki depozit, detektovan in situ biće omeđen prostorom depozicije, ili ukoliko to nije slučaj ivice će mu se tanjiti što se više udaljavamo od središnjeg dela depozicije. Stoga, ukoliko je ivica nekog sloja detektovana u vertikalnoj poziciji, deo originalnog obima celine ili sloja je uklonjen ili erozijom ili kopanjem. Kontinualnost se mora tražiti ili njeno nepostojanje objasniti.

4. Zakon stratigrafske sukcesije – bilo koja jedinica arheološke stratifikacije zauzima određeno mesto u stratigrafskoj sekvenci nekog lokaliteta u odnosu na najplići i najdublji deo stratigrafske sekvence, ali se njena relativna hronologija može direktno uspostaviti samo u odnosu na one celine sa kojima deli fizički kontakt, dok su takvi odnosi sa ostalim celinama nebitni.

Primer korišćenja Harisove matrice

Slika 16. Hipotetički presek stanja na arheološkom lokalitetu

U slučaju kao sa slike 16 koja predstavlja jedan

hipotetički presek situacije na terenu, brojevima od 1 do 12 su


78

označene arheološke celine koje su detektovane prilikom kopanja kulturnog sloja:

Broj Opis arheološke celine 1 Horizontalni sloj (moguće isto što i 4) 2 Ostaci zida 3 Zatrpani deo temeljnog rova zida 4 Horizontalni sloj (moguće isto što i 1) 5 Usek temeljnog rova za zid pod brojem 2 6 Pod od naboja koji se naslanja na zid pod brojem 2 7 Ispuna plitkog ukopa pod brojem 8 8 Usek plitkog ukopa 9 Horizontalni sloj 10 Horizontalni sloj (moguće isto kao i broj 9) 11 Zdravica – sterilni sloj bez ljudskih delovanja 12 Sloj nastao aktivnošću majstora koji su pravili zid i

asocirani pod od naboja


79

Relativni hronološki odnos tih celina bio bi dat uz pomoć matrice koja izgleda ovako:

radova delimično ispunjen nanosom sa nogu radnika (broj 12) koji su ga pravili.

Slika 17. Harisova matrica za situaciju

sa slike 16

Interpretacija matrice:

Počevši od dna ilustracije ka vrhu, broj 11 označava prirodnu geološku formaciju na kojoj je došlo do naslojavanja antropogenih depozita označenih kao 9 i 10, koji su možda isti i istovremeni, ali pošto nema direktnog fizičkog kontakta to nije moguće ustanoviti bez sumnje. Tada je iznad celine 9 napravljen usek ukopa označen kao 8, koji je tokom vremena ispunjen ispunom označenom kao celina 7. Ova ispuna je potom zapečaćena celinom 1 koja je verovatno istovetna kao i celina 4, ali pošto nisu u direktnom fizičkom kontaktu ovo se ne može reći sa stopostotnom tačnošću.

Nakon ove sekvence dolazi do velike promene u deponovanim slojevima, kada je napravljen usek temeljnog rova, označen kao 5 koji je u toku

Ubrzo potom, u temeljnom rovu je konstruisan zid označen kao broj 2, uz koji je naknadno ubačena dodatna zemlja (broj 3) da popuni višak prostora koji je postojao u temeljnom


80

rovu. Naposletku, konstruisan je pod od naboja (broj 3) kojim je zatvorena hronološka sekvenca koja je detektovana.

Ovde upada u oči velika sličnost metode beleženja različitih arheoloških celina Harisovom matricom i metode prikazivanja raznorodnih informacija na kartama u GIS-u. Kao što u GIS programima svaka tematska jedinica ima svoj sloj koji je odvaja od drugih jedinica (npr. objekat pored puta će se u tematskoj karti u GIS programima nalaziti u sloju sa drugim objektima, ali će prikazivanjem sloja sa putem koji prolazi pored objekta biti moguće videti da li je objekat uz put ili bez kontakta sa istim), a sa kojima može, a ne mora imati neki direktan ili posredan odnos, tako i Harisova matrica svaku arheološku celinu (pa i one čija se funkcija u arheološkom smislu ne može valjano objasniti) predstavlja u vidu zasebnog unosa u matricu iz koje se može videti njena direktna povezanost sa prostorom i celinama u prostoru u okolini (ispod i iznad nje, te u neposrednoj okolini) i izraziti relativni hronološki odnos. Autoru ove knjige čini se da su GIS programi idealna podrška beleženju relevantnih arheoloških informacija tokom samih iskopavanja, jer je moguće, uz dobro osmišljenu strategiju iskopavanja, jasno definisanu metodologiju i kvalitetno oformljenu terensku dokumentaciju i bazu podataka zabeležiti, povezati, prikazati i interpretirati veliki broj podataka prikupljenih tokom iskopavanja. Stoga je na ovom mestu, nakon prikaza metode iskopavanja koja se koristi na lokalitetu Belo Brdo u Vinči, poželjno ilustrovati formulare na kojima se beleže podaci prikupljeni prilikom iskopavanja. Ovi formulari osmišljeni su tokom kampanje 2003. godine (u čemu su učestvovali prof. dr Nenad Tasić sa katedre za metodologiju arheoloških istraživanja na Filozofskom fakultetu u Beogradu, Vitomir Jevremović, Predrag Dakić i Miroslav Marić, tada studenti završne godine arheologije) na terenu i u hodu, tokom samih iskopavanja, a postepeno poboljšavani i unapređivani u naredne dve godine, od kada imaju definitivnu formu koja će biti predstavljena ispod.


81

Terenska dokumentacija sa lokaliteta Vinča Belo Brdo Kao osnovni formular u ovoj dokumentaciji pojavljuje se

unit sheet ili formular celine (slika 18). Ovaj formular je glavni evidencioni formular u kojem se beleže sve karakteristike neke arheološke celine, od trenutka njenog detektovanja do završetka radova na istoj. Kao takav, u njemu se nalaze svi podaci o celini koji se dobijaju tokom radova.

Gledano odozgo na dole, polja za unos podataka su sledeća:

Datum otvaranja i zatvaranja – prilikom početka radova u gornje polje se upisuje datum kada je celina detektovana, a u donje datum završetka radova na istoj.

Unit Master – ime osobe koja je odgovorna za rad na celini. Ovim se olakšava dopuna informacija, ukoliko nekim slučajem nešto nije popunjeno na adekvatan način.

Unit broj – jedinstveni broj celine koji se dodeljuje svakoj celini pojedinačno. Ne mogu postojati dva istovetna broja.

Kopači – osobe koje su (eventualno) angažovane na pražnjenju celine. Ovim se omogućava traženje dopunskih informacija (ukoliko je to potrebno) od osoba koje su radile na celini.

Kategorija – u ovo polje upisuje se pretpostavljena ili dokumentovana kategorija celine. Kao stavke mogu se pojaviti termini poput jama, sloj, ispuna jame stuba, usek rova, podnica, kalota čime se objašnjava funkcija celine (termin sloj stavlja se kada nije moguće pobliže objasniti celinu).


82

Slika 18. Unit formular


83

Feature broj – ukoliko celina sa drugim celinama čini neku karakteristiku, onda se u ovoj rubrici upisuje jedinstveni broj te karakteristike, kako se ona vodi na feature formularu (videti niže). Primer za ovo je recimo temeljni rov, koji sačinjavaju jame stubova, ispune jama stubova, temeljni rov i ispuna temeljnog rova. Tada bi karakteristika (eng. feature) bila temeljni rov objekta označen brojem n koji sačinjavaju celine sa brojevima n1, n2, n3, n4... Preko ovog polja ostvaruje se uzvratna relaciona veza između pojedinačne celine i karakteristike kojoj ona pripada.

EDM granice – prilikom početka radova na nekoj detektovanoj celini, totalnom stanicom uzima se kontura te celine kroz snimanje skupa tačaka kojima se opisuje oblik celine Ovim se dobijaju prostorne informacije o dispozitivu celine, ali i vektorski format same celine na nivou detekcije (koji se dobija spajanjem izmerenih tačaka vektorskom polilinijom). Isto se ponavlja i kod završetka radova na celini, kada se totalnom stanicom meri osnova celine. Ovim svaka celina (gde je to naravno moguće) dobija svoju trodimenzionalnost. U polje se upisuju redni brojevi izmerenih tačaka koji su jedinstveni za svaku tačku.

Fotografije – prilikom početka radova na pražnjenju detektovane celine digitalnim fotoaparatom se snima zatečeno stanje za potrebe terenske dokumentacije. Naravno, ukoliko se u toku radova javi potreba za dodatnim fotografijama, moguće je naknadno snimiti iste i upisati njihove redne brojeve u rubriku. Kod završetka radova, osnova celine se ponovo fotografiše.

Flotacija – polje koje se koristi za označavanje količine uzete zemlje za uzorak za flotaciju.

Video – ukoliko je celina snimljena video kamerom, upisuje se broj kasete na kojoj je snimak i vreme početka snimka (eng. track time ili TT)

Opis unita – polje za bliži tekstualni opis celine koja se iskopava. U ovom polju osoba odgovorna za


84

o Boja – tekstura – sastojci – sumarno izvedene fizičke karakteristike celine, kao što su boja zemlje koja je čini, tekstura zemlje (kompaktna, rastresita, glinovita, peskovita) i sastojci (kamen, garež, pepeo, mulj...)

o Pronađeni materijal - sumarni opis klasa materijala koje su nađene (kremen, glačani kamen, keramika, rog, kost, drvo, metal...)

EDM brojevi specijalnih nalaza – u ovo polje upisuju se redni brojevi specijalnih nalaza, tj. ređih, vrednijih, celih nalaza. Redni broj dobija se merenjem pozicije mesta nalaza totalnom stanicom, čime se dobija prostorna informacija o poziciji specijalnog nalaza, a automatsko dodeljivanje rednog broja od strane stanice sprečava mogućnost greške, jer može da postoji samo jedan takav broj tokom kampanje, pošto brojevi počinju od 1 pa idu do n)

Harisova matrica – dijagramski prikaz relativnih hronoloških odnosa između arheoloških celina i karakteristika. Koriste se termini iznad, ispod, do, isto, koji označavaju mlađe, starije, istovremeno, isto. U centralno polje upisuje se broj celine koja se opisuje na datom unit listu, a u okolnim poljima brojevi onih celina sa kojima obrađivana celina ima direktan relacioni odnos.

Pored ovog formulara, koji u suštini predstavlja zbirni

formular nekoliko drugih možda najvažniji jeste EDM formular (slika 19). Ovo je formular na koji se upisuju podaci o prostornim informacijama izmerenim totalnom stanicom tokom iskopavanja.


85

Miroslav Maric

Text Box

obradu celine upisuje zapažanja koja je imala prilikom rada na celini, kao što su kvalitet zemlje, opis oblika celine, dubina sloja, sastav zemlje, količina nalaza i slično. U okviru polja postoje podpolja:

Slika 19. Deo EDM formulara

Pored polja za edm broj, koji je jedinstveni broj koji

totalna stanica prilikom merenja dodeljuje svakoj izmerenoj tački u prostoru, sadrži još samo polja za opis izmerene tačke, u kojoj se beleži pripadnost tačke arheološkoj celini (ukoliko postoji) u vidu broja te celine, kratak opis izmerenog (granice celine, konfiguracija, c nalaz, etc.) i prostorne koordinate tačke (izražene u odnosu na lokalnu koordinatnu mrežu (x, y, i z koordinate se zapisuju za slučaj kvara na internoj memoriji totalne stanice pre prebacivanja kota u računar).

Sledeći važan formular jeste unit lista (slika 20), koja za razliku od unit formulara sadrži spisak svih arheoloških celina, uz kratak opis i najvažnije informacije o svakom pojedinačnom unitu. Ovaj formular zapravo služi kao backup (tj. kopija najvažnijih podataka) u slučaju da sam unit formular pojedinačne celine bude oštećen ili uništen i beleži najbitnije informacije koje mogu da omoguće rekonstrukciju pojedinačnog unit formulara određene celine.


86

Slika 20. Unit lista formular

Od polja ovaj formular sadrži:

Unit No. – broj arheološke celine čije se informacije beleže u datom redu.

Datum – datum početka i kraja radova na arheološkoj celini.

Kontekst i komentar – kraći tekstualni opis arheološke celine, polje predstavlja kombinaciju polja opis i pod polja boja – tekstura – sastojci iz unit formulara. Kao podpolje javlja se dijagramski prikaz Harisove matrice koji odgovara istom na formularu pojedinačnog unita.

EDM (broj otv. i broj zatv.) – polje za unos rednih brojeva prostornih tačaka izmerenih totalnom stanicom (odgovara polju EDM granice sa formulara pojedinačne celine).


87

Fotografije (broj otv. i broj zatv.) – radni brojevi fotografija snimljenih prilikom početka i završetka radova na pojedinačnoj arheološkoj celini.

Unit master – ime osobe odgovorne za rad na celini.

Kao formular koji se hijerarhijski nalazi na višoj lestvici od unit formulara jeste feature formular (eng. feature – karakteristika). Ovaj formular (slika 21) značajan je kada više pojedinačnih celina (tj. unit-a) zajedno oformljuju neku karakteristiku na terenu koji se iskopava. Tako recimo arheološke celine useka jame stuba i ispune jame stuba, useka rova i ispune rova čine karakteristiku temeljni rov objekta. Stoga se takvim karakteristikama dodeljuje poseban redni broj (koji ne može biti ponovljen, kao i u slučaju unit-a) i ovaj formular služi da bi se opisala ta karakteristika.

Počevši odozgo ka dole, važne stavke na ovom formularu

su:

Feature broj – redni broj karakteristike. Svaka karakteristika dobija svoj, jedinstveni broj koji ne može da se ponovi.

Feature tip – vrsta karakteristike. Moguće stavke za upisivanje u ovu kolonu su npr. temeljni rov, zid, peć, i tome slično, tj. one karakteristike koje obuhvataju više pojedinačnih celina.

Dimenzije – popis dimenzija karakteristike. Ukoliko je karakteristika kružnog oblika (poput peći recimo) upisuje se prečnik i očuvana visina, ukoliko je u pitanju pravougaoni oblik (poput zida) onda treba upisati širinu, dužinu i očuvanu visinu.

Objekat br. – ukoliko je karakteristika deo nekog objekta (kao što recimo temeljni rovovi, zidovi, podnica i ruševine plafona i krova čine kuću) ovde se upisuje numerička oznaka tog objekta koja je jedinstvena i sve druge karakteristike tog objekta moraju je imati.


88

EDM granice – ista funkcija kao na unit formularu. Totalnom stanicom se ocrtaju granice karakteristike prilikom detekcije.

Fotografije – na ovo mestu upisuju se redni brojevi fotografija koje postoje uz zabeleženu karakteristiku.

Odnos sa drugim feature-ima – polje u kojem se upisuje relacioni odnos beležene karakteristike u odnosu na neke druge sa kojima ima direktan kontakt. Tako recimo ukoliko je u pitanju temeljni rov neke kuće, direktan relacioni odnos će postojati za druge temeljne rovove (sa kojima je beleženi rov istovremen), podnicu (od koje je temeljni rov stariji), zidove (od kojih je temeljni rov stariji), ali ne i za ruševine krova (jer nisu u direktnom kontaktu, iako logika nalaže da je obrušeni plafon mlađi od temeljnog rova, pošto bez pravljenja rova ne može postojati ni plafon, koji se gradi poslednji u hronološkoj sekvenci jednog objekta).

Unit-i koji sačinjavaju feature – polje u koje se upisuju sumarni podaci o svakoj arheološkoj celini koja sačinjava neku karakteristiku. Pored rednog broja svake celine upisuje se i tip, odnosno kategorija celine. Ovo polje služi više kao indeksno polje preko kojeg uz pomoć unit formulara željene celine mogu da se pronađu detaljne informacije o svakoj pojedinačnoj celini u okviru neke karakteristike.

Opis i kontekst – ovo polje služi za detaljniji tekstualni opis beležene karakteristike i služi kao ilustracija rada na karakteristici u toku samih iskopavanja.


89

Slika 21. Feature formular


90

Pored ovde prikazanih prilikom iskopavanja koristi se još nekolicina drugih, za temu ove knjige manje bitnih formulara koji su svi više ili manje ustrojeni tako da omoguće povezivanje podataka u jednu veliku relacionu bazu podataka koja bi u sebi sadržala prostorne informacije izmerene prilikom iskopavanja, atributivne informacije vezane uz prostorne informacije, zatim informacije o pronađenom i statistički, tipološki, pa i donekle funkcionalno obrađenom pokretnom arheološkom materijalu, informacije o video materijalu snimljenom prilikom radova, ali i formulari za potrebe dokumentovanja samih pokretnih nalaza i tome slično.

Na ovom mestu potrebno je prikazati kako bi se struktuirala jedna relaciona baza podataka u koju bi se smeštali podaci sa ranije prikazanih formulara terenske dokumentacije. Ova relaciona baza podataka potom bi poslužila kao osnov za unos i obradu podataka u okviru GIS programa, čime bi se dobila vizuelna komponenta arheološke terenske dokumentacije.


91

RELACIONA BAZA PODATAKA U SLUŽBI OBRADE ARHEOLOŠKE TERENSKE DOKUMENTACIJE NA LOKALITETU BELO BRDO Relaciona baza podataka Kao što je ranije u ovoj knjizi pomenuto relacione baze podataka zasnivaju se na modelima relacija koje postoje u okviru nekog skupa podataka ili informacija. Pošto se po relacionom modelu podataka umesto u jednoj velikoj tabeli raznorodne vrste podataka drže u odvojenim tabelama u kojima su grupisani po zajedničkim atributima, potrebno je prvo odrediti kako bi izgledale tabele za podatke sa formulara terenske dokumentacije na lokalitetu Vinča Belo Brdo. U svojoj knjizi GIS in archaeology, James Conolly i Mark Lake daju jednu shemu (slika 22) jednostavnog modela podataka na stranici 38 koja bi mogla poslužiti kao osnova za izradu baze podataka za dokumentaciju sa lokaliteta Belo Brdo.

Slika 22. Shema jednostavnog modela podataka za relacionu bazu podataka

(po Conolly i Lake 2006, str. 38) U ovakvom modelu podataka moguće je vršiti lokacione upite, pošto polje tačka i poligon u tablama prostorna baza podataka I i II u sebi sadrže koordinate izražene u merljivim prostornim jedinicama, a moguće ih je kombinovati sa

94

atributivnim podacima iz druge tabele i tako oformljavati preciznije upite. Pored toga, pošto se poligoni i tačke mogu prikazati u posebnim tematskim slojevima omogućena je vizuelna predstava oblika arheoloških celina, što zamenjuje (ili bolje rečeno igra ulogu) tehničke skice, jednog od omiljenih alata arheologa. U pomenutoj knjizi Conolly i Lake na strani 56 dat je još jedan zanimljiv dijagram koji nije direktno vezan za dizajn relacionog modela podataka u arheologiji, ali uz manje modifikacije jeste zanimljiv sa aspekta primene ovog dijagrama za model podataka arheološke dokumentacije sa lokaliteta Belo Brdo. Ovaj dijagram (slika 23) izgleda ovako:

Slika 23. Relacioni model podataka na osnovu terenske dokumentacije sa

arheoloških istraživanja na lokalitetu Vinča Belo Brdo


95

Sa slike 23 vidljivo je da su iz formulara datih u prethodnom delu rada (videti strane 63-71) preuzeta skoro sva polja navedena u njima i organizovana u pojedinačne ili kombinovane tabele spremne za implementaciju u okviru nekog softverskog rešenja za upravljanje relacionim bazama podataka. Kao glavni izvor informacija prostorne informacije (tj. koordinate) su izdvojene u dve posebne tabele, jednu koja tretira nepokretne arheološke nalaze (arheološke celine, karakteristike i objekte) i drugu koja tretira pokretni arheološki materijal (posebni nalazi, uzorci za datovanje ili analizu i sl.). Uz njih, preko zajedničkih identifikacionih ključeva vezane (crne strelice na slici) su neprostorne, tj. atributivne informacije, kao što je recimo slučaj sa informacijama iz tabele Unit informacije u kojoj se nalaze podrobniji opisni podaci o određenoj arheološkoj celini. Veza se ostvaruje ponavljanjem identičnog ID broja celine u tabeli sa prostornim informacijama i tabeli sa atributivnim podacima, što je u ovom konkretnom slučaju polje Unit ID. Na taj način su sve izmerene tačke neke celine povezane sa informacijama o samoj celini. Ovaj ključ služi i kao veza prema tabelama u kojima se skladište informacije o video i fotografskom sadržaju kojim se dokumentuje zatečeno stanje pre kopanja, u toku i nakon kopanja neke celine.

Što se tiče prostornih informacija o posebnim (specijalnim) nalazima one su vezane sa informacijama o celinama opet preko polja Unit ID i svaki specijalni nalaz koji pripada nekoj arheološkoj celini biće korelisan korišćenjem istog broja celine kao što je onaj koji se nalazi u tabeli Unit informacije. Za same prostorne informacije o pojedinom nalazu vezuju se dodatni atributivni podaci o nalazu, kao što je fotografija/crtež nalaza, opis ili dimenzije.

U trećem najnižem redu ostavljene su kao opcionalna rešenja veze sa drugim relacionim bazama, koje nemaju gotovo nikakve direktne veze sa samom terenskom dokumentacijom arheoloških iskopavanja, već predstavljaju post-terenski posao obrade pokretnih nalaza po kriterijumu tipologije, funkcije i sl. I ovi podaci mogu se vezati ponavljanjem identifikacionog broja


96

celine u okviru tih tabela, a te tabele, sa statističkim podacima o na primer tipologiji, funkciji ili dekoraciji keramičkih fragmenata i posuda mogu biti i rezultati upita izvedenih iz baza, a ne cele baze, što može doprineti boljem tumačenju neke kopane celine. Isprekidane strelice predstavljaju izvorišta relacione veze između ovih tabela i tabela u okviru GIS baze.

Preko nego što konkretnim primerom pokažem kako to izgleda u nekom od softverskih rešenja, reč-dve o samim programima za kreiranje i manipulisanje relacionim bazama podataka.

Neka od trenutno najpopularnijih rešenja na ovom polju su svakako Microsoft-ov Access, programska komponenta paketa Office, koji, iako najpoznatije i verovatno najkorišćenije softversko rešenje kod malih i srednjih korisnika nije najsrećnije rešenje kada treba da se barata velikim količinama podataka. Iako veoma lagan za rad (prvenstveno zahvaljujući obilju čarobnjaka i zbog lako pravljivih formulara za unos podataka) Access pati od ograničenja veličine samih baza, kao i količine podataka koji se u njih može smestiti. Naročiti problem predstavlja stavljanje video i foto materijala u baze, usled čega veličina baza rapidno raste, što je praćeno znatnim usporenjem obrade podataka pri vršenju upita bilo koje vrste i brzom dostizanju limita maksimalne veličine baze.

Daleko veći i ozbiljniji programski paketi za rad sa relacionim bazama podataka su recimo Oracle RDBMS, Microsoft SQL Server, MySQL, PostGRE SQL i slični programi, prvenstveno zamišljeni kao softverska rešenja za velike korisnike, poput industrije ili trgovine, pa čak i za potrebe internet servera širom sveta kod kojih je glavni zadatak razmena velike količine informacija po spoljnom zahtevu. Velika pogodnost ovih rešenja jeste činjenica da im ni najmanje ne smeta količina podataka uneta u njih, pa izrazito efikasno rade i sa ogromnim količinama podataka (najbolji primer toga su popularni internet pretraživači poput Google-a ili Yahoo-a koji na svojim serverskim računarima primenjuju neka od pomenutih rešenja), nezavisno od tipa podatka koji se skladišti. Velika mana ovih rešenja jeste što često ne postoji grafički


97

korisnički interfejs za unos podataka u tabele ili manipulaciju samim tabelama i upitima, već se operacije izvršavaju ili kroz komandne linije, ili putem učenja nekog dodatnog programskog jezika zaduženog za to (kao što je recimo programski jezik PHP uz pomoć kojeg je, a u saradnji sa SQL jezikom i bazom podataka moguće putem internet pretraživača unositi podatke ili vršiti upite iz samih baza) što zna da odbije mnoge početnike na ovim sistemima.

Sva gore navedena rešenja koriste kao osnovu SQL (eng. Structured Query Language, tj. jezik struktuiranih upita), programski jezik koji se neprekidno definiše i poboljšava od ranih 70-tih godina XX veka, kada je osmišljen, ali na žalost, kao i mnoge stvari za koje ne postoji centralizovana standardizacija koju vrši neko merodavno regulatorno telo tako i u ovom slučaju SQL može neznatno da se razlikuje od proizvođača do proizvođača softverskih paketa.

Zarad jednostavnosti i lakoće ilustrovanja na konkretnom primeru, u ovoj knjizi će kao baza podataka biti korišćen Microsoft Access, prvenstveno zbog svoje vizuelne komponente koja omogućava lak i efikasan rad sa tabelama, iako ovaj program nije najbolje rešenje na tržištu.

Relaciona baza podataka u Microsoft Accessu

Informacije zastupljene u formularima prikazanim ranije u ovoj knjizi, lako se mogu prebaciti u relacionu bazu podataka u programu poput Microsoft Access-a. Primer kako izgleda baza napravljena za potrebe ilustracije manipulacije podacima sa arheoloških istraživanja dat je na slikama 24, 25, 26. Ovde su prikazani formulari, maske iz kojih se unose podaci, koje program potom sam smešta u bazu.


98

Slika 24. Deo formulara baze nastale na osnovu terenske dokumentacije

iskopavanja na lokalitetu Belo Brdo u Vinči Na slici 24 vidljiv je samo jedan deo ukupnog formulara. U ovom delu formulara popunjavaju se podaci o samoj arheološkoj celini, kao i podaci o koordinatama koje sačinjavaju oblik te celine. U vrhu formulara nalaze se podaci o datumu početka radova na celini i njegovom rednom broju koji služi kao ključ (ili indeks) koji povezuje sve ostale podatke na formularu u smislenu celinu koju će neki GIS program moći da razume. Ispod ovih opštih podataka nalaze se polja za unos prostornih informacija o tačkama koje sačinjavaju konturu celine, a koje su izmerene EDM-om. Nakon toga sledi tekstualni opis same celine, sa informacijama o kvalitetu zemlje koja je sačinjava, dimenzije celine, detaljan opis izgleda i sadržaja celine, kao i polje za sumaran opis pokretnih arheoloških nalaza koji su otkriveni prilikom iskopavanja.

Primetno je da se kod unosa podataka u bazu, ne mora ići linearno, tj. ne moraju se prvo i isključivo popunjavati


99

podaci iz unit formulara, već je moguće uporedo unositi podatke sa različitih formulara (u konkretnom slučaju sa slike mogu se uneti podaci sa formulara za celinu i za edm merenja). Sam izgled elektronskog formulara sa slika 24, 25, i 26 (potonje dve nešto niže u tekstu) ne podražava izgled papirne dokumentacije, ali je, po potrebi i to moguće postići kroz dizajn formulara u samom Accessu. Na slici 25 dat je srednji deo elektronskog formulara na kome se sadrže polja za unos Harisove matrice (unosi se sa unit formulara) koji su stilski poređani tako da podsećaju na dijagram sa papirnog formulara. Pored ovog polja na slici 25 vidljiv je i pod-formular za unos fotografije koja se odnosi na izgled arheološke celine koja se obrađuje. Iako je u biti to poseban iformular, Access dozvoljava da se on kao pod – fomular (engl. subform) uključi u formular sa informacijama o celinama, što dodatno olakšava rad i omogućava uporedo unošenje podataka sa više papirnih formulara odjednom. Pored standardnih polja koja se odnose na unos tekstualnih informacija o fotografiji, postoji i polje koje se naziva OLE bound object (OLE od engl. skraćenice Object Linking and Embeding, tj. povezivanje i uklapanje objekata), na slici 25 veliko belo polje pored kojeg piše fotografija; u koje se smeštaju fotografije. Pošto Access ne može direktno da prikaže sliku ili fotografiju, program tu mogućnost pozajmljuje od softvera za manipulaciju slikom, ukoliko on podržava OLE. Primer takvog softvera su programi poput ACDSee-a ili FastStone Viewer-a kompanije FastStone Soft. Sve što treba uraditi u ovim programima jeste otvoriti željenu fotografiju i potom kombinacijom tastera CTRL + C ili izborom opcije COPY je kopirati u virtuelnu memoriju. Prelaskom u Access-ov formular sa slike 25 i izborom polja OLE bound object, pa opcije PASTE (CTRL + V na tastaturi) fotografija biva prebačena u bazu i postaje vidljiva za korisnike baze.


100

Slika 25. Središnji deo elektronskog formulara baze podataka

Konačno, na slici 26 prikazan je donji deo elektronskog formulara za unos u bazu, sa opcijama za unos video snimka i informacija (prostornih i neprostornih) o posebnim nalazima. Iako ova opcija nije neophodna kod baze jer ArcGIS sa video materijalom barata putem hyperlink-ova (videti niže dole), ovde je prikazan ilustracije radi, da relacione baze mogu da barataju i sa video snimcima.


101

Kod opisa polja za video snimak, treba reći da se Access tu ponaša istovetno kao kod manipulacije fotografijama, te je dovoljno izabrati polje za OLE objekat i potom opcijom insert object uneti video dokument u avi formatu (Microsoft-ov format video snimka) koji ste prethodno pripremili u nekom programu za obradu video snimaka (poput Adobe Premier-a ili Virtual Dub-a).

Slika 26. Završni deo elektronskog formulara za unos u bazu podataka

Što se tiče unosa informacija o posebnim nalazima, on se u biti ne razlikuje od unosa informacija o celinama. U levom delu pod-formulara nalaze se polja za unos prostornih informacija, dok se u desnom delu nalaze atributivni podaci o


102

nalazu. Za svaku pojedinačnu prostornu informaciju može postojati samo jedan set atributivnih podataka, pošto ovi opisuju neprostorne karakteristike pokretnih arheoloških nalaza čije su prostorne informacije zabeležene totalnom stanicom. Zarad preglednosti povezanosti informacija u okviru baze, data je slika 27, na kojoj je prikazano uređenje međusobnih relacionih odnosa u okviru podataka u bazi.

Slika 27. Relacioni odnosi između podataka u bazi


103

Kao što se da videti centralni odnos uspostavlja se sa tabelom koja sadrži informacije o arheološkoj celini čiji se prostorni i neprostorni atributi beleže (u ovom slučaju tabela Unitinformacije) za čije se polje UnitID vezuju podaci iz ostalih tabela, pošto je identifikacioni broj svake celine jedinstven i neponovljiv u okviru baze. Sa ovako uređenom bazom podataka u kojoj se sadrže sve informacije kako prostorne, tako i neprostorne, preuzete sa terenske dokumentacije i zabeležene prilikom arheoloških iskopavanja može se započeti vizuelizacija podataka u nekom od GIS programa, a za potrebe ove knjige biće korišćen ArcGIS paket firme ESRI, koja je trenutno jedan od lidera na tržištu komercijalnih geografskih informacionih sistema.

ArcGIS

Danas možda najpoznatiji, a u početku i jedan od osnovnih komercijalnih alata koji je značajno doprineo razvoju geografskih informacionih sistema do nivoa i sveprisutnosti koje danas imaju, ArcGIS softverski je proizvod firme ESRI koja je osnovana 1969. godine u Redlands-u u Kaliforniji, SAD. Ova firma zamišljena kao konsultantska firma za analizu korišćenja zemljišta (eng. land use analysis) u početku je kao svoju misiju proklamovala rad na organizaciji i analizi geografskih informacija. Do početka 80-tih godina XX veka ESRI je posvetila svoje resurse razvoju osnovnog skupa aplikacija i alata koje bi se mogle primeniti u računarskim sistemima u svrhu pravljenja geografskog informacionog sistema. Kao rezultat tih napora 1982. godine lansiran je prvi komercijalni GIS softver nazvan ARC/INFO. Ovaj program kombinovao je računarski prikaz geografskih karakteristika poput linija, tačaka i poligona sa alatkama za baze podataka koje su ovim karakteristikama dodeljivale neprostorne atribute. Od početka zamišljen kao alat za rad na personalnim računarima ARC/INFO je predstavljao prvi široko dostupni komercijalni geografski informacioni sistem. Sa razvojem UNIX/Windows platformi ESRI je u relativno kratkom roku


104

pružila adaptirane ili iznova napisane programe koji su ubrzo stekli svetsku slavu i reputaciju među korisnicima GIS-a. Devedesete godine XX veka donose još veći zamah na polju personalnih računara, sa širokom primenom jeftinih i lako dostupnih računarskih platformi zasnovanih na INTEL x86 čipovima, među kojima se nalaze i danas dominantni personalni računari klase PENTIUM. ESRI 1992. godine na tržište izbacuje ArcView, pristupačan i relativno jednostavan alat za mapiranje koji za prvih 6 meseci prodaje postiže 10 000 prodatih kopija, a 2 godine kasnije, 1994. godine izlazi i ArcSDE, GIS program namenjen poslovanju koji je bio u mogućnosti da brzo i pouzdano radi sa tada rasprostranjenim komercijalnim sistemima za relacione baze podataka (RDBMS programi poput proizvoda firme ORACLE ili Microsoft-a). Pet godina kasnije, 1999. godine na tržište GIS programa dolazi novi proizvod firme ESRI; ArcInfo koji je, paralelno uz ArcIMS, postao novi industrijski standard tog vremena među GIS programima, ovaj put, kao novost, donoseći integraciju sa rapidno rastućim Internetom, još jednim čudom devedesetih godina XX veka. Dve godine potom, 2001. na tržištu se nalazi ArcGIS 8.1, čitav set proizvoda u jednom rešenju, koji je omogućio primenu kompletnog geografskog informacionog sistema na ličnom računaru svakog korisnika. Konačno, 2004. godine na tržištu se pojavljuje i ArcGIS 9, dodatno poboljšanje prethodnika, koje je omogućilo da se ArcGIS može koristiti kao jedan program na jednom računaru, ali i kao više programa na više računara, koji istovremeno pristupaju jednom serverskom računaru, odakle povlače podatke koji se potom obrađuju i obrađeni rezultati vraćaju na server gde su dostupni drugim korisnicima zarad daljnje obrade ili samo na uvid. Danas, ArcGIS postoji u verziji 10 i konstantno se unapređuje i nadopunjuje novih izdanjima. Firma ESRI danas zapošljava preko 4000 ljudi u svojim pogonima, od čega preko 1/3 radi u Redlands-u na mestu odakle je ArcGIS potekao. (ESRI.com 1)


105

U ovoj knjizi biće korišten ArcGIS verzije 9.2 za potrebe demonstracije primene GIS programa u vođenju digitalne terenske arheološke dokumentacije. Stoga je na ovom mestu potrebno ukratko predstaviti komponente ovog programa. ArcGIS u svojoj najobimnijoj (i najskupljoj) verziji sastoji se od nekoliko samostalnih komponenti, koje su u mogućnosti da međusobno sarađuju i koje česte jedna drugoj pružaju prilagođene i obrađene podatke za daljnju upotrebu. Kao osnovne dve komponente tu su ArcCatalog i ArcMap. ArcCatalog pomaže korisnicima GIS pružajući integrisani i unificirani alat za kreaciju i pregled datoteka sa podacima, baza podataka i ArcGIS dokumenata u posedu korisnika. Pošto se geografski skupovi podataka često sastoje od više od jednog dokumenta, jedna od uloga ArcCatalog-a jeste i da prikazuje sve te pojedinačne datoteke kao jedinstvene entitete. Pored toga, ovom komponentom mogu se organizovati i upravljati različiti setovi podataka smešteni bilo u radnom prostoru u vidu dokumenata ili u okviru geografskih baza podataka. Dodatno, ArcCatalog omogućava i povezivanje se izvorima podataka, bilo na računaru, lokalnoj mreži ili na Internetu, a u mogućnosti je i da pretvara različite formate podataka iz jednog u drugi, kao i da proizvodi metapodatke (eng. metadata), veoma važne svim korisnicima GIS programa, jer se u njima sadrže važne informacije o geografskim i atributivnim karakteristikama koje sama datoteka sadrži, a koje bi inače bile vidljive tek po aktiviranju same datoteke. Na slici 28. prikazan je osnovni prozor ArcCatalog-a sa učitanim geografskim i atributivnim podacima u levom delu prozora i grafičkim prikazom jedne od datoteka sa desne strane (na primeru datom na slici vidi se prikaz zemaljske kugle sa državama na Afričkom i Azijskom kontinentu.


106

Slika 28. Osnovni izgled komponente ArcGIS-a: ArcCatalog-a (fotografija

preuzeta iz help file-a programa ArcGIS) Pored ArcCatalog-a druga najvažnija komponenta ArcGIS-a jeste ArcMap, koji se često koristi kao centralna aplikacija u okviru ArcGIS-a. U okviru ovog podprograma mogu se vizuelizovati i istraživati podaci iz oblasti koja se obrađuje. Svakako najvažnija uloga ovog dela ArcGIS programa jeste kreiranje novih i prepravljanje postojećih setova podataka. Ovde se takođe vrši i dodeljivanje klasa, simbola i kreiraju mape i karte koje se potom mogu pripremiti za štampu ili za objavljivanje na Internetu. U okviru ArcMap-a geografske i negeografske informacije prikazuju se u vidu slojeva, koji mogu biti međusobno preklopljeni ili ne. Postoji dva načina prikaza informacija: prvi je radni, tj. takozvani data view, dok je drugi način prikaza finalni, tj. layout view kojim se prikazuje finalizovani proizvod nastao od snimljenih i obrađenih


107

prostornih i neprostornih informacija. U okviru ovog drugog, moguće je karti, skici ili fotografiji sa informacijama dodati razmernike, oznake za sever, naslove i legende koji objašnjavaju prikazano, čime će rezultat vašeg rada postati prijemčiviji i razumljiviji svima, jer jedna slika govori hiljadu reči. Na slici 29 prikazan je izgled layout view-a u ArcMap-u sa prikazom dela savezne države Oregon u SAD.

Slika 29. Layout pogled u okviru podprograma ArcMap (fotografija

preuzeta iz help file-a programa ArcGIS)


108

Slično ArcCatalog-u, u levom delu radnog prostora nalazi se popis svih podataka koji se koriste na nekoj karti, koji u okviru sebe sadrže informacije o sastavnim delovima (kao što su recimo informacije o nadmorskoj visini ili položaju neke tačke u prostoru), dok se u desnom delu nalazi grafički prikaz unetih podataka, sa dodatim razmetnikom, legendom (polje roze boje) i centralnim prozorom sa željenim podacima (u ovom slučaju to je geografska karta Oregona u SAD). Sledeća komponenta, možda ne toliko važna u arheološkoj primeni GIS-a jeste ArcGlobe, deo programa koji služi za vizuelizaciju prostornih podataka u generisanom trodimenzionalnom prostoru Zemaljske kugle. Ova mogućnost GIS-a od velike je koristi kada se radi sa podacima koji pokrivaju izuzetno velike oblasti, jer je moguće pokriti čitave kontinente podacima iz kojih može nastati animacija ili vremensko-geografska linija razvoja neke kulture ili više njih, pa čak i recimo ilustracija dodira više međusobno susednih kultura u određenom periodu vremena. Slična ovome, mada unekoliko ograničenija na manji prostor jeste komponenta ArcScene, koja se takođe bavi vizuelizacijom prostornih i neprostornih podataka u računarski generisanom trodimenzionalnom prostoru. Naročito korisna osobina ovog programa jeste mogućnost da se preko generisanog modela prostora prevuče fotografija snimljena u određenim uslovima (obično ortogonalna fotografija ili stereoskopski par) čime se dobija na realističnosti modela. Ova komponenta, kao i ArcGlobe podatke preuzima direktnog iz ArcCataloga i naročito iz ArcMapa i pod uslovom da su svi neophodni uslovi ispunjeni stvara kvazi trodimenzionalni model realnog prostora. Ovaj stepen integracije je veoma važan kod GIS programa, jer geografski informacioni sistemi danas nalaze primenu u veoma velikom segmentu modernog ljudskog društva, pa samim time i u arheologiji, zbog čega GIS program mora da ponudi obilje rešenja koja mogu biti primenjiva u veoma različitim situacijama i sa veoma različitim početnim podacima.


109

PRIMER KORIŠĆENJA ARCGIS-a ZA UNOS, OBRADU I PREZENTACIJU TERENSKE ARHEOLOŠKE DOKUMENTACIJE NA ARHEOLOŠKOM LOKALITETU BELO BRDO Kao što je već prikazano ranije u ovoj knjizi osnov rada sa papirnom dokumentacijom u digitalnom obliku jeste relaciona baza podataka u kojoj se podaci prikupljeni na terenu sadrže. Dalja nadgradnja ove baze jeste inkorporacija snimljenih podataka u neki GIS program, poput ArcGIS-a predstavljenog u prethodnog poglavlju. Da bih prikazao kako i na koji način arheološka istraživanja mogu da se dokumentuju kroz ArcGIS na ovom mestu ću iskoristiti delić situacije zatečene na terenu prilikom arheoloških istraživanja 2006. godine. U pitanju je temeljni rov objekta koji je detektovan u južnom delu sektora II, neposredno uz profil uspostavljen tokom sezona istraživanja koje su trajale od 1978. do 1984. godine. Nažalost, ovaj temeljni rov, koji je označen kao feature 46/2006 bar za sada nije moguće uvezati sa arheološkom dokumentacijom iz sredine 80-tih godina, što uopšte i nije za čuđenje na jednom tako kompleksom arheološkom nalazištu kao što je to Belo Brdo, gde su u periodu od 7000 godina (od najranijeg neolita do današnjih dana) mnogobrojne kulture ostavile više ili manje tragova bivstvovanja na relativno malom prostoru iznad desne obale Dunava. Ovaj feature, a za pretpostaviti da je pripada finalnim fazama Vinčanske kulture, vrlo verovatno Vinča Pločnik IIb, tj. Vinča D, sastoji se od dva temeljna rova od kojih je kraći (kraći zbog činjenice da je u trenutku detektovanja zalazio pod južni profil iskopa) orijentisan pravcem SJ, a okvirne je dužine oko 140 centimetara, dok je duži orijentisan pravcem IZ i približne je dužine 185 cm (slika 30). U okviru rova detektovano je 6 ukopa za stubove koji su bili ispunjeni drugačijom vrstom zemlje i koji su svi bili različitih dimenzija. Ovi ukopi su mesta gde su pobijane vertikalne drvene grede koje su nosile konstrukciju zida od pletera i krov. U okviru same ispune rova

112

pronađeno je i nekoliko specifičnih nalaza koji su adekvatno numerički obeleženi i izdvojeni za detaljnu arheološku obradu.

Slika 30. Feature 46/2006 u trenutku početka radova na njegovom

pražnjenju.

Prvi korak kojem se mora pristupiti pre nego što se počne unos podataka u relacionu bazu jeste njeno stvaranje koje je moguće iz potprograma ArcGIS-a pod imenom ARCCatalog. Kada se uđe u osnovni meni potrebno je definisati lokaciju gde će baza biti smeštena i nakon toga izdati komandu za kreiranje baze (slika 31). ArcCatalog potom priprema unapred dizajniranu bazu koja je standardni proizvod kompanije ESRI za rad sa prostornim podacima i njihovim atributima. Pored standardnih opcija koje svaka Microsof Access baza sadrži u ovoj bazi se sadrže i dodatne tabele organizovane tako da pruže prostor za smeštanje podataka, pravila i uslova rada u skladu sa mogućnostima samog programa.


113

Slika 31. Osnovni meni ArcCatalog-a sa opcijom odabira lokacije baze

Kada je baza za smeštaj podataka definisana, potrebno je izvršiti prilagođavanje, tj. dodati željene tabele za smeštaj prostornih i neprostornih podataka, što može da se vrši iz matičnog programa same baze, što je u ovom slučaju Microsoft Access, ali i iz ArcCatalog-a. Naročitu pažnju treba obratiti na unos indeksa koji će služiti za povezivanje prostornih i neprostornih informacija, kao i na indekse koji će služiti za povezivanje informacija o arheološkim celinama sa informacijama o specifičnim nalazima ili fotografijama.

Po unosu podataka u bazu (slika 32) dobijen je prikaz koji odražava situaciju na terenu zabeleženu u toku arheoloških iskopavanja. Informacije unete sa raznovrsne papirne dokumentacije sada su objedinjene u jednu bazu, razvrstane po svojim svojstvima i međusobno uvezane, tako da odražavaju realnu sliku terenskih istraživanja. Kada je završen unos podataka (ili čak i u toku svakodnevnog unosa u toku iskopavanja) potrebno je definisati feature dataset-ove i feature class-e, tj. setove podataka o terenskim karakterstikima i klase


114

karakteristika, što se takođe vrši u okviru podprograma ArcCatalog.

Klase karakteristika (eng. feature class) predstavljaju homogene kolekcije zajedničkih karakteristika koje imaju istu prostornu reprezentaciju, kao što su tačke, linije, poligoni i zajedničke setove atributivnih podataka. Četiri najčešće korišćene klase karakteristika su tačke, linije, poligoni i anotacije (tj. tekst na planovima ili kartama). U primeru koji je dat ovde jedna klasa karakteristika jesu prostorne mere tačaka koje obrazuju konture arheoloških celina snimljene totalnom stanicom.

Datasetovi karakteristika (eng. feature dataset) su zapravo ovojnice u koje se smeštaju klase karakteristika i koje sadrže sve informacije o jednoj klasi karakteristika, kako prostorne tako i neprostorne.

Po definisanju klasa karakteristika i odgovarajućih datasetova za njih, iste je potrebno popuniti podacima iz baze, za šta je odgovorna alatka Create feature class → From XY table (slika 33) kojom se iz sirove tabele sa podacima dobija format koji ArcGIS razume i zna kako da prikaže. Drugi način popune klasa karakteristika podacima jeste direktan unos kroz prostornu bazu podataka, iz programa Microsoft Access. U našem primeru, potrebne su dve klase karakteristika, jedna za tačke koje su izmerene EDM-om tokom samih iskopavanja na lokalitetu i druga klasa koja će sadržavati vektorske poliogne i spajati izmerene tačke čime će davati konturu izmerene arheološke celine.


115

Slika 32. Prostorna baza podataka sa unetim podacima o prostornim

koordinatama celina koje sačinjavaju rov i njihovim atributskim informacijama.

Slika 33. Alatka Create Feature Class kojom se iz prostorne baze

transformišu sirovi podaci u format kojim ArcGIS barata


116

Nakon definisanja klasa karakteristika potrebno je

odrediti njihov koordinatni sistem i projekciju. Kako se na lokalitetu Belo Brdo prilikom iskopavanja koristi lokalna koordinatna mreža, koja nije postavljena u odnosu na geografske koordinate, pod opcijama za xy koordinate potrebno je selektovati ortografsku (tj. vertikalnu) projekciju. Za Z koordinatu, tj. visinu potrebno je izabrati opciju MSL (eng. Metres Above Sea Level) sa podoznakom Heights (tj. visina) koja mora biti u pozitivnom opsegu vrednosti, da bi program znao koje su nadmorske visine dozvoljene. Nakon podešavanja projekcije i nadmorske visine potrebno je odrediti toleranciju, tj. koja vrednost decimale se uzima u obzir kod beleženja podatka. Totalna stanica Leica TCR 300 koja je u upotrebi tokom iskopavanja na lokalitetu Belo Brdo, automatski beleži izmerene vrednosti do 4 decimale, tj. do nivoa mikrometra, što je potpuno nepotrebna preciznost u slučaju arheoloških iskopavanja, jer je nije moguće primetiti golim okom, ali prilikom podešavanja svojstava klase karakteristika u ArcCatalogu moguće je izabrati i taj stepen preciznosti.

Ovako pripremljeni podaci spremni su za sledeću fazu obrade, a to je vizuelizacija kroz crtanje vektorskih oblika. Da bi ovo bilo moguće potrebno je otvoriti podprogram ArcMap koji služi, između ostalog i za vizuelizaciju podataka.

Po startovanju ArcMap-a potrebno je učitati klasu karakteristika sa prostornim podacima izmerenim na terenu. U primeru koji je dat ovde potrebno je učitati i klasu tačaka i klasu linija koje smo prethodno definisali iz ArcCatalog-a. Nakon učitavanja potrebno je definisati oznake tačaka, radi lakšeg snalaženja (slika 34). Nakon definisanja oznaka može se početi sa iscrtavanjem vektorskog poligona koji prolazi kroz zadate tačke. U tu svrhu ArcMap poseduje alatku EDITOR koja je vidljiva pri gornjem delu slike 34. Ova alatka sadrži opcije za selektovanje klase u kojoj se radi, kao i dodatne opcije tkzv. snapping-a koje služe da se izbegne greška proizvoljnog stavljanja temena poligona, tj. ova alatka omogućava da se kursor miša prilepi uz neku karakteristiku vidljivu na ekranu,


117

što su u ovom slučaju izmerene tačke. Ovim se dobija na preciznosti prikaza.

Alatka EDITOR radi na vrlo jednostavnom principu point and click, tj. dovoljno je smestiti kursos na željeno mesto i pritisnuti levo dugme miša. Alatka će potom preuzeti podatak o prostornoj koordinati snimljene tačke po x i y osi, ali za z osu koordinate moraju biti ručno unete kroz opciju properties iscrtanog poligona. Ono što je veoma bitno kod crtanja poligona jeste da prva i poslednja tačka crtanog poligona moraju biti iste da bi se zatvorila kontura poligona.

Slika 34. ArcMap sa učitanim klasama karakteristika za izmerene

tačke i vektore arheološke celine 1038 i podešenim prikazivanjem rednih brojeva tačaka i njihovih nadmorskih visina.

Na slici 35 prikazana je iscrtana kontura arheološke celine 1038, tj. usek temeljnog rova sa pripadajućim tačkama i njihovim x,y,z koordinatama, onako kako je detektovan i osnova useka koja je snimljena po pražnjenju ispune rova.

Po istom principu dodaju se konture ostalih arheoloških celina, čime se dobija konačan oblik temeljnog rova sa pripadajućim jamama stubova, kao što je to prikazano na slici 36 gde je uz vektorske konture rova i jama stubova feature


118

46/2006 dat i prikaz posebnih (tj. C nalaza) nalaza koji su otkriveni u ispuni rova.

Kod prikaza nalaza od posebne važnosti (ili C nalaza) pristup za prikaz podataka je jednostavniji nego kod celina, pošto su lokacije tih nalaza nuladimenzionalni podaci, tj. tačke izmerene u prostoru totalnom stanicom. Tako nije potrebno crtati vektorske konture tih objekata, već je dovoljno samo učitati podatke koji su struktuirani na sličan način kao što su struktuirane prvobitno učitane tačke koje definišu oblike

Slika 35. Iscrtana vektorska kontura arheološke celine 1038.


119

Slika 36. Finalni izgled svih arheoloških celina koje se koriste kao primer u ovom radu sa unetim prikazima C nalaza

arheoloških celina. Dodatna operacija koja se može izvršiti jeste da se u okviru klase karakteristika koja definiše prostorne podatke o C nalazima doda još jedno polje nazvano klasa, koje će sadržavati numeričku oznaku vrste nalaza određenu po prirodi nalaza, što će omogućiti da se pojedinačne klase nalaza prikažu uz pomoć različitih simbola koji su jedinstveni za svaku zadatu klasu. U primeru sa slike 36 postoji 5 nalaza od posebne važnosti (C brojevi 773-777) koji su po svojoj prirodi svi različiti. Priroda svakog nalaza je postala osnov za definisanje klasa koje označavaju njihovu prirodu (zastupljene klase su 1, 2, 3, 8 i 102, tj. 1= keramički fragment, 2 = kremen , 3 = obrađena kost , 8 = školjka , 102 = dno posude). Na osnovu vrednosti ovih klasa, a kroz opciju Symbology koja se sadrži u meniju Layer Properties izdvojene su posebne vrednosti i uz svaku vrednost pridodat je simbol odgovarajuće boje (slika 37).


120

Slika 37. Određivanje simbola za prikaz putem jedinstvenih vrednosti

Ovim je završen rad na izradi vektorskog oblika iskopavanih arheoloških celina, i sada postaje moguće pomoću relacija uvezati unete prostorne podatke međusobno (relacija arheološka celina ↔ c nalaz na primer), ali i povezati prostorne i neprostorne podatke svake pojedinačne arheološke celine dokumentovane prilikom iskopavanja.

U tu svrhu ArcMap poseduje alatku Joins & Relates kojoj se može pristupiti na više načina, bilo kroz svojstva svake klase karakteristika (eng. Layer Properties) ili pritiskom na desno dugme miša preko stavke koja označava pojedinu klasu u levom delu ArcMap-ovog prozora (slika 38).


121

Slika 38. Joins and Relates opcija za spajanje ili uvezivanje podataka

Ukoliko je u svakoj od klasa karakteristika i njihovim neprostornim opisima definisan zajednički podatak, tj. ključ preko kojeg se oni mogu povezati, postojaće mogućnost da se podaci povežu ili spoje. Ipak, treba biti pažljiv kod izbora alatke pošto će alatka Join podatke iz željene tabele priključiti ciljanoj tabeli na osnovu zajedničkog polja obe tabele i dodati sva polja iz željene tabele u ciljanu, dok će alatka Relate samo asocirati jednu tabelu uz drugu, a njihov pojedinačni izvorni oblik ostaće nepromenjen (Ormsby et al., 2001, str. 240-247). Kada se izabere opcija Joins and Relates pa podopcija Relate dobija se meni sa slike 39.


122

Slika 39. Izbor tabela i ključa za povezivanje podataka.

U ovom meniju pod stavkom označenom brojem 1. vrši se odabir polja iz ciljane klase karakteristika na osnovu kojeg će se vršiti kreiranje relacije. U ovom slučaju gde je cilj povezati vektorski oblik arheološke celine sa tekstualnim opisom celine, polje preko kojeg će se vršiti povezivanje jeste UnitID tj. redni broj arheološke celine. Stavka broj 2. u meniju služi za odabir layer-a ili tabele koja će se povezati sa izabranom klasom karakteristika. U ovom slučaju to je tabela Unitinformacije u kojoj se sadrže tekstualni opisi celina. Stavka broj 3. služi za odabir polja iz tabele koja se povezuje preko kojeg će se vršiti povezivanje. Konačno, poslednja stavka pod rednim brojem 4.


123

služi za unos naziva relacije koji služi da nas asocira na to šta je tom relacijom povezano. U ovom primeru kao naziv stavljen je termin prostorneneprostorneinfo da bi asociralo da se uz prostorne informacije arheoloških celina povezuju neprostorne informacije o njima. Pritiskom na taster OK relacija će automatski biti kreirana. Gore prikazano povezivanje informacija služi pre svega kod pregleda unete dokumentacije, kada se pored vizuelizacije kontura celine žele videti i detaljnije informacije o ovoj celini, poput tekstualnog opisa, rednog broja posebnih nalaza, informacija o klasi celine, vrsti ispune celine i slično. Kako to izgleda u praksi? ArcMap među mnogobrojnim alatkama sadrži i alatku za identifikaciju vektorskih ili rasterskih prikaza koja je označena nazivom Identify (slika 40).

Slika 40. Alatka Identify čiji je simbol belo slovo i u plavom krugu

Izborom ove alatke i pritiskom na levo dugme miša

iznad tačke, linije, poligona ili rasterske slike dobijaju se sve informacije koje odabrana lokacija sadrži. Ove informacije, inače nevidljive u osnovnom prozoru ArcMap-a, sadrže se u strukturi samog dokumenta koji se gleda ili u relacijama povezanim tabelama koje su asocirane uz odabrani dokument. Tako na primer, ukoliko se ovom alatkom odabere kontura arheološke celine 1038, dobijaju se informacije sa slike 41.


124

Slika 41. Opisni podaci o arheološkoj celini 1038

Kao što je moguće videti sa slike 41. postoje dve tabele koje se povezane sa vektorskom konturom celine 1038. Ovde se može napomenuti da ne postoji ograničenje po broju tabela povezanih sa nekom karakteristikom, ali da ne treba preterivati, jer sa povećanjem broja povezanih tabela raste i mogućnost greške kod povezivanja ili čak dupliranja nekih podataka. Podaci koji su prikazani u desnom delu prozora na slici 41 zapravo predstavljaju podatke koji su preneti sa unit formulara terenske dokumentacije u bazu podataka, samo su organizovani po posebnim stavkama da bi se povećala preglednost. Kada se povežu vektorski prikaz i tekstualni podaci o arheološkim celinama, preostalo je da se prikaže i foto ili video materijal snimljen prilikom rada na iskopavanju celine da bi dokumentacija bila potpuna. Iako ArcMap barata i rasterskim formatima (fotografija, digitalna ili digitalizovana je jedan od primera rasterskog formata) u ovom slučaju je pogodnije iskoristiti mogućnost ArcMap-a da zabeleži lokaciju nekog dokumenta putem hyperlink-a (vrsta veze koja ukazuje na lokaciju dokumenta bilo u okviru jednog računara, mreže računara ili na internetu) i da po potrebi taj dokument prizove uz pomoć računarskog programa koji je namenjen za rad sa tom vrstom dokumenta. Ovakav vid rada ima naročito velike


125

prednosti kada su u pitanju dokumenti poput fotografija ili video snimka, koji vrlo često mogu biti veoma veliki (npr. sekund video snimka velikog kvaliteta može zauzimati i oko 60 Mb na tvrdom disku) i vrlo nepraktični za čuvanje u okviru baze podataka, pa se uz pomoć hyperlink-a ArcMap dokument ili baza podataka u kojoj se radi održava srazmerno malom i lakom za manipulisanje jer ne sadrže velike i zahtevne dokumente koji stoje van njih, već samo putanje ka njima. Druga prednost ovog načina rada jeste činjenica da sam ArcGis ne mora da sadrži raznovrsne vrste podprograma za rad sa određenim tipovima dokumenata (kao što je na primer digitalni video snimak), što ubrzava rad samog programa, smanjuje mu veličinu, hardversku zahtevnost i mogućnost nekompatibilnosti sa određenim vrstama dokumenata. Kako u praksi izgleda povezivanje dokumenta sa nekim objektom iz ArcMap dokumenta? Uz pomoć alatke za identifikaciju objekata na radnom prostoru ArcMap-a (alatka Identify) selektuje se objekat kojem treba dodati željeni video ili foto materijal. Po pojavi prozora sa informacijama o objektu treba selektovati naziv željenog objekta u levom delu prozora i potom pritiskom na desno dugme miša aktivirati kontekstni meni (slika 42).


126

Slika 42. Dodavanje hyperlink-a ka fotografiji celine 1038

Kada se odabere opcija Add Hyperlink otvoriće se novi dijalog prozor (slika 43) u kojem može odabrati da li će veza biti u okviru lokalnog računara, nekog računara u lokalnoj mreži ili na internetu. Po izboru željenog (u ovom slučaju dokument na lokalnom računaru) i pritiska na dugme OK veza između fotografije i konture arheološke celine će biti uspostavljena. Sve dok je fotografija na mestu koje je odabrano prilikom pravljenja veze, hyperlink će funkcionisati i po želji korisnika otvarati dokument koji se tu nalazi.


127

Slika 43. Izbor lokacije dokumenta koji se vezuje uz konturu celine

Kada je veza definisana i kada korisnik želi da pogleda dokument koji je vezan uz neki sloj ili vektor u okviru ArcMap dokumenta potrebno je aktivirati alatku Hyperlink koja se nalazi na na istom toolbar-u kao i alatka Identify (slika 44).

Slika 44. Alatka Hyperlink čiji je simbol munja žute boje na krajnjem

desnom delu toolbar-a Valja istaći i da ne postoji ograničenje u broju i vrsti hyperlink-ova po jednoj celini. Ukoliko postoji više od jedne veze po objektu ArcMap će iscrtati dijalog prozor u kojem će biti moguće selektovati jedan od postojećih linkova, nakon čega će uslediti otvaranje tog dokumenta. Ovim se završava rad na unosu, povezivanju i integraciji terenske dokumentacije arheoloških iskopavanja u digitalni, interaktivni oblik spreman za laboratorijsku analizu i dalju obradu.

Na kraju, može se istaći da se ovim nivoom integracije raznorodnih dokumenata u jedan ostvaruje potpuna interaktivnost i široka dostupnost arheološke dokumentacije od


128

čega mnoga istraživanja suviše često pate, jer su informacije dostupne putem jednog ili nekoliko pritisaka levog tastera miša, što omogućava potpuni uvid u iskopavanje čak i korisnicima koji mogu biti i hiljadama kilometara od mesta događanja ukoliko je sam ArcMap dokument i prateći dokumenti postavljen na internet server ili portal. Ovakav postupak svakako nije moguć ukoliko se terenska dokumentacija drži u papirnoj formi ili čak i ako je digitalizovana skeniranjem ili unosom u baze podataka.


129

Z A K LJ U Č A K

Kao što je ova knjiga pokazala, prostorne informacije u

arheologiji su veoma bitna komponenta arheoloških radova, kako na terenu, tako i u potonjoj laboratorijskoj obradi i naučnoj analizi. Dokumentacija arheoloških iskopavanja zasniva se na više raznorodnih vrsta informacija koje se pohranjuju u odvojene fomulare namenjene svakom pojedinačnom obliku informacije. Svaka arheološka dokumentacija u osnovi mora sadržati terenske skice i planove, dnevnike iskopavanja, dnevnike fotografija i fotografije, kartone posebnih nalaza i pripadajuće fotografije i crteže, dnevnike nivelirskog merenja, grobne zapisnike (ukoliko postoje grobovi), a pored navedenih stavki dokumentaciju je moguće proširiti i audio-video zapisima. Veliki problem kod svih arheoloških istraživanja, a naročito kod onih koja su bila velikog obima jeste nepreglednost gore nabrojane terenske dokumentacije u papirnom obliku, koja prati svaka arheološka istraživanja i potrebna je za kasniju naučnu analizu i interpretaciju. Sama raznovrsnost i raznorodnost informacija koje se prikupljaju prilikom arheoloških iskopavanja uslovljava i različite vrste dokumenata u kojima se takve informacije čuvaju, koji često mogu biti struktuirani na potpuno međusobno različitim principima i metodama. Dodatan problem predstavlja i fizički obim papirne dokumentacije, kao i podložnost propadanju usled protoka vremena, ali i usled intenzivnog korišćenja i neadekvatnog skladištenja.

Kao jedna od mogućih alternativa javlja se digitalna dokumentacija, koja poprima sve veću popularnost, naročito u poslednje dve decenije XX veka, da bi danas postala paralela papirnoj verziji, a ponegde čak i zakonski prihvatljiv oblik zvanične dokumentacije arheoloških istraživanja. Naravno, primena računara, digitalnih fotoaparata, skenera velikih formata i druge slične digitalne opreme, povlači za sobom potrebu za struktuiranjem i definisanjem formata digitalnih dokumenata kao i u slučaju papirne dokumentacije, jer puki

132

proces digitalizacije papirne dokumentacije u digitalnu skeniranjem ili vektorizovanjem nije dovoljan da bi se rešili ranije navedeni problemi koji se javljaju kod klasične dokumentacije. Čak i u digitalnom obliku terenska skica ili fotografija ne predstavlja ništa drugo do statični dokument koji nosi informaciju ograničene vrednosti. Tek kada se raznovrsne i raznorodne informacije, prikupljene u toku procesa arheoloških iskopavanja mogu međusobno preklopiti u procesu analize, tada pojedinačna vrednost informacije koju svaka vrsta dokumenta nosi dobija dodatnu vrednost, jer pruža daleko bolji uvid u pravo stanje stvari zatečeno prilikom terenskih istraživanja.

Da bi analiza prikupljenih i digitalizovanih terenskih informacija bila moguća potrebna je alatka koja može da objedini dve osnovne vrste informacija koje se prikupljaju u toku arheoloških istraživanja i da tim informacijama potom manipuliše i da ih vizualizuje. Ove dve vrste informacija mogu se grubo podeliti na: 1. prostorne i 2. neprostorne (atributivne) informacije.

Prostorne informacije u sebi sadrže podatke o lokaciji pokretnog ili nepokretnog arheološkog materijala u okviru prostora na kojem se vrše arheološka istraživanja. Ove informacije mogu biti predstavljene u vidu apsolutnih geografskih koordinata (izraženih kroz vrednosti geografske dužine i širine) ili u vidu koordinata koje su referencirane u odnosu na lokalno postavljenu koordinatnu mrežu (vrednosti izražene formatu x,y,z gde su x i y koordinata vrednosti po x i y osi u koordinatnom sistemu, a z vrednost predstavlja apsolutnu nadmorsku visinu merene koordinate).

Neprostorne informacije, kao što im to i ime kaže ne sadrže u sebi podatke o prostornoj lokaciji, već opisne informacije o nekoj prostornoj karakteristici ili objektu. Ove informacije mogu biti veoma raznorodne, kao što je recimo tekstualni opis istražene arheološke celine, numerički izražena vrednost dimenzija nekog objekta, šifrirani kod pokretnih arheoloških nalaza pronađenih u određenoj celini i slično, ali im je zajednička stavka da prate prostorne informacije i daju detaljni uvid u prirodu tih informacija.


133

Kao alatka koja objedinjuje ove dve vrste informacija javljaju se geografski informacioni sistemi, računarski programi koji, kao što im to ime kaže poreklo vode iz savremene geografije, nauke koja se bavi opisom zemljine površine i njenih karakteristika. Geografski informacioni sistemi, iako ne novitet u oblasti geografije, svoj pravi procvat doživljavaju tek krajem 70-tih godina XX veka uporedo sa procvatom personalnih računara manjih dimenzija i niže cene, dostupnih široj javnosti za različite potrebe. Geografski informacioni sistemi u sebi sadrže mogućnosti vizuelizacije, ali i analize prostornih informacija i njihovih atributa i primenjuju se u širokom spektru delatnosti modernog ljudskog društva, od same geografije, preko saobraćaja, praćenja kriminala, razvoja ekonomije, ali i kod arheoloških istraživanja.

Jedno od najpoznatijih programskih rešenja ove vrste naziva se ArcGIS, proizvod firme pod nazivom ESRI iz SAD, jednog od pionira u svetu geografskih informacionih sistema. Ova alatka, u nameri da zadovolji što veći broj korisnika i njihove raznovrsne potrebe, tokom godina razvitka izrasla je u izuzetno obiman i fleksibilan računarski program koji predstavlja industrijski standard u oblasti geografskih informacionih sistema. Iako ne jedini alat, svakako je najpoznatiji i najzastupljeniji, pa čak i u svetu arheologije. Ovo je svakako lako potvrditi i samim uvidom u Internet prezentaciju firme ESRI na kojoj je oblast arheologije predstavljena posebnim linkom.7

U ovom radu kao primer za prikaz mogućnosti obrade terenske dokumentacije arheoloških istraživanja korišćena je dokumentacija sa arheoloških istraživanja na lokalitetu Belo Brdo kraj Beograda (kampanje 1998-2007), mada je ovu vrstu obrade arheoloških informacija moguće, uz vrlo malo prilagođavanja, primeniti na bilo kojim arheološkim istraživanjima.

Na pomenutom lokalitetu 1998. godine otpočeta je treća kampanja arheoloških istraživanja koja uz jednu godinu prekida

7 http://www.esri.com/industries/archaeology/index.html


134

(2000. godine nije bilo istraživanja) traju do danas. Od samog početka radova, dokumentacija istraživanja vršena je uporedo u papirnoj i digitalnoj formi, potonja prvenstveno zbog mogućnosti kasnije brze i detaljne laboratorijske analize. Zarad što brižljivijeg beleženja informacija prilikom terenskih istraživanja primenjen je metod kopanja Harisovom matricom kod koje je izuzetno važno beležiti relacione odnose kod arheoloških celina koje se iskopavaju putem 4 zakona arheološke stratigrafije, jer se tako dobija relativna hronologija arheološkog nalazišta koje se iskopava. Ovakav metod beleženja informacija postao je odličan osnov za dizajn relacione baze podataka koja je osnovni izvor informacija za geografske informacione sisteme.

Relacione baze podataka, takođe jedan od izuma koji je zaživeo naročito posle 70-tih godina XX veka i pionirskog rada Edgara Tedda Codda (E.T. Codd, 1970, str. 378-387) inženjera IBM-a, danas se široko primenjuju u svim aspektima informacionih delatnosti (čak i najveći svetski Internet pretraživač Google je jedna veoma velika i usložnjena relaciona baza podataka), pa tako i u oblasti geografskih informacionih sistema.

Veoma bitna činjenica kod relacionih baza podataka jeste da se one, kao što to ime kaže, zasnivaju na definisanju relacija između podataka koji se sadrže u okviru baze. Ove relacije povezuju u smislenu celinu raznorodne informacije u okviru baze na osnovu jedne zajedničke informacije koja se sadrži u svim skupima informacija koje se povezuju.

Kod terenske arheološke dokumentacije sa iskopavanja na lokalitetu Belo Brdo kao najvažnija zajednička informacija može se postaviti naziv arheološke celine koja se istražuje, pošto je to informacija koja se ponavlja i kod pokretnih i kod nepokretnih arheoloških nalaza koji potiču iz te celine. Ovaj podatak zajednička je vrednost spiska posebnih nalaza, koordinatama koje definišu oblik celine, tesktualnom opisu celine, foto dnevniku i svim ostalim prikupljenim informacijama iz te celine.


135

Pravilno razvrstane u posebne tabele prema kategoriji informacije koju predstavljaju ove vrednosti mogu se relativno lako uneti (direktno ili indirektno) u bilo koju relacionu bazu podataka, kao što je to prikazano u ovom radu. Izbor sistema za upravljanje bazama podataka leži isključivo na korisniku i zasniva se pre svega na ceni proizvoda, lakoći korišćenja i kompatibilnosti sa GIS programom u kojem se obrada informacija izvršava. U primeru koji je prikazan u ovom radu, korišćen je proizvod firme Microsoft, Office Access, prvenstveno zbog jednostavnosti njegovog korišćenja, široke dostupnosti usled integracije sa programskim paketom Office i relativno lakom pristupu ovoj bazi podataka od strane ArcGIS-a.

Unos podataka snimljenih na terenu prilikom iskopavanja u Access bazu je relativno jednostavan i linearan posao. Pre svega, potrebno je definisati polja u okviru pojedinačnih tabela i definisati koja vrsta podatka se koristi u svakom od kojih tipova polja, da bi se eliminisala ili umanjila mogućnost greške. Nakon definisanja tabela potrebno je definisati i relacione odnose između istovetnih polja u različitim tabelama da bi se podaci koji će biti unošeni međusobno korelirali. Nakon toga, podatke je moguće unositi direktno (kroz tabelarne unose ili formulare) ili indirektno (uvoženjem iz već postojećeg dokumenta organizovanog na istovetan način kao i tabela u bazi u koju se informacije planiraju smestiti).

Kada su podaci uneti i uvezani u bazi podataka na gore prikazani način rad se prenosi u sam ArcGIS gde se uneti podaci učitavaju u radni prostor programa radi dalje obrade i prvenstveno vizuelizacije u virtuelnom prostoru računarskog sveta. Radi lakšeg snalaženja potrebno je definisati klase karakteristika i njihove setove podataka, čime se dobijaju grupe informacija istih kvaliteta za koje važe ista pravila. Jedno od osnovnih pravila je da svi podaci jedne klase karakteristika moraju imati istu definiciju prostora, tj. projekciju da bi bili prikazani na odgovarajući način. U slučaju većine arheoloških iskopavanja ta projekcija će biti ortografska, sa z vrednošću


136

definisanom kao nadmorska visina u pozitivnom opsegu vrednosti.

U ovom radu za primer su iskorišćena dva temeljna rova objekta koji moguće pripada finalnoj fazi vinčanske kulture (Vinča Pločnik IIb, tj. Vinča D) sa 6 ukopa za stubove detektovanih u njima i pripadajućim posebnim nalazima koji je otkriven u toku kampanje 2006. godine. Kroz primer je prikazano kako je od koordinata tačaka gore opisanih arheoloških celina oformljena jedna klasa karakteristika sastavljena od samih tačaka i vektorskih kontura celina i druga klasa karakteristika koju su predstavljale koordinate tačaka posebnih nalaza otkrivenih u okviru ove karakteristike na terenu. Nakon vizuelnog definisanja ovih klasa (tj. iscrtavanja vektorskih kontura arheoloških celina) uz svaku prostornu informaciju pridružene su atributivne informacije koje su sa prostornim informacijama povezane putem jedinstvenog identifikacionog broja arheološke celine u slučaju klase karakteristika samih celina, dok je u slučaju posebnih nalaza povezujuća informacija bila identifikacioni broj samog nalaza.

Po povezivanju prostornih i atributivnih informacija preostalo je da se uz pojedinačne celine i posebne nalaze pridruže odgovarajuće terenske fotografije i fotografije nalaza, što je relativno lako uraditi, iako ArcGIS sam po sebi ne sadrži opciju za direktni prikaz digitalnih fotografija, već u tu svrhu koristi proces koji se naziva hyperlinking, tj. uz pomoć veze (eng. link) se ostvaruje učitavanje ciljanog foto dokumenta u matičnom programu za gledanje fotografija. Ova opcija omogućuje da veličina samog dokumenta bude relativno mala, što naročito pogodi kada je potrebno tako pripremljene dokumente transportovati ili postaviti na Internet (još jedna od pogodnosti digitalne dokumentacije) i sprečava da dođe do zagušenja informacijama, jer se foto /video dokument poziva po potrebi korisnika, tj. nije stalno vidljiv i ne zauzima neprekidno radni prostor monitora.

Dokument kreiran u ArcGIS-u na gore predstavljeni način objedinjuje sve vidove papirne terenske arheološke dokumentacije u jednu celinu. Ova celina u kojoj su svi podaci


137

međusobno uvezani relacijama je dinamičke prirode, tj. moguće je putem SQL jezika (eng. Structured Query Language) koji je jezik upita relacionih baza podataka vršiti postavljanje kriterijuma prikaza informacija, ukrštanje raznovrsnih informacija međusobno, njihovo preklapanje, prikazivanje ili ne i slično. Pored ovog, moguće je, posebno dizajniranim alatkama vršiti i analize prostora i distribucije artefakata u prostoru, kao i trodimenzionalno modelovanje iskopavanog prostora ali ovi aspekti geografskih informacionih sistema prevazilazi temu ovog rada, te o njima neće biti više reči.

Geografski informacioni sistemi danas su već veoma zastupljeni u arheološkoj praksi u svetu, i koriste se od oblasti zaštite i menadžmenta kulturnog nasleđa i arheoloških resursa, preko digitalne arheološke dokumentacije iskopavanja i pejsažne arheologije, do prostornog i simulacionog modelovanja. Daljim razvojem GIS-a svakako će se javiti i nove primene u oblasti arheologije, a trenutno je svakako najzanimljivija, iako tek u pionirskoj fazi, mogućnost vremenskog modelovanja prostora, što je naročito od koristi pri posmatranju promena u prošlim ljudskim društvima.


138

B I B L I O G R A F I J A

Bintliff, J. L. (1977). Natural environment and human settlement in prehistoric Greece. Oxford, British Archaeological Reports. Burrough, P.A. (1986). Principles of GIS for land resources assessment. Oxford, Clarendon Press. Burrough, P.A., McDonnell, R. (1998). Principles of Geographical Information Systems. Oxford, Oxford University Press. Codd, E.T. (1970). A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Communications of the ACM, Vol. 13, Number 6, str. 378-387. Conolly, J., Lake, M. (2006). Geographical Information Systems in Archaeology. Cambridge, Cambridge University Press. Couclelis, H. (1999). Space, time, geography. U Longley, P.A., Goodchild, M.F., Maguire, D.J., Rhind, D.W. (ured.)., Geographical Information Systems, Vol. I, Principles and Technical Issues, str. 29-38. New York, John Wiley & Sons. Rudolf F. Graf (1999). Modern Dictionary of Electronics. Oxford, Newnes. DeMers, M.N. (1997). Fundamentals of Geographic Information Systems. New York, John Wiley & Sons. Findlow, F.J. & Ericson, J.E. (ur.) (1980). Catchment analysis: essays on prehistoric resource space. Anthropology UCLS, Vol. 10, br. 1 & 2. Los Angeles, University of California. Gaffney, V., Stančić, Z. (1991). GIS Approaches to Regional Analysis: a Case Study of the Island of Hvar. Ljubljana, Znanstveni inštitut Filozofske fakultete. Goodchild, M.F. (1996). Geographic information systems and spatial analysis in the social sciences. U Anthropology, space and geographic information systems, urednici Aldenderfer, M. Maschner, H.D.G., Spatial Information Series, str. 241-250. New York, Oxford University Press. Harris, E.C. (1989). Principles of Archaeological Stratigraphy Second Edition. London, Academic Press.

140

Harmon. J.E., Anderson, S.J. (2003), The Design and Implementation of GIS. New York, John Wiley & Sons. Harvey, D. (1969). Explanation in Geography. London, Edward Arnold. Jones, C. (1997). Geographical Information Systems and Computer Cartography. Harlow, Longman. Hunt, E.D. (1992). Upgrading site-catchment analyses with the use of GIS: investigating the settlement patterns of horticulturalists. World Archaeology, 24 (2), str. 283-309. Kavanagh, B. F. & Glenn Bird, S. J. (1996). Surveying principles and applications (4 ed.). New Jersey, Prentice Hall. Kohler, T.A. (1988). Predictive locational modelling: history ad current practice. U Judge, W.J. & Sebastian, L. (ur.), Quantifying the present, predicting the past. Denver, US Department of the Interior Bureau of Land Management, str. 19-59. Kuna, M. (2000). Session 3 discussion: comments on archaeological prediction. U Lock, G. (ur.), Beyond the map: archaeology and spatial technologies, NATO Science Series A: Life Sciences, str. 180-186. Amsterdam, IOS Press Marble, D.F. (1990). The potential methodological impact of GIS on the social sciences. U Allen, K.M.S., Green, S.W., Zubrow, E.B.W., ur., Interpreting Space: GIS and Archaeology, str. 9-21. London, Taylor & Francis. Ormsby, T., Napoleon, E., Burke, R., Groessl, C., Feaster, L. (2001). Getting to Know ArcGIS. Redlands, ESRI Press. Peuquet, D.J. (1977). Raster data handling in geographic information systems. New York, Guilford Press. Pickles, J. (1995). Ground truth: the social implications of geographic information systems. Buffalo, Geographic Information Systems Laboratory, New York State University. Robinson, A.H., Jorrison, J.L, Muehrcke, P.C., Kimerling, A.J., Guptill, S.C. (1995). Elements of Cartography, 6th edition. New York, John Wiley and Sons. Shennan, S. (1997). Quantifying Archaeology. Edinburgh, Edinburgh University Press.

141

Starr, J. & Estes, J. (1990). Geographic information systems. New Jersey, Prentice Hall. Tomlinson, R.F. (1982). Panel discussion: technology alternatives and technology transfer. U Douglas, D.H. & Boyle, A.R. (ur.), Computer assisted cartography and information processing: hope and realism, str. 65-71. Ottawa, Canadian Cartographic Association. Vita-Finzi, C. & Higgs, E. (1970). Prehistoric economy in the Mount Carmel area of Palestine: site catchment analysis. Proceedings of the Prehistoric Society, 36, str. 1-37. Wheatley, D., Gillings, M. (2002). Spatial Technology and Archaeology: The Archaeological Applications of GIS. London, Taylor & Francis. Worboys, M.F. (1995). GIS: A Computing Perspective. London, Taylor & Francis. Wright, D.J., Goodchild, M.F., Proctor, J.D. (1997). Demystifying the persistent ambiguity of GIS as ’tool’ versus ’science’. The Annals of the Association of American Geographers, 87, str. 346-362.

142

Miroslav Marić PRIMENA GEOGRAFSKIH INFORMACIONIH SISTEMA U ARHEOLOŠKOJ TERENSKOJ DOKUMENTACIJI Izdavač: Print Shop d.o.o. Za izdavača: Vladimir Marković Urednik: Vladimir Marković Recenzenti: prof. dr Nenad Tasić, dr Jasna Vuković Grafički prelom knjige i dizajn korica: Miroslav Marić Tiraž: 300 Štampa: Print Shop d.o.o. Omladinskih Brigada 86, 11070 Novi Beograd CIP - Каталогизација у публикацији Народна библиотека Србије, Београд 007:528.8/.9]:004 007:912]:004 007:902]:004 004.42ARCGIS МАРИЋ, Мирослав, 1977- Primena geografskih informacionih sistema u arheološkoj terenskoj dokumentaciji / Miroslav Marić. - Beograd : Print shop, 2011 (Beograd : Print shop). - 144 str. : ilustr. ; 24 cm Tiraž 300. - Napomene i bibliografske reference uz tekst. - Bibliografija: str. 140-142. ISBN 978-86-911733-8-8 a) Информациони системи, географски b) Археологија - Примена рачунара c) Апликативни програм ARCGIS COBISS.SR-ID 183670796

miroslav maric: primena gis-a u arheoloskoj terenskoj dokumentaciji

Documents