Dinamik Detay Gruplama

Bazen haritanızdaki detayları hesaplanmış toplam değerlere göre sembolize etmeniz gerekebilir. Haritadaki büyük miktardaki noktayı bir araya getirerek göstermek görselliği daha anlamlı hale getirebilir, bunu yaparken kullanacağınız öznitelik değerlerinden hesaplanan bu değerlere örnek vermek gerekirse bunlar; en küçük değerler (min.), en büyük değerler (max.), ortalamalar (avg.) ya da toplamlar olabilir. Öznitelik bilgilerindeki herhangi bir sütunun değerlerini kullanabilirsiniz.

ArcGIS Pro’da nokta toplulaştırma ve görselleştirme için birçok yöntem vardır. Yazımızın konusu ise bu yeteneklere yeni olarak eklenen Dinamik Gruplama yeteneğidir. Ölçeğe ve haritadaki görüntülenen alana göre dinamik bir gruplama yeteneği, ArcGIS Pro 2.4 versiyonuyla birlikte kullanımınıza sunuldu.

Eğer çok fazla sayıda detaya sahip olan nokta detay sınıfınız varsa ve bunu dinamik olarak anlamlı gruplar halinde görselleştirmek istiyorsanız ve bir de bu veriyi İlişkisel Veri Tabanı Yönetim Sisteminde (İVTYS) barındırıyorsanız bu yeteneği kullanabilirsiniz.  Şu an için bu işlevi destekleyen veri tabanı platformları aşağıdaki gibidir:

  • IBM Db2
  • Microsoft SQL Server
  • Oracle
  • PostgreSQL
  • SAP HANA

Bunu yaparken çok büyük veri setleriyle çalışıyorsanız ya da çok sık güncellenmeyen verilerle çalışıyorsanız istediğiniz ölçekler için statik gruplama kullanarak, ardından da verilerinizi görselleştirmenin anlamlı olduğu aralıklarda dinamik gruplama gösterimi de sağlayabilirsiniz.

Coğrafi veri tabanınızda olan deprem noktaları detay sınıfına Python kullanarak da uygulayabileceğiniz dinamik gruplama Python kodu aşağıdadır:

*Bu kod örneği WGS 84 Coğrafi Koordinat Sisteminde olan Depremler detay sınıfı derinlik öznitelik sütunundan depremlerin maksimum derinliklerine göre kare şeklinde gruplama yapmayı aktif hale getirir.

Esri Türkiye, 2019

ArcGIS Excalibur ile Tanışın!

ArcGIS Excalibur’un ilk sürümü hazır! ArcGIS Enterprise 10.7 ile kullanıcılara; proje tabanlı ortamda görüntü analizini ve yapı gözlem yönetimini (structure observation management) düzenleyen araç ve yetenekler sağlayan bir web uygulamasıdır. Etkili görüntü analizi için görüntü projesi iş akışları oluşturup kullanmaya olanak sağlar.

Görüntü Ara

ArcGIS Excalibur, kuruluşunuzda mevcut olan görüntüleri çeşitli seçeneklerle aramayı ve keşfetmeyi kolaylaştırır. Doğrudan bir görüntü katmanına, görüntü servisi URL’sine  bağlanabilir veya görüntü katalogu araması yapabilirsiniz.

ArcGIS Excalibur Açılış Sayfası

Görüntü katalogu araması, görüntüleri daha ileride kullanmak üzere sıraya koymak ve keşfetmek için ilgilendiğiniz yerlerde görüntü katmanlarını hızlıca aramanıza olanak sağlar.

Görüntü katalogu araması (Imagery Catalog Search)

Görüntülerle çalışın

İlgilendiğiniz görüntüyü bulduktan sonra, görüntülerinizle çalışmaya başlamak için çok çeşitli araçları kullanabileceğiniz görüntü kullanım kanvasına (imagery exploitation canvas) kolayca bağlanabilirsiniz. Görüntü Kullanım Kanvası, görüntülerinizin otomatik olarak harita ile ortorektifikasyonunu ve hizalamasını yaparak varsayılan bir altlık üzerinde görüntülemenizi sağlar. Görüntü Kullanım Kanvası eş zamanlı olarak aynı görüntüyü çekilme anındaki perspektifiyle görmenizi sağlar.

Görüntü Kullanım Kanvası (Imagery Exploitation Canvas)

Görüntüleme Araçları (Display Tools)

Her görüntü pikselinden en yüksek değeri elde etmek için görüntüyü optimize etmek, ArcGIS Excalibur görüntüleme araçlarıyla (Display tools) kolayca yapılabilir. Görüntü görüntüleme araçları, görüntü render alma, filtreleme, bant kombinasyonlarını değiştirme kabiliyetini ve hatta DRA ve Gama gibi ayarları bile uygular. Görüntü şeffaflığını ve sıkıştırmasını değiştirme ayarları da bu araçların içindedir.

Görüntüleme araçlarıyla; render alma, filtreleme, bant kombinasyonlarını değiştirme gibi ihtiyaca yönelik araçlar

Görüntü Projeleri

ArcGIS Excalibur, görüntü tabanlı bir görevi tek bir yerde tamamlamak için gereken kaynakları organize etmenin dinamik bir yolu olan görüntü projesi sunmaktadır. Görüntü projeleri, görüntü görevinize içerik sağlayan  jeouzamsal referans katmanlarını ve görüntü tabanlı iş akışlarını düzene sokan araçları içerir. Görüntü projeleri ArcGIS Excalibur’da oluşturulur, görüntülenir ve kullanılır. Bu projeler, kullanıcılara projenin ismi, açıklaması, oluşturulduğu tarih, proje oluşturucusu ve proje talimatları gibi konuların ne olduğunu anlamalarını sağlayacak bilgiler içerir.

Bir görüntü projesi oluştururken, görüntü görevinize göre bir proje türü seçersiniz. Seçilen projenin türü, görüntülere dayalı görevi kolaylaştırmak için araçlar panelinde hangi araçların kullanılabileceğini belirler. Örneğin, bir gözlem görüntü projesi türü, görüntü projesini açtığınızda araç panelinde gözlem araçları sağlar. Aşağıdaki, mevcut görsel proje türleridir:

Proje türü içindeki temel görüntü ya da gözlem görüntü projesi seçenekleri

Bu örnekte gözlem görüntü projesi seçilerek ilerlenmiştir. Bu görüntü projesi, görüntülerden gözlem toplamak için iş akışı sağlar. Bu proje türü, gözlemleri gerçekleştirmek, düzenlemek ve bu faaliyetlerden türetilmiş bilgi ürünleri oluşturmak için araçlar ve kaynaklar ekler.

Bir gözlem görüntüsü projesi oluşturmak için aşağıdaki kaynaklar gereklidir:

  • Bir görüntü servisinden görüntü veya görüntüler
  • Proje talimatları (Tüm görüntü projelerinin, görevinizde size rehberlik edecek proje talimatlarına sahip olması gerekir. Proje talimatları, proje oluşturulduğunda tanımlanır ve proje açıkken herhangi bir zamanda görüntülenebilir)
  • Düzenlenebilir koleksiyon katmanları

İsterseniz  mevcuttaki gözlem katmanları ile ilerleyebilir isterseniz projenize eklemek için yeni bir gözlem katmanı oluşturabilirsiniz.

Görüntü Projesi oluştururken projeye varolan katmanları ekleme ya da yeni katmanlar oluşturma

Rehberli iş akışınız sırasında, minimum gerekli alanları içeren yeni görüntü projesi oluştururken yeni bir gözlem katmanı oluşturabilirsiniz. Bu sayede, gözlem toplama görevinize bağlı olarak ek alanlar ekleme ve katmanınıza stil oluşturma becerisine sahip olacaksınız.

Katman seçme adımında gözlem katmanı oluştururken gelen arayüz ekranı

Alan eklerken tür, domain, doldurulması zorunlu ya da değil gibi bilgileri belirleyebilirsiniz. Aşağıdaki örnekte yol genişliği adı ile oluşturulan alana kodlu değer atanarak toprak, beton ve asfalt şeklinde adlar eklenmiştir.

Oluşturulan katmanın alan ayrıntılarının belirlenmesi

Gözlem katmanı ile ilgili işlemleri tamamladığınızda size oluşturacak olduğunuz katmanın geometri türü, etiketi gibi ayrıntıları içeren özet bilgiler sunulur.

Katman özeti ve oluşturulan alanların listesi

Yaptığınız çizimlere, çalışmalara dair ArcGIS Excalibur içindeki görselleri raporlar ya da brifingler için dışa aktarmanıza ve kuruluşunuzdaki diğer kişilerle paylaşacağınız sunumları derlemenize ve oluşturmanıza olanak sağlar.

Çalıştığınız görüntüyü sunumunuza ekleme yeteneği

 

Kaynakça:

ArcGIS Enterprise 10.7 Yeniliklerine Genel Bakış

ArcGIS Enterprise 10.7, ürün genelinde yeni özellikler, kararlılık geliştirmeleri (stability enhancements) ve gelişmiş işlevler sunar. (Eğer 10.7’ye yükseltme yapacaksanız, yazılımınızı 10.7 için yeniden yetkilendirmeniz gerekir. Yeni yetkilendirme dosyalarınıza My Esri’den erişebilirsiniz). ArcGIS Enterprise, Windows Server 2019 Standard ve Datacenter (64 bit [EM64T]) işletim sistemlerinde artık desteklenmektedir.

Portaldaki veri kaynaklarından ekleme, yönetme ve yayınlama

ArcGIS Enterprise 10.7.1 ile Yöneticiler (administrator) ve yayıncılar (publisher) artık buluta, dosya paylaşımlarına (file shares) ve veritabanlarına bağlantılar oluşturarak ArcGIS Enterprise portalına data store ögeleri ekleyebilirler. Portalda data store ögeleri eklemek, verileri kaydetmenin ve iş akışlarını yayınlamak için erişilebilir hale getirmenin basit bir yoludur. Data store (veri deposu) ögelerini ArcGIS Server Manager içinden kaydetmek (register), daha önceki sürümlerde olduğu gibi aynı işlevsellikte mümkündür. ArcGIS Server Manager üzerinden veri depolarının kaydedilmesi, ArcGIS GeoAnalytics Server ile kullanılmak üzere büyük veri dosya paylaşımının kaydedilmesi gibi diğer iş akışları için gereklidir. Bulut depolama veya dosya paylaşımlarını kaydederseniz, portal üyeleri doğrudan bu portaldan veya ArcGIS Pro ile belirtilen verilerden görüntü katmanları yayınlayabilir.

ArcGIS Enterprise Builder

ArcGIS Enterprise Builder ile yeni dağıtımlar yapılandırırken artık barındırma sunucunuz ve ArcGIS Enterprise portalınız için özel Web Adaptor adları belirleyebilirsiniz. Daha fazla bilgi için ArcGIS Enterprise Builder kurulum adımlarına bakabilirsiniz.

Yeni ArcGIS Notebook Server

ArcGIS Enterprise kullanıcıları 10.7 ile yeni bir rol olan ArcGIS Notebook Server rolünü kuruluşuna katabilir. ArcGIS Notebook Server, ArcGIS Notebook’ları barındırmak ve çalıştırmak için özel bir sunucu çerçevesi kullanmaktadır. Notebook, notebook oluşturucularının ihtiyaç duydukları kaynakları ihtiyaç duydukları zaman alma esnekliği sağlayan Docker Container kullanılarak uygulanır. Bu her Notebook kullanıcısına kaynaklarını izole etmeleri için yalıtılmış bir “sanal alan” ortamı sağlar. ArcGIS Notebook, ArcGIS Enterprise portalınızdaki güçlü coğrafi veri analizi için çok yönlü web tabanlı bir arayüz sunar. Analiz yapabilir, iş akışlarını otomatikleştirebilir, verileri ve analiz sonuçlarını coğrafi bir bağlamda hemen görselleştirebilirsiniz. Notebook sahipleri; ArcGIS Enterprise ve analitik motorlarına, ArcGIS coğrafi analiz kütüphanelerine ve açık kaynaklı analitik, istatistiksel ve makine öğrenme kütüphanelerine erişebilir.

Kullanıcı türleri

ArcGIS Enterprise’da yeni tanıtılan kullanıcı türleri, kuruluşunuzda üye oluşturmanın temel taşlarıdır. ArcGIS Enterprise’daki yetenekleri ve uygulamaları üyelerin ihtiyaçlarına göre lisanslamak için Kullanıcı türleri esnek bir yol sağlamaktadır. Artık kuruluşlar kullanıcı türleri ile üyelerin ihtiyaçlarına göre kimlik, ayrıcalıklar ve uygulamalar tahsis edebilirler. Kullanıcı türleri; Viewer, Editor, Field Worker, Creator, GIS Professional, Insights Analyst olarak belirtilmiştir.  Üyelerinize kullanıcı türleriyle lisans vermenin yanı sıra, onların gereksinimlerini karşılamada ek esneklik için add-on uygulamalar ve uygulama paketleri de seçebilir ve ilgili kullanıcınıza atayabilirsiniz.

Viewer (Görüntüleyici): Viewer kullanıcıları, diğer ArcGIS kullanıcıları tarafından paylaşılan öğeleri görüntüleyebilir. Bu kullanıcı türü, ArcGIS içeriğini güvenli bir ortamda görüntülemesi gereken kuruluş üyeleri için idealdir. Viewer öğeler veya veriler üzerinde analiz yapamaz, verileri oluşturamaz, düzenleyemez veya paylaşamaz. Bu kullanıcı türü, Temel Uygulamalar Paketi’ne (Essential Apps Bundle) sahiptir. Eski Level 1 kullanıcısına denk gelmektedir.

Editor (Düzenleyici): Editor kullanıcıları, ArcGIS haritalarındaki ve diğer ArcGIS kullanıcıları tarafından kendileriyle paylaşılan uygulamalardaki verileri görüntüleyebilir ve düzenleyebilir. Bu kullanıcı türü, Web AppBuilder for ArcGIS gibi ArcGIS web uygulamalarını ve yapılandırılabilir uygulamaları kullanarak, kendileriyle paylaşılan verilere erişmeleri ve verileri düzenlemeleri gereken kullanıcılar için idealdir. Editor, öğeleri veya verileri analiz edemez, oluşturamaz veya paylaşamaz. Bu kullanıcı türü, Temel Uygulamalar Paketi’ni içerir.

 Field Worker (Saha Çalışanı): Field Worker, diğer ArcGIS kullanıcıları tarafından onlarla paylaşılan verileri görüntüleyebilir ve düzenleyebilir. Esri saha uygulamaları, ArcGIS içeriğiyle ilk olarak etkileşime giren saha kullanıcıları için idealdir. Sahadaki kullanıcıların Saha Uygulamaları Paketi’ne (Collector for ArcGIS, Survey123 for ArcGIS, ve Workforce for ArcGIS) dahil olan uygulamaları kullanarak verileri görüntüleme, toplama ve düzenlemelerine olanak sağlar. Field Worker öğeleri ya da verileri analiz edemez, oluşturamaz veya paylaşamaz. Bu kullanıcı türü, Temel Uygulamalar ve Saha Uygulamaları paketlerini içerir.

Creator (Oluşturucu): Viewer, Editor ve Field Worker kullanıcı tiplerinin tüm özelliklerine ek olarak, içerik oluşturma, organizasyonu yönetme ve Temel Uygulamalar Paketi, Saha Uygulamaları Paketi ve Ofis Uygulamaları Paketi’nde kullanılmak üzere içerik paylaşma özelliğine sahiptir. Eski Level 2 kullanıcısına denk gelmektedir.

GIS Professional (CBS Uzmanı): GIS Professional kullanıcıları, Creator’ın tüm özelliklerine ve uygulama paketlerine ek olarak ArcGIS Pro (Basic, Standard veya Advanced) erişimine sahiptir. Bu kullanıcı türü, çalışmalarını gerçekleştirmek için CBS uygulamaları grubuna ihtiyaç duyanlar için tasarlanmıştır; yani, web haritaları ve uygulamaları oluşturma, analiz araçlarını kullanarak derinlemesine mekansal analizler yapma ve ArcGIS Pro’nun gelişmiş araçlarını kullanma yetkilerine sahip olmak isteyenler için uygundur.

Insights Analyst: Insights for ArcGIS kullanmak için gerekli tüm yeteneklere sahiptir; içerik oluşturma, paylaşma ve analiz yapma bunlara dahildir. Bu kullanıcı türü bir Insights for ArcGIS lisansı içerir. Günlük görevlerinde öncelikli olarak Insights kullanan ancak diğer ArcGIS uygulamalarına erişmeleri gerekmeyenler için tasarlanmıştır.

Yeni Tile Package (Döşeme Paketi) Formatı

ArcGIS Enterprise 10.7, .tpkx uzantılı yeni bir döşeme paketi dosya formatı içeriyor. Bu formatta, önbellek döşemeleri (cache tiles), optimize edilmiş compactv2 depolama formatı kullanılarak depolanır. Bu biçim basitleştirilmiş bir dosya yapısına sahiptir ve ağ dosya paylaşımları ve bulut deposu dizinleri üzerinden erişildiğinde daha iyi performans sağlar.

ArcGIS Pro 2.3’te bir döşeme paketi oluşturmak için Create Map Tile Package ve Export Map Server Cache coğrafi işlem aracını çalıştırdığınızda, çıktının .tpk ya da .tpkx dosyası olmasını belirleyebilirsiniz. Her iki dosya türü ArcGIS Enterprise 10.7’de kullanılabilir.

Bir .tpkx dosyası, dosyaları doğrudan bir .tpkx dosyasına okuyup yazmanıza olanak sağlayan açık özelliğe sahiptir. Bu sayede, kullanıcılar döşeme paketleri için artık özel üçüncü taraf çözümleri geliştirebilir ve dağıtabilir. Bu yeni format geriye dönük sürümlerle uyumlu değildir; yalnızca ArcGIS Enterprise 10.7, ArcGIS Pro 2.3, ArcGIS Online ve ArcGIS Runtime 100.5 tarafından kullanılabilir.

Konum takibinde Tracker for ArcGIS

Konum izleme artık kullanıcıların anlık olarak nerede olduğunu veya geçmiş hareket izini kaydetmenize olanak sağlayan, kuruluş genelinde bir özellik olarak kullanılabilir. Konum izleme detay servisi, izlenen konumları, spatiotemporal büyük veri deposunda nokta detayı olarak saklar. Kullanıcılar yalnızca kendi izlerini görür; başkalarının izlerini görmek için ek izin gereklidir. İzler durumsal farkındalık için ve kullanıcıların nerede olduklarıyla ilgili soruların analizinde kullanılabilir.

Yeni bir ürün olan Tracker for ArcGIS, konum izleme servisini iki yeni uygulamada kullanır: Track Viewer web uygulaması ve Tracker for ArcGIS mobil uygulaması. Track Viewer web uygulaması yöneticilerin; kimlerin izlendiğini ve kimlerin bu izleri görüntüleyebileceğini tanımlayan iz görünümleri oluşturmasına olanak tanır.

Tracker mobil uygulaması arka planda konumları izlemek için optimize edilmiştir, bu da cihazın bataryası üzerindeki etkisini en aza indirir. Mobil uygulama, veri bağlantısından bağımsız izleri kaydeder. Mobil kullanıcılar ne zaman izlendiklerinin ve izlenmediklerinin kontrolünü yapabilir.

Tracker for ArcGIS

Collector for ArcGIS

Collector’un en son sürümü olan Aurora; vektör döşemeleri ve etiketleme desteği, daha iyi veri toplama için ara yüz, kullanıcılar için daha iyi bir çevrimdışı deneyim ve barkod taramasını desteklemek için akıllı formlar ile daha iyi haritalama olanağı sağlamaktadır. Detaylara fotoğraf eklemenin haricinde ses ve video da eklenebilmektedir. Collector, raster döşeme paketlerini (.tpk), vektör döşeme paketlerini (.vtpk) ve ArcGIS Pro 2.3 (.tpkx) ile sunulan yeni, açık döşeme paket biçimini destekler. Eos Tools Pro ve Lasertech telemetre cihazlarını kullanarak ofset konumlarını yakalayabilirsiniz.

ArcGIS Excalibur

ArcGIS Excalibur, ArcGIS Image Server ile ArcGIS Enterprise 10.7 için yeni bir web uygulaması olup, sezgisel deneyimlerle görüntü tabanlı iş akışlarını modernize etmeyi ve geliştirmeyi amaçlar. Bu deneyimler, entegre iş akışlarında görüntüleri aramanızı, keşfetmenizi ve gelişmiş analiz ve görselleştirme yapmanızı sağlar. ArcGIS Excalibur, görüntü tabanlı bir görevi tek bir yerde tamamlamak için gereken kaynakları organize etmenin dinamik bir yolu olan bir görüntü projesi sunar. Görüntü projeleri, görüntü görevlerine içerik sağlayan coğrafi referans katmanlarını ve görüntü tabanlı iş akışlarını kolaylaştıran bir dizi aracı içerir.

ArcGIS Excalibur açılış sayfası

Çevrimdışı harita alanları

Çevrimdışı çalışıyorsanız, artık haritaları çevrimdışı kullanmak için harita alanları oluşturabilirsiniz. Collector for ArcGIS ve ArcGIS Runtime SDK özel uygulamalarında çevrimdışı kullanım için web haritasının belirlenen alanlarını verileri daha hızlı indirmek için paketleyebilirsiniz.

Kullanıcı Deneyimi

10.7 ile başlayarak, Living Atlas of the World içeriğine ulaşacağınız kısım diğer içeriklerinizden ayrılarak daha kolay içeriği bulmanıza olanak verecek şekilde düzenlenmiştir. Bu, tüm Living Atlas içeriğini taramak zorunda kalmadan kuruluşunuzun üyeleri tarafından oluşturulan içeriği bulmayı kolaylaştırır. Aşağıdaki tablo artık Living Atlas konumunu ve içeriğini bulamayacağınız arayüzleri ve artık nerede bulabileceğinizi göstermektedir:

Artık Living Atlas içeriği içermiyor Living Atlas’a Ulaşabileceğiniz yer
Content (İçeriğim) sayfasındaki My Organization (Kuruluşum) sekmesi İçeriğim sayfasındaki Living Atlas sekmesi
Kuruluşumu Harita Görüntüleyicide ararken:
Add >Search for Layers > My Organization
(Ekle> Katmanları Ara> Kuruluşum seçeneği)
Add > Search for Layers > Living Atlas ya da Add > Browse Living Atlas Layers
(Ekle> Katmanları Ara> Living Atlas’ı kullanın veya Ekle> Living Atlas Katmanlarına Gözat’ı kullanın)
Gallery (Galeri) İçeriğim sayfasındaki Living Atlas sekmesi
Organizasyonu Sahne Görüntüleyicide ararken:
(Katman ekle> Organizasyonum seçeneği)
Add layers > Living Atlas
(Katman ekle>Living Atlas)

 

İçeriğim sayfasındaki Living Atlas sekmesi

 

Living Atlas içeriğini kuruluşunuzun içeriğinden ayırmanın yanı sıra, ihtiyacınız olan içeriği bulmanıza yardım eden bir diğer yenilik Living Atlas öğelerine içeriğe dair hızlıca bilgi edinebileceğiniz rozetlerdir.

Living Atlas rozetlerinin anlamları

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

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 ile Piksel Tabanlı Denetimli Sınıflandırma Aracılığıyla Raster Verinizi Analiz Edin

ArcGIS Pro ile Piksel Tabanlı Denetimli Sınıflandırma Aracılığıyla Raster Verinizi Analiz Edin

Esri’nin 64-bit ile çalışan, masaüstü çözümlerinden biri olan ArcGIS Pro ile görüntü analizi, görüntü işleme ve görselleştirme alanlarında birçok yeteneğe sahiptir. Image Analyst bileşeniyle birlikte raster verileriniz üzerinde sınıflandırma, değişim tespiti, derin öğrenme gibi çok çeşitli işlemler gerçekleştirebilirsiniz. Görüntü sınıflandırma işlemini denetimle ve denetimsiz olmak üzere iki yöntemle gerçekleştirebilirsiniz. Bu blog yazımızda kullanıcının tanımlamaları doğrultusunda ilerletilen denetimli sınıflandırma işlemi ile ArcGIS Pro içerisinde, görüntü üzerinde piksel tabanlı bir sınıflandırmanın nasıl gerçekleştirilebileceğinden bahsedeceğiz.

Denetimli sınıflandırma, görüntü üzerinde kullanıcının tanımladığı örnekler kullanılarak gerçekleştirilen sınıflandırmadır. Kullanıcı raster görüntü üzerinde gerçekleştirdiği örnek tanımlamaları bir dosyaya aktarmış olur. Bu örnek veriler sayesinde, denetimli sınıflandırma ile spektral olarak benzer değerlere sahip hücreler toplanır ve bunlar belirli sınıflar olarak tanımlanır. Her örnek veride bulunan hücrenin istatistiksel analizi Esri sınıflandırma tanım dosyası (.ecd file) oluşturmak için kullanılmaktadır.

Denetimli sınıflandırma kullanıcı tarafından oluşturulan örnek veriye dayandığı için iyi bir sınıflandırma sonucu elde etmek adına örnek verinin titizlikle toplanmış olması gerekmektedir. Örnek veri oluşturulurken görüntünün içerdiği ögeler iyi analiz edilmelidir. Örneğin, farklı renkte bina çatıları gibi farklı gözüken fakat aynı tipte ögeler olabilir.

Görüntü içerisinden seçeceğiniz örneklerin netliğinin iyi olması, sınıf karışıklıklarının azalmasını ve sınıflandırma sonuçlarınızın doğruluğunun artmasını sağlar. Homojen renk dağılımına sahip örnekler seçmeniz bu açıdan önemlidir.

Örnek Dağılımının Değerlendirilmesi

  • Spektral Olarak Net Örnekler:

Topladığınız örneklerin band dağılımlarını incelediğinizde histogram ne kadar darsa spektral değerler o kadar tek ve net toplanmış anlamına gelmektedir. İdeal örnekler histogramda belirgin tepelere sebep olacaktır.

  • Piksel Sayısı:

Örneklerinizi değerlendirirken, her sınıf için histogram sonuçlarını ve piksel sayılarını dikkate almalısınız. Bir örnekte çok sayıda piksel varsa bu piksellerin spektral anlamda saf olduğundan emin olmalısınız. Örneğiniz çalışma alanı içerisinde birden fazla şekilde tekrar ediyorsa yüksek bir piksel sayısı değerine sahip olabilirsiniz.

  • Örneklerin Ayrılması:

İki farklı örneği spektral olarak karşılaştırdığınızda, değerlerin ortalama çevresindeki dağılımını değerlendirebilirsiniz. Örnekleriniz histogram birden fazla tepe noktasına sahipse bu, örnekleri farklı sınıflara ayırmanız gerektiği anlamına gelir.

  • Örneklerin Birleştirilmesi:

Sınıflandırma için örneklerin toplanmasının ardından oluşturulacak “Esri Signature File” olarak adlandırılan dosyanın her sınıftan birer örnek içermesi, sınıflandırma sonucunun nitelikli olabilmesi için önemlidir. Bu dosya içerisindeki örneklerin aynı spektral değere sahip olarak seçilmesi, sınıfların ayrıştırılabilmesi için elzemdir.  Ancak histogramda aynı değer üzerinde bir çakışma varsa bu örneklerin aynı sınıfta birleştirilmesi düşünülebilir.

ArcGIS Pro ile Piksel Tabanlı Denetimli Görüntü Sınıflandırma İş Akışı

ArcGIS Pro ile sınıflandırma işleminizi gerçekleştirirken Görüntü Sınıflandırma Sihirbazı’nı (Image Classification Wizard) kullanabilirsiniz. Bu sihirbaz arkada birçok coğrafi işlem aracını sizler için çalıştıracak ve size sadece konfigürasyona dair bilgileri girme işi kalacaktır. Arka planda çalışan araçları ArcGIS Pro araç kutusundan bularak siz de çalıştırabilirsiniz, sihirbaz yalnızca belirli bir sıralama ile bu araçları çalıştırarak sizi doğru sonuca götürecektir.

Konfigürasyon: Bu aşamada hangi sınıflandırma metodunu ve tipini kullanacağınızı belirlersiniz. Bununla birlikte bu aşamada sınıflandırma şemanızı ve çıktı dosya yolunu belirleyebilirsiniz.

Örneklem Sınıflandırıcı: Örneklerinizi ve sınıflandırma şemanızı belirler ve sihirbaza tanıtırsınız. Denetimli sınıflandırma yolunu izlediğimiz için kendi oluşturduğunuız örnekleri ve şemayı tanıtabilirsiniz.

Raster Sınıflandırma: Bu adımda sınıflandırılmış raster ve Esri sınıflandırma tanım dosyası (Esri classifier definition file) olarak adlandırılan dosya oluşturulur.  Oluşturulan bu dosya ile spektral olarak benzer olan diğer rasterlarınızı da sınıflandırabilirsiniz.

Sınıfları Birleştirme: Sınıflandırma esnasında oluşturduğunuz alt sınıflarınız varsa bu aşamada birleştirebilirsiniz.

Yeniden Sınıflandırma: Eğer yanlış olarak tanımlanan sınıflar varsa, sınıflandırmayı dışa aktarmadan önce bu aşamada yeniden sınıflandırma işlemi yapabilirsiniz.

 ArcGIS Pro ile Örnek Sınıflandırma Çalışması

ArcGIS Pro Basic, Standard veya Advanced seviyedeki lisanslarınıza ek olarak bu gerçekleştireceğimiz çalışmada ArcGIS Spatial Analyst ve Image Analyst lisansınız olması gerekmektedir. TIFF veri türündeki bir raster verisi ile örnek bir çalışma gerçekleştireceğiz. Yapılan değişiklikler raster veri türünüze ve içerdiği band sayısına göre değişiklik gösterebilir.

  • ArcGIS Pro içerisinde yeni bir proje oluşturarak raster verimizi açık olan çalışmaya ekleyiniz.

  • “Catalog” bölmesi içerisinde raster verinize sağ tıkladığınızda “Properties” penceresini açınız. Bu pencerede verinizin kaç banda sahip olduğu, çözünürlüğünün ne olduğunu ve format bilgilerini bulabilirsiniz.

  • Bu aşamada görüntünün band kombinasyonun değiştirilerek, yani sembolojide renkleri farklılaştırılacaktır. Böylelikle görüntünün analiz edilmesi kolaylaşacaktır.
  • Contents bölmesinde raster katmanı seçili iken; ArcGIS Pro üst panelinde yer alan Raster Appearance sekmesinde>Rendering grubu Symbology butonuna tıklayarak semboloji ile ilgili pencereyi görüntüleyebilirsiniz.

Bu raster için uygun band kombinasyonu;

Red: Band_4

Green: Band_2

Blue: Band_1 olarak değiştirilecektir. Böylelikle bitki örtüsü içerek alanlar kırmızı renkte gözükecektir.

  • Sınıflandırmak istediğiniz raster katmanı “Contents” panelinde seçili iken pencerenin üst kısmında “Classification Tools” butonu altında Segmentation Training Samples Manager’a tıklarsanız örnek veri toplamak için gerekli olan sihirbaz açılır. Alternatif olarak ArcGIS Pro Image Classification Wizard’ı kullanırsanız da sınıflandırma için gerekli tüm işlem adımlarını sırayla sizler icin gerçekleştirir.

Training Sample Manager kullanılarak hazırlanmış örnek sınıfları aşağıda görebilirsiniz. Bu örnekler poligonlar çizilerek görüntü üzerinden toplanmıştır.

Yukarıdaki ekranda her sınıf için kaç tane örnek toplandığı ve bu örneklerin piksel değerleri de gösterilmiştir.

Bu senaryoda kullanılan raster katmanı 9 sınıf içermektedir. Her sınıf farklı piksel değerlerinden toplanarak oluşturulmuştur. Bu çalışmada farklı renkteki çatılardan ve açık/koyu zeminlerden örnekler toplanmıştır.

Toplanan örnekler Image Classification Wizard panelinde sınıflandırma işlemi için kullanılacaktır.

  • Görüntü Sınıflandırma Sihirbazında ilk adımda;
    • Classification Method: Supervised
    • Classification Type: Pixel based
    • Classification Schema olarak Training Samples Manager kullanılarak toplanan örnek verilerin .ecs uzantılı dosyası tanıtılır.
    • Next butonuna basarak bir sonraki aşamaya geçebilirsiniz.

  • Training Samples Manager ekranında halihazırda toplanmış olan örnek verileri tanıtarak ilerleyebilirsiniz. Örnek veri toplama işlemleri için detaylı bilgiye https://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/analysis/image-analyst/training-samples-manager.htm bağlantısından ulaşabilirsiniz.
  • Sınıflandırıcı olarak “Maximum Likelihood” yöntemi seçilerek ilerleyiniz. Maximum Likelihood yöntemi geleneksel bir görüntü sınıflandırma tekniğidir. Bu teknik birbirine en fazla benzerlik gösteren, normal dağılımlı pikseller üzerinde sınıflandırma gerçekleştirir ve karar alma sürecinde Bayes teoremini kullanır. Sınıflandırma tekniklerine dair detaylı bilgiye https://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/analysis/image-analyst/the-image-classification-wizard.htm bağlantısından erişebilirsiniz.

Sağ altta yer alan Run tuşuna basarak sihirbazdaki adımları tamamlayabilirsiniz. İşlemin sonunda sınıflandırılmış raster veriniz katman olarak Contents bölmesine eklenecektir.

  • “Classify” adımında Output Classified Dataset, Output Classifier Definition File (.ecd) dosya adı belirlenir. Ekranında sağ altında yer alan Run butonuna basarak ilerleyebilirsiniz.

  • Eğer örnek sınıflarınızın birleştirilmeye ihtiyacı varsa bir sonraki aşamada Merge Classes işlemi gerçekleştirilebilir. Bu çalışmada herhangi bir işlem yapmadan diğer adıma, Reclassify adımına geçiyoruz.
  • Reclassify adımında yanlış olduğunu tespit ettiğiniz bir sınıflandırma varsa değiştirebilir, yeniden sınıflandırma işlemini gerçekleştirebilirsiniz. Bu işlemi obje seçerek veya alan çizerek belirleyebilirsiniz. Çalışmada Reclassify işlemine gerek olmadığı için bu adımı da geçerek ekranın sağ altında yer alan Run butonuna yeniden tıklıyoruz.

Reclassify aracı da işlemi tamamladığında “Finish” diyerek sihirbazın yürüttüğü süreci tamamlayınız.

Faydalanılan Kaynaklar:

  • https://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/analysis/image-analyst/overview-of-image-classification.htm
  • https://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/image-analyst/understanding-segmentation-and-classification.htm
  • https://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/analysis/image-analyst/the-image-classification-wizard.htm
  • https://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/analysis/image-analyst/training-samples-manager.htm
  • https://www.esri.com/training/

ESRI Türkiye, 2019

 

Bu yazı için bir etiket bulunmamaktadır.