KONUMSAL VERİTABANI II - Deneme Sınavı - 1

Raster verinin hassasiyeti veya kalitesi piksel sayısına, bant sayısı ve aralığına, pikselin parlaklık derecesine ve verinin toplanma sıklığına göre değişen çözünürlük özellikleri ile tanımlanır. Çok geniş anlamda kullanılan çözünürlük, raster veride 4 farklı anlamda kullanılır. Bunlar:

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Raster veriler, farklı konumsal veritabanı sistemlerinde farklı şekillerde tutulurlar. Fakat temel mantık her sistemde aynı şekilde işlemektedir. Örneğin DB2 veritabanı yönetim sistemi için raster veri yönetimi incelenecek olursa, raster verilerin temelde 5 tablodan oluşan bir yapı içerisinde tutulduğu görülür. Bu tablolar:

Ana tablo (business table): Raster verilerinin kendisini ve ayak izini (footprint) tutan ana tablodur. Herhangi bir tablo ile bağlantısı bulunmamaktadır. Yardımcı tablo (auxiliary table): Raster verinin bantlarına göre satırları tutmaktadır. Ayrıca istatistiksel bilgi, sınıflandırılmış renk haritası, koordinat dönüşümleri gibi verileri saklar. Kısaca raster verinin meta verisini içerir. Ölçekleme tablosu (block table): Raster veri bantlarının bloklanmış piksel değerlerini BLOB olarak kayıtlarında barındırır. Ayrıca bu verilerin gösterimlerine yardımcı olmak için geliştirilen piramit (pyramid) ve bloklama (tile) işlemlerini tutmaktadır. Bant tablosu (band table): Bantların tutulduğu bir tablodur. Raster bant verilerinin hangi veriye ait olduklarını, veri bantlarının piksel boyutlarını, en büyük ve en küçük x, y değerlerini, bantların oluşturulma ve son değiştirilme tarihlerini depolar. Raster öznitelik tablosu (raster attribute table): Veri açıklamalarını ve bu açıklamaların hangi veriye ait olduklarını saklar. Verinin özelliklerini farklı bir yöntem kullanarak aynı tabloda depolamaktadır. Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Konumsal veritabanında raster veri: • Raster Veri Kümesi (raster dataset) • Raster Katalog (raster catalog) • Mozaik Veri Kümesi (mosaic dataset) • Konumsal Nesne Özniteliği (feature attribute) olarak organize edilmektedir. Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Piramit, raster verilerin konumsal veritabanı ortamına eklenirken oluşturulması önerilen bir yapıdır. Raster veriler donanımların grafik işlemcilerini fazlasıyla yoran veri modelidir. Raster veri üzerinde yapılan işlemlerin daha hızlı yapılmasını sağlamak ve grafik işlemciyi optimum performansla kullanmak amacıyla uygulanan bir yöntemdir. Piramit, raster veri üzerinde herhangi bir değişiklik yapmayan sadece gösterime yönelik bir uygulamadır. Piramit uygulaması, raster verilerin gösterim ölçeğine bağlı olarak çözünürlüğü daha düşük gösterecek biçimde, sadece gösterimde piksel boyutlarını değiştiren bir uygulamadır. Çalışma alanına yaklaştıkça çözünürlüğü artırarak performansı artırılır. Böylece donanım zorlanmadan raster verinin en uygun gösterimi sağlanmış olur. Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Hazırlanacak haritalara göre harita üzerindeki açıklamaların gösteriminde bazen dinamik etiketleme yöntemi, bazen de etiket konumsal nesnesi kullanımı daha uygun olmaktadır. Harita açıklamalarının gösteriminde etiket konumsal nesnesi kullanımının avantaj ve dezavantajları aşağıda listelenmiştir.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Standart etiket konumsal nesneleri, konumsal veritabanında depolanan ancak herhangi bir konumsal nesne ile bağlantısı bulunmayan basit metinsel veya grafiksel açıklamalardır. Standart etikete, dağlık bir bölgenin harita üzerinde açıklama olarak belirtilmesi örnek gösterilebilir. Harita üzerindeki dağlık bir bölgenin kapsadığı alanı sınırlayan herhangi bir konumsal nesne olmadığı için, bölgenin harita üzerinde açıklama olarak belirtilmesi standart etiket kullanılarak yapılabilir. Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Konumsal Nesneyle Bağlantılı Etiket (feature linked annotation)

Konumsal nesneyle bağlantılı etiketler, bağlantılı olduğu konumsal nesne tablolarındaki öznitelik veri alanlarının, harita üzerinde açıklama olarak gösterimini sağlar. Konumsal nesneyle bağlantılı etiketler (feature linked annotation) etiket konumsal nesne tablolarında (annotation feature class) depolanır. Konumsal nesne (feature) ve konumsal nesneyle bağlantılı etiket (feature linked annotation), tablolar arası ilişkileri kullanarak birbirleri ile ilişkilendirilir. Tablolar içinde bir kayıt olarak bulunan etiketler, konumsal nesne tabloları (feature class) ile ilişki tablosu (relationship class) aracılığıyla ilişkilendirilir. İlişki kurulurken konumsal nesne tablosu (feature class) kaynak tablo (source table), etiket konumsal nesne tablosu (annotation feature class) ise hedef tablo (target table) olarak belirlenir. Bu iki tablonun ilişki türü bileşik (composite) ilişkidir. Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Etiket konumsal nesne tablolarını oluştururken izlenecek adımlar:

Adının Belirlenmesi

Konumsal Nesne Tipinin Konumsal Etiket Olarak Belirlenmesi

Etiket Tipinin Belirlenmesi

Konumsal Referansın Tanımlanması

Referans Gösterim Ölçeğinin Belirlenmesi

Etiket Sınıfarının ve Gösterim Sembolojilerinin Belirlenmesi

Diğer Öznitelik Alanlarının Tanımlanması

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Etiket Konumsal Nesne Tablosunun Veri Alanları:

TextString: Konumsal nesneye ait metinsel dizidir.

FontName: “Arial”, “Times New Roman” gibi yazı karakter tipinin tanımlandığı alandır.

FontSize: Yazı karakter tipinin büyüklüğünün tanımlandığı alandır.

Bold: Yazı karakter tipinin, kalın karakter (bold) olup olmadığının tanımlandığı alandır.

Italic: Yazı karakter tipinin yana yatık olup olmadığını tanımlar. (Gösterimde 1-0 değeri kullanılır.)

Underline: Yazı karakter tipinde alt çizgi olup olmadığını tanımlar. (Gösterimde 1-0 değeri kullanılır.)

VerticalAlignment: Metnin dikey hizalama ölçüsünü gösterir. Aldığı değerlikler üst (top), merkez (center), taban çizgisi (baseline), alttır (bottom).

HorizontalAlignment: Metnin yatay hizalama ölçüsünü gösterir. Aldığı değerlikler sol (left), merkez (center), sağ (right) ve tamdır (full).

XOffset: Metnin pozisyonunu sağa ya da sola kaydırır. Saptanmış olarak “0” değeri verilir. Pozitif değerler metni sağa, negatif değerler metni sola kaydırır.

YOffset: Metnin pozisyonunu yukarı ya da aşağı kaydırır. Saptanmış olarak “0” değeri verilir.

Angle: Metni döndürmek için kullanılan veri alandır. Açı değerleriyle ifade edilir.

FontLeading: Çizgiler arasındaki boşluğu düzenlemek için kullanılan veri alanıdır.

WordSpacing: Kelimeler arasındaki boşluğu düzenlemek için kullanılan veri alanıdır. Saptanmış olarak “100” değerini alır.

CharacterWidth: Kullanılan karakterlerin genişliğini düzenlemek için kullanılan veri alanıdır. Saptanmış olarak “100” değerini alır.

CharacterSpacing: Kullanılan karakterlerin arasındaki boşluğu düzenleyen veri alanıdır.

FlipAngle: Metnin düşeyde açısal değer olarak hangi noktadan ters döndürüleceğini ya da ayna yansıması oluşturulacağını belirler.

Override: Bu alan, yazılım tarafından korunan ve kullanılan bir alan olup düzenlenebilir bir alan değildir.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Etiket konumsal nesne tablosunun özellikleri:

ObjectID: Etiket konumsal nesnesini tanımlayan numaradır. Bu numara aynı zamanda bu tablonun birincil anahtarıdır.

Shape: Etiket konumsal nesneleri bir poligon içinde bulunurlar. Bu alan, etiketi çerçeveleyen poligonun konumsal bilgisini içerir.

FeatureID: Konumsal nesneyle bağlantılı etiket konumsal nesnesinin, bağlı olduğu konumsal nesneyi tanımlayan veri alanıdır. Bu alan aynı zamanda tablonun yabancı anahtarıdır.

ZOrder: Etiket konumsal nesne tablosunda etiket sınıflarının katman olarak sırasını belirtir. Değerin küçülmesi katmanın daha üstte olduğu anlamına gelir.

AnnotationClassID: Etiket sınıflarının tanımlandığı veri alanıdır. Eğer etiket nesnesi tek sınıftan oluşuyorsa “0” değerinde gösterilir.

Element: Sembolojinin ve geometrisinin tutulduğu blob (binary large object) türü veri alanıdır.

SymbolID: Etiket nesnelerine, etiket konumsal nesne tablosunda metin gösterim değerleri tek tek verilebileceği gibi bu gösterim bilgileri bir tablo altında gruplanabilmektedir. Bu veri alanı sembol tablosunda gruplanmış gösterim özelliklerini tanımlayan veri alanıdır.

Status: Etiket konumsal nesnesinin yerleştirilip, yerleştirilmediğini gösteren veri alanıdır.

Shape_length: Etiket konumsal nesnesini çevreleyen (poligonun) yapının uzunluk ölçüsüdür.

Shape_area: Etiket konumsal nesnesini çevreleyen yapının alan değeridir.

Etiket konumsal nesne tablosunda bu alanlar dışındaki ki diğer alanlar, etiket konumsal nesnesinin gösterimine ait özellikleri belirlerler.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Kitabın 86. Sayfasındaki Şekil 4.9’da Eskişehir’in ilçeleri ve ilçelere bağlı referans ölçek kullanılmayan etiket konumsal nesneleri görülmektedir. Şekildeki her iki örnekte de etiket konumsal nesnesi üç sınıftan oluşmuştur. Bunlar; ilçe adı, il plaka kodu ve ilçe nüfusudur. Her iki örnekte de ilçe adı kırmızı renkte, kalın ve on punto büyüklüğünde; il plaka kodu siyah renkte, sekiz punto büyüklüğünde; ilçe nüfusu yeşil renkte, italik ve altı çizgili, sekiz punto büyüklüğünde oluşturulmuştur. Ölçek küçüldükçe (1:3.000.000) font büyüklükleri küçülmediği için etiketleri oluşturan metinlerin haritaya sığmadığı görülmektedir. Bu sorunun giderilmesi için referans ölçek kullanılmalıdır. Referans ölçek kullanıldığında ölçek küçüldükçe, font büyüklüğü de küçültülecektir.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Konumsal veritabanında, konumsal nesnelerin harita üzerinde boyutlarını gösteren etiket nesnelerinin özelleşmiş hâline “ölçüm konumsal nesnesi” (dimension feature) adı verilir. Harita üzerinde boyutlandırma gösterimi, konumsal nesne olarak tanımlanmış bir binanın kenarı, bir yolun uzunluğu ya da iki konumsal nesne arasındaki uzaklık vb. olabilir. Ölçüm nesneleri etiket nesneleri gibi konumsal nesnelerdir. Konumsal veritabanında ölçüm konumsal nesne tablosunda (dimension feature class) depolanır. Ölçüm konumsal nesne tablosu, konumsal nesne tablolarının ölçümlerini saklayacak şekilde özelleştirilmiştir. Bu nedenle konumsal veritabanı içinde yer alan diğer konumsal nesne tablolarının sahip olduğu bütün özelliklere sahiptir. Ölçüm konumsal nesne tablosu, konumsal nesne veri kümeleri (feature dataset) içinde ya da bağımsız olarak dışında yer alabilmektedir. Ölçüm konumsal nesnelerinin kullanılmasının avantajı, gösterilmesi gereken boyutlandırma çalışmalarını kolaylaştırmaktır.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Ölçüm konumsal nesne tablolarında hizalanmış ölçümler (aligned dimensions) ve doğrusal ölçümler (linear dimensions) olarak iki tip ölçüm vardır. Hizalanmış ölçümler, temel çizgiye paralel olan, başlangıç ve bitiş ölçüm noktaları arasındaki gerçek uzaklığı gösterir

Doğrusal ölçümler, hizalanmış ölçümlerin aksine başlangıç ve bitiş noktaları arasındaki konumsal nesnenin gerçek uzunluğunu vermez. Doğrusal ölçümler, düşey, yatay ya da herhangi bir açıdaki bir eksene paralel başlangıç ve bitiş noktalarının uzantıları arasındaki ölçümü verir

Ölçümler, içe doğru ya da dışa doğru olarak gösterilebilir. Dışa doğru gösterimler (outward dimensions), konumsal nesnenin dışına doğru işaret eden ölçümlerdir. İki uzatma çizgisi arasında kalan uzunluğu ifade eder.

İçe doğru gösterimler (inward dimensions) konumsal nesnenin dışında nesnenin içini işaret eden iki oka sahiptir. Ölçüm değeri bu iki okun arasındaki uzunluktur.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.

Basit hizalanmış (simple aligned): Basit hizalanmış ölçüm nesnesi, referans olarak iki noktaya gereksinim duyar. Bunlar ölçüm başlangıç noktası ve ölçüm bitiş noktasıdır. Çizim ikinci referans noktasını yerleştirdikten sonra otomatik olarak sona erer.

Hizalanmış (aligned): Hizalanmış ölçüm nesnesi, referans olarak üç noktaya ihtiyaç duyar. Bunlar ölçüm başlangıç noktası, ölçüm bitiş noktası ve ölçüm çizgisinin yüksekliğini belirten noktadır. Çizim üçüncü referans noktasını yerleştirdikten sonra otomatik olarak sona erer.

Doğrusal (linear): Doğrusal ölçüm nesnesi, yatayda ve dikeyde ölçüm nesnesi oluşturur ve referans olarak üç noktaya ihtiyaç duyar. Bunlar ölçüm başlangıç noktası, ölçüm bitiş noktası ve ölçüm çizgisinin yüksekliğini belirten noktadır. Üçüncü referans noktasının başlangıç ve bitiş noktalarına göre yeri, ölçüm nesnesinin yatayda mı yoksa dikeyde mi oluşturulacağını belirler. Çizim üçüncü referans noktasını yerleştirdikten sonra otomatik olarak sona erer.

Döndürülmüş doğrusal (rotated linear): Döndürülmüş doğrusal ölçüm nesnesi, referans olarak dört noktaya ihtiyaç duyar. Bunlar ölçüm başlangıç noktası, ölçüm bitiş noktası, ölçüm çizgisinin yüksekliğini belirten nokta ve uzatma çizgi açısını belirleyen noktadır. Çizim dördüncü referans noktasını yerleştirdikten sonra otomatik olarak sona erer.

Serbest hizalanmış (free aligned): Serbest hizalanmış ölçüm nesnesi, hem basit hizalanmış hem de hizalanmış ölçümler oluşturmak için kullanılabilir. Girdi olarak iki ya da üç referans noktası kullanır. Eğer çizim iki noktayla bitirilirse basit hizalanmış, üç noktayla bitirilirse hizalanmış ölçüm olacaktır. Eğer çizim ikiden az ya da üçten fazla noktayla bitirilmeye çalışılırsa işlem başarısız olacaktır.

Serbest doğrusal (free linear): Serbest doğrusal ölçüm nesnesi, yatay, dikey ve döndürülmüş doğrusal ölçüm nesneleri oluşturmada kullanılabilir. Girdi olarak üç ya da dört noktaya ihtiyaç duyar. Girdi olarak dört nokta kullanılırsa, döndürülmüş doğrusal ölçüm nesnesi oluşur. Eğer çizim üçten az ya da dörtten fazla noktayla bitirilmeye çalışılırsa işlem başarısız olacaktır.

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.