Building semantic based public transportation geoportal compliant with the INSPIRE transport network data theme

Semantik tabanlı toplu taşıma geoportalının INSPIRE ulaşım veri modeline uyumlu olarak geliştirilmesi

PDF İndir

Tez No: 352415
Yazar: ARİF GÜNAY
Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ORHAN ALTAN
Tez Türü: Doktora
Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Ulaşım, Geodesy and Photogrammetry, Transportation
Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
Yıl: 2013
Dil: İngilizce
Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
Sayfa Sayısı: 164

Özet

Birlikte çalışabilirlik günümüz Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) teknolojisi için önemli bir rol oynamaktadır. Ancak, bilgi kaynaklarının fazla heterojen yapıda olması (veri formatı, veri yapısı ve veri içeriği), modelleme, gösterim ve kaynakların erişiminde farklılıkların ortaya çıkmasına sebep olmaktadır. Birlikte çalışabilirlik sorunları aşmak için ulusal ve/veya uluslararası olarak mekansal veritabanı standartlarının Spatial Data Infrastructure (SDI) oluşturulması çalışmaları yürütülmüktedir. Avrupa da mekansal veri değişim ağının sağlanabilmesi için geliştirilmiş olan Infrastructure for Spatial Information in the European Community (INSPIRE) mekansal veritabanı standardı bu çalışmaların bir örneğidir. Ayrıca, mekansal veri birlikte çalışabilirlik araştırmalarında, veritabanı yapısı ve geometrik sorunların aşılmasına yönelik çalışmaların yanında semantik heterojenliğin giderilmesi üzerine de çalışmaların yürütülmesi gerekmektedir. Veri seti içerisindeki farklı terimler benzer anlamları ve aynı terimler farklı anlamları çağrıştırabilir. Bu gibi kavramsal farklılıklar semantik heterojenliğe sebep olmaktadır.İlişkisel veritabanı yönetim sistemleri Relational Database Management System (RDBMS) büyük veri depoların yönetiminde ve mekansal sorgulamaların gerçekleştirilmesinde uzun yıllardır kullanılmaktadır. Fakat, bu tür geleneksel sistemlerde semantik kavramlar ele alınmadığından dolayı, akıllı (semantik) mekansal sorgulamaların elverişli bir şekilde gerçekleştirilmesi mümkün olmamaktadır. Bu tez çalışmasında, geleneksel CBS uygulamalarında karşılaşılan bu kısıtların giderilmesi ve mevcut uygulama yaklaşımlarının zenginleştirilmesi amacı ile semantik teknolojinin uygulanarak akıllı sorgulamaların gerçekleştirilmesi ve mekansal veri standartlarının modernizasyonu için de INSPIRE Ulaşım veri modelinin uygulanması üzerine çalışmalar yürütülmüştür.Bu araştırmanın metodolojik yaklaşımında ilk adım olarak uygulamada kullanılan mevcut ulaşım veri seti INSPIRE Ulaşım veri modeli standardına göre revize edilmiştir. Böylelikle, mevcut veri seti Avrupa SDI standardı olarak kullanılan INSPIRE'a göre modernizasyonun sağlanması hedeflenmiştir. Veri standartları genel olarak üst düzey bir soyutlama ile kavramsal şeması ve alt düzey detay bir soyutlama ile uygulama şeması olarak sunulmaktadır. Uygulama şeması, veri yapısı ve veri setinin veri içeriği hakkında bilgileri sağlamaktadır. Bu standartlara uyularak her düzeyde (veri formatı, veri yapısı ve veri içeriği) birlikte çalışabilirliği yaratmak mümkün olabilmektedir. Bu bağlamda, INSPIRE'ın sunmuş olduğu ulaşım ağı veri modeli standartları dikkate alınarak uygulamada kullanılacak olan toplu taşıma mekansal veritabanı şeması oluşturulmuştur.Ulaşım veritabanı tasarımı Microsoft Visio aracı kullanılarak nesneye yönelimli Unified Modeling Language (UML) dili kullanılarak yapılmıştır. Özellikle, veri tabanı hiyerarşik yapısını temsil edebilecek yapıda veri modeli dizaynı oluşturulmaya çalışılmıştır. Veritabanı şeması hiyeraşik yapı ile detay verisetleri (feature dataset), xxdetay verilerin içerisinde detay sınıfları (feature classes) ve devamında da detay sınıfların içerisinde özniteliklerin yer alması gibi tanımlamalar ifade edilmeye çalışılmıştır. Tüm öznitelikler diğer detay sınıflar tarafından da görülebilmesi için“public”anahtar sözcüğü ile tanımlanmıştır. Her bir detay veriseti (feature dataset) UML notasyonunda“package”olarak tanımlanmıştır. Detay verisetleri içerisinde de detay sınıfları UML modelleri ile oluşturulmuş ve ilgili öznitelikler detay snıfları içerisinde yaratılmıştır. Öznitelikler yaygın olarak kullanılan integer, string, double gibi veri formatlarında tanımlanırken, bazıları da domain yapılarında tanımlanmıştır. Domain tanımlamaları“CoddedValueDomain”stereotype özelliğinde sayısal veya text bazlı olarak yapılmıştır.Bu araştırma kapsamında uygulanacak toplu taşıma ağı geoportalı için, idari sınırların yer aldığı ilçe ve mahalle katmanların tutulacağı“Administrative Units”ve ulaşım katmanların yer alacağı“Transportation Networks”detay verisetleri UML de yaratılmıştır. Transportation Network detay veriseti içerisinde karayolu ve deniz yoluna ilişkin detay veri sınıflarını barındırmaktadır. Karayolu ve Denizyolu detay veri bağlantı sınıfı INSPIRE veri modeli özelliklerinde tanımlanan“CommonTransportLink”soyut sınıfından türetilerek oluşturulmuştur. Karayolu ve Denizyolu ile ilgili tüm öznitelik bilgileri, INSPIRE veri modeli içerik bilgilerinden alınarak oluşturulmuştur. Karayolu ve Denziyolu ağ düğüm noktaları, benzer şekilde INSPIRE“CommonTransportNode”soyut sınıfından türetilerek oluşturulmuş ve ilgili öznitelik bilgileri bu sınıflarda tanımlanmıştır.Benzer şekilde, toplu taşıma ağı verileri otobüs, dolmuş ve deniz otobüsü ulaşım verileri de INSPIRE ulaşım veri temasından faydalınarak yaratılmıştır. INSPIRE Transport Network Link Sequence Soyut Sınıf tanımına göre:“Herhangi bir kola ayrılmadan şebekede sürekli bir yolu temsil eden ağ elemanı Link Sequence olarak tanımlanabilir. Şebekede başlangıç ve bitiş noktası ile tanımlanabilen 'link sequence' için ayırt edici özellik uzunluk bilgisidir. Bir 'link sequence' ulaşım şebekesinde güzergah olarak tanımlanabilir.”Bu tanımlamadan yola çıkarak, uygulamadakullanılacak otobüs güzergahı, dolmuş güzergahı ve deniz otobüsü güzergahı detay sınıfları INSPIRE“CommonTransportLinkSequence”soyut sınıfından türetilerek oluşturulmuştur. Otobüs, dolmuş ve deniz otobüsü durak noktaları ise INSPIRE“CommonTransportPoint”soyut sınıfından türetilerek oluşturulmuştur. Ulaşım ağı için gerekli diğer öznitelik bilgileri de stereotype“CoddedValueDomain”yapısında oluşturularak UML ulaşım veri modeline eklenmiştir. Bu çalışmalar sonrasında INSPIRE ulaşım veri modeli dikkate alınarak oluşturulmuş UML veri tabanı tasarımı elde edilmiştir. Sonrasında, bu veri modeli şemasından mekansal veritabanın yaratılması için Visio da bulunan“XMI export add-on”aracı ile şemanın XML Metadata Interchange (XMI) formatına dönüşümü gerçekleştirilmiştir. Bu XMI dosyası ArcCatalog yazılımında bulunan“Schema Wizard”aracı ile kullanılarak UMLde tasarlanan veri modeli yapısında ulaşım ağı mekansal veritabanı oluşturulmuştur.Veri standartları üzerine yapılan bu çalışmalara ek olarak, ulaşım veriseti üzerinde akıllı mekansal sorgulamaların, kavramsal çıkarımların yapılabilmesi için semantik teknoloji (ontoloji) de bu araştırma kapsamında uygulanmıştır. Geleneksel Coğrafi Bilgi Sistemleri uygulamaları mekansal sorgulamaları RDBMS üzerinden yapmaktadır, fakat semantik heterojen yapılarda bu sorgulamalar kavramsal farklılıkları göz ardı etmekte ve sorgulama sonuçlarında yetersiz kalabilmektedir. Bu gibi benzeri problemlerin aşılmasında semantik teknolojinin uygulanması ile veriler üzerinden kavramsal çıkarımların yapılması ve daha akıllı mekansal sorgulamaların xxigerçekleştirilmesi sağlanabilir. Ontology semantik teknolojinin asıl omurgasını oluşturmaktadır. Bu araştırma kasamında da semantik heterojenliğin (kavramsal benzerliklerin) giderilmesi amacı ile ontoloji konsepti uygulanmıştır ve toplu taşım ağı için bir ontology domain'i oluşturulmuştur. Sorgulanan mekansal veri için ontology domain üzerinde tanımlı kavram ve ilişkiler dikkate alınarak sonuçların elde edilmesi ve sonrasında da tanımlanan SDI içerisinde ilgili verilerin bulunması sağlanmıştır. Toplu Taşıma Ağı Ontology Domain'i oluşturulan ulaşım ağı mekansal veritabanı dikkate alınarak geliştirilmiştir. Toplu Taşıma Ağı Ontology sınıf hiyeraşisi aşağıda örneklendiği biçimde yaratılmıştır:1) Toplu Taşıma Güzergah (Public Transportation Route), Toplu Taşıma Bağlantı (Public Transportation Link) ve Toplu Taşıma Durağı (Public Transportation Stop) sınıfları Toplu Taşıma Ağı (Public Transportation Network) alt sınıfları olarak yaratılmıştır.2) Otobüs Güzergahı (BusRoute), Deniz Otobüsü Güzergahı (FerryRoute) ve Dolmuş Güzergahı (SharedTaxiRoute) sınıfları, Toplu Taşıma Güzergah (Public Transportation Route) alt sınıfları olarak oluşturulmuştur.3) Otobüs Bağlantı (BusLink), Deniz Otobüsü Bağlantı (FerryLink) ve Dolmuş Bağlantı (SharedTaxiLink) sınıfları, Toplu Taşıma Bağlantı (Public Transportation Link) sınıfının alt sınıfları olarak oluşturulmuştur.4) Benzer hiyeraşi, Otobüs, Deniz Otobüsü ve Dolmuş durak noktaları sınıflar için Toplu Taşıma Durağı (Public Transportation Stop) sınıfının alt sınıfları olarak oluşturulmuştur.Sonrasında bu ontoloji sınıfları arasında ilişkileri tanımlamaya yarayan obje özellikleri (object properties) yaratılmıştır. Bu obje özellikleri güzergah bağlantı ilişkilerini tanımlaması için“hasLink”ve durak ilişkilerinin tanımlanması için“hasStop”olarak yaratılmıştır. Bu ilişkiler üzerinden kavramsal çıkarımların yapılabilmesi için her bir obje özelliğinin ters işlevi (inverse object properties) olarak“isLinkOf”ve“isStopOf”özellikler yaratılmıştır. Ontology sınıfları arasında ilişkilerin kurulması ontology editor yazılımları tarafından belirli anahtar sözcükler kullanılarak tanımlanabilmektedir. Örneğin, Toplu Taşıma Durak sınıfının en az bir durak noktasına sahip olması (some)“hasStop”ilişkisi ile tanımlanmaktadır. Ontology Domain'nin oluşturulması için bu çalışma kapsamında Protégé Ontology Editor yazılımı kullanılmıştır ve en az bir ilişkisi bu yazılımda (some) anahtar sözcüğü ile tanımlanmaktadır.Toplu Taşıma Ağı Ontology Domain'i içerisinde en az bir (some) ilişkisi kurulmuş sınıflar aşağıda listelenmektedir. Toplu Taşıma Güzergah hasLink (some) Toplu Taşıma Bağlantı Toplu Taşıma Bağlantı isLinkOf (some) Toplu Taşıma Güzergah  Toplu Taşıma Bağlantı hasStop (some) Toplu Taşıma Durağı Benzer şekilde ilşkiler Toplu Taşıma Güzergah (Otobüs, Deniz Otobüsü ve Dolmuş) alt sınıfları içinde tanımlanmıştır.Toplu Taşıma Ağı Ontology'si içerisinde sınıfların, obje ilişkilerin ve kısıtlamaların tanımlanmasından sonra uygulama veri seti içerisindeki gerekli bilgiler ontology domain de“individual”olarak yaratılmıştır. Bu bilgiler“individuals”veri setindeki xxiikavramsal farklılıklarda dikkate alınarak ontology'e aktarılmıştır. Örneğin, otobüs durağı ismi“Taksim_Meydan”ile veritabanında yer alırken aynı durak noktası“Taksim”ismi ile dolmuş durağı olarak verisetinde yer almaktadır. Bu iki durak noktası lokasyon olarak birbirlerine yakın noktalarda bulunmaktadır ve farklı kelime yazılımında verisetinde yer almaktadır. Fakat, kullanıcı Taksim noktasından güzergah sorgulaması yapmak istediği zaman, uygulamanın her iki durak noktasını da göz önüne alarak bir sorgu vermesi beklenecektir. Dolayısıyla, Bu iki durak arasında“synonym – same individual”tanımlaması kurularak kavramsal tanımlama yapılmıştır. Bu gibi semantik heterojenliğe sebep olabilecek kavramlar ontology de dikkate alınarak gerekli modellemeler yapılmıştır. Ayrıca, tanımlanan veriler (individual) arasında da sınıflar arasında olduğu gibi ontology'e girilmiş veriler“individual”arasında da ilişkiler tanımlamak mümkündür. Bu tanımlamaların yapılabilmesi için veritipi özellikleri (datatype properties) ontology de tanımlanmıştır. Tanımlanan veritipi özellikleri;“hasLinkGeoId”,“hasLinkOrderId”,“hasStartStopGeoId”,“hasEndStopGeoId”,“hasRouteName”,“hasRouteNumber”isimleri ile güzergahlar ve duraklar ile ilgili verileri tanımlamakta kullanılmaktadır. Tüm bu tanımlamaların sonucunda oluşturulan ulaşım ağı veritabanı için toplu taşıma ağı ontology domain'i yaratılmıştır. Geliştirilen bu ontology domain'i üzerinde semantik akıllı sorgulamaların yapılabilmesi için new Racerpro Query Language (nRQL) dili kullanılarak RecerPro Reasoning Engine üzerinde sorgulama algortimaları geliştirilmiştir.Sonuç olarak, aynı ulaşım sistemi içerisinde semantik heterojenlikten arındırılmış otobüs, dolmuş ve deniz otobüsü güzergahlarını ve duraklarını içeren homojen bir toplu taşıma ağı kurulmuştur. Bu ağ için kullanılan veriseti aynı zamanda INSPIRE ulaşım veri standartları dikkate alınarak revize edilmiş ve modernize edilmiş bir ulaşım mekansal veritabanı sistemi bu çalışma çerçevesinde oluşturulmuştur.Oluşturulan sistemin sonuçları semantik tabanlı (ontology) arama ve CBS hizmetleri sağlayan bir Geoportal üzerinde sunulmaktadır. Geliştirilen bu Geoportal üzerinden kullanıcılar tarafından istenilen güzergah için başlangıç ve bitiş durak noktaları alınmaktadır. Belirtilen bu durak noktaları bilgisi oluşturulan toplu taşıma ağı ontology'si üzerinde araştırılarak ilgili güzergah bilgileri sorgulanmaktadır. Ontology bazlı gerçekleştirilen sorgulama sonucuna göre ulaşım mekansal veritabanında ilgili güzergahlar listelenmektedir. Sorgulama sonucunda elde edilen güzergah alternatifleri oluşturulan Web Map Service (WMS) servisi üzerinden geliştirilen Geoportal üzerinde kullanıcılara sunulabilmektedir.Gerçekleştirilen bu araştırma sonucunda, ontology domain'i içerdiği kavramsal bilgiler ile toplu taşıma ağı portal uygulamasını zenginleştirmekte ve otobüs, dolmuş, deniz otobüsü ulaşım ağı üzerinde homojen bir yapı kurarak akıllı sorgulamaların yapılmasına olanak sağlamaktadır. Örneğin, anlamsal olarak aynı olan durak noktaları, farklı kelime yazımları ile veriseti içerisinde temsil ediliyor olsa bile sorgulamalar esnasında aynı durak noktası şeklinde davranarak kullanıcılara daha doğru sonuçların elde edilmesine olanak sağlamaktadır. Bu gibi kavramsal bilgilerdeki farklılıklar, klasik CBS mekansal sorgulamalarında dikkate alınmamaktadır, dolayısıyla kullanıcılara eksik veya yetersiz sonuçların iletilmesine sebep olmaktadır. Bu çalışmalara ek olarak, mevcut ulaşım veriseti INSPIRE'a göre revize edilmiştir. Bu kapsamda, INSPIRE Ulaşım Veri Modelinin uyarlanması için gerekli araçların, tekniklerin ve metotların araştırılması ve uygulanması bu tez çalışmasında gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Interoperability is the important key for the today's Geographic Information Systems(GIS). However, the information sources are more heterogeneity (syntactic, structure and semantic), and it shows differences in modeling, representation, and accessing of sources. The development of Spatial Data Infrastructure (SDI), such as the European Infrastructure for Spatial Information in the European Community (INSPIRE), is necessitating existing spatial data standards to be harmonized or revised, based on modern international standards to overcome the interoperability issues. Also, researches in geospatial interoperability must go beyond geometry-related and database-structure concerns to take into account of semantics heterogeneity. Different terms may refer to similar concepts and the same terms may refer to different concepts, which cause semantic heterogeneity in the dataset. Relational Database Management System (RDBMS) has being used for a long time to handle spatial problems with using their query capabilities on huge data repositories. However, this approach falls short to fully express the user needs and perform intelligent queries, while the information sources are suffer from the semantic heterogeneity. The aim of this research is to investigate the implementation of INSPIRE as a SDI standard and Semantic Technology to empower the traditional GIS approach. The methodology of this research firstly applied for the existing transportation dataset to harmonized based on the INSPIRE Transport Data Specification to meet the interoperability in European SDI Level. Data standards are typically represented by conceptual schemas on a high abstraction level, together with application schemas on lower levels of abstraction. They serve the purpose of creating interoperability at all levels (data format, data structure and data content) between the resources that comply with these standards. Application schema holds information about data structure and data content of the data set. In this regard, INSPIRE Transport Network Data Content Specification is used as an application schema to build the public transportation geodatabase during this research.The design of the Geodatabase has been done using the Microsoft Visio Case Tool, based on the Unified Modeling Language (UML) formalisms object-oriented paradigm. In particular, in the case of the Geodatabase, several diagrams able to represent the hierarchical structure of the database are proposed. The term“hierarchical”means that the Geodatabase is constituted by“feature datasets”containing in turn“feature classes”, the latter being characterized by attributes. All the attributes are set as public, in order to allow a total vision among the classes. Each feature dataset has been modeled as a package. Inside the packages are present the UML classes, with the relevant attributes, modeling the feature classes. Some of xvithe attributes are of common type (Integer, String, Date, etc.), while other refer to values belonging to defined domains. In order to properly model this case, the choice to create stereotype domains as > (numerical or textual) and to directly refer the attributes of interest to these domains. The UML modeling of the feature datasets are created as Administrative_Units, Transport_Networks packages. Administrative_Units feature dataset include feature classes of Province and District. Transport Network feature dataset designed by covering the transportation features of road and waterway. Road and waterway link feature models are derived from the CommonTransportLink object as defined in the INSPIRE Transport Network Data Content. All the attribute and necessary information of RoadLink and WaterwayLink feature models are created in UML in according to the INSPIRE Transport Network Data Content. As for the node of the Transport Network, CommonTransportNode class is used an abstract class to derive Road node, waterway node and port node as defined in INSPIRE Transport Network Data Content as well.According to definition of INSPIRE Transport Network Link Sequence Abstract Class:“A network element which represents a continuous path in the network without any branches. The element has a defined beginning and end and every position on the link sequence is identifiable with one single parameter such as length. A link sequence may represent a route”. Starting from this definition, Transportation Routes (bus, sharedtaxi and ferry) data models are designed to derive from the Common TransportLink Sequence class in our UML Transportation Data Model. Transportation Stops (bus, sharedtaxi and ferry) are derived from the CommonTransportPoint class as referred to the INSPIRE Transport Network Data Content as well. Other attributes refer to range of values have been modeled as > stereotype domains compliant with the INSPIRE Transport Network Domains. The modeled Transport Network Schema in UML is exported to a XML Metadata Interchange (XMI) file. Afterwards, this exported XMI file is used in order to generate Transportation Geodatabase with the use of Schema Wizard tool of ArcCatalog.In addition to this, geospatial semantic by means of ontologies is implemented public transportation dataset, which allows for automated reasoning and intelligent spatial queries during this research. Traditional GIS Systems are not able to handle intelligent queries (semantic) just by seeking of required data as defined in RDBMS, while the information sources are, suffer from the semantic heterogeneity. Semantic technology empowers machines to understand and response the human queries based on their meaning and it makes searching more effective. Ontology is the backbone of semantic technology. Using ontology as a knowledge base improves the efficiency of data retrieval and users can get data in meaningful way. In order to solve the problems of semantic heterogeneity, caused by synonyms – homonyms, ontology as a concept model is implemented in this research. The relevant concepts and relations, which are reasoned by inferred semantics, are discovered in SDI to search suitable GIS data and services.Public Transportation Ontology Domain is defined considering the designed Transport Network Schema. Modeled class hierarchy in Transportation Ontology Domain described as followed:1) Public Transportation Route, Public Transportation Link and Public Transportation Stop are subclass of Public Transportation Networkxvii2) Under the Transportation Route Class, BusRoute, FerryRoute and SharedTaxiRoute classes are created3) BusLink, FerryLink and SharedTaxiLink classes are created under the Transportation Link class4) In same way, Bus, Ferry and Shared Taxi Stops are created as subclass of Transportation StopsThen, object properties, which represent the relationships in this ontology, are created as hasLink, hasStop properties. Also, each object property may have a corresponding inverse property. If some property links individual a to individual b then its inverse property will link individual b to individual a. Therefore, in our ontology domain, isStopOf object property is created as inverse property of hasStop and isLinkOf object property is created as inverse property of hasLink. In order to define relationships between classes in ontology restrictions needs to be declared. For example, the class of individuals that have at least one (some) hasStop relationship to members of Public Transportation Stop. In ontology editor (in our case Protégé software is used) the keyword, `some' is used to denote existential restrictions.After defining classes, object properties and relations using with restrictions, all individuals related to our dataset are created in ontology domain. One important thing we need to emphasis during the individual creation is that if there is any common stop name for the transportation types, it is possible to declare these stops as Same Individual in ontology. For example, Public Shared Taxi Stop –Taksim_Meydan is defined as same individual with Taksim stop which is actually belongs to Public Bus Stop class. Datatype properties are also used to describe relationships between an individual and data values in this ontology domain. A datatype property can be used to relate an individual to a concrete data value that may be typed or untyped. Datatype property hierarchy is created as hasLinkGeoId, hasLinkOrderId, hasStartStopGeoId, hasEndStopGeoId, hasRouteName, hasRouteNumber during this research. After overall definitions, the Public Transportation Ontology Domain is obtained. In order to perform semantic queries in transportation ontology domain, new Racerpro Query Language (nRQL) of RacerPro Reasoning Engine is used. Semantic spatial query algorithms are developed in order to retrieve transportation route alternatives based on the user requested stop points.In conclusion, homogeneous reasoning system is obtained by covering the transportation modes bus, sharedtaxi and ferry in the same transportation system. Also, the used transportation network data is revised based on the INSPIRE Transport Standards considering the needs of interoperability in European SDI level during this research. The result is presented on a developed geoportal which provides a knowledge-based search (semantic search) and GIS services to publish obtained result. Experimental investigation shows that the developed ontology domain express the rich semantic knowledge of three dimension transporting means (bus, shared taxi, ferry) in formalization and related administrative areas. Ambiguity of the concepts such as differentiating the same station names can be eliminated and hidden information can be discovered by reasoning. In this regards, the use of ontology can allow us to perform intelligent spatial queries by considering the concepts compare to the traditional GIS applications. Also, INSPIRE Transport Network Data Specifications are investigated and methods, technics are gained about building the INSPIRE Data Content as learning process during this research

Benzer Tezler

Tez No
558550
Konut kira değerinin İstanbul konut alt bölgelerine göre analizi
Analysis of housing rent value by sub-region of housing in İstanbul
ŞEYMA ÖZTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistik İstanbul Teknik Üniversitesi
Gayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEVKİYE ŞENCE TÜRK
Tez No
397761
İstanbul adalet yapılarının mekânsal analizi
Space analysis of the courthouse buildings in Istanbul area
ÖNDER DİNLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mimarlık İstanbul Teknik Üniversitesi
Mimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İPEK AKPINAR
Tez No
371556
Coğrafi veri modelleri arasında uygulamaya yönelik dönüşüm algoritmalarının geliştirilmesi
Developing transformation algorithms between geographic data models for the applications
İREM BERİL SANİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilim ve Teknoloji İstanbul Teknik Üniversitesi
Bilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU
Tez No
104102
Sağlık örgütlenmesi yaklaşımları ve Türkiye'de hastane binalarını prefabrikasyon teknolojilerine göre planlama sorunu üzerinde bir araştırma
An approach to health organizations and a research on the problem of planning hospital buildings with prefabrication technologies in Turkey
GAYE OĞULTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Mimarlık İstanbul Teknik Üniversitesi
Mimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EROL KULAKSIZOĞLU
Tez No
887285
Uzaktan algılama ve derin öğrenme yöntemleri ile İstanbul'un yerel iklim alanları ve yer yüzeyi sıcaklığı değişimleri arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationship between local climate zones and land surface temperature changes in İstanbul using remote sensing and deep learning methods
MELİKE NİCANCI SİNANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve Fotogrametri İstanbul Teknik Üniversitesi
İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİNASİ KAYA

Geri Dön