Measuring Uncertainty Related to Ingesting Data to DGGS

Abstract

Discrete Global Grid Systems (DGGS) offer a modern alternative to traditional coordinate-based spatial frameworks by dividing the Earth’s surface into equal-area cells, allowing for standardized, multiresolution geospatial analysis. However, while DGGS helps reduce geometric distortion and improves data handling, it does not eliminate the spatial uncertainty caused by the Modifiable Areal Unit Problem (MAUP). This thesis investigates how aggregation to DGGS grids influences the reliability of landscape metrics and whether uncertainty can be meaningfully quantified across different resolution levels. Using high-resolution land cover data from the Estonian Topographic Database (ETAK), landscape metrics such as patch density, percentage of like adjacencies, Shannon Diversity Index, and class proportion were calculated for hexagonal cells at multiple DGGS resolutions. The land cover class for each cell was assigned using nearest-neighbor matching with raster pixels. The analysis reveals that landscape metrics react differently to resolution changes depending on the spatial structure of the landscape. The results confirm that MAUP cannot be universally measured or avoided. Instead, spatial uncertainty must be approached through context-aware experimental design. While DGGS supports scalable and consistent analysis, its use does not remove the need for careful methodological planning to ensure valid interpretations of spatial patterns. Globaalne diskreetne võrk (DGGS) pakub kaasaegset alternatiivi traditsioonilistele koordinaatpõhistele ruumiraamistikele, jagades Maa pinna võrdse pindalaga ruumilisteks üksusteks. See võimaldab standardiseeritud ja mitmel eraldusvõimel põhinevat ruumiandmete analüüsi. Kuigi DGGS vähendab geomeetrilisi moonutusi ja parandab andmetöötluse tõhusust, ei kõrvalda see ruumilist määramatust, mis tuleneb modifitseeritava ruumilise üksuse probleemist (MAUP). Käesolev magistritöö uurib, kuidas DGGS-põhine koondamine mõjutab maastikumõõdikute usaldusväärsust ning kas erinevatel lahutusvõime tasemetel esinevat määramatust on võimalik sisuliselt kvantifitseerida. Uuringus kasutatakse Eesti topograafilise andmekogu (ETAK) kõrglahutusega maakasutuse andmeid ning nende põhjal arvutatud maastikumeetrikat, sh laikude tihedus, sarnaste naabrite osakaal (PLADJ), Shannoni mitmekesisuse indeks ja maakasutusklasside osakaal. Iga DGGS-i kuusnurkse lahtri maakatteliik määrati lähima rasterpiksli põhjal. Analüüs näitas, et maastikumõõdikute tundlikkus muutub sõltuvalt ruumilise struktuuri keerukusest ja lahutusvõimest. Tulemused kinnitavad, et MAUP-i ei ole võimalik universaalselt mõõta ega vältida. Ruumilise määramatuse käsitlemine peab põhinema teadlikult kavandatud katse disainil. DGGS toetab küll skaleeritavat ja ühtlustatud analüüsi, kuid ei asenda läbimõeldud metoodilist planeerimist, mis on usaldusväärsete ruumianalüüside eelduseks.