Ders Sorumlusu: Dr. Ümran KÖYLÜ

Transkript

1 Ders Sorumlusu: Dr. Ümran KÖYLÜ

2 Ders Konu Başlıkları Veri tabanı yönetim sistemleri Veri tabanlarının işleyişi Öznitelik bilgilerinin veritabanında yönetimi Grafik veriler ile öznitelik verilerinin birleştirilmesi CBS de Konum analizleri Konumsal Sorgulamalar ve SQL Konumsal Analizler Birleştirme Analizleri Yakınlık Analizleri Sınır İşlemleri

3 Ders Konu Başlıkları Sayısal Yükseklik Analizleri Eğim Analizi Bakı Analizi Kesit Çıkarma Analizi Görünebilirlik Analizi Hacim Hesabı Yüzey oluşturma ve gölgeleme Kabartma Harita oluşturma Eş yükseklik Eğrisi oluşturma Ağ Analizleri Optimum Güzargah belirleme Adres Belirleme Grid Analizleri Raster enterpolasyon IDW Kriging Enterpolasyon

4 Coğrafi Bilgi Sistemleri Konuma dayalı olarak grafik ve grafik olmayan verilerin çeşitli yöntemlerle toplanması, belli bir sistematik içerisinde depolanması ve amaca uygun olarak yönetilmesi ve analizi ile kullanıcılara sunulması işlemlerini gerçekleştiren bir bilgi sistemidir. Coğrafi Bilgi Sistemlerinin bileşenleri insan, donanım, veri, yazılım ve yöntemlerden oluşur.

5 Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri tabanı (database): Birbiri ile ilişkili veriler topluluğudur. Sadece veri yığını değil bunlar arasındaki ilişkileri de depolar. VTYS (Veri tabanı yönetim sistemleri) : Bir veri tabanını üretmek ve üzerinde çeşitli işlemler yapılmasını sağlayan yazılım ve programlar bütünüdür.

6 ÖZNİTELİK BİLGİLERİNİN VERİTABANINA EKLENMESİ

7 ÖZNİTELİK BİLGİLERİNİN VERİTABANINDAN SİLİNMESİ

8 VERİLERİN İLİŞKİLENDİRİLMESİ (Relate/Lookup Table/Link)

9 VERİLERİN BİRLEŞTİRİLMESİ (Join)

10 VERİLERİN BİRLEŞTİRİLMESİ (Join) Veri tablolarının birleştirilmesi, fiziksel anlamda farklı iki veri setinin tek bir veri set haline dönüşmesi durumudur.

11 VERİ TABLOLARININ BİRLEŞTİRİLMESİNDE KAYNAKLANAN HATALAR

12 VERİ TABANLARININ İŞLEYİŞİ KATMAN: Bir Haritanın dijital formu olarak isimlendirilir. Coğrafi veri elementleri olarak her bir katmana isimler verilir. Katmanlar öznitelik verileri ile tanımlıdır. Yol Katmanı, Bina Katmanı, Cadde/Sokak Katmanı Parsel Katmanı,....

13 ArcGIS VERİTABANI ALAN KODLARI Integer Long Short Text Double/Float Number Date

14

15 CBS LERİNDE KONUM ANALİZLERİ KONUMSAL SORGULAMALAR 1. Grafik bilgilerden tanımsal bilgilerin sorgulanması 2. Tanımsal bilgilerden grafik bilgilerin sorgulanması

16 CBS LERİNDE KONUM ANALİZLERİ 1. Grafik bilgilerden tanımsal bilgilerin sorgulanması

17 CBS LERİNDE KONUM ANALİZLERİ 2. Tanımsal bilgilerden grafik bilgilerin sorgulanması

18 CBS LERİNDE KONUMSAL ANALİZLERİ 1. Birleştirme Analizleri (Overlay) a. Nokta detaylarının alan detaylara birleştirilmesi, b. Çizgi detaylarının alan detaylara birleştirilmesi, c. Alan detaylarının alan detaylara birleştirilmesi, 2. Yakınlık Analizleri (Proximity) a. Nokta tabanlı yakınlık analizi, b. Çizgi tabanlı yakınlık analizi, c. Poligon tabanlı yakınlık analizi, 3. Sınır İşlemleri (Extract) a. Ayırma (clipping), b. Silme (deleting), c. Güncelleştirme (updating), d. Kenarlaştırma-birleştirme(edge-matching) e. Sınır kaldırma(dissolving).

19 BİRLEŞTİRME ANALİZLERİ Nokta detaylarının alan detaylara birleştirilmesi

20 BİRLEŞTİRME ANALİZLERİ Çizgi detaylarının alan detaylara birleştirilmesi

21 BİRLEŞTİRME ANALİZLERİ Alan detaylarının alan detaylara birleştirilmesi

22 YAKINLIK ANALİZLERİ Nokta tabanlı Çizgi tabanlı Alan tabanlı

23 YAKINLIK ANALİZLERİ NEAR POINT DISTANCE

24 YAKINLIK ANALİZLERİ THIESSEN POLİGONLARI Thiessen poligonu, nokta tabanlı katmandaki her bir noktaya atanacak değere bağlı olarak noktaların birbirlerine göre en uygun uzaklıklarını belirleyen sınırların birleşmesiyle yeni bir poligon katmanının oluşmasıdır. -İtfaiyenin etki alanı, -Nüfusa bağlı olarak yerleşim alanlarının sınırları, -Tarımsal etki alan sınırlarının bulunması

25 AYIRMA SINIR İŞLEMLERİ

26 SİLME SINIR İŞLEMLERİ

27 GÜNCELLEŞTİRME SINIR İŞLEMLERİ

28 Kenarlaştırma-birleştirme SINIR İŞLEMLERİ

29 Sınır Kaldırma SINIR İŞLEMLERİ

30 4-SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ Sayısal Yükseklik Modeli (SYM), yeryüzü topoğrafyasını en sade şekilde X, Y planimetrik ve Z yükseklik değeriyle üç boyutlu olarak ifade eden model olarak tanımlanabilir. SYM ler yeryüzü topoğrafyası üzerindeki detayları yansıtmazlar. Bir Sayısal Arazi Modeli (SAM), topoğrafya üzerindeki bina, bitki örtüsü, orman v.b. farklı yükseklik değerlerine sahip detayları içerirken yani görünür yeryüzünü yansıtırken SYM ler bu detayları tümden elemine ederek yalnızca çıplak yeryüzünü yansıtan modeli sunarlar. Tüm bu özellikleriyle SYM ler yeryüzü topoğrafyasını en basit şekilde yansıtan en genel ve yaygın model olarak tanımlanmaktadırlar.

31 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ

32 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ

33 Sayısal Yükseklik Modeli Kullanım Alanları Arazi tanımlaması, nokta yükseklikleri, eğim, mesafe sorgulamaları Çevresel analizler Hidrolojik etmenlerin modellenmesi Kartoğrafya Sivil uygulamalar Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Kentsel planlama Felaket yönetimi Orman yangınları Sel yönetimi Deprem analizleri Erozyon kontrolü Tarım Eş yükseklik eğrisi yaratma İletişim sistemi modelleme Askeri uygulamalar Mühendislik alanlarında (Yollar, kanallar, barajlar, tüneller v.s için yer seçimi)

34 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ (YÜZEY ANALİZLERİ) - Eğim Haritalarının Oluşturulması - Bakı Haritalarının Oluşturulması - Kesit Çıkarma - Görünürlük Analizi - Hacim Hesabı - Yüzey Oluşturma ve Gölgeleme - Eş Yükseklik Eğrileri Oluşturma - Kabartma Harita Oluşturma

35 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ 1- Eğim Analizi Arazi yüzeyi üzerinde seçilen iki nokta arasındaki eğimin derece veya yüzde olarak belirlenmesi işlemidir. Bu işlem kullanılarak istenen eğim değerlerine sahip coğrafi bölgeleri gösteren alan detaylar elde edilebilir ve bu detaylar diğer konuma bağlı analiz türlerinde kullanılabilir.

36 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ 1- Eğim Analizi Örneğin eğimi %40 dan fazla kumlu arazileri belirlemek için önce sayısal arazi modelinin oluşturulması, sonra eğimi %40 dan fazla olan bölgelerin belirlenmesi ve son olarak bu bölgelerin, toprak cinsi kum olan bölgeler ile çakıştırılması

37 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ 2- Bakı Analizi Arazi yüzeyindeki bir noktadaki bakı (aspect), o noktadan geçen teğet düzlemin baktığı yön olup derece (kuzeyden itibaren saat açısı yönünde tanımlanan açı) olarak ifade edilir. Bakı hesabı ile istenen yöne bakan arazi bölgelerini gösteren alan detaylar oluşturulup bu detaylar diğer konuma bağlı analiz türleri ile birlikte kullanılabilir. Örneğin güneye bakan, başka bir ifade ile "202 derece > bakı > 157 derece" koşulunu sağlayan ve ayrıca alanı 200 m 2 den büyük parselleri belirlemek için önce bakı hesabı ile güneye bakılan bölgelerin belirlenmesi, sonra diğer koşulları sağlayan bölgelerin belirlenmesi ve son olarak poligon bindirme işleminin yapılması

38 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ 2- Bakı Analizi

39 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ 2- Bakı Analizi Source Elevation raster Result Aspect raster

40 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ 3- Kesit Çıkarma Analizi Arazi üzerindeki bir noktadan başka bir noktaya doğrusal veya doğrusal olmayan bir güzergah boyunca ya da istenen bir çizgisel detayın (örneğin yol, dere, vb.nin) tamamı veya bir kısmı boyunca yükseklik değerlerini mesafenin fonksiyonu olarak gösteren bir grafiğin oluşturulması işlemidir.

41 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ 3- Kesit Çıkarma Analizi

42 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ 4- Görünebilirlik Analizi Arazi üzerindeki belli bir noktadan istenen bakı aralığında ve istenen mesafe içerisinde kalan bölgede görünen veya görünmeyen kısımların belirlenmesi işlemidir.

43 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ 4- Görünebilirlik Analizi 2000 metre mesafe içinde kalan görünen ve görünmeyen bölgelerin belirlenmesi

44 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ 4- Görünebilirlik Analizi

45 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ 5- Hacim Hesabı Arazi üzerinde istenilen bir kapalı yüzey esas alınarak belli bir yükseklik ten bu yüzeye veya bu yüzeyden belli bir yüksekliğe kadar olan hacmin belirlenmesi işlemidir (Örneğin yeni inşa edilecek bir bina için gereken toprak hafriyatının belirlenmesi

46 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ 6- Yüzey oluşturma ve gölgeleme Oluşturulan sayısal arazi modelinden kafes (wireframe) veya katı (solid) yüzey şeklinde arazi yüzeyi oluşturma, bu yüzeyi perspektif olarak görüntüleme ve istenen açıdan gelen ışık kaynağına göre bu yüzeyi gölgelendirme işlemidir.

47 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ 7- Kabartma Harita Oluşturma Source elevation raster Result Hillshade raster Elevation raster (50% transparency) over the Hillshade raster

48 SAYISAL YÜKSEKLİK ANALİZLERİ 8- Eş Yükseklik Eğrisi Oluşturma Oluşturulan sayısal arazi modelinden istenen yükseklik aralıklarında eş yükseklik eğrilerinin (münhani çizgilerinin) oluşturulması işlemidir.

49 :05:52

50 :05:52

51 5- AĞ ANALİZLERİ Yol, kanalizasyon, elektrik, su şebekesi vb. çizgisel detaylar birer ağ oluştururlar. Bu tür analizler, çizgi tabanlı coğrafik varlıkların bağlantı şekillerinden karar vermeye yönelik sonuç çıkarmaya yarayan konum analizleridir. Bu ağların analizi kapsamında üç tür işlem vardır. Bunlar : -Optimum Güzergah Belirleme (Optimium Path Detection) -Adres Belirleme (Address Matching) - Kaynak Tahsisi (Resource Allocation)

52 AĞ ANALİZLERİ 1- Optimum Güzergah Belirleme İlgilenilen coğrafi bölge içerisinde bir noktadan başka bir noktaya olan en uygun güzergahın belirlenmesi işlemidir. Örneğin A adresinde yer alan bir itfaiye istasyonu ile B adresinde ortaya çıkan yangın yeri arasındaki en kısa yol güzergahının belirlenmesi)

53 AĞ ANALİZLERİ 1- Optimum Güzergah Belirleme

54 2- Adres Belirleme AĞ ANALİZLERİ Ağ üzerinde istenen adrese veya adreslere ulaşma işlemidir.

55 3- Kaynak Tahsisi AĞ ANALİZLERİ Ağ üzerinde belli merkezlere en yakın adreslerin belirlenerek çeşitli amaçlar için tahsis edilmesi işlemidir. Planlama (En uygun alanların belirlenmesi) İtfaiye merkezlerinin kentin uygun yerlerine yerleştirilmesi. Örneğin 105 ve 106 numaralı seçmen sandıklarında oy kullanacak seçmenlerin belirlenerek yakın oldukları sandığa tahsis edilmesi).

56 3- Kaynak Tahsisi AĞ ANALİZLERİ

57 6- GRİD ANALİZLERİ Raster yapıdaki veriler kullanılarak yapılan analiz işlemleridir. Bu işlemler şunları kapsar. 1- Mesafe (Distance) Analizleri 2- Yoğunluk (Density) Analizleri 3- Cell Statistics 4- Neighborhood Statistics 5- Zonal Statistics 6- Reclassify 7- Raster Calculator 8- Enterpolasyon 9-Veri Dönüşüm Fonksiyonları

58 1- Distance Analyses GRİD ANALİZLERİ Legend ,000

59 2- Density Analyses GRİD ANALİZLERİ Legend Density of Mahalle_Nokta 0-10, , , , , , , , ,

60 3- Cell Statistics GRİD ANALİZLERİ İki veya daha fazla sayıdaki raster veriler üzerinde ilgili hücreler arasındaki değişimleri veya eğilimleri hesaplamak için kullanılır.

61 GRİD ANALİZLERİ Ocak Ayı Sıcaklık Değişimi Şubat Ayı Sıcaklık Değişimi Mart Ayı Sıcaklık Değişimi Ocak Şubat-Mart Ayları Ortalama Sıcaklık Değişimi Legend

62 4- Zonal Statistics GRİD ANALİZLERİ Bir raster veri setinde aynı piksel değerlerine sahip iki veya daha fazla hücre aynı zone guruba aittir. Örneğin bir raster veri setinde piksel değeri «ORMAN» olan tüm hücreler bir zone gurubuna, piksel değeri «TARIM» olan tüm hücreler başka bir zone gurubuna aittir. Zone lar bölgelerden oluşur. Hücre bazlı değil, zone bazlı olarak analizler gerçekleştirilir.

63 GRİD ANALİZLERİ

64 4- Zonal Statistics GRİD ANALİZLERİ

65 4- Zonal Statistics GRİD ANALİZLERİ

66 GRİD ANALİZLERİ 5- Neighborhood Statistics Komşuluk istatistikleri fonksiyonu hesaplanan hücreyi çevreleyen ve genellikle de bu hücreyi kapsayan belirli bir grup hücre değerlerini esas alarak tek bir raster veri setindeki eğilimleri hesaplamanızı sağlar.

67 GRİD ANALİZLERİ 6- Reclassify (Yeniden Sınıflandırma) Yüzey analizleri sonrasında oluşan (eğim, bakı, kabartma haritalar vb.) yüzeyler raster veri formatındadır. Bu raster verilerin Value değerleri Floatting (ondalıklı) değerlere sahiptir. Reclassify sonrasında, bu değerler aralıklarına yeni Integer (Tam Sayı) değerler atanır.

68 GRİD ANALİZLERİ 6- Reclassify (Yeniden Sınıflandırma) Reclassify sonrasında oluşan veri, integer değerler üzerinden görüntülenir veya bu değerler üzerinden analizler gerçekleştirilir.

69 7- Raster Calculator GRİD ANALİZLERİ Harita matematiği ile raster veriler üzerinde matematiksel hesaplamalar ve sorgulama işlemlerini gerçekleştirir..

70 7- Raster Calculator GRİD ANALİZLERİ

71 8- Raster Enterpolasyon GRİD ANALİZLERİ Çalışma sahasındaki her bir noktaya ilişkin veri toplamak pratik değildir. Böyle bir durumda çalışma sahası içindeki stratejik noktalardan örnekler seçilir. Interpolasyon, bu sahada geriye kalan noktalara ilişkin tahmini değerleri kullanan bir algoritmadır. İnterpolasyon yöntemi; yükseklik, yoğunluk, yağış, sıcaklık, gürültü, kirlilik gibi bilinmeyen coğrafik nokta değerlerinin tahmini için kullanılır. Bu işlemde mekansal olarak dağılmış cisimlerin mekansal olarak birbirleriyle ilişkili olduğu varsayılır.

72 ENTERPOLASYON Bilinen değerler yardımıyla ara bilinmeyen değerlerin tahmin edilmesidir :05:55

73 8- Raster Enterpolasyon GRİD ANALİZLERİ Spatial Analiz yazılımında bir çok interpolasyon metodu mevcuttur. En çok kullanılan enterpolasyon yöntemleri, Inverse Distance Weighted (IDW) Kriging Spline..vb.

74 INVERSE DISTANCE WEIGHTING ENTERPOLASYON IDW enterpolasyon tekniği enterpole edilecek yüzeyde yakındaki noktaların uzaktaki noktalarda daha fazla ağırlığa sahip olması esasına dayandırılır :05:55

75 GRİD ANALİZLERİ Inverse Distance Weighted (IDW) Inverse Distance Weight (IDW) yönteminde, ağırlıklandırılmış nokta verilerden yararlanılarak değeri bilinmeyen yüzey verilerinin hesaplanması yapılmaktadır. Bu yöntemde noktalar için tanımlanan ağırlık noktalar arasındaki uzaklığın bir fonksiyonu olarak tanımlanmaktadır. Bu kapsamda mesafe arttıkça fonksiyonun etkisi azalmaktadır (ArcGIS, 2003).

76 KRIGING ENTERPOLASYON Kriging enterpolasyon yöntemi, bilinen yakın noktalardan alınan verileri kullanarak, diğer noktalardaki verilerin optimum değerlerini kestiren bir enterpolasyon yöntemidir. Sadece uzaklığa değil noktaların uzaysal düzenine de bağlıdır :05:55

77 Kriging Yöntemi GRİD ANALİZLERİ Bilinen yakın noktalardan alınan verileri kullanarak, diğer noktalardaki verilerin optimum değerlerini kestiren bir enterpolasyon yöntemidir. Kriging yöntemi geoistatistiksel bir yöntemdir. Bu yöntemi diğer enterpolasyon yöntemlerden ayıran en önemli özelliği, tahmin edilen noktalar için istatistiksel değerlendirmeler yapılmaktadır. Tahmin edilen noktalar için güven dereceleri hesaplanmaktadır. Simple Kriging, Ordinary Kriging, Universal Kriging, Block Kriging, Indicator Kriging, Disjunctive Kriging, Cokriging

78 Spline Yöntemi GRİD ANALİZLERİ Radial Basis Functions yöntemi değerlerin ortalamasını almak yerine sanki lastik bir yüzeyi bilinen noktalar boyunca geriyormuş gibi, elastiki bir yüzey oluşturur. Bu şekilde yöntem, örnek veriye eklenmemiş düşük ve yüksek değerleri tahmin etmek için kullanışlı hale getirilmiş olur (ArcGIS, 2003).

79 GRİD ANALİZLERİ IDW yöntemi ile modellenen gürültü haritası µ LEGEND Inverse Distance Weighting nokta Meters

80 GRİD ANALİZLERİ 9- Veri Dönüşüm Fonksiyonları Features to Raster (Vektör-Raster Dönüşümü) Raster to Features (Raster- Vektör Dönüşümü) DEM to Raster TIN to Raster

81 GRİD ANALİZLERİ 9- Veri Dönüşüm Fonksiyonları Features to Raster (Vektör-Raster Dönüşümü)

82 GRİD ANALİZLERİ 9- Veri Dönüşüm Fonksiyonları