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.

 

 

 

Yerelleştirme Nedir? Çeviri ve Yerelleştirmede Yaşanılan Sıkıntılara Genel Bakış

Yerelleştirme Nedir? Çeviri ve Yerelleştirmede Yaşanılan Sıkıntılara Genel Bakış

Öncelikle bugünkü yazımda size yerelleştirme uzmanları olarak ne iş yaptığımızdan biraz bahsetmek istiyorum çünkü insanlar “Ne iş yapıyorsun?” diye sorduklarında, “Yerelleştirme uzmanı” olan cevabım onları tatmin etmediğinden ayrıca açıklama yapmak durumunda kalıyorum. Ne iş yapar bu yerelleştirme uzmanları? Şöyle açıklayayım: çevirmenlerin yaptığı çevirileri kontrol eder ve kendi ülke/şehir/yörelerine ve hedef kitleye uygunluğa göre çevirilerin düzenlenmesini sağlar. Yani bir bakıma çeviri kontrolörü, editörü. Bir çevirmen çeviri yaparken dokümanın çevirisinin hedef dilin ülkesine uygunluğunu genelde düşünmez, düşünse bile her ayrıntıya dikkat etmesi çok mümkün olmaz ve ona göre uyarlamalar yapmaz, bu yerelleştirme uzmanlarının işidir. Örneğin, bir roman çevirmeni romanı çevirirken isim ve koşulları yerel dile uygun hale getirmez, bunu gerekli ise yerelleştirme uzmanı yapar. Yani yerelleştirme uzmanı hedef dile uygunluğa hakim olmanın yanı sıra, hedef kitlenin kültürüne de hakim olmalıdır.

Her şeyden önce, ürün, hizmet ya da markanın doğru ve uygun bir şekilde konumlandırılması ve yansıtılması hem üreticinin güven kazanmasını sağlayan hem de tüketici sadakatinin kazanılmasında etkin rol oynayan bir durumdur, bunun için de birebir çeviri yerine yerelleştirme kullanılması çok daha mantıklı ve uygundur. Her şeyin çok hızlı geliştiği, değiştiği, yavaş olanın geride kaldığı içinde bulunduğumuz teknoloji çağında; söz konusu olan sanayi, seri üretim, teknoloji, uygulamalar ve ürünler olunca aynı anda hem hızlı hem de kaliteli çeviri yapmak çok mümkün olmuyor çünkü birden fazla çevirmen işin içine giriyor ve böyle bir durumda herkes elinden gelenin en iyisini yapsa bile birden çok insanın işe katılması durumundan dolayı çeviri kaliteleri düşebiliyor. Zamana karşı yarıştığımız çağımızda hızlı bir şekilde yetiştirilmesi gereken ürün ve doküman çeviri ve yerelleştirmeleri birden fazla insana zorunlu olarak verildiğinde metnin çeviri şekli değişiklik gösterebiliyor, farklı kelimeler, terimler farklı çevirmenler tarafından farklı karşılıklarla çevrilebiliyor ve bu süreçler marka ve şirketler için başa çıkılması zor bir hal alabiliyor. Bu süreçlerin hepsi bir araya geldiğinde ise şirketler ve distribütörler uygulama ve dokümanları kendi dillerinde değil ana dilinde kullanmayı tercih ediyorlar.

Bunlara ek olarak bir sözcüğün ana dil ve hedef dilde birden fazla bağlamda kullanılabilmesi ve bu bağlamların farklı dillerde farklı sözcüklerle ifade edilmesinden dolayı birçok karışıklık ve yanlışlık meydana gelebiliyor. Kişiler ve kurumlar arasında sözcüklerin kullanımı ile ilgili yaşanan ters düşmelerden ve uyuşmazlıklardan dolayı kelimeler farklı karşılıklarla çevrildiğinde karşımıza hoş olmayan bir dil anlaşmazlığı, uyuşmazlığı çıkıyor. Örneğin; İngilizce dilinde “Legend” kelimesi için tek bir karşılık varken Türkiye’de aynı kelime “Lejant” ya da “Gösterim” olarak karşılık bulabiliyor. Bir şirketin bir belgesinde “Legend” kelimesi “Lejant” olarak çevrilip başka bir belgesinde ya da aynı belgenin başka bir satırında ise “Gösterim” olarak çevrildiğinde ortaya pek de hoş olmayan bir dil uyuşmazlığı çıkıyor. Bunun yanında, yapılan çeviri teknik ise, hedef dilin kullanıcıları teknik terim karmaşasından dolayı kafa karışıklığı yaşayabiliyorlar. Yani “Legend” kelimesinin karşılığını “Lejant” olarak bilen bir kullanıcı, müşteri, kişi aynı kelimeyi “Gösterim” olarak gördüğünde bahsedilen şeyin “Legend” olduğunu doğal olarak anlamayabiliyor.

 

Bu konuda yardım/destek alınabilecek güvenilir kurumlar elbette var, ancak yine de yetersiz kalıyorlar çünkü birden çok güvenilir kurum bulunmasından ve bu kurumlar arasında her sözcük üzerinde tam bir dil birliği ve anlaşması sağlanamadığından dolayı çevirmenlerin ve yerelleştirme uzmanlarının kafası karışabiliyor. Bazı durumlarda en güvenilir Türkçe kaynak olarak gördüğümüz Türk Dil Kurumu’nda bile her sözcüğün tam karşılığını bulmak pek mümkün olmayabiliyor.

Bunların yanında, uzun zaman boyunca bir ürünü, uygulamayı, hizmeti ana dilinde kullanmış bir kullanıcı, yerelleştirme işleminden sonra uygulamaya yabancılık çekebiliyor ve teknik terimleri anlamayabiliyor. Örneğin, ArcGIS Desktop ürünümüzü yıllarca İngilizce kullanmış bir kullanıcımız Türkçe halini kullandığında kafa karışıklığı yaşayabiliyor. Çünkü her aracın, araç kutusunun Türkçe’de tam karşılığı bulunmuyor ya da İngilizce kullanımda bir kelime ile ifade edilmiş bir araç adı Türkçe’de bir cümleye karşılık gelebiliyor, ki bu durumda da araç adını Türkçeleştirmek pek de mantıklı görünmüyor.

Tüm bu durumlar ve sıkıntılar göz önüne alındığında, çeviri ve yerelleştirme süreçlerinin zor süreçler olduğunu kabul etmek kaçınılmazdır. Bu yüzden Esri Türkiye olarak ürünlerimizin, uygulama ve hizmetlerimizin Türkçeleştirilmesi ve düzgün ve uygun bir şekilde İngilizce dilinden Türkçe’ye çevrilmesi için elimizden gelenin en iyisini yapıyoruz ve yapmaya da devam edeceğiz.

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.

ArcGIS Pro ile Mini Atlas Oluşturmak

ArcGIS Pro ile Mini Atlas Oluşturmak

Büyük bir haritanın en güzel yanı her şeyi aynı anda görmenizi sağlamasıdır ancak bu haritanın sorunu ise her şeyi bir anda görebiliyor olmanızdır. Bazen anlaşılması da biraz zor olabiliyor, değil mi? Genellikle küçük haritalar daha çok sevilir çünkü kullanışlıdırlar ve yanınızda taşınabilirler. Bu blog yazısı küçük haritalardan oluşan bir atlasın hikayesini anlatmaktadır. ArcGIS Pro ile hazırlamaya başladığım, haritaların basılması ve kitapçığa dönüştürülmesi ile tamamladığım bu sürecin sonucunda elde ettiğim haritalar dikkatinizi küçük bir sayfaya odaklayan farklı bir harita okuma deneyimi sunmaktadır.

Kullanılan Veriler

Türkiye nüfusunun yaklaşık %18,6’sının İstanbul’da yaşadığı gerçeğini hepimiz biliyoruz. Küçük atlasımızın konusu, Marmara Bölgesi nüfus dağılımını göstererek bu dramatik senaryoyu yansıtmaktır. Bu atlas, 2017 TÜİK nüfus verilerinin mevcut bir takım mekansal veri kümesi ve ArcGIS Editor for OpenStreetMap aracılığıyla Open Street Map’den/ten elde edilen mekasal veri setleri birleştirilerek oluşturulmuştur.

Görselleştirme

İl ve ilçelerin nüfus verileri “Propotional Symbol” yöntemi kullanılarak görselleştirilmiştir.

2017 nüfus verilerine göre en küçük yerleşim 2.254 nüfus ile Bilecik’in İnhisar ilçesi’ne en küçük sembol atanırken, 15.029.231 nüfusu ile en büyük yerleşim olan İstanbul’a en büyük boyutlu sembol atanmıştır. Diğer tüm semboller bu iki değer arasında nüfusa oranla değişmektedir. Büyük semboller alttaki diğer coğrafi detayları görmemizi engelleyeceğinden oluşturduğumuz bu sembolleri saydamlaştırmak iyi bir fikir olabilir. Böylece üst üste gelen sembolleri de görebilirsiniz. “Color Properties” ten saydamlığı aşağıdaki görseldeki gibi ayarlayabilirsiniz.

Etiketleme

Peki oluşturmuş olduğumuz nüfusları gösteren bu sembollerin hangi yerleşime ait olduğunu nasıl görüntüleyeceğiz? Tabii ki ArcGIS’in etiketleme kabiliyetlerini kullanarak. Tüm detaylar için aynı türden bir etiketleme kullanmak, yerleşim adlarında karmaşaya neden olacağından istediğimiz görünümü bizlere sunmayacaktır. Bu nedenle nüfusun daha fazla olduğu yerleşmeleri tanımladığımız semboller daha büyük olacağından, bu yerleşimlerin etiketinin de büyük puntolar ile yazılmış olması tercihimiz olacaktır. İstediğimiz bu görünümü elde etmek için etiketleme sınıflarını kullanacağız.

Bu atlası üretmek için kullandığımız her bir etiket sınıfı için SQL sorgulamaları şu şekildedir.

Nüfusu 1,000,000’dan fazla olan yerleşimler için;

Sınıf 1: Nüfus2017 is Greater Than or Equal to 1,000,000

Nüfusu 1,000,000 ile 500,000 arasında olan yerleşimler için;

Sınıf 2: Nüfus2017 is Less Than 1,000,000 And is Greater Than or Equal to 500,000

Nüfusu 500,000 ile 100,000 arasında olan yerleşimler için;

Sınıf 3: Nüfus2017 Less Than 500,000 And Nüfus2017 is Greater Than or Equal to 100,000

Nüfusu 100,000’den daha az olan yerleşimler için;

Sınıf4: Nüfus2017 is Less than 100,000

Her etiket sınıfı için aynı yazı tipini farklı boyutlarla kullanabilirsiniz ya da renklerini değiştirebilirsiniz. Ayrıca, bu çalışmada en küçük etiket sınıfı diğerlerinden farklı olacak şekilde tasarlanmıştır, çünkü bu etiketleri sembolün orta noktasına konumlandırmaktansa dışında konumlandırmak zaten küçük olan bu sembolün görünmesini sağlayacaktır. Etiketleme hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz ArcGIS Pro’nun Etiketleme Yetenekleri” blog yazımızı inceleyebilirsiniz.

Çıktı

Haritanızı, görselleştirmeyi ve etiketleme işlemlerinizi tamamladığınızda, Layout kısmından çıktı haritanızın düzenini oluşturmak için bir kâğıt boyutu seçin. Atlasınızda yer almasını istediğiniz her bir haritanız için “Map Frame” ekleyerek, çıktı almak istediğiniz haritalarınızın boyutlarını ayarlayabilirsiniz. Bu küçük atlas için benim kullandığım çıktı boyutları 10cmx10cm ve 10cm x 20cm’dir.

Atlasınızda yer almasını istediğiniz her bir harita için yeni bir harita çerçevesine ihtiyacınız olacaktır. Bu atlasta 16 harita bulunmaktadır. İsterseniz bu haritaları aynı ölçekte tutarak aynı haritanın parçaları gibi kurgulayabilirsiniz. Eğer her bir haritanız için ölçeğiniz değişecekse haritalarınızda kullandığınız ölçeği mutlaka belirtmelisiniz.

Harita çerçevelerinizden birine sağ tıklayıp “Activate” seçeneğini seçerek haritanızı etkinleştirebilirsiniz.

Seçtiğiniz harita etkinken yakınlaşıp uzaklaşma işlemi sadece o haritanızın ölçeğini değiştirecektir. Tüm haritalarınız için en iyi görünümü elde ettiğiniz ölçeği seçebilirsiniz. Her bir haritanız için kullandığınız ölçeği çıktı haritanızda göstermek için “Insert” sekmesinden ölçek ekleyebilirsiniz. Aktif harita seçiminizi isterseniz Layout sekmesinden “Close Activation”a tıklamalısınız.

Gösterim

Çalışmamızda bir atlas oluşturduğumuzdan haritalara ek olarak birkaç sayfaya daha ihtiyacımız olacak. Bu sayfalar, kapak sayfası, tüm Marmara Bölgesi’ndeki illeri gösteren genel bir harita, nüfus verilerinin yer aldığı tablo ve bir de gösterimi içermektedir.

Kullandığımız gösterim anahtarı biraz alışık olduklarımızın dışında. Bu anahtarı oluşturmak için izlemeniz gereken adımlar şu şekildedir:

  1. Nokta geometrisine sahip bir “Feature Class” oluşturun. Oluşturduğunuz haritaların dışındaki bir alana önce iki nokta koyun.
  2. Asıl gösterimimizi oluşturacak semboller için ihtiyacımız olan beş adet noktayı birebir aynı konumda çizin. Noktaları tam olarak aynı konuma koyabilmek için ekranınızın sol at köşesinde bulunan “Snapping” araçlarını kullanabilirsiniz.
  3. Öznitelik tablosuna nüfus verilerimizi işlemek için “Long Integer” tipinde yeni bir sütun oluşturalım. Oluşturduğumuz ilk iki nokta semboloji işlemimiz için gerekli oranlamayı yapmamızı sağlayacağından öznitelik tablosuna birisi için en küçük yerleşimimizin nüfusu olan 2.254 değerini, ikinci noktamıza ise en büyük yerleşimimizin nüfusu olan 15.029.231 değerini girelim. Bu iki nokta gösterim anahtarımızda yer almayacak sadece sembolleri doğru oranlarda gösterimde ifade etmek için kullanılacaktır.
  4. Bu örnek için diğer beş noktanın özniteliklerine 100.000, 500.000, 1.000.000, 2.500.000 ve 5.000.000 değerleri girilmiştir. Bunlar gösterim anahtarımızı oluşturacak değerlerdir.
  5. Ana haritanızda kullandığınız aynı semboloji metodunu ve renkleri burada kullanmalısınız. Nüfus için en küçük ve en büyük değerleri kullandığımızdan dolayı boyutlar gerçek değerleri yansıtacaktır.

Elde ettiğiniz görüntü hedef tahtasına benzeyen aşağıdaki görsele benzeyecektir.

Gösterim katmanınız için semboloji özelliklerinin “Layers” sekmesindeki Y değerini “- %50” olarak değiştirirseniz, sembolleriniz aşağıdaki görsele benzeyecektir.

İstediğimiz görünümü hala tam olarak elde edemedik. Semboller için kullandığımız renkler saydam olduğundan bu semboller üst üste geldiğinde renkleri farklıymış gibi görünmektedir. Tabi ki bunun için de bir çözümümüz var. Katmanınızı kopyalayın, birinci katmanda semboloji ayarlarından halkaların içindeki mor rengi silin ve sadece dış çerçevelerin görünmesini sağlayın.

İkinci katman için ise “Definition Query” kullanarak en büyük sembole sahip olan (nüfus2017 değeri 5.000.000 olan) detayın görünmesini sağlayın.

Layout pencerenizde halkaların göstermiş olduğu nüfus değerlerini yazabilirsiniz.

Son aşama olarak oluşturmuş olduğunuz bu haritaların çıktısını alıp bir kitapçık haline getirerek siz de kendi atlasınızı oluşturabilirsiniz.

 

 

 

ArcGIS Desktop’ta CAD verisi ile Çalışmak

CAD verisi ile Çalışmak

CAD verileri, bilgisayar destekli tasarım yazılımlari ile oluşturulup, dijital veya basılı bir biçimde servis edilen veri kümeleridir. Datasetler (Veri kümeleri), boyut, ölçek ve ayrıntı düzeyine göre farklılaşabilmektedir.

CAD – GIS  iş akışları, genellikle saha çalışmaları, mühendislik ve mimarlık projelerine yönelik oluşturulan CAD veri kümelerine dayanır. Bu veri kümelerini Coğrafi Bilgi Sistemleri ile bütünleştirmek, tasarım süreçlerini etkin bir biçimde yönetmenizi ve CAD verileri üzerinde analiz yapmanızı sağlayacaktır.

CAD verileri CBS çalışmaları için büyük bir veri kaynağıdır.

  • Kadastro
  • İnşaat mühendisliği
  • Mimarlık
  • Peyzaj Mimarlığı
  • Şehir ve Bölge Planlama

gibi birçok farklı alan kapsamında üretilen veriler ArcGIS Desktop üzerinde;

  • CAD verisinde bulunan nokta katmanlarınıza farklı semboller uygulamak.
  • Tampon bölge belirleme ve yakınlık araçlarını CAD verisi üzerinde kullanmak.
  • Ağ analizleri oluşturmak.
  • Sürekli yüzeyler oluşturmak.

gibi çalışmalar oluşturabilmektedir.

CAD verisi Formatı

AutoCAD ve MicroStation, dosya tabanlı vektör formatı kullanır. Her iki format da 2 boyutlu ve 3 boyutlu öznitelik bilgilerini barındırmaktadır.

Autodesk AutoCAD DWG / DXF;
DWG formatı, CAD verilerini oluşturmak ve paylaşmak için kullanılan en yaygın formattır. DXF formatı, diğer yazılım uygulamalarıyla birlikte çalışabilirliği sağlamak için  Autodesk firması tarafından geliştirilmiş bir değişim formatıdır.

DGN formatı, AutoCAD formatları kadar yaygın değildir, ancak CAD verilerini kullanan büyük mühendislik projeleri için kritik bir format olmaya devam etmektedir. DGN formatının kendisine has özelliği ise , dosyanın içeriğine göre standart olmayan dosya uzantıları ile kaydedebilirsiniz. Örneğin, parsel bilgisi içeren çizimleri tanımlamak için bir DGN dosyasını .par uzantılı olarak kaydedebilirsiniz.

CAD Feature Datasets (CAD Verisetleri)

ArcGIS Desktop yazılımlarında, AutoCAD veya MicroStation CAD dosyasını içe aktardığınızda, çizimleriniz kataloğa aktarılır. Veride yer alan geometri, öznitelik değerleri ve meta veriler gibi destekleyici bilgiler ile birlikte ArcGIS’deki benzer veri yapılarıyla katmanlandırılır.

Mekansal Referans Tanımlama

CAD verleri için mekansal referansı aşağıdaki iki yolla tanımlayabilirsiniz:

  1. CAD Feature Dataseti’nin Properties kutucuğunu kullanarak;

Her CAD verisi, bir sanal özellik tablosu barındırmaktadır ve CAD çiziminde bulunan özelliklerin salt okunur bir tablosudur. Bilgiler geometri, katman bilgisi, belge meta verileri ve kullanıcı tarafından oluşturulan sınıflar için özellik değerlerini içerir. CAD veriniz üzerinde Properties kutucuğuna tıklayarak mekansal referans tanımlayabilirsiniz.

2.Define Projection Geoprocessing Tool’unu kullanarak;

Georeferencing, orijinal kaynak verilerini fiilen değiştirmeden CAD çiziminizi mekansal olarak referanslama işlemidir. ArcGIS for Desktop’da bu işlem , CAD çizimindeki bilinen noktaları kontrollü olarak koordine ederek gerçekleştirilir.

CAD veri kümesini referanslamak için en iyi yöntem Georeferencing araç çubuğunu kullanmaktır. Araç çubuğu, veri kümesini yerleştirmenize yardımcı olacak etkileşimli araçlar ve kontrol noktalarının belirli coğrafi koordinatlar ile kaydedilmesi için hassas araçlar içerir.

CAD Verilerinde Belirli Özelliklere Sahip Katmanları Görüntüleme

ArcGIS Desktop’ta CAD katmanları, kaynak CAD çiziminde bulunan toplam geometrileridir. Bunların bütünleştirilmesi genellikle, geometrilerin belirli bir çizim katmanı, belirli bir renk, çizgi tipi veya diğer özelliklerine göre daraltılması için bir tanım sorgusuyla ek filtreleme gerektirir.

Bir çalışma sınırı içerisinde bulunan her özellik katmanı için “Layer Properties” iletişim kutusunda bir sorgu tanımlayabilirsiniz.Sorguları kullanmak, analiz gerçekleştirebilecek veya CAD verilerini bir coğrafi veritabanına yükleyebilecek diğer kişiler için öngörülebilir sonuçların elde edilmesine yardımcı olabilir.

CAD verilerinde Semboloji

CAD verilerini içeri aktardığınızda, özellikler CAD çiziminin orijinal sembolojisine olabildiğince yakın olacak şekilde çizilir. Varsayılan CAD oluşturucu, CAD özelliklerini, çizgi tipi, renk ve çizgi kalınlığı gibi özelliklerini birleştiren Unique (benzersiz) değerlerle çizer. Table of Contents (TOC) kutusunda bulunan  iletişim kısmındaki “Semboloji” sekmesini, aynı veritabanı ve coğrafi veri özelliği sınıfları için kullanılabilir olan birçok yöntem kullanarak değiştirebilirsiniz.

Semboloji belirleme yönteminin ArcMap üzerinde gösterimi

CAD Verisini GDB İçerisine Yükleme

CAD verilerini bir coğrafi veritabanına yüklemek için çeşitli Geoprocessing araçları ve veri yükleyicileri arasından seçim yapabilirsiniz. Bunların çoğu şekil dosyaları (Shapefile) ve coğrafi veritabanlarında saklanan yerel ArcGIS özellik verileriyle kullanabileceğiniz araçlardır. Farklı senaryolar farklı araçlar ve stratejiler gerektirse de, CAD verilerini yüklemek için iş akışları ortak bir ETL (Extract-Transform-Load) yani Çıkart- Dönüştür- Yükle modelini takip eder.

Cad To Geodatabase aracının ArcGIS Pro üzerinde gösterimi

Feature’ları bir CAD verisi olarak dışa aktarma

Birçok kuruluş için, CAD tasarım projeleri, CBS’den elde edilen temel verilerle başlar. Export  To CAD  aracını kullanarak, öznitelik bilgileri ve şekil dosyalarını AutoCAD ve MicroStation formatlarına aktarabilirsiniz. Export to CAD tool’unu, varsayılan parametrelerle çalıştırabilir veya çıktıyı belirli CAD standartlarına uygun olarak dışarı aktarabilirsiniz.

Export To Cad aracının Arcmap üzerinde gösterimi

Export To Cad aracının ArcGIS Pro üzerinde gösterimi

ArcGIS –  CAD Desteğine genel olarak baktığımızda CAD verilerinizi Future Class katmanına dönüştürerek verileriniz üzerinde analizler yapabilmemize olanak sağlamaktadır. Future Class , Shape ve Layer verilerimizi de CAD formatında dışarı aktarabilmekteyiz.

ArcGIS Pro ile Suç Analizi (Crime Analysis Toolbar)

Bu yazıyla, Esri’nin sektörlerle ilgili çözüm ve çözümlere ait araçlarından sadece biri olan Crime Analysis Araç Çubuğu ile ilgili bilgi vermek istiyorum.. Esri terminolojisinde çözüm; Esri tarafından belli bir endüstri ya da sektör için hazırlanmış, haritalar, yapılandırılabilir uygulamalar, araçlar veya bunların tamamı anlamına gelmektedir. Peki Esri “Çözüm” kavramını nasıl tanımlamaktadır?

Esri Law-Enforcement takımının hazırladığı Crime Analysis Araç Çubuğu, ArcGIS’de bir dizi suç analizi işlevini yürütmek için analistler tarafından kullanılabilecek ücretsiz bir ArcGIS Pro eklentisidir. Esri’nin güvenlik güçlerine destek olmayı amaçladığı bu yeni araç kümesi güvenlik güçleri ve istihbarat topluluklarıyla birlikte çalışılarak geliştirilmiştir. Eklenti, en çok kullanılan analiz araçlarının birçoğunu ve bazı yeni özel araçları suç analizi iş akışlarını daha iyi desteklemek için bir araç çubuğunda birleştirmektedir.

Bu araç çubuğu suç analizi yöntemlerine göre organize edilmiş dört bölümden oluşmaktadır; verilerinizi içe aktarma, ayıklama ya da organize etmek için kullanacağınız araçlar Data Management, seçim ve sorgulama işlemlerinizi gerçekleştirebileceğiniz araçlar Selection, Stratejik ve taktiksel analizlerle araştırmalarınıza destek sağlayacak araçlar ise Analysis bölümünde bulunmaktadır. Sharing kısmında ise tüm analizlerinizi basılı olarak, web haritaları olarak ya da ayrı katmanlar olarak hazırlayabileceğiniz paylaşabileceğiniz özellikler bulunmaktadır.

Crime Analysis araç çubuğu ile gelen bu şerit menüdeki her bir bölümdeki araçlarınları inceleyelim.

Data Management (Veri Yönetimi)

Veri yönetimi araçları, verileri ArcGIS’e aktarmak, bu verileri temizlemek ve daha sonra daha fazla analize olanak sağlamak için zenginleştirmek ve geliştirmek için çeşitli seçenekler sunmaktadır.

 

 

 

 

  • Add Data; mevcut bir coğrafi veri tabanından, bir shapefile’dan veya bir .csv dosyasından veri almanıza olanak tanır.
  • XY Table To Point; enlem boylam bilgilerinin bulunduğu e-tablolarının kolayca kodlanması için x, y koordinatlarına dayalı yeni bir feature class oluşturur.
  • Geocode Addresses; elinizde bulunan adres bilgilerini haritanızda göstermek için kullanacağınız Geocode Addresses özelliğiyle coğrafi kodlama (Geocoding) yapabilirsiniz.
  • Setup Import; Import Records aracı için adres verilerini ya da x,y koordinat verilerini içeren tabloları oluşturur. Bunlar enlem boylam değerleri veya adres verisi olan herhangi bir veri kümesini (Vakaları, ihbarları, tutuklanma verilerini vb.) yapılandırmak için kullanılabilir.
    • Setup Import From XY Table; Import Records aracının gerektirdiği değerleri içeren x, y koordinat verilerinden bir yapılandırma dosyası oluşturur.
    • Setup Import From Address Table; Import Records aracının gerektirdiği değerleri içeren adres verilerinden bir yapılandırma dosyası oluşturur.
  • Import Records; Setup Import aracıyla yapılandırılan vakaları, koordinat değerleri veya coğrafi kodlama (Geocoding) kullanarak belirlenen geometriye sahip bir feature class’a aktarır.
  • Enhance Attributes; verilerinizin öznitelik bilgilerini geliştirmenizi sağlar. Verilerinizi analitik iş akışları için hazırlamanıza ve daha etkin kullanmanıza yardımcı olur.
    • Convert Time Field; dizgi (string), sayısal(numeric) veya veri biçimindeki sütunlarda saklanan zaman değerlerini; günün saatlerine, haftanın günlerine ve buna benzer tarih bilgilerine göre seçme işlemini gerçekleştirebileceğiniz bir biçime dönüştürmek için kullanılabilir.
    • Convert Coordinate Notation; koordinat gösterimini bir biçimden diğerine dönüştürür. Örneğin ondalık dereceden, derece dakika saniye gibi çeşitli türlere hızlıca değiştirebilirsiniz.
    • Extract Date Parts to Field; tarihe göre seçim yapılabilmenizi sağlayacak, kullanıcı tanımlı bir veri alanından tarihle ilgili bilgileri (saat, ay, yıl, vb.) içeren yeni sütunlar oluşturur.
    • Append Attributes From Polygon; alan katmanınızdaki öznitelik bilgilerini nokta katmanınızdaki öznitelik tablonuza eklemenizi sağlar.
  • Enrich Layer; çalışma alanınız içerisinde ya da çevresinde bulunan insanlar ve yerler hakkında, nüfus gibi demografik ve peyzaj bilgilerini ekleyerek verilerinizi zenginleştirir. Elde ettiğiniz çıktı, girdi veriniz ile aynıdır fakat öznitelik tablonuza yeni alanlar eklenir. Bu araç bir ArcGIS Online kurumsal hesap gerektirir ve kredi harcar.

Data Selection (Seçim/Sorgulama)

Adından da anlaşılacağı gibi, verilerinizin özniteliklerine, konumuna, tarih ve saate göre seçim işlemlerini gerçekleştirebildiğiniz bölümdür.

 

 

  • The Select Tool; bir dikdörtgen, çokgen, serbest şekil, daire, çizgi veya haritadaki diğer özelliklerin izlerini çizerek özellikleri seçer.
  • Select By Attributes; öznitelik değerlerini göre seçim yapmanızı sağlar.
  • Select By Location; başka bir katmandaki detayların konumuna göre seçim yapmanızı sağlar.
  • Select By Date and Time; tarih ve zaman aralıklarına (son 14 gün, saat 14:00 ile 18:00 arasında vb.) veya parçalarına göre (yalnızca hafta içi vb.) detayları seçmenizi sağlar. Bu aracı kullanabilmek için tarih formatında tarih ve saat değerlerini içeren öznitelik bilgisine sahip olmanız gerekmektedir.

Tactical and Strategic Analysis (Taktiksel ve Stratejik Analizler)

Bu araçlar taktiksel ve stratejik suç analizine odaklanmaktadır. Suç Analistleri tarafından en çok kullanılan CBS işlevlerinin birçoğuna sahiptir. Mevcut araçların yanı sıra suç analizi eklentisi ile birlikte gelen yeni araçlar da bulunmaktadır.

 

 

  • Summary Statistics; temel istatistik fonksiyonlarını destekleyen bu araç ile bir tabloyu ve bir dizi sütunu okuyarak olay sayısını ve meydana gelme sayıları gibi bilgileri elde edebileceğiniz yeni tablolar elde edebilirsiniz.
  • Buffer; seçtiğiniz detayların çevresinde belirleyeceğiniz mesafeye göre tampon alan oluşturabilirsiniz.
  • 80-20 Analysis; Pareto ilkesi olarak da bilinen 80-20 parametresine dayalı analizleri gerçekleştirmenizi sağlar. Birçokolay için, etkilerin yaklaşık %80’inin %20’den geldiğini belirten bu yöntem mevcut değerler içinde önem derecesi yapmak için kullanılır.  Bu araç, aynı ya da yakın konumlarda gerçekleşen olayları kümelendirerek bu kümenin bütün olaydaki yüzdesinin otomatik olarak hesaplamaktadır. Otomatik olarak hesaplanan bir diğer değer olan kümülatif olay yüzdesini de kullanarak öncelikli müdahale etmeniz gereken alanları hızlıca tespit edebilirsiniz.
  • Incident Count; tanımlı alan içerisine düşen suç ve vaka sayısını kolaylıkla saydırabilir ve vaka sayılarına göre kademeli renklendirilmiş bir katman üretebilirsiniz.
  • Percent Change; her bir alan için iki farklı zaman dilimi arasındaki yüzde değişimini hesaplamanızı sağlar.
  • Density Analysis; vaka kümelenmelerinin araştırılmasının desteklemek için yoğunluk haritaları oluşturmanızı sağlayan analitik haritalama fonksiyonlarını kapsar.
    • Kernel Density; bu fonksiyonu kullanarak bir nokta veya çoklu çizgi için çekirdek yoğunluğu analizini gerçekleştirerek raster çıktı yüzeyi oluşturabilirsi Bu aracı kullanabilmek için Spatial Analyst Extension’ına sahip olmanız gerekmektedir.
    • Density Change; Kernel density yöntemi ile oluşturulmuş iki veri arasındaki yoğunluk değişimini gösteren yeni bir raster veri üretmenizi sağlar. Bu araç belirlediğiniz iki zaman dilimi arasındaki sıcak bölgelerdeki değişimi görselleştirmenizi sağlar.
  • Optimized Hot Spot; bu araç Getis-Ord Gi* istatistiğini kullanarak sıcak ve soğuk bölgeleri, verinizdeki noktalarınızın nerede kümelendiğine göre belirler. Örneğin gerçekleşen vakalarının nerede daha aktif/yoğun olduğunu gösterebilirsiniz.
  • Space-Time Analysis Tools; bu araç verinizin hem mekânsal hem de zamansal boyutunu analiz etmenizi sağlar. Mekânsal istatistik yöntemlerini destekleyen bu araçlar ile hem iki hem de üçüncü boyutta veri üretebilirsiniz.
    • Create Space-Time Cube by Aggregating Points; noktaları zaman-mekân kutuları içerisinde toplayarak Common Data Form (netCDF) veri yapısında özetler. Her bir kutuda, bulunan nokta verileri toplanır ve belirtilen öznitelikler toplanır. Son ürün x ve y değerinin alanı temsil ettiği, t değerinin ise zamanı temsil ettiği üç boyutlu bir küp olarak düşünülebilir.
    • Emerging Hot Spot; zaman-mekan küpündeki nokta yoğunluklarının (sayılarının) veya değerlerinin kümelenmesindeki eğilimleri belirler ve sıcak noktaları yeni, ardışık, yoğunlaşan, kalıcı, azalan, düzensiz, salınımlı veya tarihsel olarak sıcak veya soğuk olarak sınıflandırır.

Investigative Analysis (İnceleme Analizleri)

Bu araç, araştırmacılara olaylar, şüpheliler, yerleri ve zamanı arasındaki ilişkileri inceleme ve görselleştirme imkânı sağlayan iki yeni işlevi kapsar.

  • Incident Sequence; birbirini takip eden vakalar arasında tarihe göre bir olay sıralaması oluşturmanızı sağlar. Ya da GPS verileri sayesinde devriye araçlarınızı takip ederek olaylar ve devriye saatleri arasıında ilişki kurmanıza yardımcı olur.
  • Incident Path; eşsiz bir değere göre iki katman arasında olayları eşleştirebileceğiniz bağlantı çizgileri oluşturmanızı sağlar.

Create and Share of Information (Çıktı oluşturma ve Paylaşma)

Son olarak, yeni suç analizi çözümündeki bu araç seti son ürünleri ve bilgileri diğer çalışma arkadaşlarınızla ya da kamuoyuyla kolayca paylaşmanızı sağlıyor.

 

 

  • Create Chart; verilerinizdeki kategorileri, dağılımları, değişikliği ve diğer ilişkileri görselleştirmek için seçtiğiniz katman için etkileşimli grafikler oluşturur.
  • New Layout; yeni bir basılı harita için düzen oluşturmanızı sağlar. Bu oluşturulan yeni çıktı şablonu projenize kaydedilir, önceden belirlediğiniz bir düzeni seçebilir veya başka bir proje dosyasından çıktı şablonunu içe aktararak kullanabilirsiniz.
  • New Web Map; ArcGIS Online kurumsal hesabınız üzerinden haritanızı bir web haritası olarak hızlıca paylaşmanızı sağlar.
  • New Web Layer; ArcGIS Online kurumsal hesabınızda yeni bir katman yayınlamanızı ya da mevcutta bulunan web katmanının üzerine yazmanızı sağlar.

Suç analizleri gerçekleştirmek için işlerinizi kolaylaştıran bu araç çubuğu ArcGIS Pro 2.2. güncellemesi ile birlikte 2018 Haziran’da yayınlandı. Eklentiyi indirmek için “http://solutions.arcgis.com/local-government/law-enforcement/analyze-crime/” bağlantısını ziyaret edebilirsiniz. Bu bağlantı aracılığıyla benzer konulardaki diğer çözümleri inceleyebilir, güncellemeleri takip edebilirsiniz.