BİLGİSAYAR DESTEKLİ HARİTA YAPIMI II

Raster veriler (sayısal görüntüler) birbirine bitişik, komşu grid özelliğinde olan, aynı boyutlu kare şeklindeki piksellerin bir araya gelmesiyle oluşmaktadır. Uydu Görüntüleri, Sayısal Uçuş Fotoğrafları, Sayısal Ortofoto, Sayısal Arazi Modelleri raster veri tipine birer örnekken İmar Planları vektör veri tipine bir örnektir.

Tüm sayısal görüntülerin en küçük birimi piksel olarak tanımlanmıştır.

Vektör veriler, nokta, çizgi, alan, metin bilgisi olarak sınıflandırılabilir. Vektör veriler, koordinat (konum ve yükseklik), geometrik ilişki (topoloji), ifade şekilleri ve mekansal bilgileri içermektedirler. Örnek olarak; imar planları, kadastro planları, sayısallaştırılmış haritalar, haritalar üzerinde yol ve demiryolu projeleri v.b. gibi.

Vektör veriler, nokta, çizgi, alan, metin bilgisi olarak sınıflandırılabilir. Vektör veriler, koordinat (konum ve yükseklik), geometrik ilişki (topoloji), ifade şekilleri ve mekansal bilgileri içermektedirler.

NetCAD, DRE, TIFF, JPEG, GIF ve TGA formatındaki resim dosyalarını görüntüleyebilmektedir.

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.

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.

Polinom dönüşümü, polinom denklemleri kullanılarak yapılan dönüşümdür. Noktaların yeni yerleri polinom denklemleri ile belirlendiği için hata oranı daha azdır. Polinom dönüşüm derecelerinde kullanılacak en az kontrol sayıları aşaüıdaki gibidir.
1. Derece dönüşüm için en az 3 nokta
2. Derece dönüşüm için en az 6 nokta
3. Derece dönüşüm için en az 10 nokta
4. Derece dönüşüm için en az 15 nokta
5. Derece dönüşüm için en az 21 nokta
6. Derece dönüşüm için en az 28 nokta gereklidir.

Dönüşümdeki ortalama hata, kullanılan altlığın ölçeğine göre belirlenir. Gözün ayırma inceliği olarak kabul edilen 0.2 mm ile dönüşümde kabul edilebilir ortalama hataya ulaşılır. Dönüşüm hata oranının üst sınırını belirlemek için aşağıdaki formül kullanılabilir;
Göz Yanılma Oranı X Kullanılan Altlığın Ölçeğin Paydası.

Dönüşüm hata oranının üst sınırını belirleyen formül Göz Yanılma Oranı x Kullanılan Altlığın Ölçeğinin Paydası’dır. Göz Yanılma Oranı 0,2 mm olarak kabul edilir. Bu durumda ortalama hatanın üst sınırı 0,2 mm x 1000 = 200 mm, metre cinsinden 200/1000 = 0,2 metre olarak hesaplanır.

Netcad raster hazırla penceresinde yer alan ön düzeltme işlemleri sırasıyla düşey aynala, yata aynala, saat yönüne döndür, ters saat yönünde döndür, kes ve geri al olarak sıralanabilir.

Netcad ekranına yüklenmiş raster veriler üzerinden proje üretimine başlamadan önce, raster verinin olması gereken koordinat değerlerine gönderilmesi ve ekranda orijinal boyutlarına getirilmesi için coğrafi referanslıma işlemine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu işlemin gerçekleştirilebilmesi için Netcad içerisinde alternatif dönüşüm yöntemleri mevcuttur. Bu yöntemler Affin dönüşümü, Polinom dönüşümü ve Ters Mesafe Ağırlıklı Enterpolasyon Yöntemi olarak sıralanabilir.