COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNE GİRİŞ

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.

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

CBS’de kullanılacak konumsal veri modeli seçiminde veri kaynağı, tipi ve verinin kullanım amacı göz önünde bulundurulur. Örneğin raster veri modeli analitik ve cebirsel modelleme için daha uygun olacağı gibi, çözünürlük ve veri saklama boyutu açısından vektör veri modeli daha kullanışlıdır.

Raster veri ile vektör verinin bindirme analizinde kullanılması durumunda, vektör verinin raster veriye dönüştürülmesi gereklidir. Bu işlem vektör-raster dönüşüm modülü ile yapılan bir işlemdir ve birçok CBS yazılımı tarafından kullanılan bir yordamdır. Vektör-raster dönüşümü için vektör verinin üretildiği orijinal verinin ölçeğinin ve hassasiyetinin bilinmesi gereklidir. Orijinal verinin hassasiyeti sonuç raster verinin piksel boyutunun belirlenmesindeki temel unsurdur.

Raster Veri Modeli Avantajları:

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

• Raster veri modelinde her piksel grid yapısı içerisinde dizinlerde tutulduğu için analitik ve cebirsel işlemler, programlama açısından daha kolay ve kısa sürede yapılabilmektedir.

• Raster veri modelinde genellikle piksellere tek öznitelik verisi atandığından basit modelleme, bindirme ve kantatif analizler açısından uygundur.

Bitişiklik (Adjacency): Bitişiklik topolojik elemanların birbirleri ile komşuluklarını irdeleyen bir topoloji kuralıdır. İki kapalı poligonun birbiri ile olan komşuluk bilgisini tanımlamak için kullanılır. Örnek verecek olursak, Türkiye il haritası üzerinde, Eskişehir ilinin komşuları bitişiklik kuralı ile sorgulanmaktadır.

CBS konumsal verileri farklı temalarda gruplama özelliğine sahiptir. Bu gruplar ortak koordinat sitemi içerisinde veri tipi, modeli ve veri elemanının özelliklerine göre katmanlara ayrılmalıdır. Katman yapısının temel ilkesi, farklı gruplardaki yeryüzü elemanlarını haritadaki gösterim karmaflasından kurtarmaktır. Katman yapısı CBS’nin en önemli özelliklerinden biridir. Projelendirme aşamasında, önce amaç belirlenmeli ve uygun katmanlar saptanmalıdır. Amaca uygun saptanan katmanlar, aynı zamanda veritabanı modelini de kaba hatları ile şekillendirmektedir. Farklı temalardaki yeryüzü elemanları, veritabanı modelini oluşturan tabloların tanımlarını belirlemektedir. Temaların yanı sıra konumsal veri tipleri (nokta, çizgi, poligon) katman tanımlamasında belirleyici bir parametredir. Nokta tipindeki veri elemanı ile poligon tipindeki veri elemanı aynı katman tanımı içinde bulunmamalıdır. Diğer taraftan örneğin poligon tipinde alan olarak tanımlanacak parsellerin hepsi tek katmanda ifade edilmeli, parseller için iki ayrı katman tanımı yapılmamalıdır. Başka bir örnek verecek olursak, çizgisel eleman olarak tanımlanan cadde-sokak verileri ve yeraltı su şebekesi boruları farklı öznitelik veri alanlarına ve farklı temalara sahip olduklarından aynı katman içinde tanımlanmamalıdır.

Raster veri formatında verinin sol üst köşe koordinatı, piksel boyutu ve düzenli grid verinin boyutları (kaç piksele kaç piksel olduğu) bilindiğinde, satır ve kolonlardan oluşan matris yapısı içerisinde veri koordinatları kolaylıkla hesaplanabilmektedir. Grid yapısı bilgisayar yordamları ile iki boyutlu dizinler (array) olarak kodlandığı için, analitik ve cebirsel hesaplamalar hızlı ve kolay yapılabilmektedir. Bu nedenle küçük karelere bölünmüş raster veri modeli birçok CBS yazılımı tarafından tercih edilmektedir. Topoloji raster veri modeli için anlamlı bir yapı değildir. Çünkü piksel komşulukları, konumları ve sıralaması bilgisayar yordamları tarafından matris yapısı içerisinde kolaylıkla işlenebilmektedir.

Veri boyutunun büyüklüğü nedeni ile raster verilerde genellikle 1-bit ikili (binary) veri değeri kullanılır. Matematiksel olarak her piksel değeri sadece iki değer alabilir, 0 ve 1. Veri boyutu büyütülerek piksel değeri 8-bit veri değerine çıkartılarak 256 farklı değer alabilir.

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.