4.1. Sayısal Veriler ve Sayısal Veri Tipleri
Bilgisayar destekli kartografyada (CAC) ya da CBS’de kullanılan mekânsal veriler iki ana formattadır: Raster ve vektör. Raster veriler grid hücre yapısındayken, vektör veriler ise daha çok yönlü çizgiler halindedir. Vektör formatın, nokta, çizgi ve poligon gibi elemanları vardır. Raster formatta ise görüntü grid hücrelerine bölünmüştür. Bu grid hücreleri görüntünün özelliklerini tanımlar. Raster formatta, en küçük haritalama birimi bu grid hücresidir. Bu iki veri tipi, görüldüğü üzere birbirinden temel itibariyle farklıdırlar. Sayısallaştırma nedir, neden önemlidir gibi soruların cevabını bulmak için öncelikle, raster ve vektör veri yapılarının karakteristiklerini tanımak gerekmektedir. (Şekil 4.1.)
Şekil 4.1 - Raster ve vektör veriler
RASTER
VEKTÖR
Gerek raster gerekse de vektör veri yapısına sahip görüntüler bilgisayar ortamında 3 temel renk olan Kırmızı, Yeşil ve Mavi ile bu renklerin tonlamaları ve farklı oranlarda karıştırılması ile daha geniş bir renk yelpazesinden elde edilecek renklerle ifade edilir. (Şekil 4.2.)
Kırmızı (RED) – (255,0,0 ) Yeşil (GREEN) – (0,255,0 ) Mavi (BLUE) – (0,0,255) Siyah (BLACK) – (0,0,0) Beyaz (WHITE) – (255,255,255) Şekil 4.2. RGB tanımlaması
Basit mantıkla bir ekran üzerinde bir nokta RGB değeri ve ekran koordinat sistemindeki koordinatları ile tanımlanır(Şekil 4.3);
P
Şekil 4.3. Sayısal görüntünün bileşenleri ve mavi renkli pikselin ifadesi
4.1.1. Raster veri yapısı
Raster veriler internet ortamında hemen her gün karşılaştığımız duvar kağıdı, fotoğraf benzeri verilerdir. Dijital fotoğraf makinesi ile çekilen bir resim ya da tarayıcı ile taradığımız basılı fotoğraflarımızın hepsi raster tipinde birer görüntüdür.
X Y RGB
x
3 ( 0,0,255 )
y
Raster verilerin grid hücre yapısında olduğundan bahsedilmişti. Bu hücreler, bazen tek piksel boyutunda olabilir. Pikseller, ekranda sayısal görüntüye ilişkin renk bilgisinin tutulduğu en küçük elemanlardır. Bu sebeple, Đngilizce “Picture Element” kelimelerinin birleştirilerek kısaltılması ile ortaya çıkan bir terimdir.
Gerek hücre olsun gerekse de piksel olsun her ikisi de gerçek boyutundadır. Büyütme yapıldığında orijinal boyutta tek piksel ile ifade edilen bir nokta çok daha fazla piksel tarafından ifade edilir hale gelecektir. Bu durum görüntü çözünürlüğünün düşmesine örnek verilebilir. Küçültme ile de, bunun tersi bir durum yaşanabilir ve çok sayıda pikselle tanımlı bir nesne bu seferde da az sayıda pikselle tanımlı hale gelecektir. Bu da görüntü çözünürlüğünün nispeten artmasını sağlarken konumsal hassasiyeti de olumsuz etkilemektedir.
Aşağıdaki şekilde, gerçeğin raster görüntü ile ifade edilmesi esnasında ayrıntılarda meydana gelen kayıplar gösterilmektedir.(Şekil 4.4.)
Şekil 4.4 - Raster verilerde görüntü genelleştirmesi
Raster görüntüler farklı formatlarlarda saklanmaktadır. Yeni formatların ortaya çıkmasında bellekte daha az yer tutmayı olanaklı kılan sıkıştırma yaklaşımı,
“ “RRaasstteerrGGöösstteerriimm”” 35% 100% 80% 70% Deniz Kara “ “BBaaşşaarrıımm”” “ “GGeerrççeekk””
renk derinliği ve yeni yazılımların ardı ardına piyasada yer alması etkili olmaktadır. Başlıca raster veri formatlarını; Bmp, Gif, Jpg, Jpeg,Tiff, Png olarak sıralayabiliriz.
Temel sıkıştırma yaklaşımında, satır satır kodlama mantığıyla renk değeri barındıran piksellerden, rengi aynı olanların sayısı ve renk değeri bellekte tutularak daha az yer kaplanması sağlanır. (Şekil 4.5.)
Şekil 4.5. Raster sıkıştırma
Şekil 4.6. Raster veri tanımlaması S Saattıırr ssaattıırr kkooddllaammaa ((RRooww--bbyy--rrooww ccooddiinngg)) CCCCCBBDCCCCBBDCCCBBBDDCBBA ADDDDBAADDBBBAADDDAAAADDDA AAA S Sııkkıışşttıırrııllmmıışş kkooddllaammaa ((RRuunn--lleennggtthh ccooddiinngg)) 5C 2B 1D 4C 2B 1D 3C 3B 2D 1C 2B 2A 4D 1B 2A 2D 3B 2A 3D 4A 3D 4A
7
7xx88mmaattrriissttee5566ggiirrddiivvaarr..
7
7xx88mmaattrriissttee2222ççiifftt((4444ggiirrddii))vvaarr
Çizelge 4.1 – Tanınmış profesyonel raster veri formatları.
Format Adı Yazılım Platformu Dahili/ Değişim Geliştiricisi Yorumlar Arc Digitized Raster Graphics (ADRG) Askerî haritacılık platformları
Đkisi de Birleşik Devletler Savunma Bakanlığı Harita Dairesi Band Interleaved by Line (BIL)
Çok Đkisi de Yaygın Uzaktan algılama Standartı
Band Interleaved by Pixel (BIP)
Çok Đkisi de Yaygın Uzaktan algılama Standartı
Band Sequential (BSQ)
Çok Đkisi de Yaygın Uzaktan algılama Standartı Digital Elevation
Model for (DEM)
Çok Đkisi de Birleşik Devletler Jeolojijk Ölçmeler Dairesi (USGS)
USGS Sayısal arazi modelleri için standart format
PC Paintbrush Exchange (PCX)
PC Paintbrush
Đkisi de Zsoft Yaygın kullanılan bir raster formatı Spatial Data Transfer Standard (SDTS) Çok (yakın gelecekte)
Değişim ABD Federal Hükümeti
Raster ve vektör grafik verilerin her ikisi için yeni bir Amerikan standartı (raster versiyonu halen geliştirilmektedir.)
Tagged Image File Format (TIFF)
PageMaker Đkisi de Aldus Yaygın kullanılan bir raster formatı
Raster görüntüler çeşitli tiplerde saklanabilir. Daha çok programlama mantığı içinde anlamlı olan bu veri tiplerindeki farklılaşma renk veya ton bilgilerinin saklanması için de gereklidir. Görüntüye ait renk veya ton derinliği bu şekilde ifade edilmektedir. Örneğin ikilik sistemde olan binary görüntülerle, yalnız siyah ve beyaz renkler ifade edilebilir. Buna göre beyaz renkli hücreler/pikseller “1”, siyah olanlar ise “0” değerini alırlar. (Şekil 4.6.)
Raster veri formatları, gelişen harita ve uydu teknolojisi için profesyonelleşerek yeni formatların da oluşumunu sağlamıştır. Tanınmış başlıca raster formatları Çizelge 4.1.’de yer almaktadır.
4.1.1.1. Çözünürlük kavramı
Çözünürlük terimi genelde dijital görüntüdeki piksel sayısı olarak düşünülür. Ancak tüm dünyadaki standartlar –Amerikan ve Japon standartları da buna dahildir- bu terimin sadece dijital bir fotoğraf makinesindeki/kameradaki bir alan birimi olarak tanımlanmaması gerektiği konusunda birleşmektedir (URL 15).
Pikseller, renk veya ton bilgilerini içeren en küçük elemanlardır.(Şekil 4.7.)
Şekil 4.7. Farklı çözünürlükte piksel görünümleri
Dijital görüntüleme sitemlerinde çözünürlük için ölçü birimi DPI (Dot Per Inch)’dır. Bu sistemlerde çözünürlük olarak kullanılan, "DOT PER I2CH" kelimesinin baş harfleri ile kısaltılmış bir terimdir. 1 inch yani 25.4 mm uzunluk için nokta adedi anlamına gelir. Diğer bir ifade ile 1 mm için 15.7 noktadır. Çözünürlük yükseldikçe görüntü kalitesi doğru orantılı olarak yükselir. Örneğin çözünürlüğü 600x600 dpi olan bir görüntü ya da bir tarayıcı tarafından taranan bir dokümanın eni ve boyu her inch için 600 nokta ile taranmış baskılarda ise baskı yapılmış anlamına gelmektedir.
Örnek Hesaplama:
600 dpi milimetrik karşılığı 1 mm de 15.7 noktadır. Örnek olarak, 500 mm boyu 300 mm eni olan bir fotoğrafı tarayıcı vasıtası ile taratalım. Tarama yoğunluğu enine 500x15.7=7850 nokta, boyuna 300x15.7=4710 noktadır. Buna göre bu boyuttaki taramada toplam nokta yoğunluğu 7850x4710=36,973500 noktadır. Dpi’dan başka, dijital görüntüdeki piksel yoğunluğu için ppi (pixel per inch) ve renk derinliği için de bpp (bits per pixel) standart tanımlamaları vardır (URL 15).
Standart bazı ekran çözünürlükleri şöyledir;
VGA 0.3 Megapixels = 640x480 SVGA 0.5 Megapixels = 800x600 XVGA 0.8 Megapixels = 1024x768 SXGA 1.3 Megapixels = 1280x1024 UXGA 1.9 Megapixels = 1600x1200 QXGA 3.1 Megapixels = 2048x1536 QSXGA 5.2 Megapixels = 2560x2048
Pixel gibi bilgisayarlı grafik ve görüntü işlemlerinde kullanılmak üzere benzer mantıkla voxel (volume element), texel (texture element), surfel (surface element) nesneleri türetilmiştir (Tran ve Shih 2005).
Görüntü Çözünürlüğü bir görüntünün barındırdığı detaylar ile tarif edilebilir. Dijital görüntülerde, filmlerde ve diğer görüntü türleri için kullanılan bir tanımlamadır. Yüksek çözünürlük detayın arttığı anlamına gelir. Görüntü çözünürlüğü çeşitli yöntemlerle ölçülebilir. Temelde, çözünürlük yakın çizgilerin birbirine geçip geçmediği ve halen ayırt edilebilir olup olmamasıdır. (Şekil 4.8)
Şekil 4.8. Görüntü çözünürlüğü
Aşağıdaki şekilde aynı görüntünün pikseller keskin kareler olarak render yapıldığında farklı piksel çözünürlüklerinde nasıl belireceği izlenmektedir. (Şekil 4.9)
Şekil 4.9. Ekran çözünürlüğü (Piksel/Çözünürlük)
Ekranlar çözünürlüğün genişlik ve yükseklik (en/boy) oranının, 4:3, 5:4, 3:2, 16:9, 16:10 gibi standartları vardır. (Çizelge 4.2)
Ekran çözünürlüğü, PDP’ler (Plasma Display), LCD’ler (Liquid Crystal Displays), DLP’ler ( Digital Light Processing Projectors) ve benzer teknolojilerde kullanılan bir terimdir.
Çizelgedeki 4:3 ve 16:9 gibi ifadeler En-Boy Oranını (Aspect Ratio) belirtir. Burada piksellerin 1:1 olduğu varsayımı ile çözünürlük tanımı yapılmıştır.
1
100mm
33mm
11mm
Ç
Çizelge 4.2. Ekran çözünürlüğü standartları (URL 15) 3:2 4:3 NTSC 720x480 QVGA 320x240 1152x768 VGA 640X480 1440x960 PAL 768X576 SVGA 800x600 5:4 XGA 1024x768 SXGA 1280x1024 1280x960 QSXGA 2560x2048 SXGA+ 1400x1050 UXGA 1600x1200 QXGA 2048x1536 16:10 CGA 320x200 16:9 WSXGA+ 1680x1050 WVGA 854x480 WUXGA 1920x1200 HD 720 1280x720 WQXGA 2560x1600 HD 1080 1920x1080
4.1.2. Vektör veri yapısı
Vektörler konum ve yön belirten veri elemanlarıdır. Nesneler sayılabilirdir. Raster yapıdaki gibi tüm boşlukları doldurmaya gerek yoktur. Ayrıca, vektörler görüntüyü raster gridinde olduğu gibi genelleştirmez bu nedenle şekil gerçeğe daha uygun betimlenir. Konumsal olarak doğruluk daha iyidir.
Vektör veri yapısı, topoloji kurmak için de uygun bir mimariye sahiptir. CAD/CAM ve CBS yazılımları bünyesinde standartlaşan birçok vektör veri formatı vardır. (Çizelge 4.3)
Çizelge 4.3- Tanınmış profesyonel vektör veri formatları.
Format Adı Yazılım
Platformu
Dahili/
Değişim Geliştiricisi Yorumlar
Arc Export ARC/INFO Değişim
Environmental Systems Research Institute, Inc. (ESRI)
ARC/INFO* platformlari için
değişim. ARC/INFO*
Coverages ARC/INFO Dahili ESRI
AutoCAD Drawing
Files (DWG) AutoCAD Dahili Autodesk
Autodesk Data Interchange File (DXF™)
Çok Değişim Autodesk En çok kullanılan
veri değişim formatı
Digital Line graphs
(DLG) Çok Değişim USGS
USGS sayısal haritaları için Hewlett-Packard
Graphic Language (HPGL)
Çok Dahili Hewlett-Packard HP plotterları kontrol için
MapInfo Data Transfer
Files (MIF/MID) MapInfo Değişim MapInfo Corp. MapInfo Map Files MapInfo Dahili MapInfo Corp. MicroStation Design
dosyası (DGN) MicroStation Dahili Bentley Systems, Inc.
Spatial Data Transfer System (SDTS) Çok (Yakın Gelecekte) Değişim Birleşik Devletler Hükümeti Coğrafi Vektör ve raster verileri için yeni Amerikan standartı Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing (TIGER)
Çok Değişim Birleşik Devletler
Nüfus Sayım Bürosu Nüfus haritaları için
Vector Product Format (VPF) Askeri Haritalama sistemi Đkisi de Birleşik Devletler Savunma Haritacılığı Ajansı
4.1.2.1. CAD ve CBS’lerde kullanılan vektör veri modelleri
Vektör veriler kullanım amaçlarına göre farklı mimari özelliklere sahiptirler. Coğrafi bilgi sitemleri için olan vektör model, ilişkisel veri tabanlarının özelliğine göre öznitelik bilgileri ile tutarlı olması gerekirken, CAD/CAM sistemleri için daha basit düzeyde bir veri modeli tasarımı yeterli olmaktadır. Aşağıda temel olarak kullanılan veri modeli yaklaşımları ayrıntılandırılmaktadır. (Şekil 4.10.)
4.1.2.1.1. Spagetti veri modeli
Her nesne için noktalar ortak olsun ya da olmasın, o nesne içinde tanımlı her eleman bir defadan fazla kaydedilebilir. Komsu poligonlarda çakışma olan ortak sınırın tanımlayıcı elemanı olan noktalar belleğe 2 kez kaydedilir Aynı durum çizgilerin kesişim noktaları için de geçerlidir. Haritayı meydana getiren tüm elemanlar olan; nokta, çizgi ya da poligonların tamamı konumsal olarak ifade edilmelerine karşın, bu elemanların birbirleriyle olan ilişkileri Spagetti veri modelinde söz konusu değildir. Bu sebepten CBS’de kullanımında veri analizleri bakımından yeterli olduğu söylenemez fakat CAD uygulamaları için idealdir.
4.1.2.1.2. Topolojik veri modeli
Topolojik veri modelinde ise spagetti veri modelinin aksine haritayı oluşturan nesneler arasında komşuluk ilişkileri tanımlanmıştır. Topolojik olarak kodlanmış ağ- poligon bilgilerinin yanı sıra poligonların koordinat bilgileri de saklanır. Mekânsal ilişkiler, ağ-poligon bilgileri yardımıyla kurulur. Bu sayede aynı noktaya ilişkin koordinat bilgisinin birden fazla saklanmasının da önüne geçilmiş olur. Çizgi-düğüm şeklinde mantıksal birimler vardır. Đki nokta ve bunları birleştiren çizginin sağında ya da solunda olma durumuna göre poligonlar tanımlanır. (Şekil 4.11.)
Spagetti veri modeli
Her bir zincir koordinat çiftlerinden oluşan bir liste ile temsil edilir. Ayrım noktaları iki kez saklanır. Alan nesnesi yoktur.
Poligon ring modeli
Her bir alan koordinat çiftlerinden oluşan bir liste ile temsil edilir. Ayrım noktaları iki kez saklanır. Komşu alanlar güçlükle saptanabilir. Tutarlık sağlamak güçtür.
Topolojik model
Düğüm noktaları (node) koordinatlı nesnelerdir. Kenarlar düğüm noktalarının bağlanması ile oluşur. Poligon sınırı boyunca uzanarak ard arda gelen kenarlar birbiriyle bağlıdır. Sınırlar, poligon nesnelerine kaydedilir.
Çift-Bağlamlı Kenar Listesi
Şekil 4.11. Vektör topolojisi
4.1.3. Raster vektör kıyaslaması
Herhangi bir grafik veri hakkında idrak edilmesi gereken en temel nokta; raster ve vektör veri arasındaki ayrımı yapabilmektir. Bu ikisi, aynı görünseler bile gece ve gündüz gibi birbirinden farklıdırlar. Örneğin sıkça gelen sorulardan biri olan; “Tiff dosyalarımı DXF uzantılı dosyalara nasıl dönüştürebilirim?” sorusuna verilebilecek en kısa Cevap, ”zorlanarak” olacaktır; çünkü tiff raster dxf ise vektör formattadır. Bu dönüşüm kolay değildir. Raster haritalar bazı uygulamalar için en uygun seçimken vektör haritalar da başka uygulamalar için uygun olabilir.
Raster veri grafik bir nesneyi noktalardan meydana gelen bir doku (örüntü, desen) olarak temsil ederken vektör veri nesneyi belirli noktalar arasında çizilmiş çizgi setleri olarak temsil eder. (Şekil 4.12.)
Şekil 4.12. Çizginin raster ve vektör veri yapıları ile temsili
Çizelge 4.4. Raster/Vektör kıyaslaması
RASTER YAPI VEKTÖR YAPI
Avantajlar - Basit veri yapısı
- Kolay ve etkili bindirme olanağı - UA görüntüsü ile uyumlu
- Basit düzeyli Programlama için uygun - Çeşitli öznitelikler için aynı grid hücreleri - Yüksek konumsal değişkenlik temsilinde verimli
Dezavantajlar
- Bilgisayarda saklamak için verimsiz
- Çevre uzunluğu ve şekil özellikleri konusunda hatalı
- Ağ analizleri için verimsiz
- Projeksiyon dönüşümleri için verimsiz - Büyük hücreler kullanırken bilgi kaybı, düşük doğruluklu (etkileşimli haritalarda bile) haritalar
Avantajlar
- Sıkıştırılmış veri yapısı - Ağ analizleri için verimli
- Projeksiyon dönüşümlerinde verimli - Doğruluğu yüksek harita çıktısı
Dezavantajlar - Karmaşık veri yapısı - Bindirme işlemleri zor
- Yüksek konumsal değişkenlik verimsizce temsil edilmekte
- Uzaktan algılama görüntüsü ile uyumsuz
Buna karşın raster görüntülerin de bazı artıları vardır.
Örneğin; Hızlı ve kolay kullanılabilir oluşu, Birçok görüntüleme aygıtında görüntülenebilmesi, görüntülemede kullanılacak aygıtlar vektör veri görüntüleyicilerinden ucuz olması, arşivsel format sağlayan kendine özgü yapısı
olması, Dış kaynaklarca taranmış görüntülerin kolayca ele alınabilir oluşu şeklinde sıralayabiliriz (Eastman 1990).
Raster ve Vektör verileri artı ve eksileriyle ele alacak olursak, her iki veri tipinin de bilgisayarlı haritacılık faaliyetleri için vazgeçilmez oldukları sonucuna ulaşırız. (Çizelge 4.4.)
Örneğin, 30x30 pixellik bir alan için aşağıda vektör formatı olan swf ve önemli iki raster formatı olan gif ve jpeg görüntülerinin bellekte işgal ettikleri yer açısından bir kıyaslama söz konusudur. (Çizelge 4.5) Bu örnek vektör verilerin çarpıcı bir özelliğini vurgulaması açısından önemlidir.
Çizelge 4.5. Aynı görüntünün değişik formatlarda bellekte tuttuğu yer
Format
swf 78 bytes 310 bytes
gif 845 bytes 1.05 kb
jpeg 647 bytes 1.16 kb
Topolojik olarak raster vektör kıyaslaması yapacak olursak; vektör uzayı devamlılığı olan bir uzaydır. Topolojiye dayalı tüm kavramlar, tamamiyle, bağlantılılık esası üzerine kurulmuştur. Birbirinden ayrık alanlarda bu bağlantılılık işlemez, onun içinde boşluk mozaikleme işlemi uygulanır (Lee 1998).
4.2. Sayısal Veri Elde Etme Metodları
Sayısal veriler CBS uygulamalarının ham maddesidir. Bu nedenle sayısal bilgilerin araziden direk ya da dolaylı olarak temin edilip, ilişkisel tanımlamalarla
CBS bünyesine iliştirilmesi elzemdir. Araştırmalara göre; CBS uygulamalarında harcanan zaman para ve emeğin %60-80‘i veri toplama aşamasında gerçekleşmektedir. Aşağıda sayısal veri elde etme yöntemlerine yer verilmiştir.
4.2.1. Sayısal verilerin araziden toplanması
Dolaysız olarak veri toplama yöntemi olduğu için en yüksek doğrulukta veri bu yolla elde edilmektedir. Çizelge 4.6’da araziden direk olarak toplanan verilerin yapısına ilişkin bir değerlendirme bulunmaktadır.
Çizelge 4.6. Araziden toplanan vektör ve raster veriler
• Araziden ölçüm ekipmanı ile • Gps ile arazi ölçümleriyle
Vektör veriler
• Uzaktan algılama Raster veriler
Bu konuda vurgulanması gereken bir başka nokta da, yaygın, yersel ölçüm aletleri olan TotalStation ile elde edilen verilerin, GPS ölçümleri ile toplanan ölçülerden daha hassas olduğudur. Toplanan veriler bilgisayara koordinat verisi olarak girilmektedir.
4.2.2. Sayısallaştırma ve sayısallaştırmanın önemi
Sayısallaştırma aslında ilk bölümde bahsedilen klasik kartografya ile ikinci bölümde bahsedilen modern kartografyayı buluşturan, eskinin yeniye dönüşümünü sağlayan faaliyetlere verilen genel bir addır.
Çizgisel haritalar üzerindeki parsel köşe noktaları ve diğer sayısal değerlerin (x,y) ortak bir koordinat sisteminde elde edilmesine yönelik çalışmaların tümünü sayısallaştırma işleri olarak niteleyebiliriz (Akay 2006).
Bilgi sistemleri gelişen teknolojiye bağlı olarak kendi veri toplama, saklama, üretme ve paylaşma standartlarını da belirlemiştir. Sayısallaştırma işlemleri CBS için altlık niteliğinde veri elde etmenin önemli ayaklarından biridir. Sayısallaştırma işlemleri daha önceden yapılmış verilerin, günümüzün artık hâkim ortamı durumundaki sanal dünyaya entegrasyonu ve adaptasyonunu sağlamaya yönelik prosedürlerin tümüdür. Özetle kâğıt paftaların, grafik bilgilerinin koordinatlara dönüştürülerek sayısal bir ortama aktarılması, bilgisayar ortamında yeniden organize edilmesi sayısallaştırma olarak anılır. Kağıt paftalar artık önemlerini eskiye nazaran yitirmişler; eskiden, sonuç ürün olan bu paftalar şimdi sadece sunum yöntemlerinden sadece biri haline gelmiş bir ara üründür.
Sayısallaştırma işlemleri iki şekilde yapılır;
• Ölçü değerleri ile sayısallaştırma: Bilgi sistemlerinin altyapısını oluşturan veri üretim süreçlerinden biri olan, orijinal ölçü değerlerinden paftaların taranması, oluşan raster görüntünün dönüklüklerini giderilerek tanımlı bir koordinat sisteminde anlamlı hale getirerek yapılır.
• Paftaların taranması ile sayısallaştırma: Analog ortamdaki bilgilerin sayısal ortama aktarımı yoluyla yapılmaktadır. Harita gibi mekânsal verilerin sayısallaştırması ile yapılır. Sayısallaştırma 3 ana yöntem kullanarak yapılmaktadır. (Çizelge 4.7)
Çizelge 4.7. Sayısallaştırma yöntemleri
• Sayısallaştırma Masası
• Ekran üzerinden sayısallaştırma (Heads-up Digitizing)
Elle Sayısallaştırma
Bilgi çağında yaşadığımız düşünülürse, CBS olmadan bilgi yığınlarını yönetmek ve uygun sonuçlar çıkarmak güçtür. CBS 4 temel bileşenden oluşur; Girdi, yönetim, işleme ve analiz ve de çıktı (Lee ve Ark. 2000). Bu sebeple ham verinin uygun formda ve güvenirlikte CBS içinde kullanılabilmesi için etkili bir girdi metodu seçmek en önemli adımların başında gelir. Hayli zaman alan bu işlemlerden birisi de, taranmış uydu görüntüleri, hava fotoğrafları ve haritaların mevcut raster formundan vektör veri yapısına dönüştürülmesi işlemidir.
4.2.2.1. Elle sayısallaştırma
Elle sayısallaştırma ya da manuel sayısallaştırma işleminde, cam ya da plastik plakalar arasında bulunan yoğun bölümlenmiş manyetik bir grid içeren ve sayısallaştırma masası (sayılaştırıcı=digitizer) diye adlandırılan donanımlara ihtiyaç duyulur. Çözünürlük, gridin karelerinin büyüklüğü ile ters orantılıdır. Çözünürlük 0,0025 mm mertebesindedir. Özel bir fare (4, 8, 16 veya daha çok tuşu olan.) ile masa üzerine serilen harita üzerine tıklamalar yapılarak sayısallaştırma yapılır.
Çizgisel haritalarda çalışırken, kişiye göre değişen koordinat okumaları veya alan hesaplamaları gibi birçok problemle karşılaşılır. Bunlar her insanın gözünün aynı hassasiyette olmamasından ya da kullanıcıya bağlı daha başka kişisel hatalardan oluşur.
Elle sayısallaştırma iki farklı şekilde yapılır.
• ,okta nokta sayısallaştırma: imleç sayısallaştırılacak noktalar da tıklama yapılarak, koordinatlandırma yapılır. Parsel köşe koordinatlarının olduğu kadastro paftaları veya mimari çizimler gibi kırıklı haritalar için daha uygundur.
• Sürekli Sayısallaştırma: imleç belirli zaman veya aralıklar ile sayısallaştırılacak nesneleri izleyip, nesneyi (doğru, eğri, vs.) oluşturan
noktalar olarak koordinatlar kaydedilir. Bu tip sayısallaştırma modu daha çok topografik haritalar gibi eğri çizgiler (akarsu, yol vs.) için tercih edilmektedir. Nokta sayısının fazlalığı koordinat verisinin tutulduğu dosyanın boyutunu doğru orantılı olarak etkileyeceğinden ve gereğinden fazla nokta üretileceğinden bu yöntem pek tercih edilmez.
Şekil 4.13. a) Sayısallaştırma masası (sayısallaştırıcı=digitizer), b) Sayısallaştırıcıda kullanılan özel fareler ve kalem, c) Sayısallaştırma yapan operatör.
c b a
Elle sayısallaştırma yönteminde 3 tip tablet yada masa bulunmaktadır.
Akustik sayısallaştırma masaları – Sayısallaştırıcı kalem çalışma alanının köşesinde yer alana mikrofonlarla algılanan yüksek frekansta bir ses yayar. Kalemin x ve y koordinatı üçgenleme kullanılarak enterpolasyonla hesaplanır.
Şekil 4.14 – GTCO CalComp Sonic Digitizer
Özdirençli sayısallaştırma masaları – Aralarındaki ince bir hava boşluğu ile ayrılmış, elektriksel olarak yüklü iki yüzeyden (pad) oluşur. Koordinatlar bu iki yüzeyin etkileşimi ile elde edilir.
Elektronik sayısallaştırma masaları – En yaygın kullanıma sahip olan sayısallaştırıcılardır. Masa yüzeyinin altına yerleştirilmiş telden grid ağı özel fare ya da kalemden gelecek sinyale göre koordinatlandırma yapar.
Đyi bir Sayısallaştırma Masasında şu özellikler aranır;
- Fare aynı yere tıklandığı zaman aynı x,y sonucunu verecek kadar kararlı olması ve yinelenebilir olması,
- Hassasiyet ve doğruluk. Đyi bir masada, hassasiyet 0.002cm – 0.003cm düzeyindedir.
- Doğrusallık yeteneği. Belirli bir uzaklığı doğru yansıtabilmelidir. Đyi bir masa