Geri Dön

Mekânsal veri altyapılarında geometrik entegrasyon

Geometrical integration within spatial data infrastructures

  1. Tez No: 409772
  2. Yazar: MÜSLÜM HACAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TÜRKAY GÖKGÖZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Mekânsal verilerin üretimi ve paylaşımı, içinde bulunduğumuz bilgi ve yüksek teknoloji çağında hızla artmaktadır. Bir yandan üretim niceliği büyürken, diğer yandan; erişim, dönüşüm, entegrasyon, bütünleştirme vb. süreçlerde şekilsel farklılıklar, belirsizlikler ve uyum temelli sorunlar oluşabilmektedir. Ulusal Mekânsal Veri Altyapısı, verilerin üretim ve kullanım döngüsündeki kurallarını önceden belirlenmiş standartlara göre koymakta ve süreçteki tüm politikaları ihtiyaçlara göre yönlendirmektedir. Entegrasyon süreçlerindeki harcanan çabaları en aza indirmek için verilerin standartlara göre üretilmesi gerekmektedir. Karar alıcılar ve araştırmacılar mekânsal verisetlerinin analiz edilmesi, birleştirilmesi ya da yenilerinin üretilmesi için, farklı kaynaklardan verisetlerine ihtiyaç duymaktadır. Farklı projeksiyon, ölçek, doğruluk, amaç ve tarihlere bağlı olarak aynı varlık farklı verisetlerinde farklı özellikte nesneler ile temsil ediliyor olabilir. Bu sebeple verisetleri birleştirilirken geometrik, topolojik ve öznitelik farklılıklardan doğan bazı sorunlarla karşılaşılmaktadır. Bu sorunlar entegrasyon sürecinin en önemli aşamalarından olan eşleme işleminin otomasyonunu olumsuz etkilemektedir. Eşleme işlemi, genel olarak, aynı varlıkları temsil eden farklı verisetlerinin nesneleri arasında bağlantılar kurmaktadır. Bağlantılar nesneleri tanımlayarak ve bağlayarak aralarında köprüler inşa etmekte ve bu sayede verisetlerinin birlikte çalışabilir olmalarını sağlamaktadır. Kullanıcılar bu bağlantıları veri transferi, güncelleme ve bütünleştirme gibi entegrasyon süreçlerinde kullanabilmektedir. Farklı kaynaklardan gelen mekânsal verilerin otomatik eşlenmesi için bilim insanları çok sayıda algoritma geliştirmiştir. Ancak bu algoritmaların çoğu veri-bağımlı olduğu için, çeşitli kaynaklardan gelen verilerin eşlenmesinde başarısız olmaktadır. Bu çalışmada, mevcut eşleme algoritmalarından bazıları (MatchingPlugin, RoadMatcher ve optimizasyon modeli) ile Türkiye'deki biri kamu ve diğeri özel kurumda üretilen aynı bölgeye ait iki farklı yol ağı veriseti otomatik eşlenmiştir. Otomatik eşleme sonuçları manuel eşleme sonuçları ile karşılaştırılarak algoritmaların yerli verisetlerindeki başarısı test edilmiştir. Sonuçlar, test edilen algoritmaların yeterli ölçüde eşleme sayısına ulaşamadıklarını göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Producing and sharing spatial data is rapidly increasing in information and high-tech age. On one hand, quantity of producing is growing, and on the other hand, shape differences, ambiguities and compactibility-based problems may occur during the processes of access, tranformation, integration, conflation, etc. Natianal Spatial Data Infrastructure determines data rules within producing and consuming cycle according to previously determined standards and leads all the policies on this period according to needs. In order to minimize the efforts on integration process, data is required being produced with standards. To analyze, combine or re-produce spatial datasets, decision makers and researchers need datasets from different sources. The same entity may be represented by different featured objects in different datasets depending on different projection, scale, accuracy, target and time. Therefore, some problems depending on geometric, topologic and semantic differences during combining datasets may be encountered. These problems affect matching process, one of the most challanging process of integration, negatively. A matching process, in general, establishes links between objects from different datasets that represent the same entities. Links build bridges among objects by identifing and linking them and so make datasets more interoperable. Users may use these links during integration processes such as data transfering, updating, conflation. Scientists developed many algorithms to match spatial data from different sources automatically. However, since most of these algorithms are data-dependent, they may not succeed in matching process of the data from varied sources. In this study, two different road network datasets in an area produced by public and private organisations in Turkey were matched authomatically by some of the existing matching algorithms (MatchingPlugin, RoadMatcher ve optimization model). The achievements of the algorithms in native datasets were tested by comparing manuel matching results with the automated matching results. Results show that the tested algorithms could not reach enough matching number.

Benzer Tezler

  1. Coğrafı̇ bı̇lgı̇ teknolojı̇lerı̇ ı̇le akıllı şehı̇r tasarımı

    Designing geographic information system framework for smart cities

    ABDULLAH SAİD TÜRKSEVER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU

  2. Spatial temporal dimensions of accessibility in İstanbul, Turkey

    İstanbul Türkiye'de erişilebilirliğin zamansal-mekansal boyutu

    WASIM SHOMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDE DEMİREL

  3. Telekomünikasyon sektöründe kullanılan ek odaların sokak düzeyi görüntülerinden tespit edilmesi

    Detection of manholes from street-level imagery in telecommunication business

    AHMET EĞRİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CANER GÜNEY

  4. Mekansal bilgi ve güncel bilişim akımları

    Spatial information and contemporary information technologies

    FEYZİ ÇELİK YILANKIRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECLA ULUĞTEKİN

  5. Uydu görüntüleri, meteorolojik veriler ve kamera fotoğrafları ile pamuk ve mısır bitkileri için rekolte tahmin modeli tasarımı: Şanlıurfa örneği

    Crop yield estimation model design for cotton and maize crops using satellite imagery, meteorological data and camera photographs: Şanlıurfa case study

    UĞUR ALGANCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ