BİLGİSAYAR DESTEKLİ HARİTA YAPIMI II - Deneme Sınavı - 3

Afin dönüşümünde “Kabul edilebilir karesel ortalama hata = Gözün ayırma inceliği x Kullanılan altlığın ölçeğinin paydası”dır. Buradan, 0.2mm x 1000 = 200 mm = 20 cm olmaktadır.

Raster veriler (sayısal görüntüler) birbirine bitişik, komşu grid özelliklerinde olan, aynı boyutlu kare şeklindeki piksellerin bir araya gelmesi ile oluşmaktadır. Her bir piksel elemanı bir ya da birden fazla sayısal değer ile donatılmıştır (yüzey bilgisi, renk bilgisi, yükseklik bilgisi v.b. gibi).

Afin dönüşümü yapabilmek için en az 3 ortak noktaya ihtiyaç vardır. Ancak dönüşümün kontrollü bir dönüşüm olabilmesi için 4 nokta kullanılması gerekmektedir.

Afin dönüşümünde “Kabul edilebilir karesel ortalama hata = Gözün ayırma inceliği x Kullanılan altlığın ölçeğinin paydası”dır. Buradan, 0.2 mm x Kullanılan altlığın ölçeğinin paydası = 80 cm = 800 mm, Kullanılan altlığın ölçeğinin paydası = 4000 elde edilmektedir.

Dönüşümler sırasında kabul edilebilir karesel ortalama hataya ulaşmada kullanılan “gözün ayırma inceliği” 0.2 mm’dir.

Birden fazla tabaka seçimi yaparak silme işlemini gerçekleştirebilmek için klavye üzerinden CTRL tuşuna basılı tutulması gerekmektedir.

0 tabakası, yeni dosya açıldığında aktif tabaka butonunda otomatik olarak oluşturulan tabakadır.

Özellikler, Hızlı Erişim Çubuğu’nda yer almamaktadır.

Sembolünün yerine getirdiği işlev çizim penceresini büyütür.

Sembolünün yer aldığı fonksiyon Katman Yöneticisi’dir.

NetStore’dan satın alınmış veya yüklenmiş uygulamalar görüntülenmek, Netstore Fonksiyonun kullanım amaçlarından biridir.

Obje özellikleri, Netcad sorgu araçları içerisinde yer almaktadır.

Gönder, Netcad arayüzünde Google Earth fonksiyonu bulunduğu menüdür.

SPX, Netcad’in Dosya Ekle komutuyla eklenebilen dosya uzantılarından biri değildir.

Çizdirme alanını ölçeklemek, Netcad Ön izleme sayfası aktif olduğunda F5-F6 tuşunun fonksiyonudur.

Tüm sayısal görüntülerin en küçük birimi piksel olarak tanımlanmaktadır.

Raster veriler (resim verileri, sayısal resimler) birbirine bitişik, komsu grid özelliğinde olan, aynı boyutlu kare seklindeki gridlerin bir araya gelmesi ile oluşmaktadır. Her bir piksel (grid) elemanı bir ya da birden fazla sayısal değerler ile donatılmıştır (mesela yüzey bilgisi, renk bilgisi, yükseklik bilgisi vb. gibi). Buna göre raster veri olarak uydu görüntüleri, sayısal uçuş fotoğrafları, sayısal ortofoto ve sayısal arazi modelleri örnek gösterilebilir.

Vektör veriler; nokta, çizgi, alan metin bilgisi olarak sınıflandırılabilir. Vektör verileri; koordinat (konum ve yükseklik), ilişkiler (topoloji), ifade şekilleri (çizgi kalınlığı, çizgi özelliği, sembol, renk) ve mekânsal bilgileri içermektedir. Rastera göre daha özel ve detaylandırılmış bilgiler içerir. Vektör verilere örnek olarak imar planları, kadastro planları, sayısallaştırılmış haritalar ve haritalar üzerinde yol ve demiryolu projeleri verilebilir.

Raster verilerin ve vektör verilerin kullanımında artılar ve eksiler bulunmaktadır. Raster veriler, vektör verilere göre daha fazla alan kaplamaktadır. Bu nedenle geniş olan kaplayan raster verilerde bellek problemi ile karsı karsıya gelinebilmektedir. Raster verileri ile tabaka işlemleri daha kolay gerçekleştirilebilmektedir. Vektör veriler; vektör grafiği olarak geleneksel harita üretiminde olduğu gibi ifade edilebilmektedir. Buna karşılık raster veriler resim gibi daha karmaşık bir yapıya sahiptir. Yani okunması ve ifade edilmesinde zorluk çekilebilmektedir.

Enlem ve boylam bilgilerini belirleme de kullanılan koordinat sitemlerinden birisi olan ED50’nin açılımı Europen Datum 1950’dir.