Ünite 3: Konumsal Veritabanı

Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Veri Katmanları

CBS verileri katman yapısı kullanılarak görüntülenmektedir. Katman yapısının temel ilkesi, farklı temalardaki yeryüzü elemanlarını farklı konumsal nesneler olarak gruplamak ve bu nesneleri konumsal veri olarak işlerken ortak grup özelliklerini kullanmaktır.

CBS’de veri gösterimi için 3 temel veri tipi kullanılmaktadır:

• Vektör veriler
  • Konumsal nesneler (nokta, çizgi, poligon)
  • Düzensiz Üçgen Ağ (TIN - Triangulated Irregular Network)
• Öznitelik verileri
• Raster veriler
  • Görüntü verileri
  • Tematik veriler
  • Yüzey verileri

Vektör Veriler

Konumsal nesneler (Nokta, Çizgi, Poligon): Konumsal nesneler ( feature class ) doğal yeryüzü nesneleri (dere, ağaç, vb.), insan yapımı nesneler (yol, bina, vb.) veya yeryüzünde görülmeyen ancak haritalarda gösterilmesi gereken arazi bölümleri (ülke sınırı, parsel vb.) olabilir.

Düzensiz Üçgen Ağ (TIN - Triangulated Irregular Network): Eş yükselti eğrilerinden elde edilen ve arazi yapısını ifade etmek için kullanılan bir veri formatıdır.

Öznitelik Verileri

Öznitelik verileri ( attributes ) konumsal bir nesne ile ilişkili, konumsal olmayan verilerdir ve konum bilgisi içermezler. Tablo şeklinde sunulan öznitelik verileri konumsal nesnelerin nitelik ve nicelik gibi karakteristik özelliklerini tanımlamak için kullanılır.

Raster Verileri

CBS ortamında raster veri setleri koordinat sistemi, sol üst köşe koordinatı, hücre boyutu, toplam satır ve sütun sayısı ile tanımlanmaktadır. Böylece her hücrenin konumu bilinmektedir.

Görüntü verileri (imagery): Uydu, uçak balon vb. cisimlere yerleştirilen çeşitli algılayıcılarla yeryüzünden elde edilen raster verilerdir.

Tematik veriler: Yeryüzünden çeşitli yöntemlerle toplanan verilerin modellenmesi ve sınıflandırılması ile elde edilen sürekli (continuous) verilerdir (yükseklik, eğim, kirlilik, konsantrasyon vb.).

Yüzey verileri: Eşyükselti eğrileri modellenerek elde edilen diğer bir yüzey verisi ise sayısal arazi modelleridir

Konumsal Nesne ve Öznitelik İlişkisi

Doğada var olan yeryüzü şekillerini, harita elemanları olarak CBS platformunda tanımlamak için konumsal nesneler kullanılmaktadır. Konumsal bir nesne ile ilişkili, konumsal olmayan verilere öznitelik verisi denir.

Konumsal veritabanı ( geodatabase ) genel yapısı ile standart bir veritabanı gibidir ve veritabanı nesnelerinden oluşur. Tablolar, verileri depolamaya yarayan en önemli ve vazgeçilmez veritabanı nesneleridir.

Konumsal nesnelerin konum bilgisi, tablolarda genellikle görsel olarak okunabilen değişken tanımı dışında, binary (ikili) yapıdaki bilgi alanlarında saklanmaktadır.

Birçok veritabanı yazılımında genellikle aşağıda verilen değişken türleri kullanılmaktadır.

• Tamsayı (Integer)
• Uzun tamsayı (Long Integer)
• Ondalık (Decimal)
• Çift (Double)
• Metin (Text)
• Tarih (Date)
• Saat (Time)
• Doğru/Yanlış (Boolean)
• İkili (Binary)
• Uzun İkili (Long Binary)
• Kesirli (Şoat)
• Not (Memo)

Öznitelik verilerinin saklanacağı veritabanı tabloları tasarlanırken değişken türleri göz önünde bulundurulmalıdır. Örneğin; apartman adı metinsel bir bilgidir ve bilgi alanı değişken türü metin (text) seçilmelidir. Bina kat adedi 3,5,7 gibi tamsayı değerlerinden oluşmaktadır. Dolayısı ile değişken türü tamsayı (integer) olmalıdır.

CBS’nin tarihsel gelişimi içerisinde, konum bilgisinin veritabanlarındaki tablolar içerisinde saklanması düşüncesi, konumsal veritabanı kavramını ortaya çıkartmıştır. Buna göre WKT (Well-Known Text) ve WKB (Well-Known Binary) formatları kabul edilmiştir. WKT ve WKB vektör formattaki konumsal geometrik objeleri tanımlamak için kullanılmaktadır.

WKB örneğinde veri binary (ikili) olarak tanımlanmakta, böylece byte cinsinde büyüklük olarak, WKT de olduğu gibi metin (text) alanın kapladığı büyüklüğü kaplamamaktadır.

Byte order 0 ve 1 değeri alabilen değer olup, WKB type konumsal nesnenin nokta, çizgi ve poligon olarak (1 nokta, 2 çizgi, 3 poligon) türünü vermektedir. X ve Y ise nesnenin koordinat değerlerini göstermektedir.

Anahtar bilgi alanı (key field) saklanan verinin indekslenmesine ve sorgulama ile kolay ulaşımına olanak sağladığı gibi, veri tekrarını engellemekte ve tablonun diğer tablolarla ilişkilendirilmesini kolaylaştırmaktadır.

Farklı konularda verilerin saklanabilmesi ve sorgulanabilmesi için genellikle üç tipte tablo ilişkisi bulunmaktadır. Bunlar şu şekilde sıralanabilir;

• Bire bir ilişki (one to one)
• Birden çoğa ilişki (one to many)
• Çoktan çoğa ilişki (many to many)

Bire bir (one to one) ilişki genellikle tek tablo üstünde toplanabilen verilerdir. Bire bir ilişki bir tablodaki tek kaydın başka bir tablodaki tek kayıtla ilişkilendirilmesidir. İkinci tabloda eşleşen veri olmayabilir.

Birden çoğa ilişki (one to many) birbirine hiyerarşik olarak bağlı tablolar arasında kurulmaktadır.

Genellikle ilişki türünü belirlemek için;

• Bir ilde birden fazla ilçe var mı?
• Bir ilçe birden fazla ilin sınırları içine giriyor mu?

gibi sorular sorularak ilişkinin hangi tarafının tek, hangi tarafının çoklu veri içerdiği saptanmaktadır. Tablo içinde tek kayıt seçildiğinde, tek kaydın alt küme verileri ilişkili olarak görüntülenebilir.

Çoktan çoğa ilişki (many to many) modeli, ilişkisel veritabanı modelinin temel farklılığını ortaya koymaktadır. Çoktan çoğa ilişki modelinin kurulabilmesi için ilişki tablosu (relation table) kullanılmaktadır. İlişki tablosu (relation table) yardımı ile aralarında çoktan çoğa ilişki olan iki tablo ilişkilendirilebilmektedir.

Öznitelik Verilerine Bağlı Sorgulamalar

Öznitelik verilerine bağlı sorgulamalar SQL (Structured Query Language) adı verilen yapısal sorgulama dili kullanılarak yapılmaktadır. Çeşitli veritabanı yazılımları tarafından kullanılan farklı SQL versiyonları SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, WHERE gibi ANSI standardındaki temel komutlara ek olarak kendi genişletmelerini kullanmaktadır. SQL kullanılarak;

• Veritabanlarında sorgulama,
• Tablo verilerinin görüntülenmesi,
• Tablolara yeni kayıt ekleme,
• Tablolardaki kayıtları güncelleme,
• Tablolardan kayıt silme,
• Yeni veritabanı yaratma,
• Veritabanı içinde yeni tablo yaratma,
• Veritabanlarında sanal görüntü tabloları (view) yaratma,
• Kullanıcı yetkilerini düzenleme, gibi işlemler yapılabilmektedir.

CBS’nin en güçlü özelliklerinden biri yapılan sorgulamalar ile öznitelik verilerinden harita elemanlarına, harita elemanlarından öznitelik verilerine ulaşılabilmesidir. Örneğin haritadaki bina katmanında 2000 yılında yapılmış binaların seçimi aslında SQL komut satırı ile yapılmaktadır: (SELECT * FROM Bina WHERE [ YAPIM_YILI ] = 2000) .

Katmanların yazınsal verileri üzerinde yapılacak bir seçme sorgusunda aşağıdaki sorgulama operatörleri kullanılmaktadır.

• Eşittir -Equals ( = ) : Verilen nümerik veya alfanümerik değere eşit olan öznitelik değerlerini seçme işleminde kullanılır.
• Büyüktür -Greater than ( > ) : Verilen nümerik değerden büyük olan öznitelik değerlerini seçme işleminde kullanılır.
• Küçüktür -Less than ( = ) : Verilen nümerik değerden büyük veya eşit olan öznitelik değerlerini seçme işleminde kullanılır.
• Büyük eşittir -Greater than or equal ( > = ) : Verilen nümerik değerden büyük veya eşit olan öznitelik değerlerini seçme işleminde kullanılır.
• Küçük eşittir -Less than or equal ( < = ) : Verilen nümerik veya alfa-nümerik değere eşit olmayan öznitelik değerlerini seçme işleminde kullanılır.
• Eşit değildir -Not equal ( < > ) : Verilen nümerik veya alfa-nümerik değere eşit olmayan öznitelik değerlerini seçme işleminde kullanılır
• Benzer -Like: Verilen nümerik veya alfa-nümerik değerin bir kısmını içeren öznitelik değerlerini seçme işleminde kullanılır.

Ayrıca birden fazla koşul kullanmak için birleştirme operatörleri bulunmaktadır:

• Ve - and: Verilen her iki koşulun bir arada sağlanması için kullanılır.
• Veya - or: Verilen iki koşuldan herhangi birinin sağlanması için kullanılır.

Herhangi bir öznitelik değeri bazı kayıtlar için verilmemiş olabilir. Bu kayıtlar o değer için boş (Null) kayıtlardır.

Konuma Dayalı Sorgulamalar

Konuma dayalı sorgulamalar öznitelik verilerine bağlı sorgulamalardan farklı olarak nesnelerin konumsal ilişkilerine ve konumsal nesne tipine bağlı olarak yapılır. Konuma dayalı sorgulamalar öznitelik verilerine bağlı sorgulamalarla birleştirilerek çeşitlendirilebilmektedir. Temel konuma dayalı sorgu araçları;

• Kesişenleri seç ( intersect )
• Belirli uzaklıkta olanları seç ( within a distance of )
• İçine düşenleri seç ( within )
• Tümüyle içine düşenleri seç ( completely within )
• İçinde olduğunu seç ( contain )
• Tümüyle içinde olduğunu seç ( completely contain )
• Sınırına dokunanları seç ( touch the boundary of )
• Ortak kenar paylaştıklarını seç ( share a line segment )
• Benzeşenleri seç ( identical to ) olarak sıralanmaktadır.

Kesişenleri seç (intersect) , birden fazla nesnenin bir kısmının konumsal olarak ortak noktada bulunması olarak tanımlanabilir.

Belirli uzaklıkta olanları seç (within a distance of) sorgulamasında, belirtilen konumsal nesneden (nokta, çizgi, poligon) verilen uzaklık kadar bir tampon bölge oluşturulmakta ve bu tampon bölge ile kesişen konumsal nesneler seçilmektedir.

İçine düşenleri seç (within) sorgulaması, belirlenen konumsal nesnenin içine düşen nesneleri seçmeye yarayan bir sorgudur.

Tümüyle içine düşenleri seç (completely within) sorgulaması, içine düşenleri seç sorgulamasından farklı olarak belirlenen konumsal nesnenin içine düşen ve sınırları çakışmayan nesneleri seçmeye yarayan bir sorgudur. Bu sorguda belirlenen nesne içine düşen nesnelerin sınırlarına dokunamaz.

İçinde olduğunu seç (contain) sorgulaması belirlenen konumsal nesnenin içinde bulunduğu nesneyi bulmaya yarayan bir sorgudur.

Tümüyle içinde olduğunu seç (completely contain) sorgulaması, içinde olduğunu seç sorgulamasından farklı olarak, belirlenen konumsal nesnenin içinde olduğu ve sınırları çakışmayan nesneyi seçmeye yarayan bir sorgudur.

Sınırına dokunanları seç (touch the boundary of) sorgulaması, belirlenen nesne ile sınırı kesişen veya sınırlarının bir kısmı çakışan nesneleri seçmeye yarayan bir sorgudur.

Ortak kenar paylaştıklarını seç (share a line segment) sorgusunda birbirini takip eden en az iki nokta ( vertex ) paylaşan kenara sahip nesneleri seçmek için kullanılmaktadır.

Benzeşenleri seç (identical to) sorgusu, birbirine tıpa tıp benzeyen konumsal nesneleri seçmek için kullanılmaktadır. Sorgu, aynı konumsal nesne tipleri arasında yapılmaktadır.