CBS Analiz Fonksiyonları
Transkript
CBS Analiz Fonksiyonları
06.04.2010 İçerik CBS Analiz Fonksiyonları Doç. Dr. H. Şebnem Düzgün 1 2 3 4 5 6 .Giriş .Mekansal veri yönetimi .Öznitelik verisi yönetimi .Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi .Veri bütünleştirme .Çıktı şekillendirme ODTÜ Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri ODTÜ Maden Müh. Böl. 1.Giriş 1.Giriş • CBS tarafından sağlanan cevaplar CBS veri tabanı gerçek dünya objelerinin ve özelliklerinin benzeştirildiği bir ortamdır • Model – Denenebilir ve daha hızlı veya yavaş değiştirilebilir – Alternatifler değiştirilebilir • Problem Çözümlenmesi gerekenler (istekleri ve hedefleri) • İyi cevaplar iyi sorulara verilir 1 06.04.2010 1.Giriş CBS tarafından sağlanan cevaplar Faydalı cevaplara ulaşılması için doğru soruların sorulması şarttır • Soru sınıfları • Fonksiyon sınıfları • Cevap sınıfları 1.Giriş • Soru sınıfları • Mevcut veri nelerdir? • Veri bir desene sahip mi? Veri bir desene sahip mi? (belli yerlerde belli özellikler görünüyor mu?) • Farklı dönemler veya durumlar için durumun tahmini (ileride aynı yerde durum ne olabilir?) Sınıfların arasındaki sınırlar kesin değildir 1.Giriş • Fonksiyon sınıfları • Yükleme ve geri erişim • Şartlı sorgu Şartlı sorgu • Modelleme 1.Giriş • Cevap kategorileri • Mevcut verinin sunumu • Veride yeni desenlerin bulunması Veride yeni desenlerin bulunması • Yeni bilgilerin tahmini (değişik zaman veya yerde veri nasıl olabilir) (aynı veriden farklı fonksiyonların kullanımıyla farklı sonuçların elde edilmesi) 2 06.04.2010 1.Giriş • Kullanılacak CBS fonksiyon stratejisi elde edilmesi amaçlanan cevaba göre belirlenecektir • CBS yi kullanma başarısını belirleyen etmenler – – – – Sistem Mevcut veri Amaçlanan bilgiye erişim Mevcut fonksiyonların birlikte kullanılması • Üretilen bilginin kalitesi düzeyi,sistemli bir analiz yaklaşımının akıllıca kullanılmasına bağlıdır. 1.Giriş Coğrafi verinin analiz amaçlı yönetimi – Veri tipi – Analiz çeşidi – Veri giriş metoduna bağlıdır. d b ğl d Klasik veri kağıt pafta haritalar (Girdi veya çıktıyı oluşturabilir) CBS kullanılan donanım ve yazılıma göre herşey farklı olabilir... 1.Giriş Mekansal verinin analiz amaçlı organizasyonu – Veri tabakaları – Tabakaların kısımlara ayırılması Tb k l k l l 1.Giriş Veri tabakaları • Mantıksal olarak ilişkili coğrafi nesneler ve bunlara ait öznitelik verileri • Kullanım kolaylığı K ll k l lğ • Farklı veri türleri farklı tabakalarda – Nokta, çizgi, alan – Hücresel, vektör • Tabakaların yönetimi (Yazılım tarafından sağlanan bir fonksiyon) 3 06.04.2010 1.Giriş Topoğrafya Toprak Alan (yükselti) Alan (tipi, alanı, derinliği, ) Alan (tipi, ürün, alanı, ) Arazi kullanımı Jeoloji Göller Havzalar Alan (Alanı, tipi, derinliği, ) 1.Giriş Parsel Alan ve Çizgi (sahip ismi, alan, adres, ) Akarsular Çizgi (Adı, uzunluğu, derecesi, ) Cadde Çizgi (isim, tip, genişlik, ) Kuyular Nokta (kuyu numarası., derinliği ) Arazi kullanımı alan (tip, ürün, alan, ) Faylar Çizgi (Adı, Tipi, ) Topoğrafya alan (alan, yükseklik) Eğim ve Bakı Göller (Çevresel değerler) alan (isim, alan, derinlik, ) Alan (Eğimi, Bakı, alanı) Alan (Adı, alanı, Derinliği ) Yollar çizgi (adı, tipi, genişliği, ) Alan (Adı, alanı, ) Şehirler nokta (adı, tipi, ) alan (tip, alan, ) Binalar Akarsular(Çevresel değ.) çizgi (isim, uzunluk, derece ) Doğal kaynaklarla ilgili CBS uygulamasında kullanılması muhtemel veri tabakaları Altyapı tesisleri Çizgi ve nokta (tip, özellik ) Tipik bir kentsel CBS uygulamasında kullanılması muhtemel veri tabakaları 1.Giriş 1.Giriş Tabakaların kısımlara ayırılması • Kullanım kolaylığı • Daha yüksek sistem performansı • Kullanım sırasında veri bankasındaki duraylılık Kullanım sırasında veri bankasındaki duraylılık • Bölümlerin ilgili alanlardan oluşabilirliği • Kullanıcı etkileşimi • Harita kütüphane yazılımı (otomatik bölme ve yönetimi için özel yazılım) Büyük tabakaların kısımlara ayrılması Tüm veri bir tabakada T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 Kısımlar Kısımlara ayrılmış veri 4 06.04.2010 1.Giriş • CBS fonksiyonları 4 temel kategoriye ayrılabilir • Bu 4 kategori birbirinden kesin çizgilerle ayrılmamıştır • Fonksiyonların kullanılması ki l k ll l – Veri tipine (hücresel veya vektör), – Sahip olunan donanıma, – Kriterin performansına bağlıdır 2. Mekansal veri yönetimi 2.1 Biçim dönüşümü 2.2 Geometrik dönüşüm 2.3 Harita projeksiyonları arasında dönüşüm 2 4 Birleştirme (Conflation) 2.4 Birleştirme (Conflation) 2.5 Kenar eşleme (Edge matching) 2.6 Grafik nesne biçimleme (Editing) 2.7 Çizgi koordinat inceltmesi (Line coordinate thinning) 1.Giriş Temel CBS fonksiyon kategorileri • • • • mekansal veri yönetimi ve analizi öznitelik veri yönetimi ve analizi mekansal ve öznitelik veri bütünleşik analizi Çıktı şekillendirme 2. Mekansal veri yönetimi • Mekansal verinin dönüşümü – Düzeltme – Düzenleme – Doğruluk tayini • Genellikle öznitelik verisi kullanılmadan • Mozaikleme (Komşu alan dosyalarının toplulaştırılmasıyla tek dosyanın oluşturulması) • Çizgi koordinat inceltmesi (Coordinate thinning) 5 06.04.2010 2. Mekansal veri yönetimi 2. Mekansal veri yönetimi 2.1. Biçim Dönüşümü 2.2 Geometrik dönüşüm (registration) • Giriş verisi, kullanılan sistemle uygun biçimde olmalı (veri yapısı ve dosya biçimi olarak) • Topoloji kurulmalı (Vektör veri için) • Kullanılacak verinin sistem için uygun biçimde olmaması durumunda dönüşüm yüksek maliyetli olabilir • Haritalar gerçek yer koordinatlarıyla kodlanmalı • Kullanılacak tüm mekansal veri aynı şekilde y ş kodlanmalı • Kodlama için iki yaklaşımdan söz edilebilir 2. Mekansal veri yönetimi 2.3 Harita projeksiyonları arasında dönüşüm • Matematiksel fonksiyonlarla 3Boy. 2Boy. Dönüşümü • Dönüşümlerin, Projeksiyon koordinat sistemlerinin bir çok türünden bahsedebilirsiz • Alan, şekil, mesafe ve yöndeki bozulmaların dereceleriyle birbirlerinden ayrılırlar • Bir CBS projesinde kullanılan tüm veri tabakaları aynı koordinat sisteminde olmalı – Göreli koordinatlarla harita kodlama (Ana, ikincil harita elastik tabaka dönüşümü) – Mutlak koordinatlarla harita kodlama (Herbir tabaka ayrı ayrı) 2. Mekansal veri yönetimi 2.4 Birleştirme (Conflation) Bir nesnenin farklı tabakalardaki sınırlarını birleştirilmesi • Bindirme(overlay) analizleri için çok önemlidir • Bir tabakanın referans kabul edilmesiyle elle yapılması mümkün • Bilgisayar yardımıyla otomatik olarak yapılması da mümkün • Nesneye ait sınırlar zaman içinde değişebilir(ör. göl) 6 06.04.2010 2. Mekansal veri yönetimi 2. Mekansal veri yönetimi 2.5 Kenar eşleme Birden fazla harita paftasının birleştirilmesi sırasında oluşan nesne sınır hatalarının düzeltilmesi nesne sınır hatalarının düzeltilmesi Birleştirme • Kesintisiz harita • Bilgisayar yazılımıyla veya Elle uygulanması mümkün 2. Mekansal veri yönetimi 2. Mekansal veri yönetimi 2.6 Grafik nesne biçimleme • • • • Ekleme Silme C ğ fi Coğrafi pozisyon değiştime i d ği ti Düzeltme – Küçük parça, kıymık düzeltmeleri A Paftası B Paftası Kenar eşlemesi yapılmış (kesintisiz) • Bağzı yazılımlarla otomatik yapmak mümkün • Gerçek nesnelerin korunması için dikkatli olunmalı – Birleşmemiş çizgiler – Taşmış çizgi objeleri 7 06.04.2010 2. Mekansal veri yönetimi 2. Mekansal veri yönetimi Birleşmemiş nokta Küçük hatalı alan objeleri (kıymık) A B C D A Sayısallaştırma esnasında B Kenar eşlemesi esnasında 2. Mekansal veri yönetimi Taşmalar Nokta yakalama bu tip sorunların çözebilir 2. Mekansal veri yönetimi 2.7 Çizgi koordinat inceltmesi Saklanan koordinat verisinin miktarının düşürülmesi • Bilgi kaybedilmeden edinilebilir • Uygulayıcının dikkatli olması gerekli 8 06.04.2010 2. Mekansal veri yönetimi 3. Öznitelik verisi yönetimi Öznitelik verisi yönetim fonksiyonları Çizgi (koordinat) azaltması önce sonra – Birçok CBS fonksiyonu coğrafi veriye dokunmadan gerçekleştirilebilir – Bazı Hücresel CBS’lerde coğrafi ve öznitelik verileri birliktedir – Gelişmiş CBS’lerde, öznitelik verisi ayrı bir veri tabanı şeklindedir 3.1 öznitelik verisi düzenleme fonksiyonları 3.2 öznitelik verisi sorgulama fonksiyonları 3. Öznitelik verisi yönetimi 3. Öznitelik verisi yönetimi 3.1 öznitelik verisi düzenleme fonksiyonları 3.2 öznitelik verisi sorgulama fonksiyonları Depolanan verinin yeniden edinilmesi • Verinin denetlenmesi • Gerekliyse düzeltilmesi Gerekliyse düzeltilmesi • Ekleme ve silme • Birçok sistem, ortak veri alanını (field) kullanan, İlişkili iki öznitelik veri kaydının eşleştirilmesi için gerekli fonksiyonları sağlarlar (dosya eşleme, adres eşleme) • Depolanan verinin yeniden edinilmesi • Sorgulama • Raporlama Mekansal veri kullanılmadığı için işlem hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir 9 06.04.2010 3. Öznitelik verisi yönetimi 1.ÖZNİTELİK TABLOSU Alan Alan (ha) ID 157 30 158 20 159 50 160 180 161 30 162 60 163 90 164 100 2.ÖZNİTELİK TABLOSU Stand Baskın Numarası türler 1 Spruce 2 Maple 3 Spruce 4 Spruce 5 Hemlock 6 Cedar 7 Cedar 8 Maple Stand Numarası 7 8 3 1 5 4 2 6 30 yaşından büyük ağaçların bulunduğu alanların bulunması ilişkisel birleştirme RAPOR Yaş (yıl) 60+ 30 20 60+ 40 30 30 30 30 yaşından büyük orman alanları baskın Alan türler (ha) Cedar 130 Hemlock 30 Maple 110 Spruce 240 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi • CBS’nin gücü, mekansal veri ve öznitelik verisinin birlikte işlemlenebilmesidir (bu CBS’nin CAD/CAM’den ayıran özelliğini oluşturur) • Bu Bu gruba dahil edilebilecek birçok gruba dahil edilebilecek birçok fonksiyondan söz edilebilir • Bu analiz fonksiyonları 4 başlık altında gruplanabilir 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi CBS mekansal veri ile öznitelik verisini ilişkilendirir Öznitelik Verisi Düz Dosya İlişkiler Harita verisi Nokta dosyası Çizgi dosyası Alan dosyası Topoloji Tema 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.1 Geri Erişim, sınıflama ve ölçüm fonksiyonları (bu fonksiyonlarda hem mekansal veriye hemde öznitelik verisine geri erişim sağlanır fakat sadece öznitelik verisi yeniden oluşturulur veya değiştirilir) 4.2 Bindirme fonksiyonları 4 2 Bindirme fonksiyonları 4.3 Komşuluk fonksiyonları 4.4 Şebeke (bağlılık) (veya ağ) fonksiyonları 10 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.1.1. geri erişim fonksiyonları • Seçimli arama • İşleme • Veri çıktısı ile ilişkilidir (Yeni coğrafi nesne oluşturmadan veya Nesnelerin Coğrafi konumlarının değiştirilmesine gerek kalmaksızın uygulanan fonksiyonlar) •Sıklıkla kullanılan geri erişim fonksiyonları •Göz gezdirme •Sorgu penceresi oluşturma . •Öznitelik geri erişim fonksiyonları, objeler hakkında öznitelik tabanlı çeşitli özgün bilgilerin edinilmesi için ölçütlerin geliştirilmesini sağlarlar Ör :“20 km yarıçaplı alan içindeki belirli bir toprak türüne ait tüm alan nesnelerini seç” 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.1.2. sınıflama ve genelleme Belli binaları arama • Sınıflama: aynı özellikleri gösteren nesnelerin gruplanması olarak tanımlanabilir – – – – Bazı yazılımlar otomatik yapabilmektedir a ı ya ılımlar otomatik yapabilmektedir Hücresel CBS verisinde Hücre değerleri kullanılır (yeniden kodlama) Veride mevcut desenleri ortaya koyabildiği için önemlidir Tek veri tabakasının kullanılmasıyla elde edilir • Genelleme (harita sınırlarını kaldırma): mevcut detay seviyesinin, sınıfların birleştirilmesiyle, düşürülmesi 11 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Hücresel CBS verisinin sınıflandırılması (yeniden kodlama) 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Farklı metodlarla gridlere değer verme VEYA 1st 2nd çoğunluk 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Genelleme En önemli 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.1.3. Ölçüm kent kent endüstri kır orman kır çiftlik Esas sınıflama Merkez kent kır Genellenmiş sınıflama • Mekansal ölçümler • En uzak, en yakın mesafe ölçümleri En uzak en yakın mesafe ölçümleri • Hücresel CBS’de (Komşuluk fonksiyonları olarak adlandırılır) • 3 boyutlu ölçümlere mühendislik uygulamalarinde ihtiyaç duyulmaktadır Sınır kaldırma-birleştirme yordamının grafik dosya ile ilgili işlem gerektirmesi teknik problem olarak görülebilir 12 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.2 Bindirme fonksiyonları Ölçüm B B B 4 4.5 3 3.6 4.2 2 2.8 3.6 4.5 1 C A AB = AC 2 + CB 2 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi A 2 5 5.7 3 5 •Aritmetik bindirme 4 A AB = 8 birim Hücresel ve vektör veri modellerinde farklılıklar gösterir Hücresel veri modelinde uygulanması daha kolaydır •Toplama •Çıkarma •Bölme •Çarpma AB = 5.7 birim AB = 5.7 birim •Mantıksal bindirme alan = 31 birim çevre = 28 birim Belirli özellikleri sağlayan alanların bulunması 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Vektör CBS de, öznitelik tablolarının kullanılmasıyla çökelme miktarının bulunması işlemi Hücresel veride aritmetik bindirme işlemleri Ölçüm istasyonu noktaları 3 3 1 1.2 1.8 4 25.4 76.2 45.72 7 Toplama B A C D 30.48 Çarpma Girdi tabakası ist. çökel. (in) A 2.0 B 1.7 C 2.1 D 1.8 çökel. (mm) 50.8 43.1 53.3 45.7 Düşen yağmur miktarının inch den mm cinsine çevrilmesi 13 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Mantıksal bindirme (boolean işleci) Vektör veride aritmetik bindirme Alan A M Alan B N M değer 1 3 A N değer 7 12 Çıktı tabakası B P E F D G C A Girdi tabakası B Girdi tabakası Alan P C D E F G birleşmiş M-N A-N M-B A-N M-B A-B değer 15 13 10 13 10 8 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Mantıksal bindirme (boolean işleci) A VE B Hangi oteller lüks sınıfda ve 40 dan fazla odaya sahip? A FARK B Hangi oteller lüks sınıfda fakat 40 dan fazla odaya sahip değil? 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi A A: lüks sınıf oteller B B: 40 dan fazla odaya sahip oteller 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Nükleer atık için yer bulma kriteri A VEYA B Hangi oteller lüks sınıfda veya 40 dan fazla odaya sahip? Jeoloji: seçilen alan jeolojik olarak uygun olmalı Ulaşım: seçilen alana ulaşım kolay olmalı Nüfus: seçilen alan yoğun nüfuslu yerlerden uzak olmalı A YA DA B Hangi oteller lüks sınıfda ya da 40 dan fazla odaya sahip? Çevre koruma: seçilen alan Milli Park ve Özel Koruma Alanları gibi yerlerin dışında olmalı 14 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi CBS de mekansal birleştirme gerçekleştirilebilir F-ID Orman türü F-1 ör, çam kaplı ve A tipinde toprağa sahip yerler F-ID Orman türü F-1 F-2 çam mavi meşe kereste $ F-2 yaş düşük yüksek S1 S-1 15 S2 S-2 S-1 S-ID S-1 S-2 Topr. tipi A Ch pH doku 5.7 7.2 SL A B 6 7 7 A A B 6 7 7 C C B 8 8 7 YENİDEN SINIFLAMA 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 Hangi hücreler hem A hem 7 içermekte? Mantıksal VE 3 4 düşük yüksek S-ID Topr. tip pH ID F-ID S-ID F-2 1 F-1 S-1 2 F-2 S-1 S-2 3 F-2 S-2 yaş 15 78 doku 5.7 7.2 A Ch SL C or. tür kereste $ yaş Tpr. T. pH doku çam düşük 15 A 5.7 SL m. meş yüksek 78 m. meş yüksek 78 4 F-1 S-2 çam düşük 15 A Ch 5.7 7.2 SL C Ch 7.2 C C 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi A F-1 2 1 çam mavi meşe S-1 S-2 78 kereste $ F-1 F-2 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi A A B 6 7 7 A A B 6 7 7 C C B 8 8 7 YENİDEN SINIFLAMA 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 ÇARPIM Hangi hücreler A veya 7 içermekte? Mantıksal VEYA TOPLAMA 1X0 1X1 0X1 0 1 0 1+0 1+1 0+1 1 1 1 1X0 1X1 0X1 0 1 0 1+0 1+1 0+1 1 1 1 0X0 0X0 0X1 0 0 0 0+0 0+0 0+1 0 0 1 15 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.3 Komşuluk fonksiyonları •Belirli bir yeri çevreleyen alanın özelliklerinin değerlendirilmesi ğ •Tüm komşuluk fonksiyonları aşağıdaki 3 parametrenin belirtilmesine gerek duyar •Bir veya birden fazla hedef nokta •Herbir hedef çevresinde belirlenmiş komşuluk •Belirlenen komşuluk içinde uygulanacak fonksiyon Komşuluk fonksiyonları 4.3.1 Arama 4.3.2 Alan içinde çizgi ve alan içinde nokta 433T 4.3.3 Topoğrafik ğ fik ffonksiyonlar k i l 4.3.4 Thiessen alanları 4.3.5 Ara değer kestirimi (interpolation) 4.3.6 Kontur oluşturma •Tüm CBS paketleri bağzı komşuluk fonksiyonlarını sağlar 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.3.1 Arama fonksiyonu •En bilindik komşuluk analizi •CBS paketlerinde farklı isimlerle yer alır •Arama A fonksiyonları f k i l üzrinde ü i d gerçekleştirildiği kl ti ildiği veriye göre 2 tiptir bunlar; Arama 7 km •Nümerik veri üzerinden •Temasal veri üzerinden gerçekleştirilenler •Aramanın 3 temel değişkeni •Hedefler •Komşuluk •Uygulanan fonksiyon 7 km yarıçaplı arama alanı Ör: “itfaiye istasyonuna 7 km yarıçapı mesafedeki konut işlevli binaların sayısı” 16 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.3.2 Alan içinde çizgi ve alan içinde nokta •Özel amaçlı bir arama fonksiyonu •Konuyla ilgili olarak farklı yazılımlar farklı yeteneklere t kl sahiptir hi ti •Hücresel CBS de konu bindirme analizlerinin kullanılmasıyla çözümlenebilir Arama 30 dakikalık ambulans servis alanı 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Alan içinde nokta ve çizgi D2 D1 Alan içinde nokta analizi Jordan Algoritması M12 D3 Şehir sınırı 17 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.3.3 Topoğrafik fonksiyonlar •Yüzey özellikleri •Alandaki her bir noktanın yüksekliği ile t tanımlanır l •Sayısal yükseklik verisi ile gösterilir •Düzensiz üçgenlenmiş ağı (TIN) alternatif bir gösterim şeklidir •Eğim, bakı gibi türev verilerin belirlenebilmesi için topoloji kullanılır 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Yüzey gösterilmesi 25 25 20 20 15 10 20 15 5 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi SYM 3 2 TIN Tabloları (Sayısal Yükseklik Modeli) C D 1 A 4 B 7 E F 6 5 Koordinat tablosu Nokta koordinat 1 x 1, y 1, z 1 2 x 2, y 2, z 2 7 x 7, y 7, z 7 Nokta tablosu üçgen nokta üçgen Kenar tablosu komşu üçgenler A B 1, 2, 6 2, 7, 6 A B B A, C, F F 6, 7, 5 F B, E 18 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Eğim ve bakı haritaları Azami eğim yönü meyil = azami eğim yönündeki eğim bakı = yüzeyin baktığı yön x - eğimi x - yönü Eğim derece veya yüzde olarak verilebilir 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.3.4 Thiessen (Voronoi) alanları •Bir takım nokta çevresindeki etki alanlarını belirler •Alan Al sınırları l komşu k noktalara kt l eş mesafeden f d geçer •Çokgenlerin durumu noktaların sayısı ve konumuna bağlıdır •Özellikle meteorolojik veriler için kullanışlıdır (ör: çökelme) 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Thiessen Alanları Düzenli ve düzensiz nokta takımlarıyla Thiessen alanları 19 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Yağmur ölçüm verisinde Thiessen alanlarının kullanımı Voronoi alanların oluşturulmasında kullanılan dalış noktaları 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.3.5 Ara değer kestirimi (interpolation) Bilinmeyen değerlerin değerleri bilinen komşu noktaların kullanılmasıyla bulunması •Farklı metodlarla uygulanabilir •Polinom regresyon •Fourier Serileri •Spline •Hareketli ortalamalar (moving averages) •Kriging A değer Ara d ğ kestirimi k ti i i ? •Kestirimin kalitesi; kullanılan değerlerin doğruluğu, kullanılan nokta sayısı ve dağılımı ve kaçınılmaz olarak metoda bağlıdır. •En iyi sonuçlar değeri kestirilecek olgu ile kestirimde kullanılacak matematiksel fonksiyonun benzerliğinin artırılmasıyla elde edilir 20 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Ara değer kestirimi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.3.6 Kontur oluşturma •Eş değerlere sahip noktaların oluşturduğu çizgiler •Yükseklik •İklimsel veri •Suç oranları •Konut değerleri •Bağzı noktalar için değer tahmini gerektirebilir •Tahmin noktasında yazılımdan yazılıma fark oluşabilir (bu noktada kartoğraf görüşüne ihtiyaç duyulabilir) Kontur oluşturulması 21 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.4 Şebeke (bağlılık) (veya ağ) fonksiyonları •Üzerinden geçilen alanda bir özelliğin devamlı toplanması •Toplamın oluşumu kalitatif (görünürlük) veya kantitatif (uzunluk) tanımlamalarla yapılabilir •Bağlanabilirlik analizleri mutlaka aşağıdaki etmenleri içermelidir •Mekansal elemanlar arasındaki bağlantı şeklinin tanımlanması (hücreler, çizgiler) •Bağlantılar üzerinde harekete ilişkin kuralların tanımlanması (en kısa yol kuralları) •Ölçüm birimi (zaman, uzunluk...) 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Bağlanabilirlik (veya ağ) fonksiyonları 4.4.1 Bitişiklik (contiguity) ölçümleri 4.4.2 Yakınlık (proximity) 4 4 3 Ağ (network) fonksiyonları 4.4.3 f k i l 4.4.4 Yayılma (spread) fonksiyonları 4.4.5 Akış fonksiyonları 4.4.6 Görünürlük (intervisibility) fonksiyonları 4.4.7 Aydınlatma (illimunation) 4.4.8 Perspektif görünüş •Değerlendirmek üzere bir veya daha fazla öznitelik gerekir ve toplanan değer her adım için saklanır 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.4.1 Bitişiklik ölçümleri •Birbirine bitişik mekansal birimlerin özelliklerinin değerlendirilmesi •Bitişik Bitişik alan, bir bütün teşkil edecek gibi ortak özellikleri olan alan •Sıklıkla kullanılan ölçümler •Alanın büyüklüğü •Alan içinden geçebilecek en kısa veya en uzun düz çizgi uzunluğu Bitişiklik 1 1 2 2 7 7 3 5 1 1 3 3 3 2 5 2 3 1 7 7 5 5 5 1 1 3 3 5 7 3 1 1 1 7 5 Yeşil alan 1 1 1 2 5 1 1 1 7 5 Park Konut Bitişiklik durumları 22 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.4.2 Yakınlık 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Vektör veride tampon bölge •Nesneler arasındaki mesafe ölçümü •Uzunluk, yolculuk zamanı veya kirlilik miktarı...şekillerinde ölçülebilir •Dört değişkenin tanımlanması gereklidir •Hedef konum (yol, okul...) •Ölçüm birimi (metre biriminde uzunluk...) •Yakınlık ölçüm fonksiyonu (düz çizgi uzunluğu...) •Analiz edilecek alan •Tampon bölge: bir veya fazla harita nesnesi etrafında belirlenen genişlikte tanımlanmış alan •Bağzı yakınlık fonksiyonları karmaşık analizler gerektirebilir 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Yakınlık Kıyı Kenar Çizgisi Tampon alan (250 m) Uygun ev arama örneği: yakınlık analizi kullanılarak işyerinden uzaklık hesaplaması İşyerinden uzaklık, yol altyapısı dikkate alınarak 23 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.4.3 Ağ fonksiyonları 4.4.4 Yayılma fonksiyonları •Ağ, birbirlerine bağlı bir grup doğrusal nesnedir •Bir noktadan diğerine hareket eden birimler için kullanılır •Ağ Ağ analizlerinin bileşenleri •Ulaşım zamanı veya maliyetini değerlendirmede kullanılırlar •Drenaj Drenaj havzalarının belirlenmesinde kullanılırlar •Ağ ve yakınlık analizlerinin özelliklerini taşırlar •Toplanma yüzeyi (accumulation surface) Kaynaklar kümesi (taşınacak malzeme) Kaynakların konumları (depolar) Amaç (min. servis seviyesi) Kurallar (min. hız, tek yön yol) •Ağ analizi türleri •Ağ yükleme tahmini (taşkın...) •Rota iyilemesi (optimizasyon) (polis, itfaiye...) •Kaynak tahsisi (hizmet bölgelemesi) 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Yayılma fonksiyonu Uzaklık hesalaması için 2.8 2.4 2.4 1.4 2 1 2 2.4 2.8 1 1.4 2.4 Hedef hücre 1 A 2 1 birim 2.4 1.4 1 1.4 2.4 B 2.8 2.4 2 2.4 2.8 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi taşkın birikim hesabı için kullanılan bir yayılma fonksiyonu örneği 100 90 110 120 2 2 4 8 80 70 60 70 2 2 4 8 50 40 30 40 2 4 8 8 50 0 10 50 1 16 16 1 1 1 1 1 1 1 2 4 2 8 1 16 3 1 1 taşkın birikimi Uzaklık hesabı 24 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.4.5 Akış fonksiyonları 4.8 •Adım adım yürütülen yönlendirilmiş arama •Su yollarını bulmak için SYM’ye uygulanır •Erozyon Erozyon afetini değerlendirmede kullanılabilir •Otomatik yön seçilebilmesi için, yayılma fonksiyonuyla birlikte kullanılır 2.8 4 4.8 4.2 4.8 5.8 2 2.8 3.4 4.4 5.4 2 3 4 5 0 2 A 2.8 2 2.8 3.4 4.8 4 4.8 4.2 4.4 5.4 5.8 4.8 B En uygun yolun bulunmasında kullanılan bir arama fonksiyonu 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi yönler Yönlerin isimlendirilmesi yükseklikler 4 3 6 1 2 4 yönlü 7 5 4 3 8 32 1 16 2 8 64 128 1 4 2 8 yönlü, 2 farklı gösterimde 100 90 110 120 80 70 60 70 50 40 30 40 50 0 10 50 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 3 1 0 3 3 2 2 4 8 2 2 4 8 2 4 8 8 16 16 1 4 yönlü 8 yönlü 25 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.4.6 Görünürlük fonksiyonları (görünüm modellemesi veya haritalaması) Havza Tarifi 1 2 5 3 6 4 7 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 8 •Bu da eklenik tipte bir fonksiyondur •Kominikasyon askeri planlama ve peyzaj planlaması •Kominikasyon, için yararlıdır •Bağzı CBS paketleri bu fonksiyonları içerir •Radar anteni tarafından algılanan alanların •Bir noktadan görünebilen alanların haritalaması Gibi uygulamaları olabilir 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.4.7 Aydınlatma Görünürlük Analizi •Yüzeye, ışık efekti kullanılarak 3 Boyutlu görünüm kazandırılması •Çıktı gölgelendirilmiş kabartma model veya gölgelendirilmiş kabartma görüntü olarak adlandırılabilir •Denetim unsurları •Aydınlatma kaynağının tipi ve konumu •Yüzey topoğrafyası ve yansıması •Modelin konumu ve yönlenmesi 26 06.04.2010 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Aydınlanma Gölgelendirilmiş kabartma 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 4.4.8 Perspektif Görünüş •Gösterim aracıdır •Bir yüzeyin dikeyden farklı bir bakış durumundan görünümünü verir •3 Boyut içerikli nesnelerin gösterilmesinde başarılı sonuçlar verir •En güzel örnek filmlerdeki uçuş sahneleridir 4. Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi Perspektif görüntü 5.Veri bütünleştirme •CBS uygulamalarına veri değişik kaynaklardan sağlanabilir •Verinin kullanıcılar arasında paylaşımı önemlidir •Verinin, bir sistemden bir başka sisteme aktarılabilmesi i i yenii sisteme için, i t bütü bütünleştirilmesi l ti il i gereklidir klidi •Eski verinin yenisiyle bütünleştirilmesini gerektirecek kullanıcı ihtiyaçları oluşabilir 27 06.04.2010 5.Veri bütünleştirme Veri bütünleştirilmesini etkileyen etkenler: Veri kalitesi •Veri •Koordinat sistemleri •Veri organizasyonu 5.Veri bütünleştirme Konumsal doğruluk: –Kullanılan veri dönüşüm aracının hassasiyeti –Kullanılan g gözlem ve haritalama yyönteminin : doğruluğu –Orjinal dökümanın ölçeği veya kullanılan bindirmeli model –Koordinat saklama sayısal hassasiyet düzeyi etmenlerinden etkilenir. 5.Veri bütünleştirme •Veri kalitesi: –Konumsal Konumsal doğruluk –Konu doğruluğu –Mantıksal tutarlılık –Eksiksizlik –Veri geçmişi 5.Veri bütünleştirme Sayısal verinin hassasiyeti Koordinatlar tam sayı veya gerçek sayılarla gösterilebilir • Her rakam tipi eşit alanda saklanır • Bilgisayarlarda, tam sayıların saklanması için gerekli alan 32 bit Bilgisayarlarda tam sayıların saklanması için gerekli alan 32 bit kadar olurken gerçek sayılarda 128 bite kadar çıkabilir • Sabit uzunluktaki her sayı tipi belirli basamak miktarına sahiptir alan desimal basamak sayısı 32 bits 7 64 bits 15 128 bits 33 28 06.04.2010 5.Veri bütünleştirme Hassasiyetin etkileri • • • • Bağzı noktalar gösterilemeyebilir Çizgi düzeltme sırasında lizginin şeklinde kayıplar olabilir Çi i dü lt d li i i kli d k l l bili Topolojik hatalara yol açabilir Bağzı çizgiler hiçbir zaman birleşmez 5.Veri bütünleştirme • Veri organizasyonundaki farklılıklar – Oluş farklılıkları – Öznitelik farklılıkları Ö i lik f kl l kl – İlişki farklılıkları – Geometrik gösterim farklılıkları – Veri ve dosya yapılarındaki farklılıklar 6.Çıktı şekillendirme 6.Çıktı şekillendirme Analiz sonuçlarının çıktıları; Basılı veya elektronik kopya şeklindeki Tablosal veri veya harita olabilir – – – – Harita açıklamaları Metinsel eklemeler Doku‐desen ve çizgi tipleri Grafik semboller Harita tasarım elemanları – – – – – – Referans bölümü Kullanılan projeksiyon p j y Haritalanana nesneler Genelleme düzeyi Ek açıklamalar Kullanılan semboller 29 06.04.2010 6.Çıktı şekillendirme 6.Çıktı şekillendirme Harita açıklamaları – – – – Görsel Yerleşim Başlık Başlıklar Gösterim Ölçek çubuğu Kuzey oku Başlık İnsan algısı çıktıda denge ve hiza arar 6.Çıktı şekillendirme Görsel Yerleşim İnsan algısı çıktıda denge ve hiza arar 30