CBS Analiz Fonksiyonları

Transkript

1 CBS Analiz Fonksiyonları

2 İçerik 1.Giriş 2.Mekansal veri yönetimi 3.Öznitelik verisi yönetimi 4.Mekan ve öznitelik verisinin bütünleşik analizi 5.Veri bütünleştirme 6.Çıktı şekillendirme

3 1.Giriş CBS veri tabanı gerçek dünya objelerinin ve özelliklerinin benzeştirildiği bir ortamdır Model Denenebilir ve daha hızlı veya yavaş değiştirilebilir Alternatifler değiştirilebilir Problem İnsanın değer yargıları (istekleri ve hedefleri) İyi cevaplar iyi sorulara verilir

4 1.Giriş CBS tarafından sağlanan cevaplar Faydalı cevaplara ulaşılması için doğru soruların sorulması şarttır Soru sınıfları Fonksiyon sınıfları Cevap sınıfları Sınıfların arasındaki sınırlar kesin değildir

5 1.Giriş Soru sınıfları Mevcut veri nelerdir? Veri bir desene sahip mi? (belli yerlerde belli özellikler görünüyor mu?) Farklı dönemler veya durumlar için durumun tahmini (ileride aynı yerde durum ne olabilir?)

6 1.Giriş Fonksiyon sınıfları Yükleme ve geri erişim Şartlı sorgu Modelleme

7 1.Giriş Cevap kategorileri Mevcut verinin sunumu Veride yeni desenlerin bulunması Yeni bilgilerin tahmini (değişik zaman veya yerde veri nasıl olabilir) (aynı veriden farklı fonksiyonların kullanımıyla farklı sonuçların elde edilmesi)

8 1.Giriş CBS tarafından sağlanan cevaplar Eldeki verinin sunumu A B Cevap kategorileri Eldeki verinin tahmini Depolama ve elde etme A B Fonksiyon kategorileri Şartlı sorgulama Veriler nelerdir? A B Soru kategorileri Eldeki verinin paterni C C C Yeni paternlerin bulunması Modelleme Farklı zaman ve yerdeki durumun tahmini

9 1.Giriş Kullanılacak CBS fonksiyon stratejisi elde edilmesi amaçlanan cevaba göre belirlenecektir CBS yi kullanma başarısını belirleyen etmekler Belirli bir sistemde Mevcut datayı kullanarak Amaçlanan bilgiye erişebilmek için Mevcut fonksiyonların nasıl birlikte kullanılacağını bilmek Üretilen bilginin kalitesi düzeyi,sistemli bir analiz yaklaşımının akıllıca kullanılmasına bağlıdır.

10 1.Giriş Coğrafi verinin analiz amaçlı yönetimi Veri tipi Analiz çeşidi Veri giriş metoduna bağlıdır. Klasik veri kağıt pafta haritalar (Girdi veya çıktıyı oluşturabilir) CBS kullanılan donanım ve yazılıma göre herşey farklı olabilir...

11 1.Giriş Mekansal verinin analiz amaçlı organizasyonu Veri tabakaları Tabakaların kısımlara ayırılması

12 1.Giriş Veri tabakaları Mantıksal olarak ilişkili coğrafi nesneler ve bunlara ait öznitelik verileri Kullanım kolaylığı Farklı veri türleri farklı tabakalarda Nokta, çizgi, alan Hücresel, vektör Tabakaların yönetimi (Yazılım tarafından sağlanan bir fonksiyon)

13 1.Giriş Topoğrafya Alan (yükselti) Akarsular Çizgi (Adı, uzunluğu, derecesi, ) Toprak Alan (tipi, alanı, derinliği, ) Kuyular Nokta (kuyu numarası., derinliği ) Alan (tipi, ürün, alanı, ) Arazi kullanımı Faylar Çizgi (Adı, Tipi, ) Jeoloji Alan (Alanı, tipi, derinliği, ) Eğim ve Bakı Alan (Eğimi, Bakı, alanı) Göller Alan (Adı, alanı, Derinliği ) Yollar çizgi (adı, tipi, genişliği, ) Havzalar Alan (Adı, alanı, ) Şehirler nokta (adı, tipi, ) Bir doğal kaynaklar CBS uygulamasında kullanılması muhtemel veri tabakaları

14 1.Giriş Parsel Cadde Arazi kullanımı Topoğrafya Göller (Çevresel değerler) Binalar Alan ve Çizgi (sahip ismi, alan, adres, ) Çizgi (isim, tip, genişlik, ) alan (tip, ürün, alan, ) alan (alan, yükseklik) alan (isim, alan, derinlik, ) alan (tip, alan, ) Akarsular(Çevresel değ.) çizgi (isim, uzunluk, derece ) Altyapı tesisleri Çizgi ve nokta (tip, özellik ) Bir kentsel CBS uygulamasında kullanılması muhtemel veri tabakaları

15 1.Giriş Tabakaların kısımlara ayırılması Kullanım kolaylığı Daha yüksek sistem performansı Kullanım sırasında veri bankasında değişiklik yok Bölümler ilgili alanlardan oluşabilir Kullanıcı belirleyebilir Harita kütüphane yazılımı (otomatik bölme ve yönetimi için özel yazılım) Bölünen tabakalar tüm tabaka üzerinde işlem yapılması sırasında işlem hızını düşürür

16 1.Giriş Büyük tabakaların kısımlara ayrılması T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 Tüm veri bir tabakada Kısımlar Kısımlara ayrılmış veri

17 1.Giriş CBS fonksiyonları 4 temel kategoriye ayrılabilir Bu 4 kategori birbirinden kesin çizgilerle ayrılmamıştır Fonksiyonların kullanılması Veri tipine (hücresel veya vektör), Sahip olunan donanıma, Kriterin performansına bağlıdır

18 1.Giriş Temel CBS fonksiyon kategorileri mekansal veri yönetimi ve analizi öznitelik veri yönetimi ve analizi mekansal ve öznitelik veri bütünleşik analizi Çıktı şekillendirme

19 2. Mekansal veri yönetimi 2.1 Biçim dönüşümü 2.2 Geometrik dönüşüm 2.3 Harita projeksiyonları arasında dönüşüm 2.4 Birleştirme (Conflation) 2.5 Kenar eşleme (Edge matching) 2.6 Grafik nesne biçimleme (Editing) 2.7 Çizgi koordinat inceltmesi (Line coordinate thinning)

20 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)

21 2. Mekansal veri yönetimi 2.1. Biçim Dönüşümü 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

22 2. Mekansal veri yönetimi 2.2 Geometrik dönüşüm (registration) Haritalar gerçek yer koordinatlarıyla kodlanmalı Kullanılacak tüm mekansal veri aynı şekilde kodlanmalı Kodlama için iki yaklaşımdan söz edilebilir Göreli koordinatlarla harita kodlama (Ana, ikincil harita elastik tabaka dönüşümü) Mutlak koordinatlarla harita kodlama (Herbir tabaka ayrı ayrı)

23 2. Mekansal veri yönetimi 2.3 Harita projeksiyonları arasında dönüşüm Matematiksel fonksiyonlarla 3Boy. Dönüşümü 2Boy. 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

24 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)

25 2. Mekansal veri yönetimi Birleştirme

26 2. Mekansal veri yönetimi 2.5 Kenar eşleme Birden fazla harita paftasının birleştirilmesi sırasında oluşan nesne sınır hatalarının düzeltilmesi Kesintisiz harita Bilgisayar yazılımıyla veya Elle uygulanması mümkün

27 2. Mekansal veri yönetimi A Paftası B Paftası Kenar eşlemesi yapılmış (kesintisiz)

28 2. Mekansal veri yönetimi 2.6 Grafik nesne biçimleme Ekleme Silme Coğrafi pozisyon değiştime Düzeltme Küçük parça, kıymık düzeltmeleri Bağzı yazılımlarla otomatik yapmak mümkün Gerçek nesnelerin korunması için dikkatli olunmalı Birleşmemiş çizgiler Taşmış çizgi objeleri

29 2. Mekansal veri yönetimi Küçük hatalı alan objeleri (kıymık) A B C D A B Sayısallaştırma esnasında Kenar eşlemesi esnasında

30 2. Mekansal veri yönetimi Birleşmemiş nokta Nokta yakalama bu tip sorunların çözebilir

31 2. Mekansal veri yönetimi Taşmalar

32 2. Mekansal veri yönetimi 2.7 Çizgi koordinat inceltmesi Saklanan koordinat verisinin miktarının düşürülmesi Bilgi kaybedilmeden edinilebilir Uygulayıcının dikkatli olması gerekli

33 2. Mekansal veri yönetimi Çizgi (koordinat) azaltması önce sonra

34 3. Öznitelik verisi yönetimi Öznitelik verisi yönetim fonksiyonları Birçok CBS fonksiyonu coğrafi veriye dokunmadan gerçekleştirilebilir Bağzı 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

35 3. Öznitelik verisi yönetimi 3.1 öznitelik verisi düzenleme fonksiyonları Depolanan verinin yeniden edinilmesi Verinin denetlenmesi 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)

36 3. Öznitelik verisi yönetimi 3.2 öznitelik verisi sorgulama fonksiyonları Depolanan verinin yeniden edinilmesi Sorgulama Raporlama Mekansal veri kullanılmadığı için işlem hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir

37 3. Öznitelik verisi yönetimi 1.ÖZNİTELİK TABLOSU Alan Alan (ha) ID Stand Numarası ÖZNİTELİK TABLOSU Stand Baskın Yaş (yıl) Numarası türler 1 Spruce Maple 30 3 Spruce 20 4 Spruce Hemlock 40 6 Cedar 30 7 Cedar 30 8 Maple yaşından büyük ağaçların bulunduğu alanların bulunması ilişkisel birleştirme RAPOR 30 yaşından büyük orman alanları baskın Alan türler (ha) Cedar 130 Hemlock 30 Maple 110 Spruce 240

38 CBS mekansal veri ile öznitelik verisini ilişkilendirir Öznitelik Verisi Düz Dosya İlişkiler Harita verisi Nokta dosyası Çizgi dosyası Alan dosyası Topoloji Tema

39 CBS nin gücü, mekansal veri ve öznitelik verisinin birlikte işlemlenebilmesidir (bu CBS nin CAD/CAM den ayıran özelliğini oluşturur) Bu gruba dahil edilebilecek birçok fonksiyondan söz edilebilir Bu analiz fonksiyonları 4 başlık altında gruplanabilir

40 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 4.3 Komşuluk fonksiyonları 4.4 Şebeke (bağlılık) (veya ağ) fonksiyonları

41 geri erişim fonksiyonları Seçimli arama İşleme Veri çıktısı ile ilişkilidir (Yeni coğrafi nesne oluşturmadan veya Nesnelerin Coğrafi konumlarının değiştirilmesine gerek kalmaksızın uygulanan fonksiyonlar)

42 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

43 Belli binaları arama

44 sınıflama ve genelleme Sınıflama: aynı özellikleri gösteren nesnelerin gruplanması olarak tanımlanabilir Bağzı yazılımlar 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

45 Hücresel CBS verisinin sınıflandırılması (yeniden kodlama) VEYA

46 Farklı metodlarla gridlere değer verme 1st 2nd çoğunluk Merkez En önemli

47 Genelleme kent kent endüstri kent kır orman kır çiftlik kır Esas sınıflama Genellenmiş sınıflama Sınır kaldırma-birleştirme yordamının grafik dosya ile ilgili işlem gerektirmesi teknik problem olarak görülebilir

48 Ölçüm Mekansal ölçümler En uzak, en yakın mesafe ölçümleri Hücresel CBS de (Komşuluk fonksiyonları olarak adlandırılır) 3 boyutlu ölçümlere mühendislik uygulamalarinde ihtiyaç duyulmaktadır

49 Ölçüm B B B A AB = AC 2 + CB 2 C A AB = 8 birim A AB = 5.7 birim AB = 5.7 birim alan = 31 birim çevre = 28 birim

50 4.2 Bindirme fonksiyonları Hücresel ve vektör veri modellerinde farklılıklar gösterir Hücresel veri modelinde uygulanması daha kolaydır Aritmetik bindirme Toplama Çıkarma Bölme Çarpma Mantıksal bindirme Belirli özellikleri sağlayan alanların bulunması

51 Hücresel veride aritmetik bindirme işlemleri Ölçüm istasyonu noktaları Çarpma Toplama Düşen yağmur miktarının inch den mm cinsine çevrilmesi

52 Vektör CBS de, öznitelik tablolarının kullanılmasıyla çökelme miktarının bulunması işlemi A B C D Girdi tabakası ist. çökel. çökel. (in) (mm) A B C D

53 Vektör veride aritmetik bindirme Alan değer A 1 M 3 A M A Girdi tabakası Alan değer B B 7 N 12 Alan birleşmiş değer P M-N 15 C A-N 13 Çıktı tabakası E F G C D N P B Girdi tabakası D M-B 10 E A-N 13 F M-B 10 G A-B 8

54 Mantıksal bindirme (boole işleci) A B A: lüks sınıf oteller B: 40 dan fazla odaya sahip oteller

55 Mantıksal bindirme (boole işleci) A VE B A VEYA B Hangi oteller lüks sınıfda ve 40 dan fazla odaya sahip? Hangi oteller lüks sınıfda veya 40 dan fazla odaya sahip? A FARK B Hangi oteller lüks sınıfda fakat 40 dan fazla odaya sahip değil? A YA DA B Hangi oteller lüks sınıfda ya da 40 dan fazla odaya sahip?

56 Nükleer atık için yer bulma kriteri Jeoloji: seçilen alan jeolojik olarak uygun olmalı Ulaşım: seçilen alana ulaşım kolay olmalı Nüfus: seçilen alan yoğun nüfuslu yerlerden uzak olmalı Çevre koruma: seçilen alan Milli Park ve Özel Koruma Alanları gibi yerlerin dışında olmalı

57 CBS de mekansal birleştirme gerçekleştirilebilir ör, çam kaplı ve A tipinde toprağa sahip yerler F-1 F-2 F-ID Orman türü kereste $ yaş çam düşük 15 mavi meşe yüksek 78 S-1 S-2 S-ID Topr. tipi ph doku A Ch SL C

58 F-1 F-2 F-ID F-1 F-2 Orman türü kereste $ yaş çam düşük mavi meşe yüksek S-1 S-2 S-ID S-1 S-2 Topr. tip ph doku A Ch SL C S-1 F F-2 S-2 ID F-ID S-ID or. tür kereste $ yaş Tpr. T. ph doku 1 F-1 S-1 çam düşük 15 A 5.7 SL F-2 F-2 F-1 S-1 S-2 S-2 m. meş m. meş çam yüksek yüksek düşük A Ch Ch SL C C

59 A A B A A B C C B YENİDEN SINIFLAMA Hangi hücreler hem A hem 7 içermekte? X0 1X1 0X1 1X0 1X1 0X1 0X0 0X0 0X1 ÇARPIM Mantıksal VE

60 A A B A A B C C B YENİDEN SINIFLAMA Hangi hücreler A veya 7 içermekte? TOPLAMA Mantıksal VEYA

61 4.3 Komşuluk fonksiyonları Belirli bir yeri çevreleyen alanın özelliklerinin değerlendirilmesi 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 Tüm CBS paketleri bağzı komşuluk fonksiyonlarını sağlar

62 Komşuluk fonksiyonları Arama Alan içinde çizgi ve alan içinde nokta Topoğrafik fonksiyonlar Thiessen alanları Ara değer kestirimi (interpolation) Kontur oluşturma

63 4.3.1 Arama fonksiyonu En bilindik komşuluk analizi CBS paketlerinde farklı isimlerle yer alır Arama fonksiyonları üzrinde gerçekleştirildiği veriye göre 2 tiptir bunlar; Nümerik veri üzerinden Temasal veri üzerinden gerçekleştirilenler Aramanın 3 temel değişkeni Hedefler Komşuluk Uygulanan fonksiyon

64 Arama 7 km 7 km yarıçaplı arama alanı Ör: itfaiye istasyonuna 7 km yarıçapı mesafedeki konut işlevli binaların sayısı

65 Arama 30 dakikalık ambulans servis alanı

66 4.3.2 Alan içinde çizgi ve alan içinde nokta Özel amaçlı bir arama fonksiyonu Konuyla ilgili olarak farklı yazılımlar farklı yeteneklere sahiptir Hücresel CBS de konu bindirme analizlerinin kullanılmasıyla çözümlenebilir

67 Alan içinde nokta ve çizgi D1 D2 M12 D3 Şehir sınırı

68 Alan içinde nokta analizi Jordan Algoritması

69 4.3.3 Topoğrafik fonksiyonlar Yüzey özellikleri Alandaki her bir noktanın yüksekliği ile tanımlanır Sayısal yükseklik verisi ile gösterilir Düzensiz üçgenlenmiş ağı (TIN) alternatif bir gösterim şeklidir Eğim, bakı gibi türev verilerin belirlenebilmesi için topoloji kullanılır

70 Yüzey gösterilmesi

71 SYM (Sayısal Yükseklik Modeli)

72 3 TIN Tabloları 1 A 2 6 B C F 7 D E 4 5 Koordinat tablosu Nokta koordinat Nokta tablosu üçgen nokta üçgen Kenar tablosu komşu üçgenler 1 x 1, y 1, z 1 2 x 2, y 2, z 2 A 1, 2, 6 B 2, 7, 6 A B B A, C, F 7 x 7, y 7, z 7 F 6, 7, 5 F B, E

73 Azami eğim yönü meyil = azami eğim yönündeki eğim bakı = yüzeyin baktığı yön x - eğimi x - yönü Eğim derece veya yüzde olarak verilebilir

74 Eğim ve bakı haritaları

75 4.3.4 Thiessen (Voronoi) alanları Bir takım nokta çevresindeki etki alanlarını belirler Alan sınırları komşu noktalara eş mesafeden geçer Çokgenlerin durumu noktaların sayısı ve konumuna bağlıdır Özellikle meteorolojik veriler için kullanışlıdır (ör: çökelme)

76 Thiessen Alanları Düzenli ve düzensiz nokta takımlarıyla Thiessen alanları

77 Yağmur ölçüm verisinde Thiessen alanlarının kullanımı

78 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 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

79 Ara değer kestirimi?

80 Ara değer kestirimi

81 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)

82 Kontur oluşturulması

83 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...) Değerlendirmek üzere bir veya daha fazla öznitelik gerekir ve toplanan değer her adım için saklanır

84 Bağlanabilirlik (veya ağ) fonksiyonları Bitişiklik (contiguity) ölçümleri Yakınlık (proximity) Ağ (network) fonksiyonları Yayılma (spread) fonksiyonları Akış fonksiyonları Görünürlük (intervisibility) fonksiyonları Aydınlatma (illimunation) Perspektif görünüş

85 4.4.1 Bitişiklik ölçümleri Birbirine bitişik mekansal birimlerin özelliklerinin değerlendirilmesi 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

86 Bitişiklik Bitişiklik durumları Konut Yeşil alan Park

87 4.4.2 Yakınlık 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

88 Vektör veride tampon bölge

89 Yakınlık Uygun ev arama örneği: yakınlık analizi kullanılarak işyerinden uzaklık hesaplaması İşyerinden uzaklık, yol altyapısı dikkate alınarak

90 4.4.3 Ağ fonksiyonları Ağ, birbirlerine bağlı bir grup doğrusal nesnedir Bir noktadan diğerine hareket eden birimler için kullanılır Ağ analizlerinin bileşenleri 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)

91 4.4.4 Yayılma fonksiyonları Ulaşım zamanı veya maliyetini değerlendirmede kullanılırlar Drenaj havzalarının belirlenmesinde kullanılırlar Ağ ve yakınlık analizlerinin özelliklerini taşırlar Toplanma yüzeyi (accumulation surface)

92 Yayılma fonksiyonu Uzaklık hesalaması için Hedef hücre A 2 1 birim B Uzaklık hesabı

93 taşkın birikim hesabı için kullanılan bir yayılma fonksiyonu örneği taşkın birikimi

94 4.4.5 Akış fonksiyonları Adım adım yürütülen yönlendirilmiş arama Su yollarını bulmak için SYM ye uygulanır Erozyon afetini değerlendirmede kullanılabilir Otomatik yön seçilebilmesi için, yayılma fonksiyonuyla birlikte kullanılır

95 A B En uygun yolun bulunmasında kullanılan bir arama fonksiyonu

96 Yönlerin isimlendirilmesi yönlü 8 yönlü, 2 farklı gösterimde

97 yönler yükseklikler yönlü yönlü

98 Havza Tarifi

99 4.4.6 Görünürlük fonksiyonları (görünüm modellemesi veya haritalaması) Buda eklenik tipte bir fonksiyondur Kominikasyon, askeri planlama ve peyzaj planlaması için yararlıdır Bağzı CBS paketleri bu fonksiyonları içerir Radar anteni tarafından algılanan alanların Bir noktadan görünebilen alanların haritalaması Gibi uygulamaları olabilir

100 Görünürlük Analizi

101 4.4.7 Aydınlatma 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

102 Aydınlanma Gölgelendirilmiş kabartma

103 Perspektif görüntü Farklı bir verinin gölgelenmiş kabartma görüntü üzerine kaplanması

104 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

105 5.Veri bütünleştirme CBS uygulamalarına veri değişik kaynaklardan sağlanabilir Verinin kullanıcılar arasında paylaşımı önemlidir Verinin, bir sistemden bir başka sisteme aktarılabilmesi için, yeni sisteme bütünleştirilmesi gereklidir Eski verinin yenisiyle bütünleştirilmesini gerektirecek kullanıcı ihtiyaçları oluşabilir

106 5.Veri bütünleştirme Veri bütünleştirilmesini etkileyen etkenler: Veri kalitesi Koordinat sistemleri Veri organizasyonu

107 5.Veri bütünleştirme Veri kalitesi: Konumsal doğruluk Konu doğruluğu Mantıksal tutarlılık Eksiksizlik Veri geçmişi

108 5.Veri bütünleştirme Konumsal doğruluk: Kullanılan veri dönüşüm aracının hassasiyeti Kullanılan gözlem ve haritalama yönteminin : doğruluğu Orjinal dökümanın ölçeği veya kullanılan bindirmeli model Koordinat saklama sayısal hassasiyet düzeyi etmenlerinden etkilenir.

109 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 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 bits 33

110 5.Veri bütünleştirme Hassasiyetin etkileri Bağzı noktalar gösterilemeyebilir Çizgi düzeltme sırasında lizginin şeklinde kayıplar olabilir Topolojik hatalara yol açabilir Bağzı çizgiler hiçbir zaman birleşmez

111 5.Veri bütünleştirme Veri organizasyonundaki farklılıklar Oluş farklılıkları Öznitelik farklılıkları İlişki farklılıkları Geometrik gösterim farklılıkları Veri ve dosya yapılarındaki farklılıklar

112 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

113 6.Çıktı şekillendirme Harita tasarım elemanları Referans bölümü Kullanılan projeksiyon Haritalanana nesneler Genelleme düzeyi Ek açıklamalar Kullanılan semboller

114 6.Çıktı şekillendirme Harita açıklamaları Başlıklar Gösterim Ölçek çubuğu Kuzey oku

115 6.Çıktı şekillendirme Başlık Görsel Yerleşim Başlık İnsan algısı çıktıda denge ve hiza arar