Latvijas Esri lietotāju konference 2025

1. Vai DAP plāno precizēt ĪADT robežas, jo ir gadījumi, kad tās atbilst mērogam 1:50 000 un sanāk, ka neatbilst situācijai dabā? 

Robežu precizēšanu normatīvajos aktos attiecībā uz IADR robežām veic VARAM, taču mēdz būt situacijas, kad mēroga dēļ IADT robežas ir neprecīzas vai ar nobīdēm un Ozolā attēlotas, piemēram, ar +/- dažu metru nobīdi. Attiecīgi, ja tiek konstatēti konkrēti gadījumi, lūdzam rakstīt uz pasts@daba.gov.lv – iespēju robežās, kur to pieļauj normatīvie akti, saskaņojot ar VARAM tiek veikti precizējumi DDPS Ozols, vienlaikus arī aktualizējot apgrūtinājumus, savukārt situācijās, kad kļūda ir būtiska, šī informācija tiek nodota VARAM, lai pie kārtējiem grozījumiem normatīvajos aktos tas tiktu precizēts.

2. Vai DAP plāno labot ĪADT nosaukumus, lai tie neatšķiras no attiecīgā dabas objekta nosaukuma? 

ĪADT nosaukumi tiek noteikti ar normatīvajiem aktiem. Normatīvo aktu saskaņošanas procesā nosaukumi ir jāsaskaņo ar LĢIA Toponīmikas laboratoriju, līdz ar to ja tiek kādi noteikumi pārskatīti, arī nosaukumi nereti tiek precizēti. Reizēm tiek saglabāti vairāki nosaukumi kā sinonīmi, jo dažādos materiālos un lietotāju grupās kāds no tiem tiek izmantots plašāk.

3. Vai plānojat attīstīt OZOLS sistēmas web servisus, kas atvieglos daudziem darbu un veicinās dabas aizsardzību 

Jā, tā ir viena no prioritātēm, bet šobrīd ceram uz to, ka tiks piešķirts finansējums Ozols 2 sistēmas izveidei, lai šos servisus var attīstīt.

4. Vai dabas eksperti vispār vajadzīgi, ja ar AI var noteikt augu sugas no bildēm, ko varētu ievākt jebkurš un saglabāt lietotnēs? Monitoringa problēma atrisināta! 

Ar laiku, iespējams, AI varēs nosegt daļu cilvēku darbu, ievācot datus un turklāt samazinot ekspertu subjektīvo vērtējumu. Tomēr monitorings nav tikai par sugu noteikšanu, bet par pārmaiņu fiksēšanu un ir jāvērtē dažādi parametri un dažādas sugas un to savstarpējās attiecības, kā arī dažādu faktoru ietekme uz tām. Arī Latvijā vēl joprojām tiek atklātas jaunas sugas un lauka darbus vismaz pagaidām AI nespēj aizvietot. Visu uzticot tikai AI, riskējam ar to, ka cilvēks paliks tikai arvien dumjāka suga, bet, nenoliedzami, AI ir noderīgs rīks liela apjoma datu analīzei.

5. Vai iedzīvotāju reģistrētie dižkoki tiek apsekoti dabā? 

Jā, visi cilvēku noziņotie koki tiek vēlreiz apsekoti, lai ar sertificētām mērlentām koku pārmērītu un reģistrētu dižkoku, jo dižkoka statuss ir gan lepnums, gan apgrūtinājums, kam jābūt korekti nostiprinātam.

1. Kad ir plānots atjaunot Rīgas 3D modeli? Cik bieži plānots atjaunot georiga datus? Ja tiek uzbūvēta jauna ēka, piemēram, šovasar, kad būtu tuvākais laiks, kad tā būtu redzama esošajā 3d modelī? 

Vienlaidus 3D datu atjaunošana šobrīd netiek plānota, taču tiks veikta atsevišķu pilsētvides objektu atjaunošana un inženierbūvju 3D modeļu izveide. Šobrīd tiek veikta pārbūvēto pilsētvides objektu 3D datu atjaunošana, piemēram, Dauderu parka modeļa atjaunošana. Tuvākajā laikā atjaunosim realitātes modeli arī Ģenerāļa Radziņa krastmalai no Centrāltirgus līdz Salu tiltam, Uzvaras parka nākamajai labiekārtošanas kārtai, izskatām iespēju arī par izbūvētā Skanstes parka 3D datu sagatavošanu. Saņemot LĢIA 2024. gada aerolāzerskenešanas datus, esam ieplānojuši būvju LOD1 un LOD2 modeļu aktualizāciju. 

2. Vai 5858 lietotāji ir tikai pašvaldības darbinieki jeb arī no kapitālsabiedrībām? Vai šis skaitlis ir tie, kas pieslēgušies kaut vienu reizi? (Geo Rīga prezentācija minētā statistika)

5858 lietotāji iekšējam GEO RĪGA portālam ir tikai pašvaldības nozaru departamentu un aģentūru darbinieki. Kopā šajās struktūrvienībās strādā ~8000 darbinieki. Tematisko karšu izmantošanas reizes (87 003) norāda, ka šie lietotāji ir pieslēgušies ne tikai vienu reizi. 

3. Kāda plānota tālākā GEO Riga attīstība? 

Šobrīd norit intensīvs darbs pie iekšējā GEO RĪGA portāla atjaunošanas un uzlabošanas, kas ir šī gada prioritāte. Taču paralēli  norit darbi arī pie ārējā portāla, tiek gatavotas vairāki datu servisi, kas tuvākajā laikā tiks publicēti, strādāts pie 3D datu kopu attīstības, sadaļā Iesaisties ir gaidāmas izmaiņas - tā tiks papildināta  ar informāciju par publiskajām appriešanām, drīzumā portāls tiks papildināts ar pilnīgi jaunu sadaļu Rīga skaitļos, tāpat šī gada plānos ir arī pakāpeniski ieviest virtuālo asistentu, kas nodrošinās GEO RĪGA lietotājiem ērtu un automatizētu informācijas saņemšanu par GEO RĪGA pieejamajiem datiem, rīkiem un to funkcionalitāti. 

4. Vai var pastāstīt ko sīkāk par Digitālā dvīņa risinājumu?  

Digitālais dvīnis ir ļoti komplicēts datu modelis, kas sastāv no daudz un dažādām datu komponentēm. GEO RĪGA rīcībā esošā un sagatavotā ģeotelpiskā un 3D informācija ir izcils pamats Rīgas digitālajam dvīnim, taču, lai tas būtu pilnīgs un reāllaikā funkcionējošs, ir jāpievieno klāt IoT dati, ar kuriem šobrīd strādā citas Rīgas valstspilsētas pašvaldības struktūrvienības.  

1. Vai ir idejas ministriju līmenī visiem valsts komunikāciju turētājiem izveidot vienu Ģis sistēmu (elektrība, siltums, ūdens, sakari utml.)

Par šādu ideju realizēšanu mūsu nodaļai nav kompetence.

2. Kā tiek saskaņotas intereses ar citiem datu turētājiem - piekļuves jūrai, LVC info par ceļiem un stāvlaukumi, pārbūves plāniem. Vai tas tiek uzturēts?

Datiem tiek izmantoti piekrastes novērtējuma rezultāti, kurus pēc VARAM pasūtījuma iegūst un atjaunina novērtējuma pētnieki. Periodiski no VARAM puses tiek izsūtīts uzaicinājums pašvaldībām atjaunot informāciju, nākamie uzaicinājumi plānoti nākamā gada sākumā.

3. Kā jūs savadījāt datus par piekrastes infrastruktūru? Manuāli vai ģeokodējot?

Pētnieks datus vizualizējis gan manuāli, gan kodējot, izmantojot dažādas metodes, ņemot vērā pieejamo informāciju.

4. Vai VARAM ir redzējums par datu ticamību un precizitāti? Visi rada datus, bet ne visiem datiem var uzticēties, izmantot teritorijas plānojumu izstrādē.

Kādu informāciju mums piegādā pašvaldības, cik uzcītīgi tās piedalās datu iesniegšanā, tik detalizēti un precīzi ir pieejamie dati. Lai sāktu veidot un apkopot šāda tipa rīkus lietošanai speciālistiem un sabiedrībai kopumā ar kaut ko ir jāsāk, lai tiktu veidots datu esošais pamats, kuru var tālāk turpināt pilnveidot. VARAM apkopo pieejamos datus un arī paši uz tiem paļaujamies. Mēs apzināmies, ka datu precizitāte būtu jāuzlabo, tomēr šobrīd pirmais solis šādiem procesiem ir datu vispārēja apkopošana.

5. No kurienes ņemti dati par autostāvvietām piekrastē?

Dati ir iegūti no 2023. gada piekrastes novērtējuma un VARAM organizēs to atjaunināšanu, precizējot tos gan saturiski, gan telpiski.

1. Kā ieviešot jaunu ĢIS funkcionalitāti gāja ar biznesa procesu pielāgošanu un izmaiņām atbilstoši jaunajām iespējām?

Dažādi. Šeit lielu lomu spēlē kopējā vīzija. Ir sanāksmes ar konkrētām nodaļām, departamentiem. Uzklausām vajadzību un skatāmies, ko un kā varam pielāgot no savas puses. Ir citreiz otrādāk – mēs redzam funkcionalitāti, kas varētu būt noderīga, atvieglot kādu uzdevumu vai uzdevuma izpildes ātrumu – uzrunājam daļu vai dienestu, pastāstām, demonstrējam.

2. Vai darbiniekus bija viegli pārliecināt pāriet uz elektroniskām darbplūsmām ar ĢIS? Vai ka iepriekš projektos minēja- ir vel kāds, kas uzstāj uz papīra formātu? 

Elektroniskās darba plūsmas Gaso gadījumā tiek īstenotas caur IBM Maximo, ĢIS ir atsevišķas nianses. Ir darba plūsmas, kur tikai un vienīgi ir ĢIS, bet uzdevumiem, kur jāsagatavo dažādi akti u.c. – IMB MAximo (pakāpeniski tiek ieviests).

3. Vai uznirstošajos logos saites ir datubāzē kā pielikumi? 

Slāņa atribūtu lauks.

1. Vai ir doma arī skenēt kapus zem zemes? Kapu apakšzemes 3D. 

Diemžēl, par to mēs neesam domājuši, pagaidām mums jāapzina vēl visas esošās kapsētas. Nākotnē varam domāt un ieskicēt finanses par apakšzemes 3D skenēšanu, kas varētu būt ļoti interesanti.

1. Cik ArcGIS Online kredīti par katru AI (MI) jautājumu vai tas ir bez papildu maksas un ierobežojumiem?

Demonstrētajās ArcGIS lietotnēs MI asistenti ir Beta funkcionalitātē. Beta funkcionalitāte ir testēšanas fāze programmatūras ražotājam un šajā laikā, kamēr tiek izmēģināta un uzlabota tās funkcionalitāte, kredīti patērēti netiek.

2. Vai ArcGIS Survey123 MI assistents pie attēlu atpazīšanas ir definētas pazīmes, ko atpazīst vai arī to var specifiski apmācīt?

ArcGIS Survey123 tīmekļa lietotnē MI asistents atpazīšanai izmanto Microsoft Azure OpenAI service un lietotājam nav iespēju mainīt attēla atpazīšanas modeli.

Izmantojot asistentu, pēc iespējas precizāk jādefinē nosakāmā informācija. Piemēram, definējot, cik skaitļu kombinācija jāatpazīst, kur attēlā jāmeklē informācija, kādā krāsā būs uzlīme no kuras jānolasa dati utt. Jaunākajā ArcGIS Bloga rakstā ir parādīts piemērs ar detalizētu aprakstu, kāda informācija jāmeklē, lai MI Asistents no attēla atpazītu tieši vajadzīgo informāciju.

Ja vēlaties izmantot pašu apmācītu modeli, ir jāizmanto ArcGIS Survey123 Connect pieejamais Smart Assistant. Tā funkcija ir līdzīga un ļauj veikt attēlu klasifikāciju, attēlu noteikšanu un objektu maskēšanu (aizklāšanu). Ja vēlaties vairāk uzzināt par šo tēmu vai uzzināt, kā apmācīt modeli, Esri ir pieejamas pamācības:

• ArcGIS Survey123: How to Create an AI Smart Assistant
• Train a model to identify street signs

3. Vai ar Contributor lietotāju var aizpildīt Survey123 anketas? Vai lietotājs ar šo licenci var pievienot uzdevumus Workforce?

Ar Contributor lietotāja veidu var aizpildīt ArcGIS Survey web bāzētas anketas, taču šis lietotājs nevar pielāgot anketas vai izveidot tās. Šis lietotāja veids nevar strādāt ar ArcGIS Workforce lietotni.