ArcGIS Hub Nedir ?

ArcGIS Hub Nedir ?

Toplum Katılımı için ArcGIS Hub

ArcGIS Hub

  • Öncelikler etrafında ilgi toplum katılımını ve organize olmasını sağlar.
  • Kurumsal CBS’nizi temel alır ve genişletir.

Öncelikler üzerine veri odaklı ve verimli çalışmayı desteklemek için, veri, görselleştirme, analiz ve işbirliği teknolojisi kullanır ve etkileri ölçer.

ArcGIS Hub, veri odaklı girişimleri gerçekleştirmek için devlet, işletmeler, vatandaşlar ve topluluklar arasındaki işbirliğini desteklemektedir.

ArcGIS Open Data (açık veri), ArcGIS platformu içerisinde herkesin kullanımına açıktır. Dakikalar içinde, web siteleri ve sayfalar aracılığıyla yayınlanmış verilere erişebilirsiniz. ArcGIS Açık Veri siteleri artık ArcGIS Hub ile de oluşturulup yönetilebilmektedir.

ArcGIS Hub, etkili ve açık veriler için yeni bir çerçeve sunmaktadır. ArcGIS Hub, ilk açık veri sitenizi oluştururken yönlendirir ve yaygın olarak kullanılan veri modelleri ile uyumlu olanları paylaşmak için anlamlı açık veri kümelerini önerir. Açık veri girişimini benimsedikten ve verilerinizi istenen göstergelere bağladığınızda, standart bir açık veri kataloğuna katkı sağlar. Ayrıca, açık veri sitenizde hangi verileri ve araçları görmek istediklerini kullanıcılara bir veri isteği anketi yapılandırarak belirler. Bu işlem, topluluğunuzun önemli sorularını yanıtlamak için kullanacağı verilere öncelik vermenin basit bir yoludur.

ArcGIS Hub ile Önceliklerinizi Belirleyebilirsiniz

Öncelikler, kurumları ve topluluk sonuçlarını iyileştiren politika odaklı hedeflerdir.  “Temiz Çevre”, çevre kirliliğini önlenmesi için bir önceliktir.“Sosyal Yardımları Ulaştır” önceliği, ihtiyaç sahibi insanların, gönüllülerle bir araya gelmelerini sağlayan CBS tabanlı bir platforma ArcGIS Hub ile dönüşebilmektedir.

Öncelikler, kuruluşlar tarafından benimsenebilecek, yapılandırılabilecek ve genişletilebilecek şablonlardır. 

Bir hub kuruluşunun toplum üyeleri , Facebook ve Google gibi sosyal medya hesaplarıyla oturum açabilir.Kullanıcılar verilere katkıda bulunabilirler, uygulamalar ve gruplar oluşturabilirler  ve doğrudan Excel ve Powerpoint’te verilerle çalışmak için ArcGIS Maps for Office kullanabilirler. Ayrıca çevrimiçi analizleri veya premium ürünleri kullanabilecekleri bir ArcGIS Online hesap oluşturabilirler.

Esri Türkiye 2018

ArcGIS Pro’da Suç Analizi Çözümleri Bölüm 2

ArcGIS Pro’da Suç Analizi Çözümleri Bölüm 2

Suç analizi, elimizdeki veriler sayesinde mekân, zaman, suçun işleniş karakteristikleri, önceki olaylara benzerlikleri gibi konuların tespit edilmesi, aynı zamanda suç trendleri, suçlar ve diğer değişkenler arasındaki korelasyon ve nedensellik ilişkilerini ortaya çıkarmakta kullanılır.

Suç ve şüphelinin belirlenmesi, haritalanması, zaman çizelgelerinin çıkarılması, grafikler, tablolar ve şemalar oluşturulması işlemlerini de içerir. Bu sayede mahkeme sürecine katkı sağlayabilir.

Suç analizi, devriye, suçun önlenmesi, soruşturma, planlama, araştırma, personel, operasyon, bütçe vb. birçok birimin faaliyetlerini desteklemede kullanılabilir.

Suç analizlerinin en önemli kısımlarından olan veri toplama, veriyi standart hale getirme, suçların benzerliklerini kategorize etme ve soruşturmaya katkı sağlayacak bütün verilerin hazırlanması gibi işleri Esri’nin suç analizi çözümleri sayesinde hızlı ve etkin bir şekilde gerçekleştirilebiliriz, bu sayede de zaman ve kaynak tasarrufu sağlayabilirsiniz.

Esri’nin Suç analizi çözümleriyle;

  • Meydana gelen veya gelişmekte olan suç serilerini ve suç kalıplarını ortaya çıkarabilir, harita üzerinde görüntüleyebilir,
  • Olması muhtemel suçlar için yakın bir tahminde bulunabilir,
  • Coğrafi profilleme yapabilir, suçların mekânsal ilişkilerini çıkarabilir,
  • Personel, kaynak ve bütçe planlamalarında veri desteği sağlayabilirsiniz.

Daha önceki ArcGIS Pro ile Suç Analizi yazımızda Esri’nin suçla mücadele çözümü olan Crime Analyst Toolbar’ın (Suç Analizi Araç Çubuğunun) barındırdığı araçlara değinmiştik.

Crime Analyst Toolbar, Crime Analysis sayfasından ücretsiz olarak indirip ArcGIS Pro’da kullanabileceğiniz bir Add-in’dir.

Bu yazımızda ise bu araçlar sayesinde yapabileceklerinize değineceğiz. Ama tüm bunlardan önce şunu belirtelim ki bu yazı boyunca kullanılan bütün veriler ve görseller bizler tarafından oluşturulmuş tamamen kurmaca verilerdir. Gerçeklerle hiçbir ilişkileri bulunmamaktadır.

Şimdi de literatürdeki suç analizlerini Esri Suç analizi çözümleri ile nasıl gerçekleştirebileceğinizden kısaca bahsedelim:

Taktik Analizlerinizi gerçekleştirmek için, Suçları istediğiniz kriterlere göre sınıflandırarak (örneğin kişilere karşı suçlar, kamu güvenine karşı suçlar veya mal varlığına karşı suçlar gibi) İstatistiksel olarak anlamlı sıcak ve soğuk noktaları çıkartabilirsiniz. Böylece mevcut veya gelişmekte olan suçların günlük olarak haritalandırabilir, analiz edebilirsiniz.

Belirlenmiş suç türüne göre oluşturulmuş bir Hot Spot analizi haritası. Bu haritaya göre ihbarın en fazla olduğu kırmızı bölgeler için kaynak aktarımı gerektiği düşünülebilir. Bu analiz bize ihbarlara cevap süremizi ve intikal süremizi düşürmek için bölgeye personel aktarımı yapmamız gerektiği bilgisini de verebilir.

Crime Analyst Toolbar ile coğrafik profilleme yapabilirsiniz, bunun için;

İhbar verilerinden ya da elinizdeki raporlanmış herhangi bir veriden (bunlar olaylar sırasında tutulmuş raporlar ya da gelen ihbarlardan tablosal olarak tutulmuş veriler de olabilir) istediğiniz alanlara göre nasıl bir dağılım izlediğini gösteren haritalar oluşturabilirsiniz.

Bu harita tutuklama sayılarına göre gerçekleştirilen mekânsal gösterimdir. Devriye bölgesinde gerçekleşen olay sayılarına baktığınızda çalışma alanımızın kuzeyine ve doğusuna güney ve batıdaki devriye bölgelerinden kaynak aktarımı yapılması gerekmektedir gibi bir kaynak akarımı yorumunda bulunabiliriz.

Bu konuda Crime Analyst Toolbar aracımızın size sağlamış olduğu kolaylık ise birkaç tık işlemi ile bu haritaları otomatik olarak renklendirilmiş ve etiketleri ile birlikte elde ediyor oluşunuzdur. Bu yöntemleri kullanarak bir il, ilçe, mahalle, devriye bölgesi ya da karakol sorumluluk bölgesi için en fazla suç hangi bölgede işleniyor ya da ihbar nerelerden geliyor bunların gösterimini sağlayabilirsiniz. Bu da kaynaklarınızı nereye yönlendirmeniz gerektiğini ortaya koyabilir. Olayların en sık yaşadığı bölgelere devriye kaynaklarınızın aktarılmasını sağlayabilirsiniz.

Taktik analizleri içerisinde gerçekleşmiş suçların ötesinde “Suçun tahminini” de bulunmaktadır peki bu konuda nelere yapabiliriz bir de bunları inceleyelim:

Gelecekteki suçları tahmin edebilir miyiz?

  • Önümüzdeki hafta kaç hırsızlık suçu işlenmesi bekleniyor? Bunu öngörebilir miyiz?
  • Haftanın belirli gününde ve saatinde nerelerde soygun veya şiddet suçu riskinin artması bekleniyor?
  • Bu doğrultuda güvenlik güçlerimizin kaynaklarını suçların engellenmesi için en etkin şekilde tahsisini nasıl sağlayabiliriz?
  • Suçlar bir doku izliyor mu? Bir mekâna doğru eğilim gösteriyor mu zamansal veya mekânsal bir kümelenme var mı?

Tüm bu gibi sorulara cevap bulabilir miyiz?

Suçları haritalamak, analizler yapmak bizlere çeşitli tahminler yapma imkânı verir. Bu bize suçların engellenmesi için kaynaklarımızı en etkin biçimde kullanmamıza yardımcı olur. Bu sayede bir suç trendi oluşuyorsa bunu engelleyebiliriz.

Kısaca Amacımız suçu engellemek ve güvenlik güçlerinin kaynaklarını en etkin bicimde kullanmak ise Esri suç analizi çözümleri bizlere bu tahminlerimizi gerçekleştirebileceğiniz analiz araçlarını sağlıyor.

Suç tahminlerinin yapılması çerçevesinde gerçekleştirilebilecek analizlere bakarsak:

Esri’nin sunduğu araçlar sayesinde elimizdeki ihbar veya suç verileri ile sıcak nokta analizi uyguladığınızda suçların bir yerde mekânsal olarak kümelendiğini gösterecek haritalar oluşturabilirsiniz.

Sıcak nokta analizlerinizden elde ettiğiniz bilgilere ek olarak Esri tarafından sizlere sunulan işsizlik verileri, nüfus verileri, hane halkı sayısı, eğitim seviyesi gibi çok çeşitli demografik, sosyoekonomik ve coğrafik suça etki eden diğer verileri de ekleyebilir ve tüm bunlara sizden gelen verileri de dahil ederek ki bunlar mobese ile kontrol edilen noktalar, kontrol edilemeyip kör nokta olarak kalan alanlar, suça eğilimi arttıran terk edilen yıkıntı alanlar, arazi kullanım desenine geceyle gündüz aktif kullanılan alanlar ve devriye araçlarının güzergahları v.b. gibi birçok veriyi de ekleyerek risk haritaları oluşturabilirsiniz. Böylece suç riskinin yüksek olduğu alanları görüntüleyebilirsiniz ve önlemler alabilirsiniz.

“Bir suç türü belirli bir mekânda zaman içinde aynı metotlar ile gerçekleşiyorsa, tekrarlanma ihtimali yükselir.” Önceki bir suç olayından sonra etrafındaki risk artacaktır. Sık tekrar eden olayların mekânsal bir ilişki içerisinde olup olmadığını gösterebilirsiniz.

Tekrarlanan suçlar yüksek risk alanı olarak tanımlanan alanlara düşüyorsa önlemlerinizi arttırabilirsiniz.

Yani bu analizlerin sonucundaki çıkarımınız ile hangi bölgelere kaynakların aktarılması gerektiğine karar verebilirsiniz.

Suçun zaman ve mekânsal ilişkisini gösteren 3 Boyutlu bir gösterimle (buradaki 3. boyut zamandır), belirli bir zaman aralığında belirli mekânda suçun dönemler halinde artış mı izlediği ya da yaptığımız bir müdahale sonucu da olabilir, azalış mı izlediğini gözlemleyebiliriz.

Problem analizi olarak da bilinen stratejik analizler, suçla mücadele bağlamında bilgiye dayalı olarak karar vermenizi sağlar. Uzun vadeli problemlerin gösteriminde kullanılan suçun artış ve azalışını gösteren analizleri bu çözümün sunduğu araçlar sayesinde gerçekleştirebilirsiniz.

Stratejik Analiz Yüzde Değişimi haritamızda emek çevresinin sorumlu olduğu devriye bölgesinde hırsızlık suçlarının ikinci altı aylık dönemde %85 oranında arttığını görebilirsiniz.

Ya da ihbarların gece ve gündüz gibi belirli zaman periyodları arasındaki dağılım yoğunluğu çıkartarak hem telefon ihbarlarına yanıt veren ofis personeli açısından hem de olay yerine intikal edecek devriye ekiplerinin yönetilmesini sağlayabilirsiniz.

Tüm bu bahsetmiş olduğumuz taktik ve stratejik analizlerinizi birkaç tık ile gerçekleştirerek, zamanınızın çoğunu alan istatistik hazırlama ve rapor yazma süreçlerinizi çok daha hızlı yürütebilirsiniz. Bu veriler grafikler oluşturabilmenizi, oluşturduğunuz web uygulamaları ve dashboard’larda sorgulamalar yapabilmenizi ve ihtiyaçlarınızı detaylı şekilde görmenizi sağlayacaktır.

Bu harita bir ihbara, ekiplerin 3 dakika içinde intikal edilebileceği alanları temsil etmektedir.

Kaynakların yönetilmesi adına, devriye bölgelerinin olaya intikal etme süresine göre belirlenmesi, hizmet verilen bölgelerin büyüklüğü, personel sayısı, görevlendirme politikaları hatta görev yoğunluğunu analizlerinize dahil ederek kaynaklarınızı en etkin şekilde yönetebilirsiniz.

Tekrar etmek gerekirse, Esri’nin Suç analizi çözümleri sayesinde;

  • Meydana gelen veya gelişmekte olan suç serilerini ve suç kalıplarını ortaya çıkarabilir, harita üzerinde görüntüleyebilir,
  • Olması muhtemel suçlar için yakın bir tahminde bulunabilir,
  • Coğrafi profilleme yapabilir, suçların mekânsal ilişkilerini çıkarabilir,
  • Personel, kaynak ve bütçe planlamalarında veri desteği sağlayabilirsiniz.

Esri Türkiye 2018

ArcGIS’te Mesafe Analizlerine Genel Bir Bakış

ArcGIS’te Mesafe Analizlerine Genel Bir Bakış

CBS analizlerinin en önemlilerinden ve en çok kullanılanlarından biri yakınlık analizleridir. Çoğu zaman ArcGIS kullanıcıları bu tür analizleri, en bilindik yöntemler olan ve vektör verileri üzerinden uygulanan Buffer ve Near araçlarını kullanarak yaparlar. Bu blog yazımızda vektör verilere uygulanan yakınlık analizlerinden farklı bir yöntem olarak, mesafeleri raster veriler üzerinden hesaplama yöntemlerine değineceğiz.

İşlem sonucu raster bir çıktı katmanı veren Öklidyen Mesafe (Euclidean Distance) analiziyle araçlarımızı tanımaya başlayalım:

Euclidean (Öklidyen) Mesafe Analizi

ArcGIS kullanarak birçok farklı yöntemle mesafe analizi yapabilirsiniz. Bunlardan en yaygın kullanılanlarından biri iki nokta arası mesafeyi doğrusal bir çizgi şeklinde hesaplayan Öklidyen mesafe analizidir. Öklidyen mesafe analizine kuş uçuşu mesafe de denir ve bu analizle Pisagor teoremine göre iki nokta arası en kısa mesafe hesaplanabilir. İki raster hücresi arası kuş uçuşu mesafeyi bulur, bunu bir kağıttaki iki nokta arasını cetvelle ölçmek gibi düşünebilirsiniz. Bunu yaparken rasterda belirlediğiniz hücrenin merkez noktasından hedef hücrenin merkez noktasına doğru hesaplama yapar.

Bu analizi geoprocessing (coğrafi işlem) araçlarından Euclidean Distance’ı kullanarak yapabilirsiniz.

Euclidean Distance, vektör verilerle veya raster verilerle yaptığınız analiz sonucunda, elinizdeki detaylara olan uzaklığı ölçüp çıktı olarak, her bir hücresinde (diğer bir adıyla pikselinde) sizin kaynak verinize olan uzaklığı değer olarak saklayan bir raster katman oluşturur.

Her hücre değeri kaynağa olan mesafeyi gösterir. A hücresinin değeri olarak görünen x A hücresiyle kaynak hücre arasındaki mesafedir.

Birden fazla kaynak hücreye uygulama yaptığınız yüzeylerde, çıktı katmanındaki her hücre değeri, bir kaynak hücreye yakınlığı verir ve bu da kendine en yakın olan kaynak hücredir.

Her hücre değeri en yakın kaynağa olan uzaklığı gösterir. Hücre A Kaynak 1’e en yakındır ve değeri arasındaki mesafeyi verir. Euclidean Distance aracı yatay ve dikey olarak hesaplamalar yapabilir.

Euclidean Distance aracı sonucu kuş uçuşu düz bir çizgi için verir ama yüzeyde dosdoğru şekilde ilerlemek her zaman mümkün olmayabilir, bu çizgi üzerinde ırmaklar ya da dik eğimler gibi çeşitli engeller olabilir. Bu gibi durumlarda maliyet ağırlıklı mesafe araçlarını kullanmak gerçekçi sonuçlar açısından daha doğru olur.

Euclidean Allocation

Euclidean Allocation aracı ise her hücrenin en yakın kaynağa olan kuş uçuşu mesafeye göre belirlendiği bölümlenmiş bir raster oluşturur. Eğer sadece bir kaynak varsa oluşacak rasterdaki bütün hücreler bu kaynak noktaya göre tahsis edilir.

Eğer birden çok kaynak nokta varsa oluşacak rasterdaki hücreler en yakındaki kaynağa göre belirlenerek tahsis edilir. Bu hücrelerin oluşturduğu alanları detayların bölümleri olarak düşünebilirsiniz. Bu bölümlerin şekli ve boyutu hücrelerin kaynağa olan mesafesi tarafından belirlenecektir.

Bu resimde yeşil hücrelerden birinin 1 ve 2. kaynak arasında eşit mesafede olduğunu görebilirsiniz. İki kaynağa da aynı mesafede olan bu hücreler program tarafından otomatik olarak bir kaynağa atanır. Burada bu 2. kaynak olmuştur. Euclidean Allocation’ı rasterdaki her hücrenin en yakın olan kaynağa göre bölümlenmesini istediğinizde kullanabilirsiniz. Araç sonuç olarak her hücrenin en yakın olduğu kaynağa göre değerini verecektir.

Euclidean Direction

Öklidyen yönelim her hücreden kaynak hücreye kuş uçuşu en kısa doğrunun yönelimi derece cinsinden verir. Euclidean direction’ın verdiği raster verideki her hücre değerleri en yakın kaynağa olan yolun açısını gösterir. Bunu aşağıdaki resimdeki gibi bir pusulanın, yüzeydeki her hücre için olduğunu düşünebilirsiniz. Her hücre içindeki değerler 1 ile 360 derece arasındadır ve 360 derece kuzeyi ifade eder.

Euclidean direction rasterında hücre değerleri azimuth derecelerine dayanmaktadır. Bu resimdeki örnekte hücrenin yönelim değeri 45 derecedir.

Bu resimde kaynak 1 noktası, A hücresine en yakın noktadır. İki nokta arasındaki doğru çizgi hattı A noktasından 1. kaynağa 15 derecelik bir açıdadır. A noktasının hücre değerine baktığımızda 15 yazdığını görürüz. Kaynak 2 ise B hücresinden 135 derecelik bir açıdadır.3. kaynak ise C noktasına en yakındır ve 320 derecelik bir açıya sahiptir. Gri hücreler ise 0 derecedir yani bir yönü yoktur.

Euclidean Direction sayesinde, “En yakın şehre ulaşmak için hangi yöne doğru seyahat etmeliyim?” gibi sorulara cevap bulabilirsiniz.

Euclidean Distance 

Bu resim yüzeydeki her konumdan kamp alanlarına olan mesafeleri simgelemektedir. Açık renklerde daha yakın koyu renkler daha uzaktadır.

 

 

 

 

 

 

Euclidean Allocation

Bu yüzey resmi her iki kamp alanı için lokasyon tahsisini göstermektedir. Yeşil alan A kampına yakındaki pikselleri (raster hücreleri), mavi ise B kamp alanına yakın olan pikselleri göstermektedir.

 

 

 

 

 

 

Euclidean Direction

Bu resim ise yüzeydeki her yerin kamp alanlarına olan pusula yönlerini göstermektedir. Oklar Euclidean Direction aracının çıktısı değildir, otomatik olarak yönleri göstermez. Bunu yapmak için çıktı raster katmanına Vector Field semboloji özelliğini uygulayarak haritanızda görüntülenmesini sağlayabilirsiniz.

 

 

 

 

 

Ağırlıklandırılmış Mesafe analizi:

Weighted distance analysis yani ağırlıklı mesafe analizi ArcGIS’deki başka bir mesafe analiz türüdür. Bir noktadan diğerine doğru bir çizgi çizmenin işinizi görmediği durumlar vardır. Bazı durumlarda analiziniz, birden çok mesafe sonucunu karşılaştırmanızı gerektirebilir. Örneğin A ve B noktaları arasında üç tane yol varsa bu yolları hız limiti, hava durumu, yol tipi gibi faktörlere göre ağırlıklandırarak en iyi rotayı belirleyebilirsiniz. En kısa yol her zaman en kısa yolculuk zamanını vermeyebilir. Eğim fazla olabilir veya hız limitlerinden dolayı şehir içinden geçen bir yol daha kısa olmasına rağmen çevre yolundan daha uzun bir yolculuk zamanı verebilir.

Bu resimde 2 kamp noktası arası 2 yol çıkarılmıştır. Sarı çizgi kuş uçuşu mesafeyi simgelerken siyah çizgi iki kamp noktası arası en hızlı yolu simgeler. Çünkü kuş uçuşu mesafe dağlık arazi yüzünden daha yavaş ilerlenecek ve ulaşım sürenizi uzatacak bir yoldur.

Bir konumdan diğerine potansiyel olarak çok sayıda yol olduğunda ve genellikle zaman gibi belirli bir kaynağı maliyet olarak kabul ettiğimiz durumlarda ağırlıklandırılmış mesafe kullanabilirsiniz.

Reclassification (Yeniden Sınıflandırma) ve Cost (Maliyet) Yüzeyleri

Genelde veriler doğrudan maliyetleri iletmez, bunu yapabilmeleri için dönüştürülmeleri lazımdır. Örneğin dik bir arazi yol yapım masraflarını arttırabilir yani arazinin eğimi bir maliyet faktörü olabilir. Eğim yüzdeleri yolun yapım maliyetlerinin az mı çok mu olduğu bilgisini bize direk vermez. Maliyetleri göstermenin yolu eğim değerlerini maliyet değerlerine TL cinsinden çevirmek daha iyi şekilde maliyetleri yansıtacaktır. Ya da ağırlıklandırarak göreceli bir değer sıralaması belirleyerek de bunu yapabilirsiniz.

Ağırlıklandırılmış mesafe analizlerinde maliyet faktörlerine bir sıralama yaparsınız ya da bir alanda yolculuğun verimliliğini belirleyen faktörlere değer vererek sıralama yaparsınız. Yüksek verimlilik gösteren değerlere sahip hücreler düşük bir değer alır ve düşük verimlilikle değerleri olan hücreler yüksek bir değer alır. Örneğin, hücre değerlerinde sürüş zamanlarını içeren bir rasterınız varsa ve yeniden sınıflayacaksanız, sürüş zamanı değeri 25 dakika olan bir hücreye 1 değeri verebilir ve sürüş zamanı 65 dakika olan bir hücre değerine 3 değerini verebilirsiniz. 25 dakikada kat edilen bir hücre 1 değerini alarak daha düşük bir değer alacaktır ama sıralama yaptığımızda 1. olduğu anlamına gelecektir. Böyle bir veri dönüşümünden sonra 25 dakikalık sürüş zamanına sahip raster hücreleri daha tercih edilen hücreler olacaktır. Bu dönüşümü yaptığımız işleme Reclassification yani yeniden sınıflandırma denir. Yeniden sınıflandırılmış bu rasterlara da maliyet yüzeyi denir.

Bir öznitelik tablosundaki sütunlarındaki değerler kar derinliklerinden hız sınırlarına ya da herhangi bir arazi özelliğinin sayısal değeri gibi herhangi bir değeri ağırlıklandırma yapmak için seçebilirsiniz. Bunu yaparken hangi özniteliklerin maliyeti etkilediğini belirlemek ve sonra bu özniteliklerin değerlerini sıralamak çok zaman alıcı bir işlem olabilir. Bunu belirlemek için uzmanlara ya da akademisyenlerin çalışmalarına başvurmanız gerekebilir.

Ağırlıklama ölçeğinizi bir aralık içinde belirleyebilirsiniz. Ağırlık ölçeği, en yüksek ve en düşük maliyeti kolayca ayırt edebilme konusunda yönetilebilir bir değer aralığı olacaktır. Örneğin 1 ila 9 arasında rakamlar verebilirsiniz. Burada 9 değeri 1 değerinden 9 kat maliyetlidir anlamına gelmez. En az masraflı hücreler 1 en çok masraflı hücreler de 9 değerine sahiptir anlamına gelir. Analizinizde birden çok maliyet faktörünü ele almak istediğinizde maliyet yüzeylerini aynı ağırlıklandırma ölçeğine göre yapmanız gerekir, bu sayede bütün maliyet yüzeylerini birbirleriyle işleme sokarak toplam maliyet yüzeyini elde edebilirsiniz. Buna ağırlıklı bindirme analizi de denir.

Kar derinliği hücre değerleri raster verisinden 1-9 ağırlık ölçeği kullanarak yeniden sınıflandırılarak maliyet yüzeyi oluşturulur. Karın en derin olduğu yerlerde zaman ve kaynaklar açısından daha masraflı olduğunu varsayarak, en yüksek kar derinliği değerleri 9 değerine atanır ve en düşük kar derinliği değerleri 1 değeri ile belirlenir.

Bu skalada eğim yüzdeleri kar derinliklerinde olduğu gibi 1-9 ağırlık ölçeğine göre sınıflandırılmıştır. Daha dik eğimler daha fazla zaman ve kaynağa mal olacağından eğimi en yüksek olan yerler 9 ve eğimi düz ve düze yakın olan yerler 1 değeriyle yeniden sınıflandırılmıştır.

Kar derinliği raster’ı ve eğim raster’ı aynı ağırlıklandırma ölçeğine göre yeniden sınıflandırıldığı için beraber işleme sokularak toplam maliyet yüzeyini elde edebiliriz. Maliyet yüzeylerini aynı ağırlık ölçeğinde yeniden sınıflandırdıktan sonra birleştirerek her hücre için toplam maliyeti belirleyebiliriz. Örneğin, eğim maliyeti 2 olan bir hücreyle kar derinliği maliyeti 1 olan bir hücre birleştirildiğinde toplam masraf 3 olur. Nihai maliyet yüzeyi en az maliyetli yol analizi (Least-Cost Path Analysis) için gereklidir.

Least-cost Path Analysis (En az maliyetli yol analizi)

Elde ettiğiniz toplam maliyet yüzeyiyle ArcGIS analiz araçlarını kullanarak maliyet ağırlıklı mesafe analizi yapabilirsiniz. En az maliyetli yol, maliyetin zaman, mesafe veya kullanıcı tarafından tanımlanan diğer ölçütlerin bir işlevi olduğu ve iki konum arasındaki en düşük maliyetli yoldur.

Least-cost path analizi bu yüzeyleri kullanarak iki nokta arasındaki en uygun maliyetli yolu belirlemenize yardımcı olur. Bu aracı kullanarak en ucuz şekilde bir boru hattını nasıl yapabileceğinizi belirleyebilirsiniz.

En az maliyetli yol analizi, kaynak hücreyi çevreleyen sekiz komşu hücreyi değerlendirir ve yolu en düşük değere sahip hücreye yönlendirir. Kaynak ve hedef birbirine bağlanana kadar bu işlem kendisini yineler. Tamamlanan yol, iki nokta arasındaki hücre değerlerinin en küçük toplamını temsil eder.

Bu örnekte analiz sonucu ulaşılan yol kaynaktan hedefe en kısa yolu vermemiştir ama en masrafsız yolu hücrelerdeki değerlere göre karşılaştırarak çıkarmıştır.

Kaynak ve hedef noktalardan oluşan herhangi bir kombinasyon least-cost path analizinin bir parçası olabilir, bir kaynaktan bir çok hedefe en düşük masraflı yolu hesaplayabileceğiniz gibi birçok kaynak noktadan da bir hedef noktaya en masrafsız yolu belirleyebilirsiniz.

Bu resimde en düşük maliyetli yol analiziyle kaynaktan hedeflere en uygun yollar çıkarılmıştır.

Least-cost path (En az maliyetli yol) analizi iş akışı

Aşağıdaki liste bu analizi yaparken izlemeniz gereken iş akışının bir özetidir.

  1. Ortak bir ağırlıklandırma ölçeği oluşturmak için rasterlarınızı yeniden sınıflandırma.
  2. Yeniden sınıflandırılmış rasterları birleştirerek toplam maliyet yüzeyinin oluşturulması.
  3. Toplam maliyet yüzeyini kullanarak maliyet mesafeleri ve yönelimleri yüzeylerinin oluşturulması.
  4. Maliyet mesafesi ve maliyet yönü yüzeylerini kullanarak en az maliyetli yolun belirlenmesi.

Aşağıdaki diyagram arazi kullanımı ve eğim katmanları kullanılarak en az maliyetli yolun oluşturulmasını gösterir.

Yakınlık/Mesafe analizleri hakkında daha fazla bilgi almak ve uygulamalarını öğrenmek için ArcGIS 3: Mekansal Analiz Uygulamaları eğitimimize katılabilirsiniz.

Daha fazla bilgi için: egitim.esriturkey.com.tr

Esri Türkiye 2018

ArcGIS Data Interoperability Bileşeni ile ArcGIS Pro Üzerinde Çalışmak

ArcGIS Data Interoperability bileşeni, mekansal veriler için bir ETL (Extract, Transform, Load) aracıdır ve Safe Software Manipulation Engine (FME) teknolojisini kullanılır.Bu bileşen, kullanıcıların Esri’nin orijinal veri formatları dışındaki evrensel mekansal veri formatlarını, CBS analizlerine entegre etmelerini sağlar. Kullanıcılar bu bileşenle birlikte birçok veri formatını doğrudan kullanabilir, içeri veya dışarı aktarabilir.

ETL, yani “Extract, transform and load” kavramları üç ayrı fonksiyona sahiptir.

  • “Extract” işlevi spesifik kaynak veya kaynaklardan gelen verinin okunmasını sağlar.
  • “Transform” işlevi ile verilerinizi belirttiğiniz kuralları kullanarak dönüştürebilir ve yeni veriler oluşturabilirsiniz.
  • “Load” işlevi ile elde ettiğiniz verileri belirtilen bir veri dosyasına ve formatına yazabilirsiniz.

ArcGIS Pro 1.2 sürümünden beri ArcGIS Pro içerisinde bulunan bu bileşen ile çok çeşitli işlemler yapabilirsiniz. “Interoperability” kavramıyla da eşleşen bu birlikte çalışılabilirlik hali daha kapsamlı çalışmalar gerçekleştirmenize olanak tanır. Farklı veri formatlarını aynı program üzerinde tüketebilmek veya bu veriler üzerinden yeni bir üretim gerçekleştirmek iş akış süreçlerinizde sizlere büyük kolaylık sağlayacaktır.

Interoperability Connection Eklenmesi

ArcGIS Pro üzerinden ekleyeceğiniz interoperability connection aslında elinizdeki farklı formattaki veriye bağlanmanıza ve bu veriyi görüntülemenize olanak tanır. Bu özellikle birlikte ;

  • Standart dosya uzantıları olmayan yani farklı formatları olan verileri görüntüleyebilir,
  • Varsayılan olmayan parameterleri kullanarak veri okunabilir,
  • Bu veriler için koordinat sistemi belirleyebilirsiniz.

Verinizi İçeri Veya Dışarı Aktarın

Data Interoperability bileşeni ile gelen araçlar “Quick Import” ve “Quick Export” araçlarıdır. Bu araç ile girdi olarak kullandığınız verinizi veri tabanına aktarabilirsiniz. Bu aracı bir model içinde kullanarak da daha fazla veriyi işleyebilir veya düzenleyebilirsiniz. “Quick Export” aracı ise formatlar arası verileri dönüştürmenize olanak tanır. Modeliniz içinde de kullanabileceğiniz bu Quick Export aracı ile verilerinizi farklı formatlarda son kullanıcılarınıza uygun halde dağıtabilirsiniz.

ArcGIS Pro Toolbox – Data Interoperability Araçları

Spatial ETL Aracı Oluşturun

Spatial ETL araçları temel format çevirilerinden karmaşık dönüşümlere, yeniden yapılandırma geometrisine ve özniteliklerine kadar çok çeşitli süreç ve veri akışlarına sahiptir. Bağımsız bir coğrafi işlem aracı olarak veya bir Python ile kodlanmış bir aracın parçası olarak kullanılabilirler. Örneğin Spatial ETL aracını;

-Öznitelikleri filtrelemek ve diğer detay sınıflarıyla birleştirmek,

-Öznitelik değerlerini kullanarak on the fly biçimde yeni benzersiz detay sınıfları oluşturmak,

-Verinizi test kriterlerine göre ayırmak,

-Koordinat değerlerinden çizgi detayı oluşturmak için kullanabilirsiniz.

Spatial ETL aracı .fmw dosyasını referans alan veya içeren bir coğrafi işlem (geoprocessing) aracıdır. Bu araç, Workbench aracınızın ArcGIS Pro’da kullanılmasını sağlar. Bu iş akışını yürütmek için, gereksinimlerinize en uygun ETL aracını kullanmanın birkaç yolu bulunmaktadır. Bunlardan biri ArcGIS Pro veya FME Desktop yazılımında oluşturulmuş bir .fmw dosyanız bulunuyorsa .fmw dosyanızı bir ETL aracına ekleyerek ArcGIS Pro içerisinde kullanabilirsiniz. Böylelikle .fmw dosyanızı başkalarıyla paylaşabilir veya bu dosyayı bir coğrafi işlem (geoprocessing) içinde çalıştırabilirsiniz. .fmw dosyasını bir araç kutusuna ekleyerek bunu tek bir araç kutusu (toolbox) olarak paylaşarak kullanıcılarınızın bu çalışma alanını görmesini sağlayabilirsiniz. Bu yöntemle, birden çok .fmw dosyası için birden çok ETL aracınız varsa bunları tek bir araç kutusunda toplayabilirsiniz.

Bir örnek üzerinden oluşturacağımız Spatial ETL aracını siz de kendi iş akışınıza uygun şekilde yapılandırarak farklı veri formatları için https://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/data/data-interoperability/supported-formats-with-the-data-interoperability-extension.htm bağlantısını inceleyebilirsiniz.

LAZ Dosyalarını LAS Dosyalarına Dönüştürmek İçin Bir Spatial ETL Tool Oluşturun

ArcGIS Pro 2.1 sürümüyle birlikte ZLAS ve LAZ formatındaki lidar verilerinizi ArcGIS Pro içerisinde “Create Scene Layer Package” aracıyla nokta bulutu okuşturarak görüntüleyebilirsiniz. LAZ dosyalarını herhangi bir nokta bulutu oluşturmadan görüntüleyebilmek için örnek bir Spatial ETL aracı oluşturacağız. Bu araçla birlikte LAZ uzantılı dosyalarınızı LAS dosyalarına dönüştürebilirsiniz

  1. Catalog panelinden araç kutusuna tıklayarak New > Spatial ETL Tool seçeneğine tıklıyoruz.

ArcGIS Pro Araç Kutusu Spatial ETL Tool Aracı Oluşturulması

2. Açılan araç özellikleri penceresinden oluşturacağımız araca bir ad ve takma ad belirliyoruz, çalışma alanı içinse bir klasör yolu belirtiyoruz.

Yeni ETL Aracı Oluştururken Araç Özellikleri Paneli

3. “OK” butonuna tıkladığımızda Generate Workspace penceresi karşımıza çıkıyor burada dönüştürmek istediğimiz veri kümesini ve dosya yolunu; hedef formatı ve dosya yolunu belirliyoruz.

4. “OK” butonuna tıklayarak seçimlerimizi tamamlıyoruz. Workbench panelinde üst kısımda yer alan “Run Translation” butonuna tıkladığımızda aracı çalıştırmış olacağız. Dönüşüm sonunda log kayıtlarında “Translation was SUCCESSFUL” yazısını görebilirsiniz.

FME Workbench

FME Workbench farklı format ve uygulamalar arasındaki veri taşınması/çevrilmesi amacıyla iş akışları oluşturan bir uygulamadır. Bu uygulamayla birlikte farklı veriler üzerinde tekrarlayarak kullanabileceğiniz iş akışları oluşturabilirsiniz. Workbench içerisinde iş akışlarını iki farklı yolla oluşturabilirsiniz :

Yeni bir ETL aracı oluşturuyorsanız yukarıda da belirttiğimiz gibi .fmw Workbench dosyası varsayılan olarak üretilecektir. Workbench uygulaması başladığında mekansal bir ETL aracına referans verecek ve verinizle çalışmaya hazır durumda olacaktır.

Workbench’i çalıştırmanın bir diğer yolu ise ArcGIS Pro>Analysis sekmesi ve Data Interoperability grubu altındaki Workbench butonudur. Bu buton aracılığıyla varolan bir .fmw dosyasını açabilir veya yeni bir iş akışı oluşturabilirsiniz. Daha sonra bu .fmw dosyasını bir mekansal ETL aracını için referans gösterebilirsiniz.

ArcGIS Pro Arayüzü Workbench Butonu

Esri Türkiye, 2018

Yararlı Kaynaklar :

  • https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-data-interoperability/overview
  • https://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/data/data-interoperability/what-is-the-data-interoperability-extension.htm
  • https://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/data/data-interoperability/a-quick-tour-of-data-interoperability.htm
  • https://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/data/data-interoperability/supported-formats-with-the-data-interoperability-extension.htm
  • https://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/data/data-interoperability/spatial-etl-tools.htm

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.

ArcMap Kartografik Gösterim Yetenekleri ile İleri Düzey Sembol Yönetimi

Coğrafi bilgi sistemlerinde; verilerin okunabilirliğini sağlamak adına haritaları doğru görselleştirmek, verilerinizi sayısallaştırmak kadar önemlidir. ArcMap, işte bu görselleştirmeleri mekansallık ve bilimsellikten uzaklaşmadan yapabilmek adına Representation özelliği ile çözüm getirmiştir. Bu yazıda ilgili aracın yeteneklerinden kısaca bahsedilecektir.

Representation formatı ile Feature Class veri tipindeki katmanlarda çalışılabilmektedir. Çünkü bu yetenekler, veritabanında bir domain yapısıyla çalışır. Bu sayede aşağıda verilen örneklerdeki gibi durumlarda sembol kontrollerini gerçekleştirebilirsiniz.

Nokta geometrisine sahip bir katmanı ele alacak olursak; mekansal verilerinizi haritalarken ya da haritalarınızı çıktıya hazırlarken, birbirine oldukça yakın olan detaylara ait sembollerde zaman zaman çakışmalar meydana gelebilir. Standart semboloji teknikleri ile bu çakışmalar ortadan kaldırılamaz. Bilinen haliyle bu çakışmalar ortadan kaldırılmaya çalışılırsa da veride konum bilgisi anlamında gerçeklikten uzaklaşmalar meydana gelebilir. Bu gibi durumlarda ileri düzey düzenleme araçlarından faydalanılmaktadır. Benzer bir durum poligon geometrisine sahip verilerin sembollendirilmesinde de gerçekleşebilir. Örneğin, projenizde poligon geometrisine sahip bir Park katmanı olduğunu varsayalım. Bu park katmanını çeşitli ağaç sembolleri ile görüntülemek istiyorsunuz. Bu durumda kendi sembolünüzü oluşturarak verinizi görüntüleyebilirsiniz. Ancak söz konusu sembollendirmeyi yaptıktan sonra harita yayılımı değişikliğinde sembollerin dinamik bir halde değiştiğini gözlemlersiniz. Bu dinamikliği kontrol altına almak için de Representation yeteneklerini kullanmalısınız. Yazının devam eden adımlarında bu durum örnek ve görseller ile birlikte açıklanacaktır.

Görselde bulunan Parks katmanı, yeşil renkle gösterilmektedir. Şimdi kendi sembolümüzü oluşturacağız.

Yukarıdaki görselde olduğu gibi, poligon katmanı için kendimize ait bir semboloji oluşturduk ve aşağıdaki görüntüyü elde ettik.

Ancak var olan haliyle, harita yayılımı her değiştiğinde semboller yer değiştirmekte, sembole komut olarak verdiğimiz rastgele dağılım özelliği devreye girmektedir. Ayrıca ağaçları temsilen seçtiğimiz yeşil semboller detay sınırına takılmakta ve neredeyse hiç biri bütünüyle poligon içinde görülememektedir.

Şimdi bu durumu kontrol altına alabilmek için, bir çok ileri seviye yeteneğe sahip olan Representation formatına geçiş yapacağız.

Representation formatına geçiş yapabilmek için ilgili katmana “Convert Symbology to Representation” komutu verilmelidir.

“Convert Symbology to Representation” penceresinde, Representation formatının gerekliliklerinden olan RuleID ve Override sütunlarına ve Representation kuralına verilecek isimler belirlenir. Çünkü bir veritabanı veya bir katman, birden fazla Representation kuralına sahip olabilir. Bu gereklilikler tamamen, Representation formatının Domain ve Domain’e bağlı kural yapısı ile çalışıyor olmasından kaynaklıdır.

Representation formatına geçildiğinde, katmana ait Layer Properties>Symbology sekmesinde Representations adında yeni bir sembollendirme seçeneği geldiği görülür.

İşte bu bölümde, poligonu temsil edecek her bir desenin boyut, açı ve dağılım gibi özellikleri yönetilebilir durumdadır.

Biz bu uygulamada biri açık yeşil ve büyük, diğeri koyu yeşil ve küçük olan iki ayrı sembol seçmiştik. İlerleyen adımlarda bu semboller yönetilecektir.

Representation özelliklerini düzenleyebilmek için, Editor’un Start Editing durumunda olması gerekmektedir. Ayrıca, bu düzenlemeleri yaparken Representation araç çubuğu da gerekli olacaktır. Düzenlenmek istenen Representation, Representation araç çubuğunda bulunan Select Tool ile seçilmeli ve ardından Representation Properties penceresi açılmalıdır.

Sembol üzerinde değişiklikler yapabilmek için Representation Properties penceresinde bulunan ve aşağıdaki görselde kare içine alınmış olan ikona çift tıklayarak Representation Marker Selector penceresi açılır ve Properties butonuna tıklanır.

Açılan Marker Editor penceresinde Create Polygon komutu aracılığıyla sembole eklemeler yapacağız.

Sembole ekleme yaptıktan sonra, Marker Editor penceresinin alt kısmında bulunan “Add new stroke layer” komutu ile, yapılan eklemenin dış sınırını oluşturacak ve renklendireceğiz.

Sembol değişikliğinden sonra Parks katmanı aşağıdaki gibi sembollendirilecektir.

Şimdi de sembollerin büyüklükleri üzerinde değişiklikler yapacağız. Bu işlem için Layer Properties>Symbology>Representations metoduna gidilmelidir. Katman görüntülenirken açı yeşil ve büyük olan sembolün daha belirgin olması için boyutu, diğer sembolden daha büyük olarak ayarlanacaktır. Bu işlemleri yapabilmek için, sürecin başında açılan Editor, Stop Editing durumunda olmalıdır.

Yapılan son ayarlamalar ile elde edilen görüntü görseldeki gibi olacaktır.

Sembollerin bütünüyle poligon içinde kalması istenmektedir. Bunun için, yine Layer Properties>Symbology>Representations alanında, ilgili markerların her biri için yerleştirme komutları bulunmaktadır.

 

Clip markers at boundary: Sınıra gelen sembolleri sınırın bittiği hattan keser.

Clip markers at boundary metodu ile gösterim

Whole markers cross boundary: Semboller detay sınırının dışına taşsa bile bütünüyle gösterilir.

Whole markers cross boundary metodu ile gösterim

No markers touch boundary: Detayın sınırlarına değecek olan semboller gösterilmez. Semboller bütünüyle poligon içerisinde olacak şekilde yerleştirilir.

No markers touch boundary metodu ile gösterim

Daha detaylı bilgiler için linke tıklayabilirsiniz.

Esri Türkiye, 2018

Bu yazı için bir etiket bulunmamaktadır.