Çizim araçlarını kullanırken çizgisel bir elemanın başlangıç ve bitiş noktalarına node denir. Diğer seçeneklerde yer alan ifadeler soruda verilen tanımı karşılamamaktadır. 

Özdeşleşme (identity) temel konumsal veri işleme aracıdır.

CBS’de öznitelik verilerine bağlı sorgulamalar SQL sorgulama dilinin çoğunlukla SELECT komutu ve genel operatörler kullanılarak seçme sorgusu şeklinde yapılmaktadır.

Çoğu kez veriler belli bir işleme sokulmadan kullanılmazlar. Veriler, belli bir işleme sokulduktan sonra bilgi halini alırlar.

Konumsal veri hazırlamada ilk aşama, verinin konumlandırılmasıdır. Konumsal sorgulamanın anlamlı olabilmesi için, verinin yerküre üzerindekidil konumu tanımlanmalıdır. Konum bilgisi tanımlama, ölçeğe bağlı olarak farklı koordinat sistemi ve harita projeksiyonlarında yapılmaktadır. Konum tanımlaması yapılmadan önce verinin ölçeğine göre harita projeksiyonu seçilmeli ve yerküre üzerindeki konumlandırma, seçilen harita projeksiyonuna göre yapılmalıdır.

CBS’de veri gösterimi için 3 temel veri tipi kullanılmaktadır Bunlar vektör verileri, öznitelik verileri ve raster verileridir. Vektör verileri, konumsal nesneler (nokta, çizgi, poligon) ve düzensiz üçgen ağ (TIN - Triangulated Irregular Network)’dan oluşmaktadır. Raster verileri de görüntü, tematik ve yüzey verilerinden oluşmaktadır.

Çizgisel basitleştirme (simplify line): Çizgi üzerindeki küçük düzensizlikleri nokta azaltma yöntemi ile nesnelerin temel geometrik yapısı değiştirilmeden basitleştirilmektedir

Ağ analizleri aşağıdaki gibidir;
- En kısa yol
- Ulaşılabilirlik
- Servis alanı saptanması, vb.

Çakıştırma fonksiyonunun girdisi iki ya da daha fazla topolojik katman olmalıdır. Sorgulama; amaç doğrultusunda aranan verilerin bulunması için kullanılan yöntemdir. Haritada gösterilen birimin gerçek dünyadaki büyüklüğüne olan oranı ölçektir. Çözünürlük daha çok raster veri ile ilgili olup, resim üzerindeki bir pikselin büyüklüğüdür. Vektörel verinin bilgisayara aktarılması amacıyla yapılan işleme sayısallaştırma denir.

Mekânsal olarak düşünme mekân, temsil ve düşünce üçlüsü hakkında bilgi sahibi olmayı gerektirir.
Mekân: örneğin, mesafeyi hesaplamanın farklı yolları (mil, yolculuk süresi yolculuk maliyeti), koordinat sisteminin temelleri (Kartezyen’e karşı kutupsal koordinatlar) ve mekânın doğası (yönlerin sayısı),
Temsil: örneğin, görüntüler arasındaki ilişki (bina görünüşlerine karşı planlar perspektif haritalarına karşı ortogonal), projeksiyonların etkisi (eşit alan harita projeksiyonlarına karşı merkatorlar) ve grafik tasarım prensipleri (görselliğin rolü, görsel zıtlık ve harita ve grafiklerdeki şekil zemin ilişkisinin okunabilirliği),
Düşünce: örneğin, daha kısa mesafeler hakkında farklı düşünme yolları, dış değerleme ve iç değerleme yeteneği ve karar verme, vb. sıralanabilir.

Konumsal nesneler doğal yeryüzü nesneleri (dere, ağaç, vb.), insan yapımı nesneler (yol, bina, vb.) veya yeryüzünde görülmeyen ancak haritalarda gösterilmesi gereken arazi bölümleri olabilir.?

Temel konuma dayalı sorgu araçları: kesişenleri seç, belirli uzaklıkta olanları seç, içine düşenleri seç, tümüyle içine düşenleri seç, içinde olduğunu seç, tümüyle içinde olduğunu seç, sınırına dokunanları seç, ortak kenar paylaştıklarını seç ve benzeşenleri seç olarak sıralanmaktadır.

Estetik veya kartografik kaliteyi artırmak için çizgilerdeki keskin açıların pürüzsüzleştirilmesi işlemine çizgisel düzleştirme adı verilir. Diğer şıklarda yer alan ifadeler tanımı doğrulamamaktadır.

Temel konumsal veri işleme araçları; Kesişme (intersect), Simetrik fark (symmetrical difference), Birleşme (union), Kesme (clip), Silme (erase), Özdeşleşme (identity), Güncelleme (update), olarak sıralanabilir.

Birden fazla girdi veri kümesini mevcut bir hedef veri kümesine ekleme işlemine “Ekleme” adı verilir. Giriş veri kümeleri nokta, çizgi veya çokgen özellik sınıfları, tablolar, rasterlar veya boyut özellik sınıfları olabilir. Diğer seçenekte yer alan ifadeler tanımı karşılamamaktadır.

Temel konumsal veri işleme araçları;
- Kesişme (intersect),
- Simetrik fark (symmetrical difference),
- Birleşme (union),
- Kesme (clip),
- Silme (erase),
- Özdeşleşme (identity),
- Güncelleme (update), olarak sıralanabilir.

Mekânsal düşünme üç amaca hizmet eder;
-Tanımlayıcı fonksiyonu; objelerin görünüşlerini ve aralarındaki ilişkileri yakalamak, muhafaza etmek ve nakletmek; analitik görevi
-Objelerin yapısını anlamayı sağlamak ve sonuç olarak çıkarılabilen bir fonksiyon
-Objelerin evrimi ve fonksiyonları ile ilgili sorulara yanıtlar üretmek şeklindedir.

Raster veri konumlandırma işleminde kağıt pafta veya görüntü üzerinde koordinat değerleri bilinen noktaların yerküre üzerindeki konumuna taşınması ile yapılmaktadır. Diğer bir deyişle, sayısal raster veri hücrelerinin grid yapısı içerisindeki satır ve sütun konum değerleri, seçilen harita projeksiyonundaki koordinat değerlerine taşınmaktadır. Seçilen her nokta çiftine kontrol noktası adı verilir.

Parsel tablosunda istenilen alan değeri ondalık bir sayıdır. Bundan dolayı uygun değiken tipi Ondalık (decimal) olarak tanımlanmalıdır.

Tablo şeklinde sunulan öznitelik verileri konumsal nesnelerin nitelik ve nicelik gibi karakteristik özelliklerini tanımlamak için kullanılır. Dolayısıyla bu veriler öznitelik verilerdir.