Taşınmaz Değerleme ve Geliştirme Anabilim Dalı Taşınmaz Geliştirmede CBS Uygulamaları TDGZ 5025 Doç. Dr. Volkan YILDIRIM Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon «Veri Kalitesinin İrdelenmesi, Sorgulama ve Analiz» www.gislab.ktu.edu.tr
Doğruluk (accuracy) Bir harita veya sayısal veri tabanındaki bilginin gerçeğe veya istenen değerlere ne derece yaklaştığının ölçütüdür. Basit anlamda doğruluk, bir atış poligonunda, yapılacak atışların hedefin tam orta noktasına isabet ettirilmesi halidir. CBS de doğruluk düzeyinin tespiti çok değişik özel uygulamalar gerektirir. Yüksek doğrulukta veriye sahip olmak veya bu türden veri üretmek çok zor ve pahalıdır. Hata Analizlerinde Temel Kavramlar
Hassasiyet (precision) Benzer koşullar altında yapılan tekrarlı ölçümlerin birbirlerine olan yakınlığıdır. Herhangi bir atış poligonunda, hedeften ziyade, yapılacak atışların üst üste düşmesi yani atış noktalarının birbirine yakın olması halidir. Bir CBS veri seti için hassasiyet, ölçü düzeyi ve veri tanımının kesinlik derecesi olarak dikkate alınır. Hassas veri bir anlamda konumun virgülden sonra kaç hane ile ifade edildiğidir. Öznitelik verisinin hassasiyeti, obje hakkında ne kadar detaylı veri ya da bilginin var olduğuna bağlıdır. Unutulmamalıdır ki, hassas veri, ne kadar dikkatli ölçülmüş olsa dahi, doğrudur anlamına gelmez. Hassasiyet sadece ölçme işlemindeki rastgele hatalardan etkilenir. Yanlış ölçmeler veya veri tabanına hatalı aktarımlar söz konusu olabilir. Hata Analizlerinde Temel Kavramlar
Hata Analizlerinde Temel Kavramlar
CBS de hassasiyet derecesinin tespiti de doğrulukta olduğu gibi çok değişik uygulamaları gerektirir. Yol ve benzeri altyapı projelerinin hassasiyet gerektirmesi, ölçülerin milimetre seviyesinde yapılmasını gerektirir. Ancak ticari işletmelerin demografik bir analizi için bu düzeyde hassasiyet aranmayabilir, örneğin posta kodu veya bölge sınırları esas alınabilir. Yüksek hassasiyet gerektiren veriye sahip olmak veya bu tür veri üretmek yine pahalı bir işlemdir. Veri kalitesi, doğruluk ve hassasiyetle ilgilidir. Hata ise, verinin hassas olmayışı ve yanlışlığını kapsayan ve ifade eden bir kavramdır. CBS de konum hatası büyük önem taşımakla birlikte hata, veri tabanında yer alan bir çok bilginin karakteristik özelliğini etkileyebilecek yapıdadır. Hata Analizlerinde Temel Kavramlar
a. Konum doğruluğu ve hassasiyeti Herhangi bir objenin yatay veya düşey konumdaki doğruluğu ve hassasiyeti CBS de genellikle kullanılan harita altlığının ölçeğine bağlı olarak irdelenir. Harita üzerinden elde edilecek konum bilgisi her zaman doğru olmayabilir. Diğer bir deyişle harita üzerinde okunan değer ölçeğe bağlı olarak belli bir hata ile zaten yüklüdür. Dolayısıyla konum hassasiyeti ya da doğruluğu sayısal hale dönüştürülmüş bir harita bilgisinde mevcuttur. Kullanıcı, bilgisayar ortamında detayı büyütme (zoom in) ve küçültme (zoom out) yollarıyla çok farklı ölçeğe değiştirme ile daha çok hassas doğru bilgi edineceğini düşünmesi halinde yanılır. Burada önemli olan ham verinin elde edilme şeklidir. Örnek noktalardan yararlanılarak elde edilecek ortalama konum hatası ve standart sapma bu konuda kullanıcıya bilgi verir. Özellikle standart sapmanın küçük değerde olması hassasiyetin yüksek olduğunu gösterecektir.
b. Öznitelik bilgilerinin doğruluk ve hassasiyeti Konuma link edilmiş olan öznitelik verileri her zaman hassas ve doğru olarak nitelendirilmemelidir. Örneğin verilerin hatalı bir şekilde sıralanmaları verilerin doğruluklarını etkileyebilir. Tanımsal verilerin yüksek hassasiyete sahip olup olmadıkları coğrafi varlıklar hakkında çok daha fazla detaylı bilgiyi içermesiyle ile ölçülür. Örneğin bir şahıs hakkındaki hassas bilgi şahsa ait adres, cinsi, yaş, gelir durumu, mesleği, eğitim düzeyi ve benzeri diğer özelliklerini içerebilir. Bunun yanında hassas olmayan nitelikteki bir bilgi sadece şahsa ait cins ve gelir düzeyi ile sınırlı kalır. Öznitelik bilgilerindeki doğruluk, verilerin grafik bilgilerle güvenli bir şekilde ilişkilendirilmesine, hassasiyeti de detay bilgilerin çokluğuna bağlıdır.
c. Kavramsal doğruluk ve hassasiyet CBS gerçek dünya olgusunun soyutlanmasına ve sınıflandırılmasına dayalı bir yapıya sahiptir. Kullanıcılar bilginin ne kadarının kullanılacağına ve onun uygulanabilir kategorilerine göre nasıl sınıflandırılması gerektiğine karar verirler. Çoğu kez kullanıcılar, bilgileri yanlış sınıflandırmakta veya özelliklerine göre uygunsuz bir şekilde kategorize etmektedir. Örneğin bir ülkedeki kentlerin siyasal oy dağılımlarına göre sınıflandırılması, verimlilik örneklemesine ilişkin bir çalışma için etkisiz bir yaklaşımdır. Bunun yanında bir drenaj sistemi için, su kaynaklarının büyüklüklerine, debilerine ve zeminin türüne göre sınıflandırılmasını gerektirir. Bazen su kaynaklarının debi bilgileri değil de sadece uzunluklarına göre sınıflandırılmaları yeterli olabilir. Burada önemli olan husus, CBS veritabanında tutulan bilgilerin kullanılabilir ve karşılaştırma yapılabilir nitelikteki bilgileri de kapsadığından emin olmaktır. CBS çoğu kez bilgilerin yetersiz olduğu veya yanlış oldukları konusunda kullanıcıları uyarmaz.
Sonuç olarak, tüm CBS uygulamaları için yüksek düzeyde doğruluk ve hassasiyet gerektiren bilgilerin tümüyle var olması gerektiğine inanmak yanlış bir olgudur. Doğruluk ve hassasiyete ne düzeyde ihtiyaç olduğu önceden ortaya konulmalıdır. Kullanıcının bilgiden olan beklentisi bu bakımdan önemlidir. Bu beklentiye bağlı olarak detayların yoğunluk derecesi, verilerin elde edilmesi ya da ölçülmesindeki yaklaşımların tespiti, kullanıcı açısından öncelikli işler arasındadır. Çok hassas veya doğru bilgi edinmek bir anlamda gereksiz yere detaylar için hem zaman hem de kaynak israfı anlamına gelecektir. Dolayısıyla kullanıcı veriden beklentisine öncelikle karar vermek zorundadır.
Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Muhtemel Hata Kaynakları
Karabulut M., GIS and Sources of Errors, 2004.
Veri kalitesinde kriterler ve belirgin hata kaynakları a) Veri yaşı: Kullanılacak veri çok eski veya mevcut CBS projesi için güncelliğini kaybetmiş olabilir. Geçmişteki standartlar bilinmiyor olabileceği gibi, geçerliliğini yitirmiş de olabilir. Bunun yanında, geçen zaman içerisindeki fiziksel değişiklikler de veri üzerinde etken olabilir. Örneğin herhangi bir arazi yüzeyi erozyon veya diğer jeomorfolojik değişimlerden etkilenmiş ise, bu arazi yüzeyleri için eskiden toplanmış bilgiler bir anlam taşımaz. CBS nin fonksiyonel gücüne bağlı olarak eski verilere güven duyulması halinde, sonuçta önyargılı, çarpık ve etkisiz neticeler ortaya çıkabilir.
b)alan kapsamı Herhangi bir alan için kullanılacak veriler, CBS için kısmen nitelikte olup, söz konusu alanı tam olarak kapsamayabilir. Örneğin bir uydu görüntüsünde süreklilik özelliğe sahip bilgilerin bulut görüntüsüyle kesilmesi, alan hakkında veri kaybına neden olabilmektedir. Bu durumlarda, CBS de bir genelleme işlemi söz konusu olması halinde daha fazla veriye ihtiyaç olacağından sorunlarla karşılaşmak mümkün olacaktır.
c)harita ölçeği Detayların anlamlı olarak harita üzerinde gösterilmesi doğrudan ölçeğe bağlıdır. 1/25.000 ölçeğindeki çok küçük bir nokta, 1/1.000 ölçeğinde detaylı bina olarak gösterilebilir. Ölçek, veri niteliği, niceliği ve şeklini kısıtlar. CBS projesi için, gerekli verilerin istenen detay düzeyde sunulabildiği ölçekteki haritaların kullanılması gerekmektedir.
d)gözlem yoğunluğu Bir bölgede yapılan gözlemlerin sayısı, verilerin güvenirliliğinin bilinmesi açısından, harita kullanıcıları tarafından bilinmelidir. Yeterli sayıda yapılmayan gözlemler, CBS projesindeki konum analizlerinin neticelendirilmesi için gerekli hassasiyeti sağlayacak sayıya sahip olmayabilir. Örneğin eşyükselti eğrileri arasındaki mesafe 10 m ise, bundan daha düşük seviyeler için yüksek bir çözünürlük beklenemez. Bu eğrilere ait veriler ile bir genelleme yapılması söz konusu olduğunda, yakın aralıklarda birleşmeler olacaktır.
e)konu-veri ilgisi Konu ve veri arasında tam bir alaka olmalıdır. Bazı hallerde tam anlamıyla arzu edilen verinin olmaması durumunda konu ile kısmen ilgisi olan verinin kullanılması zorunluluğu ortaya çıkar. Gerçek olguya ait veriler ile kısmen ilgili veriler arasında geçerli bir işbirliği kurulabilmelidir. Aksi halde, CBS projesinde kolayca hataya sürüklenme söz konusu olur.
f)format Dijital bilgilerin saklanmasında, aktarılması ve işlenmesinde kullanılacak format yaklaşımı verilerde hataya neden olabilir. Ölçek değişimleri, projeksiyonlar, raster-vektör dönüşümleri, piksel çözünürlüklerinin değiştirilmesi format hatalarına örnekler olarak verilebilir. Verilerin sürekli olarak değişik formatlar ile başka ortamlara aktarılması işlemi, fotokopi makinesinde kopyanın kopyasını yapmak gibi, zamanla veri kayıplarına neden olur. Ayrıca kartografik veri aktarımları, kayıt ve diğer işlemler için uluslar arası standartların uygulanmayışı da bir dezavantaj gibi gözükmektedir.
g)ulaşılabilirlik Veriye erişmek ya da ulaşmak her zaman mümkün değildir. Bir ülkedeki verilerin mevcut olması yeterli olmayıp, sınıflandırma ve kısıtlamalar söz konusu olabilir. Ulusal güvenlik, özel yasalar ve ekonomik faktörler verilere ulaşmaya engel teşkil edebileceği gibi, bu veriler içerisinde ulaşılabilecekleri için de bazı hassasiyet sınırlamaları da mümkün olabilir. h)maliyet Kapsamlı ve güvenilir verinin elde edilmesi ve dönüşümü daima pahalıdır. Bazı veriler CBS projesinin başlangıcı aşamasında yüksek maliyette olabilir, ancak uzun vadede bu verilerden kazanç sağlanabilir. Yüksek hassasiyette çok pahalı veriler ile bir CBS projesinin desteklenmesi, satın alma gücünün düşürülmesi anlamına geldiğinden, her zaman için doğru değildir.
Doğal değişimler veya orijinal ölçülerden kaynaklanan hatalar Bazı durumlarda olayların doğal yapılarından kaynaklanan hatalar söz konusu olabilir. Bilhassa toplanan verinin coğrafik tarzı ve verinin elde ediliş biçimi, veri üzerinde istenmeyen hatalara neden olabilir. Bu tür hata kaynakları çok belirgin halde olmayıp, ancak dikkatli bir denetim ile proje verisi üzerindeki olumsuz etkileri ortadan kaldırılabilir
İşlem sırasında oluşan hatalar İşlem hataları, coğrafi bilgi sistem kullanıcıları tarafından tespit edilmesi en güç olan hatalardır. Cihaz ve imalat hataları olup, bu tür hataların giderilebilmesi için kullanıcının bilgi teknolojisine dayalı olan donanım ve bu gibi sistemlerdeki işlemlerin gerçekleşmesi hakkında deneyime sahip olması ve dikkati bir şekilde işlem akışını denetlemesi gerekmektedir.
a) Nümerik hatalar Farklı bilgisayarlar karmaşık matematik problemlerinin çözümünde kapasitelerinden dolayı her zaman aynı duyarlıkta aynı sonucu vermeyebilir. Bilgisayar işlemlerindeki hatalar genellikle rakamların son hanelerinin yuvarlatılması ve üretilen sonuçların tekrardan yeni işlemlere tabi tutulması neticesinde ortaya çıkar. Bilgisayar işlemcisi de hata kaynağı olabilir. Örneğin Intel Pentium chip, matematik problemlerinin çözümünde diğer chiplere oranla değişik sonuçlar üretebilir. Bilhassa haritaların sayısallaştırılmasında, dijital formata dönüşüm aşamasında yapılan matematiksel hesaplamalarda nümerik hatalar söz konusu olabilir. Bu tür hataların tespiti oldukça güçtür.
b)topolojik analiz hataları Mantıksal hatalar veri işleme ve topolojik analizlerin yanlış sonuçlanmasına neden olabilirler. Unutulmamalıdır ki veri tek düzenli olmayıp değişime müsait bir yapıya sahiptir. Birden çok harita katmanının üst üste bindirilmesi ile konumsal veriler değişime uğrayıp, slivers, overshoots ve dangles gibi problemlerin meydana gelmesine neden olabilir. Değişik harita katmanlarının sahip olduğu farklı doğruluk dereceleri işlemler sırasında göz ardı edilebilir.
c)sayısallaştırma ve koordinat hataları İşlem hataları diğer veri derleme aşamalarında da ortaya çıkabilir. Örneğin harita üzerinden sayısallaştırma yapma, koordinat kodlaması, detay bindirme veya kesiştirme esnasında sınır boylarında yeni koordinatların hesaplanması, raster-vektör dönüşümlerinde hatalar söz konusudur. Bilhassa sayısallaştırma işleminde operatörden kaynaklanacak psikolojik etkenlerden ve kas yorulmalarından dolayı, poligon düğümlenmeleri, sivri poligonlar, bağlantı ve dönüşüm hataları olabilir. Ayrıca kullanılan harita altlıklarının eski ve yırtılmış olması, orijinal ölçüler ile karşılıklı kontrollerin yapılmaması yine hata nedenleridir.
d)sınıflandırma ve genelleme problemleri Birçok durumda bilgilerin daha anlamlı ve anlaşılabilir olması için veriler kendi bünyesinde sınıflama veya genellemeye tabi tutulurlar. Verilerin sınıflandırılması için seçilecek sınıf aralıkları daima bir problemdir. Sınıf aralıklarının bilgiyi yansıtacak düzeyde anlam taşıması ve insan hafızasında kolayca yer edebilmesi bu seçicilikteki önemli unsurlardır. Örneğin, nüfus yaş gruplarının 18-25 şeklinde genç yaşa karşılık gelen oran ile, 18-45 yaş şeklinde geniş bir kitleyi yansıtacak yaş oranı sınıflaması arasında anlam bakımından önemli bir farklılık vardır. Sınıflama veya genelleme ile sunulan bilgiler hassas bir şekilde yansıtılamadığından, doğruluğu kesin olan bilgiye ulaşmak oldukça güçtür. Bu türden grafik ya da sözel bilgiler için karmaşık veriler söz konusu olduğundan CBS enterpolasyon hatası göz ardı edilmemelidir.
e)yayılma hatası Önceden oluşan bir hatanın başka bir hataya öncülük ederek bir işlemden diğerlerine aktarılmasıdır. Örneğin bir katmanın sayısallaştırılmasında referans noktalarının eksik olarak seçilmesiyle yapılacak sayısallaştırmanın ardından, bu katman başka bir katmanın sayısallaştırılması için referans olarak kullanılır ise, bu durumda ilk katmanın hataları ikinci katmana aktarılmış olacaktır. Böylece tek bir hata CBS projesinin bütününe yayılarak, işlemlerin yanlış yönlendirilmesine neden olabilecektir. Bundan kaçınmak için büyük ölçekli haritaların referans olarak alınması gerekmektedir. Yayılma hataları, genellikle farklı hassasiyetteki verilerin birleştirilmesinde ortaya çıkar. f)sapma hatası Değişik katmanlardan seçilecek veriler ile oluşacak yeni katmanların yanlış, doğru ve hassas olmayan bilgilerle, bir CBS projesini hedefinden saptırmasına neden olacak işlem hatalarıdır. Bir anlamda, sapma hatası, katmandan katmana geçen yayılma hataları ve bunların denetlenmemesi ile ortaya çıkan hatalardır. Sapma hatasının tespiti hemen hemen imkansızdır. İşlemler arası geçişlerin ve işlemlerin nasıl gerçekleştiğinin bilinmesi gerekmektedir. Veri tabanının kalibre edilerek, verinin, hangi hatalarda ne derece anlamlı olduğu ve sonucu nasıl etkileyeceği görülebilir.
COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNDE VERİ YÖNETİMİ Coğrafi bilgi sistemleri kapsamında kullanılacak konumsal veriler uygun yöntemlere göre toplanıp bilgisayar ortamına aktarıldıktan sonra bu verilerin kullanılır hale dönüşebilmesi için denetim işlemlerinin yapılarak veriler için doğruluğun sağlanması büyük önem taşır. CBS de editleme olarak bilinen bu dizi işlemler neticesinde, oluşturulacak veri tabanlarında veriler depolanarak, coğrafik bilgiler üzerinde konumsal analizlerin yapılmasına uygun hale getirilirler.
VERİ DENETİM İŞLEMLERİ Coğrafi bilgi sistemlerinde veri denetimi, kullanılacak verilerin kontrol edilerek, gerekli düzeltmelerin yapılması anlamında, terminolojide editing olarak adlandırılan işlemler dizisidir. Özellikle haritacılıkta editleme, bir haritanın çeşitli üretim aşamalarından biri olup kontrol aşamasıdır. Bu aşamada haritanın; doğruluğu, tamlığı, kullanılan kaynakların transferi, üzerindeki bilgilerin okunabilirliği ve yeniden üretimi kontrol edilmektedir. Verilerin toplanarak bilgisayar ortamına aktarılmasının ardından verilerin doğruluk bakımından tekrar kontrol edilerek gözden geçirilmesi gerekmektedir. Çünkü verilerin elde edilmesi esnasında, seçilen veri toplama tekniğine bağlı olarak, ham veriler gerek veri kaynağından gerekse kullanıcıdan dolayı birtakım hatalar ile yüklü olabilir.
Clean komutunun işlevleri clean öncesi clean sonrası
Tanımsal verilerde karşılaşılan hatalar ve düzeltme işlemleri Coğrafi bilgi sistemlerinin önemli veri kümelerinden biri de grafik bilgileri pekiştiren tanımsal verilerdir. Grafik verilerde olduğu gibi, grafik olmayan, tanımsal veriler için de hata söz konusu olabilir. Özellikle bu tür verilerin toplanma ve bilgisayara aktarılma usulleri grafik verilere göre daha çok hataya neden olabilecek yapıdadır. Verilerin çoğunlukla elle işlenmesi, bunların daha hacimli, çeşitli ve yoğun olması bu tür hataların başlıca nedenleridir. Tanımsal veriler çoğu kez liste veya rapor halindeki yazılı dokümanlardan elde edilir. Genel anlamda kaba hata araştırması için en basit yöntem, grafik ve tanımsal bilgilerin bütünleştiği uygun ölçekli harita çıktıları alınarak, bunların orijinal veri kaynaklarıyla karşılaştırılmasıdır. Örneğin yol, bölge adı, parsel ve poligon numarası, bina adı, ruhsat bilgileri, eşyükselti eğrisi kotu ve benzeri bilgilerin doğru yazılıp yazılmadıkları fazla veya eksik olarak belirtilmeleri gözlenmelidir.
COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNDE KONUM ANALİZLERİ Konumsal sorgulamalar (spatial query) Konumsal analizler (spatial analysis) Ağ analizleri (network analysis) Sayısal yükseklik analizleri (digital terrain analysis)
KONUMSAL SORGULAMALAR Koordinat değerleriyle uzayın herhangi bir yerinde tanımlanmış detayın konumu, geometrik olarak biliniyor demektir. Bu geometrik tanımlama aynı zamanda bir şekil yardımıyla da gösterilebilir. Örneğin; bir iş merkezi koordinatları ile harita üzerinde bir nokta detayı olarak gösterilebilir, ancak bu iş merkezine ait; yapım yılı, yapım firması, hizmet alanı, iş ve personel kapasitesi, bütçesi, sorumlu amirleri, emniyet yapısı, müşteri potansiyeli, bağlantılı olduğu diğer unsurlar gibi nitelik tanımlayıcı bilgileri klasik yöntemlerle, grafik olarak, ifade etmek çoğu kez mümkün değildir. Coğrafi bilgi sistemlerinde grafik-olmayan ya da tanımsal bilgiler olarak ifade edilen bu tür detay özelliklerinin sorgulanma ihtiyacı ortaya çıkabilir. Bu türden sorgulamaların gerçekleşebilmesi için, öncelikle grafik ve tanımsal bilgilerin uygun veri tabanlarıyla ilişkilendirilmesi gerekmektedir. Detay bilgileri arasındaki ilişkiler yardımıyla grafik bilgilerden tanımsal bilgilere veya bunun tersi olarak, tanımsal bilgilerden grafik bilgilere veya tanımsal bilgiden yine tanımsal bilgiye erişme işlemlerinin her birine konumsal sorgulama (spatial query) adı verilir.
Tanımsal bilgilerin sorgulanması Coğrafi varlıklara ait öznitelik bilgilerinin tümü tanımsal, sözel ya da grafik-olmayan bilgi olarak tanımlanmakta ve bu bilgiler genellikle klasik tablo dosyaları şeklinde bilgisayar ortamında saklanmaktadırlar. Geleneksel veri tabanı yönetim sistemlerinde depolanan tablo bilgilerinin sorgulanması ya da sadece istenen özellikteki bilgilerin filtre edilip rapor halinde ekran veya yazıcıdan çıktı olarak alınması, coğrafi bilgi sistemlerinde tanımsal bilgilerin sorgulanması olarak ifade edilir. Örneğin; bir kentteki emlak vergisi ödeyen mükelleflerin adres bilgilerini içeren listeler, bina sahiplerinin bakmakla yükümlü olduğu hane sayısı, yine kentteki binaların yaşları mevcut ruhsat bilgisi envanterlerinden ayıklanarak rapor dokümanlar halinde alınabilir.
Grafik bilgilerden tanımsal bilgilerin sorgulanması Harita üzerinde grafik olarak gösterilebilen coğrafi varlıklar hakkında daha detaylı bilgi edinmek amacıyla, bu varlıkların grafik bilgisinden hareketle öznitelik bilgilerine erişme işlemine, grafik bilgilerden tanımsal bilgilerin sorgulanması adı verilir. Böyle bir işlemde sorgulaması yapılacak detay veya detayların grafik ve grafik-olmayan bilgileri öncelikle veri tabanlarında mevcut olmalı ve geometrik veriye dayalı olan grafik bilgiler bilgisayar ekranında görüntülenmelidir.
Grafik bilgilerden tanımsal bilgilerin sorgulanması
Tanımsal bilgilerden grafik bilgilerin sorgulanması Grafik ve grafik-olmayan bilgilerin ilişkilendirildiği mevcut veri tabanındaki öznitelik bilgilerden hareketle, bu bilgilerin yansıttığı grafiksel ilişkileri bilgisayar ortamında görüntülemek, tanımsal bilgilerden grafik bilgilerin sorgulanması olarak adlandırılır. Görüntüleme yanında, kullanıcı isteğine göre mevcut bir veri tabanından sadece ihtiyaç duyulan grafiksel bilgilerin ayıklanarak bu bilgilerin gereğinde kağıda bir harita şeklinde aktarılması da mümkündür. Bu nedenle arşivdeki metinsel bilgilerin grafik karşılıkları elde edilmiş olur. Böylece karmaşık yapıdaki grafik bilgilerin sadeleştirilmesi de sağlanır.
Tanımsal bilgilerden grafik bilgilerin sorgulanması
KONUMSAL ANALİZLER Coğrafi bilgi sistemleri, konuma bağlı mevcut bilgilerin istenen mantıksal yapıda sorgulanmasına imkan sağladığı gibi, değişik amaçlı ve farklı özellik gösteren yeni bilgilerin türetilmesine de imkan verir. Özellikle coğrafi varlıkların çevresiyle olan ilişkilerini irdelemek ve bu ilişkiler hakkında daha geniş bilgiler edinmek üzere bazı konumsal operasyonlara ihtiyaç duyulmaktadır. Bir akarsuyun taşma alanı ve olası bir taşma anında arazisi su altında kalabilecek olan maliklerin tespiti istenebilir. Klasik yaklaşımla, harita üzerinde böyle bir çalışma yapmak için, öncelikle akarsu yatağı taşma mesafesi kadar genişletilip taşma alanı sınırlarıyla belirlenir. Daha sonra, oluşturulan taşma alanı mevcut arazi haritası ile üst üste çakıştırılır ve taşma bölgesinde kalan araziler tespit edildikten sonra, bu arazilerin sahipleri yine ayrı bir malik listesinden ayrıca elde edilir. Bütün bu işlemler basit anlamda birer konumsal analiz türüdür. Klasik yöntemlerle bu tür analizlerin yapılması oldukça zaman alıcı olup, hatalı bilgi üretme riski de bir hayli yüksektir.
Grafik ve tanımsal bilgilerin belirli bir koordinat sistemi uzayında modellenmesi ve model sonuçlarının irdelenip yorumlanması işlemlerinin tümü konumsal analiz (spatial analysis) olarak tanımlanır. Konumsal analiz işleminde, mevcut bilgi kümelerinden yararlanarak yeni bilgi kümeleri üretilmektedir. Coğrafik özellik gösteren alanların, potansiyel yapılarının değerlendirilmesi, konumsal olayların çevreye etkilerinin tahmin edilmesi ve bu olayların yorumlanıp anlaşılır hale dönüştürülmesi gibi uygulamaların tümü konumsal analiz kapsamına girer. Coğrafi bilgi sistemlerinde genellikle aşağıdaki konumsal analizler mevcuttur. Birleştirme analizleri (Spatial Join) Yakınlık analizi (Proximity Analysis) Sınır işlemleri (Boundary Operations)
Birleştirme analizleri Konumsal analiz işlemlerinde, aynı koordinat sistemi içerisinde bulunan farklı coğrafik özelliklere sahip harita katmanlarının üst üste çakıştırılarak bütünleştirilmesi konumsal birleştirme analizi (spatial join) veya overlay olarak adlandırılır. Örneğin, aynı bölgeye ait fakat farklı birimlerce üretilmiş yol ve bina harita katmanları olsun. Birleştirme analizi ile her iki katmanı sahip oldukları tüm öznitelik bilgileriyle tek bir katman haline dönüştürmek mümkündür. Böylece yol ve bina ilişkisi doğrudan sağlanarak, coğrafi verilerin de bütünleştiği yeni bir katman üretilmiş olacaktır.
Coğrafi bilgi sistemindeki konumsal analiz türlerinden birleştirme analizinde yapılan işlemlerde coğrafik detayların gösterim şekilleri olan nokta, çizgi ve alan arasında farklı kombinasyonlar uygulanır. Buna göre yapılan birleştirme analizlerini üç temel başlıkta toplamak mümkündür. Bunlar; 1. Nokta detayların alan detaylara birleştirilmesi (point-in-polygon overlay) 2. Çizgi detayların alan detaylara birleştirilmesi (line-in-polygon overlay) 3. Alan detayların alan detaylara birleştirilmesi (polygon-on-polygon overlay)
Nokta detayların alan detaylara birleştirilmesi (point-in-polygon overlay) Örneğin, elektrik direklerini gösteren bir nokta katmanı ve parsel sınırlarını gösteren bir poligon katmanı mevcut olsun. Amaç; elektrik direklerinin isabet ettiği arazi sahiplerinin tespit edilmesi ise, bu durumda birleştirme analizi ile elektrik direklerini gösterir katman, parsel katmanı ile birleştirilerek yeni bir katman üretilmiş olur
Çizgi detayların alan detaylara birleştirilmesi (line-in-polygon overlay) Örneğin bir kanalizasyon çalışmasında, kanal güzergahının hangi parsellere isabet ettiğini, güzergah boyunca kimlere kamulaştırma bedelinin ödeneceğine ilişkin mal sahiplerinin listesi tespit edilebilir
Alan detayların alan detaylara birleştirilmesi (polygon-on-polygon overlay) Örnek olarak, parsel ve bu parsellere karşılık gelecek arazi değerlerinin tespiti verilebilir. Parseller ve değer sınıflaması alansal (poligon) olarak ayrı ayrı her iki katmanda gösterilmiş olsun. Hangi parsele nasıl bir birim değer katsayısının isabet ettiğini sorgulayabilmek için, arazi değerlerini gösteren katman, parsel katmanı üzerine bindirilir. Her iki katmanın çakışmasıyla ortaya çıkacak yeni katmanda yeni alanlar üretileceğinden alan ya da diğer bir deyişle poligon sayısı artacak ve her bir yeni poligonun öznitelik tablosunda parsel ve buna karşılık gelen arazi birim değeri ve diğer ilave öznitelik bilgiler de üretilmiş olacaktır
BİRLEŞME UNION Her iki katman poligonlarını üst üste bindirerek birleşmelerini sağlar. Her iki katmandaki grafik ve tanımsal bilgiler sonuç katmanına aynen aktarılır. KESİŞME INTERSECT Giriş katmanındaki nokta, çizgi veya poligon detaylarını, poligon özelliği taşıyan katman ile birleştirir. Ancak, sadece giriş katmanın kesişme katmanı üzerine bindirilmesiyle çakışacak ortak alan detay bilgileri sonuç katmanına aktarılır.
Yakınlık analizleri Yakınlık analizi (proximity analysis), herhangi bir coğrafi detayın çevresindeki diğer coğrafik detaylara olan uzaklıklarının irdelenmesini esas alan bir konumsal analizdir. Tampon analizi (buffer analysis) olarak ta adlandırılan işlemde, referans olarak kabul edilen bir coğrafik detayın etrafında istenen uzaklıkta poligon özelliği taşıyan bir tampon bölge oluşturulur ve bu bölgeye rastlayan diğer coğrafik detaylar isteğe bağlı olarak sorgulanırlar.
Yakınlık analizleri Yakınlık analizi, bilhassa, konuma dayalı planlama, istatistik, etkileşim alanlarının tespiti gibi karar vermeyi amaçlayan çeşitli yönetimsel bilgilerin elde edilmesine yönelik uygulamalarda sıkça kullanılmaktadır. Örneğin, bir çöp toplama merkezinin çevresine verdiği zararın alan olarak büyüklüğünü ve çevreye ne kadar zarar verdiğini tespit etmek, yakınlık analiziyle mümkündür. Ayrıca, herhangi bir akarsu taşmasında, bu taşma neticesinde etkilenecek ekili arazilerin tespiti; bir yol kamulaştırma çalışmasında, yol güzergahı boyunca kamulaştırmadan etkilenecek arazi sahiplerinin ve kamulaştırma bedellerinin tespiti; bir tüp gaz dolum tesisinin bir patlama sonucunda etki edeceği alanın tespiti gibi uygulamalar da yine yakınlık analizi kapsamına girer. Coğrafi varlıklar için, genelde üç temel yakınlık analizi söz konusudur. Bunlar; a. Nokta tabanlı yakınlık analizi, b. Çizgi tabanlı yakınlık analizi, c. Poligon tabanlı yakınlık analizi.
Yakınlık analizleri Yakınlık analizi, bilhassa, konuma dayalı planlama, istatistik, etkileşim alanlarının tespiti gibi karar vermeyi amaçlayan çeşitli yönetimsel bilgilerin elde edilmesine yönelik uygulamalarda sıkça kullanılmaktadır. Örneğin, bir çöp toplama merkezinin çevresine verdiği zararın alan olarak büyüklüğünü ve çevreye ne kadar zarar verdiğini tespit etmek, yakınlık analiziyle mümkündür. Ayrıca, herhangi bir akarsu taşmasında, bu taşma neticesinde etkilenecek ekili arazilerin tespiti; bir yol kamulaştırma çalışmasında, yol güzergahı boyunca kamulaştırmadan etkilenecek arazi sahiplerinin ve kamulaştırma bedellerinin tespiti; bir tüp gaz dolum tesisinin bir patlama sonucunda etki edeceği alanın tespiti gibi uygulamalar da yine yakınlık analizi kapsamına girer. Coğrafi varlıklar için, genelde üç temel yakınlık analizi söz konusudur. Bunlar; a. Nokta tabanlı yakınlık analizi, b. Çizgi tabanlı yakınlık analizi, c. Poligon tabanlı yakınlık analizi.
Nokta tabanlı yakınlık analizi Nokta tipindeki bir coğrafik detayı merkez kabul ederek, istenen yarıçapta bir daire oluşturulur. Daire ile meydana gelen alan, diğer bir deyişle poligon tabanlı tampon bölge, kapsamına giren coğrafik detaylar tespit edilirler. Nokta tabanlı yakınlık analizi ile, referans alınan nokta detayın etki alanı istenilen büyüklükte ayarlanabilir. Örneğin, bir GSM verici istasyonu 10 km yarıçapında bir alanı etkiliyor ise, bu istasyonunun etki alanına giren yerleşim merkezleri, ulaşım ağları nokta tabanlı yakınlık analiziyle tespit edilebilir
Çizgi tabanlı yakınlık analizi Çizgi tipindeki bir coğrafik detayı çevreleyecek şekilde istenen uzaklıkta bir tampon bölge oluşturup bu tampon bölge içinde kalan detayların belirlenmesi işlemidir. Referans alınan çizgi bir yol veya akarsu güzergahı görünümünde olup, daima oluşturulan tampon bölgenin merkezinde yer alır. Oluşturulan tampon bölge çizgiden eşit mesafede bulunan noktaların birleşmesiyle meydana gelen ve çizgiyi kuşaklaşan bir koridor şeklindedir. Diğer bir ifade ile, referans alınan çizgi kalınlığı istenen büyüklüğe çıkarıldığında istenen tampon alan oluşturulmuş demektir. Örneğin mevcut bir yol güzergahı, yol ekseni boyunca 40 metre daha genişletilmek istense, bu genişletme ile arazisi kamulaştırma kapsamına alınacak mal sahipleri ve kamulaştırılacak arazi miktarları kolayca tespit edilebilir.
Poligon tabanlı yakınlık analizi Poligon tipindeki detayları çevreleyecek şekilde istenen uzaklıkta tamponlar oluşturulup bu tamponlar içinde kalan detayların belirlenmesi, poligon tabanlı yakınlık analizi olarak bilinir. Nokta ve çizgi tabanlı yakınlık analiz türlerinde olduğu gibi, poligon tabanlı analiz türünde de, mevcut bir poligon yapısı istenen büyüklükte genişletilir ve yine yeni bir poligon, diğer bir deyişle tampon bölge oluşturulur. Poligon tabanlı bir yakınlık analiz türüne örnek olarak, bir gölü çevreleyen kıyı kullanım alanının tespiti çalışması verilebilir. Gölün etrafında 200 metrelik bir mesafede yapılaşma yasağı bulunan bir kuşak oluşturmak mümkündür. Bu durumda göl dış sınırlarından itibaren 200 metre uzaklıkta yeni bir sınır teşkil edilip, adeta göl sınırları 200 metre daha genişletilmiş olacaktır. Oluşan bu yeni tampon bölgede yapılaşmayı kontrol etmenin yanında, bu tampon bölgeye isabet edecek kaçak binaları da tespit etmek oldukça kolaylaşacaktır.
Noktalar arası yakınlık analizi Temel coğrafik detayların mevcut yakınlıkları katman üzerinde doğrudan sorgulanmayı gerektirebilir. Örneğin bir katmanda bulunan nokta detayları şeklindeki elektrik direklerinin aynı katmanda veya bir başka katmandaki çizgi tabanlı yola olan uzaklıkları sorgulanarak veri tabanında listelenmek istenebilir. Bu durumda detay yoğunluğuna bağlı olarak birçok objenin sorgulanması söz konusu olacaktır. Bilhassa farklı detay bilgisi içeren katmanlar arasında bu türden yapılacak sorgulamalar ile yakınlığa ilişkin analizlerde karar verebilmek daha gerçekçi olacaktır.
Noktalar arası yakınlık analizi Near Analysis Nokta tabanlı girdi katmanındaki noktasal detayların bir başka katmandaki nokta, çizgi veya düğüm noktasına olan en yakın mesafeler hesaplanır. Örneğin, bir katmanda bulunan doğal gaz musluklarının, başka bir katmanla karşılaştırılarak bu katmanda en yakın olduğu şebeke hatlarına, merkezi vanalara olan mesafesi kolayca tespit edilebilir. Hesaplanacak mesafeler gereğinde kullanıcı tarafından verilecek sınırlı uzunluklarda da olabilir.
Noktalar arası yakınlık analizi Point Distance Analysis Herhangi nokta tabanlı iki katman karşılaştırılarak, bir katmandaki nokta detayların diğer katmandaki nokta detayların her birine olan mesafeleri ayrı ayrı hesaplanır. Yandaki şekilde görüldü gibi, bir katmanda bulunan yangın gözetleme kulelerinin her birinden diğer katmandaki tepe noktalarına olan mesafeler bulunarak, veri tabanında saklanır. İşleme esas olan iki katman arasında herhangi bir projeksiyon farklılığı söz konusu ise bu durumda projeksiyon bütünlüğü dikkate alınmalıdır.
Noktalar arası yakınlık analizi Thissen Poligonları Yakınlık analizlerinin diğer bir şeklini oluşturan Thiessen poligonları, nokta tabanlı katmandaki her bir noktaya atanacak değere (etki, ağırlık katsayısı vb) bağlı olarak noktaların birbirine göre en uygun uzaklıklarını belirleyen sınırların birleşimiyle yeni bir poligon katmanının oluşması halidir. Yakınlık çokgenleri olarak ta bilinen Thiessen poligonları (Dirichlet veya Voronoi polygons) bir anlamda seri halde dağınık olan noktaların çevresindeki etki alanlarını tespit ederler. Girdi katmanındaki noktalar düzenli bir şekilde ve aynı etki değerine sahip iseler; oluşacak Thiessen poligonları klasik grid yapısına sahip olur.
Noktalar arası yakınlık analizi Thissen Poligonları Thiessen poligonlarının oluşumunda aşağıdaki şekildeki işlem akışı izlenir. Buna göre öncelikle girdi katmanındaki noktalar Delaunay kriterlerine göre düzensiz üçgen ağına (TIN) dönüştürülür. Ardından oluşturulan üçgen kenarlarının ortasından indirilen diklerin kesim noktaları belirlenirken poligon sınırları tespit edilmiş olur. Bu kesim noktaları Thiessen poligonlarının verteksleri konumundadır. Daha sonra poligon topolojisi oluşturulur ve nokta tabanlı girdi katmanı, bu katmanın etiket noktaları haline dönüşür
Sınır işlemleri Coğrafi bilgi sistemlerindeki önemli analiz türlerinden biri de sınır işlemleridir. Sınır işlemleri (boundary operations), seçilecek bir coğrafik bölge içerisindeki konumsal bilgilerin değişikliğe uğratılıp, komşu bilgileriyle olan bütünleşik yapılarını aynen korumak için yapılan konum analizleridir. Bir harita üzerinde zaman içerisinde bazı değişikliklerin yapılması gerekebilir. Böyle bir durumda haritanın yeniden tümden üretilmesi yerine, sadece değişiklik gören bölgelerde yenileme yapılması daha ekonomik ve sağlıklı bir çözümdür. Bu değişiklik grafik ve grafik-olmayan bilgileri kapsayabilir. Dolayısıyla haritaya ilaveler yapmak veya belli bir bölge ya da bölgeleri haritadan çıkartmak, güncellemek veya birkaç haritayı kenarlaştırıp birleştirmek gibi işlemlerin her biri sınır analizi olarak ortaya çıkar. a. Ayırma (clipping) b. Silme (deleting) c. Güncelleştirme (updating) d. Kenarlaştırma-birleştirme (edge-matching) e. Sınır kaldırma (dissolving)
Sınır işlemleri - Ayırma Konum analizlerinde, herhangi bir coğrafik bölgenin tamamı yerine bu bölge içerisindeki belli bir alana ait bilgilerinden yararlanmak gerekebilir. Örneğin bir kentte ilişkin konumsal bilgilerden sadece bir mahalleye ait olan bilgiler ayıklanarak yeni bir mahalle veri dosyası oluşturulabilir. Böylece bir haritanın bütünü yerine, sınırla tespit edilecek, istenen bölgesi yeniden elde edilmiş olacaktır. Bu durumda bir ayırma söz konusudur. Ancak dikkat edilmelidir ki bu ayırma ile seçilen bölgeye ait bilgiler bir nevi kopyalama işlemine tabi tutulmaktadır. Buna göre ayırma (clipping), sınırları ile tanımlanacak bir coğrafi bölgeye ait grafik ve grafik-olmayan bilgilerinin çıkartılarak (extraction) yeni detaylar elde edilmesi işlemidir
Sınır işlemleri - Ayırma Ayırma ile yapılacak işlemlerin bir diğer önemli özelliği, ayrılması istenen veri grubunun sınır tespitinde bir başka katmanın veya o katmandaki öznitelik bilgilerinin referans olarak alınabilmesidir. Örneğin; bir kentin beldelerini gösteren katmandan, o kente ait yolları gösteren katmandaki grafik bilgilere isabet edecek bölgeleri ayırıp, yollar ile sınırlandırılmış beldeleri gösteren yeni bir katman elde edilebilir. Bu tür aşamalı işlemler için bir dizi işlemin gerçekleşmesi gerekir. Öncelikle ayırma katmanı ile bu katmandaki detaylara isabet etmesi istenen bindirme katmanı üst üste çakıştırılarak ortak alanların bulunduğu yeni katman oluşturulur. Ardından ayırma sınır analizi uygulanır.
Sınır işlemleri - Silme Ayırma ile yapılan sınır işleminin tersi bir işlem olup, sınırları ile tanımlanan bir coğrafi bölgeye ait grafik ve grafik-olmayan bilgilerinin mevcut veri tabanından silinmesi (deleting) işlemidir. Bir kent haritası üzerinde gösterilmesi istenmeyen mahallelerin bu haritadan silinmesi, buna bağlı olarak ta tanımlayıcı bilgilerin veri dosyasından bir daha kullanılmamak üzere atılması silme işlemine örnek olarak verilebilir. Ayırma işleminde olduğu gibi, silme işleminde de katman üzerinde istenmeyen bir öznitelik bilgisine karşılık gelecek bölgeler silme işlemine tabi tutulabilirler. Örneğin, sadece yollara isabet eden yeşil alanların silinmesi istenebilir. Silme işlemi birçok yazılımda komut olarak mevcuttur.
Sınır işlemleri - Güncelleştirme (updating) Coğrafi bilgi sistemlerinin kullanıcıya sağladığı en önemli avantajlardan biri de konumsal bilgilerin gerektiğinde hızlıca güncellenebilmesine imkan vermesidir. Özellikle yoğun bilgi değişikliği içeren coğrafik bölgelere ait veri kümelerinin güncel bilgiler ile sürekli olarak yenilenmesi kaçınılmazdır. Klasik yöntemler ile bu işlemler, hem grafik hem de grafik-olmayan veri bazında oldukça zordur. Örneğin, bir kentin belli bir bölgesindeki yapı değişikliklerinin anında imar planlarına veya haritalara işlenmesi gerekir. Benzer şekilde bir kadastro parselinde ifraz işlemi yapılmış ise, yine bu değişikler hem kadastro paftası üzerinde hem de tapu kütüğünde yapılmalıdır. Tüm bu işlemler klasik anlamda güncellemedir. Buna göre CBS de güncelleme (updating), sınırları ile tanımlanacak bir coğrafi bölgeye ait mevcut grafik ve tanımsal bilgilerinin silinerek yerine yenilerinin ilave edilmesidir
Sınır işlemleri - Kenarlaştırma-birleştirme (edge-matching) Aynı bölgeye ait coğrafik bilgiler bir veri tabanında toplanabildiği gibi, ayrı ayrı veri tabanlarında da toplanabilirler. Bilhassa klasik şekildeki halihazır harita çalışmalarında, ölçeğe bağlı olarak, bir bölgeye ait haritalar pafta şeklinde yapılan bölümlemeler ile üretilmektedir. Bu haritalar pafta bazında ayrı ayrı sayısallaştırıldıktan sonra bilgisayar ortamında ortak koordinat sistemine bağlı olarak bütünleştirilirler. Dolayısıyla birbirine komşu coğrafik bölgelerin, birbirini izleyen paftalar şeklinde bir araya getirilmesi kenarlaştırma-birleştirme (edge-matching) işlemi olarak tanımlanır
Sınır işlemleri Sınır kaldırma (dissolving) Bir coğrafik bölgede poligon şeklinde tanımlanan alanlar çoğu kez farklı öznitelik bilgilerine sahip olabilirler. Örneğin mülkiyet dağılımını gösteren bir kadastro paftasındaki parsellerin maliki, parsel numarası, alanı, cinsi, değeri gibi çok değişik öznitelik bilgileri olabilir. Bununla birlikte, pafta bazında ortak öznitelik adı altında aynı değerlere sahip poligonlar da olabilir. Diğer bir deyişle, kadastro parsellerinden bir kısmının maliki aynı şahıs olabileceği gibi, cinsi aynı olan parseller de olacaktır veya aynı türden ürün veren arazilerin sınıflandırılması istenebilir. Bu gibi, benzer öznitelik değerine sahip olan poligonlar arasındaki sınırları kaldırıp yeni poligonlar oluşturma işlemine sınır kaldırma (dissolving) adı verilmektedir. Katman bindirmelerinde sınır boylarınca oluşan bazı ince kıyım (sliver) poligon hatalarının giderilmesi işlemi eleme (eliminate) olarak bilinir. Eleme ile, poligon sınırlarındaki tecviz hataları giderilerek, katman, gözden kaçabilecek çok ince poligon hatalarından arındırılmış olur