Konumsal Veritabanı 2 Dersi 1. Ünite Özet
Konumsal Veri Modeli
Açıköğretim ders notları öğrenciler tarafından ders çalışma esnasında hazırlanmakta olup diğer ders çalışacak öğrenciler için paylaşılmaktadır. Sizlerde hazırladığınız ders notlarını paylaşmak istiyorsanız bizlere iletebilirsiniz.
Açıköğretim derslerinden Konumsal Veritabanı 2 Dersi 1. Ünite Özet için hazırlanan ders çalışma dokümanına (ders özeti / sorularla öğrenelim) aşağıdan erişebilirsiniz. AÖF Ders Notları ile sınavlara çok daha etkili bir şekilde çalışabilirsiniz. Sınavlarınızda başarılar dileriz.
Konumsal Veri Modeli
Giriş
Coğrafi bilgi sistemleri gezegeni ve gezegeni oluşturan tüm sistemleri analiz edip sınırsız olan insan gereksinimlerini sınırlı kaynaklarla karşılamaya, bunları yönetmeye ve bu sınırlı kaynakların nasıl kullanılması, önceliklerin nasıl şekillendirilmesi gerektiğini belirlemeye yarayan bir sistemdir. 21.yüzyıl dünyasında çıkan çevre sorunları, küresel iklim değişiklikleri, giderek artan bölgesel çatışmalar ve savaşlar, artan afet maruziyetleri gibi sorunlar nedeniyle gezegeni iyileştirmek için coğrafi bilgi teknolojileri ile konumsal verileri modellemek önemlidir. Bu sorunların hepsi aslında gezegenin sunduğu kaynakların yönetilememesinden kaynaklanmaktadır. Bu kaynakları doğal kaynaklar, fiziksel kaynaklar, kültürel kaynaklar olarak sınıflandırabiliriz. Bu çerçeveden hareketle de çevreyi fiziksel çevre, doğal çevre, kültürel çevre olarak üç ana baslık altında değerlendirebilir, çevre olarak da geniş perspektiften bakarak içinde yaşadığımız gezegenimizin kendisini anlayabiliriz. Fiziksel çevre insan eliyle şekillenmiş çevre olup tüm mühendislik ve sanat yapıları, yollar, barajlar, binalar vb. her şey fiziksel çevrenin altında irdelenmektedir. Doğal çevre çevrenin doğal karakterleri ile ilgili olup doğal çevre özellikleri eğim, bakı vb. gibi topografik yapı, jeolojik yapı, hidrolojik yapı, jeomorfolojik yapı, iklim durumu vb. baslıklar altında değerlendirilebilir. Kültürel çevre ise, çevre içinde insana dair tüm özellikleri kapsamaktadır ki, buna örnek olarak demografik verileri, eğitim, istihdam durumu vb. verileri vermek mümkündür.
Konumsal Veri
Veri, temel anlamda bilgiyi elde etmek için kullanılan işlenmemiş gerçekler ve malzemelerdir. Yani veri, aslında bilgiye ulaşmak için kullanılan sistemli gerçekler bütünü, her türlü işaret, harf ve rakamlar topluluğudur. Bilgi ise bir amaç doğrultusunda işlenmiş veridir. Bilgi, ilgili verilerin işlenmesiyle ortaya çıkan, mevcut ya da olası bir karar verme sürecinde kullanılan işlenmiş gerçekler ve malzemelerdir. Verinin bilgiye dönüşmesi için düzgün ve düzenli bir şekilde toplanmış olması, ilgili olması, güvenilir, doğru ve doğrulanabilir olması, anlaşılır olması, uyumlu olması, rahat ve kolay işlenebilir olması, eksiksiz olması, güncel olması gereklidir. Bu bağlamda veri, bilginin temsil biçimidir; veri, bilginin oluşması için mutlaka gerekli olmakla birlikte her veri bilginin oluşturulmasında kullanılamaz.
Coğrafi veri, coğrafi bilginin temsil biçimidir ve evrende bir konumu olan nesnelere ilişkin olarak tanımlanır. Coğrafi bilgi sistemleri dâhilinde düşündüğümüzde coğrafi veri, coğrafi bilginin bilgisayar ortamında temsil biçimidir. Coğrafi bilgi, bilgisayar ortamında, nokta, çizgi, alan seklinde vektör veri biçiminde; hücreler şeklinde Raster veri biçiminde temsil edilebilir. Coğrafi bilgi, coğrafi varlığa ilişkin bilgidir. Coğrafi varlık, doğada belli bir konumu ve biçimi olan doğal veya yapay detaylar (akarsular, barajlar, vb.) gibi somut nesneler veya idari sınırlar, nüfus yoğunluğu, vb. soyut nesnelerdir. Coğrafi bilgi coğrafi ver ilerin işlenmesi, analiz edilmesi neticesinde ortaya çıkar. Temelde coğrafi bilgi sistemlerine girdi teşkil eden verileri iki ana grupta gruplandırmamız mümkündür: Konumsal veri ve öznitelik verisi. Konumsal veriler yeryüzündeki herhangi bir nesnenin coğrafi olarak nerede olduğunu, yani coğrafi konumunu belirlemek için kullanılır. Öznitelik verisi ise konumsal nesne ile ilişkili konum bilgisi içermeyen özelliklerin her biridir.
Modeller gezegenimizin ve gezegenimizdeki nesnelerin sembollerle basitleştirilmiş şekilleridirler. Her model farklı hassasiyet düzeyleri ile ifade edilebildiği gibi, en iyi modeller gerçeğe bağlı modellerdir. Tek bir model veya görünüm yeterli olmayabilir. Bu yüzden model tasarlamada kullanılan en iyi yaklaşımlar, modelin detayının farklı görünümlerini sağlayan, alt modellerin veya bağımsız model kümelerinin olduğu yaklaşımlardır. Genel olarak üç farklı model türü belirlenmiştir. Bunlar;
- Gösterimli (representation) modeller: Yeryüzündeki objeler (binalar, akarsular, ormanlar vb.) benzer özelliklere göre kategorize edilerek tabakalarla gösterilirler. Bu gösterimler kullanılarak coğrafi objeler arasındaki temel statik mekânsal ilişkiler yakalanır.
- Uygunluk (suitability) modelleri: En uygun lokasyonu bulmakta kullanılırlar (iş yeri, okul, arazi doldurma, acil durum boşaltım bölgesi vb.). Birtakım kriterler belirlenip bu kriterleri sağlayan farklı tabakalardaki objeler kullanılarak istenilen uygunlukta yerler bulmamıza yardımcı olurlar.
- Süreç (process) modelleri: Süreç modelleri gösterimli modellerde tanımlanan coğrafi objeler arasındaki etkileşimi tanımlayan daha karmaşık problemleri ifadede kullanılır.
Konumsal Veri Modelleri
Konumsal verilerin modellenmesi Raster veri modeli ve Vektör veri modeli olmak üzere iki temel yolla yapılır. Raster verilerin boyutları vektör verilere göre daha büyüktür. Bazı konumsal analizleri (çakıştırma, yakınlık vb) raster verilerle yapmak daha kolaydır. Ağ analizlerinde vektör veri tercih edilir. Raster veri yapısı, vektör veriye göre daha basittir. Vektör veriler daha hassastır. Vektör verilerde ilgili konumsal nesnelerin öznitelik bilgilerine ulaşma ve güncelleme daha kolaydır.
Vektör veri modeli en temel şekliyle üç ana gösterim şeklinden oluşur. Bunlar nokta, çizgi, poligon olarak sıralanabilir. Nokta veri gösterimi ağaç, elektrik direği, kuyu, zirve noktası, verici vb. nesneler için uygun bir gösterim şekliyken, poligon veri gösterimi binalar, tarım alanları, ormanlar, göller, arsa sınırları vb. coğrafi varlıklar için uygun olacaktır. Çizgi gösterim şekli ise modellediğimiz nesneler içinde yol, akarsu, elektrik hattı, sınırlar, demir yolu, kara yolları vb. nesneler için uygun olacaktır.
Raster veri, grafik nesneleri hücrelere bağlı olarak temsil eder. Bir kağıt parçası üzerine çizilmiş birkaç çizgi düşünün. Raster veri modelinde kağıt her biri hücre (grid) denilen küçük karelere bölünür, bu karelerin her birine piksel denilir. Biz bu kareleri ne kadar küçültürsek, kağıt üzerine çizilmiş çizgileri bu kareleri boyayarak temsil etme oranımız giderek artar. Kareler büyüdükçe kağıt üzerindeki çizgilerin boyalı küçük karelerle temsiliyeti o derece düşer. Piksel dediğimiz bu karelerin her biri o resmin en küçük birimidir. Raster veri bu piksellerden oluşmuş bir tablo gibidir. Tabloda satır ve sütunlar bulunmaktadır, pikselin konumu hangi satır ve sütunda olduğuna göre belirlenmektedir. Her piksel konum ve o konumun özniteliğine bağlı farklı bir renk ya da renk tonuyla değer alır. Çözünürlük, konumlandırılmış verinin piksel boyutu ile tanımlanır ve piksel büyüklüğü verinin gösterim hassasiyetini belirler. Çözünürlük değeri küçüldükçe nesnelerin ayırt edilebilirliği artacaktır. Raster ve vektör veri modellerinde temsil edilen veriler birbirlerine dönüşebilmektedir
Konumsal veri modelleriyle yapılan temel analizler aşağıdaki gibidir:
- Sorgulama: Sayısallaştırılarak CBS ortamına aktarılmış olan bir verinin konumsal bilgileri olduğu gibi öznitelik bilgileri de bulunmaktadır. Bu veriler atanan kimlik numaraları yardımıyla ve topoloji kuralları içerisinde birbiriyle ilişkilendirilmiştir. Bu bilgiler içerisinden bazı detaylar sorgulama (query) yoluyla hem öznitelik olarak hem de mekansal olarak çıkartılabilmektedir.
- Çakıştırma: En yaygın olarak kullanılan analiz yöntemlerinden birisi olan bu yöntemde aynı alana ait farklı veri katmanları üst üste bindirilerek yeni haritalar elde edilir.
- Yakınlık analizi: Yakınlık analizleri içerisinde en çok kullanılanı tek veya çoklu tampon bölge oluşturma (Buffer ve Multiple Ring Buffer) analizleridir.
- Ağ analizi: Kara yolları, uçuş rotaları, enerji nakil hatları ve akarsu ağları gibi çizgisel özellikte ve ağ yapısına sahip sistemler üzerinde, en kısa, en hızlı, en ekonomik ve uygun rotaların belirlenmesinde kullanılan bir analizdir.
- Yüzey analizleri: Sayısal yükseklik modeli kullanılarak yer şekillerinin temel özellikleri olan, eğim, bakı, yamaç şekli (kürvatür), topografya görünümü (hillshade), hacim hesaplaması, en iyi gözlem noktası ve görülebilirlik analizleri yapılabilmektedir.
- Grid analizi: Raster verilerle yapılan bir analiz olup optimum koridor belirleme ve komşuluk analizi gibi çeşitleri vardır.
- İstatistiksel analizler: Sonuçları genellikle grafik olarak belirtilen analizler yapılabilmesi mümkündür. Bu analizden mekânsal verilere ait toplam, ortalama, maksimum değerler ve standart sapma bilgilerine ulaşılabilir.
Konumsal Veri Kaynakları
Konumsal verinin temin edilebilmesi için kullanılan yöntemler aşağıdaki gibidir:
- Mevcut sayısal verinin temini ve dönüştürülmesi
- Analog haritalardan sayısal haritaya dönüştürme – tarama
- Analog haritalardan sayısal haritaya dönüştürme – sayısallaştırma
- Arazi ölçümleri
- Uzaktan algılama – fotogrametrik veri toplama
- Küresel konumlandırma sistemi (GPS-GNSS)
Konumsal Veri Modellerinin Organizasyonu
Konumal veri modelleri harita üretimi, sorgulama, analiz vb. işlemleri gerçekleştirebilmek için gerçek dünyanın konumsal veri kümeleri olarak temsil edilmesi esasına dayanmaktadır. Konumsal veritabanının coğrafi bilgi sistemlerinde veritabanında tutulma prensibine ve grafik nesnelerle, öznitelik verilerinin bir arada tutulma sekline göre üç temel grupta ifade edilmesi mümkündür. Bunlar;
- Spagetti veri modeli: Konumsal verilerin bilgisayar destekli tasarım (CAD) dosyaları içinde nokta, çizgi ve poligon olarak saklanması esasına dayalıdır. Bu modelde konumsal nesnelerin birbirleri ile olan ilişkileri gösterilememekte olup kayıt ve gösterim nesne bazında yapılabilmektedir.
- Konumla ilişkili veri modeli (georelational): Bu modelde konumsal veri ile öznitelik verileri birlikte tutulmakta, ayrıca nesnelerin birbirleri ile olan ilişkileri de model içinde yer almaktadır. Aslında bu modelde de konumsal veriler CAD yapısına benzer bir yapı içinde tutulmaktadır ve bu nesnelerin her biri için atanmış kimlik numarası benzeri, nesneye özel bir numara yardımıyla konumsal nesnelerle ilişkili öznitelik verileri veritabanı tablolarında yer almaktadır. Konumsal veri ya da öznitelik verisi ayrı ayrı değiştirilebilir ya da özelleştirilebilir. Bu yapıda bir çizginin hangi çizgiye bağlandığı, bir poligonun sağında mı solunda mı yer aldığı, nelere komsu olduğu gibi konumsal ilişkiler sorgulanabilmektedir.
- Konumsal veritabanı (geodatabase) modeli: Bu model öznitelik verileri ile konumsal verilerin (grafik verilerin) arasındaki entegrasyon sorununu ortadan kaldırmak amacıyla konumsal nesnelerin şekil ve koordinat verilerinin, veritabanı kayıtlarında tutulması esasına dayalı bir veritabanı modelidir. Böylece konumsal nesne, topoloji tabloları, öznitelik verileri tam olarak entegre olabilmiştir. Tüm konumsal veriler tek ve merkezî bir veritabanı üzerinde tutulabilir. Veri girişi ve güncelleme işlemleri kullanıcı hataları daha aza indirilerek yapılabilir. Konumsal nesneler kolaylıkla platformlar arası taşınabilir, diğer veritabanı sistemleri ile entegre olabilirler. Konumsal nesneler hem topolojik, hem de ilişkileri ile birlikte tanımlanırlar. Harita üzerinde bulunan konumsal nesnelerin gösterimi dinamiktir ve birçok kullanıcı konumsal veriye aynı anda ulaşabilir ve güncelleyebilir.
Giriş
Coğrafi bilgi sistemleri gezegeni ve gezegeni oluşturan tüm sistemleri analiz edip sınırsız olan insan gereksinimlerini sınırlı kaynaklarla karşılamaya, bunları yönetmeye ve bu sınırlı kaynakların nasıl kullanılması, önceliklerin nasıl şekillendirilmesi gerektiğini belirlemeye yarayan bir sistemdir. 21.yüzyıl dünyasında çıkan çevre sorunları, küresel iklim değişiklikleri, giderek artan bölgesel çatışmalar ve savaşlar, artan afet maruziyetleri gibi sorunlar nedeniyle gezegeni iyileştirmek için coğrafi bilgi teknolojileri ile konumsal verileri modellemek önemlidir. Bu sorunların hepsi aslında gezegenin sunduğu kaynakların yönetilememesinden kaynaklanmaktadır. Bu kaynakları doğal kaynaklar, fiziksel kaynaklar, kültürel kaynaklar olarak sınıflandırabiliriz. Bu çerçeveden hareketle de çevreyi fiziksel çevre, doğal çevre, kültürel çevre olarak üç ana baslık altında değerlendirebilir, çevre olarak da geniş perspektiften bakarak içinde yaşadığımız gezegenimizin kendisini anlayabiliriz. Fiziksel çevre insan eliyle şekillenmiş çevre olup tüm mühendislik ve sanat yapıları, yollar, barajlar, binalar vb. her şey fiziksel çevrenin altında irdelenmektedir. Doğal çevre çevrenin doğal karakterleri ile ilgili olup doğal çevre özellikleri eğim, bakı vb. gibi topografik yapı, jeolojik yapı, hidrolojik yapı, jeomorfolojik yapı, iklim durumu vb. baslıklar altında değerlendirilebilir. Kültürel çevre ise, çevre içinde insana dair tüm özellikleri kapsamaktadır ki, buna örnek olarak demografik verileri, eğitim, istihdam durumu vb. verileri vermek mümkündür.
Konumsal Veri
Veri, temel anlamda bilgiyi elde etmek için kullanılan işlenmemiş gerçekler ve malzemelerdir. Yani veri, aslında bilgiye ulaşmak için kullanılan sistemli gerçekler bütünü, her türlü işaret, harf ve rakamlar topluluğudur. Bilgi ise bir amaç doğrultusunda işlenmiş veridir. Bilgi, ilgili verilerin işlenmesiyle ortaya çıkan, mevcut ya da olası bir karar verme sürecinde kullanılan işlenmiş gerçekler ve malzemelerdir. Verinin bilgiye dönüşmesi için düzgün ve düzenli bir şekilde toplanmış olması, ilgili olması, güvenilir, doğru ve doğrulanabilir olması, anlaşılır olması, uyumlu olması, rahat ve kolay işlenebilir olması, eksiksiz olması, güncel olması gereklidir. Bu bağlamda veri, bilginin temsil biçimidir; veri, bilginin oluşması için mutlaka gerekli olmakla birlikte her veri bilginin oluşturulmasında kullanılamaz.
Coğrafi veri, coğrafi bilginin temsil biçimidir ve evrende bir konumu olan nesnelere ilişkin olarak tanımlanır. Coğrafi bilgi sistemleri dâhilinde düşündüğümüzde coğrafi veri, coğrafi bilginin bilgisayar ortamında temsil biçimidir. Coğrafi bilgi, bilgisayar ortamında, nokta, çizgi, alan seklinde vektör veri biçiminde; hücreler şeklinde Raster veri biçiminde temsil edilebilir. Coğrafi bilgi, coğrafi varlığa ilişkin bilgidir. Coğrafi varlık, doğada belli bir konumu ve biçimi olan doğal veya yapay detaylar (akarsular, barajlar, vb.) gibi somut nesneler veya idari sınırlar, nüfus yoğunluğu, vb. soyut nesnelerdir. Coğrafi bilgi coğrafi ver ilerin işlenmesi, analiz edilmesi neticesinde ortaya çıkar. Temelde coğrafi bilgi sistemlerine girdi teşkil eden verileri iki ana grupta gruplandırmamız mümkündür: Konumsal veri ve öznitelik verisi. Konumsal veriler yeryüzündeki herhangi bir nesnenin coğrafi olarak nerede olduğunu, yani coğrafi konumunu belirlemek için kullanılır. Öznitelik verisi ise konumsal nesne ile ilişkili konum bilgisi içermeyen özelliklerin her biridir.
Modeller gezegenimizin ve gezegenimizdeki nesnelerin sembollerle basitleştirilmiş şekilleridirler. Her model farklı hassasiyet düzeyleri ile ifade edilebildiği gibi, en iyi modeller gerçeğe bağlı modellerdir. Tek bir model veya görünüm yeterli olmayabilir. Bu yüzden model tasarlamada kullanılan en iyi yaklaşımlar, modelin detayının farklı görünümlerini sağlayan, alt modellerin veya bağımsız model kümelerinin olduğu yaklaşımlardır. Genel olarak üç farklı model türü belirlenmiştir. Bunlar;
- Gösterimli (representation) modeller: Yeryüzündeki objeler (binalar, akarsular, ormanlar vb.) benzer özelliklere göre kategorize edilerek tabakalarla gösterilirler. Bu gösterimler kullanılarak coğrafi objeler arasındaki temel statik mekânsal ilişkiler yakalanır.
- Uygunluk (suitability) modelleri: En uygun lokasyonu bulmakta kullanılırlar (iş yeri, okul, arazi doldurma, acil durum boşaltım bölgesi vb.). Birtakım kriterler belirlenip bu kriterleri sağlayan farklı tabakalardaki objeler kullanılarak istenilen uygunlukta yerler bulmamıza yardımcı olurlar.
- Süreç (process) modelleri: Süreç modelleri gösterimli modellerde tanımlanan coğrafi objeler arasındaki etkileşimi tanımlayan daha karmaşık problemleri ifadede kullanılır.
Konumsal Veri Modelleri
Konumsal verilerin modellenmesi Raster veri modeli ve Vektör veri modeli olmak üzere iki temel yolla yapılır. Raster verilerin boyutları vektör verilere göre daha büyüktür. Bazı konumsal analizleri (çakıştırma, yakınlık vb) raster verilerle yapmak daha kolaydır. Ağ analizlerinde vektör veri tercih edilir. Raster veri yapısı, vektör veriye göre daha basittir. Vektör veriler daha hassastır. Vektör verilerde ilgili konumsal nesnelerin öznitelik bilgilerine ulaşma ve güncelleme daha kolaydır.
Vektör veri modeli en temel şekliyle üç ana gösterim şeklinden oluşur. Bunlar nokta, çizgi, poligon olarak sıralanabilir. Nokta veri gösterimi ağaç, elektrik direği, kuyu, zirve noktası, verici vb. nesneler için uygun bir gösterim şekliyken, poligon veri gösterimi binalar, tarım alanları, ormanlar, göller, arsa sınırları vb. coğrafi varlıklar için uygun olacaktır. Çizgi gösterim şekli ise modellediğimiz nesneler içinde yol, akarsu, elektrik hattı, sınırlar, demir yolu, kara yolları vb. nesneler için uygun olacaktır.
Raster veri, grafik nesneleri hücrelere bağlı olarak temsil eder. Bir kağıt parçası üzerine çizilmiş birkaç çizgi düşünün. Raster veri modelinde kağıt her biri hücre (grid) denilen küçük karelere bölünür, bu karelerin her birine piksel denilir. Biz bu kareleri ne kadar küçültürsek, kağıt üzerine çizilmiş çizgileri bu kareleri boyayarak temsil etme oranımız giderek artar. Kareler büyüdükçe kağıt üzerindeki çizgilerin boyalı küçük karelerle temsiliyeti o derece düşer. Piksel dediğimiz bu karelerin her biri o resmin en küçük birimidir. Raster veri bu piksellerden oluşmuş bir tablo gibidir. Tabloda satır ve sütunlar bulunmaktadır, pikselin konumu hangi satır ve sütunda olduğuna göre belirlenmektedir. Her piksel konum ve o konumun özniteliğine bağlı farklı bir renk ya da renk tonuyla değer alır. Çözünürlük, konumlandırılmış verinin piksel boyutu ile tanımlanır ve piksel büyüklüğü verinin gösterim hassasiyetini belirler. Çözünürlük değeri küçüldükçe nesnelerin ayırt edilebilirliği artacaktır. Raster ve vektör veri modellerinde temsil edilen veriler birbirlerine dönüşebilmektedir
Konumsal veri modelleriyle yapılan temel analizler aşağıdaki gibidir:
- Sorgulama: Sayısallaştırılarak CBS ortamına aktarılmış olan bir verinin konumsal bilgileri olduğu gibi öznitelik bilgileri de bulunmaktadır. Bu veriler atanan kimlik numaraları yardımıyla ve topoloji kuralları içerisinde birbiriyle ilişkilendirilmiştir. Bu bilgiler içerisinden bazı detaylar sorgulama (query) yoluyla hem öznitelik olarak hem de mekansal olarak çıkartılabilmektedir.
- Çakıştırma: En yaygın olarak kullanılan analiz yöntemlerinden birisi olan bu yöntemde aynı alana ait farklı veri katmanları üst üste bindirilerek yeni haritalar elde edilir.
- Yakınlık analizi: Yakınlık analizleri içerisinde en çok kullanılanı tek veya çoklu tampon bölge oluşturma (Buffer ve Multiple Ring Buffer) analizleridir.
- Ağ analizi: Kara yolları, uçuş rotaları, enerji nakil hatları ve akarsu ağları gibi çizgisel özellikte ve ağ yapısına sahip sistemler üzerinde, en kısa, en hızlı, en ekonomik ve uygun rotaların belirlenmesinde kullanılan bir analizdir.
- Yüzey analizleri: Sayısal yükseklik modeli kullanılarak yer şekillerinin temel özellikleri olan, eğim, bakı, yamaç şekli (kürvatür), topografya görünümü (hillshade), hacim hesaplaması, en iyi gözlem noktası ve görülebilirlik analizleri yapılabilmektedir.
- Grid analizi: Raster verilerle yapılan bir analiz olup optimum koridor belirleme ve komşuluk analizi gibi çeşitleri vardır.
- İstatistiksel analizler: Sonuçları genellikle grafik olarak belirtilen analizler yapılabilmesi mümkündür. Bu analizden mekânsal verilere ait toplam, ortalama, maksimum değerler ve standart sapma bilgilerine ulaşılabilir.
Konumsal Veri Kaynakları
Konumsal verinin temin edilebilmesi için kullanılan yöntemler aşağıdaki gibidir:
- Mevcut sayısal verinin temini ve dönüştürülmesi
- Analog haritalardan sayısal haritaya dönüştürme – tarama
- Analog haritalardan sayısal haritaya dönüştürme – sayısallaştırma
- Arazi ölçümleri
- Uzaktan algılama – fotogrametrik veri toplama
- Küresel konumlandırma sistemi (GPS-GNSS)
Konumsal Veri Modellerinin Organizasyonu
Konumal veri modelleri harita üretimi, sorgulama, analiz vb. işlemleri gerçekleştirebilmek için gerçek dünyanın konumsal veri kümeleri olarak temsil edilmesi esasına dayanmaktadır. Konumsal veritabanının coğrafi bilgi sistemlerinde veritabanında tutulma prensibine ve grafik nesnelerle, öznitelik verilerinin bir arada tutulma sekline göre üç temel grupta ifade edilmesi mümkündür. Bunlar;
- Spagetti veri modeli: Konumsal verilerin bilgisayar destekli tasarım (CAD) dosyaları içinde nokta, çizgi ve poligon olarak saklanması esasına dayalıdır. Bu modelde konumsal nesnelerin birbirleri ile olan ilişkileri gösterilememekte olup kayıt ve gösterim nesne bazında yapılabilmektedir.
- Konumla ilişkili veri modeli (georelational): Bu modelde konumsal veri ile öznitelik verileri birlikte tutulmakta, ayrıca nesnelerin birbirleri ile olan ilişkileri de model içinde yer almaktadır. Aslında bu modelde de konumsal veriler CAD yapısına benzer bir yapı içinde tutulmaktadır ve bu nesnelerin her biri için atanmış kimlik numarası benzeri, nesneye özel bir numara yardımıyla konumsal nesnelerle ilişkili öznitelik verileri veritabanı tablolarında yer almaktadır. Konumsal veri ya da öznitelik verisi ayrı ayrı değiştirilebilir ya da özelleştirilebilir. Bu yapıda bir çizginin hangi çizgiye bağlandığı, bir poligonun sağında mı solunda mı yer aldığı, nelere komsu olduğu gibi konumsal ilişkiler sorgulanabilmektedir.
- Konumsal veritabanı (geodatabase) modeli: Bu model öznitelik verileri ile konumsal verilerin (grafik verilerin) arasındaki entegrasyon sorununu ortadan kaldırmak amacıyla konumsal nesnelerin şekil ve koordinat verilerinin, veritabanı kayıtlarında tutulması esasına dayalı bir veritabanı modelidir. Böylece konumsal nesne, topoloji tabloları, öznitelik verileri tam olarak entegre olabilmiştir. Tüm konumsal veriler tek ve merkezî bir veritabanı üzerinde tutulabilir. Veri girişi ve güncelleme işlemleri kullanıcı hataları daha aza indirilerek yapılabilir. Konumsal nesneler kolaylıkla platformlar arası taşınabilir, diğer veritabanı sistemleri ile entegre olabilirler. Konumsal nesneler hem topolojik, hem de ilişkileri ile birlikte tanımlanırlar. Harita üzerinde bulunan konumsal nesnelerin gösterimi dinamiktir ve birçok kullanıcı konumsal veriye aynı anda ulaşabilir ve güncelleyebilir.