COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNE GİRİŞ - Deneme Sınavı - 10

Konumsal Veri

Ormanın şekli ve yeri

Nokta

Çoklu Doğru

III.Raster Veri Modeli

IV.Vektör Veri Modeli

V.Spagetti Veri Modeli

VI.Topolojik Veri Modeli

Raster veri modelinde her piksel matris yapısı içersinde tanımlandığı için konumlandırma piksel bazında bilinmektedir.

Spagetti Veri Modeli

I.Bağlanırlık

II.Bitişiklik

III.Yakınlık

Her noktanın koordinatlarının saklanması gerekmektedir.

Öznitelik Verisi: En basit tanımı ile konumsal nesnelerin özellikleri olarak ifade edilebilir. Öznitelik verileri konumsal bir nesne ile ilişkili, konumsal olmayan verilerdir ve konum bilgisi içermezler. Genellikle tablo veriler şeklinde sunulan öznitelik verisi, doğadaki konumsal nesnelerin, nicelik ve nitelik gibi karakteristik özelliklerini tanımlamak için kullanılmaktadır.

Doğada var olan yeryüzü şekillerini harita elemanları olarak tanımlamak ve konumsal veri olarak CBS platformuna aktarmak için konumsal veri tipleri kullanılmaktadır. Konumsal veri tipleri nokta, çizgi ve poligon olarak üç tanedir.

Çizgi: CBS yazılımlarında doğru (line) veya çoklu-doğru (polyline) olarak kullanılan geometrik bir nesnedir. İki nokta arasında en kısa uzaklığı tanımlayan sürekli koordinat verilerine doğru, birden fazla doğrunun birleşmesi ile oluşan elemana ise çoklu-doğru adı verilir. Dere, akarsu, yol vb. çizgisel yeryüzü elemanlarının konum bilgilerini CBS’de tanımlamak için kullanılır.
• Belirli bir uzunlukları vardır ancak kalınlıkları yoktur.
• Bir dizi sürekli koordinat değerlerinden oluşur.
• Kullanılan ölçeğe bağlı olarak, genişliği olmayan çok ince çizgisel yeryüzü elemanları için kullanılır.

Yer almayan özellik olan "kullanıldığı ölçek için alansal ve uzunluk cinsinden büyüklüğü yoktur" noktanın özelliğidir.

Raster veri modelinde temel problem verinin uygun çözünürlüğünün saptanabilmesidir. Birden fazla veri katmanının birarada kullanılarak yapılacak üst üste bindirme (overlay) analizleri, elde edilecek katman için uygun çözünürlüğün ne olacağı konusunda sorunları beraberinde getirmektedir. Eğer bindirme analizinde kullanılan katmanların piksel boyutu olması gerekenden büyükse, elde edilen sonuç yeteri kadar hassas olmazken, piksel boyutu olması gerekenden küçük olduğunda da, veri boyutu gereksiz yere artmakta, yapılacak işlemlerin süresi uzamakta ve şekilsiz veri setleri oluşmaktadır. Ayrıca sonuç ürün, verinin ilk üretimindeki piksel boyutundan küçük ve hassas olursa, elde edilen analiz sonuçlarında önemsenecek boyutta hata yapıldığı söylenebilir.

Raster veri modelinde her piksel grid yapısı içerisinde dizinlerde tutulduğu için analitik ve cebirsel işlemler, programlama açısından daha kolay ve kısa sürede yapılabilmesi avantajları arasında yer alırken verilerin diğer seçenektekiler dezavantajı olarak ifade edilebilir.

Spagetti Veri Modeli: Genellikle CAD yazılımları ile üretilen, objelerin sadece X,Y koordinatlarından oluşan, objelerin birbirleri ile konumsal ilişkilerinin saklanmadığı veri modelidir. Veri elemanları nokta, çizgi ve poligon olarak tanımlanır ve elemanları oluşturan nokta koordinatları ve veri tipleri “spagetti veri” modelinin temelini oluşturur. Spagetti veri modelinde topoloji kullanılmaz.

Topolojik yapı üç temel ilkeye dayanmaktadır; Bunlar.

Bağlanırlık (Connectivity)

Bitişiklik (Adjacency)

Yakınlık (Proximity)

Bağlanırlık (Connectivity): Bağlanırlık, topolojik veri elemanlarının fonksiyonel, konumsal ve mantıksal olarak birbirlerine nasıl bağlandığını irdeleyen topoloji kuralıdır. Diğer bir deyişle, en az iki çizgisel elemanın kesişimi veya bileşimi sonucunda ortaya çıkan noktaların bağlantı şekillerini inceler.

Vektör Veri Modelinin Avantajları:
• Vektör veri modelinde, raster veri modelinde olduğu gibi çözünürlük ve
hassasiyet sorunu yoktur. Veri üretildiği orijinal çözünürlükte görüntülenmektedir.
• Veri gösterimi daha estetik olarak yapılabilmektedir.
• Genellikle harita baskı işlemleri vektör veri kullanılarak yapıldığı için baskı
aşamasında veri dönüşümüne gerek duyulmamaktadır.
• Raster veri modelinde konum bilgisi ancak piksel boyutları kadar hassas olabilirken, vektör veri modelinde konum kesin koordinatlarla belirtilmektedir.
• Topolojik eleman ilişkilerinin bilinmesi ile şebeke, yakınlık vb. konumsal sorgulamalar kolaylıkla yapılabilmektedir.
• Raster veri modeline kıyasla veri boyutları daha küçüktür

Katman yapısının temel ilkesi, farklı gruplardaki yeryüzü elemanlarını haritadaki gösterim karmaşasından kurtarmaktır. Katman yapısı, CBS’nin en önemli özelliklerinden biridir. Katman yapısı ile farklı temalardaki konumsal veriler belirli kategorilere ayrılarak, veriye kolay ulaşımın yanı sıra farklı tip ve modeldeki verilerin entegrasyonunu da sağlamaktadır. Projelendirme aşamasında, önce amaç belirlenmeli ve uygun veri katmanları bu amaç doğrultusunda saptanmalıdır.

Nokta: Belirli hacmi, alanı ve uzunluğu olmayan mutlak konum belirlemek için kullanılan geometrik bir nesnedir. Ağaç, direk vb. noktasal yeryüzü elemanlarının konum bilgilerini CBS haritalarında tanımlamak için kullanılır.
• Birbirinden ayrık noktasal konumları belirtir.
• Kullanıldığı ölçek için alansal ve uzunluk cinsinden büyüklüğü yoktur.
• Genellikle X,Y cinsinden tek bir koordinat çifti ile gösterilir.
• Kullanılan ölçekte alan veya çizgi olarak gösterilse, çok küçük değerler olacağı için noktasal nesne olarak gösterilmektedir.