Trodimenzionalno (3D) modeliranje proces je izrade digitalnih prikaza stvarnih ili imaginarnih objekata u tri dimenzije: širini, dubini i visini. U radu je prikazano 3D modeliranje stare jezgre grada Labina i spomenika njegove rudarske baštine. Razina detalja (engl. Level of Detail – LOD) prikaza od velike je važnosti pri modeliranju, a u ovom radu primijenjena je razina LOD2. U izradi modela staroga grada upotrijebljeni su podaci tlocrta objekata i digitalni model reljefa, dobiveni od Državne geodetske uprave, kao i podaci prikupljeni terenskim istraživanjem pomoću mobilne aplikacije Smart Measure. Za obradu podataka korišteni su softveri: LAStools za optimizaciju veličine datoteke, CloudCompare za izradu reljefa, AutoCAD za uređivanje tlocrta zgrada i GIMP za obradu fotografija. Modeliranje grada provedeno je u softveru SketchUp. 3D model spomenika izrađen je na temelju terenskih podataka prikupljenih aplikacijom Smart Measure, također u SketchUpu.
U radu je analizirana ažurnost podataka o zgradama u Republici Hrvatskoj unutar baze OpenStreetMap (OSM), s ciljem procjene njihove prikladnosti za prostorne analize i operativnu primjenu. OSM je otvorena, volonterski održavana baza geografskih podataka koja se sve češće koristi u različitim stručnim i znanstvenim kontekstima. S obzirom na neformalnu prirodu prikupljanja podataka, važno je razumjeti razinu njihove potpunosti i točnosti u usporedbi sa službenim izvorima. U radu se opisuje metodologija usporedbe OSM podataka sa službenom Temeljnom topografskom bazom (TTB), pri čemu se koriste dva kriterija – broj zgrada i ukupna površina tlocrta – na razini županija i jedinica lokalne samouprave (JLS). Također se razmatraju prostorne razlike u pokrivenosti, s posebnim naglaskom na utjecaj urbanizacije i turističke atraktivnosti na kvalitetu podataka. Rad donosi pregled korištenih tehnologija, izvora podataka i pristupa analizi, te predlaže neke smjernice za buduće korištenje OSM-a u kontekstu prostornog planiranja i upravljanja.
Ovaj rad daje pregled praćenja kvalitete zraka, naglašavajući koliko je precizno i kontinuirano praćenje ključno za zaštitu ljudskog zdravlja u suvremenom svijetu, gdje su posljedice zagađenja zraka ozbiljan javnozdravstveni izazov. Posebna pažnja posvećena je dušikovom dioksidu (NO2), jednom od najvažnijih pokazatelja urbanog onečišćenja zraka. Analiza se temelji na podacima prizemnih koncentracija NO2, kao i atmosferskih koncentracija NO2 dobivenih satelitskim mjerenjima, uz dodatnu analizu meteoroloških, atmosferskih i geomorfoloških podataka kako bi se istražila prostorna i vremenska varijabilnost NO2 na području Zagreba. Rezultati pokazuju da satelitske metode značajno nadopunjuju ograničenja točkastih mjerenja i omogućuju detaljnije razumijevanje i praćenje zagađenja, dok istovremeno ukazuju na složenost odnosa između NO2, meteoroloških uvjeta i urbanih čimbenika. Rad također naglašava potrebu za naprednim modelima u svrhu preciznije procjene i praćenja kvalitete zraka.
Modernizacija zemljišnih knjiga usmjerena je na usklađenje podataka katastra nekretnina i podataka u zemljišnoj knjizi te unos podataka u Bazu zemljišnoknjižnih podataka kao dijela Zajedničkog informacijskog sustava. Kako bi se uskladili podaci sadržani u katastru nekretnina i zemljišnoj knjizi potrebno je provesti postupke za usklađenje podataka o nekretnini (površina, oblik i izgrađenost katastarske čestice), ali i podatke o nositeljima prava na nekretnini. Odredbama Zakona o državnoj izmjeri i katastru nekretnina kao i Zakona o zemljišnim knjigama propisani su postupci radi usklađenja podataka o nekretninama. Usklađeni podaci temelj su pravne sigurnost u prometu nekretnina, ali i stvaranje Zajedničkog informacijskog sustava (ZIS) jer se u informacijski sustav pohranjuju, održavaju i vode svi podaci o nekretnini.
With the rapid development of information technology, big data has become a vital driving force in land system research. Based on the Web of Science Core Collection database, this study adopts bibliometric methods combined with visualization tools such as CiteSpace and VOSviewer to systematically review the application evolution, research hotspots, and collaboration networks of big data technology in land system studies. A total of 317 relevant articles published between 2013 and 2024 were selected and analyzed from the perspectives of annual publication trends, keyword co-occurrence, author-institution collaboration networks, and thematic clustering. The results reveal that big data applications in land system research have undergone a transition from initial exploration to rapid growth and are now entering a mature stage. Research themes have expanded from early land use change detection to broader areas including ecosystem service evaluation, urban expansion simulation, agricultural monitoring, and carbon emission analysis. Practical applications frequently utilize remote sensing data, geographic information systems, machine learning, and artificial intelligence to support spatial modeling, predictive analysis, and land planning tasks. The study also finds that the Chinese Academy of Sciences ranks among the global leaders in terms of research output and collaborative influence, with research institutions displaying a "core–periphery" structure. Keyword evolution indicates an increasing trend toward intelligent technological methods and interdisciplinary integration. This study contributes to a better understanding of the co-evolution of big data and land system research and provides systematic references and theoretical support for future academic research, policy-making, and spatial governance.
