Konumsal Veritabanı 2 Ara 7. Deneme Sınavı

Etiket konumsal nesne tablosu oluşturmada kullanılan bir diğer yöntem, veritabanı
üzerinden boş bir etiket konumsal nesne tablosu oluşturmadır. Bu aşamada etiket konumsal nesne tablosunu oluştururken şu adımlar izlenir (Şekil 4.5):

• Konumsal nesne tablosunun adı özel karakterler ve Türkçe karakterler kullanmadan tanımlanmalıdır. Oluşturulan tablo, konumsal veritabanı içinde yer alan konumsal nesne tabloları ile aynı adları taşıyamaz. Eğer Türkçe karakter kullanılacaksa bu karakterler, tablo adında değil rumuz (alias) kısmında kullanılmalıdır.
• Konumsal nesne tablosunda oluşturulacak konumsal nesne tipi etiket nesnesi olarak belirlenmelidir.
• Etiket konumsal nesne tablosunun tipi belirlenmelidir. Eğer tipi konumsal nesneyle bağlantılı etiket nesnesi olacaksa ilişki kurulacak konumsal nesne tablosu
seçilmelidir.
• Konumsal nesne tablosunun konumsal referansı tanımlanmalıdır.
• Referans gösterim ölçeği tanımlanmalıdır.
• Etiket sınıfları ve bu sınıflara ait gösterim sembolojisi (font tipi, renk, büyüklük
vb.) tanımlanmalı ve bu sınıflar ve sembolojileri için bir ad, metin sembolleri ve
gösterim ölçek aralığı belirlenmelidir.
• Etiket konumsal nesne tablosu içinde saptanmış veri alanları dışında eklenmek
istenen veri alanları varsa tanımlanır.

Coğrafi bilgi, bilgisayar ortamında, nokta, çizgi, alan şeklinde vektör veri biçiminde; hücreler şeklinde raster veri biçiminde temsil edilebilir (Şekil 1.1). Örneğin akarsular, yollar, elektrik hatları çizgi, binalar alan, ağaçlar nokta şeklinde temsil edilebilir (Şekil 1.2).

YOffset: Metnin pozisyonunu yukarı ya da aşağı kaydırır. Saptanmış olarak “0” değeri verilir. Doğru cevap D'dir.

Poligon, iki boyutlu alansal geometrik nesnedir

Tek ondalık sayı, girilecek değer ortalama -3.4x1038 ile +3.4 x1038 arası olur

Öznitelik verisi ise konumsal nesne ile ilişkili konum bilgisi içermeyen özelliklerin her biridir. Bunu bir ağaç örneği ile örnekleyecek olursak, ağacın nerede olduğuna dair soruya cevap olarak verdiğimiz koordinat değerleri konumsal veri ne, nasıl, hangi gibi sorulara cevap olarak verdiğimiz ağacın türü, çapı, yüksekliği, yaşı vb. veriler ise öznitelik verisidir.

Konumsal veritabanlarında iki tip etiket konumsal nesnesi bulunmaktadır. Bunlar;
- Standart etiket (standart annotation)
- Konumsal nesneye bağlı etiket (feature linked annotation)
konumsal nesneleri olarak sınıflanabilir.
A, B, D ve E şıklarındaki bilgiler konumsal nesne ile bağlantılı bir etiket tipinden yani konumsal nesneye bağlı etiketten bahsetmekte ve onun özelliklerini açıklamaktadır. Halbuki standart etiketlerin en önemli özelliği konumsal nesne ile bağlantısı bulunmayan basit açıklamalar olmalarıdır.

Şıklarda verilen alanların kullanım
amaçları aşağıdaki gibidir;
FeatureID: Konumsal nesneyle bağlantılı etiket konumsal
nesnesinin, bağlı olduğu konumsal nesneyi tanımlayan
veri alanıdır.
AnnotationClassID: Etiket sınıflarının tanımlandığı veri
alanıdır.
ZOrder: Etiket konumsal nesne tablosunda etiket
sınıflarının katman olarak sırasını belirtir.
Status: Etiket konumsal nesnesinin yerleştirilip,
yerleştirilmediğini gösteren veri alanıdır.
Bunların dışında objectID ise tabloyu tanımlayan aslında
birincil anahtarı içeren saptanmış tablo alanıdır.

Raster veri modeli, konumsal nesneleri hücreler şeklinde temsil eden satır ve sütunlardan oluşan veri modelidir. Hücrelerden oluşması nedeni ile bazı kaynaklarda hücresel veri modeli olarak tanımlanmaktadır.

Genellikle parsel, bina planı gibi büyük ölçekli gösterimlerde, (parsel ve bina için) cephe ve derinlik ölçülerinin işaretlenerek etiketlenmesi gerekir. Elektrik, su, kanalizasyon vb. altyapı şebekelerinde de şebeke elemanlarının boyutları harita veya plan üzerinde belirtilmedir. CBS’de bu gereklilik “ölçüm konumsal nesnesi” (dimension feature) kavramı ile giderilmiştir.

• İlişki tablo adı tanımlanır.
• Kaynak konumsal nesne tablosu ya da öznitelik tablosu belirlenir.
• Hedef konumsal nesne tablosu ya da öznitelik tablosu belirlenir.
• İlişki tipi belirlenir.
• Tablolar arası ilişki belirlenir (bire-bir, birden-çoğa veya çoktan-çoğa).
• Kurulan ilişki için birincil (primary) ve yabancı (foreign) anahtarlar belirlenir.
• Çoktan çoğa ilişkilerde özniteliklerin tutulması için ek veri alanı oluşturulup oluşturulmayacağı belirlenir.

Vektör veri modelinin avantajları aşağıda yer almaktadır.

MARKERDISPLAY: Bu alanın “null” değerini
alması, ölçüm çizgisi ve ok işaretçilerinin haritada
gösteriliyor olduğunu ifade eder. “1” değeri, sadece
başlangıç ölçüm çizgisi ve ok işaretçisinin gösterildiğini,
“2” değeri, sadece bitiş ölçüm çizgisi ve ok işaretçisinin
gösterildiğini, “3” değerini alması, hiçbir ölçü çizgisi ve
ok işaretçisinin gösterilmediğini ifade eder.

Etiket konumsal nesne tablosunu oluştururken şu
adımlar izlenir.
- Konumsal nesne tablosunun adı özel karakterler
ve Türkçe karakterler kullanmadan
tanımlanmalıdır. Oluşturulan tablo, konumsal
veritabanı içinde yer alan konumsal nesne
tabloları ile aynı adları taşıyamaz.
- Konumsal nesne tablosunda oluşturulacak
konumsal nesne tipi etiket nesnesi olarak
belirlenmelidir.
- Etiket konumsal nesne tablosunun tipi
belirlenmelidir. Eğer tipi konumsal nesneyle
bağlantılı etiket nesnesi olacaksa ilişki kurulacak
konumsal nesne tablosu seçilmelidir.
- Konumsal nesne tablosunun konumsal referansı
tanımlanmalıdır.
- Referans gösterim ölçeği tanımlanmalıdır.
- Etiket sınıfları ve bu sınıflara ait gösterim
sembolojisi (font tipi, renk, büyüklük vb.)
tanımlanmalı ve bu sınıflar ve sembolojileri için
bir ad, metin sembolleri ve gösterim ölçek aralığı
belirlenmelidir.
- Etiket konumsal nesne tablosu içinde saptanmış
veri alanları dışında eklenmek istenen veri
alanları varsa tanımlanır.
Bu nedenle soru işareti ile gösterilen alan A şıkkında
verilen etiket tipinin belirlenmesi gelmelidir.

Tematik raster haritalar çeşitli analizler veya sınıflandırma sonucu oluşturulan haritalardır. Tematik raster haritalar genellikle uydu görüntülerinin sınıflandırılması sonucu elde edilir. Ayrıca vektör verilerin, öznitelik verilerine göre sınıflandırılmasından sonra, elde edilen haritaların çakıştırma analizi için raster veriye dönüştürülmesi, tematik raster harita kullanımına örnek olarak verilebilir. Tematik raster harita uygulamalarına toprak, arazi kullanım, bitki örtüsü gibi haritaları örnek olarak gösterebiliriz.

En yaygın olarak kullanılan analiz yöntemlerinden birisi olan çakıştırmada aynı alana ait farklı veri katmanları üst üste bindirilerek yeni haritalar elde edilir.

Birden-çoğa ilişkide bir veri birden fazla veri ile ilişkilendirilebilir. Örneğin; bir ilde birden fazla ilçe bulunabilir, ancak bir ilçe birden fazla ilin ilçesi olamaz.
Soruda ise bir okulda sınıflar vardır. Bu sınıflar başka okulun sınıfı olamaz.

Binalar, su havzaları gibi coğrafi nesnelerin modellenmesinde kullanılan gösterim şekli poligondur.

Raster veri modeli tarafından tanımlanan özellikler; satır ve sütun sayısı, piksel boyutu, piksel değeri, piksel derinliği, bant sayısı ve konumsal referanstır.