COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ Dersi DÜNYAYI MODELLEME VE CBS PROJELERİNDE KARAR ÜRETİLMESİ soru cevapları:

Günlük yaşantımızda karşılaştığımız yapıların,
binaların, cihazların ve birçok olgunun karmaşık
yapılardan oluştuğunu görüyoruz. İnsan ne kadar zeki olsa
da bu karmaşık yapı ve kavramları algılamada ve
çözümlemede bir limite sahiptir. Bu süreç karmaşık yapı
ve olguların bütünüyle kavranmasının olanaksızlığı
insanları çözüm arayışına sürmüş ve karmaşık sistemlerin
parçalar halinde incelenmesiyle sonuçlanmıştır. Bu
parçalar incelenen obje ya da olgunun benzetimleridir. Bu
benzetimlerin her birine ya da oluşturduğu bütüne model
adını vermekteyiz.

Planlama, önceden belirlenmiş amaçların
gerçekleştirilmesi için yapılması gereken işlerin
saptanması ve izlenecek yolların seçilmesidir.

Model oluşturmanın temel nedeni geliştirdiğimiz
sistemi daha iyi anlamaktır.

Modellemede ulaşmak istediğimiz dört temel
amaç şöyle sıralanabilir:
• Modeller bir sistemin bulunduğu veya olmasını
istediğimiz durumu görselleştirir.
• Modeller bize sistemin yapısı veya davranışını
belirlememizi sağlar.
• Modeller bir sistemin inşaatında bize rehberlik
eden bir şablon oluşturur.
• Modeller verdiğimiz kararları belgeler.

Görsellik modellemenin özüdür. Çünkü görsellik
algının ve kavramanın en etkin yöntemlerinden biridir.
Görsel öğelerle ifade edilen olgular en temel eğitim
bilinciyle bile anlaşılır olabilmektedir.

Oluşturduğumuz sistemlerin yapısı ve
karşılaşılan durumlara vereceği tepkinin önceden
bilinmesinde her zaman fayda vardır. Bu tür canlandırma
modellerine simülasyon denir.

Modellemenin temel ilkeleri şunlardır:
• Oluşturulacak modelin seçiminin, probleme
yaklaşımda ve çözümün şekillenmesi üzerinde
derin bir etkisi vardır. Yanlış bir modelleme sizi
yanıltıp, ilgisiz konulara odaklanmanıza neden
olur.
• Her model farklı hassasiyet düzeyleri ile ifade
edilebilir.
• En iyi modeller gerçeğe bağlı modellerdir.
• Tek bir model veya görünüm yeterli değildir. En
iyi yaklaşımlar, modelin detayının farklı
görünümlerini sağlayan, alt modellerin veya
bağımsız model kümelerinin olduğu
yaklaşımlardır.

Coğrafi Bilgi Sistemlerinin amacı, dünya
kaynaklarının insanlar tarafından akıllıca kullanımını ve
yönetimini desteklemek için mekânsal çerçeve
sağlamaktır.

Bir haritaya bakarak;
• Aranan şeyin nerede olduğunu,
• Ne olduğunu,
• Nasıl ulaşılabileceğini,
• Bitişiğinde veya yakınında neler olduğu gibi
çeşitli bilgiler edinilebilir.

CBS ile aynı zamanda haritaları ve ilgili bilgileri,
bir bilgisayar yoluyla etkileşimli (interaktif) bir şekilde
yayınlamak mümkündür. Bununla beraber harita içindeki
bilgileri sorgulamak, objeleri öznitelik bilgilerine göre
listelemek, farklı ağlardaki yapılarla karşılaştırmak,
seyahat süresi, kirlilik ölçümü ve dağılımı, su akışıbirikimi
gibi simülasyonları gerçekleştirmek mümkündür.

CBS’de kullanılan bazı nehir özellikleri şöyle
sıralanabilir:
• Bir ağı oluşturan çizgiler kümesi olabilir. Her
parçası bir akış doğrultusuna, akış miktarına ve
diğer nehir öznitelik bilgilerine sahiptir.
Hidrografik akışı veya taşımacılık trafiğini analiz
etmek için doğrusal ağ gibi bir model
uygulanabilir.
• İki alan arasındaki sınır olabilir. Bu alanlar
politik bir alan, devlet sınırı vb. olabileceği gibi
vahşi bir yaşamın doğal bölgelerine bir bariyer de
olabilir.
• Örgü yapısı ve kıyı resminin doğru çıkarımıyla su
taşımacılığına uygun kanallar belirlenebilir.
• Bir yüzeyde çukur oluşturan kıvrımlı çizgi
modeliyle, nehir yatağından yüzeyine profil ve
iniş hızını hesaplayarak drenaj havzası ve onun
sel potansiyeli elde edilebilir.

İlk kez, yazılım alanında kullanılan nesne yönelimli
uygulama metodolojisini, Coğrafi Bilgi Sistemlerinin veri
modellerine taşıyarak büyük bir gelişme sağlayan,
Çevresel Sistemler Araştırma Enstitüsü (Environmental
Systems Research Institute, “ESRI”) ürünüdür.

Nesne yönelimli programlama, yazılımların
karmaşık yapısını daha rahat control etmek amacına
yönelik ortaya çıkmıştır.

Metot, programın diğer bölümlerinin direk olarak
erişemediği yapılardır.

Metotların oluşturduğu gruplar ve bu grupların
işlediği veriler bir nesne olarak isimlendirilir. Böylece
nesneler belirli yetkilendirme prosedürleri ve o nesneye
özgü diğer özellikler ile tasarlanabilir. Bu tasarım o
nesneye özgü olur ve programın geri kalanından bağımsız
düşünülebilir. Bu nedenle programın yazımında yazılımcı,
tüm programı bir bütün yapı gibi düşünerek tasarlamak
yerine, nesnelerin tasarımlarına ve aralarındaki
bağlantılara odaklanabilir. Bu durum daha karmaşık
sistemlerde geliştirilen yazılımlarda hata ihtimalini çok
büyük ölçüde düşürmeyi sağlar.

Bir sistem geliştiricinin, nesne yönelimli yazılım
çerçevesi üzerinden nesnel verilerle etkileşime girmesi
sonucu, konumsal veritabanı veri erişim nesneleri oluşur.

Nesne yöneliminin üç anahtar kavramı;
• Çok biçimlilik (polymorphism),
• Kapsülleme (encapsulation) ve
• Kalıtımdır (inheritance).

Çok biçimlilik, bir nesne sınıfının farklı nesne
varyasyonlarına uyum sağlayabilen davranışıdır (ya da
metodudur). Örneğin bir konumsal nesneyi çizmek,
eklemek, silmek gibi tanımlanmış temel davranışın
veritabanı altında bulunan bütün shape dosyaları için
geçerli olması.

Kapsülleme, anahtar kelimelerle veriye nasıl
erişilebildiğini özetler. Bir nesne içinde veri, özel (private)
ya da genel (public) olabilir. Özel veriye nesnenin
dışındaki programın diğer parçaları tarafından erişilemez.
Veri genel olduğunda ise bir nesne içinde tanımlanmış
olsa bile programın diğer parçaları veriye erişebilir.

Kalıtım, bir nesnenin diğer bir nesnenin
özelliklerini elde edebildiği sürece denir. Bu durum
sınışandırma kavramını desteklediği için önemlidir.

Birleşik veri modeli sayesinde kullanıcılar,
konumsal veritabanları, shape dosyaları aynı şekilde ve
eşzamanlı çalışabilirler. Bu şekilde birleşik veri modeli
kullanıcıların, verilerin ortak özelliklerini vurgulayarak
çalışabilmesini kolaylaştırır.

Birçok kullanıcı ve uygulama geliştirici,
konumsal veritabanının içyapısının detaylarını bilmek
istemez veya önemsemez. ArcInfo yazılımının ArcCatalog
uygulaması, bu veritabanı yapısının işlenmesi ve
değişiklikler yapılmasının sağlandığı bir ara yüz olarak
kullanılır. Bu ara yüz sayesinde kullanıcı ve uygulama
geliştiricilerin, kolaylıkla veritabanı üzerinde hakimiyet
kurması sağlanmıştır.

CBS ile veri;
• Farklı özelliklerin bir arada tutulduğu vektör
format spektral veya
• Öznitelik verilerinin olduğu hücresel (grid) yapı
ya da
• Bir yüzeyin modellendiği bir dizi üçgen noktalar
olarak üç temel şekilde kullanılabilir.

Vektör veri nokta, çizgi, poligon gibi özelliklerle
ayrık nesnelere uygulanan şekilleri ve sınırları temsil eder,
Bu özellikler modele ait kesin şekil ve konum bilgisini,
öznitelikleri ve metadatasını içerebilir.

Raster veri görüntülü veya sürekli veriyi temsil
eder. Raster veride her hücre (ya da piksel) ölçülebilir bir
niceliktir.

Raster veri için kullanılan en yaygın kaynak uydu
görüntüsü veya hava fotoğrafıdır. Ama bir bina fotoğrafı
da raster veri için kaynak oluşturabilir.

Raster veri yükseklik, kirlilik konsantrasyonu, ortam
gürültü seviyesi gibi sürekli verilerin depolanmasında ve
bu verilerle çalışmada diğer veri modellerine göre
üstünlük sağlar.

TIN (Tringulated Irregular Network-Düzensiz
Üçgen Ağ) bir kara parçasının yüzey görüntüsünü
yakalamada en etkili ve kullanışlı yöntemdir. TIN modelin
perspektif görüntüyü destekleyen bir yapısı vardır.
Üzerine fotoğraf görüntüsü düşürülerek, gerçekçi arazi
yüzey görüntüleri elde etmek mümkündür.

TIN, özellikle su havzalası, görünürlük, bakı,
eğim, sırt, nehir ve hacim ölçme ile ilgili modellerin
oluşturulmasında kullanılır.

Dünyadaki ekonominin temel altyapısını
insanların, enerjinin, hammadde ve fikirlerin dolanımını
sağlayan karayolları, boru hatları ve kablo ağları oluşturur.

İlgili faydalar şöyle sıralanabilir:
• Ağları düzenlemek kolaylaşmıştır. Ağ yapısına
yeni bir konumsal nesne eklediğinizde, bu
konumsal nesnelerin ağ bağlantı kuralları ile
düzgün bir şekilde bağlantılı olduğundan emin
olabilirsiniz.
• Ağ konumsal nesneleri, ağ yapısı üzerindeki
karmaşık yapıların (anahtarlar gibi) temsilini
yapabilir. Bu durum ağ yapısının düzenini
gösteren haritalarda daha az özellik
kullanılmasını sağlar ve karmaşıklığı azaltır.
• Ağ analizlerinde eskisine göre çok büyük veri
kümeleri kullanılarak çok hızlı analizler
yapılması sağlanmıştır.
• Birçok kişinin aynı anda, aynı geniş ağ yapısı
üzerinde, kendi kuruluşunun iş akışı ile uyumlu
uygulamaları düzenleyebilmesi sağlanmıştır.

Ağları oluşturan iki temel bileşen;
• Kenarlar ve
• Bağlantı noktalarıdır.

Kenarlara örnek olarak; sokaklar, iletim hatları
ve borular gösterilebilir.

Bağlantı noktalarına; kavşaklar, sigortalar, şalter
ve hizmet muslukları örnek gösterilebilir.

Ağ yapılarının ve analizinin kullanımına örnek
olarak;
• Bir sürücünün harita sistemi ile GPS sitemini
kullanarak hedefine ulaşmakta en uygun yola
karar vermesi,
• Eektrik hatlarındaki kesintinin yerinin bulunması,
• Suyun akış yönüne bağlı olarak kirletici bir
etmenin su kaynaklarının hangi bölgelerini
kirletebileceği sayılabilir.

Konumsal veritabanlarının doğrusal ağ yapı
üzerinde temsil edildiği iki şekil;
• Geometrik ağ ve
• Mantıksal ağdır.

Geometrik ağ doğrusal sisteme katılan konumsal
nesne veri kümesidir.

Geometrik ağ, kenarlar ve bağlantı noktalarının
bağlı olduğu bir sistemin özelliklerinin derlenmesiyle
oluşur.

Kenar ve bağlantı gibi yapıları temsil eden
konumsal nesnelere ağ (şebeke) konumsal nesneleri denir.

Ağ konumsal nesneleri; Geometrik ağda basit
bağlantı, Karmaşık bağlantı, Basit kenar, Karmaşık kenar
özellikleri ile konumsal nesne tablolarını oluşturur.

Mantıksal ağ, geometrik ağ gibi;
• Kenar ve
• Bağlantı noktalarından oluşur.

Mantıksal ağlar koordinat değerlerine sahip
değildir

Geometrik ağda konumsal nesnelerin üstlendiği
dört farklı rol;
• Basit kenar,
• Karmaşık kenar,
• Basit bağlantı noktası,
• Karmaşık bağlantı noktası olarak listelenebilir.

Raster, veriyi bütün olarak resim, spektral veya
tematik olarak temsil eden eşit aralıklı hücresel
dikdörtgenlerdir.

Raster veri formları;
• Uydu görüntüleri,
• Hava fotoğrafları,
• Taranmış haritalar, resimler ve
• Dönüştürülmüş verilerdir.

Detaylı harita üretiminde kullanılmak üzere, hava
araçlarından çekilen fotoğraf ya da dijital görüntülerdir.

Raster görüntüler tin veri setleri veya vektörel
veri setleri gibi verilerden oluşturulabilir. Bu
dönüşümlerden elde edilen rasterlarla eğim haritası ya da
arazi örtüsü görüntü sınıflandırması vb. modeller
üretilebilir.

Raster veri tiplerini oluşturan iki kategori;
• Tematik veri ve
• Görüntü verisidir.
Tematik veri arazi kullanımının coğrafi analizi için
kullanılır. Görüntü veri ise diğer coğrafi verilere altlık
harita oluşturmada ve tematik veri elde etmede kullanılır.

Raster piksel değerleri yükseklik, kirlilik
konsantrasyonu, yağış miktarı gibi ölçülebilir değerleri
temsil eder. Bir hücreden diğerine değer değişimi oldukça
yumuşak geçişli ve kolektifdir. Sürekli mekânsal verilerde
hücre değeri, hücre merkezlerinin nicelik değeriyle temsil
edilir.

Raster piksel değerleri, parsel haritası, imar planı
gibi taranmış altlık haritalar için ayrık veri kullanılır.

Raster verinin kullanıldığı yerler şöyle
sıralanabilir:
• Altlık harita,
• Arazi kullanım senaryoları,
• Hidrolojik analizler,
• Çevre analizleri ve
• Arazi analizleri.

Hücre ile ilgili değer, sınıf, grup, kategori veya
hücrenin pozisyonu ile ilgili değerlere hücre özniteliği
denir.

İlgili dört genel veri tipi şunlardır:
• Nominal veri
• Ordinal (kademeli) veri
• Internal (aralıklı) veri
• Ratio (oranlı) veri

Nominal veri, isim olarak adlandırılan veridir.
Belli konumdaki nesneyi bağlı olduğu grup, sınıf, üyelik,
cinsiyet, kategoriye göre tanımlar. Bu değerler vasıf ve
nitelik bilgisi içerirler.

Ordinal veri varlıkları, diğer varlıklar karşısında
rütbelendirir. Varlığın özellikleriyle ilgili verilerini
sıralama (birinci, ikinci vb.) olasılığı verir. Verilen
değerleri azdan çoğa, kısadan uzuna doğru sıralayabilir;
ancak derecelendirmede 1. ile 2. Arasındaki nitelik farkı
anlamlandıramaz. Verilen değerler arasında
anlamlandırılabilecek aralık yoktur. Karşılaştırma göreceli
ve belli olasıdadır.

Günün saati, sıcaklık gibi bir ölçüm aralığı veri
değerini temsil eder.

Oranlı veri, aralıklı veri gibidir, aralarındaki fark,
ölçü değerini oranlı yapan mutlak bir sıfıra sahip
olmasıdır.

Rasterlar örneklenmiş ya da ara değerler ekli zdeğerleri
ile birlikte yüzeyi olağan bir gridi şeklinde sunar.
TIN’ler yüzeyi, her düğümdeki z-değerleri ile üçgen ağ
oluşturan, düzensiz olarak yerleşmiş noktalar bütünü
olarak sunar.

Raster sunumunun dezavantajı, yükselti gibi
yüzey devamsızlıkları iyi sunulamaz ve zirve gibi yapılar
için kesin konumlar rasterlerin grid örneklemesinde
kaybolurlar.

TIN’lerin dezavantajı, çoğu zaman hazır olarak
erişilebilirliklerinin olmaması ve veri toplama
gerektirmesidir.

İlgili ileri teknoloji yöntemleri şöyle sıralanabilir:
• Tek resim değerlendirmesi
• Çift resim (stereo) değerlendirmesi
• Lazer tarama yöntemi

Tek resim değerlendirmesi, kalibre edilmiş
fotoğraf makinesinden elde edilmiş bir fotoğrafın, ölçüm
aleti kullanılarak alınmış koordinat verileri ile özel
yazılımlar kullanılarak koordinatlandırılması işlemidir.

Lazer tarama mekânsal veriyi oluşturan nokta
kümelerinin (bulutu), lazer teknolojisi kullanılarak
objelere temas etmeden toplanması işidir.

Planlama, gelecekte bulunulacak noktayı öngörü
ile tespit ederek, kontrol altına alma veya bu doğrultuda
yönlendirme çabasıdır.

Arazi Kullanım Planlama süreci;
• Alandaki mevcut durumun değerlendirilmesi,
• Arazide karşılaşılan kullanım sorunlarının ve
fırsatlarının bulunması,
• Sorunların çözümü,
• Optimal (uygun) alanın seçilmesi,
• Alternatif alanların tespiti,
• Tesis veya tesislerin inşasından sonra istenilen
verim düzeyinin denetlenmesi bölümlerinden
oluşmaktadır.

Depolanmış veriler üzerinde konumsal kararlar
verebilmek için mevcut girdilerden yararlanılarak yeni
bilgiler üretilmesine, çakıştırma analizleri denir.

Alan seçimlerinde tüm katmanların eşit
değerlendirilip (üst üste getirilmesi) çakıştırılmasıdır.

Alan seçimlerinde tüm katmanların eşit
tutulmaması, tüm katmanların belirlenen etki faktörlerine
(katsayı) göre çakıştırılmasıdır.

Bu yöntemi çakıştırma yönteminden ayıran en
büyük özellik belirlenen kriterler doğrultusunda öznitelik
verilerine uygun veya uygun değil diye
nitelendirilmeyişidir, bunun yerine uygunluk derecesine
göre numaralandırılır.

Herhangi planlama veya yer seçimi çalışması
yapılırken, birden fazla veriyi aynı anda değerlendirmek
gerekir. Değerlendirilecek veri sayısı artığında, insan
muhakeme yeteneğiyle doğru yapabilme ihtimali
azalmaktadır. Coğrafi Bilgi Sistemlerinde çakıştırma
özelliği planlama ve yer seçimi çalışmalarında kolaylık
sağlama amacı ile kullanılmaktadır.

2 boyutlu ortamda, düzenli grid yapısında satır ve
kolonlara bölünmüş hücrelerden oluşur. Bu hücrelerin her
birine piksel (pixel) denir. Pixel İngilizce anlam olarak
Picture element (resim elemanı) teriminin kısaltılmışıdır.
Picture (resim) sözcüğü için pix kısaltılması kullanılmıştır.
Pixel, sayısal ortamda bir resmin bölünmeyen en küçük
parçasıdır.

Modellemede ulaşmak istediğimiz 4 temel amaç vardır. Bunlar:
• Modeller bir sistemin bulunduğu veya olmasını istediğimiz durumu görselleştirir.
• Modeller bize sistemin yapısı veya davranışını belirlememizi sağlar.
• Modeller bir sistemin inşaatında bize rehberlik eden bir şablon oluşturur.
• Modeller verdiğimiz kararları belgeler.

Görsellik, Coğrafi Bilgi Sistemlerinde olduğu gibi modellemenin özüdür. Çünkü görsellik algının ve kavramanın en etkin yöntemlerinden biridir. Görsel öğelerle ifade edilen olgular en temel eğitim bilinciyle bile anlaşılır olabilmektedir. İnsanların ilk anlatım yöntemlerinin resim olması, ya da en eski alfabelerin karakterlerinin objeler veya benzetimler olması bundan ileri gelmektedir.

Modellemenin temel ilkeleri;
• Oluşturulacak modelin seçiminin, probleme yaklaşımda ve çözümün şekillenmesi üzerinde derin bir etkisi vardır. Yanlış bir modelleme sizi yanıltıp, ilgisiz konulara odaklanmanıza neden olur.
• Her model farklı hassasiyet düzeyleri ile ifade edilebilir.
• En iyi modeller gerçeğe bağlı modellerdir.
• Tek bir model veya görünüm yeterli değildir. En iyi yaklaşımlar, modelin detayının farklı görünümlerini sağlayan, alt modellerin veya bağımsız model kümelerinin olduğu yaklaşımlardır.

CBS, haritalar ve sembollerle bilgiyi sunar. Haritaya bakmak, aranan şeyin nerede olduğunu, ne olduğunu, nasıl ulaşılabileceğini, bitişiğinde veya yakınında neler olduğu hakkında bilgi verir. CBS ile aynı zamanda bu haritaları ve ilgili bilgileri bir bilgisayar yoluyla etkileşimli (interaktif) bir şekilde yayınlamak
mümkündür. Bununla beraber harita içindeki bilgileri sorgulamak, objeleri öznitelik bilgilerine göre listelemek, farklı ağlardaki yapılarla karşılaştırmak, seyahat süresi, kirlilik ölçümü ve dağılımı, su akışı-birikimi gibi simülasyonları
gerçekleştirmek mümkündür.

Nesne yöneliminin üç anahtar kavramı vardır: çok biçimlilik (polymorphism),
kapsülleme (encapsulation), ve kalıtım (inheritance).

Birleşik Veri Modeli: Konumsal veritabanı veri modeli, birçok kaynaktan gelen konumsal verinin (konumsal veritabanları, shape dosyaları vb.) nesnelere erişimini, bir örnek olarak sağlayan yazılım teknolojisini içerir.

CBS ile veri, farklı özelliklerin bir arada tutulduğu vektör format spektral veya öznitelik verilerinin olduğu hücresel (grid) yapı, ya da bir yüzeyin modellendiği bir dizi üçgen noktalar olarak üç temel şekilde kullanılabilir.

Raster veri görüntülü veya sürekli veriyi temsil eder. Raster veride her hücre
(ya da piksel) ölçülebilir bir niceliktir.

• Ağları düzenlemek kolaylaşmıştır. Ağ yapısına yeni bir konumsal nesne eklediğinizde, bu konumsal nesnelerin ağ bağlantı kuralları ile düzgün
  bir şekilde bağlantılı olduğundan emin olabilirsiniz.
  • Ağ konumsal nesneleri, ağ yapısı üzerindeki karmaşık yapıların (anahtarlar gibi) temsilini yapabilir. Bu durum ağ yapısının düzenini
  gösteren haritalarda daha az özellik kullanılmasını sağlar ve karmaşıklığı
  azaltır.
  • Ağ analizlerinde eskisine göre çok büyük veri kümeleri kullanılarak çok
  hızlı analizler yapılması sağlanmıştır.
  • Birçok kişinin aynı anda, aynı geniş ağ yapısı üzerinde, kendi kuruluşunun
  iş akışı ile uyumlu uygulamaları düzenleyebilmesi sağlanmıştır.

Mantıksal ağ, geometrik ağ gibi kenar ve bağlantı noktalarından oluşur. Ama aralarındaki önemli fark, mantıksal ağlar koordinat değerlerine sahip değildir. Başlıca amaçları belirli özelliklerdeki bağlantı bilgilerini saklamaktır.

Geometrik ağda konumsal nesneler, dört farklı rol üstlenebilir. Bunlar basit kenar,
karmaşık kenar, basit bağlantı noktası, karmaşık bağlantı noktası olarak listelenebilir.

Uydu görüntüleri, bir yerin peyzajındaki değişimi algılamakta Coğrafi Bilgi Sistemlerinin kullandığı en etkin yoldur. Aynı yerin, yılın farklı zamanlardaki görüntülerini karşılaştırıp, analizini yapabilirsiniz. Uydu görüntüleri renkli veya siyah beyaz olabilmektedir. Renk bilgisinin kompozit piksel değeri RGB (Kırmızı-
Yeşil-Mavi)ya da birçok renklerin temsil edildiği raster bantlardadepolanır.

CBS ile modelleme yöntemlerinde raster veri tipleri,

• Tematik Veriler
• Görüntü Verileridir.

Interval (aralıklı) veri: Günün saati, sıcaklık gibi bir ölçüm aralığı veri değerini temsil eder. Ölçü değerleri varlığın kendi özelliğinden ileri gelir. Değer aralıklarının bir anlamı vardır, yorumlanabilir ve karşılaştırma yapılabilir. Fakat oran almak ve oranlı karşılaştırma yapmak anlam taşımaz. Çünkü böyle bir karşılaştırma için mutlak sıfır (özelliğin yokluğu) değerinin bilinmesi gerekir.

Triangulated Irregular Network (Düzensiz Üçgen Ağ) terimi TIN’in karakteristiklerinin kısa bir açıklamasıdır Triangulated”, bir nokta kümesinden optimize edilen bir üçgen kümenin oluşumu anlamına gelir. Üçgenler yüzeyin lokal bir parçasının iyi bir sunumunu oluşturur çünkü z-değerleri olan üç nokta
benzersiz bir şekilde üç boyutlu düzlemde bir düzlem tanımlar. “Irregular” TIN’lerin yüzey modellemedeki kilit avantajlarından birini tanımlar. Noktalar, yüzey rölyefinde beklenmedik değişikliklerin olduğu model alanlara değişken
yoğunluk ile örneklenebilir. “Network“ TIN’de gizli olan topolojik yapıyı yansıtır. bu yapı, bir yüzeyin yoğun sunumu kadar çok yönlü yüzey analizine de olanak sağlar.

Yapı üzerine kontrol ve koordinat noktaları işaretlenir. Kalibrasyonu yapılmış
bir fotoğraf makinesiyle objenin görüntüsü alınır. Bilgisayar yazılımları desteğiyle kalibrasyon ve koordinat veri değerlerine uygun olarak görüntü üzerinde düzeltmeler yapılır. Düzeltilmiş resimlerin CAD tabanlı yazılımlar yardımıyla kıymetlendirilmesi (amaca yönelik çizimleri) yapılır. Yapılan çizimler bize yapının cephe düzeni hakkında bilgiler vermektedir. Tek bir resme sığamayacak büyüklükte olan objelerde farklı noktalardan çekilmiş resimler, görüntüler koordinatlı olduğu için kolaylıkla farklı bir koordinat büyüklüğünde birleştirilebilirler. 

Lazer tarama işlemi temelde iki aşamadan meydana gelmektedir. Birinci aşama arazi çalışmaları, ikinci aşama ise ofis çalışmalarıdır. Arazi çalışmalarında ortamın sıcaklığı, nem miktarı, ışık şiddeti ve buna bağlı olarak yansıma miktarları, tarama yapılan nokta sayısı gibi unsurlar toplanan verinin kalitesini etkileyen
faktörlerdir. Saha çalışmasında elde edilen veriler, çalışma alanında çekilen fotoğraf­larla birleştirilerek, yapının birebir ve perspektiften arındırılmış ölçekli görüntüleri olan orta-fotoları elde edilebilir.

Dünyanın en yaygın kullanılan Coğrafi Bilgi Sistemleri destekli modelleme uygulaması Google Earth'dür.

Arazi Kullanım Planlama süreci;
• Alandaki mevcut durumun değerlendirilmesi,
• Arazide karşılaşılan kullanım sorunlarının ve fırsatlarının bulunması,
• Sorunların çözümü,
• Optimal (uygun) alanın seçilmesi,
• Alternatif alanların tespiti,
• Tesis veya tesislerin inşasından sonra istenilen verim düzeyinin denetlenmesi
bölümlerinden oluşmaktadır.

Alan seçimlerinde tüm katmanların eşit değerlendirilip (üst üste getirilmesi) çakıştırılmasıdır.

Alan seçimlerinde tüm katmanların eşit tutulmaması, tüm katmanların belirlenen
etki faktörlerine (katsayı) göre çakıştırılmasına ağırlıklı çakıştırma yöntemi adı verilmektedir.