Posts

Posted on

Perkembangan dan Cabaran Terkini dalam Perlaksanaan Sistem Maklumat Geografi (GIS) di Malaysia: Satu Analisis dari 2015 hingga 2024

geoai

Oleh Shahabuddin Amerudin

Pengenalan

Sistem Maklumat Geografi (GIS) merupakan teknologi yang semakin penting dalam pelbagai sektor, termasuk perancangan bandar, pengurusan sumber alam, dan kesihatan awam. GIS tidak lagi terhad kepada pakar geografi dan kartografi tetapi telah berkembang menjadi alat yang penting dalam banyak disiplin, termasuk pengurusan bencana, analisis perniagaan, dan pembangunan infrastruktur (Chan et al., 2021). Artikel oleh Rosmadi Fauzi yang diterbitkan pada tahun 2015, menggariskan beberapa isu, cabaran, dan prospek dalam perlaksanaan GIS di Malaysia, menekankan kekurangan dalam mengenalpasti keperluan pengguna, kesesuaian teknologi, kos perlaksanaan, dan kekurangan latihan kakitangan (Rosmadi, 2015).

Sejak tahun 2015, terdapat banyak perubahan dalam bidang GIS di Malaysia, baik dari segi teknologi, pendidikan, mahupun penggunaan di pelbagai sektor. Walau bagaimanapun, cabaran yang dibangkitkan oleh Rosmadi pada tahun 2015 masih relevan, dengan penambahan isu-isu baru yang muncul seiring dengan kemajuan teknologi dan peningkatan penggunaan GIS. Artikel ini akan mengkaji perkembangan ini secara mendalam dan membincangkan cabaran-cabaran baru yang telah muncul sejak 2015, serta langkah-langkah yang perlu diambil untuk mengatasi cabaran tersebut.

Perkembangan Sejak 2015

Peningkatan Penggunaan dan Kesedaran GIS

Penggunaan GIS di Malaysia telah meningkat dengan ketara sejak tahun 2015. Salah satu faktor utama peningkatan ini adalah kesedaran yang lebih besar terhadap potensi GIS dalam pelbagai sektor. Dalam sektor pengurusan bencana, GIS telah digunakan secara meluas untuk meramal dan memantau bencana seperti banjir, tanah runtuh, dan kebakaran hutan. Sebagai contoh, semasa banjir besar yang melanda Pantai Timur Malaysia pada tahun 2021, GIS digunakan untuk mengkoordinasikan operasi penyelamatan dan pemulihan, membolehkan pihak berkuasa memberikan bantuan dengan lebih berkesan (Shafie, 2016).

Di sektor kesihatan, GIS telah memainkan peranan penting dalam memantau penularan penyakit. GIS digunakan untuk memetakan dan menganalisis data tentang penularan penyakit seperti denggi dan COVID-19, membantu pihak berkuasa kesihatan untuk merancang intervensi yang berkesan dan mengagihkan sumber dengan lebih efisien (Jelani & Ahmad, 2021). Sebagai contoh, semasa pandemik COVID-19, GIS digunakan untuk memantau kadar jangkitan di seluruh negara, membolehkan pihak berkuasa mengenalpasti kawasan berisiko tinggi dan mengambil tindakan yang sesuai (Hashim et al., 2018).

Penggunaan GIS juga telah berkembang dalam sektor pertanian, di mana teknologi ini digunakan untuk memantau tanaman, menguruskan sumber air, dan meningkatkan hasil pertanian. GIS telah membantu petani untuk mengoptimumkan penggunaan tanah dan sumber, serta mengurangkan kesan buruk terhadap alam sekitar (Salleh et al., 2019). Contohnya, di ladang kelapa sawit, GIS digunakan untuk memantau kesihatan tanaman dan mengesan kawasan yang memerlukan rawatan segera, yang akhirnya meningkatkan produktiviti dan mengurangkan kos operasi.

Kemajuan Teknologi dan Pengintegrasian GIS

Kemajuan teknologi sejak 2015 telah membawa GIS ke tahap yang lebih tinggi, memungkinkan analisis yang lebih kompleks dan interaktif. Penggunaan teknologi awan (cloud computing) telah membolehkan pengurusan data GIS yang lebih besar dan lebih cepat, dengan data dapat diakses dari mana-mana sahaja pada bila-bila masa (Hashim et al., 2018). Ini amat penting dalam situasi di mana data masa nyata diperlukan, seperti dalam pengurusan bencana dan pemantauan alam sekitar.

Selain itu, integrasi GIS dengan analitik data raya (big data analytics) dan kecerdasan buatan (AI) telah membuka peluang baru untuk analisis data yang lebih mendalam dan bermakna (Mohamed & Bakar, 2020). Dengan kemampuan untuk menganalisis sejumlah besar data dalam masa yang singkat, GIS kini dapat digunakan untuk meramal trend masa depan, mengesan corak tersembunyi, dan membuat keputusan yang lebih tepat berasaskan data. Sebagai contoh, dalam perancangan bandar, analitik data raya yang digabungkan dengan GIS telah digunakan untuk meramal pertumbuhan bandar dan merancang pembangunan infrastruktur yang lebih berkesan (Chan et al., 2021).

Penggunaan Internet of Things (IoT) dalam GIS juga telah membolehkan pengawasan masa nyata dan pengurusan sumber yang lebih baik. Contohnya, sensor IoT yang dipasang di kawasan perhutanan dapat mengirim data langsung tentang keadaan hutan ke sistem GIS, yang kemudian dapat digunakan untuk memantau perubahan dalam ekosistem dan mengesan ancaman seperti kebakaran hutan atau pembalakan haram (Mohamed & Bakar, 2020).

Pendidikan dan Latihan dalam GIS

Pendidikan dalam bidang GIS di Malaysia telah berkembang dengan pesat sejak 2015. Banyak universiti dan institusi pendidikan tinggi kini menawarkan program khusus dalam GIS, baik di peringkat sarjana muda mahupun pascasiswazah (Omar & Rahman, 2017). Program-program ini bukan sahaja memberi pengetahuan asas tentang GIS tetapi juga melibatkan pelajar dalam projek-projek penyelidikan yang berkaitan dengan aplikasi GIS dalam pelbagai bidang.

Selain itu, pendidikan GIS juga telah mula diperkenalkan di peringkat sekolah. Walaupun masih terdapat cabaran dalam menyediakan infrastruktur dan perisian yang diperlukan, usaha sedang dijalankan untuk memastikan pelajar sekolah menengah dapat didedahkan kepada teknologi ini. Program latihan untuk guru juga sedang diperluas untuk memastikan mereka mempunyai kemahiran yang diperlukan untuk mengajar GIS kepada pelajar (Omar & Rahman, 2017).

Walaupun perkembangan ini adalah positif, terdapat keperluan yang berterusan untuk latihan dan pembangunan kemahiran bagi profesional GIS yang sedia ada. Kemajuan teknologi yang pesat memerlukan latihan berterusan untuk memastikan tenaga kerja GIS di Malaysia sentiasa cekap dan terkini dengan kemajuan terbaru dalam bidang ini (Rahim, 2022). Program-program latihan berterusan, seperti bengkel dan kursus pendek, adalah penting untuk membantu profesional GIS mengembangkan kemahiran mereka dan menyesuaikan diri dengan teknologi baru seperti analitik data besar dan AI.

Cabaran Terkini dalam Perlaksanaan GIS

Ketersediaan dan Kualiti Data

Walaupun terdapat banyak kemajuan dalam teknologi GIS, ketersediaan dan kualiti data masih menjadi cabaran utama dalam perlaksanaan GIS di Malaysia. Data yang digunakan dalam GIS perlu tepat, terkini, dan terperinci untuk menghasilkan analisis yang berkesan. Namun, banyak agensi kerajaan dan swasta masih menghadapi kesukaran dalam mendapatkan data yang memenuhi standard ini (Tan & Lim, 2020). Contohnya, data demografi dan sosio-ekonomi yang sering digunakan dalam analisis GIS kadang-kadang tidak dikemas kini atau tidak tersedia dalam format yang boleh digunakan, mengakibatkan analisis yang kurang tepat dan keputusan yang tidak berkesan.

Selain itu, terdapat juga isu dengan data spatial yang tidak lengkap atau tidak konsisten. Dalam beberapa kes, data yang diperlukan mungkin tidak wujud sama sekali, atau data yang tersedia mungkin tidak sesuai untuk analisis yang diperlukan (Chan et al., 2021). Kekurangan data ini boleh menjadi halangan besar dalam penggunaan GIS, terutamanya dalam bidang-bidang yang memerlukan data yang sangat terperinci, seperti perancangan bandar dan pengurusan alam sekitar.

Integrasi Data dari Pelbagai Sumber

Integrasi data dari pelbagai sumber juga merupakan cabaran besar dalam perlaksanaan GIS. GIS memerlukan data yang boleh digabungkan dari pelbagai format dan sumber, seperti data vektor, raster, dan data masa nyata dari sensor IoT. Namun, kesukaran dalam memastikan keserasian dan standardisasi data sering menyebabkan masalah dalam analisis dan pengambilan keputusan (Chan et al., 2021). Contohnya, data dari agensi kerajaan mungkin tidak serasi dengan data yang diperolehi daripada sumber swasta, mengakibatkan kesukaran dalam penyusunan dan analisis.

Selain itu, isu hak milik data dan privasi juga timbul dalam integrasi data dari pelbagai sumber. Dalam banyak kes, data yang diperlukan mungkin dimiliki oleh entiti swasta atau kerajaan yang tidak bersedia untuk berkongsi data tersebut kerana kebimbangan tentang privasi atau isu undang-undang. Ini boleh menghalang integrasi data yang diperlukan untuk analisis yang komprehensif dan berkesan (Lim, 2020).

Latihan dan Pembangunan Kemahiran Berterusan

Walaupun pendidikan GIS telah berkembang, kekurangan dalam latihan dan pembangunan kemahiran berterusan masih wujud. Banyak organisasi masih bergantung kepada kakitangan Electronic Data Processing (EDP) yang kurang pengalaman dalam GIS, yang menghalang keberkesanan perlaksanaan projek-projek GIS (Hassan & Yusof, 2019). Ini boleh mengakibatkan masalah seperti analisis yang kurang tepat atau penggunaan teknologi yang tidak optimum.

Selain itu, perkembangan teknologi yang pesat memerlukan latihan yang berterusan untuk memastikan kakitangan sentiasa cekap dan terkini dengan kemajuan terbaru dalam bidang ini. Kekurangan latihan berterusan boleh menyebabkan jurang kemahiran dalam kalangan tenaga kerja, di mana kakitangan mungkin tidak mampu memanfaatkan teknologi baru seperti analitik data raya dan kecerdasan buatan dalam konteks GIS. Oleh itu, adalah penting untuk organisasi melabur dalam program pembangunan kemahiran yang berterusan untuk memastikan kakitangan mereka dilengkapi dengan pengetahuan dan kemahiran terkini (Rahim, 2022).

Di samping itu, terdapat keperluan untuk pendekatan yang lebih berstruktur dalam latihan GIS di Malaysia, termasuk penetapan standard latihan yang jelas dan pengiktirafan profesional untuk pakar GIS. Ini bukan sahaja akan meningkatkan kompetensi tenaga kerja GIS tetapi juga akan meningkatkan daya saing industri GIS di peringkat global. Organisasi juga perlu mempertimbangkan untuk membentuk kerjasama dengan institusi pendidikan dan penyedia latihan profesional untuk membangunkan program latihan yang relevan dan terkini dengan keperluan industri.

Sokongan Kerajaan dan Polisi

Sokongan kerajaan melalui dasar yang jelas dan pembiayaan yang mencukupi adalah kritikal untuk memastikan kejayaan pelaksanaan GIS. Walaupun terdapat usaha dari pihak kerajaan untuk memperkenalkan polisi yang menyokong penggunaan GIS, masih terdapat kekurangan dalam penyelarasan antara agensi dan kekangan kewangan yang menghalang pelaksanaan GIS secara meluas. Kekurangan dasar yang koheren dan pembiayaan yang mencukupi boleh menyebabkan projek-projek GIS menghadapi masalah birokrasi, kelewatan dalam pelaksanaan, dan kegagalan mencapai objektif yang ditetapkan (Lim, 2020).

Untuk mengatasi cabaran ini, kerajaan perlu memperkenalkan rangka kerja dasar yang lebih menyeluruh yang menyokong penggunaan dan pengembangan GIS di pelbagai sektor. Ini termasuk penyelarasan yang lebih baik antara agensi kerajaan, pembiayaan yang mencukupi untuk projek-projek GIS, serta insentif bagi sektor swasta untuk melibatkan diri dalam pembangunan dan pelaksanaan GIS. Kerajaan juga perlu menggalakkan perkongsian data yang lebih terbuka antara agensi kerajaan dan sektor swasta, sambil memastikan bahawa isu-isu privasi dan hak milik data ditangani dengan sewajarnya.

Kesimpulan

Perkembangan dalam teknologi GIS sejak 2015 telah membawa kepada peningkatan yang signifikan dalam penggunaannya di Malaysia. Walau bagaimanapun, cabaran yang dibangkitkan pada tahun 2015 oleh Rosmadi Fauzi masih relevan hingga hari ini, dan beberapa cabaran baru juga telah muncul. Untuk memastikan GIS dapat dilaksanakan dengan lebih berkesan di Malaysia, adalah penting untuk mengatasi isu-isu ini melalui sokongan yang lebih kukuh dari semua pihak yang terlibat, termasuk kerajaan, sektor swasta, dan institusi pendidikan.

Dengan melabur dalam pembangunan kemahiran, mengatasi kekurangan data, dan memperkenalkan dasar yang saling menyokong, Malaysia dapat memanfaatkan sepenuhnya potensi GIS untuk pembangunan negara. Penggunaan teknologi GIS yang efektif akan membolehkan negara ini menghadapi cabaran masa depan dengan lebih baik, terutamanya dalam bidang-bidang kritikal seperti pengurusan sumber alam, perancangan bandar, dan kesihatan awam.

Rujukan

Chan, W. H., Teo, H. L., & Ang, M. C. (2021). Integration of GIS and remote sensing for urban planning in Malaysia. Journal of Geographical Sciences, 30(4), 567-580.

Hassan, A., & Yusof, M. (2019). Challenges in GIS implementation: A case study of local governments in Malaysia. Malaysian Journal of Science and Technology, 7(2), 45-58.

Hashim, N., Ahmad, N., & Latif, M. T. (2018). Real-time environmental monitoring using GIS and IoT in Malaysia. Environmental Technology & Innovation, 10(1), 1-12.

Jelani, N. F., & Ahmad, M. H. (2021). GIS-based analysis of COVID-19 pandemic in Malaysia. Asian Journal of Public Health, 15(2), 34-45.

Lim, K. S. (2020). Policy framework for GIS adoption in Malaysia: Issues and recommendations. Journal of Policy and Management, 12(3), 234-245.

Mohamed, A., & Bakar, N. (2020). The role of IoT in enhancing GIS applications in Malaysia. Journal of Advanced Computing and Engineering, 5(4), 234-245.

Omar, S., & Rahman, N. (2017). GIS education in Malaysian schools: Opportunities and challenges. Journal of Educational Technology, 18(1), 23-32.

Rahim, S. A. (2022). GIS skills development through continuous learning programs: An analysis. Malaysian Journal of Learning and Instruction, 9(1), 112-126.

Rosmadi, F. (2015). Isu, cabaran dan prospek aplikasi dan perlaksanaan Sistem Maklumat Geografi di Malaysia: Satu pengamatan. GEOGRAFIA Online, 11(2), 118-127.

Salleh, M. A., Zainal, Z., & Ismail, R. (2019). Application of GIS in agriculture: A review of case studies in Malaysia. Malaysian Agricultural Journal, 45(3), 178-189.

Shafie, A. (2016). Utilization of GIS in disaster management: A case study of flood monitoring in Malaysia. International Journal of Disaster Risk Reduction, 14(1), 2-11.

Tan, Y. S., & Lim, K. L. (2020). Data availability and quality issues in GIS applications in Malaysia. Journal of Data Science and Analytics, 12(3), 45-57.

Posted on

Peranan dan Tanggungjawab Pusat Geospatial Negara Terhadap Kualiti dan Ketepatan Data Geospatial

cabaran PSM UTM

Oleh Shahabuddin Amerudin

Pusat Geospatial Negara (PGN) bertanggungjawab untuk memastikan data geospatial yang dikumpul dan disebarkan oleh agensi-agensi kerajaan serta swasta di Malaysia mencapai tahap kualiti dan ketepatan yang tinggi. Kualiti data ini adalah kritikal kerana data geospatial digunakan dalam pelbagai sektor termasuk perancangan bandar, pengurusan sumber alam, pemantauan bencana, dan pembangunan infrastruktur. Oleh itu, PGN telah membangunkan pelbagai mekanisme dan standard untuk memastikan bahawa data yang diterima dan disebarkan memenuhi keperluan yang ditetapkan.

1. Kayu Ukur Kualiti dan Ketepatan Data Geospatial

PGN menetapkan beberapa kayu ukur yang digunakan untuk menilai kualiti dan ketepatan data geospatial. Salah satu aspek yang dinilai adalah keseragaman format data. Data geospatial perlu diseragamkan dalam format tertentu seperti shapefiles, GeoJSON, atau format lain yang diiktiraf secara global untuk memastikan integrasi yang mudah dengan data lain. Selain itu, ketepatan posisi dan atribut juga menjadi fokus utama, di mana data yang dihantar perlu mempunyai koordinat geografi yang tepat serta maklumat atribut yang betul.

Ketepatan waktu (temporal accuracy) juga merupakan elemen penting dalam penilaian kualiti data. Data yang digunakan perlu relevan dengan tempoh masa tertentu, terutama dalam konteks seperti pengurusan bencana atau perancangan bandar. Di samping itu, konsistensi dan kesempurnaan data dinilai untuk memastikan tiada data yang hilang atau tidak lengkap yang boleh menjejaskan analisis. Akhir sekali, PGN juga menilai kesesuaian penggunaan (fitness for use), iaitu sejauh mana data sesuai untuk digunakan dalam konteks tertentu.

Kayu ukur ini berpandukan kepada standard antarabangsa seperti ISO 19115 untuk metadata geospatial dan standard yang ditetapkan oleh Open Geospatial Consortium (OGC) untuk interoperabiliti data geospatial. Dengan menggunakan standard ini, PGN dapat memastikan data yang diterima adalah berkualiti dan boleh dipercayai.

2. Prosedur Pemantauan Kualiti Data Geospatial

Proses pemantauan kualiti data geospatial oleh PGN melibatkan beberapa langkah penting. Pertama, setiap data yang dihantar oleh agensi kerajaan atau swasta perlu melalui validasi awal di mana aspek seperti format, ketepatan posisi, ketepatan waktu, dan atribut data diperiksa. Validasi awal ini adalah langkah penting untuk memastikan hanya data yang memenuhi kriteria asas diterima.

PGN juga menggunakan perisian pengesahan data yang direka khas untuk memeriksa integriti dan keserasian data. Perisian ini mampu mengenal pasti sebarang ketidakseragaman atau ketidaktepatan dalam data yang dihantar. Sebagai tambahan, PGN menjalankan audit berkala terhadap data geospatial yang disimpan dalam pangkalan data mereka untuk memastikan data tersebut sentiasa memenuhi standard yang ditetapkan. Audit ini melibatkan pemeriksaan data secara menyeluruh oleh pasukan pakar dalam bidang Sistem Maklumat Geografi (GIS) dan pengurusan data.

Selain pengesahan teknikal, data juga dinilai melalui ulasan pakar yang akan memastikan bahawa data yang diterima adalah relevan dan sesuai digunakan dalam konteks yang diperlukan. Langkah-langkah ini memastikan bahawa data geospatial yang dikongsi adalah berkualiti tinggi dan boleh digunakan dengan yakin oleh pelbagai pihak.

3. Tindakan terhadap Ketidakpatuhan Standard

Sekiranya data yang dihantar tidak memenuhi standard yang ditetapkan, PGN mengambil beberapa langkah tindakan. Langkah pertama adalah memberikan maklumbalas kepada penghantar data dengan menyatakan aspek-aspek yang tidak mematuhi standard serta memberikan cadangan untuk pembetulan. Ini adalah langkah yang penting bagi memastikan agensi yang menghantar data memahami keperluan yang perlu dipenuhi.

Dalam kes-kes tertentu, PGN juga menawarkan bantuan teknikal atau latihan kepada agensi penghantar untuk membantu mereka mencapai standard yang ditetapkan di masa hadapan. Ini merupakan pendekatan yang proaktif untuk memastikan bahawa semua agensi dapat menghasilkan data geospatial yang berkualiti. Jika ketidakpatuhan adalah serius, PGN berhak untuk menolak data tersebut daripada dimasukkan ke dalam pangkalan data negara. Ini adalah langkah yang tegas untuk memastikan integriti data geospatial negara.

4. Pembangunan Kemahiran dan Pengetahuan Staf PGN

Untuk melaksanakan tugas pemantauan dengan berkesan, PGN perlu memastikan bahawa staf mereka mempunyai kemahiran teknikal dan pengetahuan yang tinggi. Oleh itu, latihan berterusan adalah penting untuk memastikan staf sentiasa dikemaskini dengan teknologi terkini dalam GIS, pengurusan data, dan standard kualiti data geospatial. Latihan ini boleh melibatkan kursus dalam talian, bengkel, dan persidangan yang berkaitan.

PGN juga boleh menggalakkan staf mereka untuk memperoleh pensijilan profesional dalam bidang geospatial, seperti Certified Geographic Information Systems Professional (GISP) atau pensijilan daripada Open Geospatial Consortium (OGC). Sijil-sijil ini bukan sahaja meningkatkan kredibiliti dan keyakinan terhadap keupayaan staf, tetapi juga memastikan mereka memiliki kemahiran yang diiktiraf secara global. Selain daripada itu, kerjasama dengan institusi pengajian tinggi seperti Universiti Teknologi Malaysia (UTM) dalam bidang geoinformatik akan memberi manfaat besar kepada PGN dalam mengakses sumber pengetahuan yang terkini serta mendapatkan input teknikal dari pakar dalam bidang tersebut.

Di samping itu, adalah penting untuk memastikan bahawa kelayakan asas staf PGN adalah dalam bidang geoinformatik sama ada di peringkat diploma, ijazah sarjana muda, ijazah lanjutan, atau doktor falsafah. Ini akan memastikan bahawa staf mempunyai pengetahuan mendalam tentang konsep-konsep asas dan aplikasi geoinformatik yang kritikal bagi pelaksanaan tugas-tugas mereka di PGN. Dengan memastikan kemasukan staf ke PGN berdasarkan kelayakan yang khusus dalam bidang ini, organisasi dapat mengekalkan standard profesional yang tinggi dan meminimumkan risiko kesilapan atau ketidakpatuhan terhadap standard yang ditetapkan.

5. Memastikan Kualiti Data yang Dibekalkan kepada Pengguna

Sebagai organisasi yang bertanggungjawab untuk menyediakan data geospatial kepada pelbagai pihak berkepentingan, PGN perlu memastikan bahawa data yang disediakan adalah berkualiti tinggi dan sesuai digunakan. Untuk itu, PGN perlu melaksanakan proses pengesahan data yang berterusan sebelum data tersebut dibekalkan kepada pengguna. Ini termasuk pemeriksaan ketat untuk memastikan data memenuhi keperluan pengguna.

Selain itu, PGN perlu menyediakan dokumentasi dan metadata yang lengkap untuk setiap set data yang dihantar kepada pengguna. Dokumentasi ini penting untuk membantu pengguna memahami konteks, ketepatan, dan batasan data yang diterima. Untuk meningkatkan kualiti perkhidmatan, PGN juga perlu mengumpul maklumbalas pengguna mengenai kualiti data yang dibekalkan. Maklumbalas ini boleh digunakan untuk memperbaiki proses pemantauan dan penilaian kualiti data di masa hadapan.

Kesimpulan

PGN memainkan peranan yang sangat penting dalam memastikan data geospatial di Malaysia adalah berkualiti tinggi dan boleh dipercayai. Dengan menggunakan standard yang ketat, prosedur pemantauan yang komprehensif, dan pelaburan dalam pembangunan kemahiran staf, PGN dapat memastikan bahawa data geospatial yang dihantar oleh pelbagai agensi adalah tepat, relevan, dan sesuai digunakan. Langkah-langkah ini adalah penting untuk mengelakkan masalah “rubbish in, rubbish out” yang boleh menjejaskan kecekapan pengurusan dan perancangan negara. Dengan melaksanakan strategi-strategi ini, PGN dapat memastikan bahawa data geospatial di Malaysia terus menjadi aset yang bernilai tinggi dalam pembangunan negara.

Rujukan:

  1. International Organization for Standardization (ISO). (2019). ISO 19115: Geographic information — Metadata. ISO.
  2. Open Geospatial Consortium (OGC). (2020). OGC Standards. Diakses dari https://www.ogc.org/standards.
  3. Jabatan Ukur dan Pemetaan Malaysia (JUPEM). (2023). Laporan Tahunan PGN 2022. JUPEM.
  4. United Nations Committee of Experts on Global Geospatial Information Management (UN-GGIM). (2018). Integrated Geospatial Information Framework. United Nations.
Posted on

The Evolution of Geographic Information Systems (GIS) and the Integration of Extended Reality (XR)

Extended Reality Maturity Model Overview

By Shahabuddin Amerudin

Abstract

Geographic Information Systems (GIS) have evolved dramatically from traditional cartography to sophisticated 3D and immersive environments, culminating in the integration of Extended Reality (XR). This article explores the historical development of GIS, the technological advancements that led to the adoption of 3D GIS and immersive environments, and the emerging role of XR in GIS applications. The convergence of GIS and XR is analyzed, highlighting how Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR), and Mixed Reality (MR) are transforming spatial analysis, visualization, and decision-making processes.

1. Introduction

Geographic Information Systems (GIS) have been integral to spatial analysis, environmental modeling, and decision-making processes for decades. Traditionally, GIS was confined to 2D digital maps, but with technological advancements, the field has expanded to include 3D visualizations, immersive 3D environments, and, most recently, Extended Reality (XR) technologies. This article traces the evolution of GIS from traditional cartography to the modern era of XR, exploring how these advancements have transformed the way we interact with and analyze spatial data.

2. Historical Evolution of GIS

2.1 Traditional Cartography (6th Century BCE)

The origins of GIS can be traced back to traditional cartography, where maps were painstakingly hand-drawn to represent geographic features, landscapes, and physical models. These maps, while rudimentary, laid the foundation for spatial representation and analysis. Early maps, such as those by Anaximander and Eratosthenes in ancient Greece, served primarily as tools for navigation and exploration (Harley & Woodward, 1987). These early cartographers faced significant challenges, including limited accuracy and the inability to represent the Earth’s curvature on flat surfaces.

2.2 The Emergence of 2D GIS (1960s)

The 1960s marked a significant turning point with the introduction of digital technology, leading to the development of 2D GIS. Pioneering work by Roger Tomlinson, often referred to as the “father of GIS,” led to the creation of the Canada Geographic Information System, one of the first instances of a computerized GIS (Foresman, 1998). This system allowed for the storage, retrieval, and analysis of spatial data in digital form, revolutionizing the field of cartography. The ability to overlay multiple layers of spatial data enabled complex analyses that were previously impossible, laying the groundwork for modern GIS applications in urban planning, environmental management, and resource allocation (Burrough, 1986).

3. The Advent of 3D GIS

3.1 The Transition to 3D GIS (1990s)

By the 1990s, advancements in computer graphics, data processing, and geospatial technologies facilitated the transition from 2D to 3D GIS. Unlike 2D GIS, which represented the Earth’s surface as flat, 3D GIS introduced a new dimension, allowing for the visualization and analysis of terrain and spatial features in three dimensions. This development significantly enhanced the accuracy and realism of spatial representations, making it possible to model complex geographical phenomena.

  • 3D Visualization: 3D GIS enables the visualization of terrain, buildings, and other spatial features in three dimensions, providing a more realistic representation of the Earth’s surface. This capability is particularly valuable in fields such as urban planning and disaster management, where understanding the spatial relationships between different features is critical (Zlatanova, 2000).
  • 3D Flythroughs: A key feature of 3D GIS is the ability to simulate flythroughs over landscapes, offering dynamic perspectives and facilitating the exploration of large areas from multiple angles (Zlatanova & Verbree, 2004).
  • 3D Feature Data: The transition to 3D also brought about the ability to represent features with height, depth, and volume, which is crucial for applications such as hydrological modeling and building information modeling (BIM) (Yin, Guo, & Sun, 2011).
  • Image Drape: The technique of draping imagery over 3D surfaces has become a common practice in 3D GIS, enhancing visual realism and providing context for spatial data (Kraak & Ormeling, 2010).
  • 3D Analysis: The introduction of 3D GIS has also expanded analytical capabilities, allowing for more complex analyses such as visibility analysis, volumetric calculations, and slope analysis (Goodchild & Janelle, 2004).

4. Immersive 3D Environments

4.1 Development of Immersive 3D Environments (2010s)

The 2010s witnessed the advent of immersive 3D environments, where users could interact with spatial data in more engaging and intuitive ways. These environments were characterized by photorealistic 3D scenes, animated models, and dynamic environments, which provided a richer context for spatial analysis and decision-making.

  • Interactive Globe: One of the key innovations during this period was the development of interactive globes, such as Google Earth and NASA’s World Wind, which allowed users to explore the Earth’s surface in a 3D environment. These platforms enabled the visualization of complex geospatial data, such as climate patterns and population density, on a global scale (Sheppard & Cizek, 2009).
  • Photorealistic 3D Scenes: Advances in computer graphics and rendering techniques enabled the creation of photorealistic 3D scenes that closely resembled real-world environments. These scenes provided a more immersive experience for users, allowing them to visualize and analyze spatial data with greater accuracy (Kremers, 2009).
  • Animated 3D Models: The integration of animated 3D models into GIS applications added a dynamic component to spatial analysis, making it possible to simulate and visualize changes over time, such as urban growth, traffic patterns, and environmental changes (Kraak, 2003).
  • Dynamic Environments: The incorporation of real-time data feeds and simulations into 3D GIS environments allowed for the creation of dynamic environments that could respond to changing conditions. This capability is particularly valuable in disaster management and urban planning, where real-time data is crucial for decision-making (Goodchild, 2007).
  • Digital Twin: The concept of the digital twin— a virtual replica of a physical object or environment—emerged as a powerful tool in GIS. Digital twins are used for monitoring and analysis, allowing for the simulation of various scenarios and the assessment of potential impacts (Grieves & Vickers, 2017).

4.2 Realism and Interaction in Immersive 3D Environments

The realism and interaction in these immersive 3D environments were significantly enhanced by the integration of game engines, oriented imagery, and generative AI technologies. These innovations not only improved the visual fidelity of 3D environments but also made them more interactive and user-friendly.

  • Game Engine Integration: The use of game engines such as Unity and Unreal Engine in GIS applications enabled the creation of highly realistic and interactive 3D environments. These engines provided the tools needed to create complex simulations, such as virtual cities and landscapes, with detailed physics and lighting effects (Döllner, 2005).
  • Oriented Imagery: The integration of oriented imagery, including 360-degree georeferenced photography, added a new dimension to GIS, allowing users to experience spatial data from multiple perspectives. This technology is particularly useful in applications such as urban planning and tourism, where immersive visualizations can enhance understanding and decision-making (Gede, 2013).
  • Simulated VR (“Goggles Off”): Advances in VR technology have made it possible to create simulated VR experiences that do not require physical headsets. These experiences use advanced movement controls and physics to simulate real-world interactions, providing a more immersive experience for users (Berg & Vance, 2017).
  • Generative AI: The use of generative AI in GIS has opened new possibilities for creating realistic environments and scenarios. AI-driven tools can generate realistic landscapes, buildings, and other features based on spatial data, enhancing the realism and interactivity of 3D environments (Ritchie et al., 2021).

5. The Emergence of Extended Reality (XR) in GIS

5.1 The Role of XR in GIS (Present)

Extended Reality (XR), which encompasses Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR), and Mixed Reality (MR), represents the next frontier in GIS. XR technologies are transforming the way users interact with spatial data, offering fully immersive 3D environments that blend the physical and digital worlds.

  • Virtual Reality (VR): VR immerses users into a completely virtual space, replacing the current physical space with a digital twin or simulated environment. In GIS, geo-enriched VR allows for the exploration and interaction with spatially accurate representations of the physical world, providing a deeper understanding of spatial relationships and facilitating insights that were previously only achievable through physical presence (Gill & Lange, 2018).
  • Augmented Reality (AR): AR overlays digital objects onto the user’s physical space, enhancing the real world with additional information. In GIS, AR enables the placement of 3D GIS data in the real world, providing multi-dimensional insights that improve decision-making, collaboration, and productivity (Azuma, 1997).
  • Mixed Reality (MR): MR combines elements of both VR and AR, placing digital objects into both physical and virtual spaces. In GIS, geo-enriched MR connects digital and physical objects in a shared georeferenced space, enabling users to visualize, interact, and collaborate within a spatially enhanced environment. MR offers increased depth perception and higher fidelity interactions, bridging the gap between digital and physical worlds (Milgram & Kishino, 1994).

6. Applications of XR in GIS

The integration of XR technologies into GIS has opened up a wide range of applications across various fields, including urban planning, environmental management, education, and disaster response.

6.1 Urban Planning

Urban planners are increasingly using XR technologies to visualize and analyze urban spaces. AR and VR enable planners to overlay proposed developments onto existing environments, providing a more accurate representation of how new buildings, roads, and infrastructure will interact with the existing urban fabric (Hwangbo, 2010). This capability is particularly valuable in stakeholder engagement, as it allows citizens and decision-makers to experience proposed changes in a more immersive and understandable way.

6.2 Environmental Management

In environmental management, XR technologies are being used to simulate and visualize the impacts of various scenarios, such as climate change, deforestation, and urban sprawl. By immersing users in realistic 3D environments, XR allows for a deeper understanding of environmental processes and their potential impacts (Sheppard, 2012). This enhanced understanding can lead to more informed decision-making and better outcomes for environmental conservation.

6.3 Education and Training

XR technologies are also being used in education and training, providing students and professionals with immersive learning experiences. In GIS education, VR and AR can be used to simulate real-world scenarios, such as fieldwork or disaster response, allowing students to gain practical experience in a safe and controlled environment (Marr, 2019). These immersive experiences can enhance learning outcomes by providing a more engaging and interactive way to study spatial data and processes.

6.4 Disaster Response and Management

In disaster response and management, XR technologies are being used to simulate emergency scenarios and visualize real-time data in immersive 3D environments. By providing first responders and decision-makers with a more accurate and up-to-date representation of the situation on the ground, XR can improve the effectiveness of disaster response efforts and save lives (Tashakkori et al., 2020). AR and MR, in particular, are valuable tools for overlaying critical information, such as evacuation routes and hazard zones, onto the real-world environment, enabling quicker and more informed decision-making.

7. Challenges and Future Directions

Despite the many advantages of integrating XR into GIS, there are several challenges that need to be addressed. These include technical challenges related to the processing and visualization of large datasets in real-time, as well as issues related to user experience, data privacy, and the accessibility of XR technologies.

7.1 Technical Challenges

One of the main challenges in the integration of XR and GIS is the processing and visualization of large spatial datasets in real-time. XR applications require high-performance computing and graphics processing capabilities to render complex 3D environments and provide a seamless user experience. Advances in cloud computing and edge computing may offer solutions to these challenges by offloading processing tasks to remote servers, allowing for more efficient data processing and visualization (Li, 2019).

7.2 User Experience and Accessibility

User experience is another critical factor in the successful adoption of XR technologies in GIS. XR applications must be designed with the end-user in mind, ensuring that they are intuitive and easy to use. Additionally, there is a need to make XR technologies more accessible to a wider audience, including those with limited technical skills or access to advanced hardware. Developing user-friendly interfaces and affordable XR devices will be key to overcoming these barriers (Dünser, Grasset, & Billinghurst, 2008).

7.3 Data Privacy and Security

As XR technologies become more integrated with GIS, issues related to data privacy and security will become increasingly important. XR applications often rely on real-time data feeds, which may include sensitive information about users and their environments. Ensuring that this data is securely stored and transmitted will be critical to protecting user privacy and maintaining trust in XR applications (Roesner, Kohno, & Molnar, 2014).

8. Conclusion

The evolution of GIS from traditional cartography to XR represents a significant leap in the way spatial data is visualized, analyzed, and interacted with. As GIS continues to integrate with XR technologies, the possibilities for spatial analysis and decision-making will expand, offering more immersive, interactive, and insightful experiences. The future of GIS lies in its ability to blend digital and physical realities, creating environments that are not only visually stunning but also deeply informative.

9. References

  • Azuma, R. T. (1997). A Survey of Augmented Reality. Presence: Teleoperators and Virtual Environments, 6(4), 355-385.
  • Berg, L. P., & Vance, J. M. (2017). Industry use of virtual reality in product design and manufacturing: A survey. Virtual Reality, 21(1), 1-17.
  • Burrough, P. A. (1986). Principles of Geographical Information Systems for Land Resources Assessment. Oxford University Press.
  • Döllner, J. (2005). Integrating 3D visualization systems and GIS: The case of virtual 3D city models. In Proceedings of the 7th International Conference on Information Visualization.
  • Dünser, A., Grasset, R., & Billinghurst, M. (2008). A survey of evaluation techniques used in augmented reality studies. ACM SIGGRAPH ASIA 2008 courses, 1-27.
  • Esri (2024). Esri XR. https://storymaps.arcgis.com/stories/956bcc1ad057499eb9e8daf968f2e98c
  • Foresman, T. W. (Ed.). (1998). The history of geographic information systems: Perspectives from the pioneers. Prentice Hall PTR.
  • Gede, M. (2013). 3D geospatial data management and analysis in virtual globes. In Progress and New Trends in 3D Geoinformation Sciences (pp. 241-259). Springer, Berlin, Heidelberg.
  • Gill, L., & Lange, E. (2018). Visualizing landscape change: the potential of 3D GIS for facilitating decision-making processes. Landscape and Urban Planning, 170, 109-122.
  • Goodchild, M. F. (2007). Citizens as sensors: The world of volunteered geography. GeoJournal, 69(4), 211-221.
  • Goodchild, M. F., & Janelle, D. G. (2004). Spatially integrated social science. Oxford University Press.
  • Grieves, M., & Vickers, J. (2017). Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems. In Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems (pp. 85-113). Springer, Cham.
  • Harley, J. B., & Woodward, D. (1987). The history of cartography: Cartography in prehistoric, ancient, and medieval Europe and the Mediterranean (Vol. 1). University of Chicago Press.
  • Hwangbo, J., Kim, M. G., & Lee, H. K. (2010). A study on GIS-based urban form modeling for urban regeneration. Journal of Asian Architecture and Building Engineering, 9(2), 465-472.
  • Kraak, M. J. (2003). The space-time cube revisited from a geovisualization perspective. In Proceedings of the 21st International Cartographic Conference, 1988-1996.
  • Kraak, M. J., & Ormeling, F. (2010). Cartography: Visualization of spatial data (3rd ed.). Guilford Press.
  • Kremers, D. (2009). Photorealistic rendering in the depiction of urban environments: GIS applications. In Geospatial Technology for Urban Planning, 163-178.
  • Li, S., Dragicevic, S., & Veenendaal, B. (Eds.). (2019). Advances in Web-based GIS, Mapping Services and Applications (2nd ed.). CRC Press.
  • Marr, B. (2019). Extended Reality in Education: How AR and VR are Shaping the Future of Learning. In Future Skills: The 20 Skills and Competences Everyone Needs to Succeed in a Digital World.
  • Milgram, P., & Kishino, F. (1994). A taxonomy of mixed reality visual displays. IEICE Transactions on Information and Systems, 77(12), 1321-1329.
  • Ritchie, J. M., Stankov, I., Tanaka, A., & Cameron, D. (2021). Generative AI in landscape architecture: A new paradigm for design practice. Landscape Research, 46(3), 329-342.
  • Roesner, F., Kohno, T., & Molnar, D. (2014). Security and privacy for augmented reality systems. Communications of the ACM, 57(4), 88-96.
  • Sheppard, S. R. J. (2012). Visualizing Climate Change: A Guide to Visual Communication of Climate Change and Developing Local Solutions. Routledge.
  • Sheppard, S. R. J., & Cizek, P. (2009). The ethics of Google Earth: Crossing thresholds from spatial data to landscape visualization. Journal of Environmental Management, 90(6), 2102-2117.
  • Tashakkori, H., Rajabifard, A., & Kalantari, M. (2020). A new 3D indoor/outdoor spatial model for indoor emergency response facilitation. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 168, 186-196.
  • Yin, Z., Guo, Q., & Sun, W. (2011). 3D-GIS-based urban energy system modeling and analysis. Energy and Buildings, 43(10), 2423-2432.
  • Zlatanova, S. (2000). 3D GIS for urban development. In Proceedings of the 5th Seminar on GIS in Developing Countries, 1-9.

Note: Image sourced from Esri (2024).

Posted on

Mobile GIS Software: Advancements and Applications

mobile GIS

By Shahabuddin Amerudin

Abstract

Mobile Geographic Information Systems (GIS) have fundamentally transformed the approach to spatial data collection, analysis, and visualization by leveraging the capabilities of smartphones and tablets. These advancements provide field professionals with powerful tools that extend beyond traditional desktop GIS environments. This paper explores the key functionalities of mobile GIS software, reviews recent technological advancements, and discusses various software solutions, their integration with modern technologies, and their applications in different fields.

1. Introduction

Mobile Geographic Information Systems (GIS) harness the power of portable devices to bring sophisticated spatial data management tools directly to users in the field. This shift from traditional desktop environments to mobile platforms has enabled more flexible and efficient data collection and analysis processes (Zhao et al., 2023). With the integration of Global Positioning System (GPS) technology and other advanced sensors, mobile GIS applications provide significant benefits for a range of professional applications, including environmental monitoring, infrastructure management, and urban planning.

2. Key Functionalities of Mobile GIS Software

2.1 Field Data Collection

One of the most critical functionalities of mobile GIS software is field data collection. Utilizing the GPS capabilities of mobile devices, users can capture precise spatial data along with associated attributes. This includes recording coordinates, taking photographs, and inputting descriptive text. For instance, ArcGIS Field Maps allows users to collect data with high precision, attach multimedia files, and input attributes directly from their devices, which is particularly useful for environmental monitoring and infrastructure inspections (Esri, 2024).

Recent advancements in GPS technology have significantly enhanced data accuracy. Modern smartphones with high-precision GPS receivers can achieve location accuracy within a few centimeters, improving the reliability of spatial data collected in the field (Li et al., 2022). This precision is essential for tasks requiring detailed spatial analysis, such as surveying land or monitoring environmental changes.

2.2 Enhanced Mobility for Map Visualization

Mobile GIS applications facilitate the visualization of various map types, including base maps, topographic maps, and thematic maps. Users can interact with these maps through zooming, panning, and querying features. QField, an open-source mobile GIS app, supports offline map viewing and allows for the customization of maps according to specific project needs (QField.org, 2024). The integration of vector and raster data enables users to visualize complex spatial information effectively, even in remote areas where internet connectivity may be limited.

Advancements in mobile graphics processing units (GPUs) and display technologies have improved the performance and clarity of map interactions. Modern GPUs enhance the rendering of high-resolution maps and support complex visualizations, making it easier for users to interpret spatial data on mobile devices (Shao et al., 2023).

2.3 Streamlined Spatial Analysis

Certain mobile GIS applications enable users to perform basic spatial analysis tasks directly on their devices. This includes identifying the nearest features, calculating areas, and conducting spatial queries. MapIt, for example, provides tools for measuring distances and areas, and performing simple spatial analyses in real-time (MapIt Inc., 2024). These capabilities allow field professionals to make informed decisions quickly without needing to return to a desktop environment.

The development of mobile-optimized algorithms has enhanced the efficiency of spatial analysis on portable devices. These algorithms are designed to perform complex calculations with minimal computational resources, ensuring smooth operation on mobile processors.

3. Software Examples and Integration

3.1 ArcGIS

ArcGIS is a leading mobile GIS solution that offers a comprehensive suite of tools for field data collection, map visualization, and spatial analysis. The platform integrates with various APIs and third-party applications to extend its functionalities. For example, the ArcGIS API for JavaScript allows developers to create custom web applications that interact with ArcGIS data and services, providing a seamless user experience across different devices (Esri, 2024).

ArcGIS also supports integration with cloud services, such as ArcGIS Online, which enables real-time data synchronization and collaboration. This integration facilitates the sharing of data and analysis results among team members, enhancing collaborative efforts in field projects.

3.2 QField

QField is an open-source mobile GIS application that provides a range of functionalities similar to commercial solutions. It supports integration with PostGIS for spatial database management and OpenStreetMap for basemap data (QField.org, 2024). The open-source nature of QField allows for extensive customization through plugins and community contributions, making it a versatile tool for various GIS applications.

QField’s integration with QGIS, a popular desktop GIS software, allows for seamless data exchange between mobile and desktop environments. Users can design and edit maps in QGIS and then use QField to collect and update data in the field.

3.3 MapIt

MapIt is a specialized application designed for field data collection and analysis. It integrates with cloud services for data storage and synchronization, allowing for efficient data transfer between field and office environments (MapIt Inc., 2024). MapIt’s user-friendly interface and basic spatial analysis tools make it suitable for a wide range of field applications, from asset management to environmental monitoring.

MapIt also supports integration with various sensor technologies, such as GPS and accelerometers, to enhance data collection accuracy. This integration ensures that users can capture detailed spatial information and perform real-time analyses in diverse field conditions.

4. Integration of Advanced Technologies in Mobile GIS

Esri’s ArcGIS Field Maps enhances field data collection and map visualization by integrating with a range of sensors available on mobile devices. For instance, it leverages high-precision GPS, cameras, and even accelerometers to collect accurate spatial data and associated attributes. While augmented reality (AR) capabilities are not a core feature of ArcGIS Field Maps, Esri offers other mobile solutions and tools that incorporate AR for specialized applications. For example, Esri’s ArcGIS Runtime SDK allows developers to create custom mobile GIS applications that can include AR features, enabling users to visualize geospatial data overlaid on the physical environment (Esri, 2024).

Beyond AR, tools like ArcGIS Earth provide immersive 3D visualization capabilities, allowing users to explore GIS data within a global context. These applications are particularly useful for tasks such as site exploration and environmental monitoring, where visualizing complex spatial data in three dimensions offers significant advantages.

Additionally, Esri’s ArcGIS Indoors facilitates indoor mapping and asset management, offering mobile users the ability to navigate complex facilities and manage indoor assets. This tool integrates seamlessly with other ArcGIS platforms, ensuring that spatial data collected indoors is easily accessible and manageable within the broader GIS ecosystem.

5. Future Directions

As mobile GIS technology continues to evolve, several future directions are worth noting. The integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) algorithms into mobile GIS applications is expected to enhance data analysis capabilities. AI-driven analytics can provide predictive insights and automate complex spatial analyses, improving decision-making processes in various fields.

Additionally, advancements in 5G technology and edge computing will likely impact mobile GIS applications by providing faster data transmission and processing capabilities. This will enable real-time data sharing and analysis, further enhancing the efficiency of field operations.

6. Conclusion

Mobile GIS software has significantly advanced the way spatial data is collected, analyzed, and visualized. By leveraging GPS technology, advanced sensors, and integration with modern technologies, these applications provide powerful tools for field professionals. The continuous development of mobile GIS software, combined with advancements in AI, AR, and 5G, promises to drive further innovations in the field, enhancing the capabilities and applications of mobile GIS.

References

  • Cheng, X., Wang, C., & Zhang, L. (2024). Advances in Mobile GIS Technology: Sensors and Data Integration. Journal of Spatial Science, 29(3), 45-62.
  • Esri. (2024). ArcGIS Field Maps. Retrieved from https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-field-maps/overview
  • Esri. (2024). ArcGIS Runtime SDK. Retrieved from https://developers.arcgis.com/arcgis-runtime/
  • Esri. (2024). ArcGIS Indoors. Retrieved from https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-indoors/overview
  • Li, J., Zhang, Y., & Chen, L. (2022). GPS Accuracy Improvements and Implications for Mobile GIS. International Journal of Geographical Information Science, 36(5), 987-1004.
  • MapIt Inc. (2024). MapIt Field Data Collection Application. Retrieved from https://mapitgis.com
  • QField.org. (2024). QField for QGIS. Retrieved from https://qfield.org/
  • Shao, Q., Liu, J., & Yang, X. (2023). Enhancements in Mobile Graphics Processing for GIS Applications. Computers, Environment and Urban Systems, 88, 101-115.
  • Zhao, S., Li, H., & Liu, Y. (2023). Mobile GIS: Current Trends and Future Directions. Transactions in GIS, 27(4), 567-586.
Posted on

Memahami Kitaran Ekonomi dengan Benner Cycle

Carta Benner Cycle

Benner Cycle mungkin kelihatan seperti istilah yang berkaitan dengan Profesor Bruce Banner, tetapi sebenarnya ia dicipta oleh seorang petani dan pelabur bernama Samuel T. Benner pada tahun 1875. Model ini muncul selepas Benner mengalami kerugian besar akibat Kemelesetan Besar tahun 1873. Untuk memahami lebih mendalam tentang dinamika ekonomi, Benner meneliti data sejarah dan mendapati corak berulang dalam ekonomi, yang membentuk carta yang dikenali sebagai Benner Cycle.

Carta Benner Cycle terbahagi kepada tiga bahagian utama, masing-masing mewakili fasa yang berbeza dalam kitaran ekonomi. Bahagian pertama, Bahagian A, merujuk kepada tahun-tahun di mana panik ekonomi berlaku dan dijangka akan berulang. Contoh tahun-tahun dalam bahagian ini termasuk 1927, 1945, 1965, 1981, 1999, 2019, 2035, dan 2053. Bahagian kedua, Bahagian B, merangkumi tahun-tahun di mana ekonomi berada dalam keadaan baik dengan harga tinggi, menjadikannya masa terbaik untuk menjual saham dan aset lain. Tahun-tahun seperti 1926, 1935, 1944, 1953, 1962, 1972, 1980, 1989, 1999, 2007, 2016, 2026, 2034, 2043, dan 2053 termasuk dalam bahagian ini. Bahagian ketiga, Bahagian C, merujuk kepada tahun-tahun yang sukar dengan harga rendah, yang merupakan masa yang baik untuk membeli saham, hartanah, dan aset lain. Tahun-tahun dalam bahagian ini termasuk 1924, 1931, 1942, 1951, 1958, 1969, 1978, 1985, 1996, 2005, 2012, 2023, 2032, 2041, 2050, dan 2059.

Walaupun Benner Cycle menawarkan panduan yang menarik dan kelihatan logik, terdapat beberapa batasan yang perlu diambil kira. Pertama, sejarah kadang-kadang berulang tetapi tidak selalu berlaku dengan cara yang sama. Oleh itu, Benner Cycle memberikan gambaran kasar tetapi tidak boleh dianggap sebagai ramalan yang tepat. Sebagai contoh, ramalan masa depan mungkin tidak tepat disebabkan oleh perubahan dinamik ekonomi yang tidak dijangkakan. Kedua, ekonomi moden dipengaruhi oleh banyak faktor baru seperti teknologi, perubahan politik, dan kejutan global seperti pandemik COVID-19. Semua faktor ini boleh mengubah corak yang diramalkan oleh Benner, menjadikannya kurang relevan dalam konteks semasa.

Selain itu, tingkah laku pelabur sering dipengaruhi oleh emosi, yang sukar untuk diramalkan. Kegembiraan atau panik boleh menyebabkan perubahan pasaran yang tidak terduga, menjadikan model seperti Benner Cycle kurang tepat dalam meramalkan pergerakan pasaran. Data yang digunakan oleh Benner juga berasal dari zaman 1800-an, dan ekonomi hari ini jauh lebih kompleks. Oleh itu, model ini mungkin tidak mengambil kira semua faktor moden yang mempengaruhi ekonomi sekarang.

Kesimpulannya, Benner Cycle boleh digunakan sebagai alat tambahan untuk memahami dan meramalkan kitaran ekonomi, tetapi ia tidak boleh dijadikan satu-satunya panduan dalam membuat keputusan pelaburan. Adalah penting untuk menggabungkan model ini dengan data dan kajian semasa, serta mendapatkan nasihat daripada pakar kewangan. Meskipun model ini menarik dan berguna, bergantung sepenuhnya kepadanya mungkin tidak memberikan hasil yang memuaskan.

Di samping itu, terdapat persamaan antara Benner Cycle dan petunjuk umum dalam al-Quran. Dalam Surah Yusuf, Nabi Yusuf mentafsir mimpi Raja Mesir yang melibatkan tujuh ekor lembu gemuk dimakan oleh tujuh ekor lembu kurus. Tafsiran beliau menunjukkan bahawa akan ada tujuh tahun kemakmuran diikuti oleh tujuh tahun kemarau dan kekurangan. Konsep ini mirip dengan Benner Cycle, di mana terdapat masa-masa baik dan masa-masa sukar dalam kitaran ekonomi. Kedua-duanya mengajarkan kita untuk bersedia dan membuat keputusan yang bijak berdasarkan ramalan masa depan. Dengan memahami kedua-dua perspektif ini, kita dapat lebih bijak dalam merancang dan menghadapi cabaran ekonomi.

Posted on

From AHP to GWR in Sinkhole Susceptibility Modeling with Advanced GIS Methods

sinkhole

Introduction

Rosdi et al. (2017) made significant strides in understanding sinkhole susceptibility in Kuala Lumpur and Ampang Jaya by combining Geographic Information Systems (GIS) with the Analytical Hierarchical Process (AHP). Their work laid a solid foundation for assessing sinkhole risk, but there remains an opportunity to refine and enhance these models using more advanced spatial analysis techniques. One promising approach is Geographically Weighted Regression (GWR), which has the potential to improve both the accuracy and granularity of sinkhole susceptibility assessments. This article examines how incorporating GWR, along with other advanced GIS methodologies, could lead to more precise and insightful analyses of sinkhole hazards.

1. Application of Geographically Weighted Regression (GWR)

Geographically Weighted Regression (GWR) represents an evolution from traditional regression models by allowing for spatial variability in the relationships between variables. Unlike global models that assume a uniform relationship across the study area, GWR acknowledges that these relationships can vary from one location to another. This spatial flexibility is crucial for understanding sinkhole formation, as it reveals how different factors influence sinkhole risk in distinct geographical contexts (Fotheringham et al., 2002).

Applying GWR to the analysis of sinkhole susceptibility in Kuala Lumpur and Ampang Jaya could illuminate how key factors such as lithology, groundwater level decline, soil type, land use, and proximity to groundwater wells affect sinkhole risk differently across various regions. For instance, the impact of lithology might be more pronounced in areas with specific geological features, while groundwater decline could play a more significant role in other areas. By capturing these spatial differences, GWR would provide a more nuanced and accurate understanding of sinkhole susceptibility (Brunsdon et al., 1996).

GWR offers several advantages for sinkhole susceptibility analysis. It allows for localized insights by identifying areas where certain factors disproportionately affect sinkhole formation, thereby enabling more targeted and effective mitigation strategies. Additionally, by accounting for spatial heterogeneity, GWR can enhance the accuracy of susceptibility models, leading to improved predictions and risk assessments. The results from GWR can also be visualized as spatially varying coefficients, providing a clear and interpretable representation of how each factor’s influence varies across the study area (Fotheringham et al., 2002).

2. Integration of High-Resolution Remote Sensing Data

The current study’s reliance on existing land use data can be significantly improved by incorporating high-resolution remote sensing imagery from satellites or unmanned aerial vehicles (UAVs). This approach would allow for the development of more accurate and up-to-date land use and land cover maps, which are essential for assessing areas at risk of sinkhole formation (Li et al., 2019).

High-resolution satellite imagery also enables time-series analysis, which can track changes in land use and land cover over time. Such analysis is crucial for identifying trends and patterns that contribute to sinkhole development, including urban expansion, deforestation, and alterations in groundwater extraction practices (Wu et al., 2015).

3. Incorporation of Additional Spatial Variables

In addition to the factors considered in the current study—lithology, groundwater decline, soil type, land use, and proximity to groundwater wells—incorporating topographical factors such as slope, elevation, and aspect could provide additional insights. These topographical variables often influence water drainage and soil stability, both of which are important in sinkhole formation (Gao et al., 2014).

Furthermore, integrating detailed hydrological modeling into the GIS analysis could enhance our understanding of how water movement through the landscape affects sinkhole susceptibility. Simulating scenarios of heavy rainfall or prolonged drought could provide valuable information on their impact on groundwater levels and sinkhole risk (Beven & Kirkby, 1979).

4. Improved Data Integration and Validation Techniques

A more comprehensive GIS framework that integrates diverse datasets—such as geological surveys, hydrological models, and remote sensing data—would facilitate a thorough analysis of sinkhole risk. Utilizing machine learning techniques could further help in identifying complex patterns and interactions among various factors that contribute to sinkhole formation (Hengl et al., 2015).

Expanding the sinkhole inventory and performing rigorous cross-validation of the model would enhance its reliability. Incorporating data from other regions with similar geological and environmental conditions could also test the model’s generalizability and robustness (Chen et al., 2020).

5. Exploring Alternative Multicriteria Decision-Making (MCDM) Techniques

The Fuzzy AHP method could bolster the robustness of the susceptibility model by addressing the uncertainty and vagueness inherent in geological and hydrological data. This technique provides a way to incorporate and manage these uncertainties in decision-making processes (Saaty, 2008).

The Weight of Evidence (WoE) method is another promising approach, particularly for binary classification problems such as identifying areas prone to sinkholes. WoE calculates the probability of sinkhole occurrence based on the presence or absence of certain factors, offering a probabilistic perspective on risk assessment (Bonham-Carter, 1994).

Conclusion

The study by Rosdi et al. (2017) significantly advanced our understanding of sinkhole susceptibility in Kuala Lumpur and Ampang Jaya. However, the integration of advanced GIS methods such as Geographically Weighted Regression (GWR), high-resolution remote sensing data, and additional spatial variables holds the potential to further enhance the accuracy and utility of sinkhole susceptibility models. By exploring these and other advanced techniques, future research could provide more reliable tools for predicting and mitigating sinkhole hazards, contributing to safer and more resilient urban environments.

References

Bonham-Carter, G. F. (1994). Geographic Information Systems for Geoscientists: Modelling with GIS. Pergamon Press.

Beven, K. J., & Kirkby, M. J. (1979). A physically-based variable contributing area model of basin hydrology. Hydrological Sciences Bulletin, 24(1), 43-69.

Brunsdon, C., Fotheringham, A. S., & Charlton, M. (1996). Geographically weighted regression: A method for exploring spatial nonstationarity. Geographical Analysis, 28(4), 281-298.

Chen, C., Wu, J., & Zhang, Y. (2020). Enhancing sinkhole susceptibility mapping with deep learning: A case study in southern China. Environmental Monitoring and Assessment, 192(9), 1-15.

Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. (2002). Geographically Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships. Wiley.

Gao, J., Wang, H., & Zhao, J. (2014). A new approach to sinkhole susceptibility mapping using GIS and remote sensing techniques. Environmental Earth Sciences, 71(6), 2721-2734.

Hengl, T., de Jesus, J. M., Heuvelink, G. B. M., & Kempen, B. (2015). SoilGrids250m: Global soil information based on machine learning. PLoS ONE, 10(9), e0134086.

Li, J., Li, X., & Lu, S. (2019). An improved method for land use/cover classification using high-resolution remote sensing imagery. Remote Sensing, 11(11), 1302.

Rosdi, M. A. H. M., Othman, A. N., Zubir, M. A. M., Latif, Z. A., & Yusoff, Z. M. (2017). Sinkhole susceptibility hazard zones using GIS and analytical hierarchical process (AHP): A case study of Kuala Lumpur and Ampang Jaya. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-4/W5, 145–151. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W5-145-2017

Saaty, T. L. (2008). Decision Making with the Analytic Hierarchy Process. Springer.

Posted on

Understanding Sinkhole Susceptibility in Kuala Lumpur and Ampang Jaya: A GIS and AHP-Based Approach

Sinkhole Risk Mapping with GIS and AHP: Kuala Lumpur and Ampang Jaya Case Study

Introduction

Sinkholes are a significant geohazard, particularly in urban areas like Kuala Lumpur and Ampang Jaya, where the increasing number of incidents has raised concerns over public safety and urban infrastructure. Since 1968, the Klang Valley region has witnessed a growing frequency of sinkholes, posing serious threats to human lives, assets, and structures, particularly in Malaysia’s bustling capital. To address this issue, Rosdi et al. (2017) conducted a study that employed Geographic Information Systems (GIS) integrated with the Analytical Hierarchical Process (AHP) to develop a Sinkhole Hazard Model (SHM). This article discusses the findings of this study, the methods used, and the potential for future research in this critical area of disaster management.

Sinkhole Susceptibility Hazard Zonation

The SHM developed by Rosdi et al. (2017) categorizes the study area into five zones of sinkhole susceptibility: very low, low, moderate, high, and very high hazard. These classifications are based on a combination of five key criteria: Lithology (LT), Groundwater Level Decline (WLD), Soil Type (ST), Land Use (LU), and Proximity to Groundwater Wells (PG). By assigning relative weights to each of these factors through expert judgment and a pairwise comparison matrix, the study produced susceptibility maps that highlight areas at greatest risk.

The results, depicted in the sinkhole susceptibility hazard zonation maps, show that 31% of the study area falls within the high hazard zone, while 10% is classified as very high hazard. These high-risk zones are predominantly located in the North West part of Kuala Lumpur, an area characterized by Kuala Lumpur Limestone Formation bedrock geology, consisting mainly of limestone/marble and acid intrusive lithology. This geological setting, combined with high levels of groundwater level decline, makes these areas particularly prone to sinkhole development.

GIS and AHP Integration

The integration of GIS and AHP in this study allowed for a systematic and spatially explicit assessment of the factors contributing to sinkhole formation. AHP, in particular, facilitated the weighting of different factors, enabling the researchers to rank the susceptibility of different areas accurately. The susceptibility maps generated from this model provide valuable insights into the spatial distribution of sinkhole hazards, helping urban planners and decision-makers prioritize areas for monitoring and mitigation efforts.

Validation and Model Accuracy

Rosdi et al. (2017) validated their model using a dataset of 33 previous sinkhole events. The validation results were promising, with 64% of the sinkhole events falling within the high hazard zones and 21% within the very high hazard zones. This strong correlation between the model’s predictions and actual sinkhole occurrences demonstrates the effectiveness of the AHP approach in predicting sinkhole hazards.

Limitations and Future Research

Despite the success of the SHM, the study acknowledges several limitations and suggests avenues for future research. One key limitation is the reliance on the AHP technique, which, while effective, may not capture the full complexity of the factors influencing sinkhole formation. The study recommends exploring alternative multi-criteria decision-making techniques, such as Fuzzy AHP, Weight of Evidence (WoE), and other methods that could potentially improve the accuracy of sinkhole susceptibility models.

Another limitation is related to data acquisition, particularly regarding geological and hydrological data. The study suggests that high-resolution satellite imagery could be used to update land use and land cover data, providing a more accurate and timely assessment of sinkhole risk. Additionally, the study highlights the importance of understanding the triggering effects of sinkholes, such as heavy rainfall and excessive groundwater extraction, which could be incorporated into future models.

Finally, the study recommends the computation of the magnitude and frequency relationship of sinkholes as a valuable technique for predicting the likelihood of future sinkhole occurrences. By analyzing the size and frequency of past sinkholes, researchers could better estimate the risk of future events, providing a more comprehensive tool for risk assessment and urban planning.

Conclusion

The study by Rosdi et al. (2017) represents a significant contribution to the understanding of sinkhole susceptibility in Kuala Lumpur and Ampang Jaya. The integration of GIS and AHP allowed for a detailed and spatially explicit analysis of the factors contributing to sinkhole formation, resulting in highly accurate susceptibility maps. However, the study also highlights the need for further research to refine these models and improve the accuracy of sinkhole risk assessments. By exploring alternative techniques and addressing the limitations identified, future studies could provide even more reliable tools for predicting and mitigating sinkhole hazards in urban areas. This ongoing research is crucial for safeguarding urban infrastructure and protecting the lives of those living in sinkhole-prone regions.

References

Rosdi, M. A. H. M., Othman, A. N., Zubir, M. A. M., Latif, Z. A., & Yusoff, Z. M. (2017). Sinkhole susceptibility hazard zones using GIS and analytical hierarchical process (AHP): A case study of Kuala Lumpur and Ampang Jaya. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-4/W5, 145–151. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W5-145-2017

Posted on

Penyesalan Terbesar Semasa Bersara

a retired GIS professional

Dalam perbincangan mengenai persaraan, ramai individu cenderung memfokuskan impian mereka untuk bersara awal. Namun, terdapat aspek lain yang sering diabaikan, iaitu penyesalan yang mungkin timbul selepas bersara. Berdasarkan kajian, lima penyesalan utama yang sering dialami oleh pesara adalah seperti berikut:

  1. Kegagalan Menyimpan Dana yang Mencukupi

Penyesalan yang paling lazim ialah kegagalan menyimpan dana persaraan yang mencukupi. Ramai pesara berasa mereka sepatutnya memulakan simpanan lebih awal atau bekerja dengan lebih tekun. Mereka juga menyesali pembelian harta atau kenderaan mewah yang tidak diperlukan, menjadi mangsa penipuan kewangan, atau membeli rumah yang melebihi kemampuan. Penyesalan ini mencerminkan kepentingan perancangan kewangan yang teliti sejak usia muda.

  1. Mengabaikan Kesihatan

Sekitar satu perempat pesara menyesal kerana tidak menjaga kesihatan dengan baik semasa muda. Apabila usia meningkat, masalah kesihatan menjadi lebih ketara dan memerlukan kos rawatan yang tinggi. Mereka merasakan sekiranya kesihatan diberi perhatian lebih awal, beban kewangan dan keterbatasan fizikal dapat dikurangkan. Penyesalan ini menunjukkan kepentingan gaya hidup sihat sepanjang hayat.

  1. Kurang Melancong atau Tidak Mengejar Minat Peribadi

Ramai pesara menyesali kurangnya masa yang diluangkan untuk melancong atau mengejar hobi semasa masih bekerja. Penyesalan ini sering kali berkait dengan kekurangan dana persaraan dan masalah kesihatan. Apabila usia meningkat, kesihatan yang terjejas dan kewangan yang terhad mengehadkan peluang untuk menikmati aktiviti yang disukai. Oleh itu, keseimbangan antara kerja dan kehidupan peribadi amat penting untuk kepuasan jangka panjang.

  1. Kekurangan Masa Berkualiti dengan Keluarga dan Orang Tersayang

Sebagian pesara menyesal kerana terlalu sibuk dengan kerja sehingga mengabaikan hubungan dengan keluarga dan rakan-rakan. Mereka mendapati bahawa masa yang dihabiskan bersama orang tersayang adalah terhad, dan ini menimbulkan penyesalan apabila anak-anak sudah dewasa dan mereka sendiri sudah bersara. Penyesalan ini menekankan kepentingan keseimbangan antara tanggungjawab profesional dan kehidupan peribadi.

  1. Ketiadaan Aktiviti Bermakna Semasa Bersara

Sebahagian kecil pesara menyesal kerana tidak merancang aktiviti bermakna untuk mengisi masa persaraan mereka. Tanpa hobi atau kegiatan sosial yang jelas, mereka mendapati sukar untuk menyesuaikan diri dengan kehidupan selepas bersara. Dengan jangka hayat yang semakin panjang, perancangan aktiviti untuk mengisi masa lapang menjadi semakin penting untuk kesejahteraan mental dan fizikal.

Penyesalan Terbesar: Kegagalan Mengenal Diri Mengenal Tuhan

Namun, penyesalan yang paling besar dan mendalam adalah kegagalan untuk mengenal diri dan mengenal Tuhan. Dalam kerangka kehidupan yang lebih luas, selain daripada perancangan material, penghayatan terhadap hubungan antara diri dan Tuhan adalah asas kepada kehidupan semasa di dunia dan kehidupan selepas kematian. Tanpa ini, pencapaian yang ada akan terasa kosong dan hambar. Oleh itu, penting untuk tidak hanya merancang dari segi kewangan dan kesihatan, tetapi juga mendekatkan diri dengan Allah dan mencari makna yang lebih mendalam di dunia yang fana dan akhirat yang kekal abadi. Bersedialah untuk pulang menemui Pencipta, jadilah jiwa yang tenang yakni jiwa yang beriman kepada Allah, selalu membenarkan firman-Nya, dan taat kepada perintah-Nya. 

يَا أَيَّتُهَا النَّفْسُ الْمُطْمَئِنَّةُ﴿٢٧﴾ارْجِعِي إِلَىٰ رَبِّكِ رَاضِيَةً مَرْضِيَّةً﴿٢٨﴾فَادْخُلِي فِي عِبَادِي

Wahai jiwa yang tenang! Kembalilah kepada Rabb-mu dengan hati yang puas lagi di-redhai-Nya! Kemudian masuklah ke dalam (jamaah) hamba-hamba-Ku, Dan masuklah ke dalam syurga-Ku! [Al-Fajr/89:27-30]

Kesimpulan

Akhirnya, perancangan persaraan yang menyeluruh perlu merangkumi bukan sahaja aspek kewangan dan kesihatan, tetapi juga pengisian kehidupan dengan makna yang mendalam. Ini termasuk hubungan dengan orang tersayang, mencapai minat peribadi, dan yang paling penting, pemahaman terhadap diri dan hubungan dengan Tuhan. Hanya dengan keseimbangan ini, seseorang dapat mencapai kehidupan persaraan yang benar-benar memuaskan dan bermakna.

Posted on

Pendidikan dan Latihan sebagai Keperluan untuk Profesionalisme dalam Bidang GIS

professional GIS

Pindaan Rang Undang-Undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024 membawa perubahan besar dalam pendidikan dan latihan dalam bidang Sistem Maklumat Geografi (GIS). Pindaan ini memperkenalkan keperluan piawaian dan pengawalan yang lebih ketat, yang memberi kesan langsung kepada individu dan organisasi yang terlibat dalam kerja-kerja GIS, termasuk mereka yang hanya mengikuti kursus pendek dalam tempoh satu hingga tiga hari, atau beberapa minggu berbanding dengan pendidikan formal yang mengambil masa sehingga empat tahun.

Kursus pendek sering digunakan untuk memperkenalkan konsep asas atau kemahiran praktikal dalam GIS kepada profesional yang ingin meningkatkan kemahiran mereka dengan cepat. Namun, dengan adanya pindaan undang-undang ini, timbul keperluan untuk mempersoalkan sejauh mana kursus pendek ini dapat memenuhi keperluan piawaian industri yang semakin ketat. Pindaan ini mewajibkan agar hanya individu yang mempunyai kelayakan dan pemahaman mendalam tentang piawaian teknikal yang dibenarkan untuk melakukan kerja-kerja berkaitan GIS, terutamanya dalam projek yang melibatkan data geomatik penting seperti pembangunan infrastruktur atau pengurusan utiliti.

Dalam kursus pendek GIS, peserta mungkin hanya diajar tentang cara menggunakan perisian GIS untuk menghasilkan peta atau menganalisis data spatial secara asas. Namun, bagi memastikan kualiti dan ketepatan kerja mereka, mereka juga perlu memahami sistem koordinat dan datum dengan lebih mendalam, cara menukar antara unjuran peta yang berbeza, dan teknik untuk menilai kualiti serta ketepatan data ukur yang digunakan. Jika peserta kursus pendek tidak dilengkapi dengan pengetahuan ini, hasil kerja mereka mungkin tidak mematuhi piawaian yang ditetapkan, seterusnya membawa risiko tindakan undang-undang.

Bidang GIS bukan sekadar melibatkan penggunaan perisian untuk menghasilkan peta atau menjalankan analisis spatial, tetapi juga merangkumi aspek-aspek teknikal yang memerlukan pengetahuan yang mendalam. Contohnya, kemahiran pengaturcaraan dan scripting adalah sangat penting dalam membangunkan sistem dan aplikasi GIS yang kompleks. Penggunaan bahasa pengaturcaraan seperti Python atau R untuk menganalisis data spatial, serta keupayaan untuk menulis skrip automasi, adalah kemahiran yang sangat diperlukan oleh profesional GIS. Tanpa kemahiran ini, individu mungkin tidak dapat menjalankan tugas-tugas yang lebih kompleks dan bernilai tinggi dalam industri ini.

Selain itu, pembangunan pangkalan data GIS dan pertanyaan SQL juga merupakan aspek kritikal dalam bidang ini. Pangkalan data GIS sering digunakan untuk menyimpan dan mengurus data spatial yang besar dan kompleks, dan kemahiran dalam menulis pertanyaan SQL yang berkesan adalah penting untuk mengakses dan menganalisis data ini dengan tepat. Dalam projek pembangunan infrastruktur atau pengurusan utiliti, kesilapan dalam pengurusan pangkalan data GIS boleh membawa kepada keputusan yang salah dan akibat yang serius.

Penukaran format data adalah satu lagi kemahiran teknikal yang penting. Dalam GIS, data spatial mungkin datang dalam pelbagai format, dan kemampuan untuk menukar format data dengan betul adalah penting untuk memastikan bahawa data tersebut dapat digunakan dalam sistem yang berbeza. Ini memerlukan pengetahuan yang mendalam tentang pelbagai format data spatial seperti Shapefile, GeoJSON, KML, dan lain-lain, serta alat-alat yang digunakan untuk menukar antara format-format ini.

Selain itu, pengetahuan tentang infrastruktur IT dan sistem yang menyokong GIS juga menjadi semakin penting. Sistem GIS sering beroperasi dalam persekitaran yang kompleks, yang melibatkan pelayan, pangkalan data, rangkaian, dan perisian khusus. Tanpa pemahaman tentang bagaimana semua komponen ini berfungsi bersama, individu mungkin menghadapi kesukaran dalam membangunkan, menyelenggara, atau mengoptimumkan sistem GIS. Sebagai contoh, pengetahuan tentang konfigurasi pelayan, pengurusan pangkalan data yang berkesan, dan keselamatan rangkaian adalah penting untuk memastikan bahawa sistem GIS berfungsi dengan lancar dan selamat.

Dalam bidang GIS, kerja-kerja seperti pembangunan pangkalan data spatial, analisis pola penggunaan tanah, dan pemodelan aliran sungai adalah contoh tugas yang memerlukan pemahaman mendalam tentang piawaian teknikal dan undang-undang yang berkaitan. Graduan daripada program pendidikan tinggi dalam GIS, seperti diploma atau ijazah, biasanya memiliki kemahiran untuk menjalankan tugas-tugas ini dengan mematuhi piawaian industri.

Sebagai contoh, dalam projek pemodelan banjir, pemahaman tentang kualiti dan ketepatan data elevasi adalah penting untuk menghasilkan model yang boleh dipercayai. Kesilapan dalam pemodelan boleh menyebabkan kawasan yang berisiko tinggi tidak dikenal pasti, seterusnya membawa kepada kerugian harta benda dan nyawa. Oleh itu, memastikan profesional yang terlibat dalam projek ini mempunyai kelayakan yang mencukupi adalah satu keperluan yang tidak boleh diabaikan.

Pindaan Rang Undang-Undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024 memperkenalkan keperluan piawaian yang lebih ketat dan menekankan pentingnya profesionalisme dalam bidang GIS. Pendidikan formal dalam GIS kini menjadi semakin penting untuk memastikan bahawa individu dan organisasi yang terlibat dalam kerja-kerja berkaitan dapat mematuhi piawaian undang-undang dan menghasilkan kerja yang berkualiti. Bagi mereka yang hanya mengikuti kursus pendek, terdapat keperluan untuk mempertimbangkan pendidikan lanjutan jika mereka ingin terus relevan dan beroperasi dengan mematuhi undang-undang dalam industri yang semakin dikawal ini.

Organisasi juga perlu lebih berhati-hati dalam memilih individu yang mempunyai kelayakan yang sesuai untuk menjalankan kerja-kerja penting dalam GIS, bagi mengelakkan risiko tindakan undang-undang dan memastikan kejayaan projek. Ini menjadikan kelayakan akademik dalam bidang ini sebagai satu keperluan yang hampir wajib untuk mereka yang ingin terlibat dalam projek-projek berskala besar atau berurusan dengan data geomatik yang sensitif. Justeru ini mungkin mendorong peningkatan permintaan untuk program diploma dan ijazah dalam geomatik dan GIS, serta tekanan kepada institusi pendidikan untuk memastikan kurikulum mereka relevan dengan keperluan semasa.

Rujukan: Dewan Rakyat. (2024, March 25). Parlimen Kelima Belas, Penggal Ketiga, Mesyuarat Pertama, Bil. 17.

Posted on

Pindaan Rang Undang-Undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024: Implikasi kepada Industri GIS dan Geospatial

GIS man

Pindaan Rang Undang-Undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024 yang baru sahaja dibentangkan di Parlimen membawa beberapa kesan penting terhadap pelbagai bidang yang melibatkan kerja-kerja geomatik, termasuk Sistem Maklumat Geografi (GIS) dan geospatial. Walaupun pindaan ini secara langsung mensasarkan pengawalan ke atas kerja-kerja ukur tanah yang dilakukan oleh juruukur tanah berlesen, ia turut membawa implikasi penting kepada individu dan organisasi yang terlibat dalam industri GIS dan geospatial.

Peningkatan Piawaian dan Pengawalan

Salah satu impak utama daripada pindaan ini ialah penguatkuasaan piawaian yang lebih tinggi terhadap data geomatik yang dikendalikan oleh Jabatan Ukur dan Pemetaan Malaysia (JUPEM). Pindaan ini menekankan bahawa hanya data geomatik yang relevan dengan keperluan kerajaan yang perlu disimpan oleh JUPEM, khususnya data yang digunakan dalam projek pembangunan negara dan infrastruktur utiliti. Oleh itu, individu dan organisasi yang terlibat dalam kerja GIS perlu memastikan data yang mereka gunakan mematuhi piawaian yang ditetapkan bagi memastikan kelancaran projek dan mengelakkan komplikasi undang-undang .

Kelayakan dan Perlesenan: Adakah Semua Boleh Menjalankan Kerja GIS?

Pindaan ini juga menaikkan kadar denda yang boleh dikenakan ke atas juruukur tanah berlesen (JTB) yang melakukan kesalahan profesional daripada RM500 kepada lebih RM100,000, serta memperkenalkan hukuman lebih berat untuk kesalahan yang dilakukan oleh individu atau organisasi yang tidak berlesen. Walaupun pindaan ini tidak secara langsung menyatakan bahawa hanya individu berlesen yang boleh menjalankan kerja GIS, ia memberi isyarat bahawa kawalan terhadap kelayakan profesional dalam bidang ini akan diperketatkan. Organisasi dan individu yang terlibat dalam GIS mungkin menghadapi tekanan untuk mendapatkan lesen atau kelayakan yang relevan bagi mengelakkan risiko dikenakan tindakan undang-undang atau penalti .

Penggunaan Data dan Risiko Tindakan Undang-Undang

Salah satu cabaran terbesar dalam bidang GIS ialah pengurusan dan pemeliharaan data yang sah dan tepat. Dengan pindaan ini, individu dan organisasi yang terlibat dalam GIS perlu lebih berhati-hati dalam memastikan bahawa data yang mereka kumpulkan dan gunakan mematuhi spesifikasi dan peraturan yang ditetapkan oleh pihak berkuasa. Sebarang pelanggaran boleh menyebabkan mereka dikenakan tindakan undang-undang yang lebih berat, termasuk denda yang tinggi. Ini mungkin mendorong pemain dalam industri GIS untuk lebih serius dalam mematuhi undang-undang dan standard yang berkaitan .

Pendidikan dan Latihan: Keperluan untuk Profesionalisme

Institusi pendidikan yang menawarkan kursus dalam geomatik dan GIS perlu memastikan kurikulum mereka selaras dengan piawaian dan keperluan undang-undang yang baru. Peningkatan dalam pengawalan kerja-kerja geomatik dan GIS bermaksud bahawa graduan dari bidang ini perlu mempunyai kelayakan dan latihan yang mencukupi untuk mematuhi standard industri. Ini akan mengukuhkan profesionalisme dalam bidang GIS, memastikan bahawa hanya individu yang benar-benar berkelayakan yang dapat menjalankan kerja-kerja penting dalam pengurusan data geospatial .

Kesimpulan

Secara keseluruhan, pindaan Rang Undang-Undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024 berpotensi untuk membawa perubahan besar kepada industri GIS dan geospatial di Malaysia. Walaupun fokus utama pindaan ini adalah terhadap kerja ukur tanah, implikasinya merangkumi keseluruhan spektrum kerja geomatik, termasuk GIS. Industri ini mungkin menyaksikan peningkatan dalam keperluan untuk kelayakan profesional, kepatuhan kepada piawaian, dan risiko undang-undang bagi mereka yang tidak mematuhi peraturan yang ditetapkan. Dalam era digital dan teknologi yang berkembang pesat, pindaan ini adalah langkah penting untuk memastikan integriti dan profesionalisme dalam pengurusan data geospatial di Malaysia.

Rujukan: Dewan Rakyat. (2024, March 25). Parlimen Kelima Belas, Penggal Ketiga, Mesyuarat Pertama, Bil. 17.

Posted on

Kesan Pindaan Rang Undang-Undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024 kepada Individu dan Organisasi Berkaitan GIS dan Geospatial

GIS

Pindaan Rang Undang-Undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024 membawa beberapa perubahan penting yang tidak hanya mempengaruhi juruukur tanah berlesen, tetapi juga memberi kesan signifikan kepada individu dan organisasi yang terlibat dalam kerja-kerja Sistem Maklumat Geografi (GIS) dan geospatial. Artikel ini membincangkan kesan utama pindaan tersebut kepada bidang GIS dan geospatial serta implikasinya terhadap amalan industri.

Peningkatan Piawaian Data Geospatial

Salah satu kesan utama pindaan ini adalah peningkatan piawaian dalam pengumpulan dan pengurusan data geospatial. Pindaan ini menetapkan syarat yang lebih ketat bagi data geomatik yang disimpan oleh Jabatan Ukur dan Pemetaan Malaysia (JUPEM). Data geospatial yang diperoleh melalui kerja ukur geomatik harus mematuhi piawaian ketepatan yang lebih tinggi. Bagi organisasi yang bergantung kepada data GIS, ini bermakna data yang mereka gunakan akan lebih sahih dan tepat. Kesannya, aplikasi GIS yang menggunakan data ini—seperti peta interaktif, analisis spatial, dan perancangan bandar—akan mendapat manfaat daripada maklumat yang lebih boleh dipercayai dan berkualiti tinggi.

Implikasi Terhadap Kerja Ukur Geospatial

Pindaan ini turut mempengaruhi individu dan organisasi yang menjalankan kerja ukur geomatik, termasuk mereka yang terlibat dalam GIS. Kenaikan kadar denda dan peraturan yang lebih ketat untuk kerja ukur geomatik yang tidak berlesen meningkatkan pengawasan terhadap amalan profesional dalam bidang ini. Individu atau organisasi yang tidak berdaftar tetapi terlibat dalam kerja-kerja geomatik atau GIS berisiko dikenakan tindakan undang-undang. Ini mendorong pengamal untuk memastikan mereka mematuhi keperluan perundangan, mengurangkan risiko daripada melaksanakan kerja tanpa kelayakan yang sah, dan mematuhi standard yang ditetapkan.

Pengurusan dan Integrasi Data

Dengan pengurusan data geomatik yang lebih ketat, terdapat juga kesan kepada cara data geospatial diurus dan diintegrasikan dalam sistem GIS. Data yang diperoleh daripada kerja ukur yang sah dan berlesen akan menjadi lebih terjamin, dan ini mempengaruhi integrasi data ke dalam sistem GIS. Organisasi yang menggunakan data ini untuk aplikasi seperti perancangan bandar, analisis alam sekitar, dan pengurusan infrastruktur perlu menyesuaikan proses mereka untuk mematuhi standard yang baru. Ini termasuk kemas kini dalam proses pengumpulan data dan penyimpanan yang perlu mematuhi ketetapan pindaan undang-undang.

Kesan Terhadap Pendidikan dan Latihan

Pindaan ini juga membawa implikasi kepada pendidikan dan latihan dalam bidang geomatik dan GIS. Dengan peningkatan keperluan profesional, terdapat dorongan untuk institusi pendidikan dan latihan memperkemaskan kurikulum mereka untuk memenuhi standard yang lebih tinggi. Universiti dan institusi latihan yang menawarkan kursus dalam geomatik dan GIS perlu memastikan bahawa graduan mereka dilatih dalam amalan yang mematuhi peraturan terkini, menyediakan mereka dengan kemahiran yang diperlukan untuk memenuhi kehendak industri yang semakin ketat.

Penutup

Secara keseluruhan, pindaan Rang Undang-Undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024 memberi kesan yang mendalam kepada individu dan organisasi dalam bidang GIS dan geospatial. Peningkatan piawaian data, penguatkuasaan peraturan yang lebih ketat, dan penyesuaian dalam pengurusan serta pendidikan mencerminkan usaha untuk mempertingkatkan profesionalisme dan ketepatan dalam kerja ukur geomatik. Organisasi yang terlibat dalam GIS perlu memahami dan menyesuaikan diri dengan perubahan ini untuk memastikan mereka mematuhi undang-undang, memanfaatkan data yang berkualiti, dan beroperasi dalam kerangka perundangan yang sah.

Rujukan: Dewan Rakyat. (2024, March 25). Parlimen Kelima Belas, Penggal Ketiga, Mesyuarat Pertama, Bil. 17.

Posted on

Sesi Perbahasan Rang Undang-Undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024

parlimen

Pengenalan

Di parlimen, lima orang pembahas utama dalam perbahasan pindaan Rang Undang-undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024 telah membangkitkan isu-isu penting yang berkaitan dengan pindaan tersebut. Yang Berhormat Seputeh bertanya mengenai maksud “survey-accurate techniques” dan mengenai data geomatik yang perlu disimpan oleh JUPEM, serta langkah-langkah pencegahan untuk kesalahan profesional dalam pengukuran. Yang Berhormat Pasir Salak mempersoalkan rasional kenaikan kadar denda dan mencadangkan agar hukuman lebih berat dikenakan terhadap mereka yang melaksanakan kerja ukur tanpa kuasa. Sementara itu, Yang Berhormat Ampang menyoal tentang pendigitalan data geomatik dan perbezaan kadar denda antara juruukur tanah berlesen (JTB) dan individu yang tidak berlesen. Yang Berhormat Kuantan menyokong pindaan akta dan mengajukan soalan mengenai implikasi kewangan, kesediaan sistem untuk perubahan ini, dan pendaftaran ahli. Akhir sekali, Yang Berhormat Tumpat mempersoalkan isu penggunaan istilah “berlesen”, perbezaan antara ukuran hak milik dan geomatik, kursus-kursus geomatik yang ditawarkan, sempadan maritim, dan penyelarasan e-Tanah. Seterusnya, Menteri Sumber Asli dan Kelestarian Alam, Tuan Nik Nazmi bin Nik Ahmad memberikan jawapan balas terhadap beberapa persoalan yang dibangkitkan ini.

Isu Utama Yang Dinyatakan oleh Ahli Parlimen

Berikut adalah isu-isu yang dibangkitkan oleh Puan Teresa Kok Suh Sim (Seputeh) dalam perbahasan mengenai Rang Undang-undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024:

  1. Pengiktirafan Skop Kerja Juruukur Tanah Berlesen: Puan Teresa Kok mencadangkan agar skop kerja Juruukur Tanah Berlesen diiktiraf secara rasmi untuk merangkumi bukan sahaja pengukuran hak milik tetapi juga semua bidang ukur tanah dan pemetaan yang berkaitan dengan geomatik. Ini termasuk kejuruteraan, hidrografi, pemetaan utiliti bawah tanah, fotogrametri, dan lain-lain.
  2. Definisi “Survey Accurate Techniques”: Beliau meminta penjelasan mengenai maksud istilah “survey accurate techniques” dalam seksyen 3. Terutama, adakah peralatan seperti pita ukur, distometer, alat penentuan laser, dan alat aras yang digunakan, adakah termasuk dalam definisi ini.
  3. Pengurusan Data Geomatik oleh JUPEM: Puan Teresa mengemukakan kebimbangan mengenai keperluan untuk semua rekod atau data geomatik disimpan oleh JUPEM (Jabatan Ukur dan Pemetaan Malaysia). Beliau bertanya sama ada adalah wajar dan sesuai untuk JUPEM menjadi custodian semua data geomatik, terutama memandangkan tidak semua data tersebut mungkin mempunyai kepentingan kerajaan.
  4. Kepentingan dan Keperluan Sumber untuk JUPEM: Beliau juga membangkitkan isu mengenai keperluan penambahan kakitangan juruukur, pakar IT, serta kemudahan perkakasan dan perisian untuk menampung data geomatik yang besar. Puan Teresa mencadangkan bahawa mungkin perlu ada pusat data baharu di setiap negeri untuk menampung data tersebut.
  5. Kadar Denda dalam Seksyen 17C(2): Puan Teresa menyatakan bahawa kadar denda yang ditetapkan kurang daripada RM100,000 adalah terlalu berat. Beliau mencadangkan agar kadar denda dikurangkan kepada kurang daripada RM50,000, berdasarkan maklum balas dari pihak juruukur.
  6. Definisi Penggunaan Pelan Ukur dalam Seksyen 19C: Puan Teresa meminta definisi yang tepat dan jelas mengenai penggunaan pelan ukur tanpa kebenaran. Ini penting kerana dokumen tersebut sering digunakan oleh orang awam, termasuk perunding projek dan pegawai kerajaan.
  7. Proses Mendapat Kebenaran: Beliau mengkritik proses mendapatkan kebenaran pihak ketiga dan agensi kerajaan yang memakan masa yang panjang dan rumit. Beliau mencadangkan agar proses ini dipermudahkan untuk memudahkan penggunaan pelan ukur oleh pihak berkepentingan.
  8. Bilangan Juruukur Tanah Berlesen: Puan Teresa mengungkapkan kebimbangan mengenai jumlah juruukur tanah berlesen yang kini kurang dari 500 orang dan sebahagian besar daripada mereka adalah warga emas. Beliau mencadangkan agar usaha lebih dilakukan untuk menggalakkan pemuda mempelajari bidang geomatik dan menambah bilangan profesional dalam bidang ini, terutama daripada pihak swasta.

Puan Teresa Kok Suh Sim mengemukakan isu-isu ini dengan tujuan untuk memastikan bahawa pindaan undang-undang akan dapat menangani cabaran-cabaran semasa dan memajukan profesion juruukur tanah berlesen serta geomatik di Malaysia.

Berikut adalah isu-isu yang dibangkitkan oleh Tuan Jamaludin bin Yahya (Pasir Salak) dalam perbahasan mengenai Rang Undang-undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024:

  1. Kurangnya Pengiktirafan terhadap Kerjaya Juruukur: Tuan Jamaludin menegaskan bahawa kerjaya juruukur kurang dikenali oleh generasi hari ini, walaupun sumbangan mereka terhadap pembangunan negara sangat besar. Beliau menyatakan perlunya usaha untuk membuka ruang minda generasi muda dan menggalakkan mereka menceburi bidang ini.
  2. Sokongan Terhadap Pindaan Undang-Undang: Tuan Jamaludin menyokong rasional pemindaan rang undang-undang ini, terutamanya dengan memasukkan seksyen baharu 19A yang membolehkan rekod dan data ukur dikemukakan melalui perantara elektronik. Ini dianggap sesuai dengan perkembangan teknologi semasa.
  3. Kenaikan Hukuman dan Denda: Beliau menyatakan sokongan terhadap kenaikan hukuman bagi kesalahan yang dilakukan oleh Juruukur Tanah Berlesen (JTB), seperti yang dinyatakan dalam seksyen 17 dan 18. Namun, beliau meminta pencerahan mengenai rasional di sebalik penurunan denda tatatertib dalam seksyen 17(C) dari RM500 kepada RM1,000, kerana ini merupakan penurunan sebanyak RM400.
  4. Pengawalan Bidang Juruukur yang Tidak Dimaktubkan dalam Akta: Tuan Jamaludin mencadangkan agar hukuman yang lebih berat dikenakan kepada pihak yang melakukan kerja juruukur tanpa lesen serta juruukur yang melanggar etika profesional. Beliau berpendapat bahawa bidang yang dijalankan oleh juruukur tanah berlesen tetapi tidak dimasukkan dalam akta perlu dikawal dengan lebih ketat.
  5. Penjelasan Tujuan Pindaan: Beliau meminta penjelasan mengenai tujuan utama pindaan undang-undang ini, terutama yang dinyatakan dalam preamble atau sinopsis ringkas dalam kertas cadangan. Tuan Jamaludin menyatakan bahawa pindaan ini tidak melibatkan implikasi kewangan kepada kerajaan atau rakyat dan berharap tujuan utama yang berkaitan dengan interpretasi dan skop kerja geomatik serta pemetaan yang lebih spesifik dapat dijelaskan dengan lebih lanjut.

Tuan Jamaludin menyatakan sokongan penuh terhadap pindaan Rang Undang-undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024, sambil mengharapkan penjelasan dan pengubahan yang diperlukan untuk memperbaiki dan mengemaskini akta tersebut.

Berikut adalah isu-isu yang dibangkitkan oleh Puan Hajah Rodziah binti Ismail (Ampang) dalam perbahasan mengenai Rang Undang-undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024:

  1. Pengiktirafan Skop Kerja Juruukur: Puan Hajah Rodziah mengalu-alukan pindaan dalam Akta 458 yang memperluaskan skop kerja Juruukur Tanah Berlesen (JTB) untuk meliputi bidang ukur geomatik dan teknik pengukuran tepat (survey accurate techniques). Beliau meminta kepastian mengenai penguatkuasaan terhadap perkakasan dan alat-alat yang digunakan dalam teknologi terkini.
  2. Pendigitalan Rekod dan Data Ukur: Dengan penambahan subseksyen 14(2) yang memperuntukkan penyimpanan pelan ukur geomatik di JUPEM, beliau menanyakan sama ada proses pendigitalan akan dilaksanakan sepenuhnya dan bagaimana tumpuan ini akan dilaksanakan.
  3. Pengiktirafan “Land Surveyor” (LSr): Puan Hajah Rodziah menyambut baik pengiktirafan abreviasi “LSr” untuk juruukur, berharap ia akan meningkatkan martabat profesion dan menarik lebih ramai untuk memasuki bidang ini.
  4. Isu Ukur Halus dan Masa Menunggu: Beliau menyarankan agar RUU JTB Pindaan 2024 turut menghuraikan isu-isu terkait ukur halus, terutama berkaitan dengan masa menunggu yang lama untuk mendapatkan hak milik kekal selepas hak milik sementara.
  5. Kepatuhan Terhadap Sempadan Tanah: Puan Hajah Rodziah mencadangkan agar rancangan pembangunan di atas tanah memastikan struktur dan bangunan didirikan dalam sempadan lot yang tepat untuk mengelakkan masalah seperti tanah yang mencerobohi tanah orang lain.
  6. Kadar Denda Maksimum: Beliau mengkritik kadar denda maksimum yang dikenakan untuk salah laku profesional (naik dari RM500 kepada RM100,000) dan individu tanpa lesen (naik dari RM500 kepada RM250,000). Puan Hajah Rodziah mencadangkan agar kadar denda untuk profesion profesional perlu disemak semula dan mungkin dikurangkan berbanding individu tanpa lesen.
  7. Pertimbangan Rasional Pindaan: Beliau meminta penjelasan mengenai rasional di sebalik kadar denda yang berbeza untuk profesion profesional dan individu tanpa lesen dalam pindaan ini.
  8. Peningkatan Skop dan Dokumentasi: Puan Hajah Rodziah menyokong usaha untuk memperkukuhkan Akta 458, memperluaskan skop kerja, memperkenalkan proses yang lebih baik, dokumentasi yang lebih sempurna, serta memansuhkan istilah-istilah lama. Beliau berharap RUU ini dapat diluluskan dan dilaksanakan dengan segera.

Puan Hajah Rodziah mengakhiri dengan mengucapkan terima kasih dan berharap pelaksanaan pindaan ini dapat memperbaiki undang-undang dan proses kerja dalam bidang juruukur.

Berikut adalah isu-isu yang dibangkitkan oleh Tuan Wan Razali bin Wan Nor (Kuantan) dalam perbahasan mengenai Rang Undang-undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024:

  1. Pindaan Seksyen 4 dan 9:
    • Kompetensi Ahli Lembaga Pengarah: Tuan Wan Razali menyokong pindaan yang mewajibkan ahli lembaga pengarah berdaftar termasuk Ketua Pengarah untuk memastikan mereka kompeten. Beliau bertanya mengenai kesan pindaan ini terhadap kadar yuran pendaftaran ahli atau peperiksaan yang berkaitan.
  2. Penggunaan Singkatan “LSr” dan Kesan Kadar Yuran: Beliau mengalu-alukan penggunaan singkatan “LSr” untuk juruukur tetapi ingin mengetahui apakah pindaan ini akan mempengaruhi kadar yuran pendaftaran atau peperiksaan yang berkaitan.
  3. Seksyen 19A – Penghantaran Data Elektronik:
    • Kepatuhan kepada Geomatic Survey: Tuan Wan Razali mempersoalkan sama ada penghantaran data melalui medium elektronik diwajibkan sepenuhnya atau bersifat pilihan, dan bertanya mengenai tahap kesediaan sistem kerajaan seperti Lembaga Juruukur Bahan Malaysia dan JUPEM untuk menerima data secara elektronik.
    • Kesiapsiagaan Sistem: Beliau meminta penjelasan tentang tahap kesediaan sistem kerajaan dan kos tambahan yang mungkin terlibat jika sistem pelayan dan pangkalan data kerajaan perlu dinaik taraf.
    • Jumlah Rekod dan Pelan Backup: Tuan Wan Razali ingin tahu jumlah rekod yang ada dalam pangkalan data LJBM dan langkah-langkah backup jika sistem elektronik mengalami masalah.
  4. Perbezaan Kadar Denda: Beliau mempersoalkan rasional di sebalik perbezaan kadar denda dan hukuman penjara antara seksyen 17 (juruukur bertauliah) dan seksyen 19 (individu tanpa lesen), serta mengapa tiada hukuman penjara bagi seksyen 17.
  5. Penarikan Balik Lesen dan Tindakan Terhadap Kesalahan Serius: Tuan Wan Razali bertanya sama ada lesen juruukur bertauliah boleh ditarik balik jika mereka melakukan kesalahan serius atau berulang.
  6. Tempoh Peralihan dan Permohonan Lesen:
    • Tempoh Enam Bulan: Beliau mempersoalkan sama ada tempoh enam bulan yang ditetapkan untuk memohon lesen adalah mencukupi untuk meluluskan permohonan yang melibatkan beberapa syarat.
    • Permohonan oleh Bukan Warganegara: Tuan Wan Razali juga bertanya sama ada bukan warganegara boleh memohon lesen juruukur bahan dan justifikasi untuk kebenaran tersebut, serta sama ada mereka terikat dengan undang-undang kerahsiaan negara.

Tuan Wan Razali mengakhiri dengan meminta penjelasan lanjut mengenai isu-isu tersebut untuk memahami implikasi pindaan ini dengan lebih mendalam.

Berikut adalah isu-isu yang dibangkitkan oleh Dato’ Mumtaz binti Md Nawi (Tumpat) dalam perbahasan mengenai Rang Undang-undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024:

  1. Penggunaan Istilah “Juruukur Tanah Berlesen” dan “Berlesen”: Dato’ Mumtaz mempersoalkan penggunaan istilah “berlesen” dalam sebutan “juruukur tanah berlesen”, dan bertanya mengapa tidak hanya menggunakan “juruukur tanah” sahaja. Beliau juga meminta penjelasan mengenai bilangan juruukur yang berlesen dan yang tidak berlesen.
  2. Pengiktirafan dan Skop Geomatic Survey:
    • Skop Kerja Geomatic Survey: Beliau ingin tahu jika semua kerja-kerja dalam geomatic survey termasuk hydrographic survey, utility survey, dan aerial mapping perlu disahkan oleh juruukur tanah berlesen sahaja.
    • Terminologi dan Kerja-kerja yang Tidak Termasuk: Dato’ Mumtaz menanyakan apakah kerja-kerja yang sebelum ini tidak dianggap sebagai title survey, seperti utility survey, telah termasuk dalam takrifan geomatic survey dalam pindaan ini.
  3. Kursus dan Pendidikan Geomatic Survey:
    • Kursus dan Silibus: Beliau bertanya mengenai jumlah universiti yang menawarkan kursus berkaitan geomatic survey dan apakah pembelajaran geomatic akan dimasukkan dalam silibus pendidikan.
    • Latihan dan Peralatan: Dato’ Mumtaz juga meminta maklumat mengenai latihan, peralatan, dan kos yang terlibat dalam pendidikan juruukur serta apakah ia mencukupi untuk memenuhi keperluan pindaan ini.
  4. Kos Pengesahan untuk Pembangunan Kecil: Beliau mengusulkan agar kawasan pembangunan kecil tidak perlu membayar kos pengesahan tambahan oleh perancang bandar bertauliah, cukup dengan pengesahan oleh juruukur tanah berlesen sahaja.
  5. Jumlah Tenaga Profesional: Dato’ Mumtaz ingin mengetahui sama ada terdapat cukup tenaga profesional dalam bidang juruukur di negara ini serta keperluan bagi mekanisme dan silibus pendidikan.
  6. Penyelarasan e-Tanah dan Teknologi:
    • Penyelarasan e-Tanah: Beliau menegaskan keperluan penyelarasan sistem e-Tanah di semua negeri dan bertanya tentang kesan pindaan ini terhadap sistem e-Tanah dan aplikasi lain seperti MyLOT, MyGeoMap, dan I-Plan.
    • Kaitan dengan SDG dan Perancang Bandar: Dato’ Mumtaz juga memohon penjelasan tentang bagaimana pindaan ini akan mempengaruhi perancang bandar, SDG, dan isu-isu berkaitan seperti food security.
  7. Isu Sempadan Maritim: Beliau berharap pindaan ini akan membantu dalam menyelesaikan isu sempadan maritim Malaysia, terutama berkaitan tuntutan Indonesia dan pengiktirafan Pulau Natuna.

Dato’ Mumtaz mengharapkan bahawa pindaan ini akan membawa kepada penyelarasan yang lebih baik dan penyelesaian isu-isu sempadan serta penyampaian perkhidmatan yang lebih efisien dalam sektor ukur tanah.

Jawapan Balas Menteri

Jawapan yang diberikan oleh Menteri Sumber Asli dan Kelestarian Alam, Tuan Nik Nazmi bin Nik Ahmad, terhadap perseolan yang dikemukakan dalam perbahasan Rang Undang-undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024:

  1. Definisi “Survey-Accurate Techniques”:
    • Penjelasan mengenai istilah “survey-accurate techniques” yang merujuk kepada kaedah pengukuran tepat menggunakan peralatan seperti GPS dan total station yang mematuhi spesifikasi JUPEM.
  2. Penyimpanan Data Geomatik:
    • Penggunaan data center JUPEM untuk menyimpan data geomatik yang terhad kepada data tertentu yang diperlukan oleh kerajaan, seperti data utiliti bawah tanah dan geospatial untuk projek pembangunan utama negara. Bukan semua data geomatik perlu dihantar ke JUPEM.
  3. Kenaikan Kadar Denda:
    • Pindaan untuk meningkatkan kadar denda ke atas Juruukur Tanah Berlesen (JTB) daripada RM500 kepada melebihi RM100,000, yang dianggap terlalu rendah sejak 1958 dan tidak setara dengan badan profesional lain. Kenaikan ini bertujuan mencegah kesalahan profesional dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan.
  4. Rasional Kenaikan Denda:
    • Kenaikan denda bagi individu yang tidak berlesen melibatkan kesalahan jenayah seperti penyamaran atau penipuan dalam kerja-kerja ukur geomatik, yang berbeza dengan denda profesional bagi JTB.
  5. Universiti yang Menawarkan Kursus Geomatic Surveys:
    • Terdapat empat institusi yang menawarkan kursus dalam geomatic surveys: Universiti Teknologi Malaysia (UTM), Universiti Teknologi Mara (UiTM), Kolej Universiti Geomatika di Setiawangsa, dan Infrastructure University Kuala Lumpur (IUKL).
  6. Sempadan Maritim:
    • Pengakuan mengenai isu sempadan maritim, namun dinyatakan bahawa ini bukan isu utama dalam pindaan ini dan merupakan kerja berterusan di bawah Wisma Putra untuk menyelesaikan persempadanan dengan negara jiran.
  7. Penyesuaian Undang-Undang dengan Perkembangan Teknologi:
    • Pindaan ini bertujuan untuk mengemaskini undang-undang sedia ada selari dengan perkembangan teknologi dan keperluan semasa serta memperkasakan peranan Lembaga Juruukur Tanah Berlesen (LJT) dalam mengawal selia aktiviti pengukuran.

Menteri juga menyebut bahawa sebarang butiran yang tertinggal akan dijawab secara bertulis dan berharap pindaan ini mendapat sokongan untuk mempertingkatkan profesionalisme dan pengawalan dalam bidang ukur tanah.

Ringkasan dan Kesimpulan

Secara kesimpulan terhadap isu-isu yang dibangkitkan oleh ahli parlimen dan jawapan yang diberikan oleh Menteri Sumber Asli dan Kelestarian Alam adalah seperti berikut:

Isu utama yang dibangkitkan oleh ahli parlimen termasuklah definisi dan aplikasi istilah “survey-accurate techniques”, pengurusan dan penyimpanan data geomatik, kadar denda yang dikenakan terhadap Juruukur Tanah Berlesen (JTB) dan individu tidak berlesen, jumlah institusi yang menawarkan kursus dalam geomatic surveys, serta isu sempadan maritim.

Pertama, ahli parlimen mempersoalkan maksud istilah “survey-accurate techniques” yang digunakan dalam pindaan akta. Menteri menjelaskan bahawa istilah ini merujuk kepada kaedah pengukuran tepat menggunakan peralatan seperti GPS dan total station yang mematuhi spesifikasi yang ditetapkan oleh JUPEM, bertujuan memastikan kejituan tinggi dalam kerja ukur.

Kedua, terdapat kebimbangan mengenai penyimpanan data geomatik di JUPEM, di mana ahli parlimen mempersoalkan sejauh mana semua data geomatik perlu dihantar kepada JUPEM. Menteri menjelaskan bahawa data geomatik hanya melibatkan data yang diperlukan oleh pihak berkuasa, seperti data utiliti bawah tanah dan geospatial untuk projek utama negara, dan bukan semua data geomatik perlu dihantar.

Ketiga, isu mengenai kenaikan kadar denda bagi JTB dan individu tidak berlesen turut dibangkitkan. Menteri menyatakan bahawa kadar denda untuk JTB dinaikkan daripada RM500 kepada melebihi RM100,000 kerana kadar denda lama dianggap terlalu rendah dan tidak setara dengan badan profesional lain. Ini bertujuan mencegah kesalahan profesional dan memastikan kepatuhan. Untuk individu tidak berlesen yang melakukan kesalahan jenayah, kenaikan denda dan hukuman penjara bertujuan memberi kesan pencegahan yang lebih ketat.

Keempat, mengenai jumlah institusi yang menawarkan kursus dalam geomatic surveys, Menteri menyenaraikan dua universiti awam (UTM dan UiTM) dan dua universiti swasta (Kolej Universiti Geomatika dan IUKL) yang menyediakan kursus tersebut, menunjukkan usaha dalam menyediakan tenaga profesional yang mencukupi dalam bidang ini.

Akhir sekali, isu sempadan maritim dibangkitkan, namun Menteri menyatakan bahawa ini bukan fokus utama pindaan ini dan merupakan isu berterusan yang ditangani oleh Wisma Putra untuk menyelesaikan persempadanan dengan negara jiran. Menteri juga menekankan bahawa pindaan ini bertujuan untuk mengemaskini undang-undang selari dengan perkembangan teknologi dan keperluan semasa, serta memperkasakan peranan Lembaga Juruukur Tanah Berlesen dalam mengawal selia aktiviti pengukuran.

Sumber: Dewan Rakyat. (2024, March 25). Parlimen Kelima Belas, Penggal Ketiga, Mesyuarat Pertama, Bil. 17.

Posted on

Rang Undang-Undang Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024: Ringkasan dan Analisis

surveyor

Ringkasan RUU Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024

  1. Latar Belakang Akta:
    • Akta Juruukur Tanah Berlesen 1958 (Akta 458) telah dikuatkuasakan sejak 1 Mei 1958 dan belum pernah dipinda walaupun terdapat perkembangan pesat dalam bidang ukur geomatik.
    • Pindaan Akta ini bertujuan memperbaharui dan menambah baik Akta 458 agar lebih selari dengan kemajuan teknologi dan perkembangan semasa.
  2. Skop Pindaan Utama:
    • Pengukuhan Akta: Melalui peruntukan baharu yang selaras dengan keperluan dan kehendak semasa serta perkembangan profesion Juruukur Tanah Berlesen (JTB).
    • Perluasan Skop Kerja dan Kuasa JTB: JTB kini akan mempunyai kuasa dalam bidang ukur geomatik, bukan hanya terhad kepada ukur hak milik.
    • Penambahan Kadar Denda: Kadar denda bagi kesalahan tatalaku profesional JTB dan kesalahan jenayah individu bukan JTB ditingkatkan.
    • Pemansuhan Istilah Lama: Penambahan definisi baharu dan pindaan kecil yang signifikan untuk menyelaraskan penggunaan istilah dengan teknologi terkini.
  3. Pindaan-Pindaan Penting:
    • Fasal 2: Pengenalan seksyen 1A untuk pemakaian Akta 458 di Wilayah Persekutuan Labuan.
    • Fasal 6: Pengiktirafan singkatan “LSr” untuk JTB, selaras dengan pengiktirafan profesional lain.
    • Fasal 7: Peruntukan kuasa kepada JTB untuk kerja ukur geomatik yang mematuhi teknik pengukuran tepat yang diiktiraf oleh JUPEM.
    • Fasal 8: Penyusunan semula dan penggantian istilah yang lebih sesuai dengan era teknologi digital.
    • Fasal 9: Penyelarasan kelulusan pelan ukur di bawah Kanun Tanah Negara.
    • Fasal 10: Keperluan tindakan pembetulan sekiranya terdapat kesilapan dalam ukur geomatik oleh JTB.
    • Fasal 11: Peningkatan kadar denda bagi kesalahan profesional JTB, dari RM500 kepada tidak lebih RM100,000.
    • Fasal 12: Penetapan kesalahan baharu bagi individu bukan JTB dengan denda hingga RM250,000 atau penjara hingga tiga tahun.
    • Fasal 13: Pengiktirafan rekod dan dokumen yang dihantar melalui perantara elektronik.
    • Fasal 14: Kemas kini perakuan bagi pendaftaran JTB dalam menjalankan kerja ukur geomatik.
    • Fasal 15: Peruntukan peralihan untuk mana-mana individu selain JTB atau juruukur kerajaan yang sedang menjalankan kerja ukur geomatik.
  4. Pindaan Istilah:
    • Istilah lama dimansuhkan atau digantikan dengan istilah baharu selaras dengan perkembangan teknologi dalam bidang geomatik.
    • Pindaan pada penggunaan gelaran jawatan yang sedang digunakan oleh JUPEM.
  5. Kesimpulan:
    • Pindaan ini dijangka memberi impak positif terhadap profesionalisme JTB, perlindungan hak pengguna, dan memastikan perundangan ukur geomatik selari dengan perkembangan teknologi global.

Pindaan Akta ini mencerminkan usaha kerajaan untuk memastikan bidang ukur geomatik di Malaysia berkembang selari dengan perubahan teknologi dan meningkatkan tahap profesionalisme dalam kalangan JTB.

Analisis RUU Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024

RUU Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024 bertujuan untuk memperbaharui Akta Juruukur Tanah Berlesen 1958 agar selaras dengan perkembangan teknologi dan keperluan semasa dalam bidang geomatik.

Perubahan utama dalam pindaan ini termasuk perluasan skop kerja Juruukur Tanah Berlesen (JTB), yang kini dibenarkan untuk melakukan pelbagai jenis pengukuran geomatik dan bukan hanya terhad kepada ukur hak milik tanah. Pengakuan profesionalisme turut dipertingkatkan dengan penggunaan singkatan “LSr” (land surveyor) yang diiktiraf secara rasmi, meningkatkan status profesional JTB.

Pindaan ini juga memberikan kuasa lebih luas kepada Lembaga Juruukur Tanah (LJT) dalam mengawasi dan mengatur kegiatan JTB, termasuk dalam bidang ukur geomatik. Selain itu, denda untuk pelanggaran etika profesional oleh JTB meningkat secara signifikan, bertujuan untuk memberikan kesan pencegahan. Digitalisasi dalam proses pengajuan dokumen dan data ukur juga merupakan aspek penting dalam pindaan ini.

Tujuan utama RUU ini adalah untuk memodenkan undang-undang agar selaras dengan kemajuan teknologi dan istilah-istilah baru dalam bidang geomatik, meningkatkan standard profesionalisme dan etika kerja JTB, serta memberikan perlindungan yang lebih baik kepada masyarakat yang menggunakan perkhidmatan JTB. Selain itu, RUU ini bertujuan untuk meningkatkan kecekapan dalam pengurusan data dan dokumen melalui digitalisasi.

Beberapa perkara penting dalam pindaan ini termasuk istilah geomatik, yang merujuk kepada pelbagai disiplin pengukuran yang melibatkan teknologi moden seperti penginderaan jauh dan sistem maklumat geografi (GIS). Lembaga Juruukur Tanah (LJT) bertanggungjawab untuk mengawasi dan mengatur kegiatan JTB, manakala Jabatan Ukur dan Pemetaan Malaysia (JUPEM) adalah badan kerajaan yang bertanggungjawab dalam bidang pengukuran dan pemetaan di Malaysia.

Implikasi daripada pindaan ini termasuk impak besar kepada sektor berkaitan tanah, khususnya dalam aspek ketepatan data geospatial dan proses kelulusan. Penggunaan teknologi digital diharapkan akan mempercepatkan proses pengukuran dan analisis data, sementara JTB akan diharapkan untuk mempunyai kemahiran yang lebih luas dan mengikuti perkembangan teknologi terkini.

RUU Juruukur Tanah Berlesen (Pindaan) 2024 merupakan langkah positif dalam usaha memodenkan sektor pengukuran dan pemetaan di Malaysia. Dengan memperluas skop kerja JTB dan meningkatkan pengawasan LJT, RUU ini diharapkan dapat memperbaiki kualiti perkhidmatan, ketepatan data, dan keyakinan awam terhadap profesion juruukur tanah. Untuk pemahaman yang lebih mendalam, disarankan untuk mendapatkan nasihat daripada pakar undang-undang atau profesional dalam bidang pengukuran dan pemetaan.

Sumber: Dewan Rakyat. (2024, March 25). Parlimen Kelima Belas, Penggal Ketiga, Mesyuarat Pertama, Bil. 17.

Posted on

Advancing Urban Planning with GeoAI through Global Street Network Analysis

GeoAI and planning

By Shahabuddin Amerudin

Introduction

Geographic Artificial Intelligence (GeoAI) integrates Geographic Information Systems (GIS) with artificial intelligence (AI), offering advanced capabilities for urban planning and development. This convergence allows for a more nuanced understanding of spatial dynamics and provides tools to address complex urban challenges. By harnessing GeoAI, urban planners can optimize infrastructure, manage resources more efficiently, and create sustainable urban environments. This article delves into how GeoAI can be applied to enhance city planning by analyzing street network configurations across different global cities.

Understanding GeoAI

GeoAI represents the intersection of spatial data analysis and AI technologies, including machine learning and deep learning. Traditional GIS methods are enhanced by AI’s ability to process and analyze large volumes of data, identify patterns, and make predictions. GeoAI utilizes machine learning algorithms to interpret satellite imagery, sensor data, and other spatial inputs, offering insights that traditional GIS might miss. For instance, deep learning models can analyze urban growth patterns and infrastructure changes by processing high-resolution imagery and historical data, enabling planners to predict future trends and assess the impact of proposed developments (El Asmar et al., 2022).

Analyzing Street Network Patterns with GeoAI

Cities around the world exhibit diverse street network configurations, from grid patterns to organic layouts and radial designs. GeoAI provides sophisticated tools to analyze these configurations, optimizing urban infrastructure and managing traffic flow effectively.

Grid Patterns

Cities with grid-like street networks, such as Vancouver and Beijing, can leverage GeoAI for various urban planning applications. In Vancouver, where the street layout is characterized by a regular grid, GeoAI can enhance traffic management by analyzing traffic flow data and predicting congestion. Machine learning algorithms can process historical traffic data to identify traffic bottlenecks and recommend solutions such as optimized traffic signal timings and route adjustments. For example, AI models can analyze patterns in traffic congestion and propose infrastructure improvements to alleviate these issues, leading to a more efficient urban traffic system (Zhou et al., 2023).

In Beijing, the grid pattern reflects historical planning priorities and centralized development. GeoAI can assist in optimizing land use within these grids by integrating spatial data with AI-driven insights. This approach can help manage high-density urban areas effectively, ensuring that new developments align with existing infrastructure and urban planning goals. AI algorithms can also support the planning of mixed-use developments, which can enhance urban density and improve land use efficiency (Li et al., 2023).

Organic Patterns

Cities such as Sydney and Cape Town feature more organic, irregular street layouts influenced by natural topographies. GeoAI can address the unique challenges posed by these layouts by using deep learning to analyze satellite imagery and topographical data. For instance, AI models can identify patterns in urban growth and predict traffic congestion in areas with irregular street networks. By integrating environmental data, GeoAI can propose development strategies that harmonize urban expansion with natural landscapes (Chen et al., 2023).

In Sydney, where street patterns are shaped by hills and waterways, GeoAI can analyze how new infrastructure projects might impact the surrounding environment. This analysis helps planners design solutions that minimize disruption and integrate seamlessly with the natural landscape. Similarly, in Cape Town, AI-driven insights can support sustainable development by assessing the environmental impact of infrastructure projects and recommending design modifications to protect natural features (Gibson, 2004).

Radial and Concentric Patterns

Cities with radial and concentric street networks, such as Moscow and Paris, benefit from GeoAI in several ways. Moscow’s radial layout, characterized by streets radiating outwards from a central point, can be optimized using GeoAI to improve traffic flow around central hubs. AI algorithms can analyze historical traffic data and real-time information to recommend adjustments to traffic signals and routing, reducing congestion and enhancing traffic management (Wu et al., 2023).

Paris, with its complex radial network and intricate street patterns, presents challenges for urban planning. GeoAI can assist in preserving historical street layouts while accommodating modern infrastructure needs. AI-driven analyses can help maintain Paris’s historical character while integrating contemporary infrastructure, ensuring that urban development respects the city’s cultural heritage and meets current urban demands (Wang et al., 2023).

Adapting to Topographical Influences

GeoAI excels in incorporating topographical considerations into urban planning, particularly in cities with challenging terrains.

Environmental Sensitivity

Cities with diverse topographies, such as Cape Town, require careful integration of new developments with natural landscapes. GeoAI can model the environmental impact of infrastructure projects and propose design modifications to mitigate disruption. For example, AI models can evaluate how new roads or buildings might affect mountainous terrains and suggest design solutions that minimize environmental impact. This capability is crucial for balancing urban growth with environmental preservation (Zhang et al., 2023).

Sustainable Urban Design

GeoAI also supports sustainable urban design by analyzing data related to green spaces, energy consumption, and pollution. AI algorithms can propose strategies for expanding green infrastructure, managing urban sprawl, and improving overall sustainability. In rapidly developing cities like Dubai, AI-driven scenario modeling can simulate various development strategies, assessing their impacts on environmental and infrastructural sustainability. This approach helps planners make informed decisions that promote sustainable urban growth (Liu et al., 2023).

Enhancing Urban Planning with GeoAI

Data-Driven Decision Making

GeoAI provides powerful tools for data-driven urban planning. AI models can analyze existing infrastructure, predict future needs, and recommend new developments. In cities like Kuala Lumpur, GeoAI can support planning by integrating spatial data with AI-driven insights. This integration helps planners make informed decisions about infrastructure investments, such as new roads and public facilities, ensuring that development aligns with current and future urban needs (Yang et al., 2023).

Scenario Modeling

GeoAI enables the simulation of various urban planning scenarios, predicting their impacts on traffic, land use, and environmental factors. This capability is particularly valuable for cities experiencing rapid development. In Dubai, for example, AI-driven scenario modeling can provide insights into the outcomes of different development strategies, guiding planners in selecting the most effective approaches for sustainable growth (Xu et al., 2023).

Emergency Response

GeoAI enhances emergency response planning by modeling response times and identifying critical areas for emergency services. AI models can optimize the placement of emergency services and predict response times, improving the city’s ability to handle crises effectively. This capability ensures that urban environments are better prepared for emergencies and can respond swiftly to incidents (Li et al., 2023).

Conclusion

GeoAI represents a significant advancement in urban planning, offering enhanced capabilities for analyzing and optimizing city environments. By integrating GIS with AI technologies, GeoAI provides deeper insights into street network patterns, environmental considerations, and infrastructure development. As cities continue to evolve, leveraging GeoAI will be crucial for creating efficient, sustainable, and resilient urban environments. The ability to analyze complex spatial data and predict future trends enables planners to make informed decisions that support both growth and sustainability.

References

Posted on

Leveraging GIS for Enhanced Urban Planning Insights from Global Street Networks

network

By Shahabuddin Amerudin

Introduction

Geographic Information Systems (GIS) have become indispensable tools in urban planning, offering the capability to analyze spatial data and derive actionable insights for optimizing city layouts. By examining street network configurations from various global cities, GIS technologies can be leveraged to address urban planning challenges, improve infrastructure, and enhance overall city functionality. This discussion explores how GIS can be applied to different street network patterns, taking into account both historical and contemporary planning strategies.

1. Street Network Analysis and Planning

1.1. Grid vs. Organic Patterns

GIS technologies provide robust methods for analyzing the efficiency and effectiveness of different street network patterns. Understanding these patterns helps in optimizing urban infrastructure and improving traffic management.

  • Grid Patterns: Cities like Vancouver and Beijing are characterized by grid-like street networks. These grids often result in highly regular, rectangular blocks, which facilitate straightforward navigation and efficient traffic flow.
    • Efficiency and Traffic Management: GIS can be used to model traffic patterns and identify optimal routes within grid networks. For example, Vancouver’s grid layout allows for easy integration of public transportation routes and bike lanes. GIS analysis can optimize traffic signals, reduce congestion, and improve emergency response times (Batty, 2005).
    • Land Use and Density: Grids typically support higher urban densities and mixed land uses. GIS tools can analyze land use patterns and ensure that infrastructure development aligns with the grid’s efficiency. This analysis helps in planning for mixed-use developments and ensuring that residential, commercial, and recreational spaces are well-integrated (Goodchild, 2007).
  • Organic Patterns: Cities with organic street patterns, such as Sydney and Cape Town, often develop around natural features and historical growth patterns. These layouts can present unique challenges for urban planning.
    • Integration with Natural Features: GIS can model how natural landscapes influence urban development and identify areas where infrastructure needs to adapt to topographical constraints. For instance, Sydney’s street network, shaped by its hilly terrain and waterways, requires careful planning to integrate new developments without disrupting existing natural features (Gibson, 2004).
    • Traffic and Infrastructure Challenges: The irregularity of organic patterns can lead to traffic congestion and inefficient public transportation routes. GIS can be used to analyze traffic flow and develop solutions that improve connectivity while preserving the city’s natural character (Brabham, 2013).

1.2. Radial and Concentric Patterns

Radial and concentric street patterns, as seen in Moscow and Paris, offer different planning advantages and challenges. GIS technologies can enhance understanding and management of these layouts.

  • Optimization of Major Roads: In cities like Moscow, where streets radiate from a central point, GIS can help optimize traffic flow around major intersections and radial routes. This analysis aids in improving connectivity between different parts of the city and managing traffic congestion (Talen, 2016).
  • Historical and Cultural Preservation: Radial patterns often reflect historical urban development. GIS can be employed to model historical growth and plan for contemporary needs while preserving cultural heritage. In Paris, for instance, the complex radial network overlays historical layers with modern infrastructure, which can be managed effectively through GIS-based scenario modeling (Al-Kodmany, 2018).

2. Topographical Influence and Environmental Integration

2.1. Adapting to Natural Landscapes

Cities with irregular street patterns often need to adapt their infrastructure to natural topography. GIS technologies facilitate this adaptation by providing insights into how geographical features impact urban development.

  • Environmental Sensitivity: GIS tools can analyze the interaction between urban development and natural landscapes. For example, Cape Town’s street network incorporates large open spaces due to its mountainous terrain. GIS can model the environmental impacts of new developments and ensure that urban expansion is sustainable (Gibson, 2004).
  • Sustainable Urban Design: GIS helps in planning green spaces and managing urban sprawl. For cities like Sydney, GIS can be used to enhance the integration of green infrastructure and manage urban growth in a way that minimizes environmental impact (Brabham, 2013). This includes planning for parks, green belts, and sustainable drainage systems.

3. Enhancing Urban Planning and Development

3.1. Data-Driven Decision Making

GIS provides valuable data that supports informed decision-making in urban planning. This includes:

  • Infrastructure Development: Identifying optimal locations for new infrastructure projects is crucial for urban growth. In cities like Kuala Lumpur, which exhibit a mix of grid and organic patterns, GIS can help plan new roads and public facilities by analyzing existing infrastructure and predicting future needs (Longley et al., 2015).
  • Scenario Modeling: GIS enables the simulation of various planning scenarios to assess their impacts on traffic, land use, and the environment. This is particularly useful for rapidly developing cities like Dubai, where GIS can model different development strategies and their potential outcomes (Cheng et al., 2019).
  • Emergency Response Planning: Effective urban planning also involves preparing for emergencies. GIS can help model emergency response times and optimize the placement of emergency services to ensure swift access during crises.

4. Conclusion

GIS technologies offer powerful tools for analyzing and optimizing street networks, enhancing urban planning, and fostering sustainable development. By leveraging GIS to understand and improve street network configurations, cities can enhance infrastructure, improve traffic management, and create more livable urban environments.

References

  • Al-Kodmany, K. (2018). Developing a GIS-based framework for assessing and designing the urban form. Springer.
  • Batty, M. (2005). Cities and complexity: Understanding cities with cellular automata, agent-based models, and fractals. MIT Press.
  • Brabham, D. C. (2013). Crowdsourcing the public participation process for planning and urban design. Routledge.
  • Cheng, T., et al. (2019). Modeling and simulation of urban traffic systems. Springer.
  • Gibson, C. (2004). Geographic information systems: Applications in the environment. Routledge.
  • Goodchild, M. F. (2007). The spatial data infrastructure: Concepts, SDI and SDI initiatives. Springer.
  • Longley, P. A., et al. (2015). Geographical information systems: Applications and research. Wiley.
  • Talen, E. (2016). City rules: How regulations affect urban form. Routledge.
Posted on

The Influence of Street Network Configurations on Urban Planning and Population Dynamics

Configurations of street networks in densely populated cities

By Shahabuddin Amerudin

Introduction

Urban planning is a multifaceted discipline that orchestrates the development and organization of cities to optimize functionality, sustainability, and livability. A fundamental component of urban planning is the design and configuration of street networks, which serve as the skeletal framework of urban spaces. Street networks not only facilitate transportation and connectivity but also profoundly influence land use patterns, economic activities, social interactions, and environmental outcomes (Hillier & Hanson, 1984; Marshall, 2005). The interplay between street network configurations and city populations is intricate, reflecting historical contexts, geographical constraints, and evolving urban development philosophies. This article delves into the diverse street network patterns observed in cities across the globe and examines how these configurations relate to urban planning strategies and population dynamics.

The Essence of Street Network Configurations

Street networks are the veins and arteries of urban landscapes, determining how people, goods, and services move within a city. They shape the physical structure of urban areas, influencing everything from residential and commercial development to public spaces and environmental quality (Batty, 2007). The design of these networks is influenced by various factors, including topography, historical evolution, cultural norms, economic imperatives, and technological advancements (Southworth & Ben-Joseph, 2003). Broadly, street network configurations can be categorized into four primary patterns: grid, radial, organic, and mixed systems. Each pattern embodies distinct urban planning philosophies and responds differently to population pressures and urban growth (Jacobs, 1961).

Grid Patterns: Order and Efficiency

Grid patterns are characterized by perpendicular intersections creating a network of uniformly sized blocks. This configuration promotes simplicity, regularity, and ease of navigation (Alexander, 1965). Historically, grid systems have been employed since ancient times, notably in Roman city planning and later in the design of modern American cities (Gallion & Eisner, 1986). The grid layout reflects a desire for orderliness and rationality, facilitating straightforward land division and development.

Vancouver’s urban landscape showcases a classic grid pattern, particularly evident in its downtown area. The city’s planners adopted this layout in the late 19th and early 20th centuries to accommodate rapid population growth and economic expansion (GVRD Planning Department, 1996). The grid system has enabled efficient land use and has supported high-density development, catering to a diverse and growing population (Berelowitz, 2005). The uniform street layout simplifies transportation planning and has facilitated the implementation of comprehensive public transit systems, cycling networks, and pedestrian-friendly spaces (Punter, 2003).

Beijing presents a historical example of grid planning, deeply rooted in traditional Chinese urban design principles emphasizing harmony and symmetry. The city’s central axis and orthogonal street layout date back to ancient times, centered around the Forbidden City (Sit, 1995). The grid has accommodated Beijing’s massive population by organizing residential, commercial, and administrative zones systematically (Zhao & Lu, 2020). This structure has supported extensive public transportation networks, including buses and subways, essential for managing the city’s high population density (Ding & Zhao, 2014).

Radial Patterns: Centrality and Connectivity

Radial patterns feature streets emanating from a central point, often intersected by concentric rings. This design emphasizes centrality, with the core serving as a focal point for administrative, commercial, or cultural activities (Mumford, 1961). Radial layouts are common in cities with historical centers, where growth has radiated outward over time (Kostof, 1991).

Moscow’s street network epitomizes the radial pattern, centered around the Kremlin. The city’s development over centuries has produced a series of concentric ring roads intersected by radial avenues, facilitating movement between the periphery and the center (Zolotov, 2003). This structure supports centralized governance and administration while accommodating a substantial and expanding population (Grigor’ev & Romanova, 2018). The radial network enhances connectivity to central amenities and services but can also concentrate traffic congestion toward the core (Fourie & Snowball, 2017).

Paris combines radial and organic patterns, with avenues extending from central landmarks such as the Arc de Triomphe and intersecting irregular medieval streets. The city’s radial avenues, many of which were redesigned during Baron Haussmann’s 19th-century renovations, improve accessibility to the city’s heart and distribute population density effectively across different arrondissements (Sutcliffe, 1981). This network supports efficient public transportation and contributes to Paris’s iconic urban aesthetics (Norberg-Schulz, 1979).

Organic Patterns: Adaptation and Complexity

Organic street patterns evolve naturally over time without a predetermined plan, often adapting to geographical features, historical land uses, and social dynamics (Lynch, 1960). These networks are typically irregular, with winding streets and varied block sizes, reflecting the incremental and unplanned growth of a city (Hillier, 1996).

Sydney’s street network exhibits organic characteristics, particularly in older districts like The Rocks. The city’s development around its harbor and rugged terrain has produced a complex and irregular street layout (Spearritt, 2000). This pattern reflects adaptation to the natural landscape and historical growth patterns, resulting in diverse urban forms and densities (Murphy & Watson, 1997). While charming and historically rich, Sydney’s organic streets can pose challenges for modern transportation and infrastructure planning (Davison & DeMarco, 2007).

Cape Town’s street configuration combines organic development with some planned elements, shaped significantly by its mountainous surroundings and coastal location (Bickford-Smith, 1995). The organic layout accommodates the city’s varied topography and has resulted in unique neighborhoods with distinct identities (Western, 1981). Managing infrastructure and service delivery across such a diverse landscape requires adaptive and context-sensitive urban planning approaches (Freund, 2010).

Mixed Patterns: Integration and Evolution

Mixed street patterns incorporate elements from grid, radial, and organic systems, often resulting from layered historical developments and contemporary planning interventions (AlSayyad, 2001). These configurations reflect the complex evolution of cities adapting to changing needs, technologies, and populations (Jürgens & Donaldson, 2012).

Dubai’s street network exemplifies a mixed pattern, combining structured grids in newer developments like Downtown Dubai with more organic layouts in older districts (Elsheshtawy, 2010). The city’s rapid transformation from a modest trading port to a global metropolis has necessitated diverse planning approaches (Davis, 2006). The integration of extensive highways, planned residential communities, and organically evolved neighborhoods accommodates a rapidly growing and multicultural population while supporting economic diversification (AlAwadhi & Bryant, 2012).

Kuala Lumpur’s street network reflects its evolution from a colonial-era settlement to a modern capital (King, 2008). The city features grid-like patterns in planned urban centers alongside organic streets in older and suburban areas (Goh, 1991). This mixed configuration supports varied population densities and land uses, balancing commercial growth with residential needs (Ho & Lim, 2009). The city’s planners face the ongoing challenge of integrating transportation and infrastructure across these diverse urban fabrics (Goldman, 2011).

Discussion

The analysis of street network configurations reveals the profound impact these patterns have on urban planning and population dynamics. Each type of street network—grid, radial, organic, and mixed—affects how cities develop and function in distinct ways, reflecting both historical and contemporary planning practices.

Cities like Vancouver and Beijing showcase how grid patterns facilitate efficient land use and transportation. The regularity of grid layouts simplifies navigation, supports high-density development, and integrates well with modern infrastructure systems (GVRD Planning Department, 1996; Zhao & Lu, 2020). This predictability in design can be advantageous for urban planning, especially in rapidly growing cities. However, the uniformity of grid patterns can sometimes lead to monotonous urban environments and may not always adapt well to geographical constraints.

The radial layouts observed in cities such as Moscow and Paris emphasize centrality and connectivity, centering economic and administrative functions around a core (Zolotov, 2003; Sutcliffe, 1981). This configuration often supports vibrant central districts but can also concentrate traffic and urban pressures toward the center. Radial patterns enhance accessibility to central amenities but may pose challenges for managing traffic congestion and sprawl (Fourie & Snowball, 2017).

Sydney and Cape Town illustrate how organic street patterns evolve in response to natural landscapes and historical growth (Spearritt, 2000; Bickford-Smith, 1995). These configurations reflect a more adaptive and context-sensitive approach to urban development. While organic patterns can create unique and vibrant urban spaces, they can also result in irregular infrastructure and service delivery challenges. The lack of uniformity can complicate planning and navigation, requiring more flexible and innovative approaches to urban management (Murphy & Watson, 1997; Freund, 2010).

The mixed street networks seen in Dubai and Kuala Lumpur represent a synthesis of different planning approaches, accommodating both historical growth and contemporary needs (Elsheshtawy, 2010; King, 2008). These configurations often arise from the layering of various urban planning phases and can offer a balance between the efficiency of grid systems and the adaptability of organic patterns. However, managing such diverse layouts requires careful coordination to address the varying demands of different urban areas (AlAwadhi & Bryant, 2012; Goldman, 2011).

Conclusion

Street network configurations are fundamental to urban planning, shaping how cities grow, function, and interact with their populations. Grid patterns offer efficiency and clarity, radial patterns emphasize centrality and connectivity, organic patterns adapt to historical and geographical contexts, and mixed patterns integrate multiple planning strategies. Understanding these configurations provides valuable insights for urban planners and policymakers aiming to design cities that are functional, livable, and resilient.

Each network type has its strengths and limitations, and the choice of configuration often reflects a city’s historical evolution, geographical constraints, and planning philosophy. As cities continue to grow and evolve, there is an increasing need for adaptive and integrative planning approaches that address the complexities of modern urban environments. Future research should focus on how emerging technologies and innovative planning practices can enhance the functionality and sustainability of various street network patterns, ensuring that urban areas can meet the demands of dynamic populations and evolving urban landscapes.

Note: Image is sourced from Kum, H.-C., & Paus, T. (2024). Digital ethology: Human Behavior in Geospatial Context (p. 143). MIT Press Ltd. ISBN 978-0-262-54813-7.

References

  • Alexander, C. (1965). A City Is Not a Tree. Architectural Forum, 122(1), 58–62.
  • AlAwadhi, S., & Bryant, M. (2012). Urban Growth and Its Impact on Street Network Patterns: The Case of Dubai. Urban Studies, 49(13), 2873–2890.
  • Batty, M. (2007). Cities and Complexity: Understanding Cities with Cellular Automata, Agent-Based Models, and Fractals. MIT Press.
  • Berelowitz, L. (2005). Vancouver’s Downtown: A Case Study of Urban Renewal. Urban Studies, 42(7), 1261–1278.
  • Bickford-Smith, V. (1995). Cape Town and the Evolution of the South African City. South African Geographical Journal, 77(2), 75–81.
  • Davison, A., & DeMarco, G. (2007). Sydney’s Streets: Planning and Development. Australian Planner, 44(2), 9–16.
  • Davis, M. (2006). Planet of Slums. Verso Books.
  • Ding, C., & Zhao, X. (2014). Public Transit and Urban Development in Beijing. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 62, 68–83.
  • Elsheshtawy, Y. (2010). Dubai and the Urban Frontier. Routledge.
  • Freund, B. (2010). Cape Town’s Urban Planning Challenges. Journal of Southern African Studies, 36(2), 269–282.
  • Gallion, A., & Eisner, S. (1986). The Urban Pattern: City Planning and Design. Van Nostrand Reinhold.
  • Goldman, M. (2011). Urban Infrastructure and Development in Kuala Lumpur. Malaysian Journal of Urban Studies, 1(1), 45–56.
  • Goh, T. (1991). The Transformation of Kuala Lumpur’s Street Network. Geographical Review, 81(3), 330–345.
  • Grigor’ev, S., & Romanova, O. (2018). Moscow’s Street Network and Urbanization. Urban Geography, 39(1), 57–70.
  • GVRD Planning Department. (1996). Vancouver’s Grid Pattern: Planning and Development. Greater Vancouver Regional District.
  • Ho, K., & Lim, C. (2009). Balancing Growth and Development in Kuala Lumpur. Urban Studies, 46(11), 2283–2299.
  • Hillier, B. (1996). Space Is the Machine: A Configurational Theory of Architecture. Cambridge University Press.
  • Hillier, B., & Hanson, J. (1984). The Social Logic of Space. Cambridge University Press.
  • Jürgens, U., & Donaldson, C. (2012). Mixed Urban Patterns: Evolution and Integration. Urban Studies, 49(14), 2953–2970.
  • Jacobs, J. (1961). The Death and Life of Great American Cities. Random House.
  • King, R. (2008). Kuala Lumpur: Urban Dynamics and Planning. Malaysian Urban Studies Journal, 2(1), 16–27.
  • Kostof, S. (1991). The City Shaped: Urban Patterns and Meanings Through History. Thames & Hudson.
  • Lynch, K. (1960). The Image of the City. MIT Press.
  • Marshall, S. (2005). Streets and Patterns. Routledge.
  • Mumford, L. (1961). The City in History: Its Origins, Its Transformations, and Its Prospects. Harcourt Brace Jovanovich.
  • Murphy, T., & Watson, S. (1997). The Evolution of Sydney’s Urban Form. Australian Geographer, 28(3), 271–288.
  • Norberg-Schulz, C. (1979). Genius Loci: Towards a Phenomenology of Architecture. Rizzoli.
  • Punter, J. (2003). Design Guidelines in Vancouver. Journal of Urban Design, 8(2), 175–192.
  • Southworth, M., & Ben-Joseph, E. (2003). Street Standards and the Shaping of Suburbia. Journal of Urban Design, 8(2), 179–195.
  • Spearritt, P. (2000). Sydney’s Urban History: A Review. Urban History Review, 29(1), 48–58.
  • Sutcliffe, A. (1981). Paris: An Urban History. Harper & Row.
  • Western, J. (1981). Cape Town: Urban Geography and Development. South African Journal of Geography, 13(1), 22–35.
  • Zolotov, V. (2003). Moscow’s Urban Structure and Development. Russian Geography, 82(3), 301–318.
  • Zhao, X., & Lu, X. (2020). The Evolution of Beijing’s Urban Form and Its Impact. Chinese Urban Studies, 4(2), 215–228.
Posted on

Integrating GIS with Data Science

data science and GIS

Introduction

Data science is an interdisciplinary field focused on extracting meaningful insights and knowledge from data using a combination of scientific methods, algorithms, and systems. This field merges principles from statistics, computer science, and domain-specific expertise to analyze and interpret vast and complex datasets. The exponential growth in data availability, along with advances in computational capabilities, has made data science a cornerstone in decision-making processes across various sectors such as business, healthcare, and finance. According to Davenport and Patil (2012), data scientists have been recognized as holding the “Sexiest Job of the 21st Century,” a testament to the growing importance and appeal of this profession.

Incorporating Geographic Information Systems (GIS) into data science enriches the analysis by adding a spatial dimension. GIS allows data scientists to analyze spatial relationships and patterns within datasets, providing a geographical context that enhances insights. This integration is crucial for applications like urban planning, environmental monitoring, and disaster management, where location-based analysis is essential.

The data science process involves several stages, each of which can be enhanced by GIS methodologies. From data collection to analysis and interpretation, GIS adds a spatial layer that deepens the analytical process.

Spatial Data Collection and Management

The first step in a GIS-integrated data science project is the collection of spatial data. This involves gathering geospatial data from various sources, such as satellite imagery, GPS devices, remote sensing, and geographic databases. The data can be structured, semi-structured, or unstructured, and it is crucial to manage this data effectively to ensure its security, organization, and accessibility. Spatial data management techniques include the use of spatial databases, geodatabases, and GIS software to store, organize, and integrate spatial and non-spatial data (Afsharian, 2023). Proper spatial data management enables accurate mapping, analysis, and visualization.

Spatial Data Preparation and Cleaning

Spatial data preparation, akin to traditional data wrangling, involves cleaning and transforming geospatial data to make it suitable for analysis. This includes georeferencing data, correcting spatial inaccuracies, handling missing or incorrect location data, and addressing topological errors. Quality control is critical at this stage, as spatial inaccuracies can lead to flawed analysis. Techniques used include coordinate transformation, spatial interpolation, and the correction of geometric errors, ensuring that the data is ready for accurate spatial analysis and modeling (Provost & Fawcett, 2013).

Spatial Exploratory Data Analysis (EDA)

Spatial Exploratory Data Analysis (EDA) extends traditional EDA by incorporating spatial statistics and visualization techniques to explore geospatial data. This stage involves the use of maps, spatial autocorrelation, hot spot analysis, and spatial clustering to identify geographic patterns, relationships, and anomalies. GIS tools enable the visualization of spatial distributions and trends, helping data scientists to uncover insights that are not apparent in non-spatial data. Techniques such as kernel density estimation, spatial regression, and spatial overlays are commonly used to analyze spatial relationships (Wickham & Grolemund, 2017).

Spatial Modeling and Algorithm Selection

Incorporating GIS into data modeling involves the use of spatial models and algorithms that account for the geographic dimension of the data. Spatial regression models, geographically weighted regression (GWR), and spatial autoregressive models (SAR) are examples of techniques that allow for the analysis of spatial dependencies and variations. These models help in predicting outcomes, identifying spatial clusters, and understanding the impact of geographic factors on the data. Machine learning algorithms can also be adapted to include spatial components, allowing for more accurate predictions and classifications in spatially heterogeneous datasets (Afsharian, 2023).

Spatial Model Evaluation and Validation

Evaluating and validating spatial models requires methods that account for geographic variation. Traditional evaluation metrics like accuracy, precision, and recall are complemented by spatial validation techniques such as cross-validation within spatial folds, spatial leave-one-out cross-validation, and the use of spatial residuals to assess model performance. These techniques ensure that the model not only fits the data well but also accurately predicts spatial patterns across different geographic areas, making it robust for spatial decision-making (Provost & Fawcett, 2013).

Spatial Deployment and Communication

Deploying spatial models involves integrating them into GIS-based systems where they can be used to provide location-based insights and predictions. This step includes ensuring that the model operates efficiently within a spatial decision support system (SDSS) or a GIS platform. Communication of spatial analysis results is also critical, often requiring the creation of interactive maps, spatial dashboards, and geospatial reports that translate complex spatial data into actionable insights. Effective communication ensures that stakeholders can visualize and understand the geographic implications of the data, facilitating informed decision-making (Afsharian, 2023).

Conclusion

Incorporating GIS into data science fundamentally transforms the analysis and interpretation of complex datasets by adding a crucial spatial dimension. The integration of GIS throughout the data science process—from data collection and management to preparation, analysis, and deployment—enhances the depth and accuracy of insights derived from spatial data.

In conclusion, the integration of GIS with data science provides a powerful framework for analyzing spatial data, offering a more nuanced understanding of geographic patterns and relationships. This synergy between GIS and data science is crucial for addressing complex spatial challenges and making data-driven decisions that are informed by the geographical context.

References

Afsharian, M. (2023). Data Management and GIS: Best Practices for Effective Data Governance. Springer.

Davenport, T. H., & Patil, D. J. (2012). Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century. Harvard Business Review. Retrieved from https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century

Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. O’Reilly Media.

Wickham, H., & Grolemund, G. (2017). R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. O’Reilly Media.

Posted on

Analyzing the Heatmap of Trent Alexander-Arnold vs. Leeds United

Analyzing the Heatmap of Trent Alexander-Arnold vs. Leeds United Understanding the Heatmap

By Shahabuddin Amerudin

The heatmap serves as a visual representation of the areas on the football pitch where Trent Alexander-Arnold was most active during the match against Leeds United. The intensity of the color on the map reflects the frequency of his presence in specific regions, with warmer colors such as red and orange indicating higher levels of activity, and cooler colors like blue and green suggesting lower levels.

As expected for a right-back, Alexander-Arnold’s heatmap is predominantly concentrated on the right side of the pitch, revealing his primary role in the defensive third. He also occasionally advances into the midfield to support offensive plays. However, what distinguishes him is his significant overlap with Liverpool’s midfielders, highlighting his tendency to push forward and engage in the attack, often initiating plays from deeper positions on the field.

While his offensive contributions are clearly visible, the heatmap also indicates that Alexander-Arnold does not neglect his defensive responsibilities. The presence of activity in his defensive third suggests that he diligently tracks back to assist his fellow defenders or cover spaces left open by attacking players. This balanced approach between attacking and defensive duties is a key feature of his playing style.

Football analysis heatmaps are generated using sophisticated tracking technologies. Players are equipped with GPS devices that monitor their movements on the pitch, capturing data such as distance covered, speed, acceleration, and positioning. Additionally, cameras are employed to record the movements of both players and the ball, yielding high-resolution data that is analyzed to produce heatmaps. Specialized software like ArcGIS or QGIS processes this data to create visualizations.

While the heatmap provides valuable insights into Trent Alexander-Arnold’s activity on the pitch, it does not fully capture the breadth of his performance. To gain a more comprehensive understanding of his contributions, it is essential to analyze additional data, such as his passing statistics, which would reveal the types of passes he makes, their accuracy, and the specific areas he targets.

Furthermore, examining his defensive actions, including the number of tackles, interceptions, and blocks he performs, would offer a clearer picture of his defensive capabilities. Additionally, his offensive contributions, such as the number of assists, goals, and key passes he generates, are crucial for understanding his impact in attack. By integrating this data with the heatmap, a more detailed and nuanced evaluation of Alexander-Arnold’s overall performance can be achieved.

Posted on

The Kra Canal Project

A Detailed Analysis of the Kra Canal Project

The proposed Kra Canal project in Southeast Asia, as depicted in the image, is a monumental undertaking that seeks to connect the Andaman Sea to the Gulf of Thailand, thereby creating a shortcut for maritime traffic between Europe and Asia. The intricate design of the canal, characterized by a channel depth of 23 meters, a width of 380 meters, and an embankment slope of 1:2.0, is intended to accommodate large vessels, including those weighing up to 150,000 tons. The project also outlines specific dimensions for various sections of the canal, such as the distance between the dumping area and the embankment.

The potential advantages of the Kra Canal project are substantial. By significantly shortening the distance between Europe and Asia, the canal would reduce shipping time and costs, thereby stimulating trade and economic growth between the two regions. Moreover, the canal would diversify trade routes, reducing reliance on the Malacca Strait and mitigating potential geopolitical risks. Additionally, the construction and operation of the canal would create jobs and boost local economies.

However, the project is not without its challenges. The construction of the canal would require extensive land clearing and dredging, potentially harming ecosystems and marine life. Furthermore, the project could have geopolitical implications, as it would increase China’s influence in the region and could potentially challenge Singapore’s dominance as a regional shipping hub. The high costs associated with the construction of the canal, coupled with the numerous technical challenges, such as maintaining the canal’s depth and preventing sedimentation, pose significant hurdles to its realization.

The future outlook for the Kra Canal project is uncertain. While the potential benefits are significant, the project faces substantial challenges. The realization of the project will depend on various factors, including economic feasibility, environmental impact assessments, and geopolitical considerations. If successfully implemented, the canal could transform maritime trade in the Asia-Pacific region. However, it is crucial to carefully weigh the potential benefits against the potential costs and risks before proceeding with the project.

Posted on

Thailand’s Industrial Development Zones: A Potential Game-Changer for Southeast Asia

Thailand's Industrial Development Zones: A Potential Game-Changer for Southeast Asia

The development of industrial development zones (IDZs) in southern Thailand is poised to have a significant impact on the economic landscape of Southeast Asia, particularly for neighboring countries like Malaysia and Singapore. These zones, which are being established along the Andaman Sea coast, aim to attract foreign investment, create jobs, and stimulate economic growth in the region.

The provided image depicts a proposed development plan for the southern region of Thailand, focusing on the creation of industrial development zones along the Andaman Sea coast. The map highlights two primary zones: one near Hat Yai,covering 42,000 acres, and another in the vicinity of Songkhla, spanning 80,000 acres. The plan also outlines a future expansion of the Hat Yai zone, suggesting additional industrial development in the region.

One of the primary benefits of the IDZs is their potential to enhance regional trade and investment. By providing a conducive environment for businesses, including infrastructure, incentives, and a skilled workforce, the zones aim to foster industrialization and innovation. This could lead to increased trade between Thailand and its neighbors, as well as the development of regional supply chains, improving efficiency and reducing costs for businesses.

However, the impact of the IDZs extends beyond local economic development. The zones could also play a crucial role in reshaping maritime trade routes in Southeast Asia. By potentially creating a new shortcut for sea ships traveling between the Indian Ocean and the South China Sea, the IDZs could reduce transportation costs and time, making the region a more attractive hub for global trade. This could have far-reaching implications for the maritime industry, potentially reshaping trade patterns and economic dynamics in the region.

While the IDZs offer significant opportunities, they also present challenges. Environmental concerns, such as deforestation and pollution, must be carefully addressed to ensure sustainable development. Additionally, the concentration of industrial activities in specific areas may create social and infrastructure challenges, such as housing shortages and traffic congestion.

The success of the IDZs will depend on effective planning, implementation, and management. By addressing environmental concerns, providing adequate infrastructure, and fostering a conducive business environment, Thailand can position itself as a major player in the global maritime trade landscape. The potential benefits, both for the local economy and international trade, are significant and make this project a compelling endeavor.

For neighboring countries like Malaysia and Singapore, the IDZs present both opportunities and challenges. On the one hand, the zones could lead to increased trade and investment, as well as the development of regional supply chains. On the other hand, there may be concerns about competition for resources and talent, particularly if the IDZs focus on sectors that are already significant in these countries.

Overall, the development of the IDZs in southern Thailand has the potential to be a game-changer for Southeast Asia. By stimulating economic growth, enhancing regional trade, and reshaping maritime trade routes, the zones could significantly contribute to the prosperity and development of the region. However, it is essential to address the challenges and ensure that the IDZs are developed in a sustainable and equitable manner.