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 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.

Bu yazı için bir etiket bulunmamaktadır.
Esri Business Analyst Web App’e Veri Ekleme Yöntemleri

Esri Business Analyst Web App’e Veri Ekleme Yöntemleri

Business Analyst Web App ve Veri

Business Analyst, ekleyebileceğiniz veriler ve gönderilen veriler dahil olmak üzere birden çok kaynaktan veri kullanabilir.

İçerdiği veriler

Business Analyst, ilgili demografik, tüketici ve iş verilerinin geniş bir veri kümesidir. Veriler, güçlü bir iş araması, sürüş zamanı analizi için sokaklar, 135’den fazla ülkeden ulusal nüfus sayımı verileri, pazar bölümlendirme katmanları ve daha fazlasını içerir. Veri seti, sahip olduğunuz Business Analyst yazılımına bağlı olarak farklı şekillerde teslim edilir.

Business Analyst verileri genellikle yılda bir kez cari yıl tahminleriyle ve yıllık sayımlara dayanan beş yıllık tahminlerle günceller ve yayınlar. Bu veriler, Business Analyst Web App veya Business Analyst Desktop ile erişilse de aynıdır. Business Analyst Web App’te, veriler% 100 çevrimiçi ortamda barındırılır. Business Analyst Desktop’da, ArcGIS Online kurumsal hesabınızda oturum açarak aynı çevrimiçi hizmete erişebilir ve verileri bağlantısız bir ortamda çalışacak şekilde indirebilirsiniz.

Dış veriler

Business Analyst ayrıca, kendi harici verilerinizi analiz etmenize yardımcı olur. Herhangi bir MXD’ye veri ekledikçe, Business Analyst Desktop’a harici veri katmanları ekleyebilirsiniz. Katmanları Catalog’dan sürükleyebilir veya Standart araç çubuğundaki Veri Ekle düğmesini kullanabilirsiniz. Bu katmanlar, ArcGIS Online’dan veya şirket içi portal organizasyonunuzdan shapefile, feature class ve sunucuda barındırılan katmanlar olabilir.

Business Analyst Web Uygulaması’nda, birkaç farklı yöntem kullanarak kendi veri katmanlarınızı ekleyebilirsiniz:

  • Verileri shapefile, elektronik tablo veya .csv dosyası gibi yerel bir kaynaktan alabilirsiniz.
  • ArcGIS Online’dan vektörel bir katmanı veya web haritası alabilirsiniz.

Verileri, renk kodlu haritalar, raporlar ve daha fazlası için bir değişken olarak bir veri alanına erişmenizi sağlayan özel bir veri ayarı olarak içe aktarabilirsiniz.

Verileri kişiselleştirme için seçenekler

Özel veri katmanları

Kuruluşunuzdaki verileri Esri’nin demografik ve müşteri verilerine eklemek için özel katmanlar oluşturabilirsiniz. Ayrıca, özel veri katmanları, ArcGIS Online kuruluşunuz aracılığıyla paylaşıldıkları için birlikte çalışabilirliğe olanak tanır. Bu veriler gruplar, tüm organizasyon veya genel kullanıcı ile paylaşılabilir. Business Analyst Desktop’da özel veriler oluşturabilir ve bunu Business Analyst Web App uygulamasında kullanabilir, ayrıca Business Analyst Web App uygulamasında oluşturulan özel verileri paylaşabilir, böylece kendi verilerinizin Business Analyst Desktop’da kullanabilmesini sağlayabilirsiniz. Özel veriler kendi demografik verilerinizi, tahminlerinizi, iş istatistiklerinizi, tüketici harcama bilgilerinizi ve daha fazlasını kullanabilir. Veriler aşağıdaki örneklerden herhangi biri olabilir:

  • Perakende mağaza yerleri için satış rakamları
  • Sigorta müşterileri için prim bilgisi
  • Finans sektöründe hesap bakiyeleri
  • Son zamanlarda satılan gayrimenkul özellikleri

Özel Değişkenler

Mevcut verileri yeni yollarla yorumlayabilmek için Business Analyst ile özel veri değişkenleri de oluşturabilirsiniz. Örnekler, özel bir yaş aralığı, hane geliri ve diğer değişkenler. İki veya daha fazla mevcut değişkenden bir değişken oluşturmak için matematiksel operatörleri kullanabilirsiniz. Örneğin, kişi başına satış rakamını elde etmek için nüfusun bölünmüş olduğu bir alanda satış bilgisi gereklidir. Veya nüfus yoğunluğunu elde etmek için toplam nüfusu bölgelere ayırabilirsiniz. Basit bir sayı yerine bir nüfus alanını ortalama veya yüzde olarak ayarlayabilir veya özel gelir hesaplamaları oluşturabilirsiniz. Bu işlevsellik, Business Analyst Web Uygulaması ve Business Analyst Desktop’da kullanılabilir.

Kendi verilerinizi ArcGIS Business Analyst’te kullanmak için;

www.bao.arcgis.com üzerinde oluşturduğunuz haritanız üzerine ArcGIS Online’da paylaşılan bir veri ya da bilgisayarınızda bulunan bir katmanı ekleyebilirsiniz. Bunun için birkaç farklı yöntem bulunmaktadır. “Add Data” butonuna tıkladığınızda karşınıza çıkan seçeneklerden kısaca bahsedeceğiz.

Custom Data Setup: Business Analyst Web uygulamasında erişilebilir bir servis katmanı kullanmanıza olanak tanır. Erişilebilir servis katmanı, herkese açık olarak paylaşılmış veya başka bir kullanıcı tarafından sizinle paylaşılmış olan bir katmandır. Söz konusu katmanları Custom Data Setup ile Business Analyst’te kullanabileceğiniz veriler haline getirirsiniz. “Get Started” butonuna tıklayarak başlayabilirsiniz.

Custom Data Setup penceresinde bulunan “Enter URL for a layer” alanında, haritaya eklemek istediğiniz erişilebilir bir servis katmanına ait “Service URL” bilgisini girerek, dilediğiniz katmanı haritanıza ekleyebilirsiniz.

“Browse for a layer” butonuna tıkladığınızda ise, kuruluşunuzun ArcGIS Online ya da ArcGIS Enterprise envanterinde bulunan katmanlara doğrudan erişip, Business Analyst ile yapacak olduğunuz analizlere ekleyebilirsiniz.

Service URL ile bir servis katmanı eklemek için; Eklemek istediğiniz katmanın Service URL’i, örneğin bu katman Living Atlas’tan çekmek istediğiniz bir Feature Layer ise, aşağıdaki görselde görünen alandan kopyalanabilir.

Browse for a layer komutu ile katman eklemek için; Bu buton ile kuruluşunuzun Content alanına giderek, dilerseniz kendi paylaştığınız bir katmanı, dilerseniz de organizasyonda paylaşılan bir katmanı Business Analyst Web App’e ekleyebilirsiniz. Açılan “Select Layer” penceresinden seçeceğiniz katmanı kolaylıkla ekleyebilirsiniz.

 

 

Web Maps and Layers: Browse for a layer komutu ile benzer işleve sahiptir. Bu buton ile kuruluşunuzun Content alanına giderek, dilerseniz kendi paylaştığınız bir katmanı, dilerseniz de organizasyonda paylaşılan bir katmanı Business Analyst Web App’e ekleyebilirsiniz. Açılan “Web Maps and Layers” penceresinden seçeceğiniz katmanı kolaylıkla ekleyebilirsiniz.

 

 

Import File:  Analizleriniz için bir excel dokümanı ya da shapefiledan adresleri eklemenizi sağlayan metottur.

Bu metot ile shapefile dokümanını içe aktarırken (import) dikkat edilmesi gerekenler:

  • Sıkıştırılmış .zip dosyalarını içe aktarabilirsiniz; diğer sıkıştırma formatları şu anda desteklenmemektedir.
  • 1000’den fazla detay içeren dosyalar alınamaz.
  • Shapefile’ın boyutu 3 MB’dan küçük olmalıdır.
  • ZIP arşivi, shapefile formatının içerdiği .shp, .shx, .dbf ve .prj dosyalarını içermelidir.
  • ZIP arşivinde sadece bir shapefile olmalıdır.
  • Multipatch veya multipoint geometriler içeren shapefile dosyalarını içe aktaramazsınız.

 

 

 

 

 

Varlık Yönetiminin Temeli Neden CBS’dir?

Kurumsal Varlık Yönetimi (EAM-Enterprise Asset Management) Neden CBS’ye İhtiyaç Duyar?

               Kurumsal Varlık Yönetimi (EAM) yapılandırma ve entegrasyonu tek seferlik bir proje olmamasından dolayı kuruluşunuzun her seviyesinde, zaman, yoğun emek ve bağlılık gerektirir. Varlık yöneticilerinin varlık yönetimi programlarını akıllı ve etkili bir şekilde tasarlayıp gerçekleştirmelerine nasıl yardımcı olduğunu anlatmaya çalışayım.

Bildiğiniz gibi, geçtiğimiz birkaç yıl süresince, farklı platformlardaki verilere erişim ve entegrasyon seviyeleri CBS ile birlikte varlık yönetiminde bir devrim niteliğinde çok önemli rol oynadı. Çünkü veriler varlıklara içerik ve farklı bağlamlar kazandırıp bizleri analitik olarak bilgilendirerek, doğru karar vermeye yönlendirerek destekledi. Bu da varlık yönetiminin önemli kritik başarı faktörlerindendir. Varlık yönetiminin ayrıntılarına girmeden önce, bu yazı bağlamındaki varlık nedir onu tanımlayalım.

Varlık olarak neleri tanımlarız?

Varlık yönetimi için uluslararası standartı olan ISO 55000’e göre varlık, bir kuruluşun potansiyel veya fiili bir değeri olarak tanımlanır. Fiziksel tüm varlıklar geçen her zaman içerisinde yaşlanır, eskimeye yüz tutar.

Gerçek hayattan pratik örnekler verecek olursak; Elektrik dağıtım varlıklarından trafolar, yer üstü, yer altı şebekeleri ve direkler gibi, çevremize bakacak olursak köprüler ve yollar gibi, Su dağıtım varlıklarından hidrantlar, pompa istasyonları ve su depoları gibi, kamu varlıklarından bina ve teçhizatları gibi işletme varlıklarının varlığını görürüz. Dağıtım varlıkları ve tesis özelliği olan diğer tüm varlıkların değerleri, özellikle iyi yönetilmedikleri takdirde zaman içinde değer kaybederler. Diğer yandan varlık yönetimiyle entegre çalışan bakım hizmetleri yönetimiyle bu varlıklar değerini korumaktadır.

Konumun Bütünleştirici Dehası

               Veriler, bir varlığın en iyi nasıl yönetileceğini belirlememize yardımcı olur; verinin ve varlığın yaşam döngüsünü ve maliyetlerini, işlevini yerine getiremediği takdirde kuruluş için bir risk olup olmadığı veya işletmede ne kadar süreyle bir varlık olarak kalacağı bunların başında gelmektedir. Varlık bilgisi, varlığa ait verinin yaşam döngüsü ve varlık hiyerarşisinin iyi belirlenmesi bir varlık yönetim sistem başarısı için kritik öneme sahiptir. Bu verinin kullanımını ve doğruluğunu en üst seviyeye taşımak için, onu merkezileştirmek esastır. Yukarıda saydığımız ve kritik başarı faktörleri olarak rol oynayan etkenleri yönlendiren konumun bilimini (The Science of Where©) kullanarak varlık bilgisini tek bir merkezden yada birbiriyle entegre edilmiş ve konuşan sistemlere bağlı çalışan veritabanı yönetimiyle de merkezileştirebilirsiniz.

Konumun bilimi, ortak paydaya yer veren kurumlarda CBS ile entegre edilmiş Kurumsal Varlık Yönetimi (EAM) Sistemi için doğal bir seçimdir.

Varlıkların Etkin Yaşam Döngüsü Yönetimi

           Bir Kurumsal Varlık Yönetim Sistemi, varlıkların maliyet etkin yaşam döngüsü yönetimi yoluyla hedeflerine en uygun ve sürdürülebilir bir şekilde ulaşması için bir organizasyonun sistematik ve koordineli faaliyetleri ve uygulamaları olarak tanımlanmaktadır.

Bazı kuruluşlar için Kurumsal Varlık Yönetim Programları kurma düşüncesi yıldırıcı olabilmekte tabiiki. Ama bu işi deneyimlemiş başarılı olan yada olamayan kurumlar Varlık yönetiminin bir dizi yazılım satın almaktan daha fazlası olduğunu çok iyi biliyorlardır. Bu bağlamda beklenen hizmet seviyesini sağlamak, sistemleri (insanlar, veriler, süreçler, yazılım, donanım vb.) kurmakla ilgilidir. Kuruluşun açık ve köklü bir Varlık Yönetimi Politikası, kapsamlı bir Varlık Yönetimi Stratejisi tarafından tanımlanır ve yönetilir. Açıkça tanımlanmış bir strateji, programın sürdürülebilirliğini, kalitesini ve yapısını geliştirecek ve iş biriminin varlık yönetim planlarının geliştirilmesine yönelik kurumsal rehberlik ve yönlendirme sağlayacaktır.

Bir varlık yönetimi programı başlatmaya karar verdiğinizde, şu iki önemli soruyu bilmek yararlı olur: Elimde hangi bilgi var? Ve bu konuda ne yapmalıyım? Eğer bu soruların yanıtlarını kolayca veremiyorsanız Esri’nin Kurumsal Varlık Yönetimi’nde CBS’yi kullanma kılavuzunda tavsiye ettiği bu yedi aşamalı yaklaşımı izlemek nispeten daha kolaydır.

Kurumsal Varlık Yönetimi’ye giden yolu görselleştirmeye yardımcı olmak için uzmanlar sırayla ayarlanmış beş aşamayı önerir. İyi yapılandırılmış bir varlık yönetim planının ardından, her aşama sizi Temel’den Kurumsal’a taşıyacaktır.

ISO 55001 Olgunluk Seviyelendirmesi

Bir Varlık Yönetim planı oluştururken, neyin dahil edileceğini ve planlanacağını belirtmek de önemlidir. Kurumsal Varlık Yönetim Sistemi, aşağıdaki gibi tanımlanan üç temel bileşenden oluşur:

  • A System of RecordTemel veri bileşenlerinin oluşturduğu sistem
  • A System of EngagementVerileri, dahili ve harici olarak paylaşmayı ve etkileşimi sağlayan sistem
  • A System of InsightEyleme dönüştürülebilir kararların izlendiği ve takip edildiği sistem

A System of Record, Varlık Yönetim Sisteminiz için temel oluşturur. Verimliliği sağlayan ve verilerinizde güvenirliği inşa eden merkezi bir yönetim yapısı sağlar.

A System of Engagement, sisteminizdeki verilerle ve entegre olunacak dış sistemlerdeki verilerle paylaşım ve etkileşimi sağlayan, kuruluşunuzun yapısını yansıtarak iyi tanımlanmış, birimler arasındaki işbirliğine ait iş akışları aracılığıyla hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olacaktır.

A System of Insight, veriler ışığında tanımlanacak karmaşık ve analitik yeni ilişkileri, modelleri ve eğilimleri ortaya çıkarabilen, eş zamanlı konumsal tespit ile görselleştirme amaçlı mekansal, tablo ve grafik/gösterge tablosu analizi üretmenizi sağlar. Elektronik tablolarda gördüğümüz üzere satır ve sütunlardan oluşan bir tabloya bakmak ve veri kümesinde neler olup bittiğini anlamak gerçekten zordur. Eğer bir de bu tablonuzun milyonlarca satırdan oluştuğunu düşündüğümüzde içinden çıkılamaz bir hal alabilecektir. Bu bileşen aracılığıyla verilerimizin görsel tasvirini ve bunun anlamını, haritaları, uygulamaları, grafikler ve gösterge panolarını hızlı bir şekilde oluşturup organizasyonunuzda etkileşimde olduğunuz paydaşlara dağıtım ve paylaşımınızda sizin vazgeçilmez yardımcınız olacaktır.

Örneğin bir Insight Sistemi, aşağıdaki sorularınızın cevaplarını size hızlıca verebilir:

  • Dağıtım sisteminizdeki 2 saati geçen kesinti sayısı kaçtır ve nerededir?
  • Arıza birimleri, müşterilerin ihtiyaçlarını en iyi şekilde karşıladıkları yerlerde mi konumlanmış?
  • Optimize edilmiş bakım planlarına sahip yüksek öncelikli varlıkların yüzdesi nedir?
  • Yenileme zamanı gelmiş varlıkların bu yıl öngörülen bütçesi ne kadardır? Yenileme planlarımı sık arıza şikayeti alınan konumlara göre nasıl revize edebilirim?

Güçlü Bir Varlık Yönetim Platformu

ArcGIS platformu, bir Kurumsal Varlık Yönetim programının gereksinimlerini karşılamak için bulut (cloud) ve yerinde (om-prem) çözümler ve uygulamalar ile güçlü bir varlık yönetim platformudur. Kuruma ait envanter niteliklerinin üretilmesine, yönetilmesine ve görselleştirmesine, zamandan ve paradan tasarruf etmesine ve hizmet ömrünün en üst düzeye çıkarılmasına olanak tanır. Varlık Yönetim Birimi ekiplerinin bir varlık envanterini tamamlamasına, hizmet seviyelerini belirleyip ölçmesine, rolleri ve sorumlulukları tanımlamasına, riski tanımlayıp hesaplamasına ve varlık yenileme maliyetlerini tahmin etmesine yardımcı olur.

Kurumsal Varlık Yönetim programında farklı düzeylerde işbirliği gerektiren birçok hareketli parça vardır. Ayrıca ESRI, programınızı oluştururken ve bunu işler hale getirirken uzman tavsiyesi alarak sizin çözüm bulmanıza yardımcı olur. İçinde bulunduğunuz aşamaya bakılmaksızın – bir ArcGIS çözüm yapısı, bakım yönetimi ve izinlerine yönelik çözümleri benimsemek isteyen ileri düzey bir kullanıcı olarak plan yapmaya yeni başlıyorsanız Esri Türkiye olarak hedeflediğiniz yapıyı kurmanıza imkan verecek çözümlere ulaşmanızda size destek veriyor olacağız.

Unutmayın Varlık Yönetim Sistemi programı tek seferlik bir proje değildir. Kuruluşunuzun her seviyesinden zaman, sabır ve bağlılık gerektirir.

Önemli olan karar vermek ve faydaları konusunda hedeflediklerinizi gerçekleştirmeye başlamaktır!

Bu yazı için bir etiket bulunmamaktadır.

Area Solar Radiation Aracı İncelemesi

 Meteoroloji, enerji şirketleri, inşaat mühendisliği, tarım ve ekolojik araştırma gibi bir çok alan için yararlı olan güneş enerjisinin anlamlandırılabilmesi ve yorumlanabilmesi için büyük kolaylık sağlayan solar radyasyon aracını inceleyeceğiz.

Örneğin, bir bölgenin bir zaman dilimi boyunca ne kadar güneş aldığının bilgisi, bir kayak tesisi için yeni bir alanın belirlenmesinde veya optimal büyüme için özel mikro iklim koşullarının gerekli olduğu özel mahsullerin yetiştirilmesi için en iyi konumların belirlenmesinde yararlı olabilir. Başka bir örnekte, orman yangınlarının davranışlarını tahmin etmek ve en iyi yangın söndürme yöntemleri ile ilgili kararlar almak için insolasyon haritalarının önemi kanıtlanmıştır. İnşaat mühendisliği ve şehir planlaması için, ensolasyon, optimum yerleri belirlemek için kullanılan uygunluk modelleri için önemli bir girdi olabilir.

Solar Radiation analiz araçları yatay bir alanda veya belirlenen özel konumlarda Rich(1990) ve arkadaşlarının(1994) geliştirdiği ve daha sonra ileri düzeye Fu ve Rich’in taşıdığı yarıküresel görüş açıklığı algoritmasıyla güneşlenme süresini hesaplar.

Bu yazı, Esri Türkiye’nin 2017 yılında düzenlemiş olduğu Genç Bilginler Yarışması’nın kazananı Balca Ağaçsapan ve ekibine ait “İnsansız Hava Aracı Verileri Kullanılarak Bina Çatılarının Fotovoltaik Potansiyellerin CBS Tabanlı Değerlendirilmesi” başlıklı projede kullanılan önemli araçlardan bir tanesi olan “Area Solar Radiation” aracına ait parametrelerin kısa bir incelemesidir.

 

 

Input raster: Yükseklik bilgisini barındıran raster verinin (DEM) tanımlandığı alan.

Output global radiation raster: Girdi verisinin her bir konumunda hesaplanan toplam solar güneşlenmenin kaydedileceği çıktı küresel radyasyon verisi. Birimi metrekareye bir saatte düşen watt cinsindendir (WH/m²).

Latitude (optional): Alana ait enlemin tanımlandığı alan. Birimler on’luk derece cinsindendir ve bu birimler; alan kuzey yarımkürede ise pozitif, güney yarımkürede ise negatif olarak değer alırlar. Mekansal referans barındıran veriler için; ortalama enlem otomatik olarak hesaplanır, eğer mekansal referans barındırmıyorsa enlem değeri varsayılan olarak 45 derece enlemi gelir.

Sky size/ Resolution (optional): Gökyüzü ve Güneş haritaları rasterlarında görülebilir alan için gökyüzü boyutu ve netlik(çözünürlük) ayarının yapıldığı alan. Birimi hücrelerdir. Varsayılan olarak bırakılırsa 200’e 200 hücre matrisine sahip bir raster üretilir.

Time configuration (optional): Hesaplamalar için bir zaman periyodunun ayarlandığı alandır.

Special days: Gündönümü (yaz ve kış) ve ekinokslar için solar güneşlenmeyi hesaplar. İlkbahar ve sonbahar ekinoksları aynı kabul edilir.

Within a day: Tek bir gün içinde belirlenen zaman periyodunda hesaplama yapar. Bu seçenek seçildiğinde Date/Time settings penceresindeki parametreler seçtiğiniz tarihin yılın kaçıncı gününe denk geldiğini gösteren bir kutucuğa (day number of the year) ve  Start ve End time kısmında da bu seçtiğiniz tarihte analizi gerçekleştirmek istediğiniz saat aralığını belirleyebilirsiniz. Başlangıç ve bitiş saat aralığını belirlerken kutucukların yanında bulunan saat butonu yardımıyla Yerel Standart Zaman veya Yerel Güneş Zamanı arasında seçim yapabilirsiniz. Bu alanda alanınıza ait boylam derecesi ve saat dilimi belirlemelerini yapabilirsiniz.

Multiple days in a year: Bir yıl içinde belirlenen birden fazla günlük periyodlar dahilinde hesaplama yapar. Yıl, Başlangıç günü ve Bitiş günü belirlenir. Bitiş günü, Başlangıç gününden önce girilirse; Bitiş günü bir sonraki yıla ait olarak kabul edilir. Varsayılan olarak gelen değer Başlangıç gününü Julian takvimine göre (belirlenen tarihin, yılın kaçıncı günü olduğu) 5, Bitiş tarihini ise 160 alır. Başlangıç ve Bitiş tarihlerini girebilmeniz için bu kutucukların yanına ayrıca bir Takvim ikonu yerleştirilmiştir.

Whole year monthly interval: Bütün bir yıl boyunca, aylık fasılalar halinde bir hesaplama yapar. Bu seçenek seçildiğinde alt kısımda bulunan “Create outputs for each interval (optional)” seçeneğinin çeki atılırsa eğer; her ay için ayrı bir çıktı ürünü ortaya çıkacaktır. Çekin atılı olmadığı durumlarda ise tüm bir yıl için tek bir çıktı ürünü olacaktır.

Day interval (optional): Güneş haritası oluşturulmak istendiğinde gökyüzü katmanları üzerinde hesaplama yapılması için yıl boyunca bir zaman aralığı verilir.  Birimi gün’dür.Varsayılan değer 14 gün (iki haftalık) olarak gelir.

Hour interval (optional):  Güneş haritası için gökyüzü katmanları üzerinde hesaplama yapılırken gün aralığı belirlenebildiği gibi saat aralığı da belirlenebilmektedir. Birimi saat’tir. Varsayılan olarak gelen değer 0.5’tir. Bu da her yarım saatte bir hesaplama yapılacağı anlamına gelir.

Topographic parameters:

Z factor (optional): Yüzey z birimleri zemin x, y birimlerinden farklı birimler halinde ifade edildiğinde, hesaplamaların düzeltilmesi için bir z-faktörünün kullanılması esastır. Doğru sonuçlar elde etmek için z birimleri x, y zemin birimleriyle aynı olmalıdır. Birimler aynı değilse, z birimlerini x, y birimlerine dönüştürmek için bir z faktörü kullanılır. Örneğin, x, y birimleriniz ve z birimleriniz feet ise, feet’i metreye dönüştürmek için 0.3048’lik bir z faktörü belirtebilirsiniz.

Slope and aspect input type (optional): Analiz için gerekli olabilecek olan eğim ve bakı bilgisinin nereden alınacağı belirlenir.

FROM_DEM: Eğim ve bakı bilgisinin girdi raster yüzeyinden alınacağını belirtir. Varsayılan olarak gelen değerdir.

FLAT_SURFACE: Sabit bir değer verilerek eğim ve bakı için kullanılır.

Calculation directions (optional): Görülebilir alanlar belirlenirken kullanılan azimut yönleridir. Bu alana girilebilecek değerler 8’in katları şeklinde olmalıdır. Karmaşık topoğrafyaya sahip alanlar için yeterli olan ve varsayılan olarak gelen değer 32’dir.

Radiation parameters:

Zenit divisions (optional): Gökyüzü katmanları oluşturulurken kullanılacak bölüm sayısının girildiği alan. Varsayılan değer 8 bölümdür (zenite bağlı olarak). Bu alana girilecek olan değerler sıfırdan büyük ve gökyüzü değerinin yarısından küçük olmalıdır.

Azimuth divisions (optional): Kuzey ile ilişkili olarak varsayılan değer 8’dir. Bu alana girilebilecek değerler 8’in katları şeklinde ve sıfırdan büyük, 160’dan küçük olmalıdır.

Diffuse model type (optional): Radyasyon dağılımının modelleme türünün belirlendiği alan.

UNIFORM_SKY: Genel dağılım modeli. Radyasyon dağılımının tüm gökyüzü yönlerinde aynı olduğu varsayılır. Varsayılan model tipi olarak bu seçenek seçilidir.

STANDARD_OVERCAST_SKY: Standart bulutlu hava dağılım modellemesini yapacak seçenektir.Gelen radyasyon dağılımının zenit açısı ile akış değişkenleri ele alır.

Diffuse proportion (optional): Normal küresel radyasyon dağılımının orantısı. Değer aralığı 0 ile 1 arasındadır. Bu değer atmosfer koşullarına göre ayarlanmalıdır. Genel olarak gökyüzü akımlarını temizlemek için varsayılan olarak gelen değer 0,3’tür.

Transmittivity (optional): Atmosferden geçen radyasyon fraksiyonu (tüm dalga boylarının ortalaması). Değer aralığı 0 (iletim yok) ile 1 (tümü iletilir) arasındadır. Varsayılan olarak gelen ve gökyüzünü netleştirmek için genellikle yeterli olan değer 0.5’tir.

Optional outputs:

Output direct radiation raster (optional): Her lokasyon için doğrudan gelen solar radyasyon bilgisini barındıracak çıktı raster verisi. Birimi WattSaat/m²’dir.

Output diffuse radiation raster (optional): Her lokasyon için gelen solar radyasyon dağılımı verisini barındıracak olan çıktı raster verisi. Birimi WattSaat/m²’dir.

Output direct duration raster (optional): Doğrudan gelen solar radyasyon süresini barındıracak raster veri. Birimi Saat’tir.

Solar Radyasyon çalışmasına bir örnek:

 

Yandakigörselde, bir üzüm bağı için potansiyel alanları temsil eden bir yamaçta dört yer (kırmızı noktalar) seçilmiştir. Üzümlerin büyümesini en üst düzeye çıkarmak için, büyüme mevsiminde (Nisan-Ekim) hangi noktaların en fazla güneşe maruz kalacağı belirlenmelidir.

 

 

 

 

Alanın solar radyasyon analizi sonucuna göre, yaz ayları boyunca en yüksek radyasyon miktarının nerede olduğunu gösteren insolasyon haritası (direct + diffuse, WH / m2) oluşturulmuştur. (kırmızı = yüksek solar radyasyon; mavi = düşük solar radyasyon).

 

 

 

 

Solar radyasyon analizinden elde edilen öznitelik tablosu, her bir saha konumu için hesaplanan küresel güneş çarpmasını gösterir. Konum 3 (mavi renkle vurgulanmıştır) en yüksek güneş ışığına sahiptir ve bu kritere göre üzüm yetiştirmek için en iyi yer olarak düşünülebilir.