ArcGIS for AutoCAD Kullanarak CAD-CBS İş Akışlarını Basitleştirmek

ArcGIS for AutoCAD

ArcGıs for AutoCAD, AutoCAD içerisinde, ArcGIS for Server ve ArcGIS Online hizmetlerine bağlanarak CBS verilerine erişmenizi ve oluşturmanızı sağlayan bir eklentidir. AutoCAD ortamında kurumsal CBS haritalarına, harita servislerine, görüntü servislerine ve özellik servislerine kolayca erişebilmektesiniz.

ArcGıs for AutoCAD  , Esri’den ücretsiz olarak indirilebilir.  En son sürüm 64bit AutoCAD 2015-2019 sürümlerine için güncellendi.

ArcGıs for AutoCAD kullanarak;

  • CBS ve CAD grupları arasında bilgi paylaşımını kolaylaştırabilir.
  • AutoCAD üzerinde ESRI’nin sağlamış olduğu canlı, zengin kartografik altlık haritaları ekleyebilir.
  • AutoCAD tasarımlarında CBS analizlerinizin sonuçlarını görüntüleyebilir.
  • AutoCAD çiziminize görüntüler ekleyebilir.
  • ArcGIS for Server feature servisine bağlanıp AutoCAD araçlarını kullanarak feature’ları düzenleyebilirsiniz

 

ArcGIS for AutoCAD

ArcGIS for AutoCAD ile CAD – GIS iş akışlarınıza katkı sağlayacak özellikler;

  • CBS verilerini, ArcGIS for Desktop’ın da okuduğu ve yazdığı standart .DWG dosyalarında oluşturup düzenleyebilirsiniz..
  • Herhangi bir AutoCAD verisine CBS özelliklerini ekleyebilirsiniz.
  • Çizim özelliklerini CBS özellik değerlerine göre seçebilirsiniz.
  • Esri veri formatlarını CAD iş akışlarınıza ekleyebilirsiniz.
  • Grafik seçimlerini feature class özelliğine göre filtreleyebilirsiniz.
  • Binlerce Esri koordinat sistemlerinin (.PRJ) seçip CAD çizimlerinize tanımlayabilirsiniz.
  • Sağlanan özellik tablosu görüntüleyicisinin güçlü özellik düzenleme iletişim kutusunu kullanarak verilerinizin tablo özelliklerini yönetebilirsiniz.
  • Verileri EXPORT TO CAD geoprocessing aracını kullanarak ArcGIS for Desktop’dan dışa aktarıldığında, AutoCAD .dwg dosyasındaki zengin özelikli feature class verilerini kullanabilirsiniz.

ArcGIS for AutoCAD’i kullanma.

ArcGIS for AutoCAD’i kurduktan sonra, AutoCAD’i başlatmak ve eklentiyi başlangıçta yüklemek için Windows görev çubuğundaki Başlat düğmesini kullanabilirsiniz

  1. Windows Başlat düğmesine tıklayın ve Tüm Programlar’a tıklayın .
  2. ArcGIS for AutoCAD klasörünüe tıklayın .

ArcGIS for AutoCAD’i indirip yükledikten sonra, AutoCAD şerit sekmesi için ArcGIS, bir sonraki AutoCAD çalışmanıza eklenecektir. CBS özellikleri ile çalışmak ve ArcGIS for Server hizmetleri için çeşitli diyalog kutuları ve fonksiyonel paneller mevcut olacaktır.

AutoCAD yazılımı içerisine eklenen ArcGIS şeridi. 

ArcGIS şeridinde  ESRI Haritaları (Esri Haritalar) düğmesine tıklayarak bir altlık harita ekleyebilirsiniz.

Esri World Imagery basemap.

Geçerli çizime Add Service iletişim kutusuyla bir ArcGIS harita servisi ekleyebilirsiniz ;

Ekle grubundaki şeritte Hizmet ekle(Add Service) düğmesini tıklayın, ardından açılan CBS Servis iletişim kutusu içerisinde bir ArcGIS sunucusuna tıklayın .Ekrana gelen servis panelinden, bir harita servisine tıklayıp servisi haritanıza ekleyebilirsiniz.Hizmeti raster bir görüntüye dönüştürmek ve sunucudan kalıcı olarak kesmek için Dışa Aktar’ı tıklayın . Harita, ESRI_ <servis adı> adıyla otomatik olarak oluşturulmuş bir katmandaki mevcut çizime eklenmiştir.

Görüntü hizmetini yerel bir görüntü dosyası olarak dışa aktarma.

Detay öznitelik verileri ile çalışmak için gerekli temel kavramlar

Yerel bir ArcGIS Feature Class verisi, ortak bir özellik kümesini paylaşan AutoCAD nesnelerinin adlandırılmış kümesidir. ArcGIS for Desktop tarafından tanınan ArcGIS feature class olarak belirli bir içerik alt kümesini görüntülemek için bunları anında oluşturabilir ve yapılandırabilirsiniz . Bunlar, öznitelik alanlarını tanımlama ve öznitelikleri yerel AutoCAD geometrisine ekleyerek ArcMap’teki tanım sorgularına benzer şekilde çalışır.

Yerel feature class şeması, çizimde veri kümesi (veya çizim) düzeyinde gömülü olan bilgi değildir. Bunlar meta verileri saklayan ve gerçek özellik verilerini içermeyen, yalnızca şema niteliğindeki özellik sınıflarıdır. Bilgi, standart bir DWG nesnesi sözlükleri çerçevesinde yerel DWG xrecords olarak depolanır. Şemalar ve kodlama yapıları, CAD için Esri haritalama belirtimi ile tanımlanır.

Detay öznitelik verileri oluşturma

Yerel özellik sınıflarını sıfırdan oluşturabilir veya bir çizim (.dwg) dosyasından veya özellik servisinden aktarabilirsiniz.

 

Feature class ve servislerinizin sembolojisini  AutoCAD yazılımı üzerinde değiştirebilirsiniz

                                                                                                                  

 AutoCAD üzerinde yeni feature class oluşturma işlemi

Yerel özellikleri seçme

Özellikler grubundaki şeritte seçim araçlarıyla AutoCAD nesnelerini özellikler sınıflı (Feature Class) olarak seçebilirsiniz .Özellikler grubundaki şeritte Current Feature Class açılır listesini tıkladıktan sonra özellik sınıfını geçerli özellik sınıfı olarak ayarlayın. Aşağıdaki seçim araçlarından birini tıklayarak seçim yapabilirsiniz.

 Seçim seçenekleri

Feature’ları Öznitelik Bilgilerine göre Seçme (Selecting Features by Attributes)

Özellikler grubundaki şeritte, Niteliklere Göre Seç düğmesine tıkladıktan sonra ( Özniteliklere Göre Seç.) Select by Attributes iletişim kutusu açılır. Özniteliklere Göre Seç iletişim kutusuyla SQL tabanlı ifadeleri kullanarak özellik sınıfının üyelerini seçebilirsiniz .

 Selecting Features by Attributes.

AutoCAD üzerinden öznitelik bilgilerini değiştirebilirsiniz.

ArcGIS for AutoCAD ile ArcGIS tarafından görüntülenen fonksiyonları, hizmetleri, servisleri ve görüntüleri kullanma imkanı elde etmiş olacaksınız.

ArcGIS for AutoCAD ‘in geleceği ArcGIS Online / Portal ile daha iyi entegrasyon doğrultusunda devam edecek. Aynı zamanda, diğer CAD / BIM / AEC uygulamaları, ArcGIS for AutoCAD’ ile benzer bir entegrasyon modelini kullanarak gelecekte değerli çözümler sağlayacak.

Esri Türkiye, 2018

Bu yazı için bir etiket bulunmamaktadır.
ArcGIS Pro ile Görünürlük Analizi

ArcGIS Pro ile Görünürlük Analizi

Daha inşaatlarına başlamadan kuleler ve rüzgâr türbinleri gibi nesnelerin nerelerden görülebileceğini bilmek için ya da bir yamaçtan ya da gözlem kulesi gibi yerlerden ne kadar bir alanın görülebileceğini belirlemek için ArcGIS Pro’daki bir analizden yararlanabilirsiniz.

Viewshed analizi dediğimiz bu analiz girdilerimiz doğrultusunda bize anlamlı raster veriler verir ve bu girdi verilerinin hassasiyetini doğru belirleyerek alacağımız sonuçların kesinliğini arttırabiliriz. Örneğin, rüzgâr çiftlikleri için bu tür bir analiz yaparken, rotor bıçaklarından biri en dik pozisyonda olduğu zaman, rotor bıçağının en yüksek ucundan bu nesne için görüş alanı hesaplamak isteyip istemediğinize karar vermeniz gerekir. Türbinin rotor başı gibi başka bir kısmı için de bu analizi yapabilirsiniz, kararınız görüş analizi sonuçlarınızı doğrudan etkiler.

Rüzgâr türbinleri ve iletişim kuleleri gibi uzun nesneler, düz ve açık alanlarda çok uzun mesafeler boyunca zaten görünür olacaktır. Ancak arazi engebeliyse, binalar ya da yüksek ağaçlardan oluşan alanlar varsa görünürlükte önemli bir fark oluşabilir.

Gözlemcinin görme keskinliği, yerkürenin eğriliği ve ufukta görünür mesafeyi arttırabilen atmosferik kırılma, bir nesnenin görünürlüğünü etkileyen diğer faktörlerdir. Dünya’nın eğriliğinden dolayı yüzeydeki nesneler, ortalama bir insan için, yaklaşık 5 kilometre mesafeden sonra görüntüden dışarı çıksa da kule gibi uzun nesnelerin üst kısımları ufukta hala görülebilir. Aynı zamanda, havadaki toz, su buharı ve kirlilik, ufuksal görme alanınızı çoğu zaman 20 kilometreden daha aza düşürmez. Görsel etkilerin görüş analiziyle değerlendirilmesi sırasında bu faktörlerin dikkate alınması önemlidir.

ArcGIS Pro’da Viewshed oluşturma aracı, dünyadaki atmosferik kırılma ve eğriliği de hesaba katar, ancak ağaçların veya binaların engellemesi gibi diğer faktörleri hesaba katmaz; bu nedenle, gözlemlenen analize genellikle yere dayalı soruşturmalar da eşlik eder.

Görüş analizi için gerekenlerden biri yüzey şekline ilişkin verilerdir. CBS’de, zemin veya arazi, genellikle bir Sayısal Yükseklik Modeli (DEM) ile temsil edilir.

ArcGIS Pro’da görünürlük analizi

ArcGIS Pro’daki görünürlük araçları içerisinde ufuğu, gölgeleri ve görüş hattı görünürlüğünü modellemek için birçok farklı araç bulunmaktadır.

Viewshed aracı, belirli bir noktadan bakıldığında görülebilecek alanları modelleyen bir çıktı oluşturur. Varsayılan olarak, araç girdisine verdiğimiz raster üzerindeki tüm olası görünür alanları dikkate alır. Çoğu analizler için bu çıktı uygundur ama bazı durumlarda farklı sonuçlar isteyebilirsiniz. Mesela istediğiniz bir noktadan belirlediğiniz bir alana doğru bakış açısı belirleyerek görünen alanları modellemek isterseniz Viewshed aracını nasıl kullanabilirsiniz?

Üsteki resim belirli bir alan için Viewshed aracının sonucunu gösteriyor. Kırmızı noktadan bakıldığında yeşil alanlar görülebilir.

Viewshed analizinin 3 boyutta gösterimi

Bu resim ise ArcGIS Pro Scene ile aynı sonucu 3 boyutlu olarak göstermektedir. Sonuçlarınızı daha iyi anlamak ve değerlendirmek için 3 boyutlu görüntülemek için ArcGIS Pro’da Scene’i kullanabilirsiniz. Analiz sonucunuzda neden belirli alanların görünürken belirli alanların engellendiğini ve görünürlüğün azaldığını anlamanıza yardımcı olacaktır.

Bu blog yazımızda, bilinen bir bakış noktasından görülebilen alanları modellemek için girdi verimizin özelliklerini nasıl değiştirebileceğimize değineceğiz. Bu sayede analizlerinizde sabit bir noktadan bir bakış açısı vererek tüm alanın nasıl göründüğünü değerlendirebilirsiniz.

Görünürlüğün modellenmesi

ArcGIS Pro, görünürlük gibi 3 boyutlu ilişkiler de dahil olmak üzere birçok farklı mekansal ilişkiyi modelleyebilir. Viewshed geoprocessing aracıyla raster verideki bir gözlemci noktasından görünür alanı sembolize edebilirsiniz. Bu araç noktanın çevresindeki herhangi bir engelle birlikte bireyin boyunu da dikkate alır. Gözlemci noktasından görülebilen alanlar sonuç olarak aracın bize verdiği çıktı raster katmanında gösterilecektir.

Araç sonuçları için varsayılan semboloji, hangi alanların görünür olduğunu ve hangi alanların olmadığını gösterecektir. Ancak, birden fazla gözlemci noktası varsa, sonuçlar bu noktaların kaçının aynı pikseli görebileceğini de gösterecektir. Viewshed aracı noktalar ve çizgileri kullanarak görünürlüğü modeller.

Bu resimde tepenin evin görünürlüğünü nasıl gizlediğine dikkat edin. Her ne kadar gözlemci araziden dolayı evden daha yüksekte de olsa arazinin tamamını göremez. Resmin altında belirtilen görüntülenen pikseller, çıktının kesitte nasıl görüneceğin yansıtır. Yani yeşil alanlar görüntülenebilir, kırmızı alanlar görüntülenemez olarak gelecektir.

Viewshed aracı görünür ışığı yansıtacak şekilde ayarlanmıştır, ancak kırılma katsayısını belirlerseniz, cep telefonu kapsama alanı ve radar gibi diğer dalga tabanlı aktarımları modelleyebilirsiniz.

Viewshed çıktısı nasıl kontrol edilir

ArcGIS Pro’daki bazı geoprocessing araçlarında elde edeceğiniz çıktı, ortam yani environment ayarları ve bir takım arayüz içindeki girdi parametreleri tarafından kontrol edilir. Bu durum Viewshed aracında girdi katmanına eklenen sütunlara gireceğiniz gözlem noktası yükseklik değerleri, dikey ofsetler, yatay ve dikey tarama açıları ve tarama mesafeleri aracılığıyla kontrol edilir.

Giriş özelliklerinde alanlar yoksa, o zaman Viewshed aracı için varsayılan değerler dikkate alınır. Ama bu değerleri girecekseniz feature class katmanınızın özniteliklerine aşağıdaki listedeki sütun isimleriyle yeni alanlar (field) oluşturmanız gerekir.

Alan İsmi Tanımı Varsayılan Değer
SPOT Bir gözlem noktası için yüzey yüksekliği Bilinear enterpolasyon kullanılarak tahmin edilir
OFFSETA Gözlemci konumuna eklenecek dikey uzunluk 1
OFFSETB Değerlendirilmiş yüzeye eklenecek dikey uzunluk 0
AZIMUTH1 Tarama aralığının başlangıç ​​açısı 0
AZIMUTH2 Tarama aralığının bitiş ​​açısı 360
VERT1 Üst yatay açı sınırı 90
VERT2 Alt yatay açı sınırı –90
RADIUS1 Belirlenmiş görünürlük için başlangıç ​​mesafesi 0
RADIUS2 Belirlenen görünürlük için bitiş mesafesi Infinity (Sonsuz)

*Eğer sütun girdi katmanına tanımlayıcılar olarak eklenecekse sütun adları büyük harflerle yazılmalıdır.

Yukarıdaki resim, her alanın viewshed sonuçlarının hangi bölümünü nasıl kontrol edeceğini gösteriyor.

Bu sütunları girdi feature class’ına ekleyerek, belirli bir analiz için Viewshed aracının çıktıda ne vereceğini kontrol edebilirsiniz. Aracın varsayılan değerleri, girdi raster’ındaki her bir pikseli incelemek üzere tasarlanmış olsa da gerçek dünyadaki örneklerin modellenmesi yapmak istediğinizde görünürlük alanının belirli bir sabit açıyı göstermesi gerekebilir ya da sonuçları yalnızca belirli bir mesafe aralığı için almanız gerekebilir.

Viewshed aracını kullanarak aydınlatma alanı modeli oluşturma

Örnek bir senaryo vermek gerekirse; Piknik yapan aileler için hava karardıktan sonra da eğlencelerine ve mangallarına devam etmelerini sağlamak için geniş bir mesire alanını aydınlatmak istiyorsunuz. Bütçeniz ve iş gücünüz 4 adet spot ışığı kullanmanıza izin veriyor. Işıkları yerleştirmeden önce Viewshed aracıyla, bu spot ışıklarıyla hangi alanların aydınlatılabileceğini göstermek için görünür ışığın aydınlatacağı alanları modelleyeceksiniz. Mesire alanına yerleştirilecek ışıkların teknik yetkinliklerine sahipsiniz ve bu bilgileri lambaların aydınlattığı alanı modellemek için kullanmanız gerekecek.

Bu işlemleri gerçekleştirmek için gerekli olan veriler;

  • Spot ışıklarını yerleştireceğimiz mesire alanına ait DEM raster katmanı.
  • Spot ışıklarını yerleştirmek için bir nokta feature class katmanı.
  • Son olarak da bu analizi yaptığımız yeri daha iyi anlamak için Esri’nin bize sağladığı altlık haritalardan ihtiyacımızı karşılayan herhangi biri.

Bu verilerin hepsini ArcGIS PRO’ya çağırdıktan sonra analizimizi yapmaya hazırız demektir.

Sütun bilgilerini düzenlemek:

Bu adımda, yeni ışıkların aydınlatma yeteneklerini ayarlayacak şekilde Spot Noktları katmanını değiştireceğiz. Bize gereken sütunları ekleyeceğiz ve spot lambalarının özelliklerine göre bu sütunları dolduracağız.

Spot Noktaları katmanına sağ tıklayarak Öznitelik Tablosu’nu (Attribute Table) açınız. Ardından Add Field butonuna basarak yeni gelen sekmedeki Field Name sütununun en altına OFFSETA sütununu ekleyin. Ekleyeceğimiz bu sütun isimlerinin doğru yazılması ve büyük harflerden oluşması önemlidir. Viewshed analiz aracı bu bilgileri kullanabilmek için sütunları tanımaya ihtiyaç duyar.

*OFFSETA sütunu, viewshed alanının oluşturulacağı yüksekliği etkileyecektir. Gözlem noktasının yüzeydeki yükseltisine ilave edilecek dikey bir uzunluktur.

OFFSETA sütununu oluşturduktan sonra sütunun değerlerini varsayılan olarak bırakarak Viewshed aracının kullanması için diğer gerekli alanları ekleyeceğiz. Bunlar:

AZIMUTH1
AZIMUTH2
RADIUS2

Bu sütunları da ekledikten sonra ekranın üstündeki şerit bölmedeki Fields sekmesinden Save (Kaydet)’e basarak yaptığımız değişiklikleri kaydedelim.

Alanları ekledik, sırada her spot lambamız için sütun değerlerini girmek var:

Gireceğimiz bu değerler ışıkların teknik yeteneklerine dayalıdır. Lambaları aldığımız aydınlatma şirketi bu bilgileri bize ışıkları sipariş etmeden önce sağlamıştır. Bu bilgiler şunları içerir;

Her spot lambası önünde engel olmadığı sürece 400 metre uzaklığa kadar aydınlatma yapabilir ve her ışık açısal olarak 100 derecelik bir yayı aydınlatabilir.

Işıkları herhangi bir yönü aydınlatacakları şekilde yerleştirebiliriz ama öznitelik tablosunda AZIMUTH sütunlarına gireceğimiz aşağıdaki değerler, mesire alanı içindeki konumlarına göre piknik alanına bakacak şekilde bu 100 derecelik açıların içine girecek şekilde belirlendi.

Spot Noktaları öznitelik tablosuna gerekli değerleri girmek için aşağıdaki tabloyu kullanalım.

OFFSETA AZIMUTH1 AZIMUTH2 RADIUS2
3 80 180 400
3 140 240 400
3 325 75 400
3 245 345 400

Satırlara çift tıklayarak bu değerleri girdikten sonra Edit sekmesinden Save’e tıklayarak yaptığımız veri girişini kaydedelim.

Bütün bilgilerimizi girip ihtiyacımız olan veriyi oluşturduk, artık yeni ışıkların aydınlatma yeteneklerini modellemek için viewshed aracını kullanacaksınız.

Viewshed oluşturmak:

Geoprocessing bölmesinde, arama alanına viewshed yazıp gelen sonuçlardan Viewshed (3D Analyst Tools)’a tıklayın ve ardından aşağıdaki parametreleri girin:

Input raster: Mesire Alanı DEM

Input point or polyline observer features: Spot Noktaları

Output raster: Viewshed

Dünya eğrilik düzeltmelerini kullanmak için de Use earth curvature corrections kutucuğunu işaretleyin.

Ardından Run’a tıklayarak analizi çalıştırın. Biraz sonra görünürlük analizinizin sonucu Contents bölümündeki katmanlarınıza eklenecektir.

 

 

 

 

 

Eğer sonuçtan memnunsanız bu şekilde Işık direklerini mesire alanınıza yerleştirebilirsiniz. Ya da daha çok alanı aydınlatmak için direklerin boyunu yükselterek (örneğin OFFSETA değerine 3 değil de 5 metre girerek) analizi tekrarlayabilirsiniz.

Bu blog yazımızda Viewshed analizini farklı bir senaryo üzerinden gerçekleştirdik ve ArcGIS Pro arayüzünde bu analizin nasıl yapılabileceğini gördük. Bu ve bunun gibi yazılarımızdan faydalanmak için blog Sayfamızı takip etmeye devam edin lütfen.

Esri Türkiye 2018

Bu yazı için bir etiket bulunmamaktadır.
ArcGIS Pro’da Regresyon Analizi Temelleri

ArcGIS Pro’da Regresyon Analizi Temelleri

 

Mekansal İstatistikler (Spatial Statistics) araç kutusu, mekansal kalıpları ölçmek için etkili araçlar sağlar. Örneğin, Hot Spot Analysis aracını kullanarak, aşağıdaki gibi sorulara cevaplar bulabilirsiniz:

  • Suç işlenme olasılığının yüksek olduğu noktalar, 112 acil durum çağrıları veya yangınlar nerede?
  • Şehir içerisinde trafik kazası olma ihtimalinin yüksek olduğu yerler nerelerdir?

Harita içerisindeki Kırmızı noktalar gelen ihbarların yoğun olduğu yerleri, artı ile gösterilen yerler ise gelen çağrıya yönelen ekiplerin konumlarını ifade eder.Yukarıdaki soruların her birinde “nerede?” diye sorulmakta, analiz türleri için mantıksal olarak bir sonraki sorulması gereken soru “neden?”

  • Bu olayları azaltmaya yardımcı olmak için maruz kalan bölgelerin özelliklerini modelleyebilir miyim?
  • Trafik kazaların artmasında etkili olan faktörler nelerdir? Trafik kazalarının fazla gerçekleştiği bölgelerde kazaları azaltmak için önlemler alınabilir mi alınabilirse bunların etkisi nasıl olur?

 

Modeling Spatial Relationships toolset içerisindeki araçlar, ikinci soruya cevap vermenizde yardımcı olur. Bu araçlar sıradan en küçük kareler (Ordinary Least Squares) (OLS)  ve Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (Geographically Weighted Regression) (GWR) araçlarıdır.

 

Mekansal ilişkiler

Regresyon analizi, mekansal ilişkileri modelleme, inceleme ve keşfetme olanağı sağlar. İnsanların neden şehirlerin belirli bölgelerinde ısrarla yaşadığını veya hangi faktörlerin obezite hastalığın artmasında daha fazla katkıda bulunduğunu araştırmak isteyebilirsiniz. Ayrıca mekansal ilişkileri modelleyerek, regresyon analizini tahmin için de kullanabilirsiniz. Örneğin, üniversite mezuniyet oranlarını modellemek yaklaşmakta olan iş gücü becerileri ve kaynakları hakkında tahminlerde bulunmanıza olanak tanır. Ayrıca, gözlem istasyonlarının her yerde olamamasından dolayı enterpolasyonun yetersiz olduğu durumlarda yağış veya hava kalitesini tahmin etmek için regresyon kullanabilirsiniz. OLS, tüm regresyon tekniklerinin en iyi bilinenidir. Tüm mekansal regresyon analizleri için de uygun bir başlangıç ​​noktasıdır. Anlamaya veya tahmin etmeye çalıştığınız (suç / yağış) değişken veya süreçlerin küresel bir modelini sağlar. Bu süreci temsil etmek için tek bir regresyon denklemi oluşturur.

Coğrafi olarak ağırlıklı regresyon (GWR), coğrafya ve diğer disiplinlerde de kullanılan çeşitli mekansal regresyon tekniklerinden biridir. GWR, veri kümesindeki her özelliğe bir regresyon denklemi oluşturarak tahmin etmeye çalıştığınız değişken veya işlemin yerel bir modelini sağlar. Doğru kullanıldığında, bu yöntemler doğrusal ilişkileri tahmin etmek için güçlü ve güvenilir istatistikler sağlar.

Doğrusal ilişkiler ya olumlu ya da olumsuzdur. Gündüz sıcaklıkları arttığında arama ve kurtarma olaylarının sayısının arttığını görüyorsanız, ilişkinin pozitif olduğu söyleyebilirsiniz yani olumlu bir korelasyon vardır. Bu olumlu ilişkiyi ifade etmenin bir başka yolu, gündüz sıcaklıkları azaldıkça arama ve kurtarma olaylarının azaldığını söylemek olur.Eğer bir alan üzerinde devriye gezen polis memurlarının sayısı arttıkça suç sayısının azaldığını görüyorsanız, ilişkinin negatif olduğu söyleyebilirsiniz. Bu olumsuz ilişkiyi, devriye memurlarının sayısı azaldıkça suç sayısının arttığını belirterek de ifade edebilirsiniz. Aşağıdaki grafik, iki değişken arasında ilişki olmadığı durumu, olumlu ve olumsuz ilişkileri göstermektedir:

Olumlu bir ilişkiyi göstermekte(Sol), negatif ilişkiyi göstermekte(Orta) ve iki değişken arasında ilişki olmadığı göstermekte(Sağ)

Korelasyon analizleri ve yukarıda gösterilen grafikler, iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü test eder. Diğer yandan regresyon analizleri daha güçlü bir iddiada bulunur: Bir ya da daha fazla değişkenin potansiyel olarak başka bir değişkendeki pozitif ya da negatif değişimi destekleme derecesini göstermeye çalışırlar.

 

Regresyon analizi, çok çeşitli uygulamalar için kullanılabilir

  • Trafik kazalarını hız, yol koşulları, hava durumu vb. gibi fonksiyonlarla modellemek, kazaları azaltmaya yönelik politikaları bilgilendirmek.
  • Yangın departmanının katılım derecesi, cevap süresi veya özellik değerleri gibi değişkenlerin bir fonksiyonu olarak yangından kaynaklanan mülk kayıplarının modellenmesi. Yanıt süresinin anahtar faktör olduğunu gösterirseniz, daha fazla itfaiye istasyonu oluşturmanız gerekebilir. Katılımı anahtar faktör olarak belirtirseniz, ekipmanı ve görevli çalışan sayısını arttırmanız gerekebilir.

 

Regresyon analizini kullanmak isteyebileceğiniz Temel Senaryolar

  • Temel amaç, bir veya daha fazla değişkendeki değişimin, diğer değişkenleri ortak olarak etkilediğini ölçmektir. Örneğin nesli tükenmekte olan bir hayvan türü için beslenme,barınma,korunma vb. gibi etkilerin hayvanın neslinin tükenmemesi için ortak bir amaç doğrultusunda birlikte değerlendirilmesidir.
  • Başka yerlerde veya ileri tarihlerdeki değerleri tahmin etmek için bazı değişkenleri modellemek. Temel amaç, hem tutarlı hem de doğru olan bir tahmin modeli oluşturmaktır. Örneğin nüfus artışı verilerine göre gelecek yıl elektrik tüketimi ne kadar olacak? gibi değerlendirmeleri ve araştırmaları regresyon analizleri ile yapabilirsiniz.
  • Bir diğer neden aralarında doğrudan bağlantı veya ilişki olmayan değişkenlerin birlikte değerlendirilip değerlendirilemeyeceğinin belirlenmesidir. Örneğin hırsızlık suçlarının bölgesel değerlendirmede Yaşlı ve Kadın nüfusunun fazla olduğu yerlerde gerçekleşmesi. Hırsızların uyuşturucu kullanıp kullanmaması, uyuşturucu temin edebilmek için hırsızlığa başvurması gibi değişkenlerin değerlendirilmesi için regresyon analizlerini kullanabilirsiniz.

 

 

ArcGIS Pro’yla Birlikte Yenilenen ve Geliştirilen Görselleştirme Yeteneklerine Bir Bakış

ArcGIS Pro’yla Birlikte Yenilenen ve Geliştirilen Görselleştirme Yeteneklerine Bir Bakış

Bir harita oluştururken yapmak istediğimiz şey, belirli bir konuda anlatmak istediklerimizi, haritayı kullanacak kişilerle paylaşmaktır. Bunu yapmak yani haritalarımızı anlamlandırmak için ArcMap’te alışık olduğumuz  ve sıkça kullandığımız semboloji ve görüntüleme seçenekleri, Esri’nin 64Bit işlemci mimarisiyle uyumlu çalışan yeni masaüstü uygulaması ArcGIS Pro’da daha da kolaylaşmıştır. ArcGIS Pro içerisindeki birçok yeni sembol ve seçeneklerle daha da çeşitlenerek, görselleştirmelerinizi daha hızlı ve kolay yapmanıza yardımcı olacak bir işlevsellik kazanmıştır.

Bu iki harita aynı verinin farklı sembolojiyle gösterilmesiyle oluşturulmuştur. Semboloji, bakan kişinin harita algısını etkiler. Soldaki harita nehirlere benzerken (mavi renk genel olarak su yüzeyi olarak yorumlanır), sağdaki harita da ise semboloji yollara daha çok benziyor.)

Bu iki harita aynı verinin farklı sembolojiyle gösterilmesiyle oluşturulmuştur. Semboloji, bakan kişinin harita algısını etkiler. Soldaki harita nehirlere benzerken (mavi renk genel olarak su yüzeyi olarak yorumlanır), sağdaki harita da ise semboloji yollara daha çok benziyor.

Symbology (Semboloji) bölümü altındaki semboller, haritadaki verilere anlam vermek için kullanılır. Uygun sembolleri seçmek haritanızı daha kullanışlı hale getirerek daha kolay yorumlanmasını sağlayacaktır. ArcGIS Pro’da sembolojisini değiştirmek istediğiniz katmanı seçtiğinizde ekranınız üst tarafındaki şerit menüye Feature Layer isimli bir bölüm gelecektir. Bu bölme altında da Appearance (Görünüm) ve Labeling (Etiketleme) sekmeleri, görüntüleme ve sembolleri değiştirme seçeneklerine ulaşmanız için aktif hale gelmiş olacaktır.

Appearance sekmesi altından Symbology’ye tıklayarak birçok semboloji yeteneğine erişebilirsiniz ve isteğinize göre amacınıza hizmet eden yöntemi seçebilirsiniz.

Verileri Niteliklerine Göre Sembolize Etmek

Akarsu Sembolojisi

Bu iki harita aynı verinin farklı sembolojiyle gösterilmesiyle oluşturulmuştur. Semboloji, bakan kişinin harita algısını etkiler. Soldaki harita nehirlere benzerken (mavi renk genel olarak su yüzeyi olarak yorumlanır), sağdaki harita da ise semboloji yollara daha çok benziyor.

Verileri niteliklerine göre iki temel şekilde sembolize edebilirsiniz: Single Symbols (Tekli Semboller) ya da Unique Values (Eşsiz Değereler).

Tüm detayları tek bir biçimle temsil etmek için Single Symbol (Tekli Sembol) kullanabilirsiniz. Örneğin, haritada şehirleri temsil etmesi için siyah yuvarlak noktaları gibi tek tip bir sembol kullanabiliriz. Single symbol, verinin içinde detaya ait bilgi göstermez veya karşılaştırmaya izin vermez. Bununla birlikte, sembol, renk ve boyut harita detaylarına bir anlam katmalıdır. Tekli Sembol bir nitelik gösterme tekniğidir çünkü verinin miktarı veya ölçüsü yerine verinin tanımlayıcı özelliğini gösterir.

Verinizin özniteliklerinin içerdiği değerler, kategorilerine göre ayrılmış bir liste olarak düzenlenmişse Unique Values (Eşsiz Değerler) sembolojisini kullanarak verilerinizi kategorik olarak sembolize edebilirsiniz.

(Bu haritadaki yollar öznitelik tablosundan eşsiz değerlerine göre Unique Values ile sınıflandırılarak Bulvarlar ve Sokaklar olarak sembolize edilmiştir.)

Bu haritadaki yollar öznitelik tablosundan eşsiz değerlerine göre Unique Values ile sınıflandırılarak Bulvarlar ve Sokaklar olarak sembolize edilmiştir.

Single Symbols (Tekli Semboller)

ArcGIS Pro veriyi varsayılan olarak single symbols kullanarak rastgele renklerde sembolize eder. İsterseniz verinizi daha iyi görselleştirmek için bu sembolleri değiştirebilirsiniz.

Tekli semboller, haritanızdaki detayların nasıl dağıldığını görmenizi sağlar, ancak detayların birbirine olan göreceli boyutu veya değeriyle ilgili bilgi sunmayabilir. Tekli Sembollerin değiştirilmesi öznitelik verilerine ihtiyaç olmayan tek semboloji tekniğidir.

ArcGIS Pro'ya verinizi ilk eklediğinizde, bu görüntüdeki binalar gibi, öznitelik bilgilerini birbirlerinden ayırmadan bütün veriyi tek bir renk olarak sembolize eder.

ArcGIS Pro’ya verinizi ilk eklediğinizde, bu görüntüdeki binalar gibi, öznitelik bilgilerini birbirlerinden ayırmadan bütün veriyi tek bir renk olarak sembolize eder.

Unique Values

Niteliksel ve kategorisel değerleri görüntülemek için Unique Symbols sembolojisini kullanmak, haritaya bakan için tekli semboller kullanmaktan daha fazla bilgi sağlar. Herhangi bir detay türüne (nokta, çizgi veya poligon) Unique Values uygulayabilirsiniz.

Unique values’la sembolleştirmenin ilk adımı verinizin öznitelik tablosundan eşsiz değerlerin bulunduğu bir sütunun seçilmesidir. Bu sütundaki değerlere göre verinizin sembolleri birbirinden değişiklik gösterecektir. Bu sütundaki değerler genelde yazıdır ama nicelik bildirmektense kategorisel olarak kullandığınız bir sayı sütunu da olabilir.

Unique Values’a göre öznitelik değerlerindeki farklılıklarına göre renklendirilmiş binalar.

Unique Values kullanılarak öznitelik değerlerindeki farklılıklarına göre renklendirilmiş binalar.

Sütununuzu seçtikten sonra değerlerin nasıl sembolize edileceğini, sınıflandıracağınızı ve etiketleneceğini seçmeniz gereklidir. Aşağıdaki renk şemasından, şekiller ve semboller için renk şemalarıyla çalışmayı ve veri aralıklarını gruplara ayırmayı görebilirsiniz. Her bir değer veya grup için sembolojiyi değiştirerek desenleri veya sınıflar arası ayrımları daha iyi görebilirsiniz. Son olarak da sınıflarınız için etiketleri değiştirerek haritada daha iyi bir şekilde gösterilmelerini sağlayabilirsiniz.

Renk Şeması: Semboloji bölmesinde süreklilik gösteren veya verinizi rastgele renklendiren bir çok renk şeması vardır. Unique Values için rastgele renk şeması daha uygundur.

Renk Şeması: Semboloji bölmesinde süreklilik gösteren veya verinizi rastgele renklendiren bir çok renk şeması vardır. Unique Values için rastgele renk şeması daha uygundur.

7’den daha az sınıftan veya kategoriden oluşan haritaları yorumlamak daha kolaydır. Eğer 7’den fazla sınıfınız varsa bunları birleştirmelisiniz. Bunu benzer değerleri doğrudan birleştirerek veya yeni gruplara ekleyerek yapabilirsiniz.

Nicel Verileri Sembolize Etmek

Nicel verileri sembolize ederek, sayısal öznitelik değerlerini kullanarak sınıflar arasında göreceli bir sıralama yaparak haritada boyutlarına göre gösterilmelerini sağlayabilirsiniz. Graduated Symbols (Dereceli Semboller) tipik olarak nokta verileri için kullanılırken, Graduated Colors (Dereceli Renkler) genelde poligon olan veri tipleri için kullanılır. Tanımladığınız sınıf içindeki bütün detaylar haritanızda aynı boyda bir sembol veya aynı renkle temsil edilir.

Bu haritada Graduated Symbols kullanılarak topraktan alınan örnekler tuz oranlarına göre sembolize edilmiş, tuz oranının düşük olduğu örnek noktaları daha küçük ve yüksek olduğu noktalar oransal olarak daha büyük görüntülenmektedir.

Bu haritada Graduated Symbols kullanılarak topraktan alınan örnekler tuz oranlarına göre sembolize edilmiş, tuz oranının düşük olduğu örnek noktaları daha küçük ve yüksek olduğu noktalar oransal olarak daha büyük görüntülenmektedir.

Sınıflandırma Yöntemleri

Graduated Colors veya Graduated Symbols kullanarak sınıflandırma yaparken birçok yöntem kullanabilirsiniz. Veri türü, öznitelik değerleri arasındaki değişkenlik ve her sınıftaki değerlerin sayısı, sınıflandırma yöntemini seçiminizde bir etkendir. Sınıflandırma yöntemi seçiminiz büyük ölçüde verinize ve haritada neyi göstermek istediğinize bağlıdır. Hangisinin en uygun olduğunu görmek için yöntemlerin her birini tek tek denemeniz gerekebilir.

Sınıf aralarınızı ve aralıklarınızı manuel olarak tanımlamayı seçerken, standart sınıflandırma yöntemlerinden biriyle başlayabilirsiniz: Natural Breaks, Equal Interval ve Quantile. Çoğu veriyi temsil etmek için üç ile beş sınıf yapmak en iyi sonucu verir. Yediden fazla sınıf varsa, bu sınıfları birbirinden ayırt etmek zor olabilir.

Natural Breaks, bu yöntem benzer değerleri gruplayarak, sınıflar arasındaki farkları en üst düzeye çıkarır ve aynı sınıftaki değişkenliği en aza indirger.

Equal Interval, her biri eşit bir değer aralığı içeren gruplar oluşturur. En iyi kullanım alanı sıcaklık gibi bilinen veriler içindir.

Quantile, Her bir sınıfta aynı miktarda detayı tutar ama eşit olmayan aralıklarla sıralar, doğrusal dağılım gösteren veriler için uygundur.

ArcGIS Pro’daki veri görselleştirme özelliklerinden olan semboloji türleri ve bunların sınıflandırma yöntemleri üzerine olan bu yazımızdan umarız memnun kalmışsınızdır. Daha sonraki yazılarımızda görüşmek dileğiyle.

Esri Türkiye, 2018

Bu yazı için bir etiket bulunmamaktadır.

Drone2Map for ArcGIS ile Üretilen PointCloud (Nokta Bulutu) Verilerinin ve Lidar Verisinin ArcGIS PRO Kullanılarak Sınıflandırılması

Nokta bulutu sahne katmanı

Nokta bulutu sahne katmanları,ArcGIS PRO üzerinde, büyük hacimli, sembolleştirilmiş ve filtrelenmiş nokta bulutu verilerinin hızlı bir şekilde gösterilmesini sağlar. Lidar da dahil olmak üzere birçok sensör verisinin görüntülenmesi ve paylaşılması için optimize edilmiştir . Nokta bulutu sahne katmanları doğrudan bir LAS veri kümesi katmanından oluşturulabilir ve platform genelinde 3D nokta bulutu içeriğini paylaşmamıza yardımcı olur. Nokta bulutu sahne katmanları LAS, ZLAS ve LAZ uzantılı veri türlerini desteklemektedir.

Geoprocessing aracı içinde bulunan Scene Layer Package seçeneği kullanılarak bir nokta bulutu sahne katmanı oluşturabiliriz . Nokta bulutu sahne katmanı, Las uzantılı nokta bulutu verilerini ve Las veri kümeleri ve  Optimize Edilmiş LAS ( .ZLAS ) biçimini destekler.

 

Sınıflandırma

Nokta bulutu sahne katmanının Katman Özellikleri, hangi noktaların çizileceğini seçmenize ve ArcGIS Pro’daki nokta bulutuna katkıda bulunan verilerin görüntülenmesini değiştirmenize izin verir.

  1. Contents bölmesinden nokta bulutu sahne katmanı seçin.
  2. Nokta bulutu sahne katmanını sağ tıklayın ve Properties seçeneğini seçin.
  3. Layer Properties iletişim kutusundan, Point Cloud Layer Filter sekmesini tıklayın.
  4. Point Cloud Layer Filter sekmesinden, istenen nokta bulutu sahne katmanı filtresini tıklayın.

Nokta Bulutu Katman Filtresi Seçenekleri

İstenen filtrenin yanında bir onay işareti görüntülendiğinde, Classification Codes veya Return Values ve Classification Flags sekmeleri  görüntülenecektir. Bu işaretli tüm noktalar görüntülenecek ve bu işarete sahip olmayan noktalar görüntülenmeyecektir.

Classification Codes

İşlemden geçirilen her lidar noktası, lazer atımını yansıtan nesnenin türünü tanımlayan bir sınıflandırmaya sahip olabilir. Lidar noktaları çıplak toprak veya toprak, gölgelik ve su dahil olmak üzere bir dizi kategoride sınıflandırılabilir. LAS dosyalarındaki sayısal tamsayı kodları kullanılarak farklı sınıflar tanımlanır.

 

* Lidar veriler üzerinde bir sınıflandırma yapıldığında, noktalar sınıflandırmanın birden fazla kategorisine girebilir. “Classification Flags” lidar noktaları için ikincil bir açıklama veya sınıflandırma sağlamak için kullanılır. LAS sürüm 1.0 ile, bir lidar noktası aynı anda atanan iki sınıflandırma özelliğini koruyamaz. Örneğin, su yüzeyinden bir lidar sınıflandırmasının nihai çıktı veri kümesinden çıkarılması gerekebilir, ancak yine de LAS dosyasında toplanan bir lidar noktası olarak yönetilmelidir.

Daha sonraki sürümlerde (LAS 1.1 ve üstü), bu sorunu çözmek için “Classification Flags” kullanılmaktadır

Lidar Verisi

Lidar (light detection and ranging), dünyanın yüzeyini detaylı bir şekilde örnekleme alınnması ve yüksek doğrulukta x, y, z ölçümleri üretmek için, lazer ışığı kullanılarak gerçekleştirilen bir optik uzaktan algılama tekniğidir. Lidar, ArcGIS ile yönetilebilen, görselleştirilebilen, analiz edilebilen ve paylaşılabilen kitlesel nokta bulutu veri setleri üretmektedir.

Her lidar noktasının, lazer atımını yansıtan nesnenin türünü tanımlayan bir sınıflandırması olabilir. Lidar noktaları çıplak toprak veya toprak, gölgelik ve su dahil olmak üzere bir dizi kategoride sınıflandırılabilir. LAS dosyalarındaki sayısal tamsayı kodları kullanılarak farklı sınıflar tanımlanır. Sınıflandırma kodları, LAS verisi sürümleri 1.1, 1.2, 1.3 ve 1.4 için Amerikan Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Derneği (ASPRS) tarafından tanımlanmıştır. ArcGIS, LAS’ın tüm versiyonlarını desteklemektedir. 1.4 en son LAS sürümüdür ve ek nokta sınıflandırmasını desteklemektedir.

Filtre Seçeneklerinin Değiştirilmesi

Appearance  sekmesindeki filtreler grubu, ArcGIS Pro’daki LAS veri kümesine katkıda bulunan verilerin görüntülenme türünü değiştirmenize olanak sağlar. Bir LAS veri kümesi birçok LAS dosyasına ve yüzey sınıflandırmasına  referans sağlayabilmektedir. Filtreler grubu kullanılarak hangi lidar noktalarının ve yüzey kısıtlamalarının çizileceğini ayarlayabilirsiniz.

  1. Contents bölmesinden LAS veri kümesi katmanı seçin.
  2. Appearence sekmesinden, Filtreler grubunda, istenen LAS veri kümesi filtresi seçeneğini veya seçeneklerini tıklayın

LAS noktası filtrelerini değiştirme

Bir lidar verisi bir veya daha fazla özellikten yansıyabilir ve bu nedenle birden fazla lazer darbesi oluşabilir. LAS veri kümesi içinde var olan lidar verilerini görüntülemek için bu ayrı lazer filtrelerini kullanabiliriz. En yaygın filtreler, temel olarak zemin lazer dönüşleri ve özellikli lazer geri dönüşleri anlamına gelen Toprak ve Toprak olmayan’dır. Farklı lazer geri dönüş seçeneklerine dayanarak lidar verilerini ayırabilmeniz, çeşitli uygulamalar için hızlı ve verimli bir şekilde analiz etmenizi ve görselleştirmenizi sağlar.

LAS  Points filtreleri açılır menüsü, genel lidar filtrelerine erişmek için hızlı bir yol sağlar.

Aşağıdaki lidar noktası filtrelerinden herhangi birini seçin:

 

  • All Points : LAS veri kümesini görüntülemek için tüm lidar noktalarını kullanabilmemizi sağlar.
  • Ground : LAS veri kümesini görüntülemek için yalnızca yer işaretli olarak işaretlenen lidar noktalarını kullanabilmemizi sağlar.
  • Non-Ground : LAS veri kümesini görüntülemek için yer işaretli olmayan tüm lidar noktalarını kullanabilmemizi sağlar.
  • First Return Points : LAS veri kümesini görüntülemek için yalnızca ilk dönüş lidar noktalarını kullanabilmemizi sağlar.

 

 

 

Bu yazı için bir etiket bulunmamaktadır.

ArcGIS Pro’da Annotation İle Çalışma

Annotation nedir?

Annotationlar, Annotation Feature Class formatında ve bir coğrafi veritabanında saklanır. Diğer feature classlarda olduğu gibi, annotation feature class formatının da coğrafi konumu ve özellikleri vardır ve bir feature dataset içinde veya bağımsız feature classta olabilir. Her özellik font, boyut, renk ve diğer metin sembolü özelliklerini içeren sembolojiye sahiptir.

ArcGIS Pro’da metin görüntülemek için diğer seçenek dinamik etiketlerdir. Label formatı, öznitelikleri detaylar üzerine yazdırmak istendiğinde kullanılan bir formattır. Ancak Label formatında görüntülenen metinler tek tek seçilerek düzenlenememektedir. Bu durumda Annotation formatından faydalanılabilir.

Düzenlenebilir etiketlerin birçok haritada kullanmasını istiyorsanız, geodatabase annotation formatını kullanmanız, işlerinizi kolaylaştıracaktır. Etiketleri seçemez veya düzenleyemezsiniz. Geodatabase annotation, veritabanında mekansal olarak saklanır ve dolayısıyla, herhangi bir vektörel veri nasıl editlenebiliyorsa, aynı şekilde annotationları düzenleyebilirsiniz.

Standard ve feature-linked annotation

Coğrafi veritabanında annotationları saklamanın 2 yolu vardır. Bunlardan biri Standard Annotation formatıdır. Bu formatta Vektör veri ile görüntülenecek metin detayı resmi olarak ilişkilendirilmez.

Feature-linked annotation ise, aynı coğrafi veritabanında bulunan başka bir feature class ile ilişkilendirilerek kullanılabilir. Örneğin, su altyapısını içeren bir geometric network yönettiğinizi düşünün. Aynı networkte bulunan alt iletim borularını, bağlı oldukları ana boruların isimleri ile görüntüleyebilirsiniz. Bu işlemin yapılabilmesi için oluşturulan annotation katmanı, söz konusu geometric network ile aynı feature dataset altında olmalıdır. Eğer feature-linked annotation bir geometric network içinde bulunan katman ile değil, stand-alone bir katman ile oluşturulacaksa, iki katmanın aynı geodatabase altında olması yeterlidir.

Annotation formatı, üretildiği katmana relationship class mantığında composite relationship ile bağlı olarak üretilir. Yani bir katmanın etiketlerini annotationa dönüştürürseniz, veritabanında katman ve annotation feature class arasında kurulan ilişkiye ait relationship tablolarını görebilirsiniz.

Bir annotation feature class, yalnızca bir feature class ile ilişkilendirilebilirken; bir feature class birden çok annotation feature class ilişkisine sahip olabilir.

Feature-linked annotation feature class özelliği, yalnızca ArcGIS Desktop Advanced ve ArcGIS Desktop Standard lisans seviyelerinde oluşturulup editlenebilir. ArcGIS Desktop Basic lisans seviyesinde ise read-only olarak açılabilir.

Bir örnek;

Aşağıda yapılacak olan uygulamada, Türkiye’deki il isimleri annotation formatına dönüştürülecek ve bu annotationların ArcGIS Pro’da nasıl yönetilebileceği anlatılacaktır.

Öncelikle, annotation feature class formatını kullanabilmek için, annotation formatının üretileceği katmanın da feature class olması gerekmektedir. Ayrıca, katman etiketlerinin açık olması tavsiye edilmektedir. Bunun için önce katman etiketleri açılacaktır.

  1. Contents penceresinde, annotation oluşturulmak istenen katman seçili olmalıdır.
  2. Contents penceresinde ilgili katman seçili iken Labeling menüsü>Layer grubuna giderek Label butonuna tıklanmalı, Label Class grubundan etiket olarak gösterilmek istenen öznitelik bilgisinin bulunduğu sütun seçilmelidir. Bu uygulamada illerin üzerinde il isimleri gösterilmek istendiğinden, Field alanında isim bilgilerinin bulunduğu AD sütunu seçilmiştir.Etiketlerin açık olmasının tavsiye edildiğinden bahsetmiştik. Bu adıma kadar etiketleri açmış bulunmaktayız.
  3. Açık olan etiketleri annotation formatına dönüştürmek için, Map sekmesi> Labeling grubu>Convert to Annotation butonuna tıklanmalıdır.4. Convert Labels to Annotation aracı açılır.

 

 

5. Açılan Convert Labels to Annotation aracında bulunan parametreler aşağıda açıklanmıştır.

  • Input Map parametresine, hangi haritadaki etiketler annotation formatına dönüştürülmek isteniyorsa, o harita seçilmelidir.
  • Conversion Scale: Annotation katmanı, bu parametrede yazan ölçek referans alınarak oluşturulacaktır. Yani, ilgili ölçekte metin hangi yazı boyutunda ise, annotation katmanında bulunan metinler de aynı yazı boyutunda olacaktır.
  • Output Geodatabase: Annotation feature class katmanının kaydedileceği konumdur. Eğer bu konum annotation üretilen katman ile aynı geodatabase altında olmazsa, yukarıda bahsedilen feature-linked annotation özelliği devre dışı kalır.
  • Anno Suffix: Bu parametreye yazılacak metin, her bir yeni annotation katmanının sonuna, katman isminden sonra isim olarak eklenecektir.
  • Extent: Dilerseniz, yalnızca bir bölgedeki etiketleri de annotationa dönüştürebilirsiniz. Bu parametrede, bu alanı belirleyebilirsiniz.
  • Convert unplaced labels to unplaced annotation: Çok yoğun ve küçük detay içeren verilerde, örneğin jeoloji haritası, etiketler bazen veri üzerinde konumlandırılamayabilir. Bu seçenek ile konumlandırılmamış etiketleri de annotationa dönüştürürsünüz.
  • Require symbols to be selected from the symbol table: Metin sembolü özelliklerinin düzenlenebileceği konusunda bir kısıtlama konulup konulmayacağını seçersiniz.
  • Create feature-linked annotation: Girişte bahsedilen feature-linked annotation formatında bir annotation üretilmek isteniyorsa, bu seçenek işaretlenmelidir. Bu parametre yalnızca ArcGIS Desktop Standard ve ArcGIS Desktop Advanced lisans seviyelerinde kullanılabilir.
  • Output Layer: Çıktı olarak ortaya çıkacak olan annotation katmanının isminin belirlendiği parametredir.

 

 

 

 

 

 

Bu aşamaya kadar, katman etiketleri annotation formatına dönüştürülmüştür. Şimdi, annotation katmanına ait detayların nasıl yönetileceğinden bahsedilecektir.

6. Contents penceresinde annotation grup katmanının seçili olduğundan emin olduktan sonra Edit menüsü>Features grubundan Modify seçilmelidir.

7. Açılan Modify Features penceresinde Alignment başlığı altında bulunan Annotation seçeneği seçilmeli, ardından düzenlenecek olan annotationa tıklanmalıdır.

Düzenlenmek istenen annotation seçildiğinde, ekranın alt kısmında yazı tipi, fontu ve rengi gibi değişikliklerin yapılabildiği bir alt pencere açılacaktır.

8. İstenen değişiklik gerçekleştirildikten sonra yine ekranın alt kısmında bulunan kaydetme düğmesine basılmalıdır.

9. Yapılan değişikliklerin annotation katmanına kaydedilmesi için Edit menüsü>Manage Edits grubundan Save butonuna tıklanmalıdır.

Bu yazı için bir etiket bulunmamaktadır.