Daha

ArcGIS Desktop'ta çeyrek daire sembolojisini birden çok öznitelikle mi tasvir ediyorsunuz?

ArcGIS Desktop'ta çeyrek daire sembolojisini birden çok öznitelikle mi tasvir ediyorsunuz?


Dört sütunum var (A, B, C, D) ve her biri 1, 2 veya 3 (nokta verileri) olarak sıralanabilir.

Sıralamaya atanan renklere göre her kategoriyi aynı anda tasvir etmek istiyorum (1 = yeşil, 2 = sarı, 3 = kırmızı).

Bunun dört çeyreği olan bir pasta grafiği gibi görüneceğini ve her çeyreğin sıralamaya göre renklendirileceğini hayal ediyorum.

ArcGIS Desktop kullanıyorum.


ArcGIS Desktop kullandığınızı varsayarsak…

Birden çok özniteliğe dayalı olarak sembolize edebilirsiniz, ancak 4 değil 3 alanla sınırlıdır. Yapacağım en hızlı şey yeni bir alan oluşturmak ve size bir kod vermek için A, B, C ve D alanlarını birleştirmek. Bu size gibi verileri verirdi1121 2311 3312ve benzeri. O zaman her birini sembolize etmeniz gerekecek… boşver, bu çok fazla kombinasyon…


Veriler üzerinde 4 tanım sorgusu yapın. Her alan için 1 katman olmak üzere 4 katman üreteceksiniz. Ör: katman_A, katman_B, katman_C, katman_D. Her katman için bir dairenin 1/4'ü olan özel bir sembol oluşturun. Sol üst, sağ üst, sağ alt, sol alt. Bu çeyreğin rengini değiştirmek için her katmanı 1,2,3 sıralamasına göre sembolize edin.

Ofsetlerle basit kare örnek

Özel pasta daire sembolleri

Daire şablonu (ön planı/arka planı ters çevirin) tam daireyi elde etmek için 3 kez 90 derece döndürün)


Bu soru tekrar tekrar gündeme geldi, ancak daha fazla bilgi ortaya çıktı. ESRI IGL Font22'de bir dairenin 4 çeyreğini temsil eden karakter işaretleyici sembolleri vardır, unicode karakterler 122 ila 125 dahil:

Bu katmanı A, B, C ve D özniteliklerine dayalı 4 kadranla işlemek için, 3 kombinasyonlu 4 katman olacak şekilde katmanı çoğaltırdım:

ve benzeri…

Her katman için düzenlenecek yalnızca 3 sembol, bu yalnızca 12 düzenleme demektir. 4 alanın tüm kombinasyonlarını tek bir katmanda oluşturmaya çalışırsanız, potansiyel olarak çok manuel olarak girilecek kombinasyonlar.

ArcMap'te nasıl göründüğü aşağıda açıklanmıştır:

Sarının net olması için siyah bir arka plan kullandım. Puanlar, A, B, C ve D alanları eklenmiş ve hesaplanmış bazı rastgele verilerdi.rastgele.randint(1,3).


Stanford Kütüphanelerinin COVID-19'a verdiği yanıtla ilgili en güncel bilgiler için lütfen şu adrese bakın: https://library.stanford.edu/alerts

SGC'nin COVID-19 yanıtına ilişkin açıklama

Üniversitenin COVID-19 ile ilgili en son güncellemeleri ve yönergeleri doğrultusunda, Kütüphaneler kapalı kalacak ve destek operasyonları mümkün olduğunca çevrimiçi ortama taşınacaktır. Aşağıdaki kılavuz, Stanford kullanıcıları için mevcut ve yeni uzaktan destek ve alternatif talimat seçenekleri hakkında bilgi sağlamaya hizmet eder.

Stanford Geospatial Center Remote Resources Libguide: https://guides.library.stanford.edu/remotesgc <-BURADA BAŞLAYIN!

Stanford Kütüphane Saatleri genel bilgileri: https://library-hours.stanford.edu/

SGC Çalıştayları İptal Edildi

Üniversitenin yüz yüze eğitimi en aza indirme yönündeki talimatına uygun olarak, Stanford Geospatial Center Workshop serisi, Provost'un rehberliği aksi yönde talimat verene kadar askıya alındı. SGC Atölye Serisinin çoğu, kendi hızınızda olacak şekilde tasarlanmıştır ve eğitmen tarafından yönlendirilir ve bu LibGuide'da bu materyallere ve çeşitli platformlar için diğer yüksek kaliteli eğitim materyallerine bağlantılar sağladım.

Uzaktan Destek Seçenekleri

E-posta desteği

Destek için SGC personeli ile iletişime geçmek için lütfen aşağıdaki bağlantıyı kullanın. Bu bağlantı, tüm SGC Destek Personeline aynı anda e-posta gönderecek ve yanıt verebilecek ilk kişi en kısa sürede size geri dönecektir.


ArcGIS Desktop'ta çeyrek daire sembolojisini birden çok öznitelikle mi tasvir ediyorsunuz? - Coğrafi Bilgi Sistemleri

MDPI tarafından yayınlanan tüm makaleler, bir açık erişim lisansı altında dünya çapında anında kullanıma sunulmaktadır. Şekil ve tablolar dahil olmak üzere MDPI tarafından yayınlanan makalenin tamamının veya bir kısmının yeniden kullanılması için özel bir izin gerekmemektedir. Açık erişim Creative Common CC BY lisansı altında yayınlanan makaleler için, orijinal makaleden açıkça alıntı yapılması şartıyla makalenin herhangi bir kısmı izinsiz olarak yeniden kullanılabilir.

Özellik Raporları, alanda yüksek etki için önemli potansiyele sahip en gelişmiş araştırmaları temsil eder. Özellik Bildirileri, bilimsel editörlerin bireysel daveti veya tavsiyesi üzerine sunulur ve yayınlanmadan önce hakem incelemesinden geçer.

Özellik Raporu, orijinal bir araştırma makalesi, genellikle birkaç teknik veya yaklaşımı içeren önemli bir yeni araştırma çalışması veya bilimsel alandaki en heyecan verici gelişmeleri sistematik olarak gözden geçiren, alandaki en son ilerleme hakkında kısa ve kesin güncellemeler içeren kapsamlı bir inceleme makalesi olabilir. Edebiyat. Bu tür kağıt, gelecekteki araştırma yönleri veya olası uygulamalar hakkında bir görünüm sağlar.

Editörün Seçimi makaleleri, dünyanın her yerinden MDPI dergilerinin bilimsel editörlerinin tavsiyelerine dayanmaktadır. Editörler, yazarlar için özellikle ilginç olacağına veya bu alanda önemli olacağına inandıkları dergide yakın zamanda yayınlanan az sayıda makaleyi seçerler. Amaç, derginin çeşitli araştırma alanlarında yayınlanan en heyecan verici çalışmalardan bazılarının anlık görüntüsünü sağlamaktır.


Sözdizimi

Yakın özelliklere olan uzaklıkların hesaplanacağı nokta özellikleri.

Giriş özelliklerinden uzaklıkların hesaplanacağı noktalar. Aynı özellik sınıfı veya katmanı içindeki noktalar arasındaki mesafeler, giriş ve yakın özellikler için aynı özellik sınıfı veya katmanı belirtilerek belirlenebilir.

Giriş özelliklerinin listesini ve arama yarıçapı içindeki tüm yakın özelliklerle ilgili bilgileri içeren tablo. Bir arama yarıçapı belirtilmemişse, tüm giriş özelliklerinden tüm yakın özelliklere olan mesafeler hesaplanır.

Aday yakın özellikleri aramak için kullanılan yarıçapı belirtir. Bu yarıçap içindeki yakın özellikler, en yakın özelliğin hesaplanmasında dikkate alınır. Herhangi bir değer belirtilmemişse (yani, varsayılan (boş) yarıçap kullanılır) hesaplama için tüm yakın özellikler dikkate alınır. Arama yarıçapı birimi varsayılan olarak giriş özelliklerinin birimleridir. Birimler başka bir birime değiştirilebilir. Ancak bunun, giriş özelliklerinin koordinat sisteminin birimlerine dayanan çıkış DISTANCE alanının birimleri üzerinde hiçbir etkisi yoktur.


2 Cevap 2

İpucu. $x$ - ekseninin köşegen boyunca sol alttan sağ üste doğru çalışmasına izin verin. O zaman küçük dairenin denklemi $x^2+y^2=5^2$ ve büyük dairenin denklemi $x^2+(y+sqrt<50>)^2=10^2.$ olur. $left(pmfrac<5sqrt 7><2sqrt2>,frac<5><2sqrt2> ight) noktalarında kesişir.$

Böylece alan $2int_0^<5sqrt 7/2sqrt 2>left(sqrt<5^2-x^2>-sqrt<10^2-x^2>+5 ile verilir. sqrt<2>sağ)mathrm dx.$

OP'nin hesabı bilmeyebileceği gerçeğine dayanarak, yorumlarda ima edildiği gibi, integralin $25left(alpha-4eta+frac<2> ight),$ olarak değerlendirildiğini ekliyorum burada $cosalpha=1/2sqrt 2,,coseta=5/4sqrt 2,$ ve dar açılar $alpha,,eta$ radyan cinsindendir.

Eskiz. Lune alanını elde etmenin basit bir yolu. İlgili iki daire için ortak bir $C$ kirişi veren iki yayın kesişme noktalarını birleştirin. Böylece aradığımız alan, $C.$ ile kesilen küçük daire ve büyük daire segmentinin alanındaki farktır. Bu alanlar sırasıyla $S$ ve $T.$ olsun. O zaman $ST.$ istiyoruz. bunların her birini elde etmek için, ilgili dairenin yarıçapları ile tanımlanan ikizkenar üçgenin alanını ve bu üçgen ve segment tarafından oluşturulan sektör alanından $C$ çıkarıyoruz. Bunu benim 2y,$ diyeceğim $C,$ uzunluğuna ve verilen yayların ilgili merkezlerinde oluşturduğu açılara ihtiyacımız var. Küçük daire için biri $2phi,$ ve diğeri $2psi.$ olsun. Son olarak $x$, küçük dairenin merkezinden $C doğru parçasına olan uzaklık olsun. bir diyagram hakkında bilgi, verilen karenin yarım köşegeni, küçük dairenin yarıçapı ve büyük dairenin yarıçapı ile tanımlanan bir üçgen elde edersiniz, kenarları sırasıyla $5sqrt2,5$ ve $10$. Bu kenarların karşısındaki açılar isimsiz bir bilinmeyendir (sorunu çözmek için gerekli değildir), $psi,$ açısı ve $180°-phi.$ açısıdır [Tüm açılar derece olarak ölçülür.]

Böylece, bu üçgene kosinüs kuralı uygulamak bize $cospsi=frac<5><4sqrt 2>.$ değerini verir. Böylece $sinpsi=frac<4sqrt elde ederiz. 2>.$ O zaman sinüs kuralını kullanmak bize $sinphi=2sinpsi=frac<2sqrt 2>.$ değerini verir. Böylece $cosphi= elde ederiz. frac<1><2sqrt 2>.$ Bu bize $x=5cosphi=frac<5><2sqrt 2>$ ve $y=frac<5sqrt 7><2 verir sqrt 2>.$

Dolayısıyla küçük üçgenin alanı $xy=frac<25><8>sqrt 7$ ve büyük üçgenin alanı $(x+5sqrt 2)y=xy+5ysqrt 2=frac<125><8>sqrt 7.$ Bu nedenle, küçük doğru parçasının $S$ alanı $frac<2phi><360°>×π×5^2- tarafından verilir. xy=frac54sol(frac<πphi><9>-frac58sqrt 7 ight)$ ve benzer şekilde $T=frac<2psi><360°>×π×10^2-frac<125><8>sqrt 7=5 sol (frac<πpsi><9>-frac<25><8>sqrt 7sağ).$

Bu nedenle gerekli alan $ST=frac<5π><9>left(frac<4>-psi ight)+frac<425><32>sqrt 7,$ ile verilir. burada $cosphi=frac14sqrt 2,,cospsi=frac58sqrt 2$ ve $phi,,psi$ derece cinsindendir.


Sulak Alan Haritacısı

Sulak Alanlar haritacısı, Amerika'nın Sulak Alan kaynaklarının kullanımı kolay, harita benzeri görünümlerini sunmak için tasarlanmıştır. Sulak alanların, nehir kıyılarının ve derin su habitatlarının durumu, kapsamı, özellikleri ve işlevleri hakkında güncel bilgiler üretmek için dijital harita verilerini diğer kaynak bilgileriyle bütünleştirir. Wetland Mapper, sulak alan verilerinin ve bilgilerinin kaynak yöneticilerine ve halka geliştirilmesi, revize edilmesi ve dağıtılması için ABD Balık ve Yaban Hayatı Servisi'nin stratejik planını yerine getirir. Bu bilgiler, keşif ve eğitim yoluyla sulak alan kaynaklarının anlaşılmasını ve korunmasını teşvik etmenin yanı sıra kaynak yönetimi, araştırma ve karar vermeye yardımcı olmayı amaçlamaktadır.

Sulak Alan Haritacısı'nda görüntülenen sulak alanlar, sulak alanların biyolojik tanımını kullanarak sulak alan türünü ve kapsamını gösterir. Herhangi bir Federal, Eyalet veya yerel yönetimin tescilli yargı yetkisinin sınırlarını belirleme veya devlet kurumlarının düzenleyici programlarının coğrafi kapsamını belirleme girişimi yoktur.

Herhangi bir Eşleştiriciyi şu şekilde açın: aşağıdaki harita simgelerine tıklayarak (en iyi tarayıcı pencerenizi büyüterek görüntülenir):


SVG'nin yay yolu ile daire çizimi

Kısa soru: SVG yolunu kullanarak bir dairenin %99,99'unu çizebiliriz ve o belirir, ancak bir dairenin %99,999999999'u olduğunda daire görünmez. Nasıl düzeltilebilir?

Aşağıdaki SVG yolu bir dairenin %99,99'unu çizebilir: (http://jsfiddle.net/DFhUF/1381/ adresinde deneyin ve 4 yay mı yoksa sadece 2 yay mı gördüğünüze bakın, ancak IE ise, bunun olduğunu unutmayın. SVG'de değil, VML'de işlendi, ancak benzer sorun var)

Ama bir dairenin %99,999999999'u olduğunda, hiçbir şey gösterilmeyecek mi?

Ve bu, bir dairenin %100'ü için aynıdır (hala bir yay, değil mi, sadece çok eksiksiz bir yay)

Bu nasıl düzeltilebilir? Bunun nedeni, bir yayın yüzdesi çizmek için bir işlev kullanmam ve daire işlevini kullanmak için %99,9999 veya %100 bir yay "özel durum" kullanmam gerekirse, bu biraz aptalca olurdu.

Yine, jsfiddle üzerinde RaphaelJS kullanan bir test durumu http://jsfiddle.net/DFhUF/1381/ adresindedir.
(ve eğer IE 8'de VML ise, ikinci daire bile görünmez. 0.01 olarak değiştirmeniz gerekir)

Bunun nedeni, sistemimizde bir puan için bir yay oluşturmamdır, bu nedenle 3,3 puan bir dairenin 1/3'ünü alır. 0,5 yarım daire alır ve 9,9 puan bir dairenin %99'unu alır. Peki ya sistemimizde 9.99 olan puanlar varsa? Bir dairenin %99,999'una yakın olup olmadığını kontrol etmem ve buna göre bir yay işlevi mi yoksa daire işlevi mi kullanmam gerekir? O zaman 9.9987 puana ne dersin? Hangisini kullanmalı? Ne tür puanların "fazla eksiksiz bir daire" ile eşleşeceğini ve bir daire işlevine geçeceğini bilmek ve bir dairenin "kesin bir %99,9'u" veya bir 9.9987 puanı olduğunda, yay işlevini kullanmak saçmadır. .


Programlama Örnekleri:

Aşağıda bazı C# örnekleri verilmiştir. Listelendikleri sıra zorluk derecesidir.

Harita açma:

Aşağıdaki örnek, bir haritanın nasıl açılacağını ve içeriğinin nasıl listeleneceğini gösterir.

Bir masa açmak:

Aşağıdaki örnek, bir tablonun nasıl açılacağını ve SQL benzeri bir ifadeyle bazı kayıtların nasıl seçileceğini gösterir.

Geocoding Sokak Adresleri:

Aşağıdaki örnek, bir sokak adresinin nasıl coğrafi olarak kodlanacağını gösterir.

Bir tabloyu coğrafi kodlama:

Aşağıdaki örnek, bir tablodan veya elektronik tablodan kayıtları bulmak için sokak adresleri tablosunun nasıl kullanılacağını gösterir.

Bir daire içinde özellikleri seçme:

Aşağıdaki örnek, belirli bir koordinat etrafında bir daire içinde bulunan bir haritadaki tüm nokta özelliklerini seçmenin nasıl kullanılacağını gösterir.

Rota hesaplama:

Aşağıdaki örnek, bir rotanın nasıl bulunacağını gösterir:

&bull E-tablolardaki verileri coğrafi olarak kodlayabilir miyim?

Evet. Excel ve CSV dahil olmak üzere birçok yaygın biçimde veri tablolarını içe aktarabilir ve coğrafi olarak kodlayabilirsiniz. Sokak adresi, posta kodları, şehir ve eyalet, Census FIPS kodları veya ülke veri paketinize dahil olan diğer herhangi bir coğrafi kodlama yöntemiyle coğrafi kodlama yapabilirsiniz.

&bull GISDK ile kaç kaydı coğrafi olarak kodlayabilirim?

&bull GISDK ile kaç çıkış-varış noktası çifti yönlendirebilirim?

&bull Seyahat sürelerini kullanarak en iyi rotayı bulabilir miyim?

Evet. Yukarıdaki "Rota Hesaplama" örneğine bakın.

&bull Bir rotaya ara duraklar (ara noktalar) ekleyebilir miyim?

&bull Seyahat eden satıcı rota problemini birden fazla durakla çözebilir miyim?


Mekansal sorgulama, CBS'yi diğer grafik bilgi sistemlerinden ayıran önemli bir CBS yeteneğidir. Mekansal özelliklerin diğer özelliklerle olan mekansal ilişkilerine dayalı olarak aranmasını ifade eder. Bu makale, hedef özellik(ler), referans özellik(ler) ve bunlar arasındaki uzamsal ilişki dahil olmak üzere bir uzamsal sorgunun temel bileşenlerini tanıtmaktadır. Uzamsal ilişki, bir uzamsal sorgudaki temel bileşendir. Belge, CBS'deki üç tür uzamsal ilişkiyi tanıtır: yakınlık ilişkileri, topolojik ilişkiler ve yön ilişkileri ve her bir ilişki türüne dayalı olarak mekansal sorunların mekansal sorgulara çevrilmesini gösteren sorgu örnekleri. Daha sonra, her bir uzamsal ilişki türü için akıl yürütme sürecinin özelliklerini tartışır. Topolojik ilişkiler dışında, diğer iki tür uzamsal ilişki, sayısal olarak metrik değerler olarak veya nitel olarak sözlü ifadeler olarak ölçülebilir. Son olarak, uzamsal sorgulamaları gerçekleştirmeye yönelik genel yaklaşımlar özetlenmiştir. Yerleşik sorgu işlevlerinin mevcudiyetine ve bir sorgunun benzersiz doğasına bağlı olarak, bir kullanıcı, bir CBS programında yerleşik işlevleri kullanarak, uzamsal bir veritabanında SQL ifadeleri yazıp yürüterek veya özelleştirilmiş sorgu araçlarını kullanarak sorguyu yürütebilir. .

Yao, X. (2021). Mekansal Sorgular. Coğrafi Bilgi Bilim ve Teknoloji Bilgi Grubu (1. Çeyrek 2021 Baskısı), John P. Wilson (Ed.). DOI: 10.22224/gistbok/2021.1.10.

Bu yazı ilk olarak 17 Şubat 2021'de yayınlandı.

Ayrıca önceki bir sürümde de mevcuttur:

DiBiase, D., DeMers, M., Johnson, A., Kemp, K., Luck, A.T., Plewe, B. ve Wentz, E. (2006). Mekansal sorgular. Coğrafi Bilgi Bilim ve Teknoloji Bilgi Grubu. Washington, DC: Amerikan Coğrafyacılar Birliği. (2. Çeyrek 2016, ilk dijital).

Mekansal analiz: CBS'de mekansal analiz, mekansal desenleri keşfetmek veya coğrafi özellikler arasındaki mekansal ilişkileri incelemek için mekansal verileri manipüle eden veya sentezleyen herhangi bir süreci ifade eden toplu bir terimdir. Mekansal sorgular, vektör ve raster GIS veri işleme operasyonları ve mekansal istatistikler gibi geniş bir mekansal veri teknikleri yelpazesini kapsar.

uzamsal sorgu: Diğer özelliklerle uzamsal ilişkilerine dayalı özelliklerin araştırılması. CBS'de mekansal analizin bir parçasını oluşturan çok önemlidir.

mekansal ilişki: Mekansal konumları ve mekansal düzenlemeleri bakımından mekansal özellikler arasındaki ilişki. CBS&T literatüründe, yakınlık (veya mesafeye dayalı) ilişkiler, topolojik ilişkiler (örn.

Özellik: Uzayda bulunan bir coğrafi nesnenin (örneğin bir ev, bir yol kesimi, bir ilçe) veya olayın (örneğin bir trafik kazası) dijital temsili. Uzamsal veri tabanındaki bir özellik, uzaysal ayak izi ve öznitelik bilgisi verileriyle temsil edilir.

Özellik sınıfı: aynı türden coğrafi özellikler topluluğu.

topolojik ilişkiler: İlgili uzamsal özelliklerin gerilmesi, kayması, döndürülmesi veya bükülmesi gibi iki-sürekli dönüşümden etkilenmeyen uzamsal ilişkilerin türü.

yakınlık ilişkileri: Uzaklığa dayalı ilişkiler olarak da adlandırılırlar ve özellikler arasındaki mesafelere dayalı uzamsal ilişkilere atıfta bulunurlar.

yön ilişkileri: Bir koordinat sistemindeki bir özelliğin diğer bir özelliğe göre açısal ayrımına dayalı bir uzamsal ilişki. Spesifik olarak, açısal ayrımlar sözlü olarak kuzey ve güney gibi ana yönler olarak ifade edildiğinde, bunlara ana yön ilişkileri de denir.

2.1 Uzamsal sorgu nedir?

Mekansal sorgular, kritik derecede önemli bir mekansal analiz türüdür. Bir uzamsal sorgu, uzamsal özellikleri diğer özelliklerle olan uzamsal ilişkilerine göre seçer ve uzamsal soruları yanıtlamak için kullanılır. Örneğin, bir araştırmacının bir çalışma alanındaki suç bölgelerini belirlemesi gerekir ve başka bir kişi önceden tanımlanmış bazı yollar boyunca tüm trafik kazalarının yerlerini bulmaya çalışır. Bu uzamsal sorular, ilgili uzamsal sorgulara çevrilebilir. Burada uzamsal sorgular, bu uzamsal soruları yanıtlamak için tek mekansal analiz yöntemi olarak kullanılabilir. Ek olarak, uzamsal sorgular, çok adımlı uzamsal analizin kurucu bir parçası olabilir.

Açıklama için, önce bir uzamsal sorguda kritik bileşenleri tanımlarız. Seçilecek aday uzamsal özelliklerin koleksiyonuna denir. hedef özellikler, referans konumları olarak kullanılan uzamsal özellikler olarak adlandırılırken referans özellikleri. Örneğin, sorguda “nüfus sayımı yolu A'daki binaları bulun,” çalışma alanındaki tüm binalar hedef özelliklerdir ve Kanal A referans özelliktir. Üçüncü bileşen, hedef ve referans özellikleri arasındaki uzamsal ilişki(ler)dir.

Referans özellik tipine bağlı olarak, bir uzaysal sorgu bir veya daha fazla CBS özellik sınıfını içerebilir. Aşağıdakiler üç olası senaryodur.

  1. Referans özellik(ler) ve hedef özellikler aynı tiptedir ve aynı CBS dosyalarında saklanır. Bu durumda sadece tek bir CBS özellik sınıfına ihtiyaç duyulmaktadır. Örnek bir sorgu “Atlanta'ya 200 mil mesafede hangi şehirler var?” Burada referans özelliği, önceden tanımlanmış veya önceden seçilmiş şehirdir (Atlanta) ve hedef özellikler de şehirlerdir.
  2. Referans özellik(ler) ve hedef özellikler farklı tiplerdedir. Bu durumda, uzamsal sorguda iki özellik sınıfı yer alır. Yukarıda belirtilen sorgu "A nüfus sayımındaki binaları bulun” bu senaryonun bir örneğidir. İki özellik sınıfı, Nüfus sayımı sistemi ve binalar.
  3. Referans konumu anında oluşturulur. Bazen bir kullanıcı, anında girilen bir referans konumuna göre özellikleri seçmek için etkileşimli olarak bir uzaysal sorgu yapmak isteyebilir. Etkileşimli uzamsal sorgular özellikle web tabanlı CBS hizmetlerinde popülerdir. Bu durumda, uzamsal sorgu yalnızca önceden sağlanacak hedef özellikleri gerektirir. Örneğin, USGS ulusal harita görüntüleyici, CBS verilerini görüntülemek ve indirmek için bir web hizmetidir. Hizmet, kullanıcıların etkileşimli olarak bir çokgen, dikdörtgen veya daire çizerek bir seçim sınırı tanımlaması için GUI araçları sağlar.

Hedef özellikler ve referans özellikler gerekli olmakla birlikte, bir sorgunun kritik bileşeni, iki özellik kümesi arasındaki uzamsal ilişkidir. Sonuç olarak, sorgu sonuçları, uzamsal ilişkiyi karşılayan hedef özelliklerin alt kümesidir. SR'nin uzamsal bir ilişkiyi ifade ettiği aşağıdaki denklem ile gösterilmiştir.

Sorgu sonuçları = hedef özellikler [SR] referans özellikleri

2.2 Mekansal İlişkiler ve Mekansal Sorgular

Üç tür uzamsal ilişki incelenmiştir ve CBS&T literatüründe önemli ölçüde araştırma ilgisi çekmiştir: yakınlık ilişkileri, topolojik ilişkiler ve yön ilişkileri.

2.2.1 Yakınlık ilişkileri

Yakınlık ilişkileri mesafeye dayalıdır ve aynı zamanda mesafe ilişkileri olarak da adlandırılır. Bir yakınlık ilişkisi, nicel olarak metrik mesafeler olarak veya nitel olarak yakın veya uzak gibi sözlü açıklamalar olarak ifade edilebilir. Bir CBS yazılım programı, tipik olarak, çeşitli niceliksel mesafe ölçülerini hesaplamak için güçlü yerleşik yeteneklere sahiptir. Uzamsal sorgularda en yaygın olarak kullanılanlar, bağlı bir ağdaki Öklid mesafeleri ve mesafeleridir. Tablo 1, karşılık gelen mesafe ölçüsü için gerçek dünyadan bir sorgu örneği sağlar. QE1 (sorgu örneği 1), bir devlet karayolundan kaynaklanan gürültü tehlikelerine maruz kalan yakın bir alandaki binaları arar. Otoyol segmentinin 1 mil içindeki binaları aramak için Öklid mesafesini benimser. QE2'de endişe, sağlık tesislerine seyahat mesafeleri ile ilgilidir. Niteliksel yakınlık ifadelerine, günlük yaşamdaki uzamsal sorgulamalarda sıklıkla ihtiyaç duyulur. Örneğin, QE3, Chicago'daki bir konferans salonunun yakındaki otelleri hakkında sorgular. Literatürde teorik tartışmalar ve modelleme stratejileri mevcut olmasına rağmen, şu anda pek çok CBS programı nitel yakınlık ilişkileriyle uzamsal sorguları desteklememektedir. Bir yaklaşım, bağlam değişkenlerine bağlı olarak nitel ve nicel ölçümler arasında bulanık haritalama mekanizmaları oluşturmaktır (Yao & Thill 2005 2006). Ayrıca, nitel mesafelerle uzamsal arama yeteneği sağlamak için bazı çevrimiçi CBS hizmetleri ve açık kaynaklı araçlar mevcuttur.

Tablo 1. Yakınlık İlişkilerine Dayalı Sorgu Örnekleri
Mesafe Ölçüsü Sorgu Örneği (QE) ve Çizimi
Öklid mesafesi QE1. Çalışma alanında devlet karayollarına 1 mil mesafede hangi binalar yer almaktadır?
Ağ mesafesi QE2. Sağlık tesislerinden arabayla hangi bölgeler 2 milden daha az?
Niteliksel mesafe QE3. Konferans salonunun yakınındaki otelleri bulun.

2.2.2 Topolojik İlişkiler

Topoloji, matematikte bir çalışma dalıdır. Germe, kaydırma, döndürme veya bükme gibi iki-sürekli dönüşümlerle değişmez uzamsal ilişkilerin özelliklerini inceler. Bitişiklik, bağlanabilirlik ve kapsama, topolojik ilişkilerin tipik örnekleridir. Naif bir topoloji görüşü, lastik bir levha üzerindeki iki uzamsal özellik arasındaki topolojik ilişkiler, levha gerildiğinde, kaydırıldığında, döndürüldüğünde veya büküldüğünde bile korunduğu için, ilişkileri bir lastik levha üzerindeki geometri olarak görür. Nokta küme teorisinden (Egenhofer ve Franzosa 1991), kesişim modelinden (Egenhofer ve Franzosa 1991) ve onun uzantılarından Bölge Bağlantı Analizine (Randell ve diğerleri, 1991) kadar uzanan geniş bir araştırma grubu topolojik ilişkileri resmileştirmeye ve akıl yürütmeye odaklanmıştır. .1992) ve uzantıları (örneğin, Cohn ve Gotts 1996).

İlgili iki özelliğin geometrik tiplerine bağlı olarak, aralarında farklı olası topolojik ilişkiler olabilir. Tablo 2, bir uzamsal sorguda referans özellik(ler)in ve hedef özellik(ler)in geometrik tipine göre çapraz tablo haline getirilmiş bazı ortak topolojik ilişkileri göstermektedir. Topolojik ilişkilerin kapsamlı bir sıralamasından uzaktır. Başka birçok nüanslı varyasyon mevcuttur ve aynı veya benzer ilişkileri tanımlamak için farklı kelimeler kullanılabilir. Örneğin, Egenhofer (1991) topolojik ilişkileri ifade eden daha çok İngilizce terimi tartışmıştır.

Tablo 2. İki Mekansal Özellik Arasındaki Bazı Ortak Topolojik İlişkilerin Sınıflandırılması

Uzamsal sorgular çeşitli topolojik ilişkilere dayalı olabilir (Tablo 3). QE4'te, bir ilçede birden fazla internet servis sağlayıcısı vardır ve sorgu, belirli bir sağlayıcı MP tarafından hangi kamu ofisi konumlarına hizmet sunulabileceğini bulmaktır. Mavi renkli çokgenler, referans özellikler olan MP'ye göre hizmet alanlarıdır. Hedef özellikler, kamu hizmetlerinin ve ofislerin tüm nokta konumlarıdır. Bu uzamsal problem şu şekilde çevrilebilir:kapsanan_by” hedef özellikler ve referans özellikler arasındaki topolojik ilişki. Nihai sorgu sonuçları kırmızı ile gösterilir. QE5, referans ve hedef özellikler arasındaki "kesişme" ilişkisine çevrilebilir. QE6, bitişiklik topolojik ilişkisine dayalı bir sorgudur.

Tablo 3. Topolojik İlişkilere Dayalı Sorgu Örnekleri
topolojik ilişki Sorgu Örneği (QE) ve İllüstrasyonu
kapsanan_by QE4. MP İnternet servis sağlayıcısının hizmet alanında hangi kamu ofisleri bulunmaktadır?
kesişme QE5. Atlanta'da metropoliten metro güzergahları hangi nüfus sayımı yollarından geçiyor?
bitişik QE6. Fulton County'nin komşu sayımı nedir?

2.2.3 Yön İlişkileri

Yön ilişkileri, referans noktasından bakıldığında iki uzamsal nesne arasındaki açısal ayrımı temel alır. Yakınlık ilişkisi gibi bir yön ilişkisi de niteliksel veya niceliksel olarak ifade edilebilir. Bir referans özelliğinden bir hedef özelliğe yönün nicel bir ölçüsünü CBS'de hesaplamak nispeten kolaydır. Şekil 1'de, yön tabanlı mekansal sorgu, bir referans özelliğinden rüzgar yönünde çalışma alanındaki binaları bulmaktır (QE7). Farklı akıl yürütme modelleri mümkün olabilir. Bu resimli örnekte, pencere yönü boyunca varsayımsal bir paralelkenar oluşturulur. Sorgu sonuçları, tamamen paralelkenar içinde olan veya paralelkenarla kesişen tüm binaları içerecektir.

Şekil 1. Bir referans özelliğinden yön tabanlı arama. Kaynak: yazar.

Nicel yönlerle karşılaştırıldığında, nitel yön ölçümleri daha sık kullanılır. Bunlara ayrıca ana yönler de denir. kuzey, güney, doğu, batı, güneydoğu, güneybatı, kuzeydoğu ve kuzeybatı, her yön için karşılık gelen açı aralığını gösteren bir arama tablosu ile tanımlanır. Bu ana yönler, CBS'ler tarafından doğrudan anlaşılamaz. Bir bilgisayar sisteminde yön ilişkilerinin modellenmesi, son yıllarda çok fazla araştırma ilgisini çekmiştir. Koni biçimli (veya üçgen) model (Peuquet ve Zhang 1987) ve izdüşüm tabanlı model (Frank 1996) gibi daha önceki çerçeveler, daha yeni uzantılar için temel oluşturmuştur. Şekil 2(a), koni tabanlı modelin çerçevesini göstermektedir. Şekil 2(b), modelin uzamsal sorgular için uygulanmasına ilişkin bir uygulama örneğidir. İçinde QE8, sorgu, referans özelliği olan gölün güneyindeki kabinleri (hedef özellikler) araştırır. Model, referans özelliğinin geometrik merkezinden, çevreleyen coğrafi alanı sırasıyla sekiz ana yöne karşılık gelen sekiz sektöre böler. S sektöründeki hedef özellikler, sorgu sonuçlarıdır.

Şekil 2. Koni tabanlı model (Frank 1996'dan uyarlanmıştır) ve bir sorgu örneğini yanıtlamak için uygulaması (QE8: “gölün güneyinde hangi kabinler?”). Kaynak: yazar.

Projeksiyon tabanlı model, bir başka etkili çerçevedir. Şekil 3(a)'da gösterildiği gibi, izdüşüm tabanlı model, referans özelliğinin sınırlayıcı kutusu olabilecek bir merkezi alanı seçer ve dış alanları sekiz ana yöne karşılık gelen sekiz düzenli yön döşemesine böler. Çerçeveye dayalı olarak, daha karmaşık durumlarla başa çıkmak veya süreci hesaplama açısından daha makul kılmak için bazı uzamsal analitik modeller daha da geliştirilmiştir. Bunlar arasında yön ilişki matrisi (DRM) modeli yaygın olarak benimsenen bir örnektir. DRM modeli (Goyal & Egenhofer 2001), Denklem (1)'de ifade edilen bir matris ile bir yön ilişkisi tanımlayarak muhakeme sürecini resmileştirir. Bir alan, o alandaki tüm noktaların kümesi olarak kabul edilirse, Denklem (1)'deki alanlar Şekil 3(b)'de gösterilen nokta kümelerine atıfta bulunur. Ç ile gösterilen iki kümenin küme kesişim işlemi, her iki kümede bulunan noktaların alt kümesini üretir. Model, örneğin bir hedef özelliği birden çok yön döşemesini geçtiğinde daha karmaşık durumlarla başa çıkabilir.

Şekil 3. Projeksiyon tabanlı model (Frank 1996'dan uyarlanmıştır). Kaynak: yazar.

Çerçeveye dayalı olarak, daha karmaşık durumlarla başa çıkmak veya süreci hesaplama açısından daha makul kılmak için bazı uzamsal analitik modeller daha da geliştirilmiştir. Bunlar arasında yön ilişki matrisi (DRM) modeli yaygın olarak benimsenen bir örnektir. DRM modeli (Goyal & Egenhofer 2001), Şekil 4'te ifade edilen bir matris ile bir yön ilişkisi tanımlayarak akıl yürütme sürecini resmileştirir. Şekil 4'teki haritada gösterilmiştir. Ç ile gösterilen iki kümenin küme kesişim işlemi, her iki kümede bulunan noktaların alt kümesini üretir. Model, örneğin bir hedef özelliği birden çok yön döşemesini geçtiğinde daha karmaşık durumlarla başa çıkabilir.

Şekil 4. Yön-ilişki matrisi için nokta kümelerinin ve tanım denkleminin gösterimi (Goyal & Egenhofer, 2001'den uyarlanmıştır). Kaynak: yazar.

2.2.4 Çoklu Uzamsal İlişkilere Dayalı Uzamsal Sorgular

Bir uzamsal sorgunun yalnızca bir uzamsal ilişkiyle sınırlandırılması gerekmez. Çoklu uzamsal ilişkilerin bir kombinasyonuna dayalı bir sorgu bulmak nadir değildir. Bu, birkaç nedenden dolayı olabilir. Burada tartışılan sadece iki yaygın nedendir. İlk olarak, sorgu sorununun doğası gereği olabilir. Örneğin, QE7 ve QE8 belirli eşik mesafelerinde evler veya kabinler bulmak için gerçek dünyada değiştirilmesi gerekebilir. Değiştirilen sorgular, bir yakınlık ilişkisini ve bir yön ilişkisini birleştirir. İkincisi, bazen kesinlik veya diğer veri kalitesi sorunlarının pratik değerlendirmeleri ile çoklu uzamsal ilişkiler gereklidir. Örneğin, bir kullanıcı belirli bir otoyoldaki tüm trafik kazalarını bulmak istiyor. Bu, topoloji ilişkisine dayalı bir uzamsal sorguya çevrilebilir.dokunmakTablo 2'de listelendiği gibi bir nokta ve bir çizgi özelliği arasında ” Ancak, kesinlik ve doğruluk nedenleriyle, yalnızca “dokunmak” topolojik bağıntısı dikkate alınır. Sorun, sorgunun hat özelliğine bir eşik mesafesindeki tüm kaza konumlarını içerecek şekilde değiştirilmesiyle çözülebilir. Değiştirilen sorgu, topoloji ve mesafe ilişkilerini birleştirir.

Yukarıda tartışıldığı gibi, her bir mekansal ilişki türü için mekansal akıl yürütme çerçeveleri ve analiz modelleri geliştirilmiştir. Bazıları popüler CBS yazılım programlarının ayrılmaz parçaları olmasına rağmen, hepsi CBS programlarında yazılım araçları olarak geliştirilmemiştir. Kullanıma hazır GIS yazılımındaki işlevlerin ve araçların mevcudiyetine bağlı olarak, mekansal bir sorgulama gerçekleştirmek için genellikle üç yaklaşım vardır. En popüler yol, bir CBS programında doğal uzamsal sorgulama işlevlerini kullanmaktır. İkincisi, SQL ifadelerini CBS'de veya herhangi bir genel amaçlı mekansal veritabanı yönetim sisteminde çalıştırmaktır. Son yaklaşım, sorgular için özelleştirilmiş araçlar geliştirmektir. Her yöntemin avantajları ve dezavantajları olsa da, iyi haber şu ki, kenarları birbirini tamamlıyor.

  • CBS yazılımında doğuştan gelen fonksiyonlarla uzaysal sorgulamalar. Konumsal sorgulama yeteneği CBS için çok önemli olduğundan, hemen hemen tüm CBS yazılım programları, kullanıcı arayüzünden en azından bazı yerleşik konumsal sorgulama işlevlerine sahiptir. Şu anda, tüm popüler CBS programları, niteliksel mesafe dışında, mesafe tabanlı sorgular için doğuştan gelen işlevlere sahiptir. Birçoğunun, topolojik ilişkilere dayalı uzamsal sorguları yanıtlamak için yerleşik yetenekleri vardır ve bazıları, iki uzamsal ilişkinin birleşimine dayalı olanları işleyebilir. Sonuçlar, yorumlama ve sonraki işlemler için anında döndürülür. Bu en basit ve en yaygın kullanılan yaklaşımdır. Bu yaklaşımın sınırlaması, kullanımda olan yazılım tarafından sağlanan mevcut fonksiyonların kısıtlamalarında yatmaktadır.
  • Yapılandırılmış sorgu dili (SQL) ile uzamsal sorgular. Mekansal bir sorgu, mekansal ilişkilere dayalı özellikleri seçmekle ilgili olduğundan, sorgu bileşenlerini arama kriterlerine çevirerek SQL ifadeleri olarak ifade edilebilir. SQL ifadesinin yürütülmesi, arama kriterlerini karşılayan uzamsal özellikleri döndürür. Bu, SQL'i destekleyen herhangi bir uzamsal veritabanı yönetim sisteminde gerçekleştirilebilir. Bazı GIS yazılımları, SQL ifadeleri için arayüz sağlar. Örneğin ArcGIS, kullanıcıların SQL ifadeleri oluşturmasına olanak tanıyan sorgu oluşturma iletişim araçları sağlar. Aynı şekilde, bu ifadeler PostgreSQL ve Oracle gibi diğer veritabanı yönetim sistemlerinde de oluşturulabilir ve yürütülebilir. SQL deyimlerini kullanarak bir sorgu gerçekleştirmek, daha fazla esneklik sağlar. Yerleşik GIS işlevlerini kullanan yaklaşımla karşılaştırıldığında, SQL ifadeleri yöntemi, daha geniş bir yazılım ortamında çalışarak, kullanıcı tarafından tasarlanmış arama kriterlerine yer bırakır. Ancak, yerel SQL sorguları yazmak, yerleşik işlevlerin sağladığı etkileşim ve rahatlıktan yoksundur.
  • Özelleştirilmiş araçlarla uzamsal sorgular. İlk iki yaklaşım, çoğu uzamsal sorgunun ihtiyacı için yeterlidir. Ancak bazı nadir durumlarda, benzersiz bir modele ihtiyaç duyulduğunda veya belirli bir sorgu türü istendiğinde, önceki iki yaklaşımın hiçbiri yardımcı olmayabilir. Üçüncü yaklaşım, özelleştirilmiş yazılım araçları geliştirmek, bu durumda çözümdür. Araçlar, mevcut GIS yazılımına ek işlevler olarak veya bağımsız paketler olarak yüklenebilir. Belirli sorgu türleri için geliştirilmiş bazı araçlar, ilgilenen kişilerin kullanması için GitHub gibi açık kaynaklı depolarda paylaşılmıştır. Bu yaklaşım çok çaba gerektirir ve programlama becerileri gerektirir. Bu nedenle, sıfırdan başlamak gerekiyorsa en zorlu yaklaşımdır. Buradaki ödün, bu yaklaşımın en iyi esnekliği sağlaması ve bu nedenle yüksek düzeyde özelleştirme gerektiğinde en uygun olmasıdır.

Cohn, A.G ve N.M. Gotts. (1996). sınırları belirsiz bölgelerin 'yumurta sarısı' temsili. İçinde Belirsiz Sınırları Olan Coğrafi Nesneler, ed. P.A. Burrough ve A.U. Frank, s.171-187. Bristol, PA: Taylor ve Francis.

Egenhofer, M.J., Franzosa, R., (1991), Point-set Topological Relations. Uluslararası Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi, 5(2): 161-174. DOI: 10.1080/02693799108927841

Frank, A.U. (1996). Niteliksel Uzamsal Akıl Yürütme: Bir Örnek Olarak Ana Yönler. Uluslararası Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi, 10(3):269–290. DOI: 10.1080/0269379608902079


Jeo-uzaysal Hizmetler

Jeo-Uzamsal Hizmetlerde Profesyonel Çalışmalar Yüksek Lisansı, öğrencilerin kamu ve özel sektörde coğrafi (xyzt) verilerle liderlik etmek için pratik beceriler ve teorik temeller edinmelerini sağlar. Bu program, sürekli artan miktarda veriyi işlemek için gerekli olan yeni ortaya çıkan teknolojilere uyum sağlayarak öğrencileri jeo-uzamsal bilimin en uç noktasına yerleştirir.

Uygulamalı uygulamaları kullanarak deneyimsel öğrenme entegrasyonu, öğrencileri sürekli değişimin yönlendirdiği bir dünyada bağımsız akademisyenler ve bilgili vatandaşlar olmaları için rahatlık alanlarından çıkmaya teşvik eder ve teşvik eder.

Analysis of geospatial data accelerates innovative analysis and provides solutions to problems in multiple sectors such as:

  1. GeoIntelligence and situational awareness
  2. Catastrophe risk modeling for the insurance industry
  3. Precision agriculture and boosting food production
  4. Surveying (via drone collection)
  5. Industrial asset inventory.


Northeastern’s Geospatial Services program is a member of the USGIF.

Check out some recent student projects and articles.

More Details

Unique Features

  • Online program allows for flexibility and remote learning
  • Hands-on experience working across multiple software environments, including commercial and open-source products, such as ESRI, ENVI, PCI Geomatica, GeoIntelligence, and project management software
  • Option to participate in co-op program, experiential learning, and capstone project

Program Objectives

  • Provide hands-on experience with software from ESRI, the industry leader in GIS
  • Improve the understanding of Internet GIS
  • Explore the fundamentals of remote sensing
  • Secure foundational skills in project management, system implementation, database development, and implementation
  • Evaluate the theoretical, mathematical, and computational foundations of GIS
  • Learn to effectively interpret and apply geographic information
  • Analyze cartographic principles
  • Study the legal, economic, and ethical issues associated with GIS
  • Examine practical applications of GIS to support geographic inquiry and decision making

Member of the USGIF

Northeastern’s Geospatial Services program is a member of the USGIF. The United States Geospatial Intelligence Foundation is the only organization dedicated to bringing together industry, academia, government, professional organizations, and stakeholders to exchange ideas, share best practices, and promote the education and importance of a national geospatial intelligence agenda.

Unique Transfer Credit Opportunity

Do you hold GEOINT Certification Program (GCP) credentials through the NGA under the authority of the Defense GEOINT (GCP-F, GPC IA-II, GPC CA-II or GPC GDM-II equivalent)? If yes, you can accelerate through the Master of Professional Studies in Geospatial Services at Northeastern University by applying your credential(s) in exchange for transfer credit.

Successful applicants can experience the following:

  • Almak up to 12 quarter hours of transfer credit – a 25% savings in tuition
  • Satisfy PDU credential requirements under the creditable graduate Academic Study category
  • Enjoy the convenience of a 100% online, interactive curriculum
  • Build your resumé and strengthen your skills in remote sensing (earth observation) and geospatial analytics.

Successful completion of the GCP applies to all cleared Department of Defense (DoD) civilian, military, and contractor practitioners in GEOINT-related work roles throughout the National System for Geospatial Intelligence. GCP can also apply to non-DoD members of the NSG with GEOINT equities.

Contact us today for more information by completing the form on our page.

Career Outlook

Trend data suggests that geographic information technology (GIT) is related to the overall increase in interest in big data analytics. GIT and related systems are able to capture and model all types of spatial and geographic data, often useful for business or government intelligence, location-enabled services, and the planning and management of logistics, among many other purposes. Analysts trained in GIT are well-informed in how to produce, aggregate, and manipulate geographic/spatial data in order to drive decisions or services in any number of fields or industries. With the advent of mobile technology, the utility of GIT and employment of analysts with this expertise is expected to grow.

Alumni Success

What are our graduates doing? Explore our alumni map, created in-house, which shows positions held by our recent GIT alumni around the globe.

Analytics in Action – Application of Data and Technology in Geospatial


Videoyu izle: Semboloji hakkında her şey. 4. Çoklu Nitelik Kategoriler + Miktarlar.