İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Transkript

1 İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ARAÇ NAVİGASYON HARİTALARININ TASARIMINDA KAVŞAK YAPILARININ MODELLENMESİ İÇİN ÇOKLU GÖSTERİMLER YÜKSEK LİSANS TEZİ Müh. Ahmet Özgür DOĞRU ( ) Tezin Enstitüye Verildiği Tarih : 26 Nisan 2004 Tezin Savunulduğu Tarih : 21 Mayıs 2004 Tez Danışmanı : Diğer Jüri Üyeleri: Doç.Dr. Necla ULUĞTEKİN Prof.Dr. Doğan UÇAR (İTÜ) Yrd.Doç.Dr. Türkay GÖKGÖZ (YTÜ) MAYIS 2004

2 ÖNSÖZ Üniversite öğrencilik hayatının en sancılı dönemleridir tez hazırlama süreçleri. Uzun süreli bir çalışma ve bu sürede elde edilen birikimin en iyi şekilde sunulması için gösterilen azim, yaşanan heyecan Hüzünler olsa da hayatta kimi zaman, belki de geleceğe dair beslediğiniz umutlardır sizi ayakta tutan. En zor günlerimde ayakta kalmamı sağlayan, her zaman elinde tuttuğu fenerle bir adım önümde yolumu aydınlatan, mesleğe olan aşkından ve hayata bakışından çok şey öğrendiğim değerli hocam Doç.Dr. Necla ULUĞTEKİN e sonsuz teşekkürlerimi sunarım. Çalışmalarım sırasında desteklerini esirgemeyen başta Prof.Dr. Doğan UÇAR olmak üzere Kartografya Anabilim Dalı çalışanları Doç.Dr. Cengizhan İPBÜKER, Öğr.Gör.Dr. Ufuk ÖZERMAN ve Araş.Gör.Yük.Müh Serdar BİLGİ ye teşekkür ederim. Uygulamada kullandığım temel verileri elde etmemde yardımcı olan ve kendine has tavırlarıyla beni motive eden dostum Araş.Gör. Mehmet COŞKUN a özel olarak teşekkür ederim. AutoCad Map Programı ile ilgili bilgilerini benimle paylaşan, daha da önemlisi yönlendirmeleri ile her zaman doğru yolda ilerlememi sağlayan dostluğuna büyük önem verdiğim Araş.Gör.Yük.Müh. Caner GÜNEY e hep yanımda olduğu için teşekkür ederim. Tez konuma gösterdikleri ilgi ve destekle beni yüreklendiren Ulusal CAD firmasına ve firma çalışanları Müh. Ufuk BALCI ve Müh. Hakan BIÇAKÇI ya yanımda oldukları, fikirlerimi en az benim kadar heyecanla dinledikleri ve karşılıksız olarak sağladıkları yazılım imkanı için teşekkür ederim. Yine aynı şekilde çalışmamı büyük ilgiyle takip eden ve uygulamalar için ücretsiz yazılım sağlayan Başar Bilgisayar Genel Müdürü Alim KÜÇÜKPEHLİVAN ve Müh. Barış ENGİN e teşekkürü bir borç bilirim. Yol yapılarının matematiksel olarak tanımlanması sırasında yaptığı yönlendirmeler ve yardımlar ile uzağı yakın eden değerli hocam Prof.Dr. Emre HARMANCI ya bilgisi ve değerli zamanını benden esirgemediği için teşekkürlerimi sunarım. Son olarak evlatları olmaktan gurur duyduğum aileme ve her zaman yanımda olan dostlarıma beni her konuda destekledikleri için teşekkür ederim. Nisan

3 İÇİNDEKİLER KISALTMALAR TABLO LİSTESİ ŞEKİL LİSTESİ SEMBOL LİSTESİ ÖZET SUMMARY v vı vıı vııı ıx x 1. GİRİŞ Giriş ve Çalışmanın Amacı Çalışmanın İçeriği 2 2. GENELLEŞTİRME Genelleştirmenin Aşamaları Model genelleştirmesi Kartografik genelleştirme Genelleştirme İçin Yöntemler Genelleştirmeye Etki Eden Faktörler ve Kurallar Kartografyada Topoloji Sayısal Ortamda Çizgi Genelleştirmesi ve Otomatik Genelleştirme Genelleştirme İşlemleri Mevcut Problemler ve Çözüme Yönelik Yaklaşımlar Değerlendirme ÇOKLU GÖSTERİM ve ÇOKLU GÖSTERİM VERİTABANLARI (MRDB) MRDB'nin Tarihsel Gelişimi ve İlgili Çalışmalar Çoklu Gösterim ve Çoklu Gösterim Veritabanları Nedir? Neden MRDB'ye İhtiyaç Vardır? MRDB'nin Yapısı MRDB'de gösterim seviyeleri MRDB'de bağlantılar Nedenleme işlemi (reasoning process) MRDB'nin Fayda ve Gereksinimleri MRDB ve Coğrafi Bilgi Sistemleri MRDB İçin Nesne Yönelimli Yaklaşım Değerlendirme NAVİGASYON Araç Navigasyonu ve İlgili Teknolojiler Navigasyon Haritalarının Gereksinimleri Navigasyon Haritaları ve MRDB Değerlendirme UYGULAMA Çalışmanın Amacı ve Uygulama Adımları 49 3

4 5.2. Kavşak Türlerinin ve Uygulama Alanının Seçimi Kavşaklar Uygulama bölgesinin ve kullanılacak kavşakların belirlenmesi Gösterim Seviyeleri Formalizasyon Nedenleme Aşaması Navigasyon Yazılımlarında Yapılan Testler Navigasyon Yazılımlarına Öneriler Değerlendirme SONUÇLAR VE ÖNERİLER 64 KAYNAKLAR 67 EKLER 71 ÖZGEÇMİŞ 78 4

5 KISALTMALAR ATKIS CBS CD DVD GiMoDig GPS GPRS INS ITS MRDB MurMur PC PDA SMM TEM WIPKA : Amtliches Topographisch-Kartographisches Informationssystem, : Coğrafi Bilgi Sistemleri : Compact Disk : Digital Video Disk : Geospatial info-mobility service by real-time data-integration and generalisation : Global Positioning System : General Packet Radio Service : Inertial Navigation Systems : Intelligent Transpotation Systems : Multiple Representational Database : Multi-representations and multiple resolutions in geographic databases : Personal Computer : Personal Digital Assistant : Sayısal Mekan Modeli : Transit European Motorway : Wissensbasierter Photogrammetrisch-kartographischer Arbeitsplatz 5

6 TABLO LİSTESİ Sayfa No Tablo 2.1. Genelleştirme yazılımları Tablo 2.2. Genelleştirme işlemlerinin etkilerine göre sınıflandırılması Tablo 5.1. İki fonksiyonun mantıksal olarak irdelenmesi

7 ŞEKİL LİSTESİ Şekil 2.1 Şekil 2.2 Şekil 2.3 Şekil 2.4 Şekil 3.1 Şekil 3.2 Şekil 4.1 Şekil 4.2 Şekil 5.1 Şekil 5.2 Şekil 5.3 Şekil 5.4 Şekil 5.5 Şekil 5.6 Şekil 5.7 Şekil A.1 Şekil A.2 Şekil A.3 Şekil A.4 Şekil A.5 Şekil A.6 Şekil A.7 : Harita üretim süreci (Kilpelainen, 1997)... : Kartografyada model kavramları.(uçar ve diğ., 2003)... : İki alan arasındaki topolojik ilişkiler (Pavia, 1998)... : Genelleştirme işlemleri (Shea ve McMaster, 1989)... : Coğrafi bilgi için MRDB (Kilpelainen, 1997)... : MRDB de gösterim seviyeleri(kilpelainen, 1997)... : Araç içi donanım (URL1)... : Örnek donanımlar (Avcı ve Doğru, 2002; URL2)... : Eşdüzey kavşak türleri (Öztaş, 2003)... : Seviyeli kavşak türleri (Öztaş, 2003)... : Uygulamada kullanılan kavşaklar (İBB, 1999)... : MRDB için gösterim seviyeleri... Sayfa No : Örnek kavşak gösterimleri : Nedenleme işlemi : Nedenleme işlemi (şematik gösterim) : Sorgu 1; tek çizgi ile gösterim : Sorgu 2; çift çizgi ile gösterim : Sorgu1 ve 2 nin karşılaştırılması : Olası problemler : Sorunlara yönelik RouteView çözümleri : Farklı sunum seçenekleri : Farklı sunum seçenekleri

8 SEMBOL LİSTESİ : değil işareti : her işareti : en az bir işareti : yol açar işareti V : ve ya işareti Λ : ve işareti 8

9 ARAÇ NAVİGASYON HARİTALARININ TASARIMINDA KAVŞAK YAPILARININ MODELLENMESİ İÇİN ÇOKLU GÖSTERİMLER ÖZET Yeryüzü gerçekliğinin kağıt, ekran ya da benzeri ortamlara aktarımı bilimi ve sanatı olan kartografyanın en önde gelen konularından biri hiç kuşkusuz genelleştirmedir. Yeryüzüne ilişkin verilerin toplanması, saklanması, yeniden kullanımı ve güncellenmesi gibi bileşenleri içeren, dahası günümüzde bilgi iletişiminin en etkili uygulamalarından olan Coğrafi Bilgi Sistemlerinin (CBS) hızlı ürün elde etme ve düzenli veri güncellenme gibi ihtiyaçları, otomatik genelleştirme konusunda yapılan çalışmalara hız vermiştir. Ancak bu çalışmalar insan (uzman kartograf) faktörünün yeteneklerinin bire bir taklit edilememesi sebebiyle tam anlamıyla başarıya ulaşamamıştır. Ayrıca disiplinler arası bir dayanışmanın ve ortak çalışmanın ürünü olan CBS de çalışmaya katkıda bulunan her bir kullanıcı, kendi uzmanlık alanı bilgilerini, uzmanlığına bağlı kurallar ve yöntemlere uygun olarak sunmaya çalıştığı için birbirinden farklı amaç, ölçek ve yeterlilikte gösterimler ortaya çıkmıştır. Otomatik genelleştirme çalışmalarının yanı sıra, veri yoğunluğunun üst düzeyde olduğu çoklu gösterimler için yeterli kapasitedeki veritabanı tasarımlarının yapılması konusu da gündeme gelmiştir. Böylelikle çoklu gösterimler ve çoklu gösterimli veritabanları CBS nin önemli bir parçası olmuştur. Bu çalışmada genelleştirme türleri ve otomatik genelleştirmenin gereksinimlerine değinilmiş ve yol genelleştirmesinin özel bir problemi üzerine durulmuştur. Bu bağlamda navigasyon amaçlı yol haritalarının genelleştirmesi ele alınarak, karşılaşılabilecek sorunların en fazla yoğunlaştığı yol ağlarındaki kavşak yapıları incelenmiştir. Ayrıca gerçek dünyada karşımıza çıkabilecek kavşak türleri araştırılmıştır. İstanbul ili sınırları içerisinde belirlenen pilot bölgede bulunan yol ağlarındaki kavşak yapıları incelenmiş ve bu yapıların türleri belirlenmiştir. Bu çalışmalar sırasında verilerin sunum ortamının araç içi bilgisayarlar ya da cep bilgisayarları olduğu göz önünde bulundurularak mevcut verilerin ışığında söz konusu kavşaklara ait veritabanı ve topolojik modeller oluşturulmuştur. Daha sonra bu veriler çoklu gösterim veritabanı yaklaşımı ile modellenmiştir. Son olarak yapılan çalışmada mevcut temel veritabanı modelinden farklı ölçeklerdeki çoklu gösterimlere ulaşmak için kullanılacak genelleştirme araçları tanımlanmıştır. Navigasyon amaçlı harita tasarımı, var olan analog haritaların taranarak sayısal ortama aktarılması değildir. Yapılacak haritaların tasarımında kullanım koşulları (psikolojik faktörler, dış etkiler, yol koşulları...vb) düşünülmeli ve harita tasarımı ile ilgili tüm ayrıntılar üzerine uzman kartograflarla değerlendirmeler yapılmalıdır. Bu çalışma sonucunda dünyanın en karmaşık metropollerinden biri olan İstanbul un aynı derece karmaşıklıktaki yollarının navigasyon amaçlı olarak farklı ölçeklerde gösterilmesi için ilk adımlardan biri atılmıştır. 9

10 MULTIPLE REPRESENTATIONS FOR JUNCTION MODELLING IN CAR NAVIGATION MAP DESIGN SUMMARY Generalization is certainly one of the most important issues of the cartography which is the science and art of visualization of world reality on paper, screen or similar media. Geographic Information Systems (GIS) is not only the capturing, storing, retrieval and updating data but also one of the most effective communication methods of world reality recently. Moreover it is the product of inter disciplinary solidarity and cooperation. As a result of GIS requirements for multiple aimed production and updating data regularly researches executed on automated generalization become effective. But automation of the generalization progress could not be completely succeeded since these techniques have not been implemented as a cartographer work. Furthermore representations with different aims, scale and capabilities have come out, because each user contributed to their work in GIS, to represent their expertise and specific information by using the rules and the methods. Besides researches on automated generalization, data base design for multiple representations with very huge amount of data became a current problem. Thus multiple representations and multiple representational databases (MRDB) became significant component of GIS. In this paper generalization types and requirements of automated generalization were mentioned and the subject of specific road generalization problem was focused on. In this context junctions in road networks on which most of the problems occur were examined by taking on the generalization of road maps for navigation purposes. Furthermore, junction types that can be seen on any road network were examined. As an application, junctions on road network in the application area, Istanbul, were studied and classified according to the junction types determined in the study. Invehicle computer or Pocket PC was considered as a presentation medium for data during these works then database and topological models were developed by using sample geometric and attribute data. As a result the data modeled by using MRDB as an approach. Finally, generalization tools used for obtaining multi-scale representations from the base database were defined in this paper. Map design for navigation purposes is not scanning or digitizing existent paper maps. While designing such maps usage conditions (psychological factors, external impacts, road conditions, etc.) should be considered and all details about map design should be evaluated with cartographers. Finally one of the first attempts for representing the roads of a complex metropolis, Istanbul, with multiple representations has been succeeded in this project. 10

11 1. GİRİŞ 1.1. Giriş ve Çalışmanın Amacı 20. yüzyılda yaşanan ve insan hayatını etkileyen en önemli olaylardan birisi hiç şüphesiz bilgisayarın icadı olmuştur yılında Berlin'de Kondrad Zuse tarafından elektron lambalarından oluşan ilk bilgisayarın geliştirilmesinden günümüze, bilgisayar teknolojileri hızla gelişmiş ve artık bilgisayar, çok geniş bir ürün yelpazesi ile günlük hayatın vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Dahası tüm dünya için kritik olarak adlandırılabilecek bu gelişme sonucunda, her alanda yeni bir yapılanma ve yenilenme süreci başlamış ve bu süreçte de çalışma yöntemleri, her disiplin için değişmiş ve gelişmiştir. Haritacılık sektörü de diğer tüm sektörler gibi bu akımdan etkilenmiştir. Klasik harita üretim yöntemleri yerini büyük ölçüde sayısal harita üretimine bırakmış ve kartografyanın en önemli konularından biri olan genelleştirmenin sayısal ortamda, otomatik olarak yapılması için çalışmalar başlatılmıştır. Bu çalışmalara paralel olarak da her türlü amaç için toplanan verinin bilgisayar ortamında organize edilmesine ilişkin araştırmalar yürütülmüştür. Yaşanan teknolojik gelişmelerin etkisiyle günümüzde hala devam etmekte olan bu çalışmalar Coğrafi Bilgi Sistemleri nin (CBS) gündeme gelmesi ile hızlanmış ve yeni açılımlar kazanmıştır. Coğrafi objelere ait coğrafi verilerin; toplanması, depolanması, yeniden kullanılması ve bu verilerin yapılan sorgulamalar, dönüşümler ve coğrafi analizler ile coğrafi bilgiye dönüştürülüp sunulmasını kapsayan Coğrafi Bilgi Sistemleri, disiplinler arası bir çalışmadır (Clarke, 2002). Dolayısıyla CBS uygulamalarında, farklı disiplinlerden, farklı amaç ve istekteki kullanıcılar görev almaktadır. Bu da söz konusu uygulamalarda kullanılan verinin organizasyonunu güçleştirmekte ve veri yoğunluğu, çalışmaların bir çoğunda çözülmesi gereken bir sorun olarak gündeme gelmektedir. Son yıllarda bu tür sorunların aşılmasına yönelik yapılan çalışmalarda 11

12 farklı bir veritabanı yaklaşımı ortaya atılmıştır. Çoklu Gösterim Veritabanları (Multiple Representational Data Base, MRDB) olarak adlandırılan bu yaklaşımda, uygulamaya yönelik farklı amaç ve ölçekteki ürünlerin tek bir veritabanından otomatik genelleştirme ile türetilmesi amaçlanmaktadır (Kilpelainen, 1997). Günümüzde bir çok ülkede MRDB konusunda çalışmalar yapılmakta ve mevcut sistemlerin bu yaklaşıma göre yeniden tasarlanması üzerine durulmaktadır. Bu kapsamda MRDB nin uygulama alanı olan CBS, navigasyon, genelleştirme gibi çeşitli alanlarda çalışmalar sürdürülmektedir. Bu tezde de araç sürücülerinin bir sistem dahilinde yönlendirilmesini amaçlayan araç navigasyon sistemlerinde kullanılacak olan yol haritalarının tasarımının, çoklu gösterim veri tabanları perspektifinde incelenmesine değinilmiştir. Bu kapsamda yol ağlarının, algılanması en zor parçalarını oluşturan kavşak yapıları ele alınmış ve navigasyon haritaları için uygun tasarım modellerine yönelik bir araştırma yapılmıştır. Bu amaçla, yol ağlarının ve kavşakların olası gösterimleri belirlenmiş ve farklı gösterimlerdeki objelerin birbirleri ile olan ilişkileri matematiksel olarak tanımlanmıştır. Ayrıca söz konusu gösterimler navigasyon yazılımlarında değerlendirilerek bu yazılımlarda yapılan en kısa yol sorgulamalarına alınan sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bu tez ucu açık bir çalışmanın ilk ürünlerinden biridir. Konu ile ilgili çalışmalar devam emektedir. Bilişim çağında yaşadığımız şu günlerde tüm Dünyada ve Türkiye de bilgisayar teknolojilerinin kullanımı ve bilgiyi elde etmek için gerekli olan verinin organizasyonuna yönelik çalışmalara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmanın bir amacı da böyle bir konuya değinerek veri organizasyonu konusunda yapılacak olan çalışmalara yön vermektir Çalışmanın İçeriği Tezin ikinci bölümünde yapılan uygulamanın daha iyi anlaşılabilmesi amacıyla genelleştirme hakkında genel bilgiler verilmektedir. Bu bölümde aynı zamanda genelleştirmenin otomasyonu konusuna değinilmekte ve sayısal genelleştirmeye yönelik modellerden söz edilmektedir. Üçüncü bölümde ise genel olarak Kilpelainen (1997) tarafından yapılan çalışmalar baz alınarak, Çoklu Gösterim Veritabanları 12

13 detaylı bir şekilde ele alınmakta ve MRDB nin fayda ve gereksinimleri üzerine durulmaktadır. Çalışmanın dördüncü bölümünde yapılan uygulamaya yönelik olarak gerekli olan kavram ve bilgiler Navigasyon ana başlığı altında sunulmaktadır. Beşinci bölüm ise uygulama kısmını içermektedir. Bu bölümde kavşaklar hakkında genel tanımlara yer verilmekte ve Türkiye de MRDB temelli yapılabilecek bir çalışmanın genel kapsamı, navigasyon haritalarının tasarımı üzerinden anlatılmaktadır. Aynı zamanda uygulama sırasında navigasyon yazılımlarında yapılan testler ve sonuçları da bu bölümde yer almaktadır. Tezin son bölümünü, genel değerlendirmeler, bu tezden yola çıkılarak ileride yapılması gereken çalışmalar ve bu çalışmalara yönelik öneriler oluşturmaktadır. Ayrıca tezin her bir bölümünün sonunda konu ile ilgili değerlendirmeler yapılmış ve verilen ek bilgiler ile konular arası bağlantıların kurulması sağlanmıştır. 13

14 2. GENELLEŞTİRME Genelleştirme kartografyanın ana konularından biridir bu nedenle de genel anlamda harita üretimi daha özelde ise farklı amaç ve ölçekteki harita ve harita benzeri gösterimlerin üretiminde önemli bir rol oynamaktadır. Kartografya bilim ve sanatının temel uzmanlık alanlarından biri olan genelleştirmenin geçen zaman içinde çok çeşitli tanımları yapılmıştır ve yapılmaya devam etmektedir. Robinson ve diğerleri genelleştirmenin mekansal ilişkilerin daha anlaşılır olabilmesi için veri eksiltilmesi gerekliliğinden doğduğunu öne sürmektedir ve buna bağlı bir tanım yapmaktadır (Kilpelainen, 1997; Robinson ve diğ., 1978). Bertin e (1983) göre ise genelleştirme basitleştirmenin mekansal olarak yapılanıdır. Bertin ve Robinson un tanımlarından genelleştirmenin mekansal olarak ele alınan bir basitleştirme işlemi olduğu sonucu çıkmaktadır. Bir başka tanımda ise Genelleştirme, bilginin okunaklığı ve anlaşılırlığını geliştirmek için mekansal objelerin geometrik gösterimleri üzerine uygulanan metrik dönüşümler bütünü olarak görülebilir. Aynı zamanda bazı olguların yüksek düzeydeki gösterimlerine öncülük eden yorumlama işlemi olarak da algılanabilir denilmektedir (Muller ve diğ., 1995; Pavia, 1998). Pavia ve Mullerin sözüne ettiği yüksek düzeydeki gösterimler, aynı objenin daha az detay içeren gösterimleridir. Bu tanımdan da genelleştirmenin geometrik gösterimleri ele aldığı ve objelerin geometrileri üzerinde yapılan basitleştirme işlemlerini kapsadığı sonucuna varılmaktadır. Kilpelainen (1997) tarafından yapılan tanımda ise Genelleştirme işlemi, yeryüzü gerçekliğinin estetik bir şekilde basitleştirilmiş modelini üretmek için kullanılan temelde harita merkezli bir işlem olarak ele alınmaktadır. Kilpelainen in 14

15 genelleştirme tanımından, genelleştirmenin harita üretiminde kullanıldığı sonucu çıkartılmaktadır. Pavia (1998) e göre Genelleştirme, coğrafi veri üzerinde değişiklikler yapılmasına izin veren fakat bunu gerçekleştirirken de grafik kısıtlamalara dikkat ederek mümkün olduğunca geometrik özellikleri, mekansal ve semantik ilişkileri korumaya çalışan bir işlemdir, bu da genelleştirme işleminin belirli kısıtlara sahip olduğu sonucunu desteklemektedir. Başka bir tanımda ise genelleştirme, detaylı, büyük ölçekli mekansal veri kaynağından ya da grubundan istenen özelliklere uygun daha az detaya sahip, küçük ölçekli bir veri grubu türetme işlemi olarak ele alınmaktadır (Van Smaalen, 1996). Tüm bu tanımlardan yola çıkarak ve genelleştirmenin sonuç ürünün oluşturulması aşaması için de önemli bir işlem olduğunu göz önünde bulundurarak genelleştirme için yazar tarafından; yeryüzü gerçekliğinin belirli bir ölçek ve amaca uygun olarak kağıt ya da bilgisayar ekranı gibi ortamlara aktarılması sırasında mekansal verinin belirli kısıtlar dahilinde, geometrik ve semantik olarak özetlenip söz konusu amaç ve ölçeğe uygun hale getirilmesi ve kullanıcıya sunulması işlemlerinin temelini oluşturan işlemler bütünüdür tanımı yapılmıştır. Kısa bir süre öncesine kadar genelleştirmenin asıl görevi var olan veriden farklı ölçek serilerindeki klasik haritaların üretilmesi olarak görülmüştür. Fakat bilgi teknolojilerinde özellikle de Coğrafi Bilgi Sistemlerinde (CBS) yaşanan gelişmeler ile genelleştirmenin görselleştirilmiş sonuçları arasına, geleneksel haritaların yanı sıra ekran haritaları, çıktı ve diyagramları da eklenmiştir (Kilpelainen, 1997). CBS teknolojisinin ve insan yaşamına olan katkılarının günlük hayata yansıması ile genelleştirme sonucu elde edilen ürünler daha kolay kavranacak ve bu işlem daha anlaşılır bir hal alacaktır. Harita üretim süreci üç farklı bileşeni içermektedir. Bunlar, coğrafi verinin toplanması, modellenmesi ve kullanımıdır. Genelleştirme bu aşamaların her biri için gereklidir ve yalnız görsel kartografik ürünlerin üretimi işleminin bir parçası değil aynı zamanda coğrafi veri yönetiminin de bir bileşenidir. İşte bu nedenle genelleştirme tüm harita üretim sürecinin farklı bir çok yerinde karşımıza 15

16 çıkmaktadır (Kilpelainen, 1997). Şekil 2.1 genelleştirmenin harita üretim sürecindeki yerini göstermektedir. Veri toplama aşamasında genelleştirmenin varlığı eskiden beri kabul edilmektedir ve bu tür genelleştirme bazı kaynaklarda obje genelleştirmesi adını almaktadır. Genelleştirmenin veri toplama aşamasındaki rolü hakkındaki görüşlerde günümüzde de bir değişiklik yoktur. Yeryüzü Gerçekliği Haritalama Haritalama Veri Toplama Genelleştirme Genelleştirme Uygulama Bağımlı Ürünler Kullanıcı CBS Veritabanı Orman Sınıflandırması Mülkiyet Bilgileri Ek Veritabanları Şekil 2.1: Harita üretim süreci : Veri toplama (1), veri modelleme (2), veri kullanımı (3) (Kilpelainen, 1997) Veri modellemesi coğrafi veri tabanlarında temel rol oynamaktadır. CBS konusunda yaşanan gelişmeler ve mekansal bilginin üretiminde veri modelleme aşamasının, harita derlemesi aşamasından ayrı tutulamayacağı gerçeği, genelleştirmenin veri modellemedeki kullanımı ve yararları konusundaki görüşleri etkilemiştir. Sonuç olarak genelleştirme süreci iki ana bölümde incelenmeye başlanmıştır; model genelleştirmesi ve kartografik genelleştirme (Kilpelainen, 1997; Uçar ve diğ., 2003). Model ve kartografik genelleştirmenin her ikisi de verinin kullanımı amacına hizmet etmektedir. Model genelleştirmesi analiz fonksiyonları için veri elde edilmesinde, kartografik genelleştirme ise uygulamalarda türetilen ürünlerin görselleştirilmesinde kullanılmaktadır. 16

17 Daha önce de belirtildiği gibi bazı kaynaklarda genelleştirme süreci, model ve kartografik genelleştirmenin yanı sıra obje genelleştirmesini de içeren üç ana bölümde incelenmektedir. Bu tanıma göre obje genelleştirmesi, günümüzde yalnız model genelleştirmesi olarak adlandırılan aşamanın bir kısmı olan ve yeryüzünden mekansal verinin toplanması sırasında yapılan genelleştirme işlemini içerir. Halbuki obje genelleştirmesi aynı zamanda Kartografik model teorisinin birincil modelini oluşturan bir işlemdir (Bildirici, 2000). Bu tezin uygulamasında her yönüyle bir genelleştirme işlemi yapılmasa da, Çoklu Gösterim Veri Tabanları (Multiple Representational Data Bases, MRDB) ilkelerine bağlı kalınarak navigasyon amaçlı kullanılacak haritaların gösterim seviyeleri incelenecektir. MRDB ve gösterim seviyeleri konuları tamamen otomatik genelleştirme ile bütünleşik olarak ele alınması gereken konular olduğu için tezin bu bölümünde, genelleştirme türleri hakkında genel bilgiler verilecek, genelleştirmeye etki eden faktörler ve genelleştirmede kullanılan işlemlerden söz edilecektir. 2.1 Genelleştirme Aşamaları Günümüzde genelleştirme model ve kartografik genelleştirme olmak üzere iki ana başlıkta ele alınmaktadır. Söz konusu aşamalar sonucunda elde edilen ürünler kartografik model teorisi ile açıklanmaktadır. Kartografyada model kavramları Şekil 2.2 de gösterilmektedir Model Genelleştirmesi Model genelleştirmesi kartografik model teorisinin birincil modelinin oluşturulması sırasında kullanılan işlemler bütünüdür. Söz konusu model gerçek dünyanın modellenmesi (seçme ve sınıflandırma) sonucu elde edilir. Kartografyada bu model Sayısal Mekan Modeli (SMM) olarak da tanımlanmaktadır. Bilgi sistemlerinde ise birincil model, veri analizi amaçlı kullanılan görselleştirilmemiş CBS veritabanı modelidir (Bildirici, 2000; Uçar ve diğ., 2003). Başka bir deyişle model genelleştirmesinde, temel coğrafi bilgi içeren sayısal model ele alınmaktır. Bu aşamada hiç bir sanatsal bileşen ve iletişim kaygısı 17

18 bulunmamaktadır. Weibel e göre (1995) model genelleştirmesinin önemli bir amacı da farklı doğruluk ve çözünürlük seviyelerindeki veritabanlarının türetilebilmesidir. Tüm genelleştirme sürecinde olduğu gibi model genelleştirmesinde de farklı uygulamalarda farklı yöntemler kullanılmaktadır. Weibel (1995), model genelleştirmesinin her aşamasında gerekli olabilecek genel gereksinimleri tanımlamıştır. Bu gereksinimler; tahmin edilebilen ve tekrarlanabilen sonuçlar üretmek, orijinal modelden sapmaları en aza indirmek, veri özetlenmesini maksimize etmek, mekansal objelerin topolojik tutarlılığını bozmamak, işlem karmaşıklığını en aza indirmek ve hesaplamaları en aza indirmek şeklinde sıralanmaktadır. Görselleştirilmemiş veri toplama, modelleme, obje genelleştirmesi Üçüncül Model Birincil Model 1 KG MG İkincil Model 1 Birincil Model 2 KG İkincil Model 2 İkincil Model 1 KG KG KG İkincil Model m İkincil Model n Görselleştirilmiş KG: kartografik genelleştirme MG: model geneleştirmesi Şekil 2.2: Kartografyada model kavramları (Uçar ve diğ., 2003) 18

19 2.1.2 Kartografik Genelleştirme Model genelleştirmesinden farklı olarak, genelleştirmenin sanatsal bileşenlerini ve bilginin iletişimi kaygısını içeren kartografik genelleştirme, harita ile bilgi iletimi konusunda önemli bir rol oynayan, birincil modelin görselleştirme teknikleri kullanılarak anlaşılır bir şekilde kullanıcıya sunulması sırasında kullanılan genelleştirme türüdür. Bu aşama, coğrafi bilginin grafik olarak kullanıcının anlayacağı bir şekilde sunulması gerektiği için genelleştirme işlemlerinin (Bkz. Bölüm 2.7) etkin olarak kullanıldığı bir süreçtir. Klasik anlamda kartografik genelleştirme, türetme haritaların elde edilmesi sırasında ortaya çıkan bilgi karmaşıklığının azaltılması, önemsiz bilgilerin atılması, harita objeleri arasındaki belirgin mantıksal ilişkilerin ve estetik kalitenin korunması işlemlerinin bileşkesi olarak tanımlanabilir (Bildirici & Uçar, 1996; Bildirici, 2000). Kartografik genelleştirme sonucunda ortay çıkan ürün Kartografik Model Teorisinin ikincil modelidir. Bu model, Kartografik Arazi Modeli ya da kısaca Kartografik Model olarak adlandırılan ve birincil modellerden türetilen verilerin çeşitli amaçlar için görselleştirildiği orijinale göre daha çok özetlenmiş bir modeldir. Birincil modellerden istenildiği kadar ikincil model türetilebilir. Konu bilgi sistemleri açısından ele alındığında, birincil modelden herhangi bir sorgulama sonucu türetilmiş tematik veri modeli ikincil model olarak tanımlanmaktadır, ancak ikincil model her zaman kartografik model olarak nitelenmez (Bildirici, 2000; Uçar ve diğ., 2003). Kartografik genelleştirme yalnızca belirli objelerin seçimini değil bunun yanında basitleştirme, öteleme ve birleştirmeden kaynaklanan geometri değişikliklerini de içerir. Bu nedenle sorgulama sonrası ortaya çıkan her bir gösterim için farklı bir veri modelinin depolanması gerekmektedir. Burada sorun farklı gösterimlerdeki birbiriyle alakalı objelerin birbirleri ile nasıl ilişkilendirileceğidir. Farklı ölçeklerdeki alanların karşılaştırılması sonucunda harita objelerinin birbirlerine çoğa çok ilişki ile bağlanmalarının gerekliliği ortaya çıkmaktadır (Kreiter, 2002). 2.2 Genelleştirme İçin Yöntemler (Modeller) Zaman içerisinde genelleştirme işlemi için bir çok model geliştirilmiştir. Özellikle de genelleştirme işleminin sayısal ortama taşınması, Coğrafi Bilgi Sistemlerinde veri 19

20 analiz ve sunum aracı olarak haritaların kullanılması ve bu ihtiyaç sonucunda otomatik genelleştirme gerekliliğinin her geçen gün daha da artan bir zorunluluk haline gelmesi, araştırmacıları yeni modeller geliştirme yolunda çalışmalar yapmaya sevk etmiştir. Bu modellerin her biri daha iyi bir genelleştirme için gösterilen çabaların sonucu olarak ele alınmalıdır. Söz konusu sonuçlar; klasik, sayısal, algoritmik, kural temelli, kritik ölçek ve etkileşimli yaklaşımlar çerçevesinde ele alınabilir. Seksenli yılların başlarından bu yana geliştirilen ve özellikle sayısal ortamda yapılan genelleştirme için ileri sürülmüş modeller detaylı bir şekilde Bildirici (2000, s:19-28) de tartışılmıştır. Bertin (1983) genelleştirmenin iki olası yolundan bahsetmektedir. Bu yöntemler kavramsal ve yapısal genelleştirmedir. Kavramsal genelleştirmede objelerin gerçekliklerinden farklı özellikteki gösterimler kullanılabilmektedir. Örneğin her biri bir binayı gösteren noktaların oluşturduğu bir küme bir site olarak alansal bir geometri ile gösterilebilir. Bu durumda kavramsallaştırma seviyesi objelerin yapılarını etkilemektedir. Shea ve McMaster (1989) un ortaya attığı kavramsal modele göre genelleştirme sürecini oluşturan bileşenleri neden, ne zaman ve nasıl genelleştirilir sorularının cevaplarında aramışlar ve genelleştirmeyi bu üç ana soru üzerine modellemişlerdir. Daha çok sayısal genelleştirme için bir çözüm olarak kabul gören bu yaklaşımın neden boyutunu genelleştirmeyi yapmak için belirlenen amaçlar oluşturmaktadır. Nasıl boyutu ise genelleştirmenin yapılış yöntemlerini belirlemektedir. Bu boyut 12 işlemle somutlaştırılmıştır; basitleştirme (simplification), arıtma (refinement), yumuşatma (smoothing), öteleme (displacement), alansal birleştirme (amalgamation), abartma (exaggeration), noktasal birleştirme (aggregation), iyileştirme (enhancement), çizgisel birleştirme (merging), geometri dönüşümü (collapse), sınıflandırma (classification) ve işaretleştirmedir (symbolization). Mekansal ve sözel dönüşümler yapan bu işlemler Bölüm 2.7 de ayrıntılı olarak ele alınacaktır. Genelleştirme işleminin ne zaman boyutu; koşullar (conditions), ölçüler (measurements) ve kontroller (controls) olmak üzere üç bileşenden oluşmaktadır. Sayısal genelleştirmenin tam anlamıyla yapılması isteniyorsa ne zaman ve nasıl işlemlerinin organizasyonu çok büyük önem arz etmektedir. 20

21 Brassel ve Weibel (1988) geliştirdikleri modelle istatistiksel ve kartografik genelleştirme arasında bir ayrım yapmıştır. İstatistik genelleştirme veritabanında istatistik kontrol altında bilgi içeriği indirgemesi yapan analitik bir işlemdir. Bazı genelleştirme araştırmacıları Brassel ve Weibel in sayısal genelleştirme için ürettiği modeli genelleştirme için geliştirilen uzman sistemlere entegrasyonda en uygun model olarak görmektedirler. Jones (1991) çok ölçekli coğrafi veritabanı oluşturulması için uygun bir temel oluşturulabilecek tümdengelimli bilgi temelli sistem mimarisi (deductive knowledgebased system architecture) kavramını ortaya atmıştır. Bu yöntem de sayısal genelleştirme yaklaşımları için önemli bir adımdır (Kilpelainen, 1995a). Ayrıca 80 li yılların başında gündeme gelen mekansal verilerin çoklu gösterimi konusu zamanla CBS teknolojilerinin gereksinimlerinin artması ve otomatik genelleştirmenin tam anlamıyla yapılabilmesi istekleri ile gelişmiş ve bu konuda yapılan çalışmalar 90 lı yılların başlarında somut sonuçlar vermeye başlamıştır. Kilpelainen tarafından 1992 yılında çoklu gösterim yöntemine dayalı bir model geliştirilmiş ve bu model üzerine çeşitli uygulamalar yapılmıştır. Bu tez kapsamında yapılan çalışmanın da çıkış noktasını oluşturan çoklu gösterim konusu 3. Bölümde ayrıntılı bir şekilde incelenecektir. 2.3 Genelleştirmeye Etki Eden Faktörler ve Kurallar Genelleştirme, ölçek faktörünün geleneksel kartografik işlemler için merkezi bir hal almasından bu yana, harita üretimi süreci içerisinde her zaman önemli bir role sahip olmuştur (Kilpelainen, 1997). Ölçek ise harita bilgi içeriğini belirlemede kullanılan bir filtre gibi düşünülebilir. Bu nedenle bir çok uzman genelleştirmeyi etkileyen faktörlerin ya da genelleştirmenin kısıtlamalarının en önemlisinin ölçek olduğu düşüncesinde birleşmektedir (Bildirici, 2000). Genelleştirme süreci ve bu süreç içerisinde kullanılan araç ve yöntemler de ölçek ile çeşitlilik göstermektedir. Örneğin gösterilecek işaretlerin seçimi haritanın ölçeğine ve amacına göre düzenlenmelidir. Bu kural göz önünde bulundurulduğunda genelleştirmeyi etkileyen bir başka faktörün de haritanın amacı olduğu anlaşılmaktadır. Zira Robinson ve diğerleri (1978) genelleştirmeyi etkileyen faktörlerin başına haritanın amacı ve kullanım koşullarını yerleştirmiş ve diğer üç faktörü de: 21

22 ölçek, veri niteliği ve niceliği, grafik limitler olarak sıralamıştır. Genelleştirme mantıksal kurallar ile bu kurallarla kolayca birleştirilemeyen öznel yaklaşımları bir araya getirmektedir. Çünkü genelleştirme işlemi yalnız teknik imkanlarla çözülen bir sorun değildir. Teknik imkanların yanı sıra genelleştirme sürecini yönlendiren ve etkileyen yegane faktör insan, yani kartograftır. Kartografların öznel yaklaşımları her ne kadar farklılıklar gösterse de bazı problemler üzerinde genelleştirme sürecinde dikkate alınması gereken kuralların da etkisi ile benzer sonuçlar üretilebilmektedir. Fakat bir uygulama için geliştirilen kurallar başka bir uygulama için geçerli olmayabilir. Genelleştirme sürecindeki insan faktörü ve farklı kartografların aynı probleme bakış açıları Kilpelainen (1997) tarafından değerlendirilmiş ve Finlandiya da 11 kartograf ile yapılan çalışmanın sonuçları ortaya konulmuştur. Söz konusu kurallar dahilinde genelleştirme işlemi, önce çizgisel, sonra alansal en son da noktasal objelere uygulanmaktadır. Fakat bu işlem sırasında jeodezik noktaların yerlerinin sabit kalması gerekliliği göz ardı edilmemelidir. Genelleştirme sırasında bu sıra izlenerek yapılan işlemlerin akıcılığı ve çıkabilecek uyuşumsuzlukların en aza indirgenmesi sağlanmış olur. Genelleştirme işleminin bir başka önemli kuralı ise genelleştirme sonunda mekansal ilişkilerin korunması gerekliliğidir. Mekansal ilişkiler; komşuluk, bağlantı (connectivity) ve mekansal düzenleme ilişkileridir. Komşuluk ilişkileri, komşu objelerin birbirlerine göre durumlarını ve benzer geometrileri paylaşan objelerin tanınmasını sağlamak için korunmalıdır. Mekansal düzenleme ilişkileri, objelerin yakınlık ve geometrik dağılımları gibi özelliklerini içermektedir (Pavia, 1998). Genelleştirme kurallarını oluşturmak zor olsa da Beard bazı kısıtlamalara dayalı olarak etkileşimli interaktif bir yaklaşım ileri sürmüştür (Beard, 1991; Pavia, 1998). Bu çalışmada a priori kısıtlamalar genelleştirme kontrolünde oluşturulurken, farklı amaçlara göre değişiklik gösteren diğer kısıtlamalar etkileşimli olarak kullanıcı tarafından tanımlanabilmektedir. İkinci türdeki kısıtlamalar, gösterim farklılıklarından doğan grafik kısıtlamaları, öznitelik değerlerini ve mekansal ilişkiler 22

23 gibi yapısal kısıtlamaları, harita amacına göre belirlenen uygulama kısıtlamalarını ve genelleştirme işlemlerinin etkileşim ve sırasının kontrolü için gerekli olan işlemsel kısıtlamaları içermektedir. Söz konusu kısıtlamalar, objelerin mekansal ilişkilerini koruyacak şekilde ele alınmalı ve bu kapsamda objelerin eksiltilmesi, birleştirilmesi ve benzer işlemlerin verinin topolojik yapısını koruyacak şekilde yapılması gerekmektedir. Topoloji, navigasyon amaçlı yol haritalarının tasarlanması için yol ağları ve kavşak yapılarının modellenmesi ve genelleştirilmesi konularının en önemli bileşenlerinden biri olduğu için ayrı bir alt başlıkta ele alınacaktır. 2.4 Kartografyada Topoloji Topoloji, mekansal ilişkilerin matematiksel anlatımıdır. Başka bir deyişle koordinat uzayı deforme edildiğinde geometrinin değiştirilemeyen özellikleridir. Topoloji, kesen, komşu, değen gibi geometrik ilişkileri açık bir şekilde tanımlayan bir yapıdır (Hardy ve diğ., 2003). Topolojik gösterimler CBS deki mekansal objelerin modellenmesinde çok kullanılan bir yöntem haline gelmiştir. CBS lerin büyük bir çoğunluğu dünyanın tek ve gerçek bir modeli ile ilgilenmektedir. Bu nedenle genelde, çok fazla detay içeren veritabanları ile çalışmaktadır. Objelerin topolojik özelliklerine dayanan mekansal sorgulamalar ise bu veritabanları üzerinden yapılmaktadır. Büyük ölçekli nesneler için yapılan topolojik sorgulamalara cevap verilmesi sırasında tek bir topolojik gösterimin sorgulanması bile çok uzun zaman alabilmektedir. Çünkü tek bir seviyede hazırlanmış veritabanlarında mekansal sorgulamalara cevap vermek için gereğinden çok daha fazla veri vardır. Bu da sistemin çalışmasını yavaşlatmaktadır. Bu sorunu aşmak için gelişmiş coğrafi veritabanlarında farklı düzeylerde topolojik bilgi girişine olanak veren çoklu topolojik gösterimler üzerine çalışılmaktadır (Pavia, 1998). Topolojinin farklı ve birbirini tamamlayan iki görünümü vardır. Genel topoloji süreklilik, kenar, sınır gibi kavramlardan sorumludur; bu nedenle noktaların çevresinde bulunan nesnelerin, yani bunların komşuluğunun incelenmesini gerektirir. Genel topoloji kavramları, grup gibi cebirsel yapılarla betimlenebilir, bu durumda 23

24 cebirsel topolojiden söz edilir (URL 3). Kartografya açısından bakıldığında genel topoloji kadar cebirsel topolojide büyük önem arz etmektedir. Kartografik bilgi 4 bölüme ayrılmaktadır. Metrik bilgi (koordinatlar), topolojik bilgi (komşuluk ilişkileri), geometrik bilgi (şekil) ve öznitelik bilgisi (özellikler). Geleneksel olarak alan modelleri metrik ve öznitelik bilgisi ile sınırlandırılır. Kartografik veritabanlarında her alan kendini çevreleyen poligonun koordinatları ile tanımlanır ve bu alanlara ait belirli komşuluk ilişkileri vardır (Bkz. Şekil 2.3). Topolojik komşuluk ilişkilerinin yardımı ile alana ilişkin problemler ilgili koordinat ve ilgili alan kodlarına ayrılabilir (Kilpelainen, 1992). Topoloji, geometrik veriyi öznitelik verisi ile ilişkilendirir. Genelleştirme açısından ele alındığında topoloji ile ilişkili olarak belirli kuralların var olduğunu vurgulamak gerekmektedir. İyi bir genelleştirme için; poligonlar arası paylaşılan kenarlar, bir yol ağındaki caddeler arası bağlantılar, idari sınırların yollar ve akarsular ile doğrusallığı, binaların yolla olan komşuluğu gibi topolojik ilişkiler açık bir şekilde tanımlanmalıdır (Hardy ve diğ., 2003). Ayrık (Disjoint) Bitişik (Meet) Çakışık (Overlap) İçeren (Contains) Eşit (Equal) Çevrelenen (Covered By) İçinde (Inside) Çevreleyen (Covers) Şekil 2.3: İki alan arasındaki topolojik ilişkiler (Pavia, 1998) Genelleştirme açısından ele alındığında topoloji ile ilişkili olarak belirli kuralların var olduğunu vurgulamak gerekmektedir. İyi bir genelleştirme için; poligonlar arası paylaşılan kenarlar, bir yol ağındaki caddeler arası bağlantılar, idari sınırların yollar ve akarsular ile doğrusallığı, 24

25 binaların yolla olan komşuluğu gibi topolojik ilişkiler açık bir şekilde tanımlanmalıdır (Hardy ve diğ., 2003). Bu kapsamda topoloji; genelleştirilen obje ya da obje grupları ile bağlantılı olan ve genelleştirme işleminin bir parçası olmayan objelerin belirlenmesinde, genelleştirme işlemi sonuçlarının topolojik ağı bozup bozmadığını bulmada, yeryüzü gerçekliğine ait bir obje, genelleştirme sırasında değiştirildiğinde bu obje ile aynı topolojiyi paylaşan diğer objelerin de değiştirilmesinin garanti altına alınmasında kullanılır. Bu çalışmanın ana uygulama konularından biri de bir yol ağındaki çizgisel objeler arasındaki ilişkilerin kavşak modelleri üzerinden tanımlanması ve mevcut yapının formalize edilmesidir. Bu nedenle çalışma konusu, genelleştirme ve genelleştirme sürecinde topolojinin etkilerinin anlaşılması açısından önemlidir. Yeryüzü gerçekliğinin çeşitli ölçek ve amaçlarda sunumu mekansal objeler ve onlara ait ilişkilerinin gösterilmesi ile mümkün olmaktadır. Kilpelainen (1992) nin Laurini ve diğerlerine atıfla belirttiği gibi; mekansal ilişkilerin temelleri metrik (mesafe, yön), topolojik (bağlantı (connectivity), yönelme (orientation)), komşuluk (adjacency), çevreleme (containment)) ve hiyerarşik (order) ilişkileri içerir. Söz konusu ilişkiler, temel olarak nokta, çizgi ve alan gösterimler üzerinde incelenmektedir ve bu gösterimler mekansal birimler olarak adlandırılır. Mekansal varlıklar birden fazla mekansal birimin bir kombinasyonu olarak tanımlanabilir. Bu kombinasyonlar farklı türden varlıkları içeriyorsa, karmaşık objeler adını alır. Eğer kombinasyon bir tip varlığın farklı örneklerini içeriyorsa birleşik obje adını alır. Aynı zamanda karmaşık objelerin de çeşitleri vardır. Nokta, çizgi ve alan objelerin ikili (binary) kombinasyonları söz konusu olduğunda mekansal birimlere ait 9 farklı durum ortaya çıkmaktadır: nokta-nokta (nokta yanında mı?) nokta-çizgi (üstünde mi? yanında mı?) nokta-alan (nokta alanın içinde mi?) çizgi-nokta (demir yolu kasabaya hizmet veriyor mu?) çizgi-çizgi (yollar nehirleri kesiyor mu?) 25

26 çizgi-alan (nehir bir alanın içinde mi? nehir ve alan sınırı çakışık mı?) alan-nokta (posta dağıtım bölgesi okulları içine alıyor mu?) alan-çizgi (alanlar demir yollarını içine alıyor mu?) alan-alan (alanlar birbirine değiyor mu? alanlar üst üste çakışıyor mu?). Bu kombinasyonlar, topoloji yani mekansal ilişkilerin, yukarıda sıralanmış olan örneklere benzer soruların cevaplarını aramadaki faydalarını ortaya koymaktadır. Bu ilişkilerin tanımlanmasının sayısal ortamda yapılacak olan sorgulamalara katkısı tartışılmaz bir gerçektir. 2.5 Sayısal Ortamda Çizgi Genelleştirmesi ve Otomatik Genelleştirme Zaman içerisinde yaşanan teknolojik gelişmeler, her alanda olduğu gibi Kartografya alanında yapılan çalışmaları etkilemiştir. Özellikle bilgisayar teknolojilerinde yaşanan gelişmeler, harita üretimi, genelleştirme ve benzeri kartografik çalışmaların sayısal ortamda yapılmasına yol açmıştır. Sayısal ortamda genelleştirme çalışmaları 1960 larda başlamıştır. Bu kapsamda 1966 yılında seçme işlemine temel matematik formül geliştirilmiştir. Ancak bu formül, farklı ölçeklerde gösterilebilecek işaretlerin sayısını vermekte fakat hangi işaretlerin seçileceğine ilişkin bilgi içermemektedir. Sonuç olarak bu yaklaşım özellikle bilgisayar destekli genelleştirmeye özgü olmamakla birlikte genelleştirme probleminin matematiksel iyileştirmesine yönelik bir çaba olmuştur (Bildirici, 2000; Kilpelainen, 1997). Sayısal genelleştirme için yapılan önemli çalışmalardan biri de Douglas ve Peucker tarafından geliştirilen ve çizgi genelleştirmesi için üretilen standart bir algoritmadır. Bu algoritma bir çok uygulamada iyi sonuçlar vermiş olmasına karşın topolojik kontrolü içermediği için orijinal çizgiden noktalar elimine edildiğinde kendini kesen çizgiler görülebilmektedir (Bildirici, 2000). Bu durumu düzeltmek ve genel veri yapısını korumak için bir çok yeni yöntem geliştirilmiştir (Paiva, 1998). Çizgi basitleştirme algoritmalarının büyük çoğunluğu yalnız çizgi üzerindeki noktaları analiz etmekte ve bu çizginin bir alansal objenin bir parçası olabileceği gerçeğini göz ardı etmektedir. Weibel (1996) tarafından yapılan bir çalışma ile verinin genel yapısını korumaya çalışan çizgi genelleştirme algoritmalarının gelişme kaydetmesi için hazır kartografik prensiplerle ilişkili olarak kısıtlar tanımlanmaya 26

27 çalışılmıştır. Bu bağlamda bir çizgi için obje sınıfı (feature class) ve farklı obje sınıfları bakımından dört ayrı kısıtlama üzerinde tartışılmıştır (Pavia, 1998). Metrik Kısıtlar: Genel anlamda algılanabilirlik açısından değerlendirilmiş minimum boyut, genişlik ve ayırım gibi kısıtlamalardır. Topolojik Kısıtlar: Topolojik uyumun sağlanması ve devam ettirilmesi, kendini kesme (self intersection), çakışma (mutual overlaps) ve noktasal objeleri çevreleme (containment of point features) gibi durumların engellenmesi için belirlenmiş kısıtlardır. Semantik Kısıtlar: Mekansal bağlamda anlamsal modellemeyi ve sınıf üyeliğinin doğasının korunmasını içerir Gestalt Kısıtlar: Sadece diğer kısıtlar sağlandığında karşılaşılabilir. Orijinal çizgi karakterinin veya harita objelerinin düzenlenmesinin ve dağılımının korunmasının sağlanmasını içerir. 70 li yılların sonu ve 80 li yılların başını kapsayan dönem içerisinde sayısal genelleştirme için bir çok algoritma geliştirilmiştir. Bu dönemde çizgi genelleştirmesi için geliştirilen algoritmalar McMaster (1989) tarafından incelenmiş ve 5 kategori oluşturulmuştur. 1. Bağımsız Nokta Algoritmaları (independent point algorithms): Komşu nokta çiftleri arasındaki matematiksel ilişkiyi dikkate almayan algoritmalardır. 2. Bölgesel İşleme Yapıları (Local processing routines): Seçme ve eleme işlemlerini (selection/rejection) belirlemek için en yakın komşu noktaların özelliklerini kullanan yöntemdir. 3. Genişletilmiş Bölgesel İşleme Yapıları (constrained extended local processing routines): Komşu noktalardan ötesini araştırmak için uzaklık, açı ya da nokta sayısının kullanan algoritmalardır. 4. Genişletilmiş Bölgesel İşleme Yapıları (unconstrained extended local processing routines): Komşu noktaların ardışıklığını araştırmak için çizginin jeomorfolojik karmaşıklığını kullanan yöntemdir. 27

28 5. Bütünsel Yapılar (Global routines): Belirli bir çizgi bölümünü ya da tüm çizgiyi dikkate alan algoritmalardır. Sayısal ortamda genelleştirme üzerine yapılan çalışmalar zamanla genelleştirmenin otomatikleştirilmesi üzerine yoğunlaştırılmıştır ve bu çalışmalar somut bazı sonuçlar vermiştir. Fakat otomatik genelleştirme günümüzde hala tam anlamıyla yapılamamıştır. Bunun sebebi ise genelleştirme sürecinin en önemli bileşeni olan insanın (kartograf) öznel yaklaşım ve yeteneklerinin bire bir taklit edilememesidir. Bu sorunu aşmak için uzman sistem arayışları veritabanı yaklaşımlarına yönelik yapılan çalışmaları da kapsar bir şekilde hala devam etmektedir. Otomatik genelleştirme konusunda gerçek anlamdaki ilerleme bazı genelleştirme ihtiyaçlarının fark edilmesi ile ortaya çıkmıştır. Bu ihtiyaçlar; İçeriksel Analizler (Contextual Analysis): Bir harita objesi tek başına genelleştirilemez. Genelleştirmede bir obje grubu bütün olarak ele alınır. Uygun İşlemin Belirlenmesi (Adaptive Processing): Bir tek sınıfta olsa dahi tüm objeler için ayrı genelleştirme algoritmaları seçilir ve uygulanır. Tekrarlanabilir İşlemler (Backtracking): Her zaman tek seferde doğru sonuca ulaşılamaz ya da bir işlemin daha iyi sonuç verip vermeyeceği tahmin edilemez. Bu nedenle bu konu üzerinde geniş çaplı düşünmeye ve geri dönüp yeni genelleştirme işlemleri denemeye hazırlıklı olunmalıdır (Hardy, 2000). İlk otomatik genelleştirme girişimleri basitleştirme, yer değiştirme, abartma, birleştirme, geometri dönüşümü ya da bir harita objesini düzeltmek için tek seferde bir algoritmayı kullanan CBS ya da sayısal harita yazılımı uygulamalarını içermektedir. Bu girişimlerdeki kısıtlama ise mevcut algoritmaların bina ya da yol gibi tek bir objeye uygulanmasıdır ve kartografların yapılan işe müdahalesini gerektirmesidir (Hardy ve diğ., 2003). Bu sebeple söz konusu girişimler yarı otomatik genelleştirme çalışmaları olarak ele alınabilir. Nesne yönelimli veri modellerinin ve buna bağlı nesne yönelimli mekansal araçların geliştirilmesi otomatik genelleştirme alanında ileriye yönelik olarak atılan temel adımlardan olmuştur. Bu sistemler, algoritmaların harita objelerinin tüm yapısına 28

29 bağlı olarak işlemesine olanak vermiş bu da objelerin komşuluk bilgilerinin, algoritmaların geliştirilmesinde kullanılmasını sağlamıştır (Hardy ve diğ., 2003). İlk otomatik genelleştirme girişimleri, tek seferde bir geometrik algoritma uygulayan CBS ya da sayısal haritalama yazılımları kullanılarak yapılmıştır. Otomatik genelleştirme konusunda en önemli adım ise nesne yönelimli veri modellerinin bu amaçla kullanılmaya başlamasıyla olmuştur. Bu dönem otomatik genelleştirme için 2. nesil olarak adlandırılmaktadır. 3. nesil genelleştirme ise agent yazılımlarını içermektedir. Nesne yönelimli olarak tasarlanan agent tabanlı sistemde her bir harita objesi kendini bilen (self-aware) yazılım varlıkları olarak çalışmaktadır ve bu objeler kendileri için çalışırlar (Hardy ve diğ., 2003). Bu, nesne yönelimli veri modelinin kendine has bir özelliği olan obje sınıfları ve bu sınıflar için tanımlanan davranışlarla mümkün olmaktadır (Bkz. Bölüm 3.8). Hangi objeye hangi algoritmaların kullanılacağını belirlemek yerine agent in buna karar vermesini sağlayacak kısıtlama ve gerekli ölçüler kullanıcı tarafından tanımlanarak işlem kolaylaştırılır. Sayısal ya da otomatik genelleştirme için yukarıda yapılan açıklamalardan da anlaşılacağı gibi bu işlemler, belirli kısıtlamaların ve kuralların tanımlanması ile yapılmaya çalışılmaktadır. Bu amaçla yapılan işlemlerde kural temelli bir yaklaşım benimsenmiştir. Genelleştirme için uzman sistemlerdeki üretim kuralları Shea (1991) tarafından gündeme getirilmiştir. Kuralların belirlenmesinde eşik değerler önemli rol oynamaktadır (Kilpelainen, 1992). Aynı yıllarda bu konuda yapılan bazı çalışmalarda ise belirli bir olgu ya da kural grupları için en uygun eşik değerin belirlenmesi ve bilgiye dayalı genelleştirmede bilgi organizasyonu konuları üzerinde durulmuştur. Kural temelli yaklaşım ile yapılan çalışmalardan önemli sonuçlar alınmış ve otomatik genelleştirme bir ölçüde başarılmıştır. Fakat daha önce McMaster ve Shea tarafından da belirtildiği gibi genelleştirmede insan faktörünün göz ardı edilmesi imkansızdır. İnsan faktörünün genelleştirme sürecine etkileri tam olarak taklit edilemediği içinde otomatik genelleştirme hala tam olarak başarılamamıştır. Nyerges (1991) harita genelleştirilmesi kurallarının başarıya ulaşamamasının sebebini çevreye dayalı işlemlere bağlamaktadır. Nyerges coğrafi amaçların ortaya koyulmasının sayısal harita genelleştirmesinde daha etkili sonuçlar çıkaracağını iddia etmiştir. 29

30 Kilpelainen (1997) çoklu gösterimlere dayalı bir model geliştirme üzerine yaptığı çalışmalar sonucunda otomatik genelleştirme girişimlerinin başarıya ulaşabilmesi için yapılan işlemlerde sadece kısıtlar dahilinde belirlenmiş eşik değerlerin değil objelere ait sözel verilerin de bir parametre olarak kullanılması gerekliliğine işaret etmiş ve gelişmekte olan genelleştirme amaçlı bilgi toplama yöntemlerinin önemine dikkat çekmiştir. Dünyada bu gelişmeler yaşanırken harita sektörü için yazılım geliştiren firmalar, genelleştirmenin sayısal olarak yapılabilmesine yönelik olarak da çeşitli yazılımlar üretmiştir. Bazı yazılımlar ve üretici firma isimleri Tablo 2.1 de gösterilmektedir. Tablo 2.1. Genelleştirme yazılımları Yazılım Adı Üretici Kurum/Firma Pazarlayan Firma CHANGE Hannover Üniversitesi Zeiss Generalizer MGE-MG Intergraph Intergraph Dynamo / DYNAGEN LAMPS2 Laser Scan Laser Scan Bu yazılımlar tüm harita elemanlarının genelleştirilmesine olanak vermemektedir. Örneğin, Baella ve Pla tarafından yapılan çalışma kapsamında genelleştirme yazılımlarında 2.5 boyutlu (2,5B) genelleştirme, iyi bina basitleştirmesi yapabilme ve mevcut ortamlara uyum sağlayabilme gibi özellikler incelenmiştir. Bu kapsamda, DYNAGEN genelleştirme yazılımının 2.5 boyutlu verinin genelleştirmesini başarılı bir şekilde sağladığı fakat otomatik bina genelleştirmesinde iyi bir sonuca ulaşmak için çok fazla elle düzeltme gerektirdiği, LAMPS2 yazılımının 2.5 boyutlu veriyi genelleştirme sonucunda 2 boyutlu (2B) hale getirdiği ve CHANGE yazılımının da 2 boyutlu veri ürettiği sonucuna ulaşılmıştır (Baella & Pla, 2003). Fakat mevcut yazılımlar, genelleştirme konusunda dikkate alınması gereken değerli çalışmalardır. 2.6 Genelleştirme İşlemleri Shea ve McMaster ın kavramsal modelindeki nasıl sorusunun cevabı olan genelleştirme işlemleri bu bölümde ele alınacaktır. Genelleştirme işlemleri, farklı kaynaklarda; genelleştirmenin adımları, araçları ya da genelleştirme operatörleri gibi 30

31 farklı isimlerle anılmaktadır. Bu tanımlar da hatalı değildir çünkü genelleştirme işlemleri terimi ile genelleştirmenin yapılabilmesi için gerçekleştirilen adımlar, genelleştirme sırasında kullanılan yöntemler ifade edilmektedir. Bu nedenle genelleştirme işlemleri, genelleştirme sürecinin en önemli parçalarındandır. Bu yöntemler farklı uzmanlarca farklı şekillerde algılanmış ve sınıflandırılmış, hatta farklı şekillerde adlandırılmışlardır. Klasik genelleştirmede kartograflar tarafından uygulanan bu yöntemler, genelleştirme yazılımlarının geliştirilmesi ile sayısal ortamda hizmet veren operatörler olarak sayısal ve otomatik genelleştirme sürecindeki yerlerini almışlardır. Teknolojik imkanlar arttıkça ve genelleştirmenin kuramsal-kavramsal yapısında değişiklikler oldukça genelleştirme işlemleri ile ilgili gelişmeler ve değişmeler, şimdiye kadar olduğu gibi bundan sonra da yaşanacaktır. Robinson ve diğerleri (1978) genelleştirme işlemlerini, basitleştirme (simplification), sınıflandırma (classification), işaretleştirme (symbolization) ve sonuç çıkarma (induction) olarak sıralamıştır. Seçme Robinson ve diğerleri tarafından kartografik genelleştirmenin bir parçası olarak ele alınmamaktadır. Seçme, hangi bilginin gerekli olacağını belirlemede kullanılan fikri (intellectual) bir işlem olarak görülmektedir. Seçmenin değişikliğe ihtiyacı yoktur ve harita formatından ya da ölçeğinden bağımsız olarak uygulanabilir. Buna karşın genelleştirmenin en önemli aşamalarından birinin seçme olduğu söylenmektedir (Kilpelainen, 1992). Genelleştirme işlemleri ile ilgili en kapsamlı model Shea ve McMaster (1989) tarafından geliştirilmiştir. Bu modelde genelleştirmenin üç ana bileşeni olan neden, nasıl ve ne zaman sorularından ikincisinin cevabı 12 genelleştirme işlemi ile açıklamıştır. Günümüzde de hala en geçerli modellerden birini oluşturan bu işlemler model genelleştirme işlemlerinin oluşturulması için genel bir altyapı meydana getirmiştir. Yapılan çalışmalar genelde bu işlemler üzerine geliştirilmekte, gerektiğinde farklı yaklaşımlar ele alınmakta ve yeni işlemler tanımlanmaktadır. Kilpelainen (1997) yapmış olduğu çalışmada model genelleştirme işlemleri için kendi önerisini hazırlamış ve bunların Shea ve McMaster tarafından kullanılan işlemlerle farkını ele almıştır. Çalışmanın bu bölümünde Shea ve McMaster (1989) tarafından tanımlanan genelleştirme işlemleri detaylı bir şekilde anlatılacaktır. 31

32 Genelleştirme işlemleri 10 mekansal dönüşümü ve iki sözel veri dönüşümünü içermektedir. Bu tanımdan da anlaşılacağı üzere bu işlemlerin yaptığı işler Shea ve McMaster tarafından genel olarak dönüşüm şeklinde adlandırılmıştır. Çünkü bu işlemler temel veritabanı üzerinde mekansal ya da anlamsal değişikliklere sebep olmaktadır. Söz konusu 10 mekansal dönüşüm işlemi; basitleştirme (simplification), arıtma (refinement), yumuşatma (smoothing), öteleme (displacement), alansal birleştirme (amalgamation), abartma (exaggeration), noktasal birleştirme (aggregation), iyileştirme (enhancement), çizgi birleştirme (merging) ve geometri dönüşümüdür (collapse). Diğer iki sözel veri dönüşümü işlemi ise sınıflandırma (classification) ve işaretleştirmedir (symbolization). Bu işlemler, klasik genelleştirme tekniklerini ve matematiksel teknikleri taklit etme gayreti ile tanımlanmıştır. Basitleştirme: Basitleştirme işlemi, büyük ölçekli veritabanından daha küçük ölçekli harita veya kartografik veritabanları üretilirken verinin boyutunu azaltmak için kullanılır ve objelerin karakteristik özelliğini korumak koşuluyla, koordinat sayısının optimum derecede seyreltilmesini sağlar (Shea ve McMaster, 1989). Bu işlemler, seçme ve basitleştirme işlemleri için tanımlanmış eşik değer gibi kısıtların kullanılması ile gerçekleştirilir. Yumuşatma: Bu işlem, çizgisel objeler üzerinde etki eder ve çizgiye ait belirgin karakteristikleri korumak koşuluyla mevcut koordinat çiftlerinin yerlerini değiştirilmesi ya da yeni koordinatlar oluşturulması suretiyle daha yumuşak hatlara sahip çizgiler oluşturulması için kullanılır. Yumuşatma işleminin uygulanması sonucunda sayısallaştırıcılarla elde edilen keskin açılı çizgiler sayısı azaltılarak daha estetik bir gösterim elde edilir. Noktasal Birleştirme: Adından da anlaşılacağı üzere noktasal birleştirme, temelde noktasal objelerin birleştirilmesi için kullanılan bir işlemdir. Bu işlem dahilinde noktalar birleştirilerek daha yüksek seviyeli alansal objeler halinde gösterilir. Mesela benzer binalar arası mesafe binaların kendi boyutlarında daha az ise bu binaları gösteren noktalar birleştirilerek imar alanı olarak gösterilir. Alansal Birleştirme: Temelde benzer özellikteki alansal objelerin birleştirilmesi için kullanılan bir işlemdir. Haritada ayrı ayrı gösterilemeyecek kadar küçük boyutlarda bir çok gölden oluşan bir alanın gösterimi yapılırken orijinal harita karakteristiği 32

33 korunarak bu alanlar birleştirilir ve tek bir alansal obje olarak gösterilir. Bu işlem için sınırlayıcı etkenlerden biri birleştirme yapılırken farklı ölçeklerde ne kadar detayın verileceğine dair kesin bir kural olmamasıdır. Çizgisel Birleştirme: Eğer ölçek değişimi önemli bir seviyede olursa ayrı ayrı çizgisel objelerin özelliklerini korumak imkansızlaşabilir. Bu durumda söz konusu çizgisel objelerin birleştirilmesi gerekir. Bölünmüş yollar iki ya da daha fazla komşu çizgi ile gösterilir fakat ölçek küçültülmesi söz konusu olduğunda bu çizgiler birleştirilerek tek bir obje olarak gösterilir. Geometri Dönüşümü: Ölçek küçüldükçe alansal objeler, çizgisel ya da noktasal olarak işaretleştirilirler. Çizgisel ve alansal objelerin noktasal hale dönüştürülmesi ya da alansal objelerin çizgisel olarak gösterilmesi yaygın bir genelleştirme işlemidir. Burada uygulanan işlem geometri dönüşümüdür. Yerleşim alanları, hava alanları, nehirler, göller, adalar ve binalar büyük ölçekli haritalarda genellikle alansal olarak gösterilen objelerdir fakat daha küçük ölçekli gösterimlerde bu objeler çizgisel ya da noktasal objeler olarak gösterilebilirler. Bu dönüşümlere karar verilirken genellikle alansal toleranslar ve eşik değerler kullanılır. Arıtma (Seçme, Tipikleştirme); Arıtma (refinement), seçme (selection) ya da tipikleştirme (typification) olarak adlandırılan bu işlem, klasik ve sayısal ortamda genelleştirmede çok sık olarak kullanılan ve sayısal amaçlı kullanıma da iyi uyum gösteren bir işlemdir. Buna rağmen bir çok kartograf bu işlemi genelleştirme sürecine dahil etmemektir. McMaster ve Shea, seçme aşamasının kavramsal olarak genelleştirmenin bir parçası olmamasına rağmen mekansal ve sözel dönüşümler için gerekli bir hazırlık aşaması olarak ele alınması gerektiğini belirtmektedir. Çünkü hemen hemen tüm sayısal genelleştirme uygulamaların ilk aşamasını mevcut bir veritabanından bazı sözel değerlere, kodlara ya da metrik sınır değerlere bağlı olarak obje seçimi oluşturmaktadır (Kilpelainen, 1992). Son zamanlara kadar seçme işlemi için genel olarak metrik eşik değerler kullanılmıştır. Seçme kriteri olarak objeler hakkında depolanan öznitelik verilerinin kullanılması için daha fazla çaba sarf edilmelidir. Mesela binalar için alan gibi metrik bir eşik değer kullanılabileceği gibi, benzer bir seçme işlemi, veritabanında depolanan binaların kültürel önemi, kat adedi ya da kullanım şekli gibi sözel bilgiler 33

34 ile de yapılabilir. Kilpelainen (1997) bu konu üzerine kümeleme (aggregation) işleminin bloklarda bulunan binalara ait bilgiler kullanılarak yapılandırılabileceğini dile getirmiştir. Abartma: Haritanın gereksinimlerine göre objelerin şekil ve boyutları, olduğundan daha abartılmış olarak gösterilebilir. Bu işlem harita okunaklığını artırmak ve amaca göre seçilmiş objeleri vurgulamak için kullanılır. Nehirlerin, üzerindeki seyir bilgilerinin gösterilmesi için daha geniş çizilmesi bu işleme örnek olarak verilebilir. Uygulamada abartma çoğu kez uyuşumsuzluklara neden olabilmektedir. Bu nedenle abartma işleminin kullanımı özel bir dikkat gerektirmektedir. İyileştirme: Objelerin boyut ve şekilleri belirli gereksinimler dahilinde abartılabilir ya da bu objeler bir şekilde vurgulanabilir. Bazı mekansal iyileştirmeler olsa da abartma işlemi ile karşılaştırıldığında iyileştirme işlemi, objelerin mekansal boyutlarından çok işaretleştirilmesi ile ilgilenmektedir. Dolayısıyla bu işlem işaretleştirme teknikleri ile gerçekleştirir. Öteleme: Haritaların yeterli genişlikte gösterim alanının olmaması gibi durumlarda ortaya çıkan obje uyuşumsuzluklarında harita okunaklılığını artırmak için uygulanan, objelerin olması gerekenden farklı bir konuma kaydırılması işlemidir. Bu durumda planimetrik gösterimden uzaklaşılmaktadır fakat haritanın anlaşılırlığı açısından ölçek küçüldükçe bu tür işlemler uygulanmaktadır. Sınıflandırma: Benzer ya da aynı nitelikteki değerlere sahip objelerin bir grup altında toplanması işlemidir. Bu yöntem benzer değerlerin haritada ayrı ayrı gösterilmesini önlemek böylece haritanın anlaşılırlığını artırmak için kullanılır. Sözel bilginin gösteriminde, sınıflandırma işleminin daha verimli bir şekilde kullanılması önem teşkil etmektedir (Kilpelainen, 1997). İşaretleştirme: Haritada gösterilen objelerin, özelliklerine uygun olarak işaretlerle gösterilmesi işlemidir. İşaretleştirme, görsel düzenin sağlanması ve uyuşumsuzlukların giderilmesi için önemli bir araçtır. Ormanlık alanları içerdikleri ağaç türlerine göre işaretleştirilmesi bu işleme bir örnektir. 34

35 2.7 Mevcut Problemler ve Çözüme Yönelik Yaklaşımlar Günümüzde problem işlemlerin, genelleştirme işleminin model ve kartografik genelleştirme olarak adlandırılan iki ana aşamasında nasıl uygulanacağıdır. Kavramsal genelleştirme problemlerinin grafik sunumdan ayrı ele alınması, genelleştirme problemlerini karmaşıklık ve nicelik açısından kısıtlayan bir yöntemdir. Genelleştirmenin grafik bileşenlerini kavramsal bileşenlerinden ayırmak kolay değildir. Pratikte genelleştirme işlemlerinin sonuç ürünün görselleştirilmesinde ve model genelleştirmesi aşamalarında kullanımları arasında bir fark yoktur. Nesne yönelimli bir yaklaşımda dört adet model genelleştirme işlemi tanımlanmış ve bu işlemler; sınıflandırma (classification), birleştirme (aggregation, aynı sınıftaki birbiri ile bağlantılı olan aynı değer ve sözel veriye sahip objelerin birleştirilmesi için tanımlanmıştır), genelleştirme (generalization, objeleri daha genel sınıflara ayırmak için tanımlanmıştır) ve ilişkidir (association, objeler arası yeni ilişkilerin hesaplanması için tanımlanmıştır). Nesne yönelimli bir veri yönetimi etrafında merkezlendirilen bu işlemler iyi sonuçlar vermesine rağmen, tüm kartografik amaçları karşılayamamaktadır. Molenaar tarafından yapılan çalışma ile de dört temel işlem olan seçme (selection), elimine etme (elimination), birleştirme (aggregation) ve yeniden sınıflandırma (reclassification) işlemleri gündeme gelmiştir (Kilpelainen 1997; Pavia, 1998). Kilpelainen (1997) ise genelleştirme işlemlerini çoklu gösterimli veri tabanları (MRDB) açısından ele almış ve elimine etme işinin seçme işlemi içerisinde yapıldığını belirtmiştir. Bu nedenle, seçme (select) işlemi veritabanlarında yapılan model genelleştirmesi için temel bileşenlerden biridir ve genelleştirme yazılımlarında bu işlemler kullanılmaktadır. Tüm bunlara ek olarak, Kilpelainen (1997) McMaster ve Shea tarafından tanımlanan işlemleri etki düzeylerine göre ele almış ve grafik ve içeriği etkileyen işlemleri Tablo 2.2 deki gibi sıralamıştır. Genelleştirme konusunda yapılan çalışmalarda içeriğe etkisi olan işlemler grafiği etkileyen işlemler kadar ayrıntılı olarak ele alınmamıştır. Genelleştirmede içeriğin önemini vurgulayan Kilpelainen, içeriğe etkisi olan bu dört işlemin veritabanı aşamasındaki model genelleştirmesi, MRDB nin türetilmesi ve güncellenmesi için 35

36 yeterli olup olmadığının genelleştirme öncesi ve sonrası tartışılması gerektiğini ileri sürmüştür. Mekansal ve Sözel Orijinal Haritadaki Dönüşümler Gösterim (Genelleştirme İşlemleri) Orijinal Harita Ölçeği Genelleştirilmiş Haritadaki Gösterim %50 Ölçek Basitleştirme Yumuşatma Noktasal Birleştirme X Harabeleri Y Harabeleri Harabeler Harabeler Alansal Birleştirme Çizgisel Birleştirme Geometri Dönüşümü Arıtma Tipikleştirme Abartma Körfez Koy Körfez Koy Koy Körfez İyileştirme Öteleme Sınıflandırma Uygulanamaz Şekil 2.4: Genelleştirme İşlemleri (Shea ve McMaster, 1989; Kilpelainen, 1997) 36

37 Tablo 2.2. Genelleştirme işlemlerinin etkilerine göre sınıflandırılması (Kilpelainen, 1997) Grafiğe Etkisi Olan İşlemler basitleştirme yumuşatma öteleme abartma iyileştirme çizgisel birleştirme geometri dönüştürme işaretleştirme İçeriğe Etkisi Olan İşlemler arıtma / seçme sınıflandırma alansal birleştirme noktasal birleştirme 2.8 Değerlendirme Genelleştirme kartografyanın temel konularından biridir. Özellikle genelleştirmenin otomasyonu ile ilgili çalışmalar otomatik genelleştirmenin tam olarak yapılamaması sebebi ile ilgi çekmekte ve kartografya alanında yapılan çalışmaların büyük bir kısmını oluşturmaktadır. Bu güne kadar otomatik genelleştirme konusunda Shea ve McMaster, Douglas ve Peucker gibi bir çok araştırmacı tarafından çok değerli çalışmalar yapılmıştır. Söz konusu çalışmalar günümüzde kullanılan yöntem ve modellerin temelini oluşturmaktadır. Bunların yanı sıra otomatik genelleştirme, son yıllarda özellikle veritabanları konusunda yapılan bir çok çalışmada amaç ve gereksinim olarak ortaya çıkmaktadır. Çoklu gösterim veritabanı modellerinin oluşturulması da bu kapsamda yapılan çalışmalardandır. Bu modelde farklı ölçek ve amaçtaki gösterimlerin tek bir veritabanında otomatik olarak türetilmesi amaçlanmaktadır. Çoklu gösterim veritabanları 3. Bölümde ayrıntılı olarak anlatılacaktır. Tezin uygulama aşamasında da yine bu konu üzerine yaklaşımlar ortaya konulacaktır. Genelleştirme ana başlığı altında 2. Bölümde anlatılan konular ileriki bölümlerin daha iyi anlaşılması için temel hazırlamaktadır. 37

38 3. ÇOKLU GÖSTERİM (MULTIPLE REPRESANTATION) VE ÇOKLU GÖSTERİM VERİTABANLARI (MULTIPLE REPRESANTATIONAL DATA BASE, MRDB) Dünyanın tek olmasına karşın bu gerçekliğin gösterimi arzu edilen amaca yönelik olarak değişiklik göstermektedir. Bu nedenle de aynı yeryüzü olgusu üzerinde değişik amaçlarla yapılan gösterimler sonucunda birbirinden farklı ürünler ortaya çıkmaktadır. İsviçre de yapılan MurMur "Multi-representations and multiple resolutions in geographic databases" Projesi çerçevesinde ortaya çıkan bu farklılıkların, gösterimi oluşturan; hangi bilginin toplanacağı, bunun nasıl tanımlanacağı, nasıl organize edileceği, nasıl kodlanacağı, uygulanacak kurallar ve işlemler, sunum şekli gibi aşamalarda ortaya çıktığı dile getirilmektedir (The MurMur Consortium, 2000). Aynı yeryüzü gerçekliğine ait farklı gösterimlere olan ihtiyaç, CBS teknolojilerinde yaşanan gelişmelerle daha da fazla görülmeye başlanmıştır. Çünkü CBS uygulamalarında, aynı veritabanına ait veriler farklı disiplinlerdeki kullanıcılar tarafından farklı amaçlar ve ölçeklerde görüntülenmek istenmektedir. Bu da tek bir veritabanından bir çok gösterimin elde edilmesi anlamına gelmektedir. Bu sonuç, CBS nin disiplinler arası bir çalışmanın ürünü olduğu gerçeğinin bir yansımasıdır. Tüm bunlara ek olarak, her geçen gün farklı format ve çözünürlükte elde edilen mekansal veri miktarı gözle görülür bir şekilde artmış, bunun sonucunda depolanması gereken verinin yoğunluğunda dikkate değer bir artış olmuş ve farklı seviyelerdeki verilerin birbirleri ile entegrasyonu ve bu verilerin idaresi bir problem olarak ortaya çıkmıştır (Pavia, 1998). Bu ve benzer sebepler araştırmacıları yeni bir veritabanı ve gösterim modeli arayışı içine itmiştir. Bu arayışların sonucunda çoklu gösterim ve çoklu gösterim veritabanları kavramları başlığı altında bir model geliştirilmiştir. 38

39 Çoklu gösterim konusu çeşitli kaynaklarda çok ölçekli ya da çok çözünürlüklü olarak ifade edilmektedir. Temelde ölçek kavramı gösterimler için çözünürlük kavramı ise veritabanı için kullanılmaktadır. Timpf ve Devogele (1997) çok-ölçekli gösterimler konusunu çoklu gösterimlerin bir bölümü olarak ele almış ve değişik seviyedeki detayların basitleştirilmiş gösterimleri olarak tanımlamıştır. Kilpelainen (1997) oluşturduğu modelde bu kavramların aynı amaca hizmet ettiğini belirtmiş ve hepsi için sadece çoklu gösterim adlandırmasını yapmıştır. Bu çalışmada da Kilpelainen in önerisi dikkate alınarak çoklu gösterim terimi kullanılacaktır. 3.1 MRDB nin Tarihsel Gelişimi ve İlgili Çalışmalar Amerika daki Ulusal Coğrafi Bilgi ve Analiz Merkezi çoklu gösterim veritabanları ile ilgili çalışmalarına 1980 lerin sonlarına doğru başlamıştır (Buttenfield ve Delotto, 1989). Araştırma farklı detay seviyelerindeki nesne tanımlarının ve bu seviyelerden birinin üzerinde yapılan değişikliklerin diğer seviyelerde de tanınabilmesi için seviyeler arasındaki bağlantının formalize edilme ihtiyacından yola çıkmıştır (Pavia, 1998). Bu tanımda adı geçen seviye kavramı; farklı ölçek, amaç ve içerikteki gösterim aşamalarının her biri için kullanılan terimdir. Kartografik genelleştirme açısından ise bu çalışmada, genelleştirme algoritmalarının (objelerin genel yapısını korumak ve farklı detay seviyelerindeki verilerin tutarlılığını sağlamak amacıyla) kapsaması gereken ek sınırlamalara olan ihtiyacı göz önünde bulundurulmuştur ve çalışmaların sonucunda kavramsal ilgi odağı, otomatik ölçek değişimi işlemleri ve harita basitleştirmesinden tüm kartografik tasarım işleminin formalizasyonuna kaymıştır. MRDB ile ilgili olarak, son yıllarda, çok çözünürlüklü veri tabanlarının modellenmesi ve sorgulanması, otomatik harita genelleştirmesinde çoklu paradigmalar, genelleştirme için veri ve bilgi modellemesi, çoklu gösterimler için nesne yönelimli veri modeli, çok ölçekli CBS için veri tabanı tasarımı ve mekansal verinin çoklu gösterimleri arasındaki tutarlılık konularında çalışmalar yapılmıştır (Kilpelainen, 1997; Pavia, 1998). 3.2 Çoklu Gösterim ve Çoklu Gösterim Veritabanları Nedir? Çoklu gösterimler, mekansal verinin gösterimi ve depolanması konusunda yaşanan çeşitli problemler (Bkz. Bölüm 3.1) sonucu geliştirilen modelin temelini oluşturan ve 39

40 tek bir mekansal veritabanının farklı ölçek, amaç ve çözünürlükteki gösterimleridir. Başka bir deyişle çoklu gösterim, tek bir olgunun ya da varlığın, tek bir sistem içerisinde farklı boyutlarda bir çok defa gösterilmesidir. Bu boyutlar; zaman, doğruluk, çözünürlük, prezisyon, ölçek, mekansal veri modeli, uygulama vb. olabilir (Timpf ve Devogele, 1997). Çoklu gösterim veritabanları ise farklı prezisyon, doğruluk ve çözünürlük seviyelerindeki bu gösterimlerin amaçlandığı ve yeni gösterimlerin türetilmesinde kullanılan mekansal veritabanlarıdır. Model Genelleştirmesi ve MRDB Uygulama bağımlı genelleştirilmiş ürünler Şekil 3.1: Coğrafi bilgi için MRDB (Kilpelainen, 1997) MRDB de aynı coğrafi objenin farklı gösterimleri bir veritabanında toplanır. Gösterimler, 2 ya da 3 boyutlu geometrik gösterimleri ve belirli bir modelde ele alınmış kavramsal gösterimleri içerebilir. MRDB de farklı gösterim seviyeleri arasındaki bağlantılar değişikliklerin temel seviyeden diğer seviyelere otomatik olarak geçirilebildiği bir yapıda tanımlanmıştır. Çoklu gösterim probleminin en önemli aşamalarından biri de bu bağlantıları formal olarak tanımlayabilmek için bir teori geliştirmektir. MRDB içerisinde sadece farklı veri gösterimleri değil aynı zamanda mevcut verilerden türetilen gösterimler de bulunabilir (Kilpelainen, 1995). 3.3 Neden MRDB ye İhtiyaç Vardır? Haritalar belirli ölçeklere göre çizilir. Farklı ölçeklerde yapılan çizimler, her ölçeğin gösterim amaçları ve kapsadığı veri yoğunluğu birbirinden farklı olduğu için kendi 40

41 aralarında farklılıklar göstermektedir. Bu nedenle basit büyütme ve küçültme işlemleri farklı ölçeklerde haritalar için yetersiz kalmaktadır (The MurMur Consortium, 2000). Kartografik genelleştirme olarak tanımlanan seçme, abartma, öteleme gibi işlemlerin yapılmadığı bu tür haritalarda ölçeğe ve amaca bağlı olarak bazı objeler seçilemeyecek kadar küçük ya da gereğinden büyük olabilir. Özellikle sayısal ortamda tasarlanan haritalarda ilgili ölçekte görünmemesi gereken ayrıntılar yada ön planda olması gereken önemli detaylar için kontrast ve hiyerarşi ye dikkat edilmeden yalnızca büyütme ve küçültme yapılarak sunulurlar. Fakat basit büyütme küçültme araçları ile orijinal ölçek, önemli bozulmalar olmaksızın yalnızca iki ya da 2.5 kez değiştirilebilmektedir (Timpf, 1997). Sonuç olarak, otomatik olarak harita üretimine olanak sağlayacak algoritmalara ihtiyaç vardır. Bu konuda çalışmalar yapılsa da henüz kartografik anlamda eksiksiz çalışabilecek otomatik harita üreten bir sistem geliştirilememiştir. Bu tür sistemlerin geliştirilmesi otomatik genelleştirme girişimlerinin başarıya ulaşması ile mümkün olacaktır. Bu tür ihtiyaçlar, özellikle CBS teknolojisinin kullanımının yaygınlaşması ile artmıştır. CBS için çoklu gösterimler, coğrafi objelerin her birinin farklı kullanıcıların ihtiyaçlarına ve analiz işlemlerine cevap verebilecek şekilde tasarlanarak sunulmasıdır (Kilpelainen, 1995a). Farklı ölçeklerdeki mekansal sunumlar arasında doğruluk ve çözünürlük konularında farklılıklar oluşabilir. Daha düşük çözünürlükteki gösterim, orijinal gösterimin basitleştirilmiş bir halini kapsayan yeni bir veri demektir. Bu gösterimlerde topoloji korunur. Mevcut sistemlerde her bir ölçek için ayrı bir veritabanı tutulmaktadır ki bu da veri uyumsuzluğu ya da güncelleme problemlerini ortaya çıkarmaktadır. MRDB nin asıl potansiyeli güncellemenin üzerine kurulu oluşudur. Bu sistemde, yeryüzü gerçekliğinin haritaları üzerinde yapılacak değişikliklerin temel veritabanı seviyesinde uygulanıp diğer seviyelerde bu değişimin otomatik olarak gerçekleştirilmesi söz konusudur. Aynı zamanda çoklu gösterim yapısı güncelleme ve tutarlılık kontrolü için iyi bir kontrol mekanizması sağlamaktadır. Veri toplama ya da sunma sistemlerinin çözünürlük gereksinimleri de çoklu gösterim yapısı için olası bir sebep olarak gösterilebilir. Ayrıca ürünlerini farklı çözünürlük seviyelerinde görmek isteyen farklı kullanıcı gruplarının karmaşık gereksinimleri de çoklu gösterim yapısını zorunlu kılmaktadır (Kilpelainen, 1995b). 41

42 Çoklu gösterimler ile ilgili temel sorunlar iki grupta ele alınabilir. İlk grup bu gösterimlerin depolanması, kullanılması ve güncelleştirilmesini içerirken ikinci grup verilerin ekran üzerinde görselleştirilmesi ile ilgilidir. Bu sorunlar genel olarak, veri yönetimi ile ilgili hatalar ve çoklu gösterimlerin nasıl kullanılacağına dair bilgi eksikliklerinden kaynaklanmaktadır. Bir çok CBS uygulamasında bu tür problemleri önlemek için veritabanında sadece tek tip veri kullanılmakta ve buna bağlı olarak da verinin sadece tek bir sunumu saklanmaktadır (Timpf ve Devogele, 1997). Bunun sonucunda da mekansal veritabanları klasik haritalardan farksız bir hal almaktadır. 3.4 MRDB nin Yapısı 1. MRDB için en kapsamlı model Kilpelainen (1997) tarafından tanımlanmış ve bu başlık altında topografik haritalar için veritabanı genelleştirmesi konusuna değinilmiştir. Bu tezdeki MRDB nin yapısına ilişkin açıklamalar büyük oranda Kilpelainen in çalışmalarına dayandırılarak ele alınacaktır. Bir MRDB temelde üç ana bölümden oluşmaktadır. Bunlar; gösterim seviyeleri, bağlantılar ve nedenleme işlemidir (reasoning process). Kilpelainen (1997) MRDB sistemi modelini beş aşamalı olarak tanımlamıştır; 1. MRDB model genelleştirmesi ortamında ortaya çıkmakta aynı zamanda kartografik genelleştirme için bir hazırlık süreci olarak ele alınmaktadır. 2. MRDB deki veri her biri farklı bir seviyeyi içeren aşamalar halinde düzenlenir. 3. Her seviyedeki coğrafi veri, nesne yönelimli bir paradigma tarafından desteklenebilecek bir obje modeline göre, objeler ve objeler arasındaki ilişkiler olarak düzenlenir. Veri, objeleri; mekansal bilgileri, sözel verileri, davranışları ve objeler arasında tanımlanmış ilişkileri ile beraber içerir. Sistemin topolojik ilişkileri desteklediği varsayılır. 4. Aynı objenin değişik seviyelerdeki farklı gösterimleri seviyeler arası iki yönlü ilişkilerle bağlantılandırılır. 42

43 5. Nedenleme işlemi model genelleştirme işlemlerinin kullanımını kontrol eder. İki yönlü ilişkilerin kullanımı ve sürdürülmesi bu başlık altında ele alınır MRDB de Gösterim Seviyeleri MRDB modeli, yapılan uygulamanın amacına yönelik olarak biri temel olmak üzere farklı seviyeleri içerir. Her bir seviye aynı verinin farklı ölçek, amaç ve kapsamdaki gösterimlerini içerir. MRDB nin temel seviyesi, en çok doğruluk gerektiren ve ileriki aşamalarda da tamamıyla görselleştirilecek olan seviyesidir. Temel seviyede coğrafi objeler, en fazla detay, prezisyon ve doğrulukta bulunurlar. Temel seviye en fazla detayda veriyi içerdiği için pratikte bu seviyenin tam olarak gösterimi hiç bir zaman mümkün değildir. Modeli oluşturan diğer seviyelerin sayıları ve karmaşıklık düzeyleri uygulamaya bağlı olarak değişir. Bu seviyelerde objeler daha az detayda ve daha küçük ölçek dolayısıyla da doğrulukta yer alırlar. Objelerin kavramsallaştırılma dereceleri, temel seviye ile karşılaştırılan seviyenin derecesiyle artmaktadır. Yani gösterim seviyesi yükseldikçe kavramsallaştırma değeri artmaktadır. Bu da bir objenin gösteriminin, seviyeden seviyeye farklılık gösterdiği anlamına gelmektedir. Örneğin temel seviyede tüm detayları ile alansal olarak sunulan bir otoyol bir üst seviyede şerit orta çizgileri, üçüncü seviyede ise tek bir çizgi ile gösterilebilir. Dahası bu yol ağına ait karmaşık kavşak yapıları temel seviyede karmaşık çizgiler ile gösterilirken en düşük seviyede yalnızca bir noktasal işaret ile sunulabilir (Bkz. Bölüm 5.3). MRDB yapısının temel amaçlarından biri olan otomatik genelleştirme ve güncelleme işlemlerinin yapılabilmesi için tüm seviyeler çok büyük önem arz etmektedir. Fakat yine de en önemli seviye temel seviyedir. Çünkü diğer seviyeler temel seviyeden ya da kendinden önceki her hangi bir seviyeden genelleştirilerek elde edilir. Temel seviyede yapılacak olan bir güncelleme ise diğer seviyelerde anında yerini alır. Kilpelainen bu yapıyı incremental generalization (birbirini izleyen genelleştirme) olarak isimlendirmiştir (Kilpelainen ve diğ., 1995). 43

44 Kilpelainen tarafından yapılan uygulamada, en fazla detayda gösterimi olan obje, temel obje master object, veritabanı ise temel veritabanı master database olarak adlandırılmıştır. Temel obje ve bunun genelleştirilmesi ile elde edilen gösterimler arasındaki bağlantılar aşağıda tanımlanmıştır. Şekil 3.2 de görüldüğü gibi binalar üzerine yapılan bu uygulamada 4 seviyeli gösterim kullanılmıştır. 4.Seviye 3.Seviye 2.Seviye Temel seviye Temel, ikinci ya da üçüncü seviyeden türetilen bir çok binanın birleştirilmesi olarak gösterilen bir kent alanı (poligon). Ölçek 1: Temel seviyeden ya da 2. Seviyeden türetilmiş noktasal olarak gösterilen bir bina (ağırlık merkezi). Ölçek 1: Temel seviyeden türetilmiş dış hatları basitleştirilmiş bir bina olarak gösterilen obje (poligon). Ölçek 1: Poligon ile gösterilen bina master obje olarak tanımlanmış. Ölçek 1:5000. Şekil 3.2: MRDB de Gösterim Seviyeleri (Kilpelainen, 1992) MRDB de Bağlantılar Bölüm de de belirtildiği gibi, MRDB deki gösterim seviyelerinin tümü otomatik genelleştirme ve güncelleme işlemlerinin yapılabilmesi için çok büyük önem arz etmektedir. Fakat bu işlemlerin yapılabilmesi için bu gösterim seviyelerinin varlığı yeterli değildir. MRDB de gösterim seviyelerine ek olarak, bu seviyelerin birbirleriyle ve kendi içinde olan ilişkilerinin tanımlanması ve bu ilişkilerin iyi bir şekilde formalize edilmesi gerekmektedir (Bkz. Bölüm 5.4). Böylelikle bir anlamda seviyeler arasında iletişim sağlanacak ve bu da otomatik genelleştirme ya da veri güncelleme problemlerinin en aza indirilmesini hatta ortadan kaldırılmasını sağlayacaktır. 44

45 Bağlantılar ile aynı objenin farklı seviyelerdeki, farklı gösterimleri arasında elde edilen iki yönlü (bidirectional) bağları ve referansları anlatılmaktadır. Aynı seviyedeki farklı objeler arası bağlar ise ilişki olarak tanımlanmaktadır. Bu yapının oluşturulması uygulama aşamasında ortaya çıkan bir sorundur (Kilpelainen, 1997). Farklı gösterim seviyelerindeki objeler arasındaki iki yönlü bağlantıların var olmasının gerekliliği, en azından iki sebeple önemli bir sorun oluşturmaktadır. Öncelikle temel seviyedeki veritabanına ait objelerin güncellenmesi halinde bağlantılar yok ise güncellemelerin otomatik olarak diğer seviyelerdeki gösterimlere yansıtılması mümkün olmayacaktır. Diğer taraftan farklı seviyeler arasındaki nedenleme işlemi (reasoning process) için de söz konusu bağlantıların elde edilmiş olması gerekmektedir (Kilpelainen, 1997) Nedenleme İşlemi ( Reasoning Process) Nedenleme işlemi MRDB de tam fonksiyonla çalışmayı sağlamak için gerekli bir aşamadır. Bu işlem, bir MRDB kurulurken temel seviyedeki veritabanından genelleştirmenin de yardımı ile farklı gösterimleri elde etmek için kullanılır. Aynı zamanda bu işlem, temel ya da daha üst seviyelerden türetilmiş gösterimlerdeki topolojik ilişkilerin tutarlılık kontrolünü sağlamak için gereklidir. Ayrıca nedenleme işlemi, bize farklı gösterim seviyeleri arasında mekansal sorgular yapma imkanını da vermektedir. Nedenleme işlemindeki iki yönlü bağlantıları kullanan bazı sorgu örnekleri aşağıdaki gibidir. Birleştirme alanı hangi binaları kapsar? Bu yol ağındaki asfaltla kaplı özel yolları göster. Incremental genelleştirme fikri de nedenleme işleminin farklı gösterimler arasında mümkün olduğunu kabul etmektedir (Kilpelainen, 1995a;1995b). Bu durumda nedenleme işlemi, güncellemelerin, düşük seviyedeki gösterimlerden genelleştirme yapılacak modüllere, otomatik olarak uygulanan model genelleştirme işlemleri kullanılarak taşınabilmesi anlamına gelmektedir. Başka bir deyişle nedenleme işlemi, genelleştirme işlemleri tarafından sağlanan bilgileri ve genelleştirme kurallarını kullanarak çoklu gösterimleri elde etmeye yarayan bir aşamadır. 45

46 Yukarıda da belirtildiği gibi nedenleme işlemi, genelleştirme işlemlerinin kullanıldığı bir aşamadır. Dolayısıyla, MRDB nin genelleştirme ile ilişkisi bu aşamada ortaya çıkmaktadır. Bu amaçla, iyi bir MRDB uygulamasının yapılabilmesi, uygulama kapsamında bulunan objelerin farklı seviyelerdeki gösterimlerini elde etmek için kullanılması gereken genelleştirme işlemlerinin iyi bir şekilde belirlenmesine bağlıdır. Bu nedenle söz konusu işlemlerin neler olduğu ya da uygulamaya bağımlı olarak bu işlemler dışında ne gibi gereksinimlerin olduğuna karar vermek ve bu bileşenleri tanımlamak gerekmektedir. 3.5 MRDB nin Fayda ve Gereksinimleri MRDB, topografik verinin yönetilmesi bakımından dikkate alındığında iki temel soru ortaya çıkmaktadır; neden MRDB ye ihtiyaç vardır? Sadece kartografik ürün veritabanının yönetilmesi yeterli değil midir? Öncelikle unutulmaması gereken ayrıntı MRDB ile kartografik ürün veritabanlarının aynı olmadığı gerçeğidir. Kartografik ürün veritabanları kartografik gösterimleri içerirken, MRDB yeryüzü gerçekliğinin basitleştirilmiş gösterimlerini kapsamaktadır (Kilpelainen, 2000). MRDB ve kartografik veritabanı arasındaki farklardan biri, MRDB de belirli bir harita takımı için yer isimlerinin ve işaretlerin tasarımının bulunmamasıdır. MRDB de bunun yerine isimler, objelere ait sözel veriler olarak tanımlanır. Bir MRDB sistemi, farklı gösterim seviyelerinden çeşitli genelleştirilmiş çıktıların otomatik olarak türetilebileceği varsayımı ile düzenlenmiştir. Söz konusu otomatik kartografik genelleştirme süreçleri de grafik sunumlar için MRDB de obje öznitelik verilerinde depolanan bilgilere ihtiyaç duymaktadır. Kartografik ürün veritabanlarının üretimi hala karşılıklı etkileşim gerektirmektedir (Kilpelainen, 1997). Veri analiz olasılıkları, gösterimin, veritabanı içindeki veri işlemesinden ayrılmasına dayanmaktadır. Bu aynı zamanda CBS nin de temel ilgi alanıdır. Mevcut veriden yeni bilgiler türetilmesi yeteneği CBS yi haritalama sisteminden ayıran bir özelliktir. Bu, uygulama yönelimli ürünlerin (application-oriented outputs) daha esnek ve verimli bir şekilde üretilmesini mümkün kılmaktadır. Bu ürünler, haritaları, diyagramları ve diğer bilgileri içerebilir. CBS de elde edilen bu olanaklara benzer yararlar, daha esnek bir yapıda olan MRDB nin kullanımı ile de elde edilebilir. Veri 46

47 analizleri temel veritabanındaki sorgulara dayandırılabilir ve en yüksek doğruluktaki veri, MRDB üst seviyeleri ile temel seviye arasındaki bağlantıların varlığı ile elde edilir. Eğer yalnız kartografik veritabanlarının kullanılması sürdürülürse, kartografik veritabanları analiz için kullanılacak bir yapıda olmadığı için, bu tür faydalar sağlamak mümkün olmayacaktır (Kilpelainen, 1997). MRDB nin yapısı konusunda da belirtildiği gibi bu sistemin ana gereksinimlerinden biri, farklı gösterim seviyeleri arasındaki bağlantıların tanımlı olmasıdır. Bu özellik kullanılarak güncelleme yetenekleri geliştirilebilir. MRDB ile kartografik ürünler üzerine kurulu bir veritabanı arasındaki en belirgin farklardan biri de MRDB de elde edilen son veritabanının tutarlılığının, güncelleme işlemi sırasında otomatik olarak kontrol edilmesidir. MRDB de farklı seviyelerin güncellemesi incremental genelleştirme ile sağlanmaktadır. Diğer genelleştirme ortamlarında, bir coğrafi veritabanı güncellendikten sonra farklı uygulamalara yönelik ürünler için yeniden genelleştirme yapılmasına ihtiyaç vardır. Incremental genelleştirme de ise genelleştirme işleminin tüm veritabanı için bir kerede gerçekleştirilmesi söz konusudur (Kilpelainen, 1995a). Bu da seviyeler arası bağlantıların nedenleme işleminde tanımlanması ile mümkün olmaktadır. Genelleştirilmiş kartografik ürünlerin güncellenmesi ise aynı yöntemle etkileşimli olarak yapılabilmektedir. Bazı ürünler için de bu güncelleme, otomatik olarak gerçekleştirilebilmektedir. Eğer güncelleme değişikliklerinin ortaya çıktığı her bir seviyeden bilgi alınabilmesi mümkün olursa ekonomik faydalar kazanılabilir. Otomatik güncelleme buluşu, eğer bağlantılar sürdürülebilir ise çok yararlı olacaktır. Eğer otomatik genelleştirme mekanizması mevcut değilse genelleştirme işlemi etkileşimli olarak devam edebilir (Kilpelainen, 1997). Jones veritabanında farklı objelerin çoklu gösterimlerinin saklanması konusunda çalışmalar yapmış ve gösterimlerin saklanması sırasında veri tekrarı ve fazlalığına müsaade edilebilecek sınırı tartışmaya açmıştır. Jones a göre aynı veritabanında saklanan farklı seviyedeki iki veriden birinin geometrisi diğerini kapsıyorsa bu gösterimlerden biri diğerinin basitleştirilmiş bir versiyonudur. Bu durumda eğer basitleştirme için otomatik bir süreç mevcutsa küçük ölçekteki versiyon fazlalık olabilir (Jones, 1991; Kilpelainen, 1992). Verinin farklı seviyelerdeki çoklu gösterimlerinin saklanması isteği, verinin otomatik olarak türetilmesi olanağı arttıkça 47

48 azalacaktır. Bu da MRDB konusunda yaşanacak gelişmelerin, genelleştirme ve veri basitleştirme konularıyla paralel olacağı sonucunu ortaya koymaktadır. MRDB nin oluşturulabilmesi için veritabanı ve genelleştirme konularında bazı gereksinimler ortaya çıkmaktadır. Veritabanı konusunda özellikle verimli veri girişi ve çoklu gösterimlerin aralarındaki ilişkiyi kurabilmek için çoklu topolojik ve metrik versiyonların düzenlenmesi gerekliliği ön plana çıkmaktadır. Genelleştirme konusunda ise veri gruplarının çözünürlükleri için esnek tanımlar, sayısal obje tariflerinin formalizasyonu, genelleştirme modellerinin ve kurallarının sınıflandırılması konuları ön plandadır (Kilpelainen, 1995a). Kilpelainen (1995a) yaptığı çalışmada MRDB nin gereksinimlerini başka araştırmacıların görüşlerini de göz önünde bulundurarak yedi başlık altında dile getirmiştir. Veri Model ve Yapıları: MRDB de aynı obje farklı seviyelerde ve farklı detaylarda gösterilir. Temel seviyede mekansal objeler maksimum çözünürlük ve detayda olur. Farklı seviyelerdeki gösterimler, üst seviyelerden gelen (miraslanılan) belirgin özelliklere sahiptir. MRDB de birbiri ile uyuşumsuz olan obje grupları ve uygun mekansal işlemler belirlenmelidir. Sayısal obje tanımlama modelleri birleşik ve hiyerarşik objelerin karmaşıklığına uygun halde olmalıdır. Karmaşık objelerin saklanması için veri yapılarının düzenlenmesi gerekmektedir. Çok çözünürlüklü veri yapıları genelleştirilmiş versiyonlara hızlı geçişi sağlamalıdır. Obje Kataloğu (Object Dictionary): Veritabanının içeriğinin tanımlandığı (depolanan objeler, obje sınıfları ve gösterimlerin boyut, konumsal doğruluk ve mekansal veri modeli gibi özellikleri) bir Obje Kataloğu söz konusudur. Birbirine Bağlı Seviyeler (Interconnected Levels): Seviyeler birbirine hiyerarşik ilişkilerle bağlıdır. Farklı seviyelerdeki gösterimler arasındaki topolojik ilişkiler veri yapısında açıkça modellenir. Böylece veritabanının bütünlüğü için bir kontrol mekanizması sağlanır. Gösterimler arasında topolojik ilişkiler korunmalı ve sürdürülmelidir. Gösterim Seviyeleri: Seviyeler ve bu seviyelerin karmaşıklığı ile ilgili tanımlara ve uygulama bağımlı verinin çözünürlük seviyelerine ihtiyaç vardır. Farklı amaçlar için 48

49 uygun seviyeler belirlenmeli ve bu seviyelerde kullanılacak genelleştirme işlemlerine karar verilmelidir. Kodlama (Indexing) Mekanizması: Çok ölçekli veritabanının büyük boyutlarda olması nedeniyle çok ölçekli gösterimler için bir kodlama mekanizması geliştirilmelidir. Bu kodlama sisteminin tek anlamlı olmasına dikkat edilmelidir. Karar İşleme (Decision Processing):Güncelleme ve verinin yeniden kullanımı için karar verebilen bir yazılım, veritabanının içeriğinde yapılabilecek olan değişikliklerin kontrolü için gereklidir. Kullanıcı Arayüzü: Çok ölçekli gösterimlerin, kullanıcı isteklerine uygun olarak üretilmesini sağlayan kullanıcı sorgularına olanak veren arayüzler geliştirilmelidir. 3.6 MRDB ve Coğrafi Bilgi Sistemleri MRDB modelinin ortaya çıkış sebeplerinden biri Bölüm 3.1 de dile getirildiği gibi Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) teknolojilerinde yaşanan gelişmeler ve bu sistemlerden elde edilen ürünlerin belirli bir aşamadan sonra yetersiz kalmasıdır. Çoklu gösterimler CBS nin önemli bir parçasını oluşturmaktadır. Çünkü, disiplinler arası bir dayanışmanın ve ortak çalışmanın ürünü olan CBS de çalışmaya katkıda bulunan her bir kullanıcı, kendi konusu üzerinde, ona bağlı kurallar ve yöntemlerle yeryüzü gerçekliğini sunmaya çalışmaktadır. Bu da birbirinden farklı gösterimleri ve buna bağlı olarak ta bu gösterimler için gerekli ve yeterli kapasitedeki veritabanlarını beraberinde getirmektedir. Günümüzde mekansal veritabanları bir ölçekte yalnızca tek bir gösterime izin vermesiyle haritalardan farksız bir görünüm ortaya koymaktadır (Timpf ve Devogele, 1997). Genellikle mekansal veri söz konusu olduğunda farklı seviyelerdeki detaylara olan ihtiyaç ortaya çıkmaktadır. Maksimum derinlikteki detayın olduğu bir veri ile yapılan tek bir sunum kullanıcı için tatmin edici olmamaktadır. CBS açısından çoklu gösterim terimi iki bakımdan ele alınabilir. İlkinde aynı veri için çoklu mekansal veri modellerinin kullanılması anlaşılırken ikincisinde mekansal veri modelinde gösterilen her bir mekansal objenin çoklu geometrik gösterimlerinin elde edilmesi söz konusudur (Pavia, 1998). 49

50 Çok Gösterimli Veritabanlarındaki tüm gösterimler, sistemin temelinde yer alan Topografik Arazi Modeline (Topographic Landscape Model, TAM) dayanmaktadır. TAM, ihtiyaç duyulan en yüksek çözünürlükteki veriyi içerir ve tüm güncellemeler TAM seviyesinde yapılır ve farklı gösterimler buradan adım adım elde edilir. Bunların yanı sıra TAM CBS verisi için en uygun, doğru ve güncel veriyi içerir (Kreiter, 2002). CBS otomatik harita üreten sistemlerden farklı olarak analiz ve eldeki verilerden yeni bilgiler elde etme, sonuçlar çıkartma gibi özelliklere de sahiptir. Tüm bu özellikler CBS ye farklı ölçek ve amaçlarda ya da tamamıyla yeni ürünler ortaya çıkarma yeteneğini de vermektedir. Fakat coğrafi veritabanlarının güncellenmesinin hala CBS ve modern harita üretimi için acil bir sorun olduğu gerçeği unutulmamalıdır. Bir CBS veritabanı, objeleri farklı seviyelerde sunabilmeli ve çözünürlük seviyeleri arasında ortaya çıkabilecek değişiklikleri destekleyebilmelidir. Her çözünürlük seviyesindeki obje tanımlarından başlamak üzere, bu seviyeler arası bağlantılar formal olarak tanımlanmalı, bir seviyede yapılan değişiklikler diğer seviyelerden de görülmelidir (Kilpelainen, 1997). Tüm bu gereksinimler MRDB nin geliştirilmesi gerekliliğini işaret etmektedir. 3.7 MRDB İçin Nesne Yönelimli Yaklaşım MRDB nin amaçlarından biri genelleştirme sürecinin otomasyonunu sağlamaktır. Aynı zamanda iyi bir MRDB modelinin oluşturulması için de çok iyi seçilmiş ve tanımlanmış genelleştirme işlemlerine ihtiyaç vardır. Dolayısıyla bu iki sürecin birbirleriyle bağlantılı olduğu söylenebilir. İyi bir genelleştirme için kendi içinde tutarlı veriye ve amaca uygun olarak seçilmiş bir veri modeline ihtiyaç vardır. Hardy ve diğerleri (2003), genelleştirmenin gereksinimlerini tanımlarken veritabanlarına da yer vermiş ve iyi bir genelleştirme için gerekli olan veri modelinin özelliklerini beş madde halinde sıralamıştır: 1. Farklı özellikteki harita objeleri farklı obje sınıflarında yer almalıdır. Eğer genelleştirme sırasında şehir içi yollar oto yollardan ayrılmak isteniyorsa yalnız yollar diye bir sınıfın olması yeterli değildir. 50

51 2. Obje kodlaması (feature coding) tutarlı olmalıdır. Eğer bir yol ile bina arasındaki bir çizgi bazen bina bazen yol kenarı bazen de her iki sınıfta da yer alırsa bu veri modeliyle iyi bir genelleştirme yapmak çok zor olacaktır. 3. Veri geometrik olarak temiz olmalıdır. Yani geometrik veri, uyuşumsuzluğa sebep olacak çift sayısallaştırmalardan arındırılmış, obje tipleri belirlenmiş ve topolojisi kurulmuş olmalıdır. Genelleştirme yeteri kadar zor bir işlemdir. Ancak iki çizginin birbirini kesip kesmeyeceğini ya da iki ana noktası olan bir alanın ayrılıp ayrılmayacağını bilmeden yapılan genelleştirme daha da zor bir hal alır. 4. Veri sürekli olmalıdır; farklı ortamlardaki verinin ayrı ayrı genelleştirilip daha sonra bütünleştirilmesi çok büyük problemlere sebep olur. 5. Yapı açık bir şekilde saklanmalıdır. Genelleştirme obje komşuluk ilişkilerinin analizlerinin tekrarlandığı bir işlemdir. Bu tür analizler tekrarlı kod (indeks) incelemeleri sonrasında yapılan geometrik analizler ile gerçekleştirilir. Fakat bunun için fazladan harcanan zamanın bir kayıp olacağı göz ardı edilmemelidir. Bu nedenle genelleştirme öncesi açık bir yapı kurulması gerekmektedir. Söz konusu bu özellikler, genelleştirme için gereklidir. Genelleştirmenin bu gibi gereksinimleri içermesi, MRDB nin de gösterim ve veritabanı modeli olarak iyi modellenmiş bir veri yapısına sahip olması zorunluluğunu ortaya koymaktadır. Aksi taktirde yapılan çalışmaların başarı ile sonuçlanması beklenmemelidir. Günümüzde gelişmekte olan MRDB modelleri ve genelleştirme yöntemlerinde nesne yönelimli yaklaşımların kullanılması önerilmektedir. Zira öne sürülen modellerin bir çoğu nesne yönelimli mantığa dayandırılmaktadır. Çünkü Hardy (2000) nin de belirttiği gibi ilişkisel veritabanları yeryüzü gerçekliğinin en iyi şekilde modellenebilmesi için gerekli olan çok büyük hacimlerdeki karmaşık veriler için tasarlanmamıştır. Ayrıca ilişkisel veritabanları zamana bağlı olarak yapılması gereken veri güncelleme işlemi için gerekli olan veri grubu uyarlaması (dataset versioning) ve uzun iş görme imkanlarını desteklememektedir. Nesne yönelimli veritabanlarında tüm yeryüzü gerçekliği kendi aralarındaki yapısal bilgileri ve referansları tutabilen objeler halinde tanımlanır ve özetlenir. Tüm objeler nesne sınıflarına aittir ve her bir sınıf birden fazla objeye sahip olabilir. Fakat her 51

52 obje sadece bir sınıfın üyesi olabilir. Nesne sınıfı, bir objenin hangi değerleri alabileceğini tanımlar. Söz konusu değerler (sayısal, sözel, tarih gibi.) basit veri türlerinden olabileceği gibi, daha özel türleri de (geometri, konum, raster ve tablo) kapsayabilir (Hardy, 2000). Nesne yönelimli veritabanlarının ana fikri objeler üzerine tanımlanmış yöntemlerdir. Bu yöntemler obje davranışlarına (behaviours) bağlıdır. Davranışların, uygulamanın bir parçası olarak tanımlanmasının yerine veritabanı şemasının bir parçası olarak tanımlanması nesne yönelimli paradigmanın temel fikridir. Nesne yönelimli veritabanında objeler birbirleri ile mesajlar ile haberleşir. Mesajlar ile alınan komutlar ile obje hangi davranışı göstereceğine karar verir ve harekete geçer. Örneğin bir obje, genelleştirme ile ilgili bir mesaj aldığında, hangi davranışı başka bir deyişle hangi genelleştirme işleminin kullanılacağına karar vererek sınıfının ve komşu objelerin özelliklerini kontrol edip harekete geçer (Hardy, 2000). Nesne yönelimli veritabanları, yeni obje sınıflarını mevcut sınıflara bağlı olarak tanımlanmasını sağlama özelliğini taşırlar (miraslanma). Yeni sınıflar yerlerini değiştirmedikçe veya yeniden tanımlanmadıkları sürece üst sınıf ya da sınıfların özelliklerini (değerler, referanslar, davranış yöntemleri) taşırlar. Objeler de davranışlarını üst sınıflardan alırlar. Miraslanma özelliği kullanılarak sınıflar arası hiyerarşiler kurulabilir ve sürdürülebilir. Nesne yönelimli veritabanlarının diğer bir temel prensibi de polimorfizma dır. Bu özellik sayesinde farklı obje sınıfları aynı mesaja farklı davranışlarla cevap verebilirler. Bu da genelleştirme için önemli bir avantaj olarak kullanılabilir. Özellikle sınır basitleştirmesine dair yapılan genelleştirmelerde genelleştirme yönteminin bina gibi insan yapımı objeler için farklı, göl gibi doğal objeler için farklı bir davranış gösterebilir. Bu durumda nesne yönelimli yaklaşımda harita objeleri, veritabanı şemasında tanımlı genelleştirme davranışları olan objeler halini alır. Günümüz veri yönetim teknolojisi bütün uygulama gereksinimlerinin tek bir gösterime entegre edildiği merkezi gösterim paradigmasına (centralized representation paradigm) dayanmaktadır. Diğer tüm uygulamalara yönelik sunumlar ise daha önce oluşturulmuş tek sunumdan türetilmektedir view mechanism. Tek sunum mekanizmasının bazı kısıtlamaları vardır. İlişkisel veritabanı yönetim 52

53 sistemlerinde (DBMSs) miraslanmadaki belirsizlikler yüzünden tek sunum mekanizması kullanılarak verilerin güncellenmesi mümkün değildir. Nesne yönelimli veritabanı yönetim sistemlerinde ise sunum tanımları mümkün olduğunca basit bir şekilde sınırlandırılmıştır. Çünkü veri modelini yöneten kurallar daha karmaşık sunum tanımlarında uyuşumsuzluklara neden olmaktadır (The MurMur Consortium, 2000). Günümüzde kullanılan veritabanı yönetim sistemleri çoklu gösterimlerin desteklenmesi için sınırlı imkanlar sağlar. İlişkisel sistemler farklı gösterim seviyelerini desteklemek için görüntüleri kullanır. Gösterim seviyelerinin desteklenmediği durumlarda tüm yük kullanıcıya düşmektedir. Bu durumda kullanıcı, veritabanında ilgili tabloları bağlamak ve gerekli görülen yeni kuralları sisteme tanıtmak için yapay ve sistem dışı anahtarları (artificial and foreign keys) kullanmalıdır. Nesne yönelimli ya da nesne ilişkisel veritabanı yönetim sistemleri ise çoklu gösterimler için bazı ek destekler sağlar. Genelleştirme/özelleştirme hiyerarşileri ve sisteme özgü obje tanımlayıcılarının kullanımı buna örnek gösterilebilir. Bu destekler tam anlamıyla kullanılabilecek bir çoklu gösterime ulaşmak için henüz yetersizdir (The MurMur Consortium, 2000). 3.8 Değerlendirme Çoklu gösterim veritabanları, uygulamada kullanılan verinin yoğunluğunun azaltılması, farklı amaç ve ölçekteki gösterimlerin otomatik olarak elde edilmesi, otomatik genelleştirme ve güncelleme işleminin hızlı bir şekilde yapılması konularındaki mevcut problemlerin aşılması için ortaya atılan bir yaklaşımdır. Dolayısıyla CBS de kullanılan veri modellerinin en az bu alanda yararlanılan teknolojiler kadar güncel ve gelişmiş olmasını sağlayacak bir yapıdır. Bu konuda National Center for Geographic Information and Analysis de yapılan ilk çalışmaların ardından Fin Jeodezi Enstitüsü nde (Finnish Geodetic Institude) önemli çalışmalar yapılmıştır. Ayrıca Avrupa Birliği destekli olarak yapılan MurMur (Multi-representations and multiple resolutions in geographic databases) projesi kapsamında MRDB yaklaşımı ile daha verimli ve etkin olarak çalışan veritabanları ve dolayısıyla CBS modeli elde edilmeye çalışılmıştır. Yine Almanya da devam eden WIPKA (Wissensbasierter Photogrammetrisch-kartographischer Arbeitsplatz) projesi 53

54 ile ATKIS projesinin sonuçları MRDB kullanılarak ele alınmaktadır (Hampe ve diğ., 2003). Günümüzde bir çok Avrupa ülkesinin işbirliği ile yürütülen GiMoDig (Geospatial info-mobility service by real-time data-integration and generalisation) projesi ile de MRDB nin başka bir uygulama alanı olan navigasyon konusunda çalışmalar yapılmaktadır. Sonuç olarak MRDB üzerine yapılan çalışmaların yoğunluğu konunun bilimsel açıdan ne kadar önemsendiğinin bir göstergesidir. Bu tezde araç navigasyon haritalarının tasarımı MRDB temelli olarak ele alınacaktır. Bu amaçla Bölüm 4 de navigasyon konusu ile ilgili genel bilgiler verilecektir. 54

55 4. NAVİGASYON Navigasyon, insanların hayatı boyunca sık sık gerçekleştirdiği işlerin başında gelir ve günlük hayatın bir parçasıdır (Timpf ve diğ, 1992). İnsanlar, yüzyıllar önce yön bulma ihtiyacı ile şekillenen navigasyon işlemini, farklı yöntemler kullanarak gerçekleştirmişlerdir. Zamanla bu konuda çalışmalar yapılmış ve navigasyon işlemi, harita ve pusula kullanımıyla bütünleşmiştir. Günümüzde ise navigasyon, gelişmekte olan konum belirleme ve iletişim tekniklerini, sayısal haritaları, bilgisayar ve avuç içi araç teknolojilerini kullanan, özel olarak tasarlanmış navigasyon sistemleri aracılığı ile yapılmaktadır (Ulugtekin ve diğ., 2004). Bu sistemler navigasyonu, daha ilgi çekici ve kolay bir hale getirmiştir. Aynı zamanda bu gelişmeler ile navigasyon, günlük hayatın parçası olan sıradan bir aktivite olmaktan çıkıp bir çok teknolojiyi içinde bulunduran bir pazar haline gelmiştir. Navigasyon işlemi denizde ve havada rota, karada ise güzergah belirleme ve yön bulma gibi çok farklı uygulama alanında bir gereklilik olarak kendini göstermektedir. Bu sebeple uygulama alanlarına göre uçak, gemi, araba navigasyonu ya da kişisel navigasyon gibi çeşitli isimler almaktadır. Her ne kadar bu navigasyon yöntemleri, amaç ve uygulama ortamına bağlı olarak ortaya çıkan kısıtlamalar sebebiyle önemli farklılıklar içerse de yol bulma isteği tüm bu yöntemlerin temelini oluşturmaktadır. Navigasyon, hangi uygulama alanında kullanılırsa kullanılsın temel bazı gereksinimleri olan bir işlemdir. Bu gereksinimler Nissen ve diğerleri (2003) tarafından genel olarak; işlem başlangıç noktasının konumu, kullanıcının anlık konumu, varış noktasının konumu, işlem sırasında kullanılacak yöntem(ler) ve kullanılacak yönteme göre yapılacak hesaplar şeklinde belirlenmiştir. 55

56 Söz konusu konum bilgisi, kullanılan sistemin özelliklerine göre koordinat ya da adres gibi bilgileri kapsamaktadır. Bu gereksinimlerden anlaşılacağı gibi konum verisi ve bu veriyi elde etmede kullanılan teknolojiler navigasyon işleminin ve bu amaçla tasarlanmış sistemlerin temel bileşenlerinden birini oluşturmaktadır. Günümüzde bu amaçla farklı uygulamalarda Global Konum Belirleme Sistemleri (GPS) ve Atalet Seyir Sistemleri (INS), OMEGA, Loran C ve benzeri teknolojiler kullanılmaktadır. Navigasyon sistemlerinin diğer bileşenleri ise haritalar, iletişim sistemleri ve tüm bileşenleri bir araya getiren bilgisayar ve elektronik teknolojileri olarak özetlenebilir. Navigasyon sistemlerinde kullanılan konum belirleme yöntemleri, bu yöntemlerin kullanım alanları ve iletişim sistemleri Avcı ve Doğru (2002) tarafından incelenmiştir. Bu çalışmada özellikle araç navigasyonu konusuna değinilecek ve bu sistemlerde kullanılacak olan haritaların tasarımı çoklu gösterimler çerçevesinde ele alınacaktır. 4.1 Araç Navigasyonu ve İlgili Teknolojiler Araç navigasyonunun temel amacı, araç kullanıcısının özellikle yabancı bir ortamda yapacağı hareketlerin, bir sistem dahilinde, gerekli yönlendirmeler yapılarak desteklenmesidir. Burada sözü edilen ortam yol ağlarıdır. Bir yol ağında navigasyon düşünüldüğü zaman öncelikle o ağın fiziksel özellikleri tanımlanmalıdır. Daha sonra bu tanımlara göre navigasyon şartları ortaya konulmalı ve ilerleme, durma, duraklama, dönme gibi navigasyon işlemleri formalize edilmelidir. Böylelikle oluşturulacak model tamamlanmış olacaktır. Ağın fiziksel özellikleri tanımlanırken ağı oluşturan yolların türleri (otoyol, anayol, ara yol vb.), yönelimleri (doğu-batı, kuzey-güney vb.), isimleri, ara yolların ana yollarla bağlantıları, şehir içinden ya da dışından geçen yollar vb. özellikler kavramsal ve matematiksel olarak tanımlanmalıdır (Timpf ve diğ., 1992). Yol ağının matematiksel modeli genellikle grafiktir. Bu yapıya göre yollar temel olarak düğüm noktası ve kenar olmak üzere iki ana elemandan oluşur. Söz konusu matematiksel model graph teorisi gibi farklı yöntem ve teoriler kullanılarak oluşturulur ve uygun formalizasyon dilleri kullanılarak tanımlanır. 56

57 Araç navigasyon sistemleri, özellikle Japonya, Avrupa ve Amerika da, son yıllarda yapılan çalışmalarla, otomobil endüstrisinin önemli bileşenlerinden biri olmuştur (Uluğtekin ve diğ. 2004). Önceleri lüks otomobillere standart bileşen olarak eklenen bu sistemler, şimdilerde her sınıf otomobil için kullanılmaya başlanmıştır. Dahası, bu alanda Akıllı Ulaşım Sistemleri (ITS) kapsamında yapılan çalışmalar sürücüsüz araç (otomatik sürüş) modellerinin geliştirilmesine kadar ilerlemiştir. Günümüzde Japonya da 10 Avrupa da ise 2 milyon araç navigasyon sistemi kullanılmaktadır ve her yıl tüm dünyada 2 milyon sistem özellikle yeni araçlarda kullanıma sunulmaktadır (Pekinken ve Rainio, 2002). Türkiye de ise bir süredir araç takip sistemleri üzerine yürütülen çalışmalar navigasyon sistemlerini de kapsayacak şekilde genişletilmeye başlanmıştır. Bu konuda sürdürülen bazı çalışmalar TÜBİTAK tarafından da desteklenmektedir. Aynı zamanda otomobil sektöründeki şirketler de konu üzerine çalışmalar yapmaya başlamışlardır. Bunlara ek olarak, İstanbul Teknik Üniversitesi ve Ortadoğu Teknik Üniversitesi nde lisans ve yüksek lisans tezleri ve Araştırma Geliştirme Projeleri kapsamında çalışmalar yapılmaktadır. Bu konuda ülkemizde bazı pilot uygulamalar başlamış olsa da henüz tam olarak çalışan bir araç navigasyon sistemi tasarımı yapılmamıştır. Araç navigasyon sistemlerinde kullanılan yöntemler; en kısa ya da en uygun yoldan ya da amaca yönelik uğrak noktaları üzerinden ulaşım olarak üçe ayrılmaktadır. Bu yöntemler dahilinde çeşitli hesaplar yapılarak güzergah belirlenmektedir. Günümüzde araç radyosu üreten bir çok firma, bu tür hesaplamaları yapan araç navigasyon sistemlerini de üretmektedir (Pekinken ve Rainio, 2002). Bu sistemlerde, temelde, GPS ya da başka bir teknik ile belirlenen konum bilgisi haritalar ile ilişkilendirilmekte ve sistem dahilinde kullanılan araç içi (Pocket PC, PDA vb.) bilgisayara bağlı hard disk, CD ya da DVD gibi araçlar yardımı ile güzergah belirleme ve rehberlik hizmetleri sağlanmaktadır (Bkz. Şekil 4.1). Bu hizmetlerin kullanıcıya görsel olarak sunumunda ise haritalar kullanılmaktadır. Aynı zamanda sesli uyarı sistemleri de gerektiğinde yapıyı desteklemektedir. Bu çalışma kapsamında araç navigayonunda kullanılan yol haritalarının tasarımı üzerine durulduğu için navigasyon sistemlerinde kullanılan diğer bileşenler ayrıntılı olarak ele alınmayacaktır. 57

58 4.2 Navigasyon Haritalarının Gereksinimleri Navigasyon sistemleri, iki temel bileşenden oluşmaktadır: Sistemi oluşturan elektronik aksam ve sistemden yararlanan kullanıcı. Eğer söz konusu olan araç navigasyonu ise kullanıcı aynı zamanda araç sürücüsüdür. Sistemde kullanıcı ile makine arasındaki iletişimi başka bir deyişle temel bilgi iletişimini sağlayan parça ise haritadır. Şekil 4.1: Araç içi donanım (URL1) Navigasyon haritalarının sunum ortamı bilgisayar ekranıdır. Bu nedenle navigasyon haritaları tasarlanırken klasik harita tasarım kriterlerinin yanı sıra ekran haritalarının tasarımı konusuna da önem verilmeli ve bu konu ile ilgili kısıtlar dikkate alınmalıdır. Dahası navigasyon haritalarının sunulduğu ekranların boyutları gün geçtikçe küçülmektedir. Örnek olarak günümüzde kişisel navigasyonda araç olarak cep avuç içi bilgisayarlar hatta telefonları kullanılmaktadır. Bir çok cep telefonu üreticisi firma yeni ürünlerin tasarımını, fonksiyonlarını ve bellek kapasitelerini bu amaca yönelik olarak düzenlemektedir. Araç navigasyonun da ise yine sınırlı sunum ekranları olan (ortalama 11 9 cm) araç içi bilgisayarlar sıklıkla kullanılmaktadır (Bkz. Şekil 4.2). 58

59 Şekil 4.2: Örnek donanımlar (Avcı ve Doğru, 2002; URL2) Bu durumda navigasyon haritalarının tasarımında bu kısıt da göz önünde bulundurulmalıdır. Ülkemizde, İnternet dolayısıyla ekran haritalarının tasarımı konusunda Uluğtekin ve diğerleri (2002, 2003) tarafından yapılan çalışmalar ile bu alanda dikkat edilmesi gereken hususlar ortaya koyulmuştur. Küçük boyutlu sunum araçlarına yönelik olarak yapılacak tasarım konusunda da Finlandiya, İsveç ve Almanya daki bazı kurum ve üniversitelerin katılımıyla sürdürülen GiMoDig projesi çerçevesinde çalışmalar yapılmaktadır (Nissen ve diğ., 2003). Aynı zamanda Nivala ve Sarjakoski (2003) navigasyon haritaları tasarımında dikkat edilmesi gereken kullanıcı istekleri üzerine bir çalışma yapmıştır. Bu çalışmalar kapsamında elde edilen sonuçlara dayanılarak; navigasyon haritalarının, kullanıcının, gerektiğinde ise başka elemanların konumunu göstermesi gerektiği, güzergah bilgilerini görsel olarak sunabilmenin sistemin bir parçası olduğu, navigasyon haritalarının tasarımında kullanılacak işaret ve gösterilecek objelerin boyutlarının ve yazıların türlerinin kullanıcı tarafından kolay anlaşılabilmesi için çok iyi seçilmesi gerektiği, resimsel işaretlerin ve renk değişkeninin kullanımının anlaşılırlığı arttıracağı, harita veri formatı seçiminin bellek probleminin aşılması için çok büyük önem arz ettiği, ve haritada gösterilmesi gereken detay sınırının yine haritanın anlaşılırlığı bakımından önemli bir parametre olduğu söylenebilir. 59

60 Bu çalışmada, navigasyon haritaları tasarımında dikkat edilmesi gereken kartografik kriterlerden daha çok bu haritalarda gösterilmesi gereken detay miktarı üzerinde durulacak ve bu kapsamda navigasyon amaçlı kullanılacak bir yol haritasının geometrik ve topolojik tasarımının nasıl olması gerektiği sorusuna cevap aranacaktır (Bkz. Bölüm 5.3). Bu kapsamda yapılan çalışma MRDB ile ilişkilendirilecektir. 4.3 Navigasyon Haritaları ve MRDB Araç navigasyon haritaları, daha önce de belirtildiği gibi navigasyon sistemi içerisinde araç sürücüsünün yönlendirilmesinde bilgi iletişim aracı olarak kullanılan haritalardır. Bu aşamada bu haritadan bilgiyi alacak olan kullanıcının istekleri göz önünde bulundurulmalıdır. Kullanıcı, sistemden, yeryüzü gerçekliğini mümkün olduğunca iyi bir şekilde gösterilmesini ister (Uluğtekin ve diğ., 2004). Bu da doğrudan sistem dahilinde kullanılacak olan haritanın içerdiği detay ile ilişkilidir. Navigasyon haritaları optimum düzeyde detay içermelidir çünkü fazla detay haritaların anlaşılırlığını azaltan bir etkendir. Bu amaçla navigasyon haritaları için kullanılan ve kullanılabilecek olan gösterim seviyeleri incelenmelidir. Burada sözü edilen gösterim seviyeleri MRDB nin içerdiği gösterim seviyeleri ile aynıdır. Dolayısıyla navigasyon haritalarının tasarımı MRDB kapsamında ele alınmalı ve bu haritalar için hazırlanan veritabanları bu amaca hizmet edebilecek bir yapıda olmalıdır. MRDB nin navigasyon haritalarının tasarımında kullanılması gerekliliğinin bir diğer sebebi de MRDB sisteminin yararlarından biri olan otomatik güncelleme olanağıdır. Çünkü navigasyon, sürekli olarak bilgi iletişimi ve güncellemeyi gerektiren bir işlemdir. Anlık trafik ve yol durumlarını, hava raporlarını, konum değişikliklerini, yol ağlarındaki geometrik değişiklikleri içeren bilgiler araç navigasyonu için kritik önem taşımaktadır. Bu kapsamda sözel veriler, internet, GPRS, radyo dalgaları ve benzeri yöntemler kullanılarak sisteme dahil edilebilir (Nissen ve diğ., 2003). Fakat yol ağlarındaki geometrik değişiklikler ancak altlık olarak kullanılan haritaların güncellenmesi ile mümkün olacaktır. Bu nedenle navigasyon haritaları hızlı güncelleme olanağına sahip bir yapıda modellenmeli ve tasarlanmalıdır. Bu ihtiyaç MRDB ile karşılanabilir. 60

61 4.4 Değerlendirme Tüm Dünyada ilgi ve heyecanla izlenen, üzerine bir çok bilimsel çalışmanın yapıldığı navigasyon, Türkiye de de gelecek on yıla damgasını vuracak konuların başında gelmektedir. Günümüzde bir çok yabancı firma Türkiye pazarına girmek için girişimlerde bulunmaktadır. Fakat önemli olan kendi ürünümüzü ortaya koymak için ne gibi çabalar sarf edildiğidir. Bu bölümde navigasyon konusuna değinilmiş, navigasyon teknolojileri ve navigasyon haritaları konusunda bir açılım yapılmıştır. Uygulama bölümünde de navigasyon haritalarının MRDB kapsamında tasarımı üzerine durulmakta ve navigasyon çözümleri bulunan CBS yazılımlarında yapılan testlere yer verilmektedir. 61

62 5. UYGULAMA 5.1 Çalışmanın Amacı ve Uygulama Adımları Bu çalışmada, araç navigasyon sistemlerinde kullanılacak olan yol haritalarının tasarımının, çoklu gösterim veri tabanları (MRDB) perspektifinde incelenmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda yol ağlarının algılanması en zor parçalarını oluşturan kavşak yapıları ele alınmış ve öncelikle yol ağlarında karşılaşılabilecek olan kavşak türleri araştırılmıştır. Bu kavşaklar arasında algılama açısından en karmaşık yapıda olanları belirlenmiş ve uygulama bölgesinde bulunan farklı türdeki kavşaklara ait veriler elde edilmiştir. Daha sonra çoklu gösterimlerin temel bileşenlerinde biri olan gösterim seviyeleri belirlenmiş ve örnek kavşakların her bir gösterim seviyesindeki ilişkileri tanımlanmıştır. Ayrıca tanımlanan bu ilişkiler matematiksel olarak modellenmeye çalışılmış ve uygun bir dil kullanılarak formalize edilmiştir. Çalışmanın daha sonraki aşamalarında, navigasyon sistemlerinde kullanılması önerilen farklı seviyelerdeki gösterimler, navigasyon sürecinin temel işlemleri olan en kısa yol ve optimum güzergah belirleme hesapları yapan üç ayrı yazılımda test edilmiştir. Farklı gösterim seviyelerindeki kavşakların bu testlerde göstermiş oldukları performanslar incelenmiş ve çalışmanın tüm aşamalarında elde edilen sonuçlar değerlendirilerek günümüzde yapılan uygulamalara yönelik öneriler sunulmuştur. 5.2 Kavşak Türlerinin ve Uygulama Alanının Seçimi Kavşaklar Kavşaklar, kent içi veya kent dışı karayollarında araç ile aracın ve/veya araç ile yayaların iki, üç ya da daha fazla yol ile kesiştiği yerlerde trafik akımının; 62

63 sürekliliğinin kesilmesi, emniyetin azalması, hızın azalması, durma ve gecikmelerin artması, taşıt işletme maliyetlerinin artması, kapasitenin azalması gibi olumsuzlukların giderilmesi amacıyla yapılan bir mühendislik yapısı olup yolun bir parçası olarak görev yapmaktadır. Kavşaklar genel olarak trafik yoğunluğu az olan yollarda hemzemin (eş düzey), trafik yoğunluğu fazla olan ya da tam erişme kontrollü yollarda (otoyollar) farklı düzey (seviyeli) olarak düzenlenir (Tunç, 2003). Kavşakların tasarımı daha çok trafik ve yol mühendisliğinin ilkelerine bağlı olarak çeşitli parametreler dikkate alınarak yapılmaktadır. Bu çalışma kapsamında kavşakların geometrik tasarımı üzerine durulmaktadır, çünkü navigasyon sistemlerinde kullanıcılara, haritalar aracılığıyla yol ağlarının dolayısıyla da kavşakların geometrileri sunulmaktadır. Bunlara ait trafik yoğunluğu, yol yapısı, kavşak türleri gibi diğer bilgiler ise çeşitli uyarı mekanizmaları ile sisteme dahil edilmektedir. Bu nedenle çalışmanın bu bölümünde diğer tasarım kriterlerine değinilmeyecektir. Eş düzey kavşaklar geometrilerine göre; T ve Y tipi, dik ya da eğik kavşak gibi isimler almaktadır. Bu kavşak tipleri Şekil 5.1 de gösterilmiştir. Seviyeli kavşaklar da Şekil 5.2 de görüldüğü gibi geometrilerine göre; yonca (tam ya da yarım), T (trompet), Y tipi, baklava tipi, yönlendirici tip ve dönel tip kavşaklar gibi türlere ayrılmaktadır Uygulama Bölgesinin ve Kullanılacak Kavşakların Belirlenmesi Özellikle trafiğin yoğun olduğu şehirlerde, bu yoğunluğu azaltmak için çeşitli kavşak türleri sıklıkla kullanılmaktadır. Dolayısıyla yol ağlarında eş düzey ya da seviyeli bir çok kavşak türü ile karşılaşılmaktadır. Bu sebeple uygulamada hangi tür kavşakların kullanılacağına karar verilebilmesi için temel kriterler belirlenmiştir. Bu kapsamda uygulamada kullanılacak olan kavşaklar; pratikte sıklıkla kullanılan, 63

64 geometrik, dolayısıyla algısal karmaşıklığı yüksek ve farklı türlerden olmalıdır. Dik ve Eğik Kavşaklar Dönüş Şeritli Kavşaklar T- Kavşağı Dönüş Şeritli T- Kavşağı Çatal Kavşak Dönüş Şeritli Çatal Kavşak Y- Kavşağı Dönüş Şeritli Y- Kavşağı Kanallanmış Y-Kavşağı Yayılmış Kavşak Şekil 5.1: Eş düzey kavşak türleri (Öztaş, 2003) 64

65 T veya Trompet Y Tipi Yarım Yonca Yaprağı Yonca Yaprağı Baklava Tipi Yönlendirici Tip Dönel Tip Şekil 5.2: Seviyeli kavşak türleri (Öztaş, 2003) Özellikle otoyollar ve ana arterlerde kullanılan seviyeli kavşaklar algısal karmaşıklık derecesi yüksek olan kavşakların başında gelmektedir. Bu amaçla yapılan çalışmada, farklı türden seviyeli kavşakların sık olarak kullanıldığı, İstanbul un trafik yükünün büyük bir kısmını taşıyan, TEM (Transit European Motorway) otoyolu uygulama alanı olarak seçilmiştir. Tüm çalışmalar, TEM otoyolunun Ümraniye Çifte Kaynak, Beylik Tepe ve Ümraniye Tepesi mevkilerinde bulunan bağlantı yolları ile geçişi 65

66 sağlayan kavşaklara ait veriler üzerinde yapılmıştır. Şekil 5.3 de bu kavşaklara ait hava fotoğrafları görülmektedir. Şekil 5.3: Uygulamada kullanılan kavşaklar (İBB, 1999) 5.3 Gösterim Seviyeleri Bölüm 3.5 de belirtildiği gibi tek bir veritabanından farklı uygulamalara yönelik olarak otomatik harita üretimini amaçlayan MRDB nin temel bileşenlerinden biri gösterim seviyeleridir. Söz konusu gösterim seviyeleri, temel ve uygulamaya bağlı olarak sayısı değişebilen yüksek seviyeli gösterimler olarak iki ana grupta toplanmaktadır. Yüksek seviyeli gösterimler, temel ya da kendinden daha düşük seviyelerden otomatik olarak türetilen gösterimlerdir. Çalışma kapsamında temel gösterim seviyesi (birinci seviye) olarak uygulama alanını içeren 1:5000 ölçekli haritalar kullanılmıştır. Şekil 5.4 de de görüldüğü gibi bu seviyede kavşaklar çok detaylı bir şekilde gösterilmektedir. Dolayısıyla en fazla veriyi içeren temel seviye, yeryüzü gerçekliğini en iyi temsil eden gösterim seviyesidir. Bu seviyenin her uygulamada altlık olarak kullanılamayacağı açıktır. Yapılan çalışmada temel seviyenin yanı sıra 3 farklı gösterim seviyesi incelenmiştir. İkinci ve üçüncü gösterim seviyeleri, araç navigasyon sistemlerinin kullanıcıları olan sürücülerin, haritada yeryüzü gerçekliğini en iyi şekilde görme beklentilerinden yola 66

67 çıkılarak belirlenmiştir. Her iki seviye de, yol ağlarını karmaşık bir hale getiren kavşakların, mümkün olduğunca az veri ile temel seviyeye en yakın gösterimlerini içermektedir. Şekil 5.4 de görülen bu seviyelerde yol ağları ve dolayısıyla kavşaklar tek ve çift yönlü olmak üzere iki ayrı şekilde gösterilmektedir. Dördüncü seviye ise günümüzde araç navigasyon sistemlerinde kullanılan gösterimdir. Bu seviyede kavşaklar yol ağı üzerinde tek bir nokta ile tanımlanmaktadır. 4. Seviye Yol ağı tek çizgi ile gösterilir. Kavşağa ait ayrıntılar gösterilmez. Kavşak iki yolun bağlantısında düğüm noktasal olarak gösterilir. 3. Seviye Yol ağı tek çizgi ile gösterilir. Kavşağa ait ayrıntılar sade bir şekilde belirtilir. Kavşak alansal olarak ele alınır. 2. Seviye Yol ağı gidiş ve dönüş olarak iki ayrı çizgi ile gösterilir. Kavşağa ait ayrıntılar sade bir şekilde belirtilir. Kavşak alansal olarak ele alınır. Temel Seviye 1:5000 ölçeğinde ayrıntılı bir gösterim. Yol ağları iç ve dış sınırları ile gösterilmiş. Şekil 5.4: MRDB için gösterim seviyeleri 67

68 Daha önce de belirtildiği gibi temel seviye uygulamalar için kullanılmaz. Bu gösterim seviyesi, farklı uygulamalarda kullanılacak olan gösterimlerin türetildiği temel veriyi içermektedir. Bu sebeple çalışmada temel gösterim üzerine ayrıntılı bir inceleme yapılmamıştır. Son gösterim seviyesi de yeryüzü gerçekliğini yansıtmada yetersiz kaldığı için araç navigasyon haritalarında genel güzergah gösteriminin dışında kullanılmamalıdır. Çalışmanın ilerleyen aşamalarında ikinci ve üçüncü gösterim seviyelerinin navigasyon amaçlı kullanımları irdelenecektir. 5.4 Formalizasyon MRDB nin en önemli yararlarından biri Kilpelainen (1995b) tarafından incremental genelleştirme olarak tanımlanan otomatik güncellemeye olanak sağlamasıdır. Otomatik güncelleme, temel seviyede yapılan değişikliklerin tüm seviyelerde otomatik olarak uygulanmasını amaçlamaktadır. Bölüm 3.5 de açıklanan MRDB yapısında belirtildiği gibi bunun sağlanabilmesi için farklı gösterim seviyelerinin kendi içlerindeki ve birbirleri ile olan ilişkilerinin tanımlanması ve formalize edilmesi gerekmektedir. Başka bir deyişle bu işlem, harita objelerinin ve bu objeler arası topolojik ilişkilerin matematiksel modelinin ortaya koyulması anlamına gelmektedir. Söz konusu ilişkilerin tanımlanması otomatik güncellemenin yanı sıra otomatik genelleştirme işleminin başarılabilmesi için de büyük önem taşımaktadır. Çünkü genelleştirme işlemleri sırasında dikkate alınacak olan ana kurallardan biri topolojinin ölçekten ölçeğe değişmeyeceğidir (Kilpelainen, 1997). Eğer bu ilişkiler iyi tanımlanırsa otomatik genelleştirmenin yapılabilirliği artacaktır. Bu kapsamda yol ağlarının genelleştirmesinde; Kesişen yollar her ölçekte kesişir. Çizgisel ve noktasal objeler arasındaki komşuluk korunur. Binalar her ölçekte yolun aynı tarafında gösterilir. Hiç bir zaman binalar yolların üzerine yerleştirilmez. Yollar her ölçekte arazi alanlarını keser. Yol ağlarında sadece ağın parçaları ele alındığında karşılaşılabilecek temel topolojik ilişki tipleri kesişim ve değme olarak tanımlanabilir. Bunların dışında paralellik ve 68

69 aykırılık gibi durumlar da söz konusudur. Çalışma kapsamında uygulama yapılan kavşak gösterimlerine ait ilişkiler predicate calculus kullanılarak formalize edilmiştir. Predicate calculus Doğru/Yanlış ifadelerine dayalı olan ifadelerden oluşmaktadır. Söz konusu mantıksal ifadeleri oluşturmak için değişkenler ve fonksiyonlar kullanılmaktadır. Her bir fonksiyon predicate olarak anılmaktadır. Ayrıca dilin genel yapısında özel anlamlar taşıyan işaretler de kullanılmaktadır. Bu işaretler aşağıda gösterilmektedir. Noktalama İşaretleri:, ( ) Mantıksal İşaretler: V Λ Noktalama işaretler dil kapsamında ayıraç olarak kullanılmaktadır. Mantıksal işaretler ise özel anlamlar içermektedir. işareti değil anlamına gelir ve bir fonksiyonun tersini gösterir. işareti her, ise en az bir anlamını taşımaktadır. Aynı zamanda belirli sebep sonuç ilişkilerini ve ikili yapıları göstermek için de yol açar, ve Λ ve veya V anlamına gelen işaretler kullanılmaktadır. P ve Q iki ayrı fonksiyon olmak üzere bu fonksiyonların birbirleri ile oluşturdukları ikili kombinasyonlara ait mantıksal sonuçlar Tablo 5.1 de gösterilmektedir. Tablo5.1. İki fonksiyonun mantıksal olarak irdelenmesi P Q PVQ PΛQ P Q Doğru Doğru Doğru Doğru Doğru Doğru Yanlış Doğru Yanlış Yanlış Yanlış Doğru Doğru Yanlış Doğru Yanlış Yanlış Yanlış Yanlış Doğru Uygulamanın bu aşamasında uygulamada kullanılan yol ağı parçalarına ait gösterimler düğüm ve kenardan oluşacak şekilde bileşenlerine ayrılmıştır. Daha sonra bu gösterimlere ait obje ve ilişkiler genel anlamda tanımlanmış ve bu genel tanımlar kullanılarak her bir gösterime ait çözümlemeler yapılmıştır. Tüm tanımlara ait ifadeler predicate calculus kullanılarak yazılmıştır. 69

70 Obje ve ilişkilerin tanımlanması çerçevesinde düğüm noktaları, birbirinden farklı iki yol üzerinde de bulunan noktalar uzayına ait kümenin her elemanı olarak tanımlanmıştır ve bu ifade x ve y yol parçaları ve N noktalar uzayı olmak üzere; n (Düğüm(n) -> (Üzerinde(n,x) Λ Üzerinde(n,y)) Λ (x y) Λ n N) şeklinde yazılmıştır. Aynı yöntem kullanılarak tek bir yol parçası da; her biri noktalar uzayının bir elemanı olan başlangıç ve bitiş noktalarına sahip tüm objeler (x) şeklinde tanımlanmıştır. Aşağıdaki ifade bu tanımın predicate calculus kullanılarak yazılması ile elde edilmiştir. x (Yol(x) -> BşlNoktası(x) Λ BtşNoktası(x)) Λ BşlNoktası, BtşNoktası N Bu kapsamda yol ağının temel elemanları tanımlandıktan sonra bu elemanlar arasındaki temel ilişkiler olan değme ve kesişim durumları da aşağıdaki ifadeler ile tanımlanmıştır. x,y (Bağlanır(x,y) -> Üzerinde((BşlNoktası(x) V BtşNoktası(x)),y) Λ (x y) x,y (Kesişir(x,y) -> ( n(üzerinde(n,x) Λ Üzerinde(n,y)) Λ (n (BşlNoktası Λ BtşNoktası))) Bu ifadelerden ilki değme durumunu açıklamaktadır ve başlangıç ya da bitiş noktası başka bir y yolunun üzerinde olan her x yolu, y yoluna bağlanır anlamını taşımaktadır. Kesişim ifadesi ise x ve y yollarının her ikisinde de bulunan bir düğüm noktasının varlığından yola çıkılarak yazılmıştır. Fakat bu düğüm noktası için her iki yolunda başlangıç ya da bitiş noktası olmama koşulu getirilmiştir. Aksi taktirde kesişim ve bağlanırlık durumlarını birbirinden ayırmak mümkün olmayacaktır. Mevcut yol elemanları ve bunlara ait ilişkiler için yapılan genel tanımlar kullanılarak kavşaklar irdelenmiş ve Şekil 5.5a için aşağıdaki sonuçlar bulunmuştur. 70

71 (a) (b) Şekil 5.5: Örnek kavşak modelleri Yol(x) ->{a,b,c,d,e,f } Düğüm(n) -> {n1,n2,n3,n4,n5} n1 Bağlanır(e,a) n2 Bağlanır(d,a) n3 Bağlanır(c,a) Λ Bağlanır(f,a) n4 Bağlanır(e,b) Λ Bağlanır(f,b) n5 Bağlanır(c,b) Λ Bağlanır(d,b) Aynı yöntemle Şekil 5b nin irdelenmesi sonucunda da aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. Yol(x) ->{ag,ad,bg,bd,e,f } Düğüm(n) -> {n1,n2,n3,n4,n5,n6} n1 Bağlanır(e,ag) n2 Bağlanır(f,ag) n3 Bağlanır(bd,ad) n4 Bağlanır(bg,ad) n5 Bağlanır(f,bg) n6 Bağlanır(e,bd) sonuç olarak yukarıda belirtilen temel ifadeler kullanılarak gidiş ve dönüş şeritlerinin ayrı ayrı tanımlandığı 2. gösterim seviyesindeki tüm yollar tanımlanabilmektedir. Fakat her tür yolun tek bir çizgiyle gösterildiği 3. seviyenin tanımlanmasının yapılabilmesi için ek ifadelerin yazılması gerekmektedir. Çünkü bu seviyede çift ya da tek yönlü olmak üzere iki ayrı yol kavramı vardır. Bu sorunun aşılması için yön bilgisinin sistemde sözel veri olarak kullanılması öngörülebilir. Fakat sorunun sözel verilere bağlı kalınmaksızın matematiksel olarak çözümü predicate calculus ile 71

72 yapılamamıştır. Bu sebeple ileri çalışmalarda graph teorisi gibi farklı matematiksel modeller kullanılmalıdır. 5.5 Nedenleme Aşaması Bu aşamada çalışma kapsamında belirlenen gösterim seviyelerinin otomatik olarak elde edilmesi sırasında kullanılabilecek olan genelleştirme işlemleri belirlenmiştir. Genel anlamda çizgi genelleştirmesi için kullanılan işlemler; seçme, basitleştirme, yumuşatma, abartma, çizgisel birleştirme olarak sıralanabilir. Uygulamada yalnızca belirli bir alanda çizgisel objeler dikkate alındığı için tasarlanması öngörülen navigasyon haritasının tüm elemanları yerleşim, bina vb. için bir yaklaşım ortaya koyulmamıştır. Yapılan uygulama ileride devam edecek olan çalışmalara temel oluşturacaktır. Nedenleme sürecinde kullanılacak olan yapıya ilişkin açıklamalar Şekil 5.6 da yapılmıştır. Açıklamalardan da anlaşıldığı gibi uygulamada kullanılan temel seviye için gösterimde hiç bir değişiklik yapılmamaktadır. Temel seviyede yollar iç ve dış sınırları ile gösterilmekte ve bu gösterim yollara ait refüj, şev, banket gibi detayları da içermektedir. Genel anlamda gösterim çizgiseldir. İkinci seviyede elde edilmesi hedeflenen gösterim gidiş ve dönüş olmak üzere şerit orta çizgilerini içermektedir. Yollara ait diğer ayrıntılar bu gösterimde göz ardı edilir. Bu gösterimi elde etmek için öncelikle seçme ve çizgisel birleştirme işlemleri kullanılmaktadır. Basitleştirme ve yumuşatma işlemleri de ihtiyaca göre kullanılacaktır. Yolların tek bir çizgiyle gösterildiği 3. seviyedeki gösterimin elde edilebilmesi için de yine benzer işlemler kullanılacaktır. Bu gösterim seviyesinde ayrıca öteleme işleminin yapılması gerekmektedir. Son seviyede ise hiç bir detay olmaksızın yalnızca iki yolun kesişimi gösterilmektedir. Bu gösterim seçme işleminin yoğun bir şekilde kullanılması ile mümkün olacaktır. Tüm bu işlemler Şekil 5.7 de şematik olarak gösterilmektedir. 5.6 Navigasyon Yazılımlarında Yapılan Testler Çalışmanın bu aşamasında, araç navigasyon sistemlerinde kullanılması önerilen farklı seviyedeki gösterimler, en kısa yol ve optimum güzergah belirleme gibi hesaplamaları yapan yazılımlarda altlık olarak kullanılmak suretiyle test edilmiştir. 72

73 Buradaki amaç, söz konusu gösterimlerin topolojik yapısının bu tip yazılımlarla gösterdiği uyumu ortaya koymaktır. Bu kapsamda, mevcut verilerin NetCad, AutoCad Map ve MapInfo nun navigasyon çözümü olan RouteView yazılımlarında kullanılabilmesi için belirli düzenleme işlemlerinin yapılması gerekmiştir. Her üç yazılım da çizgi-düğüm veri yapısını kullanmaktadır. Dolayısıyla bu gösterimlerde bir yol, iki düğüm noktası arasında kalan yol parçalarının bir araya gelmesiyle oluşmaktadır. Veri yapısı bu şekilde düzenlenmediği taktirde yazılımlarda düğüm noktalarında ortaya çıkan kesişim ve bağlanırlık ilişkileri tanınmamaktadır. Bu amaçla kavşaklara ait gösterimler AutoCad ve NetCad yazılımlarında düzenlenmiştir ve daha sonra söz konusu yazılımlar kullanılarak mevcut gösterimler üzerinde benzer güzergah sorgulamaları yapılmıştır. Bu sorgulamalar yapılırken öncelikle kullanılan yazılımların tamamında olan standart özelliklerin kullanılmasına dikkat edilmiştir. Böylece standart algoritmaların kullanımına en uygun olan gösterimin belirlenmesi amaçlanmıştır. Başka bir deyişle çalışmanın bu aşamasında yazılımlar arası taşınabilirliği en iyi gösterimin belirlenmesi hedeflenmiştir. 4. Seviye 3. Seviye 2. Seviye Temel Seviye 3. seviyedeki yol ağı tek çizgi ile gösterilir. Bunun için ana yol sınıfındaki objeler seçilir. Kavşak iki yolun bağlantısına atılan nokta ile olarak gösterilir. 2. seviyedeki çift yönlü yollar seçilir, bu yolların gidiş ve dönüş yönleri birleştirilir ve tek çizgi halinde yol orta çizgisi olarak gösterilir. Yol bağlantı noktalarının konumları ötelenir. (çizgi gösterim) Temel seviyedeki yolların sadece iç ve dış sınırları seçilir ve çizgi birleştirme ile gidiş ve dönüş yönlerine (şerit orta çizgilerine) dönüşür. Yol parçalarının bağlantı yerlerine nokta atılır. (Kavşak çizgisel gösterilir) Temel Seviyedeki gösterim kullanılır (İç ve dış sınırları kapsayan detaylı bir gösterim, çizgisel) Şekil 5.6: Nedenleme işlemi Ek A da verilen Şekil A.1 ve A.2 de 2. ve 3. gösterim seviyelerinde RouteView yazılımı kullanılarak yapılan sorgulamalar görülmektedir. Yolların tek çizgi ile ifade 73

74 edildiği 3. gösterim seviyesinde yapılan sorgulama sonucunda yazılım en kısa yolu farklı bir renk ile göstermiştir. Teorik olarak elde edilen sonuç en kısa yoldur. Fakat elde edilen sonucun pratikte kullanılması mümkün değildir. Çünkü söz konusu sorgulamada seçilen bazı yollar tek yönlüdür ve araç girişine uygun değildir. Şekil A.2 de gösterilen 2. gösterim seviyede ilgili seçimler yapılırken trafik akışı sağdan olan bir sistem baz alınmış ve gidiş dönüş yönleri buna bağlı olarak belirlenmiştir. Bu yönler yine şekil üzerinde oklar ile gösterilmiştir. Aynı başlangıç ve bitiş noktaları seçilerek yapılan sorgulamada bu kez farklı bir sonuç elde edilmiştir. Bu teoride en kısa yol olmasa da pratikte kullanılabilecek yol seçeneğini vermektedir. Yani doğru sonuçtur. Şekil A.3 de her iki sorgulama arasındaki farkların daha kolay anlaşılabilmesi amacı ile birlikte gösterilmektedir. Uygulama kapsamında kullanılan tüm yazılımlarda benzer sonuçlar elde edilmiştir. Sonuç olarak tek çizgi ile yapılan gösterimde en kısa yol bulunmasına yönelik sorgulamalarda belirli problemler yaşanmaktadır. Bu kapsamda yaşanan sorunu aşmak için çift yönlü yollar iki kez sayısallaştırılıp bağlantılı olan yollar belirlenip uygun bağlantıların kurulması sağlanabilir. Fakat bu durumda da uygulamada söz konusu çift sayısallaştırılmış yolların seçimi sırasında kullanıcı hangi yolu seçtiğini anlayamayacaktır. Dolayısıyla bu çözümün kullanılabilirliği sınırlıdır. Bu nedenle mevcut yapının 2. gösterim seviyesine uygun olarak tasarlanması gerekmektedir. Uygulama sırasında gidiş ve dönüş şeritlerinin ayrı gösterildiği seviyede yapılan sorgulamalarda da belirli problemler yaşanmıştır. Pratikte pek karşılaşılmasa da bir kullanıcı, hiç bir uğrak noktası belirlemeksizin seyahate başladığı noktaya dönmek isterse ya da sorgulamaya bağlı özel bazı durumlarda 2. seviyede yapılan sorgulamalarda da 3. seviyede yaşanan sorunlar ile karşılaşılabilmektedir (Bkz. Şekil A.4). Başka bir deyişle model çalışmamaktadır. Bu tür sorunlara RouteView yazılımında yol yönleri belirtilerek çözüm bulunmuştur. Şekil A.5 deki sonuçlar yol yönleri belirtildikten sonra yapılan sorgulamaların sonuçlarıdır. Her ne kadar yol yönleri değiştirilebilse de bu çözümün başarılı bir şekilde çalışabilmesi için yolların sayısallaştırmasına dikkat edilmesi gerekmektedir. Çünkü yol yönleri sayısallaştırma yönü ile belirlenmektedir. Dolayısıyla bu çözüm RouteView yazılımına özel olup standart algoritmalar dışında yazılımları gerektirmektedir. Ayrıca büyük yol ağları göz önüne alındığında tek çizgi ile yapılan gösterimde hangi yolun tek hangi yolun 74

75 çift yön olacağını belirlemek zaman alıcı bir çalışmadır. Çift yönlü gösterimde ise tüm yollar tek yönlü olduğu için bu sorun ortadan kalmaktadır. Nokta Kavşak İçerir MRDB 4. Seviye iyb S, Ö ÇB Çizgi Kavşak İçerir MRDB 3. Seviye iyb S, Ö ÇB Çizgi Kavşak İçerir MRDB 2. Seviye iyb S ÇB Çizgi Kavşak İçerir MRDB 1. Seviye S : Ö : Seçme Öteleme ÇB : Çizgisel Birleştirme iyb Obje İlişkiler İki Yönlü Bağlantı MRDB geometrik gösterim Nedenleme işlemi Şekil 5.7: Nedenleme işlemi (şematik gösterim) Yukarıda anlatılanlara ek olarak uygulama dahilinde değişik sunum olanaklarından da faydalanılır. Şekil A.6 ve A.7 de AutoCad Map yazılımında 2. gösterim seviyesinde gidiş ve dönüş yönleri için farklı renkler kullanılarak yapılan sorgulama sonuçları yer almaktadır. Bu örneklerden de anlaşılacağı üzere 2. seviyedeki gösterimin navigasyon haritalarının tasarımı kapsamında kullanılması durumunda uygun renkler seçildiği taktirde navigasyonun algılanması daha kolay olacaktır. 75

76 5.7 Navigasyon Yazılımlarına Öneriler Navigasyon amaçlı harita tasarımı, var olan analog haritaların taranarak sayısal ortama aktarılması değildir. Yapılacak haritaların tasarımında kullanım koşulları (psikolojik faktörler, dış etkiler, yol koşulları, vb.) düşünülmeli ve harita tasarımı ile ilgili tüm ayrıntılar üzerine uzman kartograflarla değerlendirmeler yapılmalıdır. Ek olarak, günümüzde yapılan uygulamaların bir gün yetersiz kalacağı ve kullanıcıların değişen istekleri göz önünde bulundurularak sonucun nereye gideceği düşünülmeli ve yapılan çalışmalara bu doğrultuda yön verilmelidir. Aynı zamanda, teknolojik gelişmelerle birlikte navigasyon amaçlı kullanılacak haritaların tasarımında da önemli gelişmeler yaşanacağı unutulmamalıdır. Bu kapsamda, navigasyon uygulamalarına yönelik olarak yazılım üreten firmalar: Kullanıcı psikolojisi, renklerin gece/gündüz etkileri, yol ağının çevre ile olan ilişkisi, kullanıcıya verilmesi gereken yön duygusu, kullanılması olası gösterim seviyelerinin kartografik tasarımı (renk uyumu, işaret büyüklükleri, içerik, vb.), sunum alanının kısıtlı olması gibi konulara dikkat etmeli ve bu tür ayrıntıların zamanla mevcut yazılımlar arasında tercih sebebi olacağını göz ardı etmemelidir. 5.8 Değerlendirme Tez kapsamında yapılan uygulamada navigasyon haritalarının tasarım problemi çoklu gösterim veritabanları kullanılarak ele alınmıştır. Bu amaçla farklı gösterim seviyeleri belirlenmiş ve bu seviyeler arası ilişkiler tanımlanmıştır. Söz konusu gösterimler farklı CBS yazılımlarının navigasyona yönelik çözümleri kullanılarak test edilmiştir. Yapılan değerlendirme sonucunda, her ne kadar henüz belirli sorunlar aşılamamış olsa da araç navigasyon haritalarında 2. gösterim seviyesinin kullanımının yolların tek çizgi ile gösterildiği 3. seviyenin kullanılmasına oranla daha avantajlı olduğu görülmektedir. Fakat yine de tüm yol ağlarını kapsayan 76

77 çalışmalarda kullanılacak olan haritaların tasarımında dikkat edilmesi gereken ek hususlar vardır. Bu konulara Bölüm 6 da değinilmektedir. 77

78 6. SONUÇLAR VE ÖNERİLER Bu çalışmada, genel olarak, araç navigasyonu uygulamalarında kullanılacak olan yol haritalarının; kullanıcı istekleri, sunum alanı sınırları, bellek kapasitesi gibi kısıtlamalara bağlı olarak, nasıl üretilmesi gerektiği konusu üzerinde durulmuştur. Bu konu, kullanılacak verilerin elde edilip bir veri tabanında toplanmasından, model ve kartografik genelleştirme sonucunda yol haritalarının üretilmesine hatta kullanıcı gereksinimleri ve çeşitli etkenlere bağlı olarak üretilen haritaların güncelleştirilmesine kadar oldukça geniş kapsamlı işlemleri içermektedir. Bu kapsamda ele alınan her bir işlem adımı ayrı bir çalışma konusu olabilecek yapıdadır. Çalışmanın çıkış noktalarında biri olan Çoklu Gösterim Veritabanları (MRDB) navigasyon gibi günümüzde üzerine yoğun çalışmaların yapıldığı ve gelecekte de ülkelerin veri tabanlarının oluşturulmasında büyük rol oynayacak bir modeldir. Özellikle Coğrafi Bilgi Sistemlerinin gereksinimlerini karşılama konusundaki çalışmalarda MRDB modeli üzerine yoğunlaşılmaktadır. Aynı zamanda MRDB, genelleştirmenin otomasyonu için çeşitli yaklaşımlar öne sürmekte böylece otomatik genelleştirme ve otomatik güncelleme çalışmalarına farklı bir yaklaşım getirmektedir. MRDB nin bu yönünün anlaşılabilmesi için bu çalışmada genelleştirme konusu ana hatları ile anlatılmıştır. Yapılan uygulamada navigasyon haritalarının tasarımında dikkatle ele alınması gereken kavşaklar modellenmiştir. Bu amaçla TEM otoyolunun bir bölümü ve ona ait kavşaklar incelenmiştir. Bu kapsamda örnek kavşakların çoklu gösterim veritabanlarına altlık olarak ele alınabilecek olan gösterim seviyeleri belirlenmiştir. Farklı gösterim seviyelerindeki yol gösterimlerinin kendi içlerindeki ilişkileri tanımlanmış ve bu ilişkiler matematiksel olarak açıklanmıştır. Aynı zamanda nedenleme sürecinde kullanılabilecek olan ön çalışmalar yapılmış bu amaçla farklı 78

79 gösterim seviyelerinin genelleştirme sırasında türetilmesinde kullanılacak olan genelleştirme işlemleri belirlenmiştir. Son olarak da navigasyona yönelik çözümleri bulunan CBS programlarında farklı gösterimler test edilmiş ve bu gösterimlerin söz konusu programlar ile uyumu incelenmiştir. Tüm bu işlemler sırasında günümüzde bir çok navigasyon uygulamasında kullanılan kavşakların tek bir nokta ile gösterildiği 4. gösterim seviyesi, yeryüzü gerçekliğini tam olarak yansıtamadığı için dikkate alınmamış ve yapılan testlerde yolların gidiş ve dönüş şeritlerinin ayrı ayrı gösterildiği 2. seviye ve yine yolların tek çizgi ile gösterildiği 3. seviyedeki gösterimler kullanılmıştır. Bu gösterimlerin yol ağlarının gerçek yapısını daha iyi yansıttığı ortaya çıkmıştır. Yapılan çalışma sonucunda 2. gösterim seviyesinin 3. seviyeye oranla daha fazla detay içermesine rağmen bu seviyede obje tanımları daha kolay yapıldığı anlaşılmıştır. Çünkü 3. gösterim seviyesinde yolların tek çizgi ile temsil edilmesi sebebiyle çift yönlü yol kavramı ortaya çıkmaktadır. Bu da daha kapsamlı tanımların yapılması gerekliliğini ortaya koymaktadır. Ayrıca uygulama kapsamında predicate calculus kullanılarak yapılan obje ve ilişki tanımlarında yolların eğrisel olarak tanımlanamaması gibi sorunlar ile karşılaşılmıştır. Bu sorunu aşabilmek için yol tanımları Graph Teorisi kullanılarak tekrar ele alınmalıdır. CBS programlarında yapılan testler sonucunda da yine 2. seviyedeki gösterimin standart bir yapıda çalışan bir navigasyon sistemi için daha uygun olduğu anlaşılmıştır. Çünkü söz konusu gösterim seviyesi temel algoritmalara daha doğru sonuçlar vermekte ve yazılması gereken ek programların uygulanmasını kolaylaştırmaktadır. Burada dikkat edilmesi gereken diğer bir konu da navigasyon programlarında kullanılacak olan verinin çok iyi yapılandırılması gerektiğidir. Farklı navigasyon programları farklı veri yapılarını esas alarak çalıştığı için gösterim seviyesi ne olursa olsun uygun veri yapıları tanımlanmadığı sürece ilgili programlardan doğru sonuçların alınması beklenmemelidir. Bu tez, devam eden bir araştırma çalışmasının ilk aşamasını oluşturmaktadır. Bu kapsamda ileri çalışmalara yönelik olarak bir altlık hazırlanmaya çalışılmış ve sıfır noktasından hareket edilerek adım adım ilerlemeye başlanmıştır. Gelecek çalışmalarda yapılan uygulama genişletilmeli ve yaygınlaştırılmalıdır. Bu amaçla 79

80 öncelikle tüm İstanbul un ana yolları ele alınmalı ve hemen ardından şehir içi yollar çalışmaya dahil edilmelidir. Kavşaklar için genel bir model türetilmeli, bu sırada yol ağları yalnız çizgisel olarak değil, etraflarındaki alansal ve noktasal objelerle birlikte değerlendirilmeli ve uygulanacak genelleştirme işlemleri bu kapsamda tekrar gözden geçirilmelidir. Ayrıca gösterim seviyelerinin otomatik olarak üretilmesine yönelik çalışmalar yapılmalıdır. Çoklu Gösterim Veritabanları, tüm Avrupa ve Amerika da yoğun bir şekilde araştırılan ve çeşitli uygulamalar ile hayata geçirilen bir konudur. Ülkemizde de bu tür yapılar üzerine çalışmalar yapılmalı ve ulusal veri gruplarının oluşturulmasında MRDB faktörü göz ardı edilmemelidir. MRDB modeli nesne yönelimli bir yaklaşımı desteklemektedir (Bkz. Bölüm 3.8). Bu nedenle gelecek çalışmalarda öncelikle nesne yönelimli veritabanları dikkate alınarak temel veritabanı oluşturulmalıdır. Bu güne kadar yapılan ve ileride yapılacak olan çalışmalar büyük emek, sermaye ve farklı disiplinlerin desteğini gerektiren bir süreci içermektedir. Bu bağlamda yapılan çalışmaların doğru amaçlara yönlendirilmesi ve elde edilen sonuçların kullanılabilmesi için çeşitli yazılım firmaları ile ortak çalışmalar yapılmalıdır. Bu ortaklıklar bilgisayar, matematik, elektronik gibi farklı disiplinlerce desteklenmelidir. Genelleştirme, navigasyon ve benzeri alanlarda yaşanan sorunlar ancak yapılacak olan bu tür ortaklıklar ve disiplinler arası çalışmalar ile çözülebilecektir. 80

81 KAYNAKLAR Avcı, Ö., Doğru, A.Ö. ve Kılıç, C., Filo Yönetim Sistemi Tasarımı, Lisans Tezi, İ.T.Ü. İnşaat Fakültesi, İstanbul. Baella, B. and Pla, M., An Example of Database Generalization Workflow: the Topographic Database of Catalonia at 1:25000, ICA Fifth Workshop on Progress in Automated Map Generalization, Paris. Beard, K., Constraints on Rule Formation, Map Generalization: Making Rules for Knowledge Representation, pp , eds., Buttenfield, B., and McMaster, R., Wiley, New York. Bergman, A., Object-Oriented Database for Multiple Representation, Annual Report to KSS, University of Galve, Swiss. Bertin, J., Semiology of Graphic: Diagrams, Networks, Maps. University of Wisconsin Press, Madison. Bildirici, İ.Ö. ve Uçar, D., Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Genelleştirme, 6. Harita Bilimsel Teknik Kurultayı, HKMO, Ankara, Mart 3-7, s Bildirici, İ.Ö., :1000-1:25000 Ölçek Aralığında Bina ve Yol Objelerinin Sayısal Ortamda Kartografik Genelleştirmesi, İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, İstanbul. Brassel, K. and Weibel, R., A Review and Conceptual Framework of Automated Map Generalization, International Journal of Geographic Information Systems,Vol. 2, No. 3, Buttenfield, B.P. and Delotto, J.S., Multiple Representations. Scientific Report, National Center for Geographic Information and Analysis, NCGIA, Buffalo, 26p. Clarke, K.C., Getting Started With GIS, Prentice Hall, USA. Hampe, M., Anders, K-H. and Sester, M., MRDB Applications for Data Revision and Real-Time, ICA Generalisation Workshop, Paris. Hardy, P., Multi-Scale Database Generalisation for Topographic Mapping, Hydrography and Web Mapping, Using Active Object Techniques, IAPRS, Vol. 33, Amsterdam. 81

82 Hardy, P., Hayles, M. and Revell, P., A New Enviroment for Generalisation Using Agents, Java, XML and Topology, ICA Generalisation Workshop, April, Paris. İBB, Hava Fotograflarıyla İstanbul Şehir Rehberi:Anadolu Yakası, İBB Planlama ve İmar Daire Başkanlığı Harita Müdürlüğü Yayınları, İstanbul. Jones, C.B., Database Architecture for Multi-Scale GIS, International Archives ACSM-ASPRS, Baltimore, Vol. 6, pp Kilpelainen, T., Multiple Representations and Knowledge-Based Generalization of Topographic Data, Int. Arch. of Photogrammetry and Remote Sensing, Comission III, part B3, pp , Washington, D.C. Kilpelainen, T., 1995a. Requirements of a Multiple Representation Database for Topographical Data with Emphasis on Incremental Generalization, Proceedings of the 17 th International Cartographic Conference, Barcelona, Vol. 2, pp Kilpelainen, T., 1995b. Updating Multiple Representation Geodata Bases by Incremental Generalization, Geo-Informations-Systeme, Jahrgang 8, Heft 4, Wichmann, pp Kilpelainen, T., Multiple Representation and Generalization of Geo- Databases for Topographic Maps, PhD Thesis, Finnish Geodetic Institute, Finland. Kilpelainen, T., Maintenance of Multiple Representation Databases for Topographic Data, The Cartographic Journal, Vol.37, No.2, December, pp Kilpelainen, T. and Sarjokoski, T., Incremental Generalization for Multiple Representations of Geographical Objects, GIS and Generalization, eds., Müller, J-C., Lagrange, J-P., and Weibel, R., Taylor & Francis, pp Kreiter, N., Multiple Representation Database As Basis For Topographic Maps, ISPRS / ICA Workshop, Ottawa. McMaster, R., The Integration of Simplification and Smoothing Algorithms in Line Generalization, Cartographica, Vol.26, No. 1, pp Muller, J.C., Lagrange, L.P. and Weibel, R., GIS and Generalization Methodology and Practice, Taylor&Francis, London. 82

83 Nissen, F., Hvas, A., Swendsen, J. and Brodersen, L., Small-Display Cartography, GiMoDig Scientific Report. Nivala, A-M. and Sarjakoski L.,T., An Approach to Intelligent Maps: Caontext Awareness, Workshop HCI in Mobile Guides, Udine, Italy Nyerges, T.L., Representing Geographical Meaning, Map Generalization: Making Rules for Knowledge Representation, pp. 3-20, eds., Buttenfield, B., and McMaster, R., Wiley, New York. Öztaş, G., Karayolu Mühendisliği, basılmamış ders notları, İstanbul Teknik Üniversitesi İnşaat Fakültesi. Paiva, J.A.C., Topological Equivalence and Similarity in Multi Representation Geographic Databases, PhD Thesis, The Graduate School University of Maine, US. Pekinken, P. and Rainio, A., Market Analysis of Mobile Map Services, GiMoDig Scientific Report. Robinson, A., Sale, R. and Morrison, J., Elements of Cartography, John Wiley & Sons, Inc, 448 p. Shea, K.S. and McMaster, R., Cartographic Generalization in a Digital Environment: When, and How to Generalize, Proceedings for Auto-Carto 9, Baltimore, pp Shea, K.S., Design Considerations for an Artificially Intelligent System, Map Generalization: Making Rules for Knowledge Representation, pp. 3-20, eds., Buttenfield, B., and McMaster, R., Wiley, New York. Timpf, S., Volta, G.S., Pollock, D.W. and Egenhofer, M.J., A Conceptual Model of Wayfinding Using Multiple Levels of Abstractions. In Theories and Methods of Spatio-Temporal Reasoning in Geographic Space, edited by Frank, A.U., Campari, I., and Formentini, U Heidelberg-Berlin: Springer Verlag, pp

84 Timpf, S. and Devogele, T., New Tools for Multiple Representations, Internatıonal Cartographıc Conference 97, Stockholm, Eds. Ottoson L., pp Timpf, S., Cartographic Objects in a Multi Scale Data Structure. In Geographic Information Research: Bridging the Atlantic, Eds. by M. Craglia and H. Couclelis. Taylor&Francis, London. The MurMur Consortium., Supporting Multiple Representations in Spatio- Temporal Databases, 6th EC-GI & GIS Workshop, Lyon, France. Tunç, A., 2003.Trafik Mühendisliği ve Uygulamaları, Asil Yayınevi, Ankara. Uçar, D., Bildirici, İ.Ö. ve Uluğtekin, N., Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Model Genelleştirmesi Kavramı ve Geometri ile İlişkisi, Türkiye Ulusal Jeodezi Komisyonu Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Jeodezik Ağlar Çalıştayı, Selçuk Üniversitesi, Konya. Uluğtekin, N. ve Bildirici, İ.Ö., Web Kartografya, Selçuk Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Öğretiminde 30. Yıl Sempozyumu Bildiriler Kitabı, , Konya. Uluğtekin, N., Bildirici, İ.Ö. ve Doğru, A.Ö., Web Haritalarının Tasarımı. 9. Türkiye Harita Bilimsel Teknik Kurultayı, , Ankara. Ulugtekin, N., Dogru, A.O. and Thomson, R., Modelling Urban Road Networks Integrating Multiple Representations of Complex Road and Junction Structures, Proceedings of the 12 th Inernational Conference on Geoinformatics, pp Gavle, Sweden. URL1: Panasonic Avrupa İnternet Sayfası, Mart URL2: Alpine Electronics e ait araç navigasyon ürünlerinin sunulduğu internet sayfası, Mart URL3: Ankara Üniversitesi Matematik Bölümü, Mayıs Van Smaalen, J.W.N., Spatial Abstraction Based on Hierarchical Reclassification, Cartographica, Vol.33, No.1, Spring 96, pp

85 Weibel, R., Three Essential Building Blocks for Automated Generalization, GIS and Generalization Methodology and Practice, pp , Taylor & Francis, Bristol PA. Weibel, R., A topolgy of Constratints to Line Simplification, 7th International Symposium on Spatial Data Handling, Delft, The Netherlands, pp. 9A.1-9A.14, Taylor & Francis, Bristol PA. 85

86 EKA Şekil A.1: Sorgu 1 (tek çizgi ile gösterim) 86

87 87 Şekil A.2: Sorgu 2 (çift çizgi ile gösterim)

88 88 Şekil A.3: Sorgu 1 ve Sorgu 2 nin karşılaştırılması

89 89 Şekil A.4: Olası problemler

90 90 Şekil A.5: Sorunlara yönelik RouteView çözümleri

91 91 Şekil A.6:Farklı sunum seçenekleri 1

92 92 Şekil A.7: Farklı sunum seçenekleri 2