CBS Analiz Fonksiyonları

Transkript

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
• 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
2.1. 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
2.3 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)
2.4 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
2.5 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
2.6 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
Birleşmemiş nokta
Küçük hatalı alan objeleri
(kıymık)
A
B
C
D
A
Sayısallaştırma esnasında
B
Kenar eşlemesi esnasında
Taşmalar
Nokta yakalama bu tip sorunların çözebilir
2.7 Çizgi koordinat inceltmesi
Saklanan koordinat verisinin miktarının düşürülmesi
• Bilgi kaybedilmeden edinilebilir
• Uygulayıcının dikkatli olması gerekli
8
06.04.2010
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
3.1 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
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
CBS mekansal veri ile öznitelik verisini ilişkilendirir
Öznitelik Verisi
Düz Dosya
 İlişkiler

Harita verisi
Nokta dosyası
Çizgi dosyası
 Alan dosyası
 Topoloji
 Tema


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
4.1.1. 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”
4.1.2. 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
Hücresel CBS verisinin sınıflandırılması (yeniden kodlama)
Farklı metodlarla gridlere değer verme
VEYA
1st
2nd
çoğunluk
Genelleme
En önemli
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
4.2 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
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
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
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
Mantıksal bindirme (boolean işleci)
A
VE B
Hangi oteller lüks sınıfda
ve 40 dan fazla odaya sahip?
A FARK B
fakat 40 dan fazla odaya sahip değil?
A
A: lüks sınıf oteller
B
B: 40 dan fazla odaya
sahip oteller
Nükleer atık için
yer bulma kriteri
A VEYA B
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
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
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
A
F-1
2
1
çam
mavi meşe
S-1
S-2
78
kereste $
F-1
F-2
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
4.3 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
4.3.1 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
4.3.2 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
Alan içinde nokta ve çizgi
D2
D1
Alan içinde nokta analizi
Jordan Algoritması
M12
D3
Şehir sınırı
17
06.04.2010
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
Yüzey gösterilmesi
25
25
20
20
15
10
20
15
5
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
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
4.3.4 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)
Thiessen Alanları
Düzenli ve düzensiz nokta takımlarıyla Thiessen alanları
19
06.04.2010
Yağmur
ölçüm
verisinde
Thiessen
alanlarının
kullanımı
Voronoi alanların oluşturulmasında kullanılan dalış noktaları
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
Ara değer kestirimi
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
4.4 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...)
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
4.4.1 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
4.4.2 Yakınlık
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
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
4.4.3 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)
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
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
4.4.5 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
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
4.4.6 Görünürlük fonksiyonları
(görünüm modellemesi veya haritalaması)
Havza Tarifi
1
2
5
3
6
4
7
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
4.4.7 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
Aydınlanma Gölgelendirilmiş kabartma
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
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
Veri bütünleştirilmesini etkileyen etkenler:
Veri kalitesi
•Veri
•Koordinat sistemleri
•Veri organizasyonu
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.
•Veri kalitesi:
–Konumsal
Konumsal doğruluk
–Konu doğruluğu
–Mantıksal tutarlılık
–Eksiksizlik
–Veri geçmişi
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
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
• 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
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
Harita açıklamaları
–
–
–
–
Görsel Yerleşim
Başlık
Başlıklar
Gösterim
Ölçek çubuğu
Kuzey oku
Başlık
İnsan algısı çıktıda denge ve hiza arar
Görsel Yerleşim
İnsan algısı çıktıda denge ve hiza arar
30

CBS Analiz Fonksiyonları

Transkript

Benzer belgeler

BİLGİSAYARA GİRİŞ (MEH109)

Yüz Örüntülerinden Cinsiyet Tespitinde Hibrit

sınıf bilgisini kullanan boyut indirgeme yöntemlerinin metin

ORMANCILIKTA COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNİN TASARIMI VE

Separating nut-shell pieces from hazelnuts and pistachio kernels

Avukatlık Ofislerinin Dili

paletli eklemli platform

Mobille Mapper (Mobil Haritalayıcı)

İnsan Mikro-Dopplerinden Çıkarılan Özniteliklerin Karşılıklı Bilgisi

Lidewij Edelkoort ECNP Galeri Hüseyin Öztürk