We are witnessing great developments in digital information technologies. The situation encroaches on spatial data, which contain both attributive and localization features, and this determines their position unequally within an obligatory coordinate system. These changes have resulted in the rapid growth of digital data, significantly supported by technical advances regarding the devices which produce them. As technology for making spatial data advances, methods and software for big data processing are falling behind. Paradoxically, only about 2% of the total volume of data is actually used. Big data processing often requires high computation performance hardware and software. Only a few users possess the appropriate information infrastructure. The proportion of processed data would improve if big data could be processed by ordinary users. In geographical information systems (GIS), these problems arise when solving projects related to extensive territory or considerable secondary complexity, which require big data processing. This paper focuses on the creation and verification of methods by which it would be possible to process effectively extensive projects in GIS supported by desktop hardware and software. It is a project regarding new quick methods for the functional reduction of the data volume, optimization of processing, edge detection in 3D and automated vectorization.; Svjedočimo velikim razvojnim promjenama u digitalnim informacijskim tehnologijama. Ta situacija zadire u prostorne podatke koji sadrže atributna i lokalizacijska obilježja, a to nejednako određuje njihov položaj unutar obaveznog koordinatnog sustava. Te su promjene uzrokovale ubrzan rast digitalnih podataka, što u velikoj mjeri podržava tehnološki napredak uređaja koji takve podatke stvaraju. Dok se tehnologija dobivanja prostornih podataka razvija, metode i softver za obradu velikih podataka zaostaju. Paradoksalno je da se upotrebljava samo 2% ukupne količine podataka. Obrada velikih podataka često zahtijeva moćan hardver i softver i samo malen broj korisnika posjeduje odgovarajuću informatičku infrastrukturu. Razmjer obrađenih podataka povećao bi se kad bi obični korisnici mogli obrađivati velike podatke. U geografskim informacijskim sustavima (GIS) takvi problemi nastaju pri provođenju projekata koji pokrivaju velik teritorij ili koji imaju značajnu sekundarnu složenost, što zahtijeva obradu velike količine podataka. Ovaj rad ima u žarištu stvaranje i provjeru metoda kojima bi se stolnim računalima i softverom mogli obrađivati podatci dobiveni u velikim GIS-projektima. Riječ je o novim brzim metodama za funkcionalno smanjenje količine podataka, optimizaciju obrade, otkrivanje rubova u tri dimenzije te automatsku vektorizaciju