Beraber yapalım – ArcGIS Pro 2.4’de Gerçek Zamanlı Veri ile Mekânsal Analiz Örneği

Beraber yapalım – ArcGIS Pro 2.4’de Gerçek Zamanlı Veri ile Mekânsal Analiz Örneği

ArcGIS Pro 2.4’den itibaren kullanabileceğimiz harika bir özelliği siz değerli okurlarımız ile paylaşırken bir yandan da bu özelliği beraber deneyerek keşfedelim. Buyurun lütfen…

Acil müdahale yönetimi için hayat kurtarmak ve zararları azaltmak çok önemlidir. Dolayısıyla, potansiyel hasarı afet gerçekleşmeden önce ilgili bölgedekileri erken uyarmak veya önceden yapılmış değerlendirmelerle olası hasarı azaltma yönündeki analizler hayati önemi sahiptir. Afet gerçekleştiği sırada o bölgeye ait anlık veri akışına sahip olunduğunda ve anlık olarak gerçekleştirilecek mekânsal analizlerle karar verme sürecinizde size yardımcı olabilir.

Bu blog yazısında, bir kasırgadan etkilenen ABD eyaletlerindeki nüfusun harita üzerindeki simülasyonunu görebiliyorken aynı anda etkilenen nüfusu grafik üzerindeki değişimini gözlemleyebilirsiniz. Simülasyonu beraber gerçekleştirebilmek için ise yazı içerisinde paylaşılmış olan ArcGIS Pro eklentisini aşağıda bulabilirsiniz.

  1. İlgili Visual Studio projesini indirin: https://arcg.is/0jH09i
  2. Projeyi açıp derleyin ve derleme zamanı hatası olmadığından emin olun.
  3. F5 tuşuna basın. ArcGIS Pro açılacaktır.
  4. İndirilen zip dosyasıyla beraber gelen Data isimli klasörün içerisinde bulunan ArcGIS Pro projesini açın.
  5. Spatial Analysis – Select Affected Counties isimli haritayı açın. Florence isimli kasırgayı temsil eden ve onun belirsiz bir şekilde ABD’nin Doğu kıyılarında hareket edişini temsil eden bir poligon göreceksiniz.
  6. Content bölmesindeki Counties isimli katmanı genişletin ve katmanla ilişkilendirilmiş grafiği açın.
  7. Real-time Analysis (Gerçek Zamanlı Analiz) sekmesindeki Select Affected Counties düğmesine basın. Kasırgayı temsil eden poligon karaya geldiğinde, kesişen tüm ilgili eyaletlerin otomatik olarak seçildiğini göreceksiniz.

Yukarıda gördüğünüz üzere kasırgadan kaç kişinin etkileneceğini grafik üzerinde inceleyebilirsiniz. Select Affected Counties düğmesine tekrar basarak gerçek zamanlı analizi durdurabilirsiniz.

Tüm bu senaryoda, Florence isimli kasırga verisini içeren bir stream servisi kullanılmıştır. Bknz: https://geoeventsample1.esri.com:6443/arcgis/rest/services/Florence-Demo/StreamServer

Örnek kod’a, veriye ve ArcGIS Pro projesine https://arcg.is/0jH09i bağlantısından erişebilirsiniz.

Esri Türkiye Profesyonel Hizmetler ile 3B Hızlı Başlangıç

Esri Türkiye Profesyonel Hizmetler ile 3B Hızlı Başlangıç

3D JUMPSTART İÇERİKLERİ

  • Tasarım
  • Analiz
  • Görselleştirme
  • Paylaşım

3D Uygulamalar

  • Esri CityEngine (DESKTOP): 3D bina modelleri ve büyük şehir ortamları oluşturmak, düzenlemek ve paylaşmak için geliştirilmiş 3D şehir tasarım uygulamasıdır.
  • Drone2Map for ArcGIS (DESKTOP) :Görselleştirme ve analiz için hava fotoğraflarından profesyonel görüntü ürünleri oluşturabilmenizi sağlamaktadır.
  • ArcGIS Pro (DESKTOP): ArcGIS Desktop’ın ailesinin en güçlü ürünü ile 3D haritalar oluşturabilirsiniz. Yeni, yüksek performanslı 64 bit mimariyi kullanarak verileri daha hızlı düzenleyebilir ve analiz edebilirsiniz.
  • Scene Viewer (Sahne Görüntüleyici) (WEB): 3D sahneleri çevrimiçi görüntüleyebilir, oluşturabilir ve paylaşabilirsiniz.
  • ArcGIS Earth (DESKTOP) 3D deneyimi için kullanımı kolay bir arayüz sunan ArcGIS Earth, dünyayı keşfetmenize olanak sağlar. KML dahil olmak üzere çeşitli 3D ve 2D harita veri formatlarını desteklemektedir. .

CityEngine

Esri CityEngine, 3 Boyutlu şehirler ve binaların verimli bir şekilde oluşturulması için benzersiz bir kavramsal tasarım ve modelleme çözümü ile mimarlık, şehir planlama, video oyunları ve simülasyonlar, CBS ve genel üç boyutlu içerik üretiminde kullanılan modelleme yazılımıdır. Esri CityEngine ile ilgili detaylı yazılarımız için linke tıklayabilirsiniz.

CityEngine ile oluşturulan sahne örnekleri

CityEngine yazılımı sayesinde tüm modeli 3 boyutlu bir sahne olarak web shnesi platformunda dışa aktararak sorgulama yapılabilmesi kullanıcıya kullanışlı platformlar sağlamaktadır. Sanal Gerçeklik ve Arttırılmış Gerçeklik platformları ile de entegrasyonlarının sağlanması daha farklı deneyimler yaşatmaktadır. Altyapı, savunma, planlama, şehirlerin dijital kopyaları, video oyunları ve film gibi alanlarda güçlü çözümler sağlamaktadır.

CityEngine yazılımı çalışma alanları örnekleri.

ArcGIS PRO

ArcGIS Pro, Esri’nin güçlü bir masaüstü CBS uygulamasıdır. Teknolojik olarak cbs pazarındaki her ürünün ötesinde olan ArcGIS Pro 3D veri görselleştirme, gelişmiş analiz ve yetkili veri entegrasyonunu destekler. ArcGIS Pro, ArcGIS Online ve ArcGIS Enterprise arasında Web CBS üzerinden veri paylaşımını destekleyen ArcGIS platformu ile sıkı sıkıya bağlıdır.

ArcGIS Pro üzerindeki örnek projelerin ekran görüntüleri.

ArcGIS Earth

ArcGIS Earth ile verilerinizi görüntüleyip, yer işaretlerini çizebilir, mesafeleri ve alanları ölçebilir ve açıklamalar ekleyebilirsiniz. ArcGIS Earth, mekansal bilgileri kolayca anlamak için ihtiyacınız olan her şeye sahiptir. Etkileşimli analiz araçlarını kullanarak, yükseklik profili, 3D ölçüm, görüş alanı, görüntülenme analizi gibi analizleri kolayca yapabilirsiniz.

ArcGIS Earth örnek sahneler.

Drone2Map for ArcGIS

Drone2map for ArcGIS, Drone ve İHA’lar vasıtasıyla elde edilen ham fotoğrafların, ArcGIS’te değerli bilgi ürünlerine dönüşmesini sağlayan bir masaüstü uygulamasıdır. Drone kullanımının gün geçtikçe yaygın hale gelmesi dahilinde, arazi koşulları yüzünden erişilmesi zor bölgelerin, 2 boyutlu ve 3 boyutlu haritalarını oluşturmak, Drone2Map yazılımı ile daha da kolay bir hale gelmiştir. Bunun yanı sıra çevresel değişiklikleri, doğal afetlerin etkilerini ve diğer çevresel olayları kolaylıkla takip edebilir ve haritalayabilirsiniz.

Drone2Map proje ekranı örnekleri.

Scene Viewer (Sahne Görüntüleyicisi)

Scene Viewer ile tarayıcınızda üç boyutlu sahneleri görüntüleyebilir, oluşturabilir ve paylaşabilirsiniz. ArcGIS Pro da oluşturduğunuz bir projeyi veya direkt olarak Scene Viewer üzerinden oluşturduğunuz sahneyi kullanıcılarla veya karar vericiler ile direkt olarak paylaşabilirsiniz.

Sahne görüntüleyicisi üç boyutlu detayları desteklemektedir. Bu sayede büyük şehirler oluşturduktan sonra web ortamında kolaylıkla kullanıcılarla paylaşabilirsiniz. Ayrıca Building Scene Layer (Bina Sahne Katmanı) özelliği ile, BIM veri setlerinden gelen mühendislik elemanları gibi ayrıntılar da dahil olmak üzere, binaların karmaşık dijital modellerini de görüntüleyebilmektsiniz.

Scene Viewer  ile gösterimi sağlanan örnek  sahneler.

Jumpstart Gün Planı

Gün 1 Esri Türkiye 3D Jumpstart, birlikte geçireceğimiz zamanın odak noktalarını ve mümkün olan en yüksek değeri sağladığından emin olmak için sıkıştırılmış bir ihtiyaç değerlendirmesi ile başlayacaktır Birinci gündeki zamanımızın büyük bir kısmı, ihtiyaçlarınızı tanıma üzerine kullanılacaktır. Verilerinizi envanter haline getireceğiz ve başlamamız için kullanıcı gruplarını ve iş akışlarını belirleyeceğiz.

Plan ise;

  • Esri platformunda 3D teknolojilerinin kullanımını.
  • CityEngine, ArcGIS Pro ve Drone2Map yazılımları ile sahneler oluşturulmasını.
  • Masaüstü yazılımları arasında veri paylaşımı ve 3D web sahnelerinin paylaşılmasını kapsamaktadır.

Gün 2. CityEngine, ArcGIS Pro ve Drone2Map yazılımları ile sahneler oluşturma ve analizler yapma;

İkinci günde CityEngine yazılımı ile kural tabanlı modellemeler ve dokulandırma işlemleri, ArcGIS PRO yazılımında üç boyutlu analizlerin yapılması, sahnelerin yönetilmesi, veri desteği konularında çalışmaların yapılması ve  Drone2Map yazılımında hava fotoğraflarından ürünler oluşturulmasını kapsamaktadır.

Gün 3. Üçüncü gün boyunca ikinci günde başlatılan çalışmaları tamamlayacağız. Sahne paketleri oluşturma, dışa aktarım seçenekleri, ArcGIS Online gibi hizmetlere yayınlama yetenekleri ve ArcGIS Earth yazılımında bulunan kullanımı kolay 3 boyutlu araçların gösterimi yapılacaktır.

Daha fazla bilgi için Esri Türkiye Profesyonel Hizmetler ile iletişime geçebilirsiniz.

Esri Türkiye 2019

Bu yazı için bir etiket bulunmamaktadır.
ArcGIS Pro 2.4 ile Görüntü Analiz (Image Analyst) eklentisine gelen yenilikler

ArcGIS Pro 2.4 ile Görüntü Analiz (Image Analyst) eklentisine gelen yenilikler

Görüntü görselleştirme, kullanım ve analiz iş akışlarınızı geliştirmek için ArcGIS Pro 2.4 ArcGIS Image Analyst eklentisindeki yeni görüntü ve uzaktan algılama özelliklerini kullanın. ArcGIS Image Analyst şimdi genişletilmiş derin öğrenme (deep learning) yetenekleri, gelişmiş hareketli video yetenekleri, çok boyutlu veri desteği ve yeni piksel düzenleme (Pixel Editor) araçlarını sunuyor. ArcGIS Pro 2.4 versiyonu ile eklenen görüntü ve uzaktan algılama özelliklerinin birkaçını Analiz, Görselleştirme, Düzenleme başlıkları ile inceleyeceğiz.

Analiz

Derin Öğrenme (Deep Learning)

Güçlü analiz yetenekleri sağlamak için Derin Öğrenme araç setimizi geliştirmeye devam ediyoruz. Bu sürümde sunulan temel özellikler şunlardır:

  • ArcGIS Enterprise ile derin bir öğrenme paketi (DLPK) oluşturmak ve paylaşmak için ArcGIS Pro 2.4 kullanarak derin öğrenmeyi yürütme yeteneği
  • PyTorch derin öğrenme modeli çıkarımı için dahili destek eklendi
  • Aşağıdakileri içeren Export Traning Data aracındaki geliştirmeler:
    •  Veri arttırma yöntemleri (Rotate & Shift)
    •  Görüntü parçaları için geliştirilmiş meta veri formatları (Labeled Tiles)
    •  Bir görüntü koleksiyonunu girdi olarak kabul etme seçeneği (Folder)
    •  Çalışma alanını sınırlamak için girdi maskelerini kabul etme yeteneği

Raster foksiyonlar ve Coğrafi işlemler

ArcGIS Pro’da erişilebilen raster fonksiyonların listesi, ArcGIS Pro 2.4’te ek göstergeler, mesafe ve hidrolojik fonksiyonlarla genişletilerek analistlerin mesafe modellemesi ve hidrolojik modelleme için iş akışlarını tasarlamalarını sağlar.

Birkaç yeni raster foksiyonu ve bazı fonksiyonlarda iyileştirmeler yapılmıştır:

  • The Focal Statistics foksiyonu, GP araçlarında bulunan parametreleri desteklemek için geliştirilmiştir.
  • Most raster foksiyonu, çok boyutlu veri setlerinin analizini gerçekleştirmek için geliştirilmiştir.
  • Çok boyutlu verilerde çalışmak için yeni coğrafi işlem araçları eklendi:
    • Çok boyutlu raster verilerini bir boyut boyunca birleştirme aracı.
    • Çok boyutlu bir veri kümesi oluşturmak için; çok boyutlu bir rasterda her dilim için anomali hesaplama aracı

Görselleştirme

Hareketli Görüntü

Hareketli video desteğimizi geliştirmeye ve iyileştirmeye devam ediyoruz, böylece videoyu yerleşik coğrafi meta verilerle yönetebilir ve etkileşimli olarak kullanabilirsiniz. Bu sürümdeki temel özellikler şunları içerir:

  • Yeni video arama aracı, coğrafi yere göre büyük video koleksiyonlarında arama yapmanızı sağlar.
  • Video penceresinde 2B mesafe ve alan ölçümleri yapabilme.
  • Video çerçevesinde belirlenmiş bir bölge seçmek ve onu  raporlama ve kopyalama seçeneği.
  • Video akışına gömülü Video Hareketli Hedef Göstergesi (VMTI) meta verilerini okuma ve görüntüleme özelliği.

Çok Boyutlu Raster Yönetimi, İşleme ve Analiz

Bu sürümle eklenmiş yeni araçları ve yetenek setini kullanarak çok boyutlu veri kümeleriyle çalışın. Bu araçlar zamanla verilerinizi toplamanıza ve birden fazla değişken ve boyutta anormallikleri hesaplamanıza olanak tanır. Anahtar özellikler:

Veri yönetimi araçları:
  • Çok boyutlu verilere meta veri oluşturun ve çok boyutlu verilerden mozaik veri seti yapın
  • Çok boyutlu veri yapısını yeniden optimize edin ve çapraz boyutlu analizi daha verimli hale getirin
Analiz araçları:
  • Bir boyut boyunca, çok boyutlu veri kümesi değişkenleri, (zaman olabilir) çok boyutlu bir rasterda her dilim için anomalileri hesaplayın

Aşağıdakiler dahil, çok boyutlu rasterları desteklemek için geliştirilmiş mevcut raster fonksiyonları:

  • Tüm raster fonksiyonlar (100’den fazla fonksiyon)
  • Classify, Clip, Contour, Extract Band, Mask, Reproject, Resample, Unit Conversion, Vector Field, Weighted Sum
Aşağıdakiler Python ortamında çok boyutlu verilerin yönetimi ve işlenmesi için desteklenmektedir:
  • Genişletilmiş raster nesne yetenekleri
  • ArcGIS Image Analyst ve ArcGIS Spatial Analyst Python modüllerinde yeni fonksiyon seti

 

Düzenleme

Piksel Düzenleme (Pixel Editor)

Pikselleri düzenleme yeteneğini soruyordunuz. Dinledik! Piksel Düzenleyici, raster ve görüntü verilerinin piksel değerlerini işlemek için araçlar sağlar. Redaksiyon, gürültü giderme veya kategorik verileri yeniden sınıflandırmak için araç setlerini kullanın. Tek bir pikseli veya bir piksel grubunu tek seferde düzenleyebilirsiniz. Yükseklik veri setlerinde ve çok bantlı görüntülerdeki pikselleri düzenleye bilirsiniz.

Piksel Düzenleyicinin temel özellikleri şunlardır:
  • Çok bantlı, tek bantlı, tematik ve yükseklik verilerinde pikselleri düzenleme
  • Yükseklik verilerindeki boşlukları doldurmak, keskin uçları ve delikleri kaldırmak, yükseklik sınır çizgilerini, ofsetleri veya belirli değerleri düzeltmek
  • Pikselleri, bölgeleri veya nesneleri yeniden sınıflandırma
  • Detay verileri kullanarak pikselleri yeniden sınıflandırma
  • Gürültüyü ve uç değerdeki pikselleri kaldırma
  • Alanları düzeltmek için önceden ayarlanmış filtreler kullanma
  • Pikselleri gizleme veya düzeltme

Daha fazla bilgi almak için aşağıdaki linke tıklayabilirsiniz.

https://pro.arcgis.com/en/pro-app/get-started/whats-new-in-arcgis-pro.htm

Esri Türkiye, 2019

Metin Belgelerinden Hızlıca Haritalar Oluşturun

Metin Belgelerinden Hızlıca Haritalar Oluşturun

ArcGIS LocateXT eklentisi, verilerinizdeki metinden coğrafi koordinatları kolayca keşfetmenizi ve çıkarmanızı sağlar. Birçok sektör, geleneksel mekansal formatlar ile çalışmaz fakat konum tabanlı bilgiye sahip olmak ister. Ellerinde verilerin yakalanamadığı, görselleştirilemediği veya analiz edilemediği metin tabanlı formatlar bulunur. Bu veriler belgelerde, PowerPoint sunumlarında, PDF’lerde, basit Not Defteri metinlerinde, e-postalarda, elektronik tablolarda, web sitesi içeriğinde ve hatta standart raporlama formlarında bulunabilir.

ArcGIS LocateXT teknolojisi, kullanıcıların belgeleri hızlıca taramasını ve coğrafi olarak konumlandırılmasını sağlar. Alternatif elektronik tablo formülleri, saatlerce okuma, kopyalama, yapıştırma  gerektiren sıkıcı bir işlemdir. Ayrıca hata yapılma ihtimali oldukça yüksektir. Metinsel verilerdeki coğrafi referansları bulma, tanımlama ve haritalama ile ilgili çalışmaların büyüklüğü nedeniyle önemli mekansal modeller gözden kaçırılmış veya göz ardı edilmiştir. Bu sorunun kümülatif etkisi, kaybedilen binlerce saate ve düşük üretkenliğe neden olur.

ArcGIS LocateXT eklentisinin amacı, müşterilerimize e-postalar, özetler ve raporlar gibi verilerden coğrafi koordinatları kolayca bulmalarını ve çıkartmalarını sağlamak ve kullanıcıların anında akıllı harita tabanlı bilgiler üretmelerini amaçlamaktadır. Örneğin: Bir polis departmanı tüm suç  olaylarını Microsoft Word belgelerine kaydediyor. Zamanla, departman da tarih içeren yüzlerce rapor topladı; zaman, yer, tür;  soygun, gasp ve yasadışı uyuşturucu satışları vb. gibi. Güvenliğini sağlamak için memurlar, bu yasa dışı faaliyetleri hedef alabilmeleri ve sınırlı kaynaklarını buna göre tahsis edebilmeleri için sıcak noktaları ve suç eğilimlerini belirlemek için bu raporları kullanmak istiyorlar. Geçmişte, bu her raporda sayısız okuma yapmak anlamına gelirdi; olayın gerçekleşmesi, her olay türü için haritaya bir nokta ekleme. Şimdi, ArcGIS LocateXT eklentisi ile, bu belgeleri kolayca sürükleyebilir veya klasörü ArcGIS Pro’ya sürükleyerek hızlıca haritalarınıza veri aktarabilirsiniz.

LocateXT teknolojisi, düzenli ifade (REGEX) model aramasını kullanır ve gelişmiş iş akışlarını gerçekleştirmek için diğer ArcGIS coğrafi işlem yetenekleriyle birleştirilebilir. Aşağıda bulunan örnekte bir denizaltı rotasının hızlıca oluşturulması gösterilmiştir.

Hem ArcGIS Pro hem de ArcMap’te bulunan ArcGIS LocateXT eklentisi, metin verilerinin analizi, haritalanması ve görselleştirilmesini hızlıca gerçekleştirmenize olanak sağlar. Aşağıda bulunan linkten detaylı bilgilere ulaşabilirsiniz.

https://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/data/locatext/extract-locations.htm

Esri Türkiye, 2019

Learn ArcGIS ile CBS’yi Öğrenmek

Learn ArcGIS ile CBS’yi Öğrenmek

Bu yazımızda, Esri’nin kendi kendinize eğitim alabileceğiniz ve CBS üzerine olan yeteneklerinizi geliştirebileceğiniz eğitim sitesi olan Learn ArcGIS’i sizlere tanıtacağız.

Learn ArcGIS sitesi gerçek dünyadan, gerçek verilerle, gerçek mekânsal problemleri çözdürerek ArcGIS platformunun bileşenlerini öğreten bir platformdur. CBS’nin neler yapabileceğini hangi sektörlere nasıl dokunabildiğini anlayabileceğiniz örnek senaryolarla dolu ve sürekli yeni eğitimler eklenen bir sitedir. Diğer eğitim platformlarından farkı içinse kısaca: Size Esri’nin “Coğrafi Yaklaşım” dediği ve problemlere mekânsal düşünerek çözümler bulmamızı sağlayan düşünce yapısını öğretmesidir diyebiliriz. Biz Esri Türkiye Eğitim Birimi olarak bu yaklaşımı eğitimlerimizde detaylıca öğretiyoruz, isteriz ki bunu kendi kendinize deneyimleyebileceğiniz bu siteyi de sıklıkla kullanırsınız.

Burada CBS’ye yeni başlıyor olsanız da CBS yazılımlarımızı yıllardır kullanan bir CBS uzmanı olsanız da işinize yarayacak eğitimler bulunmaktadır. Bu sitedeki üzerine iyi düşünülmüş eğitimler, problemleri kavramsallaştırma ve analiz etme, sonuçları değerlendirerek harita oluşturma ve paylaşma konularında daha iyi olmanıza yardımcı olacaktır.

Kendi kendinize istediğiniz zaman istediğiniz hızda alacağınız bu eğitimler Esri teknolojisiyle çözmeniz için size gerçek coğrafi problemler vererek, haritaların işlevselliğini de size öğretecektir. Yazılım işlevlerinden ziyade problem çözmeye odaklanarak ve CBS’nin her alanından karşınıza çıkması muhtemel senaryolarla çalışarak gündelik CBS görevlerinden çok daha derin bilgiler öğrenebilirsiniz.

Tamamen ücretsiz bir eğitim sitesidir. CBS teknolojisini ve kavramlarını hikayeler ve problemler üzerinden öğreten bir metotla çalışabileceğiniz sistemiyle kontrolü size bırakır. Kendi kendinize öğrenme üzerine tasarlanmıştır. ArcGIS Online, ArcGIS Pro, ArcMap üzerinden farklı işlevleri öğrenebileceğiniz gibi son güncellemeyle artık ArcGIS Enterprise yapısıyla da çalışabileceğiniz senaryolar eklenmiştir.

Senaryolar üzerine iyi düşünülmüş diyerek anlatmak istediğim, sadece ara yüzde bulunan butonlar, seçim araçları ya da topoloji kurallarını tek tek açıklamak yerine bizlere günümüz dünyasından gerçekte var olan bir problem vererek, nasıl çözülebileceği üzerinden ilerleyen eğitimlerle başarma hissini yaşatıyor. Örneğin küresel ısınma sonucu yükselen sular ya da hava kirliliğinin tahminlerini belirleyebileceğiniz senaryolar ya da işletmenizi sizin için en kârlı ve masrafsız nereye kurabileceğiniz gibi ya da seçim sonuçlarını anketlerden tahmin ederek seçim çalışmalarınızı nerelerde yoğunlaştırmanız gerektiğini bulabileceğiniz senaryolar bunlardan sadece birkaçı.

Buradaki çoğu ders bir hikâyeye dayanır, her bir eğitim senaryosu, arkada yatan olayla ilgili giriş bilgilendirmesinden sonra uygulamaya başlatır.

Ama gene de Learn ArcGIS’i Esri Türkiye’de bir eğitmen tarafından verilen tam teşekküllü eğitimlerimiz ya da esri.com/training sayfasındaki web kursları gibi değil de eğitimlerimize ek olarak katılımcıların öğrenme ve araştırma iştahlarını kabartacak leziz öğrenme tarifleri gibi düşünebilirsiniz. ?

LearnArcGIS’i kullanmak için herhangi bir Esri yazılımına sahip olmanıza gerek yoktur.

Örnek verilerle çalışabilmek için bir Learn ArcGIS deneme hesabı açmanız yeterlidir. Tabi isterseniz kendi kurumsal ArcGIS Online hesabınızla da çalışabilirsiniz. Eğer Learn ArcGIS deneme hesabı açarsanız 60 gün boyunca eğitimlerde ve kendi işlerinizde de kullanabileceğiniz ArcGIS Online’daki bulut tabanlı araçlara erişiminiz olacaktır. Learn ArcGIS hesabı oluşturduğunuzda ArcGIS Desktop veya Collector for ArcGIS ya da Explorer for ArcGIS ürünlerini gerektiren eğitimler için, bu yazılımların deneme sürümlerine de ulaşabilirsiniz.

Learn ArcGIS sitesi size CBS hakkında bilginizi geliştirebileceğiniz ücretsiz kitaplar da sunmaktadır.

Learn ArcGIS sitesi size CBS hakkında bilginizi geliştirebileceğiniz ücretsiz kitaplar da sunmaktadır.

Başta da bahsettiğimiz gibi bu eğitimlerde CBS hakkında bilgi sahibi olmanıza gerek bile yoktur, siteye kaydolduğunuzda en temelden başlayarak çok değişik alanlarda CBS’nin nasıl kullanılabileceğine dair birçok eğitime ulaşacaksınız. Emniyet güçlerinden, politikaya, tarihten, sağlığa ve bunlar dışında daha birçok sektörde örnek senaryolarla sorunları çözeceksiniz.

Dersler arasında arama ve sınıflara göre sıralama yaparak gezinebileceğiniz bir galeriden seçerek istediğiniz konudan çalışmaya başlayabilirsiniz. Bazı eğitimlerde haritalar ve diğer mecralarla hikayeler anlatmak isteyenlere de yardımcı olacaktır, Story Map’ler aracılığıyla yapılabilecekleri deneyimleyeceğiniz bu eğitimler sayesinde etkileyici hikayeler anlatabilirsiniz.

Yukarıda da bahsettiğimiz gibi bu site CBS’de haritalarla sorunları nasıl çözebileceklerini daha iyi anlamak isteyenlere çok faydalı olacaktır ama daha da önemlisi bu eğitimlerle “mekânsal düşünmek” dediğimiz yapıyı öğrenerek “Cevaplamak istediğiniz soruyu dikkatlice çerçevelendirdikten sonra, veri toplamak, analiz yapmak ve çıkan sonuçları değerlendirdikten sonra da sonuçları paylaşmak.” bir konu hakkında mekânsal düşünmeyi özetleyen yapıdır.

Buradaki eğitimler analizinizin cevaplamasını istediğiniz soruyu dikkatlice düşünmeyi, sonuçların dikkatlice yorumlanmasını ve haritalarınızı nasıl paylaşacağınızı sizlere gösterecektir.

Bu ve bunun gibi kaynaklar hakkında daha fazla bilgi almak için eğitimlerimize katılabilirsiniz.

Esri Türkiye 2019

ArcGIS Pro’da Olasılıklı Değer (Contingent Values) ile N-kırılımlı Subtype/Domain Oluşturmak

ArcGIS Pro’da Olasılıklı Değer (Contingent Values) ile N-kırılımlı Subtype/Domain Oluşturmak

ArcGIS Pro 2.3 versiyonu ile birlikte gelen olasılıklı değerler olarak adlandırabileceğimiz Contingent Values, bir öznitelik alanındaki değerleri diğer bir öznitelik alanındaki değerler ile bağımlı hale getirmenize olanak sağlayan yeni bir veri tasarım özelliğidir.

Bir öznitelik değerine domain tanımlama işlemiyle o öznitelik için geçerli değerleri bir açılır liste ya da değer aralığı olarak sınırlandırabildiğimizi biliyoruz. Olasılıklı değer (Contingent Value) ise öznitelik alanındaki bir değer için seçiminizi başka bir öznitelik alanındaki değerlere bağlı olarak kısıtlamanızı sağlayarak bu modeli daha da genişletir. Böylece olasılıklı değerler, geçerli öznitelik değeri girişlerinin sayısını azaltmak için ek sınırlamalar uygulayarak veri bütünlüğünü sağlamanıza yardımcı olur.

Bu işlemi, bir seçim yapmanın bir sonraki geçerli seçim kümesini belirleyeceği bir karar ağacı oluşturmak gibi düşünebilirsiniz. Gündelik hayattan bir örnek ile anlatmak gerekirse; bir araba satın alma sürecini düşünebilirsiniz. Seçim yapmak için izleyeceğiniz karar ağacı aşağıdaki gibi olacaktır.

İlk önce alacağınız arabanın markasını seçersiniz. Örneğin, Honda.

Bu seçmiş olduğunuz markaya göre modelleri seçersiniz. Honda örneği için bu modeller CRV, Civic vb. olabilir.

Eğer seçiminizi Toyota olarak değiştirmek isterseniz, Corolla, Auris gibi farklı araba modelleri listesi mevcut olacaktır.

Ardından seçmiş olduğunuz araba modeline de bağlı olarak, ilgili markanın ilgili modeline ait renklere erişebilirsiniz. 

Karar ağacındaki her seçim, daha önce seçtiğinize bağlı seçeneklerin olası değerlerinin bir listesini sunar. Farklı bir araba markası seçmek o markaya ait araba modellerin listesinin açılmasını sağlayacaktır. Ardından seçtiğiniz araba modeli o modele ait olası renk seçeneklerini karşınıza çıkaracaktır. Farklı modeller, farklı renk seçenekleri ile sınırlanabilir. Karar ağacında yapmış olduğunuz seçimleriniz Toyota> Auris> Mavi olabileceği gibi her aşamada seçtiğinize bağlı olarak Honda> Civic> Kırmızı şeklinde de olabilir.

Olasılıklı değerler, verilerinizde bir alandaki değerler için yaptığınız seçimin başka bir alan için olası geçerli değerler listesinin kısıtlandığı alan bağımlılıklarını ayarlamanıza olanak tanır. Bu yeni yetenek sayesinde altyapı hizmeti sunan şirketler için CBS’deki gerçek dünya varlıklarını modellemek daha kolay olacaktır. Çünkü şebeke varlık yapısı göz önünde bulundurulduğunda -örneğin elektrik altyapısı, elektrik direği, enerji nakil hattı, hat tipi, vb. – birbirine bağlı birçok varlık bulunmaktadır.

Bir N-kırılımlı enerji iletim ve dağıtım hattının kesitlerinin incelendiği örneği ele alırsak: Hat tipinin Dağıtım Hattı, İletim Hattı gibi alt türlerden (Subtype) oluştuğunu ve buna bağlı Hat Konumu ve Kesit gibi diğer özniteliklerin ise alabileceği değerlerin farklı domainler ile ifade edildiğini aşağıdaki tablodan inceleyebilirsiniz.

Bu senaryoya göre enerji iletim ve dağıtım hattının bulunduğu konuma göre kesitlerinin alabileceği değerler değişmektedir. Araba satın alma süreci örneğinde anlatmış olduğumuz gibi bu süreci bir karar ağacı ile açıklamak gerekirse, ilk kararınız enerji hattının tipini seçmek olacaktır.

Bu seçiminize göre seçmiş olduğunu hat tipinin bulunabileceği konumlar listelenecektir; Havai ve Yeraltı gibi.

Hattın konumunu da seçtikten sonra bu enerji hat tipine ve hat konumuna uygun olan kesit seçenekleri listelenecektir.

Eğer seçiminizi havai değil de yeraltı olarak değiştirirseniz ya da hat tipini dağıtım yerine iletim olarak değiştirirseniz kesit için seçebileceğiniz değerlerde aşağıdaki karar ağaçlarında olduğu gibi değişecektir.

Öznitelik alanları arasındaki bu tür bağımlılıklar, ArcGIS Pro 2.3 versiyonu ile birlikte gelen olasılıklı değerler (Contingent Values) özelliği kullanılarak ayarlanabilir. Olasılıklı değer tanımlayabilmek için Contingent Values görünümünü açmanız gerekmektedir. Bu görünümü açmak için aşağıdaki yolları kullanabilirsiniz;

  • Contents penceresindeki katman üzerine sağ tıklayıp açılır liste menüden Design seçeneğinin üzerine gelerek Contingent Values seçeneğini tıklamak
  • Catalog penceresindeki katman üzerine sağ tıklayıp açılır liste menüden Design seçeneğinin üzerine gelerek Contingent Values seçeneğini tıklamak
  • Fields görünümündeyken Fields şerit menüsünün Design grubundan Contingent Values butonuna tıklamak
  • Subtypes görünümündeyken Subtypes şerit menüsünün Design grubundan Contingent Values butonuna tıklamak

Bu seçeneklerden her biri Contingent Values görünümünü ve şerit menüsünü açmanızı sağlayacaktır.

Alan Grubu Oluşturma

Alan grubu, bir tablo veya detay sınıfındaki alanların adlandırılmış bir koleksiyonudur. Bu alan grubu birbirine bağımlı olacak bütün alanları içermelidir. Ayrıca burada seçmiş olduğunuz alan sayısı sizin N-kırılımlı veri modelinizde kaç seviye kırılım gerçekleştirilebileceğini de göstermektedir. Bu nedenle, yukarıdaki enerji dağıtım örneği için hat tipi, hat konumu ve kesitten oluşan bir alan grubu oluşturulmalıdır. Bir alan grubu oluşturulduktan sonra, o gruptaki alanlara diğer alanlar ile olan bağımlılıkları tanımlayabilirsiniz.

Olasılıklı Değer Oluşturma

Alan grubu oluşturulduktan sonra bağımlı olan alanlar için olasılıklı değerleri daha önceden oluşturmuş olduğunuz domainlerin aracılığıyla tanımlayabilirsiniz. Her olası durumu ve değerleri bu tabloda oluşturmanız gerekmektedir.

Birden fazla alan grubunuz olabilir tüm bunları Contingent Values görünümündeki Field Group seçeneğinden yönetebilirsiniz. Eğer çalıştığınız detay sınıfı alt türlere sahipse bunları da Contingent Values görünümünden görüntüleyebilirsiniz. Böylece her alt tür için olasılıklı değerleri farklı şekilde ayarlayabilirsiniz.

New butonuna tıklayarak her bir olasılıklı değerinizi ekleyebilirsiniz. Enerji dağıtım örneğine bakacak olursak; “EnerjiHatti” alan grubunda hat tipi, konumları ve kesitleri için oluşturulmuş olasılıklı değerler kümesi aşağıdaki gibi olacaktır.

Verileriniz için olasılıklı değer oluşturarak yaratmış olduğunuz bu kısıtlamalar, uygulama sırasında öznitelik tablosuna veri girişi yaparken doğru seçimleri yapmanızı sağlayacaktır. Seçmiş olduğunuz her bir öznitelik değeri bir sonraki alan için seçebileceğiniz olası değerleri kısıtlayacaktır. Böylece kodlu değer domain özelliğini kullanarak oluşturduğunuz açılır liste özelliğini bir adım daha ileriye taşıyarak bu domain içinden de seçilebilecek öznitelik değerlerini kısıtlayabilirsiniz. Ayrıca, N-kırılımlı verilerinizin tasarımını CBS platformuna hızlıca aktarmış olursunuz.

Olasılıklı değer özelliği ArcGIS Pro 2.3 versiyonu ile birlikte gelen bir özelliktir. Eğer ArcMap kullanıcısı iseniz ve bu tür bir özelliği kullanmak isterseniz Attribute Assistant eklentisi size bu konuda yardımcı olacaktır. Attribute Assistant, yeni detaylar oluştururken veya bir coğrafi veri tabanında var olan detayları düzenlerken öznitelik bilgilerini doldurmak için bir dizi önceden tanımlanmış metot kullanan bir düzenleme eklentisidir. Bu eklenti öznitelik kurallarını ve bunların ne zaman çalıştırılacağını tanımlamak için iki yapılandırma tablosu kullanır. Bu tablolar, bir dizi kuralı yapılandırmanızı ve kuralın ne zaman çalışacağını belirlemenizi sağlayan DynamicValue ve Generate ID aracı ile ardışık ID üretmenizi sağlayan GenerateID tablolarıdır. Olasılıklı değer özelliğini kullanarak birkaç tık işlemi ile yapmış olduğunuz kurallar ve kısıtlamalardan farklı olarak Attribute Assistant’da önceden tanımlanmış metotlara ve gerekli durumlarda Python kod satırlarına ihtiyacınız olabilmektedir. Daha detaylı bilgi almak için Attribute Assistant çözümünün web sayfasını buradan inceleyebilirsiniz.

Daha fazla bilgi edinmek için;

  • Olasılıklı Değerler (Contingent Values) hakkındaki ArcGIS Pro Help dokümanlarını buradan inceleyebilirsiniz.
  • Attribute Assistant çözümünün web sayfasını buradan inceleyebilirsiniz.
  • Alt tür (Subtypes) ve Subtypes View hakkındaki ArcGIS Pro Help dokümanlarını buradan inceleyebilirsiniz.
  • Domain ve Domain View hakkında ArcGIS Pro Help dokümanlarını buradan inceleyebilirsiniz.