KONUMSAL VERİTABANI II Dersi Konumsal Veritabanında Ağ Elemanları soru cevapları:

Ağ (network), bir konumdan başka bir konuma ulaşılabilecek olası bütün güzergâhları temsil eden, temel bileşenleri kenar (edge) ve bağlantı noktaları (junction) olan, birbirine bağlı elemanların oluşturduğu sistem bütünüdür.

Ağ bağlantılarını kullanarak en uygun akış hızı, kapasite ya da güzergâh belirleme hesaplarını yapabildiğimiz yöntemler bütününe “Ağ Analizi” denir. Ağ analizleri en uygun güzergâhı bulmak için yol ağlarında, su, elektrik, doğalgaz vb. şebekelerde mühendislik çözümlerinde kullanılmaktadır

Coğrafi Bilgi Sistemleri’nde ağ analizleri; Geometrik Ağ (Geometric Network), Ağ Veri Kümesi (Network Dataset) olmak üzere iki model ile yapılandırılır ve yönetilir.

Doğal yapıda ya da kendi içerisinde akış yönü belirli olan, yönlendirilmiş şebekelerin analiz edildiği modele “Geometrik Ağ Modeli” denir. Geometrik ağ, kenarlar (edge) ve bağlantı noktalarından (junction) oluşan, başlangıcı, sonu ve akış yönü belirli olan, birbirine bağlı ağ elemanlarının oluşturduğu bütünleşik sistemdir.

Kenar ve bağlantı nesnelerinin her birine, ağ konumsal nesnesi (network feature) adı verilir.

Geometrik ağlarda başlangıç noktasına kaynak (source), bitiş noktasına ise batık (sink) adı verilir.

Konumsal nesneler ağ davranışları göz önünde bulundurularak özelliklerine göre;
? Basit bağlantı noktası (simple junction)
? Karmaşık bağlantı noktası (complex junction)
? Basit kenar (simple edge)
? Karmaşık kenar (complex edge)

Başında ve sonunda birer adet bağlantı noktası bulunan ve bu bağlantı noktaları arasında akışın hiç sapmadan çıkıp gitmesine olanak sağlayan kenar, basit kenardır.

Geometrik ağ modelinde, iki ya da daha fazla kenar elemanını birbirine bağlayan, yönlendirme gereksinimi olmadan doğal akış sağlayan bağlantı noktalarına basit bağlantı noktası adı verilir.

Fiziksel ayrılmaya gerek olmadan dağıtım yapabilen sistem içerisindeki kenarlardır. Evlere fiziksel olarak parçalara ayrılmadan su dağıtımı sağlayan ana boru hattı karmaşık kenara örnek olarak verilebilir.

İçeriğinde bağlantı noktaları ve kenarlardan oluşan küçük bir ağ yapısı içeren bağlantı noktalarına karmaşık bağlantı noktası adı verilir. Bir yönden gelen suyu diğer tarafı kapatarak suyun akışını istenen tarafa vermesini sağlayan bir vana karmaşık bağlantı noktasına örnek verilebilir.

Geometrik ağ bağlanırlık (connectivity) kuralları ağın bütünlüğünü sağlamak ve oluşabilecek hataları ortadan kaldırmak için kullanılır.

? Kenar–Bağlantı noktası (Edge–Junction): Kurala göre hangi tip bağlantı noktasının hangi tip kenar ile bağlanabileceği tanımlanır. Örneğin şehir şebekelerinde su kullanımını ölçen sayaçlar sadece evde kullanabileceğimiz büyüklükteki debi seviyesine bağlanabilir. Yüksek debili ana ileti hatlarına bağlanamaz.
? Kenar–Kenar (Edge–Edge): Kurala göre iki farklı kenar tipi özel olarak belirlenmiş bir bağlantı noktası ile bağlanmalıdır. Örneğin farklı çaptaki boruları bağlayabilmek için araya uygun bir nipel kullanılmalıdır.
? Kenar–Bağlantı noktası sayısı (Edge–Junction cardinality): Kural, bir bağlantı noktasına kaç adet kenar bağlanabileceğini tanımlar. Örneğin; evlerdeki lamba yakmak için kullanılan elektrik düğmesine faz ve nötr olmak üzere iki kablo bağlamak gereklidir. Tek kablo bağlanamaz.
? Öntanımlı bağlantı noktası tipi (Default junction type): Kurala göre farklı tipteki iki kenarı bağlamak için öntanımlı olarak belirlenmiş özel bir bağlantı noktası tanımlanabilir. Voltajı azaltmak için evlerdeki hatlardan önce trafo kullanılması gerekli ise bu iki kenarı bağlamak için trafo kullanılması öntanımlı bağlantı tipi olarak belirlenebilir.

Geometrik ağ yapısında ağırlık
değerleri (weight value) verilerek akış modeli
yapılandırılabilir. Ağırlık değerleri, bir konumsal nesnenin
akışla ilgili sayısal öznitelik değerleri ile ilişkili olmalıdır.
Bu değerler akışı etkileyen fiziksel değerlerdir. Örneğin;
akış hızının bir boruda hızlı olup, diğerinde yavaş olmasını
modellemek için ağırlık değerleri kullanılabilir.

Her geometrik ağ, bir mantıksal ağa (logical
network) sahiptir. Bu ağ, geometrik ağ içinde yer alan
konumsal nesnelerin bağlantı ilişkileri ve diğer bilgilerini
saklayan, takip ve akış işlemlerinde kullanılmak üzere
bağımsız olarak oluşturulan tablolar topluluğudur.

Mantıksal ağın asıl amacı, ağın bağlantı
bilgilerini tanımlı özniteliklerle beraber tutmaktır.

? Mantıksal ağ konumsal veritabanı tarafından
oluşturulmuş ve korunan tablolar topluluğu
olarak yönetilmektedir. Bu tablolar geometrik ağ
ile ilgili konumsal nesnelerin birbirleri ile
bağlantılarını depolamaktadır.
? Mantıksal ağ geometriye ve koordinat değerlerine
sahip değildir.
? Kenar ve bağlantı noktası arasındaki tüm
bağlantılar mantıksal ağda korunur.
? Geometrik ağda yer alan her eleman için
mantıksal ağda en az bir eleman vardır.

Geometrik ağ oluşturma basamakları aşağıdaki
gibi listelenebilir:
? Geometrik Ağın Adının Belirlenmesi
? Kullanılacak Konumsal Nesne Tabloların
Belirlenmesi
? Karmaşık Kenarlara Sahip Konumsal Nesne
Tablolarının Belirlenmesi
? Kaynak ve Batıklara Sahip Konumsal Nesne
Tabloların Belirlenmesi
? Ağırlık Değerlerinin Belirlenmesi

Coğrafi Bilgi Sistemleri’nde Ulaşım için
geliştirilen ağ modeli, ağ veri kümesi (network dataset)
olarak tanımlanmaktadır.

Ağ veri kümeleri ulaşım ağlarının gerçekçi
biçimde modellenmesini ve bu modeller üzerinde
güzergâh analizleri gerçekleştirilmesini sağlar.

Ulaşım ağ analizleri, en kısa yol, bulunduğum
yerden şu adrese nasıl giderim gibi sorulara yanıt
aldığımız, akıllı cep telefonları ve navigasyon cihazları ile
günlük hayatımızda sıkça kullandığımız bir yöntemdir.

Ağ veri kümesi oluştururken dikkat etmemiz
gereken en önemli olgu, topolojinin temel kurallarından
biri olan bağlanırlık (connectivity) ilkesidir. Bağlantılar
network dataset için hayati önem taşımaktadır. Harita
gösteriminde birbirini kesen iki yol, gerçekte bağlantıları
olmayan yollar olabilir.

Kenar (yol orta çizgileri) bağlantı noktası
(kavşak) ve dönüş kuralları (sağa/sola dönülmez) ağ veri
kümesi elemanları olarak sayılabilir. Ayrıca uygulanacak
ağ analize göre değişiklik gösteren öznitelik verileri,
modeli oluşturmadan önce belirlenerek ağ modeli
kurulmalıdır.

? Kenar Konumsal Nesnesi: Ağ veri kümesinde
yolları temsil eden çizgi (line) konumsal
nesnesinden oluşur. Trafikte araç gidişi tek yönlü
yollar olabileceği için yol ağı üzerinde yolun akış
yönünün bilinmesi gerekir.
? Bağlantı noktası konumsal nesnesi: Yol
parçalarının birbirine bağlandığı noktalarda diğer
bir deyişle yolların kesiştiği kavşak noktalarında,
her cadde, sokak vb. çizgisel elemanların
başında, sonunda ve kavşaklarda kullanılır.
? Dönüş noktası konumsal nesnesi: Geometrik
ağda bulunmayan özelleşmiş bir eleman olup yol
ağında dönüş olmayan yolları belirlemek için
kullanılır.

Ağ veri kümesi öznitelikleri (network dataset
attributes) ulaşım ağı elemanlarının ağ içerisindeki
kısıtlamalarını tanımlamak için kullanılmaktadır.

? Maliyet (cost)
? Kısıtlamalar (restrictions)
? Hiyerarşi (hierarchy)
? Tanımlayıcılar (descriptors)

Ulaşım ağı analizlerinde maliyet (cost); uzaklık,
sürüş zamanı, yürüme zamanı, yakıt maliyeti vb. öznitelik
değerleridir. Örneğin en kısa yol analizinde, maliyet uzaklık değeri olurken, en çabuk yol analizi için sürüş ya
da yürüme zamanı kullanılır.

Ulaşım ağı içerisindeki kısıtları model içinde
tanımlamak için kullanılan kısıtlamalar; girilmez yol, tek
yön, hız sınırı, gabari yüksekliği vb. trafik kurallarını
belirtir.

Kısıtlamalar yasaklara göre, sakınılan özelliğe
göre ya da tercih sebebine göre sınıflandırılırlar.
? Yasaklı ulaşım ağı elemanları (prohibit)
? Sakınılan ulaşım ağı elemanları (avoid)
? Tercih edilen ulaşım ağı elemanları (prefer)

Yasaklar tanımlanan öznitelik verisidir. Örneğin
girilmesi yasak olan bir yol ulaşım ağı modelinde
tanımlanmış ise bu yol analiz işlemine katılmaz.

Bir rota üzerinde belirlenebilecek bazı yollardan
sakınmak için kullanılır. Sakınılan elemanlar yasak
değildir, mecbur olmadıkça kullanılmaması gereken
elemanlardır. Bir rota üzerinde günün belirli saatlerinde
oluşan trafik yoğunluğu ya da paralı yollar örnek olarak
verilebilir.

Rota belirlenirken tercih nedeni olabilecek bazı
özellikleri belirleyebilmek için kullanılan öznitelik
verileridir. Belirli bir rota üzerinde sadece asfalt kaplamalı
yolların tercih edilmesi örnek olarak verilebilir.

Yol hiyerarşisi;
? Otoyol,
? Devlet kara yolu,
? Şehirlerarası il yolu,
? Bulvar,
? Cadde,
? Sokak
şeklinde tanımlanabilir.

Hiyerarşi, yol özelliklerini ve kısıtlarını belirler.
Örneğin sadece 70 km/s hızın altına düşmeden bir
yolculuk planı yapılmak istenirse, analiz sonucu yalnızca
otoyol, kara yolu, şehirlerarası yollar veya bulvarlar
arasından bir seçim yapılacaktır. Çünkü hiyerarşik olarak
bulvar altındaki yollarda 70 km/s hızla gidilemez.

Ulaşım ağı elemanlarının karakteristik özellikleri
için kullanılan ağ öznitelik verileridir. Yolun adı
tanımlayıcılara örnek olarak verilebilir.

? Yol adları (tanımlayıcı): Tanımlayıcılar” sınıfına
girmektedir. Ulaşım ağını oluşturan bulvar,
cadde, sokak vb. yol elemanlarının adlarının
tutulduğu öznitelik veri alanıdır. Genellikle
ulaşım ağı analizi yapıldıktan sonra
güzergâh tarifi yapmak için kullanılmaktadır.
? Tek yön (kısıtlama): “Kısıtlamalar” sınıfına
girmektedir. Ulaşım ağını oluşturan yol
elemanlarının trafik kurallarını tanımlamak için
kullanılır.
? Kot (bağlanırlık): Kot öznitelik değeri aslında ağ
veri kümesi öznitelik temel kriterleri sınıfında
olmayıp, bağlanırlık topoloji kuralını ilgilendiren
bir özelliktir. Alt geçit veya üst geçitlerin
haritada gösteriminde birbirini kesiyor gibi
görünen yolların kesişmediği ve birbirleri
arasında bağlantı olmadığı, dönüş
yapılamayacağını ifade etmek için kullanılan
öznitelik değeridir.
? Seyahat süresi (maliyet): Yol ve hız limiti
bilgilerini kullanarak ya da yolun yoğunluğunu
dikkate alarak araçla veya yaya olarak ulaşım ağı
yol elemanlarının seyahat süresini tanımlamak
için kullanılır.
? Hız (tanımlayıcı): Yol elemanlarının hız
sınırlarının tutulduğu öznitelik veri alanıdır.
Maliyet değeri belirtmemekle birlikte bu alan
kullanılarak maliyet hesaplanması yapılabilir.
? Uzunluk (maliyet): Yol uzunluğunu tutan
öznitelik değer alanıdır. En kısa güzergâh analizi
yapmak için kullanılan maliyet değeridir.

Ağ modellerinin topolojik düzeltme ve kontrol
işlemlerinde topolojinin bağlanırlık ilkesi (connectivity)
kullanılır. Yol ağı modellenirken en çok dikkat edilmesi
gereken konu yolların birbirleri ile olan bağlantılarıdır. İki
yol sayısallaştırma aşamasında hata ile bağlanamamış ise
analiz sürecinde bu iki yol üzerinden geçiş yapılamaz.
Topoloji bu hataları kontrol etmek ve giderebilmek için
kullanılır.

Genel topoloji kurallarının nokta ve çizgi
konumsal nesneleri için kullanılan özel topoloji kuralları
ağ modellerinde kullanılır. Bunlar;
? Üst üste binmemeli (must not overlap)
? Uçlar açıkta kalmamalı (must not have dangles)
? Gereksiz bölünmemeli (must have pseudo nodes)
? Kendisi ile üst üste binmemeli (must not self
overlap)

? Ağ veri kümesinin adı belirlenir. İsim verilirken
Türkçe karakter ve özel karakterlerin
kullanılmamasına dikkat edilir.
? Ağ içerisinde kullanılacak konumsal nesne
tabloları ve öznitelik veri alanları belirlenir.
? Ağ üzerinde hatayı en aza indirmek için topoloji
kuralları tanımlanır.
? Özel dönüş yasakları var ise dönüş noktası
konumsal nesneleri (turn feature) kullanılacak
mı, yoksa bütün kavşaklardan her yöne dönüşe
(global turns) izin mi verilecek bu basamakta
belirlenmelidir.
? Dönüş konumsal nesne tablosu (turn feature
class) kullanılacaksa özel dönüş yasaklarını
içeren konumsal nesne tablosu seçilmelidir.
? Oluşturulacak ulaşım ağı için ağ veri kümesi
öznitelikleri belirlenir.
? Modelleme içerisindeki çizim yönlerine göre
yolların yönleri belirlenir.

? Kullanım Alanları:
? Geometrik Ağ: Elektrik, gaz, su vb.
hizmet ağı şebekeleri ve akarsu ağları,
? Ağ Veri Kümesi: Ulaşım ağları
? Akış Tipi:
? Geometrik Ağ: Yönlendirilmiş
? Ağ Veri Kümesi: Yönlendirilmemiş
? Ağ Elemanları:
? Geometrik Ağ: Kenar (edge), bağlantı
noktası (junction)
? Ağ Veri Kümesi: Kenar (edge), bağlantı
noktası (junction) ve dönüş (turn)
? Veri Kaynakları:
? Geometrik Ağ: Yalnızca konumsal
veritabanı (geodatabase) ortamındaki
konumsal nesne tabloları (feature class)
? Ağ Veri Kümesi: Konumsal veritabanı
(geodatabase) ortamındaki konumsal
nesne tabloları (feature class) ve ESRI
Shape dosyaları
? Bağlantı Noktaları:
? Geometrik Ağ: Model tarafından
yönetilir.
? Ağ Veri Kümesi: Kullanıcı tanımlı
yapılandırılır.

Ağ (network), bir konumdan başka bir konuma ulaşılabilecek olası bütün güzergâhları temsil eden, temel bileşenleri kenar (edge) ve bağlantı noktaları (junction) olan, birbirine bağlı elemanların oluşturduğu sistem bütünüdür.

Ağ bağlantılarını kullanarak en uygun akış hızı, kapasite ya da güzergâh belirleme hesaplarını yapabildiğimiz yöntemler bütününe “Ağ Analizi” denir.

Coğrafi Bilgi Sistemleri’nde ağ analizleri; • Geometrik Ağ (Geometric Network): Yönlendirilmiş, belirlenmiş doğal bir  akım sistemine sahip olan (Directed Flow Systems), elektrik, su, doğalgaz gibi sistemler için, • Ağ Veri Kümesi (Network Dataset): Yönlendirilmemiş, belirlenmiş doğal bir akıma sahip olmayan (Undirected Flow Systems), cadde/sokak veri setlerinin oluşturduğu ulaşım ağları için olmak üzere iki model ile yapılandırılır ve yönetilir.

Doğal yapıda ya da kendi içerisinde akış yönü belirli olan, yönlendirilmiş şebekelerin  analiz edildiği modele “Geometrik Ağ Modeli” denir. Geometrik ağ,  kenarlar (edge) ve bağlantı noktalarından (junction) oluşan, başlangıcı, sonu ve akış yönü belirli olan, birbirine bağlı ağ elemanlarının oluşturduğu bütünleşik sistemdir.

Geometrik ağ modelini oluşturabilmek için kenarlar ve bağlantı noktalarının yanı sıra, sistemin akış özelliklerinin bilinmesi gereklidir. Modelleme yapılırken ağların davranışları temel alınarak, ağ içinde yer alan elemanların bağlantıları bir bütünlük içinde ve birbirinden ayrı olarak değerlendirilmelidir.

Geometrik ağlar, kenar (edge) ve bağlantı noktaları (junction) adı verilen iki temel elemandan oluşur. Bu elemanların her biri birer konumsal nesne (feature) olup geometrik ağ içinde ağ konumsal nesnesi (network feature) adını alır.

Geometrik ağ  içinde kullanılacak konumsal nesneler ağ davranışları göz önünde bulundurularak özelliklerine göre; • Basit bağlantı noktası (simple junction), • Karmaşık bağlantı noktası (complex junction), • Basit kenar (simple edge), • Karmaşık kenar (complex edge) şeklinde adlandırılır.

Başında ve sonunda birer adet bağlantı noktası bulunan ve bu bağlantı noktaları arasında akışın hiç sapmadan çıkıp gitmesine olanak sağlayan kenar, basit kenardır.

Geometrik ağ modelinde, iki ya da daha fazla kenar elemanını birbirine bağlayan, yönlendirme gereksinimi olmadan doğal akış sağlayan bağlantı noktalarına basit bağlantı noktası adı verilir.

Fiziksel ayrılmaya gerek olmadan dağıtım yapabilen sistem içerisindeki kenarlardır. Evlere fiziksel olarak parçalara ayrılmadan su dağıtımı sağlayan ana boru hattı karmaşık kenara örnek olarak verilebilir

İçeriğinde bağlantı noktaları ve kenarlardan oluşan küçük bir ağ yapısı içeren bağlantı noktalarına karmaşık bağlantı noktası adı verilir. Karmaşık bağlantı noktaları sistem akışını yönlendirmek için kullanılır.

Geometrik ağ bağlanırlık (connectivity) kuralları ağın bütünlüğünü sağlamak ve oluşabilecek hataları ortadan kaldırmak için kullanılır. Bağlanırlık kuralları; • Kenar–Bağlantı noktası (Edge–Junction) • Kenar–Kenar (Edge–Edge) • Kenar–Bağlantı noktası sayısı (Edge–Junction cardinality) • Öntanımlı bağlantı noktası tipi (Default junction type) şeklinde listelenebilir.

Kenar–Bağlantı Noktası Kuralı: Kurala göre hangi tip bağlantı noktasının hangi tip kenar ile bağlanabileceği tanımlanır. Örneğin şehir şebekelerinde su kullanımını ölçen sayaçlar sadece evde kullanabileceğimiz büyüklükteki debi seviyesine bağlanabilir. Yüksek debili ana ileti hatlarına bağlanamaz.

Ağ veri kümesi elemanları; • Kenar (edge) • Bağlantı noktası (junction) • Dönüş (turn) şeklinde listelenebilir.

Kenar Konumsal Nesnesi: Kenar konumsal nesnesi ağ veri kümesinde yolları temsil eden çizgi (line) konumsal nesnesinden oluşur. Yolların çizim yönleri önemlidir. Yol ağı üzerinde yolun akış yönünün bilinmesi gerekir. Çünkü trafikte araç gidişi tek yönlü yollar olabileceği için oluşturulacak ulaşım ağ modelinde bu yolların tanımlanması önemlidir. Ulaşım ağ modeli çizim yönünü yolun yönü olarak kullanır.

Bağlantı noktası konumsal nesnesi: Bağlantı noktası yol parçalarının birbirine bağlandığı noktalarda diğer bir deyişle yolların kesiştiği kavşak noktalarında kullanılır. Her cadde, sokak vb. çizgisel elemanların başında, sonunda ve kavşaklarda kullanılan konumsal nesnedir.

Dönüş noktası konumsal nesnesi: Geometrik ağda bulunmayan özelleşmiş bir elemandır. Yol ağında dönüş olmayan yolları belirlemek için kullanılır. Dönüş yasağı bulunan kavşaklarda ulaşım ağı modeli içinde dönüş kısıtlamaları tanımlamak için kullanılır.

Genel topoloji kurallarının nokta ve çizgi konumsal nesneleri için kullanılan özel topoloji kuralları ağ modellerinde kullanılır. Bunlar; • Üst üste binmemeli (must not overlap), • Uçlar açıkta kalmamalı (must not have dangles), • Gereksiz bölünmemeli (must have pseudo nodes), • Kendisi ile üst üste binmemeli (must not self overlap), şeklinde listelenebilir.

Ağ veri kümesi oluşturma basamakları aşağıdaki gibi listelenebilir. • Ağ veri kümesinin adı belirlenir. İsim verilirken Türkçe karakter ve özel karakterlerin kullanılmamasına dikkat edilir. • Ağ içerisinde kullanılacak konumsal nesne tabloları ve öznitelik veri alanları belirlenir. • Ağ üzerinde hatayı en aza indirmek için topoloji kuralları tanımlanır. • Özel dönüş yasakları var ise dönüş noktası konumsal nesneleri (turn feature) kullanılacak mı, yoksa bütün kavşaklardan her yöne dönüşe (global turns) izin mi verilecek bu basamakta belirlenmelidir. • Dönüş konumsal nesne tablosu (turn feature class) kullanılacaksa özel dönüş yasaklarını içeren konumsal nesne tablosu seçilmelidir. • Oluşturulacak ulaşım ağı için ağ veri kümesi öznitelikleri belirlenir. • Modelleme içerisindeki çizim yönlerine göre yolların yönleri belirlenir.

Geometrik ağlar (geometric network) akarsu ağları, elektrik, gaz, su, kanalizasyon vb. yönlendirilmiş, ağ elemanlarında yalnızca tek yönlü bir akışın olduğu sistemler için uygundur.