ROCZNIKI GEOMATYKI 2018 m TOM XVI m ZESZYT 4(83): 361–371
Metodyka tworzenia modeli sieci drogowych
w oparciu o dane katastralne
Methods of creating models of road networks
based on cadastral data
El¿bieta Lewandowicz1, Przemys³aw Lisowski2
1Uniwersytet Warmiñsko-Mazurski w Olsztynie, Wydzia³ Geodezji In¿ynierii Przestrzennej i Budownictwa
2AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Wydzia³ Geologii, Geofizyki i Ochrony Œrodowiska, Katedra Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej
S³owa kluczowe: dane katastralne, algorytmy geoinformacyjne, GIS, model sieci drogowej Keywords: cadastral data, geoinformation algorithms, GIS, model of road network
Wprowadzenie
Analizy sieciowe s¹ wa¿nym elementem nauk geograficznych. Podstawy matematyczne tych analiz zwi¹zane s¹ z teori¹ grafów (Deo, 1974), które zosta³y zaimplementowane w systemach informacji geograficznej. Wszystkie aplikacje analityczne, oparte o analizy sie-ciowe (Kulikowski, 1986), potrzebuj¹ modeli geometrycznych sieci. Tworzenie ich w istnie-j¹cych ci¹gach komunikacyjnych jest ju¿ zautomatyzowane, na przyk³ad przez zbieranie œladów poruszaj¹cych siê obiektów (Costa i in., 2017). Zdalnie zbierane dane wykorzystuje siê nie tylko do generowania geometrycznych modeli sieci, ale tak¿e do oceny natê¿enia ruchu (Kowalski, Wiœniewski, 2017). Modele sieciowe mog¹ byæ tak¿e tworzone przez ma-nualn¹ lub pó³automatyczn¹ edycjê w narzêdziach GIS, w oparciu o obrazy satelitarne, mapy topograficzne.
Edytuj¹c manualnie liniê ³aman¹ reprezentuj¹c¹ osie dróg lub innych obiektów poligono-wych o wyd³u¿onych kszta³tach, w narzêdziach GIS wykorzystuje siê zale¿noœci geome-tryczne oparte o twierdzenie Talesa. Punkty bêd¹ce œrodkami odcinków linii ³amanej, opartej o krawêdzie wyd³u¿onego obiektu na przyk³ad drogi, wyznaczaj¹ liniê ³aman¹ reprezentuj¹c¹ oœ drogi (rys. 1).
W literaturze prezentowane s¹ metodyki budowy sieci do nawigowania w budynkach i na zewn¹trz nich (Indoor-Outdoor navigation). Opieraj¹ siê one na segmentacji przestrzeni wykonywanej narzêdziami do budowy nieregularnej sieci trójk¹tów (TIN) i tworzenia dia-gramów Voronoi (poligonów Thiessena). Poligony TIN b¹dŸ poligony Thiessena, tworzone s¹ w oparciu o wybrane punkty le¿¹ce na granicy badanej przestrzeni. Otrzymane poligony
segmentuj¹ przestrzeñ. £¹cz¹c œrodki s¹siaduj¹cych poligonów-trójk¹tów (rys. 2) tworzy-my sieæ (Krûminaitë, 2014; Bogus³awski i in., 2016). Zwykle otrzymujetworzy-my sieæ w postaci linii ³amanych zygzakowatych, które co kawa³ek siê za³amuj¹ w przeciwnych kierunkach. Nale¿y je prostowaæ (Krûminaitë, 2014). U¿ywaj¹c nazewnictwa topologicznego: wêze³ (node), krawêdŸ (edge), metodykê tê okreœla siê, jako relacja struktur identyfikowanych wêz³ami (Nod Relation Strukture, NRS).
Rysunek 2. Tworzenie sieci z wykorzystaniem zwi¹zków topologicznych s¹siedztwa
w oparciu o segmenty TIN
Rysunek 1. Podstawy manualnej edycji osi obiektów wyd³u¿onych
Inne rozwi¹zania proponuj¹ tworzenie sieci w oparciu o krawêdzie poligonów Thiessena (Wallgrün, 2005). Przedstawione trzy rozwi¹zania s¹ powszechnie stosowane, maj¹ jednak wadê, gdy¿ w wyniku generowania œcie¿ki otrzymujemy liniê zygzakowat¹. Mo¿na j¹ upro-œciæ przez zwiêkszenie segmentacji modelami TIN, Voronoi. Proponuje siê tak¿e stosowaæ algorytmy upraszczaj¹ce lub algorytmy transformuj¹ce (Lee, 2004; Tang i in., 2015). Pomi-mo wielu wysi³ków problem tworzenia Pomi-modeli sieci nie jest do koñca rozwi¹zany. Œwiadcz¹ o tym liczne publikacje (Eder i in., 2018; Yang, Worboys, 2015; Krûminaitë, Zlatanova, 2014; Wel, Zlatanova, 2017; Zverovich i in., 2017).
Dane katastralne (Hycner, 2004) mog¹ byæ przydatne do automatycznego generowania modelu sieci komunikacyjnej. Jakoœæ uzyskanych modeli jest ró¿na, w zale¿noœci od
przyjê-tej metody (Lewandowicz, 2010, 2013). Pokazane na rysunku 3 modele, opieraj¹ siê na zwi¹zkach topologicznych s¹siedztwa dzia³ek pasa drogowego (NRS). Przedstawione mo-dele sieci drogowej s¹ zbyt uproszczone, nie nadaj¹ siê do nawigacji, nie odzwierciedlaj¹ wiernie dróg komunikacyjnych. W pierwszym rozwi¹zaniu parcele drogowe identyfikowane s¹ centroidem. Krawêdzie sieci ³¹cz¹ centroidy s¹siaduj¹cych dzia³ek (rys. 3a). W drugiej prezentacji, dzia³ki pasa drogowego identyfikowane s¹ centroidami i centroidami linii gra-nicznych, rozgraniczaj¹cych s¹siednie dzia³ki pasa drogowego (rys. 3b). W modelu, krawê-dzie ³¹cz¹ centroidê dzia³ki z centroid¹ linii granicznej. Szczegó³owe opisy tych metodyk znajduj¹ siê w literaturze (Lewandowicz i in., 2013). Obie te metody generuj¹ sieæ powi¹zañ miêdzy dzia³kami. Metodykê generowania mo¿na okreœliæ, jako Relacje Struktur opisane Centroidami (CRS) – nawi¹zuj¹c do metody NRS. Opisuj¹c je dok³adniej nale¿y uwzglêdniæ indeksy .
Rysunek 3. Uproszczone
modele sieci drogowej: a – model powi¹zañ dzia³ek pasa drogowego zbudowany w oparciu o metodykê, b – model sieci drogowej dzia³ek zbudowany w oparciu o metodykê (Lewandowicz i in., 2013)
a
W niniejszej publikacji zaprezentowano now¹ metodykê automatycznego generowania sieci drogowej, tak¿e opart¹ o zwi¹zki topologiczne (s¹siedztwa) geometrycznych obiektów przedstawionych na cyfrowej mapie katastralnej. Pozwala ona na automatyczne generowa-nie geometrycznych modeli sieciowych o wiêkszej rozdzielczoœci. Jest rozwiniêciem po-przednio prezentowanych rozwi¹zañ (Lewandowicz i in., 2013), ale opiera siê na doœwiad-czeniach innych z generowania sieci wewn¹trz budynków (indoor navigation).
Cel i metodyka
Celem niniejszej publikacji jest prezentacja pierwszych wyników nowo opracowywanej i testowanej metodyki generowania sieci drogowych w oparciu o dane katastralne. Metody-ka oparta jest na zale¿noœciach prezentowanych na rysunku 1. Przyjêto w obszarze dzia³ek pasa drogowego, narysowaæ linie ³amane oparte o punkty graniczne {PGRA}. W automatycz-nym procesie rysowania tych linii ³amanych, wykorzystano {PGRA} i narzêdzie do genero-wania TIN. Ze zbioru krawêdzi TIN wybrano tylko te le¿¹ce wewn¹trz pasa drogowego.
Zbiór punktów {PTIN} bêd¹cych œrodkami krawêdzi TIN, powinien byæ podstaw¹ do
automatycznego tworzenia sieci. Automatyzacja tego procesu wymaga okreœlenia s¹siednich punktów. W tym celu w oparciu o {PTIN} dokonano podzia³u (segmentacjê) powierzchni
pasa drogowego. Narzêdzie generuj¹ce diagramy Voronoi w oparciu o {PTIN} dzieli pas
dro-gowy na poligony. Ka¿dy poligon jest identyfikowany jednym punktem ze zbioru {PTIN}.
W oparciu o relacje topologiczne s¹siedztwa uzyskanych poligonów-segmentów mo¿na wy-generowaæ sieæ. Przyjêta metodyka tworzenia sieci opiera siê na relacjach segmentów struk-tur opisanych centroidami – nazwano j¹ CRSS, a nawi¹zuje do metody NRS.
Realizacja
Realizuj¹c za³o¿ony cel, przyjêto wykorzystaæ pokazany na rysunku 4 zbiór danych kata-stralnych. Dzia³ki pasa drogowego s¹ o zró¿nicowanej wielkoœci i ró¿nej geometrycznej regularnoœci. Zró¿nicowana struktura katastralna pozwoli na przeprowadzenie testów wery-fikuj¹cych funkcjonalnoœci przyjêtej metodyki.
Wynik generowania sieci TIN, w przestrzeni dzia³ek pasa drogowego, pokazano na ry-sunku 5a. Nale¿y zauwa¿yæ, ¿e sieæ TIN, generowana w regularnych strukturach dzia³ek ewidencyjnych, tworzy liniê ³aman¹ opart¹ o punkty graniczne pasa drogowego. Wiêkszoœæ krawêdzi TIN wewn¹trz pasa drogowego przecina dzia³ki drogowe w poprzek. Tworzone s¹ tak¿e krawêdzie TIN, nieprzecinaj¹ce dzia³ki w poprzek, s¹ one oparte o punkty graniczne po³o¿one po jednej stronie pasa drogowego. Na rysunku 5b, do prezentacji TIN dodano punkty {PTIN} bêd¹ce œrodkami krawêdzi TIN.
Na podstawie pokazanego na rysunku 5b zbióru punktów posegmentowano prze-strzeñ pasa drogowego wykorzystuj¹c diagramy Voronoi (rys. 6a). Na rysunku 6a wi-daæ, ¿e w za³amaniach linii granicznej pasa drogowego i na skrzy¿owaniach, segmenta-cja nie zachowuje regularnoœci. Wystêpuje ona na przyk³ad w miejscach gdzie punkty zbioru {PTIN} s¹ œrodkami krawêdzi TIN, które nie przecinaj¹ drogi na wskroœ przez
szerokoœæ drogi. Segmentacjê diagramami Voronoi powtórzono (rys. 6b), wykorzystu-j¹c zbiór punktów . Usuniêto ze zbioru punkty le¿¹ce blisko linii granicznej pasa drogowego.
Rysunek 4. Obiekt badañ,
fragment mapy katastralnej
a
Rysunek 5. Zygzakowanie przestrzeni dzia³ek
pasa drogowego siatk¹ TIN:
a – TIN utworzone na podstawie punktów granicznych dzia³ek pasa drogowego, b – wygenerowanie punktów œrodkowych wybranych krawêdzi TIN do wygenerowania diagramów Voronoi
Przyjêt¹ metodykê segmentacji przestrzeni dzia³ek pasa drogowego zapisano jako zespó³ operacji analitycznych w narzêdziu Model Builder w oprogramowaniu ArcGIS.
Do kolejnego etapu prezentacji badañ wybrano segmentacjê wykonan¹ diagramem Voronoi, w oparciu o podzbiór , a pokazan¹ na rysunku 7a. Na jej podstawie i na podstawie zwi¹zków topologicznych s¹siedztwa (CRSS), wygenerowano model sieci komunikacyjnej, pokazany na rysunku 7b. Do wygenerowania sieci na podstawie topologii segmentowanego pasa drogowego wykorzystano grafow¹ bazê danych i autorsk¹ metodykê szczegó³owo opisan¹ w publikacjach Lisowskiego i Lewandowicz (2017, 2018).
Wynik nie spe³nia wszystkich oczekiwañ autorów, miejscami linia siê za³amuje, a powin-na mieæ przebieg prostoliniowy. Model sieci zawiera te¿ b³êdy, krawêdzie sieci drogowej wychodz¹ poza przestrzeñ pasa drogowego (rys. 8). Algorytm powinien takie krawêdzie usuwaæ lub transformowaæ do po³o¿enia wewn¹trz pasa drogowego. Inne krawêdzie zosta³y Ÿle wygenerowane z powodu ograniczenia danych na granicy opracowania (rys. 8). Ten b³¹d nale¿y poprawiæ rozszerzaj¹c zbiory danych poza granice opracowania. W obszarze skrzy-¿owañ, elementy modelu sieci s¹ rozbudowane, nale¿y je uproœciæ (rys. 9). Pomimo tych niedoci¹gniêæ, po drobnych korektach, uzyskana sieæ mo¿e spe³niaæ sw¹ funkcjonalnoœæ
Rysunek 6. Segmentacja
dzia³ek pasa drogowego w oparciu o diagramy Voronoi przyciête do powierzchni dzia³ek ewidencyjnych; do budowy diagramów Voronoi wybrano:
a – zbiór {PTIN}
b – podzbiór
a
w wybranych narzêdziach analitycznych na przyk³ad do: wizualizacji drogi i wyliczenia d³u-goœci, do obliczania odleg³oœci na potrzeby map dostêpnoœci czasowej, itp. Utworzone modele mog³yby tylko wspieraæ budowê modeli nawigacyjnych, które wymagaj¹ precyzyj-nych ustaleñ punktów generuj¹cych komunikaty. Konieczna by³aby modyfikacja sieci w oparciu o dane bardziej szczegó³owe na przyk³ad z BDOT_500.
a
Rysunek 7. Wyniki badañ: a – segmentacji dzia³ek pasa drogowego,
b – otrzymany model sieci drogowej metod¹ CRSS
Rysunek 9. Prezentacja modelu sieci z ró¿nymi wynikami na obszarach skrzy¿owañ Rysunek 8. Oznaczenie miejsc, w których wyst¹pi³y b³êdy w procesie automatycznego generowania
Podsumowanie i dyskusja
Przeprowadzone badania wskazuj¹, ¿e dane katastralne mog¹ byæ podstaw¹ do genero-wania uproszczonych modeli sieci komunikacyjnych. W wyniku generogenero-wania modeli sieci zauwa¿ono, ¿e struktura geometryczna dzia³ek ewidencyjnych znacznie wp³ywa na osi¹gane wyniki koñcowe, to jest na model sieci drogowej. Wszelkie odstêpstwa od regularnych (prostoliniowych) granic, powoduj¹ generowanie dodatkowych krawêdzi TIN, które utrud-niaj¹ generowanie osi obiektu. Unikniêcie tych niedoskona³oœci wymaga³oby rozbudowania proponowanych algorytmów. Przy strukturze regularnych podzia³ów katastralnych, z pro-stoliniowymi liniami granicznymi, liczba takich b³êdów jest mniejsza.
Istota prezentowanej metodyki, tworzenia modeli sieci drogowej, nawi¹zuje do rozwi¹-zañ zwanych NRS. Wczeœniejsze rozwi¹zania opiera³y siê segmentacji przestrzeni, poligona-mi TIN (Krûpoligona-minaitë, 2014) lub poligonapoligona-mi Voronoi (Bogus³awski i in., 2016). Automatycznie zbudowane modele sieci zawiera³y krawêdzie w formie linii ³amanych, które, nale¿a³o pro-stowaæ dodatkowymi algorytmami. Autorzy prezentowanego rozwi¹zania zastosowali w³asn¹ rozbudowan¹ metodykê segmentacji, pozwalaj¹c¹ na generowanie prostoliniowych frag-mentów modelu sieci, które nie wymagaj¹ prostowania.
£atwo zauwa¿yæ, ¿e prezentowana metodyka mo¿e byæ stosowana do generowania osi innych obiektów powierzchniowych o wyd³u¿onych kszta³tach (chodników, ci¹gów prze-sy³owych, przewodów ciep³owniczych, itp.). Potrzebne s¹ w tym celu dane geometryczne tych obiektów w formie poligonów. Dalsze prace, w zakresie modyfikacji i testowania algo-rytmu na ró¿nych obiektach, bêd¹ kontynuowane.
Podziêkowania. Publikacja by³a mo¿liwa do wykonania dziêki platformie ArcGIS Esri pozyskanej w ramach projektu pt. „Wyposa¿enie w sprzêt aparaturowy laboratorium nauk technicznych na rzecz zwiêkszenia oferty badawczej UWM w Olsztynie”, realizowanego w ramach Programu Operacyjnego Rozwój Polski Wschodniej na lata 2007-2013, zgodnie z zapisami umowy numer POPW.01.03.00-28-21/09-00. Wszystkim osobom zaanga¿owa-nym w tych przedsiêwziêciach, sk³adamy szczególne podziêkowania.
Recenzentom dziêkujemy za wnikliwe analizowanie wyników, cenne uwagi, które pod-nios³y poziom merytoryczny przedstawionej publikacji oraz wskaza³y dalsze kierunki badañ. Finansowanie. Prowadzone badania i niniejsza publikacja zosta³a sfinansowana z tematu statutowego „Geoinformacja w aspekcie teoretycznym, analitycznym i wdro¿eniowym” o numerze 28.610.033-300, ze œrodków MNiSW.
Literatura (References)
Bogus³awski Pawe³, Mahdjoubi Lamine, Zverovich Vadim, Fadli Fodul, 2016: Automated construction of variable density navigable networks in a 3D indoor environment for emergency response. Automation in
Construction 72:115-128.
Costa Constantinos, Chatzimilioudis Georgios, Zeinalipour-Yazti Demetrios, Mokbel Mohamed F., 2017: Towards Real-Time Road Traffic Analytics using Telco Big Data. Proceedings of the International Work-shop on Real-Time Business Intelligence and Analytics, Article No. 5, August 28, 2017. Munich, Germany. Deo Narsingh, 1974: Graph Theory with Applications to Engineering and Computer Science. Dover
Eder Günther, Held Martin, Palfrader Peter, 2018: Parallelized ear clipping for the triangulation and constra-ined Delaunay triangulation of polygons. Computational Geometry 73: 15-23.
https://doi.org/10.1016/j.comgeo.2018.01.004
Hycner Ryszard: 2004: Podstawy katastru (Foundations of the cadastre). Kraków, Uczelniane Wydawnic-twa Naukowo-Dydaktyczne AGH.
Kowalski Micha³, Wiœniewski Szymon, 2017: Centrum handlowe jako czynnik ruchotwórczy w transporcie samochodowym – przyk³ad Portu £ódŸ (A shopping centre as a traffic-generating factor in car transport as exemplified by Port £ódŸ, Poland). Przegl¹d Geograficzny 89 (4): 617-639.
Kulikowski J.L., 1986: Zarys teorii grafów (Outline of the graph theory). Warszawa, Pañstwowe Wydawnic-two Naukowe.
Krûminaitë Marija, Zlatanova Sisi, 2014: Indoor Space Subdivision for Indoor Navigation. Proceedings of the Sixth ACM SIGSPATIAL International Workshop on Indoor Spatial Awareness: 25-31. Dallas/Fort Worth, Texas November 04, 2014, ACM, New York, NY, USA.
Krûminaitë Marija, 2014: Space Subdivision for Indoor Navigation. Master Thesis, TU Delft, the Nether-lands. https://repository.tudelft.nl/islandora/object/uuid:c2a9a308-5cdc-4df2-bf30-9eea5ea176c5 Lee Jiyeong, 2004: A spatial access-oriented implementation of a 3-D GIS topological data model for urban
entities. GeoInformatica 8 (3): 237-264.
Lewandowicz El¿bieta, Packa Alicja, Kondratowicz Szymon, 2013: Przekszta³canie danych topologicznych, geometrycznych i atrybutowych GIS do modeli analitycznych (Conversion topological geometric and attribute GIS data to analytical models). Acta Universitatis Lodziensis, Folia Geographica Socio-Oeconomica 14: 33-44, £ódŸ.
Lewandowicz El¿bieta, 2013: Modele struktur katastralnych (Cadastral structure models). Roczniki
Geoma-tyki 11 (2): 47-58, Warszawa, PTIP.
Lewandowicz El¿bieta, 2010: Algebraiczne przekszta³cenia danych topologicznych mapy ewidencyjnej (Algebraic transformations of cadastral map topology data). Roczniki Geomatyki 8 (5): 79-86, Warszawa, PTIP.
Lisowski Przemys³aw, Lewandowicz El¿bieta, 2017: Topological Model of Selected Cadastral Structures Visualized in Form of Graphs. Geomatics and Environmental Engineering 11 (4): 51-63.
Lisowski Przemys³aw, Lewandowicz El¿bieta, 2018: Metodyka zapisu topologicznego modelu struktur katastralnych w grafowych bazach danych (Methodology of storing topological models of cadastral structures in graph databases). Roczniki Geomatyki 16 (1): 45-54, Warszawa, PTIP.
Tang S.J., Zhu Q., Wang W.W., Zhang Y.T., 2015: Automatic topology derivation from IFC building model for in-door intelligent navigation. Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. XL-4/W5: 7-11. Yang Liping, Worboys Michael F., 2015: Generation of navigation graphs for indoor space. International
Journal of Geographical Information Science 29 (10): 1737-1756.
Wallgrün Jan Oliver, 2005: Autonomous construction of hierarchical Voronoi-based route graph representa-tions. [In:] Freksa C., Knauff M., Krieg-Brückner B., Nebel B., Barkowsky T. (eds.), International Conference on Spatial Cognition IV. Reasoning, Action, Interaction: 413–433. Lecture Notes in Computer Science, Springer Berlin Heidelberg.
Xu Man, Wel Shuangfeng, Zlatanova Sisi, 2017: BIM-based indoor path planning considering obstacles. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences vol. IV-2/W4. ISPRS Geospatial Week 2017, 18-22 September 2017, Wuhan, China.
Zverovich Vadim, Mahdjoubi L., Bogus³awski P., Fadli F., 2017: Analytic Prioritization of Indoor Routes for Search and Rescue Operations in Hazardous Environments. Computer-Aided Civil and Infrastructure
Streszczenie
Dane katastralne s¹ podstaw¹ analiz przestrzennych w wielu dziedzinach badañ. Przekszta³caj¹c je do nowych form, mo¿na uzyskaæ nowe modele danych katastralnych. Celem podjêtych badañ by³o przekszta³cenie zbioru danych przestrzennych – dzia³ek ewidencyjnych, do modeli sieci drogowych. W pierwszym etapie badañ wykonano ró¿ne segmentacje dzia³ek pasa drogowego, zwiêkszaj¹c roz-dzielczoœæ danych. W drugim etapie, zaprezentowano wygenerowany model sieci drogowej. Zbudo-wano go w oparciu o zwi¹zki topologiczno-semantyczne. Wyniki wskazuj¹, ¿e mo¿na automatycznie uzyskaæ modele sieci drogowej z danych katastralnych, które nadaj¹ siê do analiz sieciowych. Jakoœæ modeli zale¿y od regularnoœci struktur katastralnych. Prezentowan¹ metodykê mo¿na wykorzystaæ do uzupe³niania sieci ci¹gów komunikacyjnych w terenach niedostêpnych, a zinwentaryzowanych w katastrze. Powinna byæ ona tak¿e stosowana do generowania osi innych obiektów powierzchnio-wych o wyd³u¿onych kszta³tach, na przyk³ad ci¹gów pieszych, zapisanych za pomoc¹ poligonów.
Abstract
Cadastral data is the basic data for spatial analyses in many areas of research. Converting this data to new forms, one can obtain new models of cadastral data. The aim of this publication is to transform the set of cadastral parcel data into road network models. During the first stage of research works different segmentations of road parcels were performed and data resolution was improved. At the second stage the generated model of the road network was presented. It was based on topological-and-semantic relations. The results indicate that road network models can be automatically obtained from cadastral data and may be used for network analyses. The quality of models depends on regularity of cadastral structures. The presented methodology can be used to supplement the network of road routes in inaccessible areas, and inventoried in the cadastre. It should also be used to generate axes of other elongated, surface features, such as walking routes saved as polygons.
Dane autorów / Authors details:
dr hab. in¿. El¿bieta Lewandowicz, prof. UWM https://orcid.org/0000-0001-8847-2835 leela@uwm.edu.pl
mgr in¿. Przemys³aw Lisowski https://orcid.org/0000-0002-6111-5763 plis@agh.edu.pl
Przes³ano / Received 7.05.2018 Zaakceptowano / Accepted 10.08.2018 Opublikowano / Published 15.11.2018
