Integrasi Data Geospatial Johor dengan Infrastruktur MyGDI

MyGDI

Oleh Shahabuddin Amerudin

Pengenalan

Pembangunan geospatial di Malaysia kini semakin pesat, seiring dengan perkembangan teknologi dan keperluan untuk pengurusan maklumat yang lebih cekap di pelbagai peringkat. Negeri Johor, sebagai salah satu negeri utama di Malaysia, perlu mengambil langkah proaktif dalam mengintegrasikan data geospatial yang dikumpulkan dengan sistem yang telah ditetapkan oleh Pusat Geospatial Negara (PGN). Ini bukan sahaja memastikan data yang dikumpulkan adalah seragam dan boleh diakses oleh pelbagai agensi, tetapi juga membolehkan Johor untuk memanfaatkan infrastruktur yang telah sedia ada, seperti MyGDI (Infrastruktur Data Geospatial Negara), yang dibangunkan oleh PGN. Artikel ini membincangkan bagaimana pelan induk geospatial negeri Johor boleh diselaraskan dengan standard dan infrastruktur MyGDI, serta kepentingan pematuhan kepada garis panduan yang telah ditetapkan.

Pematuhan kepada Standard MyGDI

Pematuhan kepada standard MyGDI merupakan elemen asas dalam memastikan data geospatial yang dikumpulkan adalah berkualiti tinggi dan sesuai untuk digunakan dalam pelbagai aplikasi. MyGDI menetapkan pelbagai standard dan garis panduan teknikal yang perlu diikuti oleh agensi-agensi yang terlibat dalam pengumpulan, penyimpanan, dan perkongsian data geospatial. Salah satu aspek penting dalam pematuhan ini adalah pengurusan metadata. Metadata berfungsi sebagai deskripsi data geospatial, yang merangkumi maklumat seperti tarikh pengumpulan, sumber data, skala, dan ketepatan. Dalam konteks Pelan Induk Geospatial Negeri Johor, setiap set data yang dikumpulkan mesti disertakan dengan metadata yang lengkap dan mengikut format yang ditetapkan, seperti ISO 19115. Ini akan memudahkan pengguna lain untuk memahami konteks data dan menggunakannya dengan betul.

Selain daripada metadata, format data juga memainkan peranan penting dalam pematuhan kepada standard MyGDI. Data geospatial perlu disimpan dalam format yang serasi dengan sistem yang digunakan oleh MyGDI, seperti Shapefile, GeoJSON, atau GML. Format-format ini dipilih kerana mereka menawarkan fleksibiliti tinggi dan keserasian yang luas dengan pelbagai perisian GIS yang digunakan di peringkat global. Dengan menggunakan format yang standard, negeri Johor dapat memastikan data yang dikumpulkan dapat diintegrasikan dengan mudah ke dalam pangkalan data MyGDI tanpa mengorbankan kualiti atau struktur data asal.

Selain itu, aspek privasi dan keselamatan data juga tidak boleh diabaikan. Data geospatial mungkin mengandungi maklumat yang sensitif atau peribadi, dan oleh itu, ia perlu dilindungi mengikut peraturan yang ditetapkan oleh MyGDI dan undang-undang seperti Akta Perlindungan Data Peribadi 2010 (PDPA). Ini termasuk penyulitan data, kawalan akses yang ketat, dan langkah-langkah keselamatan lain yang dapat memastikan data tersebut tidak terdedah kepada pihak yang tidak bertanggungjawab.

Penggunaan Infrastruktur MyGDI

Selain pematuhan kepada standard MyGDI, satu lagi komponen penting dalam pelaksanaan Pelan Induk Geospatial Negeri Johor adalah penggunaan infrastruktur MyGDI. Infrastruktur ini, yang dibangunkan oleh Pusat Geospatial Negara, menyediakan platform untuk integrasi dan perkongsian data geospatial di seluruh negara. Penggunaan infrastruktur ini akan membolehkan Johor untuk menggabungkan data geospatial yang dikumpulkan dengan pangkalan data nasional, sekali gus memudahkan perkongsian data antara agensi negeri dan nasional.

Langkah pertama dalam penggunaan infrastruktur MyGDI adalah penghantaran dan penyelarasan data. Data geospatial yang dikumpulkan di peringkat negeri Johor perlu dihantar ke MyGDI untuk diselaraskan dengan pangkalan data nasional. Ini termasuk pelbagai jenis data seperti peta topografi, data tanah, data kemudahan awam, dan lain-lain yang relevan dengan perancangan dan pembangunan negeri. Proses ini memerlukan penyelarasan yang rapi antara agensi negeri dan PGN untuk memastikan bahawa data yang dihantar adalah tepat, terkini, dan memenuhi standard yang ditetapkan.

Setelah data dihantar dan diselaraskan, agensi-agensi di negeri Johor akan mendapat akses kepada data geospatial nasional melalui portal MyGeoportal. Akses ini adalah kritikal untuk membuat keputusan yang lebih informatif, terutamanya dalam perancangan pembangunan yang melibatkan analisis merentas sempadan atau memerlukan maklumat dari negeri lain. Sebagai contoh, dalam merancang jaringan pengangkutan yang menghubungkan Johor dengan negeri-negeri bersebelahan, akses kepada data geospatial dari negeri-negeri lain akan membolehkan perancangan yang lebih berkesan dan menyeluruh.

Selain itu, kemas kini dan penyelenggaraan data adalah aspek penting dalam penggunaan infrastruktur MyGDI. Data yang disimpan dalam pangkalan data MyGDI perlu dikemas kini secara berkala untuk memastikan bahawa ia sentiasa relevan dan boleh digunakan untuk analisis semasa. Ini memerlukan kerjasama berterusan antara agensi di negeri Johor dan PGN dalam memastikan bahawa data yang dikumpulkan dan disimpan adalah sentiasa terkini, tepat, dan mematuhi piawaian yang ditetapkan. Penyelenggaraan data ini adalah kritikal untuk mengelakkan penggunaan data usang yang boleh mengakibatkan kesilapan dalam perancangan dan keputusan.

Kesimpulan

Dalam usaha membangunkan Pelan Induk Geospatial Negeri Johor, pematuhan kepada standard MyGDI dan penggunaan infrastruktur MyGDI adalah elemen-elemen penting yang perlu diberi perhatian serius. Dengan mematuhi garis panduan yang ditetapkan oleh Pusat Geospatial Negara, negeri Johor dapat memastikan bahawa data geospatial yang dikumpulkan adalah berkualiti tinggi, seragam, dan boleh diintegrasikan dengan mudah ke dalam pangkalan data nasional. Penggunaan infrastruktur MyGDI pula akan membolehkan Johor untuk memanfaatkan data geospatial yang sedia ada di peringkat kebangsaan, serta memudahkan perkongsian data antara agensi negeri dan nasional. Kerjasama erat antara agensi-agensi di negeri Johor dan PGN juga adalah kunci kepada kejayaan pelaksanaan Pelan Induk Geospatial Negeri Johor. Dengan langkah-langkah yang betul, pelan ini bukan sahaja akan menyokong pembangunan negeri Johor, tetapi juga akan menyumbang kepada pembangunan geospatial yang lebih luas di peringkat kebangsaan.

Rujukan:

  • Pusat Geospatial Negara. (n.d.). MyGDI: Infrastruktur Data Geospatial Negara. Diakses dari https://www.mygeoportal.gov.my
  • Jabatan Perancangan Bandar dan Desa Semenanjung Malaysia. (2019). Manual Penyediaan Data Geospatial Bersepadu.

US Airstrikes Killed at Least 22,000 Civilians Since 9/11

20 years after the terrorist attacks on New York City’s World Trade Center of Sept 11, 2001, at least 22,000 civilians have been killed in U.S. airstrikes during the war on terror, mainly in Afghanistan, Iraq and Syria. The minimum estimate counts around 11,500 civilian airstrike deaths in Iraq, 5,700 in Syria and 4,800 in Afghanistan. Additional deaths occurred in Somalia, Yemen, Pakistan and Libya. The maximum estimate by UK NGO Airwars, which analyzed declared U.S. airstrikes since 2001, is more than twice as high at around 48,000.

Meanwhile, more than 7,000 U.S. service members and more than 8,000 contractors had died in post 9/11 wars as of July 2021, shortly before the U.S. ended its longest ever war in Afghanistan in August. As the world on this Saturday remembers the almost 3,000 people killed in the 9/11 attacks, a grim toll and few triumphs emerge on both sides.

While the civilian casualties have more obvious peaks in Iraq in 2003/2004 and in Syria between 2015 and 2019, the Afghanistan war saw fewer deaths per year on average but killed between 100 and 550 Afghan civilians every year between 2006 and 2019. No complete data for 2021 was available

Source: https://www.statista.com/chart/25748/us-airstrikes-civilian-casulties/

Inisiatif Penubuhan Pelan Induk Geospatial Negeri Johor

Pelan Induk Geospatial Negeri Johor

Oleh Shahabuddin Amerudin

Pengenalan

Dalam era digitalisasi dan globalisasi yang pesat, teknologi geospatial telah menjadi satu keperluan asas dalam perancangan dan pembangunan negeri. Negeri Johor, yang terkenal dengan pembangunan pesat dalam sektor ekonomi, infrastruktur, dan sosial, perlu memperkenalkan sebuah Pelan Induk Geospatial yang komprehensif bagi menguruskan data geospatial dengan lebih berkesan. Pelan ini bertujuan untuk memastikan Johor mampu memanfaatkan sepenuhnya teknologi geospatial dalam menyokong pembangunan mampan, mempertingkatkan pengurusan sumber, serta meningkatkan kualiti hidup rakyatnya. Di samping itu, pelan ini juga akan memastikan data geospatial Johor diselaraskan dengan keperluan dan piawaian nasional, khususnya melalui pematuhan kepada standard MyGDI yang ditetapkan oleh Pusat Geospatial Negara (PGN).

Objektif dan Kepentingan Pelan Induk Geospatial

Objektif utama pelan ini adalah untuk memperkukuhkan infrastruktur teknologi geospatial di Johor, serta memudahkan pengurusan dan perkongsian data antara agensi kerajaan, sektor swasta, dan masyarakat umum. Pembangunan ini penting bagi memastikan segala perancangan, sama ada dalam sektor perumahan, perindustrian, atau pertanian, dapat dijalankan berdasarkan data geospatial yang tepat dan terkini. Selain itu, pelan ini juga bertujuan untuk memaksimumkan penggunaan teknologi geospatial dalam pengurusan sumber alam seperti tanah, air, dan hutan. Sebagai contoh, dengan data geospatial yang terperinci, kerajaan negeri boleh merancang penggunaan tanah dengan lebih efisien, mengelakkan pembaziran sumber, dan memastikan kelestarian alam sekitar.

Kepentingan pelan ini juga terletak pada kemampuan untuk meningkatkan kecekapan perkhidmatan awam seperti pengurusan bencana, perancangan bandar, dan penyampaian perkhidmatan kesihatan. Sebagai contoh, dalam pengurusan bencana seperti banjir, data geospatial yang tepat dapat membantu pihak berkuasa mengenal pasti kawasan yang berisiko tinggi dan merangka pelan mitigasi yang berkesan. Di samping itu, perkhidmatan pengangkutan awam juga dapat dipertingkatkan dengan menggunakan data geospatial untuk merancang laluan bas atau tren yang lebih efisien, dengan mengambil kira kepadatan penduduk dan pola perjalanan harian.

Pematuhan kepada Standard MyGDI dan Penggunaan Infrastruktur MyGDI

Salah satu elemen penting dalam pelan ini adalah pematuhan kepada standard MyGDI yang ditetapkan oleh PGN. Standard ini penting untuk memastikan data geospatial yang dikumpul oleh kerajaan negeri adalah seragam dan boleh digunakan oleh pelbagai agensi, termasuk di peringkat persekutuan. Sebagai contoh, data penggunaan tanah yang dikumpul oleh negeri Johor perlu mematuhi standard MyGDI bagi memastikan ia boleh disepadukan dengan data lain seperti data geologi atau data alam sekitar yang disimpan dalam pangkalan data MyGDI. Ini akan memudahkan perkongsian data antara agensi, serta memastikan perancangan yang lebih menyeluruh dan bersepadu dapat dilakukan.

Penggunaan Infrastruktur MyGDI juga adalah satu langkah penting dalam memastikan data geospatial Johor boleh diakses dan digunakan oleh pelbagai pihak. Infrastruktur MyGDI menyediakan platform yang membolehkan data geospatial dikongsi dan digunakan dengan lebih meluas, sama ada oleh agensi kerajaan, sektor swasta, atau masyarakat umum. Sebagai contoh, data geospatial mengenai lokasi kemudahan awam seperti hospital, sekolah, atau balai polis boleh diakses oleh pihak berkuasa tempatan atau syarikat swasta bagi tujuan perancangan atau pelaksanaan projek. Ini akan memastikan segala keputusan yang dibuat adalah berdasarkan data yang tepat dan terkini, serta mengelakkan berlakunya pertindihan atau konflik dalam penggunaan sumber.

Strategi Pelaksanaan

Pelaksanaan Pelan Induk Geospatial Negeri Johor akan dijalankan dalam beberapa fasa yang dirancang secara teliti untuk memastikan keberkesanan dan kelestarian pelan ini. Pada fasa pertama (tahun 1-2), penilaian terhadap keperluan dan kapasiti sedia ada akan dijalankan, diikuti dengan penyediaan kerangka kerja dasar yang mantap. Pada fasa ini, kerajaan negeri akan melakukan penilaian terhadap infrastruktur teknologi yang ada, serta mengenal pasti kekurangan atau jurang yang perlu ditangani. Pada masa yang sama, kerangka kerja dasar akan disediakan untuk memastikan segala aktiviti yang dijalankan adalah selaras dengan visi dan misi pelan ini.

Fasa kedua (tahun 3-5) melibatkan pengumpulan dan pemprosesan data geospatial yang lebih terperinci. Data ini akan meliputi pelbagai aspek seperti penggunaan tanah, perancangan bandar, infrastruktur, dan sumber alam. Data yang dikumpul juga akan diselaraskan dengan standard MyGDI dan diintegrasikan ke dalam pangkalan data MyGDI untuk memastikan ia boleh dikongsi dan digunakan oleh pelbagai pihak. Selain itu, pada fasa ini juga, kerajaan negeri akan membangunkan infrastruktur teknologi seperti pusat data geospatial yang canggih, serta menyediakan latihan kepada tenaga kerja yang terlibat.

Fasa ketiga (tahun 6-10) akan memberi tumpuan kepada peningkatan dan inovasi dalam penggunaan teknologi geospatial. Pada fasa ini, pelbagai aplikasi geospatial akan dibangunkan untuk menyokong pelbagai sektor seperti pertanian, perindustrian, dan pelancongan. Sebagai contoh, aplikasi geospatial boleh digunakan untuk mengenal pasti kawasan pertanian yang berpotensi tinggi atau untuk merancang pembangunan industri yang lebih mampan. Selain itu, data geospatial juga akan sentiasa dikemas kini dan relevan untuk analisis semasa, serta inovasi dalam penggunaan data akan disokong bagi meningkatkan kualiti hidup rakyat Johor.

Cabaran dan Penyelesaian

Pelaksanaan Pelan Induk Geospatial Negeri Johor tidak akan terlepas daripada pelbagai cabaran yang perlu ditangani dengan bijak. Salah satu cabaran utama adalah kekangan kewangan, di mana kos pembangunan infrastruktur dan pengumpulan data geospatial adalah tinggi. Oleh itu, kerajaan negeri perlu mencari sumber pembiayaan alternatif seperti melalui kerjasama dengan sektor swasta atau memohon bantuan pembiayaan daripada kerajaan persekutuan. Sebagai contoh, kerajaan negeri boleh menjalin kerjasama dengan syarikat swasta melalui inisiatif Public-Private Partnership (PPP) bagi membiayai projek-projek tertentu.

Selain itu, cabaran dari segi keselamatan dan privasi data juga perlu diberi perhatian serius. Data geospatial sering kali mengandungi maklumat yang sensitif, terutamanya apabila melibatkan maklumat mengenai infrastruktur kritikal atau maklumat peribadi. Oleh itu, kerajaan negeri perlu memastikan bahawa sistem keselamatan yang komprehensif dilaksanakan untuk melindungi data tersebut. Ini termasuk pematuhan kepada undang-undang seperti Akta Perlindungan Data Peribadi 2010 (PDPA), serta pelaksanaan sistem kawalan akses yang ketat bagi memastikan hanya pihak yang diberi kebenaran sahaja boleh mengakses data tersebut.

Cabaran dari segi penyelarasan antara agensi kerajaan negeri, persekutuan, serta sektor swasta juga tidak boleh diabaikan. Penyelarasan ini penting bagi memastikan segala aktiviti yang dijalankan adalah selaras dan tidak berlaku pertindihan atau konflik. Bagi menangani cabaran ini, penubuhan satu badan penyelaras yang kukuh seperti Jawatankuasa Pengurusan Geospatial Negeri adalah penting. Jawatankuasa ini akan bertanggungjawab untuk memastikan kelancaran operasi dan komunikasi antara semua pihak yang terlibat, serta memastikan segala aktiviti yang dijalankan adalah selaras dengan visi dan misi pelan ini.

Anggaran Kos dan Sumber Pembiayaan

Pelaksanaan Pelan Induk Geospatial Negeri Johor memerlukan peruntukan kewangan yang besar, dan anggaran kos keseluruhan projek adalah sekitar RM100 juta hingga RM150 juta. Kos ini merangkumi pelbagai komponen seperti pengumpulan data geospatial, pembangunan dan penyelenggaraan infrastruktur teknologi, latihan dan pembangunan kapasiti, serta kemas kini data dan inovasi. Bagi komponen pengumpulan data, anggaran kos adalah antara RM15 juta hingga RM25 juta, manakala bagi komponen pembangunan dan penyelenggaraan infrastruktur teknologi, anggaran kos adalah antara RM30 juta hingga RM50 juta. Komponen latihan dan pembangunan kapasiti memerlukan anggaran kos antara RM10 juta hingga RM15 juta, manakala bagi komponen kemas kini data dan inovasi, anggaran kos adalah sekitar RM10 juta setahun.

Bagi memastikan kelestarian projek ini, kerajaan negeri perlu mencari sumber pembiayaan yang mencukupi, sama ada melalui peruntukan bajet negeri, kerjasama dengan sektor swasta, atau bantuan pembiayaan daripada kerajaan persekutuan. Kerjasama dengan sektor swasta melalui inisiatif PPP adalah salah satu pendekatan yang boleh dipertimbangkan, di mana syarikat swasta boleh menyumbang dalam bentuk kewangan atau kepakaran teknikal, manakala kerajaan negeri menyediakan sokongan dalam bentuk dasar atau insentif. Selain itu, kerajaan negeri juga boleh memohon bantuan pembiayaan daripada kerajaan persekutuan melalui pelbagai program atau inisiatif yang disediakan oleh agensi persekutuan seperti Kementerian Kewangan atau Kementerian Sains, Teknologi, dan Inovasi.

Kesimpulan

Penubuhan Pelan Induk Geospatial Negeri Johor merupakan satu inisiatif penting yang perlu dilaksanakan dengan teliti. Pelan ini akan memastikan Johor dapat memanfaatkan teknologi geospatial secara penuh untuk memperkukuh pembangunan negeri, meningkatkan kecekapan pengurusan sumber, serta menyokong pelbagai sektor ekonomi dan perkhidmatan awam. Pematuhan kepada standard MyGDI dan penyelarasan dengan Infrastruktur Data Geospatial Negara adalah kunci kepada kejayaan pelan ini. Dengan perancangan yang teliti, pelaksanaan yang berfasa, dan kerjasama erat antara agensi-agensi yang terlibat, Johor akan dapat mencapai matlamat pembangunan yang mampan dan berdaya saing dalam jangka masa 5 hingga 10 tahun akan datang.

10 Python Libraries for GIS and Mapping

Python Libraries for GIS and Mapping

Python libraries are the ultimate extension in GIS because it allows you to boost its core functionality.

By using Python libraries, you can break out of the mould that is GIS and dive into some serious data science.

There are 200+ standard libraries in Python. But there are thousands of third-party libraries too. So, it’s endless how far you can take it.

Today, it’s all about Python libraries in GIS. Specifically, what are the most popular Python packages that GIS professionals use today? Let’s get started.

First, why even use Python libraries for GIS?

Have you ever noticed how GIS is missing that one capability you need it to do? Because no GIS software can do it all, Python libraries can add that extra functionality you need.

Put simply, a Python library is code someone else has written to make life easier for the rest of us. Developers have written open libraries for machine learning, reporting, graphing and almost everything in Python.

If you want this extra functionality, you can leverage those libraries by importing them in your Python script. From here, you can call functions that aren’t natively part of your core GIS software.

PRO TIP: Use pip to install and manage your packages in Python

Python Libraries for GIS

If you’re going to build an all-star team for GIS Python libraries, this would be it. They all help you go beyond the typical managing, analyzing and visualizing of spatial data. That is the true definition of a geographic information system.

1 Arcpy

If you use Esri ArcGIS, then you’re probably familiar with the ArcPy library. ArcPy is meant for geoprocessing operations. But it’s not only for spatial analysis, but it’s also for data conversion, management and map production with Esri ArcGIS.

2 Geopandas

Geopandas is like pandas meet GIS. But instead of straight-forward tabular analysis, the geopandas library adds a geographic component. For overlay operations, geopandas uses Fiona and Shapely, which are Python libraries of their own.

3 GDAL/OGR

The GDAL/OGR library is used for translating between GIS formats and extensions. QGIS, ArcGIS, ERDAS, ENVI and GRASS GIS and almost all GIS software use it for translation in some way. At this time, GDAL/OGR supports 97 vector and 162 raster drivers.

GIS Formats Conversions

4 RSGISLib

The RSGISLib library is a set of remote sensing tools for raster processing and analysis. To name a few, it classifies, filters and performs statistics on imagery. My personal favourite is the module for object-based segmentation and classification (GEOBIA).

5 PyProj

The main purpose of the PyProj library is how it works with spatial referencing systems. It can project and transform coordinates with a range of geographic reference systems. PyProj can also perform geodetic calculations and distances for any given datum.

Python Libraries for Data Science

Data science extracts insights from data. It takes data and tries to make sense of it, such as by plotting it graphically or using machine learning. This list of Python libraries can do exactly this for you.

6 NumPy

Numerical Python (NumPy library) takes your attribute table and puts it in a structured array. Once it’s in a structured array, it’s much faster for any scientific computing. One of the best things about it is how you can work with other Python libraries like SciPy for heavy statistical operations.

7 Pandas

The Pandas library is immensely popular for data wrangling. It’s not only for statisticians. But it’s incredibly useful in GIS too. Computational performance is key for pandas. The success of Pandas lies in its data frame. Data frames are optimized to work with big data. They’re optimized to such a point that it’s something that Microsoft Excel wouldn’t even be able to handle.

8 Matplotlib

When you’re working with thousands of data points, sometimes the best thing to do is plot it all out. Enter matplotlib. Statisticians use the matplotlib library for visual display. Matplotlib does it all. It plots graphs, charts and maps. Even with big data, it’s decent at crunching numbers.

matplotlib

9 Scikit

Lately, machine learning has been all the buzz. And with good reason. Scikit is a Python library that enables machine learning. It’s built in NumPy, SciPy and matplotlib. So, if you want to do any data mining, classification or ML prediction, the Scikit library is a decent choice.

10 Re (regular expressions)

Regular expressions (Re) are the ultimate filtering tool. When there’s a specific string you want to hunt down in a table, this is your go-to library. But you can take it a bit further like detecting, extracting and replacing with pattern matching.

11 ReportLab

ReportLab is one of the most satisfying libraries in this list. I say this because GIS often lacks sufficient reporting capabilities. Especially, if you want to create a report template, this is a fabulous option. I don’t know why the ReportLab library falls a bit off the radar because it shouldn’t.

PRO TIP: If you need a quick and dirty list of functions for Python libraries, check out DataCamp’s Cheat Sheets.

Source: https://gisgeography.com/python-libraries-gis-mapping/

Alternative measures of terrain distance

This figure provides a simple cross-sectional illustration of the kind of issues that arise. We wish to determine the distance separating points A and B. If A and B are not too far apart (e.g. less than 10 km) we could use a high precision laser rangefinder to establish the slope distance between A and B, assuming there is no atmospheric distortion. In practice, there will be some distortion and the laser wave path will need to be adjusted in order to provide an estimated slope path distance. This, in turn, will require further adjustment if it is to be referenced to a common datum or a level terrain surface. In each case, the distance recorded between A and B will be different.

From the figure, it is clear that none of these distances corresponds to the actual distance across the terrain surface along a fixed transect, nor to a distance adjusted or computed to reflect the particular model of the Earth or region of the globe we are using. In some cases, these differences will be small, whilst in other, they may be highly significant.

Source: Smith, Goodchild and Longley (2020). Geospatial Analysis. The Winchelsea Press.