Mastergradsoppgaveforslag - IMT - Geografisk informasjonsvitenskap / GIS

Nedenfor følger noen forslag til tema for mastergradsoppgaver innen GIV/GIS. Det ville være fint om de som har andre ideer til oppgaver kunne komme oppom for å drøfte og utdype disse videre. Kontakt i tilfelle Håvard Tveite (havard.tveite<krøllalfa>umb.no, tlf. 6496 5483).

Aktuelle veiledere (formelle og uformelle) for GIV/GIS-delen av oppgavene:
Håvard Tveite, Owe Löfman, Cecilie Rolstad, prof. II Geir-Harald Strand (NIJOS), prof II Jan Terje Bjørke (FFI).
Du kan finne e-postadresse og telefon for disse på UMBs WWW-sider ("Søk") eller ved å kontakte Håvard Tveite.

• Miljø og helse (Impact of environmental factors on health) - Ny 2005
• Web-kartløsing for Globalis - Ny 2006
• Håndtering og analyse av data fra MAR-ECO-prosjektet (MAR-ECO) - Ny 2005
• Air quality assessment and - management system (NILU) - Ny 2005
• Topologisk matching av polygondatasett (NIJOS) - Revidert 2005
• Nytt høydedatum - høydekurver (Statens Kartverk) - Ny 2005
• Forprosjekt eiendomsstruktur for landbrukseiendom analysert via Økonomisk kartverk - Ny 2001
• Utvikling av vegetasjonstetthet / framkommelighet - belyst ved GIS-analyse av orienteringskart - Ny 2001
• Oppgaver foreslått av Jan Terje Bjørke
• Nøyaktighetsundersøkelser/Kvalitet
• Visualisering av kvalitet

General problem:

Most diseases vary in space and over time and have multifactorial etiologies (multiple causes). Determinants of diseases include genetic factors as well as lifestyle, living conditions and environmental exposures. For adult tumour diseases a lag time of several decades may be expected between exposure and health outcome (onset of overt (clinical) disease with symptoms) and therefore the time component has to be considered in certain occasions. On the other hand, tumour diseases in children and congenital malformations and certain chronic diseases like type-I diabetes in childhood and adolescens have a shorter lag time.

Exposures:

Environmental toxic agents may be antropogenous in origin such as air pollution, waste deposits, effects of acid precipitation that changes the ion-exchanging properties in soil profiles with subsequent release of, for example, toxic metals like cadmium and aluminium, which become mobile in the ecosystem.
There are also natural occurring agents like background radiation (from gamma-radiating ground isotopes), radon (and radium and uran) occurring in the ground of inhabitated urban and rural areas, in wells and so on. Trihalomethane-like substances (organic chlorine compounds) occurring in municipal drinking water distribution areas where humus-rich raw water is treated with chlorine compounds are another problem. In agricultural areas nitrite and nitrate compounds, cadmium and pesticides/herbicides may be a problems leading to human exposure (disease, infertility, malformation). Some emissions comes from point objects like chimneys (air contamination) or contaminated waste deponies which disseminate in the soil profile or by leaking water to wells and other recipients. Other may be line sources (roads, railways) or more diffuse area sources like industrial sites and airports.

Socioeconomic determinants often influences incidence of disease as confounders or by interactions and may be adjusted for (by for example stratification or regression methods), but are also interesting in itself to visualize segregation in society. Usually a single measure comprising the most important socioeconomic factors is established as a composite gradual index of deprivation. Such indexes may be used to summarize effects of living condition and to a certain extent also life-style.

Materials needed for study:

Demography (population data base):

Demographic and socioeconomic data from Statistisk Sentralbyrå (negations going on). Could be in coordinates of residence (as a proxy for exposure) or by 250-meter squares for county (fylke) and 1000-metersquares for whole country. (Needed for calculation of denominators in adjusted incidence rates).

Health outcome data:

Cancer registry data and Discharche register data (source: for ex Kreftregistret, Rikshospitalet/Radiumhospitalet) or data for Primary Health Care Centers.

"Exposure" data (examples):

A variety of variables are available describing environmental measurements in soil, water, air, sediments and biological monitoring organisms in lake recipients ( (for ex NGU, Fororensningsstyret, Meteorolog Inst, commune- and fylkesdata, Vannforskning etc) as well as radiation data.

Sociodemographic variables (Statistics Norway)

Example of some methodological steps:

1. Selection of (focusing on) relevant problem to study (agricultural or industrial activity, suspected emission or specific exposures or disease)
2. Survey of literature, especially previously published reports within the aims of the study (toxicology, study designs etc).
3. Chosing a design
4. Collecting data of health outcome (registers), demography, maps and exposure data
5. Validation and matching of data
6. Geocoding data and building the geodatabase
7. Make thematic maps of locations of diseased cases, background population "at risk"and exposure variables.
8. Explore data properties: distributions (statistical and spatial), autocorrelation, clusters, urban-rural gradients and so on
9. Choose a method for analysis: grid data, point data, overlays etc
10. Retrieve numerator and denominator data values for calculation of incidence, adjusted (weighted) for gender and age, s k standardization, for different exposure areas.
11. Model/interpolate exposure data and incidence data (for example by inverse distance weighting or kriging)
12. Establish a description of dos-respons relationships
13. Interpreting results (does results support a causal link between exposure and health outcome?)
14. Writing the report

Disposition of report:

1. Abstract
2. Introduction with definition of problem, litterature survey of relevant references and giving the aims of the study.
3. Materials (data catchment, type, validity and amounts of data).
4. Methods. Statistics, Geostatistics, GIS-analyses used.
5. Results.
6. Discussion of results in relation to other publications, weaknesses and strength of study design, most apparent results and new generated hypotheses.
7. Conclusions (Causal associations?).
8. References.
9. Acknowledgements.
10. Figs and tabs may be interfoliated in running text

Språk: Norsk eller engelsk

Veileder: Owe Löfman.

Forslag til oppgaver innen miljø og helse (master og bachelor)

1. Spatial methods for environmental exposure assessment - a commented bibliography
   • analytisk litteratursammenstilling av romlige metoder for vurdering av eksponering i kontaminerte externe miljøer (punkt- linje- og diffuse kilder)
2. Socio-economic determinants of colon cancer (tykktarmskreft) in two counties - a spatial analysis.
   Finnes:
   1. Dataset over sykelighet (kreftregisteret) 15 år på 7-siffrig koordinatnivå (= oppløsning 1 meter);
   2. Datasett på 200-metersruter over sosioøkonomi (inntekt, utdanning mm);
   3. Datasett over populasjon (population at risk ca 800.000 personer m/ kjønn, alder og koordinatoppløsning)
   4. Socio-economic subareas (1 fylke)
3. Methodological studies on effects of using data with high resolution contra aggregated data and risk of ecological bias.
   Data finnes med 1-meters oppløsning, 200-metersruter, nøkkelkodeområde (minste statistikkområder i kommune) og kommunenivå.
4. Leukemi og radonmark (Assosiasjoner mellom akutt lymfatisk leukemi og gradienter av markradon). Data må anskaffes fra kreftregisteret, statistisk sentralbyrå og NGU.
5. Rom-tid-modell for å kvantifisere dose (exponering) på ulike plasser over tid. Lage et system (en modell) som med datastøtte kan følge enkelte punktobservasjoner (individer) over tid og sted og fra disse beregne middeldose, akkumulert dose, høyeste dose. Exponering kan for eksempel være markstråling (finnes dataset med stråling for 3 gammastrålende markisotoper (Kalium, Thorium og uran) målt hver 200de meter (med fly) over et område på ca 15 000 kvadratkilometer. Til denne oppgaven finnes også et datasett med 200 000 individer med høy geografisk presisjon (koordinatnivå 7 posisjoner = 1 meter) der en kan følge prospektivt (fram i tiden) fra 1973 til 2000. Oppgaven krever geografisk matching i GIS mellom datafiler (shape og dbf). Det ønskede resultatet i oppgaven er å finne en algoritme for å med datastøtte kunne beregne doseverdier: middeldose, akkumulert dose, høyeste dose ved bevegelser hos individet over 30 år. (Oppgaven kan passe en master- og/eller doktorgrad).

FN-sambandet har siden høsten 2003 vært ansvarlig for utviklingen av Globalis, et interaktivt verdensatlas: www.globalis.no

For kartdelen av Globalis ønsker vi av ulike grunner å gå bort fra ESRI-programvare og over på programvare som bygger på prinsippene om åpen kildekode. Vi håper at vår problemstilling kan danne grunnlag for ett eller flere studentoppgaver ved Universitetet for miljø- og biovitenskap.

Vi har skissert følgende krav til den nye versjonen av Globalis:

• "Lagdelt" og "fleksibelt" - det skal være mulig å bytte ut en programvarekomponent uten at hele verktøyet må omarbeides.
• Bruk av åpne standarder - oppnå stor grad av interoperabilitet (to eller flere systemers evne til å utveksle informasjon og å nyttiggjøre seg av informasjonen som er utvekslet).
• Stabilt - sikre høy oppetid.
• Raskt - takle mange samtidige brukere (mange leseoperasjoner, få skriveoperasjoner).
• Åpen kildekode - velge programvare som bygger på prinsippet om åpen kildekode (open source).
• Tilgjengelig - Globalis skal kunne brukes på de vanligste operativsystemer/nettlesere - og være tilgengelig for brukere med spesielle behov (universell utforming).
• Begrense antallet spesialtilpasninger - bruk verktøy som er mindre personavhengig!

Globalis og vil bli implementert delvis. Det vi ønsker innspill til er delen som gjelder visualisering ved bruk av kart.

Avgrensinger:

• Vi jobber kun med globale data (raster og vektoriserte).
• Alle rasterkart skal være tilgengelig som en WMS-tjeneste fra GRID-Arendal.
• Vi ønsker å lagre vektorierte data i en MySQL-database.
• Kartet skal også kunne vise statististiske data som også ligger i en MySQL-database.

Hva kan FN-sambandet tilby?

• Veiledning
• Tilgang til data i MySQL-database
• Tilgang til WMS-tjeneste (må avklares med GRID-Arendal)
• Vektoristerte kartdata (konflikter m.m.)
• Dekke evt. utgifter (må avtales på forhånd!)

Hva ønsker FN-sambandet fra UMB

• Et løsningsforslag og en prototype

Vi deltar gjerne på en møte for å diskutere mulighetene for et slikt samarbeid.

Prosjektet MAR-ECO er interessert i å tilby mastergradsoppgaver til studenter innen GIV/GIS. Her er ei liste over mulige GIV-/GIS-prosjekter (prosjektrapport/resultat må foreligge på engelsk):

• Renseteknikker og konvertering av Olex-data
  XYZH (lengde, bredde, dyp og hardhet) data fra Olex-systemet inneholder data fra mulitstråleekkoloddet EM300, som brukes til bunnkartlegging. Programmet Olex har den fordelen at det kan prosessere og lagre multistråledata i "realtime". Feilslag og andre feilkilder fra EM300 blir ignorert av Olex, slik at data på skjerm ser ok ut. Eksport fra Olex i xyz-format inneholder for øvrig disse feilkildene, slik at data må renses før videre bruk i enkel analyse kan gjøres.
  Vær obs på at det er rådata fra EM300 som inneholder mest informasjon om bunndata. Disse er for øvrig noe vanskelig tilgjengelig.
• CTD- (konduktivitet, temperatur og dyp i vannsøylen) og hydrografidata. Trender i data
• Bunnhardhetsanalyse og hellingsanalyser av Olex-data
• Etablere en webdatabase som viser diverse toktdata i programmer som PostgreSQL/PostGIS og MapServer.
  Det foreligger en testversjon utviklet med annen programvare.
• Presentasjon. Presentere prosjektet med et illustrativt kart og forklarende kart, av typen "midtside-kartet" i GeoData sitt blad.
• Terrengmodellering og visualisering ved hjelp av f.eks 3D av en gitt Superstasjon (avgrenset område på ca 2nm X 2nm)

Kontaktperson MAR-ECO: Thomas De Lange Wenneck (e-post-adresse kan fås av H. Tveite).
Veiledere: Håvard Tveite, Owe Löfman.

The Norwegian Institute for Air Research (NILU) www.nilu.no is offering Masters projects in GIS related research and application. NILU is involved in air quality research and consultancy activities on both national and international levels. Currently 2 projects can be offered at NILU.

1. Interpolation techniques for air quality assessment

Air pollution monitoring stations are used throughout Europe and Norway to assess air quality and population exposure to poor air quality. Monitoring stations are distributed point measurements and as such only represent the air quality close to the station. For example, monitoring stations close to sources of air pollution, such as roads, clearly do not represent air quality at points further away. In order to assess population exposure for cities or regions, pollution models are often used that give areally distributed concentrations of pollutants. However, model results are less reliable than the actual monitoring data.

This project requires a master student to apply and assess interpolation techniques based on various forms of input:

1. Interpolation techniques that are based solely on monitoring data to produce distributed maps of air pollution on city and/or European scales
2. Interpolation techniques that are based on monitoring and other important geographical data, such as land use, road positions, population distribution etc. to produce distributed maps of air pollution on city and/or European scales
3. Interpolation techniques that are based on monitoring and modelled data to produce distributed maps of air pollution on city and/or European scales

2. GIS software development in an air quality management system

NILU is the developer of an Air Quality Information System (AirQUIS) that makes use of GIS functionalities specific to air pollution problems. This system allows the visualisation and selection of various standard objects and shapes for mapping as well as the visualisation of pollutant concentration fields, population exposure, etc. The system is intended to be user friendly and deliver the best possible information through the GIS functionalities.

This project involves development of the GIS system using the ESRI 'Map objects' GIS development package. The system is built on the '.net' platform, using Visual Basic or C# programming tools. The student thus requires some experience in these areas. The project will entail:

1. An assessment of the best visual method for communicating particular air quality and assessment concepts
2. The implementation and documentation of one/some of these GIS functionalities in the AirQUIS system.

Kontaktperson NILU: Bruce Denby, bdeHOSnilu.no
Veileder: Cecile Rolstad.

Gitt at vi har to polygondatasett. Vi ønsker at det ene (A) skal være uforanderlig. Det andre (B) skal tilpasses det første. Vi ønsker å utvikle rutiner som kan arbeide seg gjennom polygonsett B, identifisere node og linjesegmenter som ligger "nær" noder og linjesegmenter i polygonsett A og i slike tilfeller justere plassering av noder og linjesegmenter i B slik at de faller sammen med A.

Praktisk eksempel: I DMK (markslaget) har vi polygoner som representerer dyrka mark. I DJD (jordsmonndatabasen) har vi polygoner som representerer jordtyper på dyrka mark. Yttergrensene av det kartlagte arealet i DJD er digitalisert fra flybilder og matcher bare "nesten" med yttergrensen for dyrka mark i DMK. Vi ønsker å få utredet topologi-teoretiske problemstillinger og testet ut metoder for utvikling av en "svart boks" hvor man kan legge inn to polygondatasett, erklære det ene som uforanderlig og få justert det andre datasettet slik at det matcher det første.

NIJOS stiller testdata til rådighet.

Veiledere: Geir-Harald Strand

Norge skal, i likhet med de øvrige Nordiske land, innføre nytt høydedatum. I Norge vil en innføring av nytt datum starte ved at nivellementsnettet beregnes på nytt etter at et nytt Nordisk datum er realisert. Deretter vil Stamnettet, Landsnettet og øvrige trigonometrisk nett beregnes. Etter planen vil nivellementsnettet være endelig beregnet i 2007.

Allerede i dag foreligger foreløpige beregninger. Disse viser at det nye datumet gir opp til 35 cm høyere verdier enn NN1954 . I kommuner med lokalt høydedatum kan forskjellene bli langt større. F.eks vil Trondheim måtte slite med over 70 cm mellom sitt lokal datum og det nye. Oslo og Bærum, som også har lokalt datum, vil erfare over 36 cm og Kristiansund hele 2 meter.

Overgangen til nytt høydedatum i Kommunene tenker vi at skal foregå på samme måte som ved overgangen til EUREF89. Statens Kartverk har ansvar for overordnet nett, mens kommunene har ansvar for nødvendige detaljnett og endringer i sine GIS-databaser. Problemstillingene er til en viss grad de samme, men bytte av høydesystem medfører minst en ny utfordring ved at høydekurvene får en ny beliggenhet. Jo større målestokker og flatere terreng, desto mer endrer høydekurvene både form og beliggenhet.

Må høydekurvene genereres på nytt ut fra flybilder, eller finnes det andre metoder som er mindre arbeidskrevende? Hvilke muligheter gir digitale kartdata?

Kontaktperson Statensk karverk: Olav Vestøl, Geodesidivisjonen.
Veileder: Håvard Tveite

Det framstår som et lovgivingsmessig og forvaltningsmessig problem at vi ikke har noen systematisk kunnskap om eiendomsstruktur i Norge. Med eiendomsstruktur menes i denne sammmenheng vesentligst eiendomsteigers geometriske form og størrelse. Av interesse (seinere) kan også være veitilknytning m.v.

Innenfor området dekket av ØK er eiendomsgrenser digitalisert. Da bør det være mulig å gjennomføre slike analyser for å få fram dekkende statistikk for mindre eller større deler av ØK's dekningsområde.

En mastergradsoppgave kan bestå av følgende:

1. Diskutere alternative mål som kan beskrive eiendomsstrukturen. Basert på tall som det er mulig å hente ut fra ØK ved digitale teknikker (tallinformasjon "enkeltvis" samt satt sammen til form- og størrelsesbeskrivende enheter)
   1. "Grensetetthet"; gjennomsnitt meteravstand hvor en tilfeldig linje gjennom landskapet skjærer en eiendomsgrense.
   2. Samla grenselengde
   3. Antall knekkpunkter i grenser
   4. Arealer på teiger
   5. Andre mål ...
2. Utforme en "produksjonslinje" basert på uttesting på ett eller flere ØK-blad, med sikte på slik statistikkproduksjon over større områder (eller hele ØK-området). Herunder bør man:
   • Kunne skille visse arealkategorier (Innmark - utmark m.v., Man bør trolig holde tettbebyggelse og vann utenom)
   • Kunne levere tall brutt ned etter administrative grenser (fylke, kommune).

DETTE ER MEEGET RELEVANTE SAKER - SAMARBEIDSPARTNERE BØR KUNNE VÆRE INTERESSERT.

Passer for en dyktig student, som har sans for god gammel geometri og GIS-teknikk.

Veiledere: Håvard Steinsholt og Håvard Tveite

• bruk av fuzzy set og naturlig språk i GIS
• interpolasjon av DTM ved bruk av kriging
• Espen Isaksen (2004): Generalisering av veinettverk; informasjonsteori.
• Kjetil Sæheim (2005): Persepsjonsstudie; informasjonsteori, kartdesign
• Trygve Tømta (2005): Visualisere/illustrere et fartøys posisjon i vannvolumet; fuzzyteori

1. bruk av Wavelets i DTM - dette er en tung sak som krever gode matematikk-kunnskaper
2. oppdeling av jordkula i sfæriske trekanter: altså: rasterkart basert på sfæriske trekanter (her blir en del geodesi slik at oppgaven må veiledes sammen med geodesi professor)
3. bruk av Shannon informasjonteori til generalisering av kurveskarer, for eksempel beregne optimal ekvidistanse ved zoom i kart. Oppgaven krever en god del programmering. Datastrukturer er et nøkkelord.
4. bruk av naturlig språk i GIS - hvordan finne semantikken i geografiske relasjoner, for eksempel: E6 går langs Mjøsa.

Dersom noen har lyst til å se på slike problemstillinger bør de ta kontakt med Jan Terje for å diskutere oppgaver og eventuell veiledning.

Veiledere: Jan Terje Bjørke (FFI)

• Institutt for kartfag har hatt en doktorgrad (Erling Onstein) innen området kvalitet for geografiske data.
• Instituttet har hatt et samarbeid med GRID-Arendal om kvalitetsundersøkelser av DCW (Digital Chart of the World, ca. 1:1.000.000, flere tema). DCW-prosjektet (avsluttet 1995).

Veileder: Håvard Tveite

NCGIA i USA har hatt et eget program innen dette området, og en del litteratur og inspirasjon kan hentes derfra (Goodchild, m.fl.).

Veileder: Håvard Tveite

Eldre oppgaver

• Utvikling av stinett - belyst ved GIS-analyse av orienteringskart - Ny 2001
• Postgres, PostGIS, MapServer - Ny 2003
• Geografiske databaser, teori og testing - Ny 2002
• "WWW-GIS"
• Implementasjon / programmering UMB-GIS
• Nøyaktighetsundersøkelse for digitaliseringsbord
• Uttesting av GIS-programvare/moduler
• Egnethetsvurderinger for geodata

Forslagstiller: Dataforvaltningsgruppa, NIJOS.

• Ytelse og hastighet på større datasett sammenlignet med ArcSDE og ArcIMS.
• Ulike join-operasjoner (SFS/SQL), som DMK/DEK eller et fritt valgt datasett med klipping mot grunnkretser, kommunegrenser osv. (for å tillate uttak fra basen). En kunne tenke seg en innsynsløsning hvor bruker velger et administrativt utsnitt og får ut en fil (eks. shape, GML) med fagdata klipt mot dette. Dette kan gjøres direkte mot basen eller i innsynsløsningen.

Student: Marius Wikstrøm, våren 2004.

Veiledere: Håvard Tveite, støtte fra dataforvaltninggruppa ved NIJOS.

Utviklingen går raskt når det gjelder teknologi for håndtering av geografiske data i databasehåndteringssystemer. Det finnes mange aktuelle tema for både teoretiske og praktiske oppgaver innen dette feltet.

Instituttet har to databasesystemer som kan håndtere geografisk informasjon, Informix Universal Server med 2D Spatial DataBlade og Oracle 8/8i med Spatial Cartridge. Begge ligger på UNIX servere (Oracle ligger på en Sun Enterprise 450 server, mens Informix ligger på en noe eldre Sun Ultra1 server). Ulike typer eksperimenter med denne måten å håndtere geografisk informasjon på vil være interessant. Det vil være mest aktuelt å programmere databaseapplikasjoner i C og Java, slik at geografiske data kan gjøres tilgjengelig via CGI/Java Servlets eller Java applets i generelle WWW-browsere, eller som egne Java applikasjoner.

Det forutsettes kunnskaper tilsvarende kurset geografiske databasesystemer (GIS300) og digital kartografi (DK300).

Sigve Hamran skrev våren 2000 en oppgave om romlige join-predikater og prosessering av flerveis romlig join.

NORUT-IT har et forskningsprogram innen distribuerte geografiske databaser, og har uttrykt interesse for å komme med mastergradsoppgaveforslag. Dersom noen er interessert tar vi kontakt med NORUT-IT for å diskutere oppgavetema.

Veiledere: Håvard Tveite (muligens også NORUT-IT)

WWW og globale informasjonsnettverk gir nye muligheter for utviklere av informasjonssystemer. Bruken av GIS-mekanismer har foreløpig ikke tatt av på nettet, men har et enormt potensiale for å forbedre brukerinteraksjon mot stedfestet informasjon. HTTP tillater i dag såkalte "imagemaps" som muliggjør en viss grad av geografisk orientert interaksjon.

Problemstillinger rundt distribuerte GIS og standard grensesnitt for geografisk informasjon (data og operasjoner) kan danne gode utgangspunkt for mastergradsoppgaver.

NIJOS kan ha en oppgave på distribusjon av geografiske data gjennom WWW. Kontakt Geir-Harald Strand, NIJOS (tlf 9699).

Vegar Svendgård gjorde våren 2000 sin hovedoppgave med utgangspunkt i følgende problemstilling:
Mulighetene som finnes for GIS på WWW i dag, undersøkelse av eksisterende WWW-GIS implementasjoner og eventuelt foreslag om geografiske utvidelser til dagens protokoller. Aktuelle teknologier/teknikker/standarder: Java, HTTP, CGI, CORBA, OGIS, SQL3, ...

• ekstern og intern informasjonsvirksomhet
• planlegging innenfor jordbruk og arealutnyttelse
• vedlikehold/drift av parken, andre anlegg (bygninger, infrastruktur som veier og ledningsnett) og jord- og skogbruksarealet
• disponering av rom til undervisning, laboratorier, lager og kontorer

Veiledere: Håvard Tveite

Interessante feilkilder er bl.a.:

• Interne defekter i digitaliseringsbordet.
• Feil i elektronikken i digitaliseringsbordet (f.eks. interpolasjonsrutiner).
• Eksterne elektro-magnetiske felter (kraftlinjer, magnetiske objekter, dataskjermer og annet datautstyr).
• Magnetiske partikler / forstyrrende partikler på tegninger/bilder/kart (blyantstreker kan påvirke digitaliseringsbord).

Veileder: Håvard Tveite

Instituttet har bl.a. følgende GIS-pakker tilgjengelig: Arc/Info, ArcView, Grass, Idrisi, WinMapSQL, Pumastation, GeoMedia.
Instituttet vurderer stadig nye systemer, og undersøkelse av noen av disse vil være aktuelt.
For akademiske institusjoner er fritt tilgjengelige (public domain) og rimelige programpakker spesielt interessante.
Bernt Bye utførte i 1995 hovedoppgaven sin på Grass (et public domain unix-basert GIS).

Veiledere: Håvard Tveite

Oppgaven vil kreve at en setter seg inn i gjeldende og kommende standarder for feltet og hva som tilbys gjennom de ulike katalogtjenestene. Oppgaven har en teknisk side der databaseetablering og distribusjon av databaseinnhold bl.a. via Internett er sentralt. Dette bør likevel kun utgjøre en liten del av oppgaven. Hovedutfordringen vil være å finne ut hvordan brukere kan utnytte tjenestene, og å finne ut hva en slik utnyttelse krever av brukerne, ikke minst hva angår kompetanse og kjennskap til geodata. Oppgaven krever at studenten(e) har solid kjennskap til geodata og de mulighetene som ligger i geodatabruk. Erfaring i bruk av geodata vil også være en fordel.

Veiledere: Erling Onstein, HiG, (Håvard Tveite)