StreetMap Premium for ArcGIS ile Yüksek Kaliteli Veri

StreetMap Premium for ArcGIS ile Yüksek Kaliteli Veri

StreetMap Premium for ArcGIS nedir ?

StreetMap Premium for ArcGIS, ArcGIS yazılımında kullanılmak üzere yüksek kaliteli ve ölçeklendirilebilir kartografik harita gösterimi sağlamak için zenginleştirilmiş sokak verileri sağlar; kaliteli coğrafi kodlama (toplu, ve basit arama), optimize yönlendirme, yol tarifleri ve ağ analizi sağlamaktaır. StreetMap Premium, ArcGIS Enterprise, ArcGIS Desktop ve ArcGIS Pro ile birlikte kullanılmak üzere özel olarak tasarlanmış, kullanıma hazır bir çözümdür. Veri hazırlığı yapmadan güvenlik duvarınızın ardında hızlı bir şekilde kurulabilir.

StreetMap Premium, önde gelen küresel ve yerel sokak verileri tedarikçilerinin (HERE ve INCREMENT P) ticari sokak referansı verilerine dayanmaktadır: Veriler Kuzey Amerika, Avrupa, Latin Amerika, Orta Doğu ve Afrika, Asya Pasifik ve Japonya için kullanılabilir.

Ortalama trafik düzenini, sürüş kısıtlamalarını ve almanız gereken en etkili rotaları keşfetmek, zamandan ve paradan tasarruf etmek için oldukça efektif çözümler sağlar. StreetMap Premium for ArcGIS önceden bilgi gerektirmez ve hızlı ve kolay bir şekilde başlamanızı sağlamak için semboller ve önceden oluşturulmuş veri katmanları ile birlikte gelir.

StreetMap Premium Ne Fayda Sağlar ?

  • Yüksek kaliteli bir haritada analiz sonuçlarını görebilirsiniz;
    Farklı coğrafyalarda, şehir bilgisinden bina adresine kadar tutarlı, yüksek kaliteli kartografik haritalar oluşturabilir, böylece rotaları ve adım adım yol tariflerini daha iyi görselleştirebilirsiniz.
  • Verilerinizi hassas bir haritaya koyabilirsiniz.
    Bina özelinde en doğru coğrafi kodlama yeteneği ile hassa konumlarla oluşturabiliriz. Kuruluşunuzun varlıklarının konumunu doğru bir şekilde gösteren haritalar oluşturun.
  • Araçları verimli bir şekilde yönlendirebilirsiniz.
    Ağırlık, yükseklik ve taşıdıkları malzemeler gibi araçlarınızın kısıtlarını göz önünde bulunduran optimize edilmiş yollar oluşturmak için nakliye kısıtlamalarını ve diğer gelişmiş ayarları kullanabilirsiniz. Tarihi trafik düzenlerini kullanarak daha doğru varış zamanı projeksiyonları oluşturabilirsiniz.
  • Zaman kazanarak hemen çalışmaya başlayabilirsiniz.
    Veri hazırlığına gerek yok, StreetMap Premium ile hemen çalışmaya başlayabilirsiniz. Önceden oluşturulmuş veri katmanları kullanıma hazırdır.
  • Özel verilerinizle isteğinize göre yönlendirme ağları oluşturabilirsiniz
    Kendi yol verilerinizi StreetMap Premium Custom Roads’a (Özel Yollar) entegre edebilirsiniz. Tek bir yol içinde hem verileriniz hem de StreetMap Premium verileri ile rotalar oluşturabilirsiniz. Özel Yollar, ArcGIS for Desktop  ve ArcGIS for Server ile çalışır ve Navigator for ArcGIS uygulamasında kullanım için optimize edilmiştir.

Esri Türkiye 2019

5G ve CBS

5G ya da nam-ı diğer Beşinci nesil mobil ağ teknolojisi bütün dünyada heyecanla bekleniyor, bu konu medyada da geniş yer buluyor. Teknoloji dünyayla birlikte ülkemize de geldiğinde bağlantı yeteneklerimiz hiç olmadığı kadar artacak ve bu da yepyeni teknolojik ilerlemelere öncülük edecek. Eğer teknoloji haberlerini ve blogları takip ediyorsanız, şu an 5G’nin moda bir terim olduğunun farkındasınızdır. Birçok teknoloji takipçisi fark etmiştir ki 5G yayıldığında büyük çaplı bir dönüşüm bizi bekliyor. 5G sayesinde milyarlarca cihaz ağa bağlanabilecek ve diğer moda teknoloji terimleri olan sanallaştırma, arttırılmış gerçeklik, büyük veri, bulut sistemler, otomasyon ve akıllı makineler, dağıtılmış işlemler ve yapay zekâ gibi teknolojiler tek bir potada birleşerek dev bir ekosistem oluşturacak ve teknoloji bu ekosistemin ürettiği devasa boyuttaki veriyi anlayıp yorumlayabilecek şekle evirilecek. İşletmeler ve iş yapma şekilleri ve bu verilerden yararlanan her sektör yeni gelir fırsatları yakalayabilecekleri inovatif bir gelişmeyle karşılaşacak.

Kendi kendine çalışan makineler, sürücüsüz araçlar, akıllı şehirler, robotikler ve daha birçok yeni teknoloji için 5G’nin hızı ve büyük bant genişliği ile veri taşıma kapasitesinin artışı yanında Coğrafi Bilgi Sistemleri’nin bu işlevsellikle birlikte çalışması olmadan imkânsız olacaktır. Çünkü bu yeni teknolojiler mekân bilgisine bağımlıdır.

Birçok kişi 5G’nin getireceği dönüşümün farkında olsa da bu dönüşümün mekânsal teknolojiye nasıl da bağımlı olduğunu fark eden kişi sayısı pek de fazla değildir.

Hassas ölçümlenmiş doğru mekânsal veri 5G için zorunluluktur diyebiliriz çünkü doğru konum bilgisi, yönetimlerin daha akıllı ve yaşanabilir şehirler tasarlamasına, kamu hizmetlerine odaklanmaya ve vatandaşlarla iletişim kurmasına yardımcı olur. Şehirler akıllı hale geldikçe de konuma bağlı bilgilerin çoğunun gerçek zamanlı hale gelmesi gerekecektir.

5G’nin büyük veri taşımasını sağlayan yüksek frekanslı sinyallerin dalga boylarının kısalması, 5G’nin çok hassas sinyallere sahip olması anlamına gelir. Yani bu 5G sinyallerinin önceki kuşaklar olan 2G ve 3G gibi uzun mesafelere ulaşamayan kısa bir menzile sahip olacağı anlamına gelir. Bu kısa menzilde bile en küçük engel sinyalleri sekteye uğratacaktır. Bu küçük engel sinyal kaynağıyla telefonunuz arasına giren eliniz de olabilir. Hatta yağan yağmurdaki tek bir damla su da olabilir. O zaman sinyal vericilerinin konumlandırılmasında doğru ve hassas mekânsal bilgi çok değerli hal alacak demektir.

5G inanılmaz yoğun bir telekomünikasyon ağı gerektirecek ve iyi seçilmiş, stratejik konumlarda olan daha fazla baz istasyon kulesi gerektirecektir. Bu yerlerin seçiminde sadece doğru coğrafi veriler değil, Esri teknolojisinin sağladığı gelişmiş mekânsal analiz yeteneklerinden faydalanmak da böyle bir altyapının konumlandırmasını planlamak için çok önemlidir.

İngiltere ulusal haritalama ajansı olan Ordnance Survey, yayınladığı bir raporla en efektif ve uygun maliyetli 5G uygulamasının Dijital İkiz oluşturmakla yapılabileceğini söyledi. Rapor çok yönlü mekânsal planlama işlevleriyle birlikte yüksek çözünürlüklü coğrafi verinin birlikte kullanılarak uygun maliyetli bir 5G ağı oluşturulması gerektiğini vurguluyordu. 5G sinyallerinin hassaslığından dolayı, 3G ve 4G planlanmasında göze alınmayan, bitki örtüsünden, hava koşullarına kadar çok çeşitli fiziksel koşullar da bu planlamada önemli rol oynayacaktır. Planlamada yüksek doğrulukta 3D veri modelleri, en hassas DSM ve DTM verileri ve daha fazlası gerekecektir.

Otonom araçların yollarda gezmeye başlamasında, araçların birbirleriyle, trafik sinyalizasyon sistemiyle ve 5G baz istasyonlarıyla nano saniyeler içinde haberleşmeleri ve durumlarını bildirmelerinin yanında doğru konumsal bilgileri de paylaşmaları çok önemli olacaktır.

Önümüzdeki 5G teknolojisinin gelişme yılları, CBS sektörünün önemine dikkatlerin çekilmesini de sağlayacaktır. Esri teknolojilerine olan bilginizin artması ve kullanımını öğrenmek sizleri bir adım öne geçirebilecektir.

Esri teknolojileri hakkında eğitim almak geleceğe yönelik bir yatırım olacaktır. Bunun için, eğitimlerimiz hakkında bilgi alabileceğiniz, https://egitim.esriturkey.com.tr sitemize göz atmanızı öneririz. Bu sitede CBS’ye girişten ileri seviye mekânsal analizler yapabileceğiniz eğitimlerimizle kariyerinize yön verebilirsiniz.

Daha fazlası için:

https://www.ordnancesurvey.co.uk/blog/2018/02/os-reports-recommends-creation-digital-twin-successful-rollout-5g/?utm_source=Twitter&utm_medium=social&utm_campaign=SocialSignIn&utm_content=5G

https://www.geospatialworld.net/article/geospatial-and-5g-rollout-why-they-are-critical-for-each-other/

https://www.youtube.com/watch?v=_CTUs_2hq6Y

Esri Türkiye 2019

Bu yazı için bir etiket bulunmamaktadır.
Spotify ile Konumun Müziği

Spotify ile Konumun Müziği

Dünya genelinde 96 milyonu ücretli aboneler olmak üzere 200 milyon kullanıcısı ile Spotify, müzik endüstrisine yeni bir hayat veriyor. Geçtiğimiz iki yıl boyunca, şirket çeşitlendi ve sessizce Apple Music’in arkasındaki ikinci en büyük podcasting platformu haline geldi.

Son iki devralım bu genişlemeyi daha da artırdı. Şubat ayında, Spotify orijinal podcast içeriği üreten Gimlet’i ve podcast oluşturma araçları yapan Anchor’ı satın aldı.

Orijinal içerik üretmek yeni bir şey değil – Netflix bunu iş modelinin bir prensibi haline getirdi ve bu sayede kullanıcılar kendilerine ait içerik ve akışlar oluşturabiliyor. Podcast oluşturma yaratımına geçişiyle Spotify, medyanın büyümesine, yüksek kar marjlarına ve para kazanma olanaklarına yeni kapılar açıyor.

Aynı şekilde Spotify, konum verilerinin kullanıcı deneyimini optimize etmede kilit bir rol oynadığının farkında. Dijital platformlarda bile, fiziksel konum kullanıcı tercihlerini etkiler ve yeni müşterileri çekmek ve elde tutmak için kullanılabilecek değerli ipuçları sunar.

Analytics ile İlerleme

Podcast dinleyicileri yeni ve değerli bir izleyici kitlesidir. Spotify, podcast kullanıcılarının platformda müzik dinleyicileri olarak iki kat daha fazla zaman harcadığını tahmin ediyor. Benzersiz podcast programlama, daha önce Spotify’a katılmayı düşünmemiş olabilecek yeni kullanıcıları çekebilir. Ayrıca mevcut kullanıcıları şirketin ücretli Premium servisine yükseltmeye ikna edebilir.

Yollar kadar hareketli müzikler

Birçok kişi bazı şarkıları bazı yerler ile ilişkilendirir. Şimdi bir grup yazılım geliştirici müziği araziye göre uyarlıyor. Bu uygulama GIS verilerini, düz veya engebeli topografya ile eşleşen çalma listeleri oluşturmak için kullanır. Yol gezileri sandığınızdan daha eğlenceli hale gelebilir!

Spotify, içerik oluşturucuların izleyicilerini anlamalarına ve ilgilerini çekmelerine yardımcı olmak için müzik endüstrisinde demografik verileri ve konum analizlerini zaten kullanıyor. Spotify, sanatçılarına pazarlama, tanıtım ve tur planlama için fikir üretme konusunda yardımcı olacakları konumsal bilgileri sağlıyor. Dinleyicilerin coğrafi konumlarını bir harita üzerinde görselleştirmek, ham verinin normalde sağlamadığı diğer başlıklar hakkında da anında bilgi sağlar.

Şimdi Spotify podcast’ler için aynı şeyi yapabilecek. Podcast yaratıcıları, örneğin etkileşimi sağlamak için Spotify’ın konum verilerini kullanabilir. Yüksek bir dinleyici yoğunluğuna sahip bir konumdan bir konukla röportaj yapabilirler. Veya ilgili konumdaki yerel dilde konuşma yapabilecek biriyle bir etkinlik planlayabilirler.

Bu veriler ile reklam verenler, söz konusu bölgede etkilerini artırabilirler. Modern bir coğrafi bilgi sisteminden (GIS) gelen demografik verileri kullanarak, pazarlamacılar hedef pazarlarının nerede yaşayabileceğini belirleyebilirler. Daha sonra bu yerleri, ilgili podcast’lerle eşleyebilirler. Reklamlar, o bölümü dinleyen herkese oynanan podcastlerin başına, ortasına ve sonuna yerleştirilebilir. Alternatif olarak reklamlar, dinleyicilerin konumlarına ve demografik özelliklerine uyması için algoritmik olarak geliştirilebilir. Her iki modelde de, basılı yayınlarda bile reklam verenler için etkili olduğu kanıtlanan bir taktik olan hedef kitleleri tanımlamak için GIS odaklı konum zekası kullanılabilir.

Podcasting’in tarihsel sorunlarından biri keşif olmuştur. İnsanlar ilgilerini çeken podcast’leri nasıl bulur? Oluşturucular yeni dinleyicilere nasıl ulaşır?

Netflix’in video içeriği için yaptığı gibi, Spotify da müzik dinleyicilerinin beğenebileceklerini tahmin etmek için konum zekası da dahil olmak üzere gelişmiş analizler kullanıyor. Hindistan’da piyasaya sürülmesi için Spotify, Hindistan’da popüler olan hem Hint müziğini hem de uluslararası müzik çalma listelerini küratörlüğünü yapmış ve Bollywood ve Punjabi film müzikleri gibi bölgeye özgü içeriği tanıtan çoklu bölgesel dilleri destekledi. Şirket şimdi Mumbai ve Delhi gibi şehirlerdeki trend içeriğini izliyor ve paylaşıyor.

Bu keşif algoritmaları, abonelerin hoşuna gidecek podcast’leri önermek için kullanılabilir. Veriler, orijinal içeriğin planlanmasına yardımcı olmak için bile kullanılabilir; örneğin, ne tür bir podcast’in yatırım yapmaya değeceğini tahmin eder.

Spotify, önerileri bir adım daha ileriye götürebilir, kullanıcıları konumlarıyla ilgili podcast’ler hakkında uyarmak için GIS destekli bir geofences yaratabilir. İstanbul’dan geçen birisine Osmanlı mimarisi ile ilgili bir bölüm veya Ankara sakinleri için Ankaragücü Spor Kulübü’ne dair bir spor yorumu önerilebilir.

Coğrafi Bilgi Sistemleri, coğrafi bilgiyi anlamak ve anlamlandırmak için eşsiz bir araçtır. Bu sayede, birbiri ile hiç ilgili olmadığı düşünülen alanlar arasında ilginç bağlantılar keşfedilebilir ve yeni olanaklar değerlendirilebilir.

Kaynaklar;

https://www.esri.com/about/newsroom/publications/wherenext/spotify-podcast-acquisitions/

https://insights.spotify.com/us/2015/07/13/musical-map-of-the-world/

https://lavaprotocols.com/2016/09/15/spotify-uses-location-based-data-know-tunes-trending-globally/

Esri Türkiye, 2019

ArcGIS Pro 2.3 Yeniliklere Genel Bakış

ArcGIS Pro 2.3 Yeniliklere Genel Bakış

ArcGIS Pro’ya şimdiye kadar gelmiş en büyük değişikler ve yenilikler 2.3 versiyonuyla gelmiştir. Bu blog yazımızda 2.3 yeniliklerine genel bir bakış sağlayacağız. ArcGIS Pro 2.3 ile ilk fark edeceğiniz şey başlangıç bölümü. Bu alan yeniden tasarlanmış ve geliştirilmiştir.

ArcGIS Pro‘yu Windows Gezgininde aşağıdaki öğelere çift tıklayarak başlatabilirsiniz:

  • ArcGIS Pro haritaları (ArcGIS Pro maps)  (.mapx),
  • Harita paketleri (Map packages) (.mpkx),
  • Çıktı (Layouts) (.pagx),
  • Harita katmanları (Map layers) (.lyrx) ve
  • Katman paketleri (Layer packages) (.lpkx).

ArcGIS Pro’yu  bir proje oluşturmadan başlatabilirsiniz. Çalışmanızı kaydetmek istiyorsanız daha sonra bir proje oluşturulabilir. Sık kullanılan projeleri ve proje şablonlarını  sabitleyebilirsiniz. Son projeler listesi en fazla 50 proje görüntüleyebilir. ArcGIS Pro’yu her zaman aynı projeyi açarak veya uygulamayı başlattığınızda proje oluşturmadan otomatik olarak başlayacak şekilde yapılandırabilirsiniz.

  • Üç yeni hızlı başlangıç ​​öğreticisi,  Author a mapVisualize temporal data, ve Manage data kullanılabilir.
  • ArcGIS Pro ve çevrimdışı Help görüntüleyicisinin erişilebilirliğini artırmak için iyileştirmeler yapılmıştır. Daha fazla bilgi için, bkz.
  • Şimdi Concurrent Use license türünü kullanırken yedek lisans yöneticileri ekleyebilir ve kaldırabilirsiniz. Dört taneye kadar yedek lisans yöneticisi eklenebilir. Daha fazla bilgi için, bkz.

 

Rapor

  • Raporlar yeni bir proje öğesidir ve oluşturduğunuz rapor dosyaları Catalog bölmesinde özel bir klasörde listelenir. Bir rapor oluşturduğunuzda, veri kaynağını ayarlayabilir, verileri gruplandırma ve sıralama ile düzenleyebilir, bir şablon ve stil seçeneği seçebilir, sayfa boyutunu ve kenar boşluklarını tanımlayabilirsiniz.
  • Raporda yapabileceğiniz  düzenlemeler; rapor başlığı, grup başlığı ve sayfa altlığı gibi bölümlere ayıran rapor görünümünde, grafik çizgiler ve görüntüler gibi statik öğeler, özet istatistikler veya tarih değerleri gibi dinamik öğeler ekleyebilirsiniz. Raporları ayrıca  PDF dosyası olarak paylaşılabilir, bir proje paketinin parçası olarak kaydedebilir veya bir rapor dosyası olarak (.rptx) kaydedebilirsiniz.

 

Deep Learning

  • Deep Learning araç seti bu sürümde tanıtıldı. Bu yeni araç kutusu, ArcGIS Image Analyst araç kutusunda bulunan üç aracı içerir.

 

  • Bu araçlar, TensorFlow, CNTK ve Keras gibi Deep Learning  modellerini kullanan görüntü sınıflandırma ve nesne algılama iş akışlarını destekler.

  • Bu araçlar, analiz yapmak için yeni GPU’dan  yararlanır. Ayrıca ArcGIS Image Server veya raster analysis ortamlarında da çalıştırılabilirler. Her bir katmanın bir veya daha fazla benzersiz özelliği olabildiği neural networks‘lerde birden çok katman kullanarak çalışırlar.

LocateXT

  • ArcGIS LocateXT eklentisi, konum bilgisi için herhangi bir metni veya belgeyi aramanıza ve bu konumlardan özellikler oluşturmanıza olanak sağlayan bir dizi araç içerir.
  • LocateXT, PDF belgelerinde, Microsoft Office belgelerinde, web sayfalarında, e-postalarda ve sosyal medya metinlerinde arama yapabilir. Aracı açmak için, Map sekmesinde,  Add Data açılır okunu tıklayın ve Extract Locations’i seçin. To Geodatabase araç setine iki coğrafi işlem aracı (Extract Locations from Document ve Extract Locations from Text) de eklenmiştir.

Editing Tools

Düzenleme iş akışlarınızı geliştirmek için aşağıdaki dört araç eklenmiştir:

Divide Divide , Çizgisel ve alansal vektör verileri bir değere bölmek için araçlar barındırır. Çizgi, mesafeye, parça sayısına veya yüzdeye göre bölünebilir; Alan, orantılı alanlara, eşit alanlara veya eşit genişliklere göre bölünebilir.

Fillet  Fillet , iki line arasındaki teğet olan ve iki bağlantı bölümünü kesen kısımlara yay oluşturur. Yarıçapı dinamik olarak sürükleyip boyutlandırabilir veya sabit bir mesafe yazabilirsiniz.

Generalize Generalize Polyline, temel şeklini korurken bir çizginin veya bir çokgen özelliğinin karmaşıklığını azaltabilir.

Split Split , bir veya daha fazla mevcut giriş özelliğini seçmenize ve bunları bir veya daha fazla seçilen hedef özelliği bölmek için kullanmanıza izin verir.

Attribute Rules

  • Öznitelik kuralları ek kural türlerine ve gelişmiş bir kullanıcı deneyimine sahiptir. Öznitelik Kuralları görünümü, veri kümelerindeki öznitelik kurallarını görüntüleme, oluşturma ve yönetme erişimini sağlar. Öznitelik Kuralları araç çubuğuna birkaç yeni araç eklenmiştir. Daha fazla bilgi için, yeni araçları ve mevcut araçlardaki değişiklikleri gözden geçirmek üzere  yenilikler bölümüne bakın. Toplu hesaplama (Batch calculation) ve doğrulama (validation) kuralları, mevcut özellikler üzerindeki kuralları değerlendirme olanağı sağlayan yeni kural türleridir. Bu kurallar, Hata Müfettişi veya Kuralları Değerlendir aracı kullanılarak kullanıcı tarafından belirlenen bir zamanda değerlendirilir. Daha fazla bilgi için, bkz. Not: Hesaplama ve doğrulama kurallarını değerlendirmek için kullanılan Doğrulama özelliği, yalnızca ArcGIS Enterprise 10.7 veya sonraki sürümlerinde paylaşılırken kullanılabilir.
  • Daha fazla bilgi için eski portallarla paylaşırken dikkat edilmesi gerekenler bölümüne bakın. Yeni Arcade işlevselliği için ArcGIS Arcade sürüm 1.5 sürüm notlarına bakın. Koşullu öznitelik değerleri, bir alandaki değerleri diğerindeki değerlere bağımlı hale getirmenize izin veren yeni bir veri tasarım özelliğidir. Bir dizi alan ve bu alanlar için geçerli değerlerin bir listesini oluşturmak için alan ve alan grupları kullanırlar. Örneğin, elektrik direği malzemeleri için bir alan Ahşap olarak ayarlanırsa, o direğin yükseklik alanı için geçerli değerler 10, 12 ve 15 metre ile sınırlandırılır. Alan Çelik olarak ayarlanmışsa, yükseklik alanı için geçerli değerler 15, 17 ve 20 metredir. Alanlarınız arasındaki bu tür bağımlılıklar, koşullu değerler kullanılarak ayarlanabilir. Yeni Dosya Aktarma aracı, bir dosya sistemi ile bir bulut depolama çalışma alanı arasında dosyaları verimli bir şekilde aktarır.

3D Interpolation EBK

  • Empirical Bayesian Kriging 3D aracı, noktaların enterpolasyonunu gerçekleştirmenize ve 3D uzayındaki noktalar arasındaki tüm konumlardaki değeri tahmin etmenize olanak sağlar. Bir analiz aracı olarak Geostatistical Wizard‘da mevcuttur. Daha fazla bilgi için, bkz.

 

ArcGIS Pro 2.3 versiyonuyla birlikte gelen diğer yenilikler ve özellikler sonraki yazılarımızda aktarılacaktır.

 

ArcGIS’te Mesafe Analizlerine Genel Bir Bakış

ArcGIS’te Mesafe Analizlerine Genel Bir Bakış

CBS analizlerinin en önemlilerinden ve en çok kullanılanlarından biri yakınlık analizleridir. Çoğu zaman ArcGIS kullanıcıları bu tür analizleri, en bilindik yöntemler olan ve vektör verileri üzerinden uygulanan Buffer ve Near araçlarını kullanarak yaparlar. Bu blog yazımızda vektör verilere uygulanan yakınlık analizlerinden farklı bir yöntem olarak, mesafeleri raster veriler üzerinden hesaplama yöntemlerine değineceğiz.

İşlem sonucu raster bir çıktı katmanı veren Öklidyen Mesafe (Euclidean Distance) analiziyle araçlarımızı tanımaya başlayalım:

Euclidean (Öklidyen) Mesafe Analizi

ArcGIS kullanarak birçok farklı yöntemle mesafe analizi yapabilirsiniz. Bunlardan en yaygın kullanılanlarından biri iki nokta arası mesafeyi doğrusal bir çizgi şeklinde hesaplayan Öklidyen mesafe analizidir. Öklidyen mesafe analizine kuş uçuşu mesafe de denir ve bu analizle Pisagor teoremine göre iki nokta arası en kısa mesafe hesaplanabilir. İki raster hücresi arası kuş uçuşu mesafeyi bulur, bunu bir kağıttaki iki nokta arasını cetvelle ölçmek gibi düşünebilirsiniz. Bunu yaparken rasterda belirlediğiniz hücrenin merkez noktasından hedef hücrenin merkez noktasına doğru hesaplama yapar.

Bu analizi geoprocessing (coğrafi işlem) araçlarından Euclidean Distance’ı kullanarak yapabilirsiniz.

Euclidean Distance, vektör verilerle veya raster verilerle yaptığınız analiz sonucunda, elinizdeki detaylara olan uzaklığı ölçüp çıktı olarak, her bir hücresinde (diğer bir adıyla pikselinde) sizin kaynak verinize olan uzaklığı değer olarak saklayan bir raster katman oluşturur.

Her hücre değeri kaynağa olan mesafeyi gösterir. A hücresinin değeri olarak görünen x A hücresiyle kaynak hücre arasındaki mesafedir.

Birden fazla kaynak hücreye uygulama yaptığınız yüzeylerde, çıktı katmanındaki her hücre değeri, bir kaynak hücreye yakınlığı verir ve bu da kendine en yakın olan kaynak hücredir.

Her hücre değeri en yakın kaynağa olan uzaklığı gösterir. Hücre A Kaynak 1’e en yakındır ve değeri arasındaki mesafeyi verir. Euclidean Distance aracı yatay ve dikey olarak hesaplamalar yapabilir.

Euclidean Distance aracı sonucu kuş uçuşu düz bir çizgi için verir ama yüzeyde dosdoğru şekilde ilerlemek her zaman mümkün olmayabilir, bu çizgi üzerinde ırmaklar ya da dik eğimler gibi çeşitli engeller olabilir. Bu gibi durumlarda maliyet ağırlıklı mesafe araçlarını kullanmak gerçekçi sonuçlar açısından daha doğru olur.

Euclidean Allocation

Euclidean Allocation aracı ise her hücrenin en yakın kaynağa olan kuş uçuşu mesafeye göre belirlendiği bölümlenmiş bir raster oluşturur. Eğer sadece bir kaynak varsa oluşacak rasterdaki bütün hücreler bu kaynak noktaya göre tahsis edilir.

Eğer birden çok kaynak nokta varsa oluşacak rasterdaki hücreler en yakındaki kaynağa göre belirlenerek tahsis edilir. Bu hücrelerin oluşturduğu alanları detayların bölümleri olarak düşünebilirsiniz. Bu bölümlerin şekli ve boyutu hücrelerin kaynağa olan mesafesi tarafından belirlenecektir.

Bu resimde yeşil hücrelerden birinin 1 ve 2. kaynak arasında eşit mesafede olduğunu görebilirsiniz. İki kaynağa da aynı mesafede olan bu hücreler program tarafından otomatik olarak bir kaynağa atanır. Burada bu 2. kaynak olmuştur. Euclidean Allocation’ı rasterdaki her hücrenin en yakın olan kaynağa göre bölümlenmesini istediğinizde kullanabilirsiniz. Araç sonuç olarak her hücrenin en yakın olduğu kaynağa göre değerini verecektir.

Euclidean Direction

Öklidyen yönelim her hücreden kaynak hücreye kuş uçuşu en kısa doğrunun yönelimi derece cinsinden verir. Euclidean direction’ın verdiği raster verideki her hücre değerleri en yakın kaynağa olan yolun açısını gösterir. Bunu aşağıdaki resimdeki gibi bir pusulanın, yüzeydeki her hücre için olduğunu düşünebilirsiniz. Her hücre içindeki değerler 1 ile 360 derece arasındadır ve 360 derece kuzeyi ifade eder.

Euclidean direction rasterında hücre değerleri azimuth derecelerine dayanmaktadır. Bu resimdeki örnekte hücrenin yönelim değeri 45 derecedir.

Bu resimde kaynak 1 noktası, A hücresine en yakın noktadır. İki nokta arasındaki doğru çizgi hattı A noktasından 1. kaynağa 15 derecelik bir açıdadır. A noktasının hücre değerine baktığımızda 15 yazdığını görürüz. Kaynak 2 ise B hücresinden 135 derecelik bir açıdadır.3. kaynak ise C noktasına en yakındır ve 320 derecelik bir açıya sahiptir. Gri hücreler ise 0 derecedir yani bir yönü yoktur.

Euclidean Direction sayesinde, “En yakın şehre ulaşmak için hangi yöne doğru seyahat etmeliyim?” gibi sorulara cevap bulabilirsiniz.

Euclidean Distance 

Bu resim yüzeydeki her konumdan kamp alanlarına olan mesafeleri simgelemektedir. Açık renklerde daha yakın koyu renkler daha uzaktadır.

 

 

 

 

 

 

Euclidean Allocation

Bu yüzey resmi her iki kamp alanı için lokasyon tahsisini göstermektedir. Yeşil alan A kampına yakındaki pikselleri (raster hücreleri), mavi ise B kamp alanına yakın olan pikselleri göstermektedir.

 

 

 

 

 

 

Euclidean Direction

Bu resim ise yüzeydeki her yerin kamp alanlarına olan pusula yönlerini göstermektedir. Oklar Euclidean Direction aracının çıktısı değildir, otomatik olarak yönleri göstermez. Bunu yapmak için çıktı raster katmanına Vector Field semboloji özelliğini uygulayarak haritanızda görüntülenmesini sağlayabilirsiniz.

 

 

 

 

 

Ağırlıklandırılmış Mesafe analizi:

Weighted distance analysis yani ağırlıklı mesafe analizi ArcGIS’deki başka bir mesafe analiz türüdür. Bir noktadan diğerine doğru bir çizgi çizmenin işinizi görmediği durumlar vardır. Bazı durumlarda analiziniz, birden çok mesafe sonucunu karşılaştırmanızı gerektirebilir. Örneğin A ve B noktaları arasında üç tane yol varsa bu yolları hız limiti, hava durumu, yol tipi gibi faktörlere göre ağırlıklandırarak en iyi rotayı belirleyebilirsiniz. En kısa yol her zaman en kısa yolculuk zamanını vermeyebilir. Eğim fazla olabilir veya hız limitlerinden dolayı şehir içinden geçen bir yol daha kısa olmasına rağmen çevre yolundan daha uzun bir yolculuk zamanı verebilir.

Bu resimde 2 kamp noktası arası 2 yol çıkarılmıştır. Sarı çizgi kuş uçuşu mesafeyi simgelerken siyah çizgi iki kamp noktası arası en hızlı yolu simgeler. Çünkü kuş uçuşu mesafe dağlık arazi yüzünden daha yavaş ilerlenecek ve ulaşım sürenizi uzatacak bir yoldur.

Bir konumdan diğerine potansiyel olarak çok sayıda yol olduğunda ve genellikle zaman gibi belirli bir kaynağı maliyet olarak kabul ettiğimiz durumlarda ağırlıklandırılmış mesafe kullanabilirsiniz.

Reclassification (Yeniden Sınıflandırma) ve Cost (Maliyet) Yüzeyleri

Genelde veriler doğrudan maliyetleri iletmez, bunu yapabilmeleri için dönüştürülmeleri lazımdır. Örneğin dik bir arazi yol yapım masraflarını arttırabilir yani arazinin eğimi bir maliyet faktörü olabilir. Eğim yüzdeleri yolun yapım maliyetlerinin az mı çok mu olduğu bilgisini bize direk vermez. Maliyetleri göstermenin yolu eğim değerlerini maliyet değerlerine TL cinsinden çevirmek daha iyi şekilde maliyetleri yansıtacaktır. Ya da ağırlıklandırarak göreceli bir değer sıralaması belirleyerek de bunu yapabilirsiniz.

Ağırlıklandırılmış mesafe analizlerinde maliyet faktörlerine bir sıralama yaparsınız ya da bir alanda yolculuğun verimliliğini belirleyen faktörlere değer vererek sıralama yaparsınız. Yüksek verimlilik gösteren değerlere sahip hücreler düşük bir değer alır ve düşük verimlilikle değerleri olan hücreler yüksek bir değer alır. Örneğin, hücre değerlerinde sürüş zamanlarını içeren bir rasterınız varsa ve yeniden sınıflayacaksanız, sürüş zamanı değeri 25 dakika olan bir hücreye 1 değeri verebilir ve sürüş zamanı 65 dakika olan bir hücre değerine 3 değerini verebilirsiniz. 25 dakikada kat edilen bir hücre 1 değerini alarak daha düşük bir değer alacaktır ama sıralama yaptığımızda 1. olduğu anlamına gelecektir. Böyle bir veri dönüşümünden sonra 25 dakikalık sürüş zamanına sahip raster hücreleri daha tercih edilen hücreler olacaktır. Bu dönüşümü yaptığımız işleme Reclassification yani yeniden sınıflandırma denir. Yeniden sınıflandırılmış bu rasterlara da maliyet yüzeyi denir.

Bir öznitelik tablosundaki sütunlarındaki değerler kar derinliklerinden hız sınırlarına ya da herhangi bir arazi özelliğinin sayısal değeri gibi herhangi bir değeri ağırlıklandırma yapmak için seçebilirsiniz. Bunu yaparken hangi özniteliklerin maliyeti etkilediğini belirlemek ve sonra bu özniteliklerin değerlerini sıralamak çok zaman alıcı bir işlem olabilir. Bunu belirlemek için uzmanlara ya da akademisyenlerin çalışmalarına başvurmanız gerekebilir.

Ağırlıklama ölçeğinizi bir aralık içinde belirleyebilirsiniz. Ağırlık ölçeği, en yüksek ve en düşük maliyeti kolayca ayırt edebilme konusunda yönetilebilir bir değer aralığı olacaktır. Örneğin 1 ila 9 arasında rakamlar verebilirsiniz. Burada 9 değeri 1 değerinden 9 kat maliyetlidir anlamına gelmez. En az masraflı hücreler 1 en çok masraflı hücreler de 9 değerine sahiptir anlamına gelir. Analizinizde birden çok maliyet faktörünü ele almak istediğinizde maliyet yüzeylerini aynı ağırlıklandırma ölçeğine göre yapmanız gerekir, bu sayede bütün maliyet yüzeylerini birbirleriyle işleme sokarak toplam maliyet yüzeyini elde edebilirsiniz. Buna ağırlıklı bindirme analizi de denir.

Kar derinliği hücre değerleri raster verisinden 1-9 ağırlık ölçeği kullanarak yeniden sınıflandırılarak maliyet yüzeyi oluşturulur. Karın en derin olduğu yerlerde zaman ve kaynaklar açısından daha masraflı olduğunu varsayarak, en yüksek kar derinliği değerleri 9 değerine atanır ve en düşük kar derinliği değerleri 1 değeri ile belirlenir.

Bu skalada eğim yüzdeleri kar derinliklerinde olduğu gibi 1-9 ağırlık ölçeğine göre sınıflandırılmıştır. Daha dik eğimler daha fazla zaman ve kaynağa mal olacağından eğimi en yüksek olan yerler 9 ve eğimi düz ve düze yakın olan yerler 1 değeriyle yeniden sınıflandırılmıştır.

Kar derinliği raster’ı ve eğim raster’ı aynı ağırlıklandırma ölçeğine göre yeniden sınıflandırıldığı için beraber işleme sokularak toplam maliyet yüzeyini elde edebiliriz. Maliyet yüzeylerini aynı ağırlık ölçeğinde yeniden sınıflandırdıktan sonra birleştirerek her hücre için toplam maliyeti belirleyebiliriz. Örneğin, eğim maliyeti 2 olan bir hücreyle kar derinliği maliyeti 1 olan bir hücre birleştirildiğinde toplam masraf 3 olur. Nihai maliyet yüzeyi en az maliyetli yol analizi (Least-Cost Path Analysis) için gereklidir.

Least-cost Path Analysis (En az maliyetli yol analizi)

Elde ettiğiniz toplam maliyet yüzeyiyle ArcGIS analiz araçlarını kullanarak maliyet ağırlıklı mesafe analizi yapabilirsiniz. En az maliyetli yol, maliyetin zaman, mesafe veya kullanıcı tarafından tanımlanan diğer ölçütlerin bir işlevi olduğu ve iki konum arasındaki en düşük maliyetli yoldur.

Least-cost path analizi bu yüzeyleri kullanarak iki nokta arasındaki en uygun maliyetli yolu belirlemenize yardımcı olur. Bu aracı kullanarak en ucuz şekilde bir boru hattını nasıl yapabileceğinizi belirleyebilirsiniz.

En az maliyetli yol analizi, kaynak hücreyi çevreleyen sekiz komşu hücreyi değerlendirir ve yolu en düşük değere sahip hücreye yönlendirir. Kaynak ve hedef birbirine bağlanana kadar bu işlem kendisini yineler. Tamamlanan yol, iki nokta arasındaki hücre değerlerinin en küçük toplamını temsil eder.

Bu örnekte analiz sonucu ulaşılan yol kaynaktan hedefe en kısa yolu vermemiştir ama en masrafsız yolu hücrelerdeki değerlere göre karşılaştırarak çıkarmıştır.

Kaynak ve hedef noktalardan oluşan herhangi bir kombinasyon least-cost path analizinin bir parçası olabilir, bir kaynaktan bir çok hedefe en düşük masraflı yolu hesaplayabileceğiniz gibi birçok kaynak noktadan da bir hedef noktaya en masrafsız yolu belirleyebilirsiniz.

Bu resimde en düşük maliyetli yol analiziyle kaynaktan hedeflere en uygun yollar çıkarılmıştır.

Least-cost path (En az maliyetli yol) analizi iş akışı

Aşağıdaki liste bu analizi yaparken izlemeniz gereken iş akışının bir özetidir.

  1. Ortak bir ağırlıklandırma ölçeği oluşturmak için rasterlarınızı yeniden sınıflandırma.
  2. Yeniden sınıflandırılmış rasterları birleştirerek toplam maliyet yüzeyinin oluşturulması.
  3. Toplam maliyet yüzeyini kullanarak maliyet mesafeleri ve yönelimleri yüzeylerinin oluşturulması.
  4. Maliyet mesafesi ve maliyet yönü yüzeylerini kullanarak en az maliyetli yolun belirlenmesi.

Aşağıdaki diyagram arazi kullanımı ve eğim katmanları kullanılarak en az maliyetli yolun oluşturulmasını gösterir.

Yakınlık/Mesafe analizleri hakkında daha fazla bilgi almak ve uygulamalarını öğrenmek için ArcGIS 3: Mekansal Analiz Uygulamaları eğitimimize katılabilirsiniz.

Daha fazla bilgi için: egitim.esri.com.tr

Esri Türkiye 2018

ArcGIS Pro ile Suç Analizi (Crime Analysis Toolbar)

Bu yazıyla, Esri’nin sektörlerle ilgili çözüm ve çözümlere ait araçlarından sadece biri olan Crime Analysis Araç Çubuğu ile ilgili bilgi vermek istiyorum.. Esri terminolojisinde çözüm; Esri tarafından belli bir endüstri ya da sektör için hazırlanmış, haritalar, yapılandırılabilir uygulamalar, araçlar veya bunların tamamı anlamına gelmektedir. Peki Esri “Çözüm” kavramını nasıl tanımlamaktadır?

Esri Law-Enforcement takımının hazırladığı Crime Analysis Araç Çubuğu, ArcGIS’de bir dizi suç analizi işlevini yürütmek için analistler tarafından kullanılabilecek ücretsiz bir ArcGIS Pro eklentisidir. Esri’nin güvenlik güçlerine destek olmayı amaçladığı bu yeni araç kümesi güvenlik güçleri ve istihbarat topluluklarıyla birlikte çalışılarak geliştirilmiştir. Eklenti, en çok kullanılan analiz araçlarının birçoğunu ve bazı yeni özel araçları suç analizi iş akışlarını daha iyi desteklemek için bir araç çubuğunda birleştirmektedir.

Bu araç çubuğu suç analizi yöntemlerine göre organize edilmiş dört bölümden oluşmaktadır; verilerinizi içe aktarma, ayıklama ya da organize etmek için kullanacağınız araçlar Data Management, seçim ve sorgulama işlemlerinizi gerçekleştirebileceğiniz araçlar Selection, Stratejik ve taktiksel analizlerle araştırmalarınıza destek sağlayacak araçlar ise Analysis bölümünde bulunmaktadır. Sharing kısmında ise tüm analizlerinizi basılı olarak, web haritaları olarak ya da ayrı katmanlar olarak hazırlayabileceğiniz paylaşabileceğiniz özellikler bulunmaktadır.

Crime Analysis araç çubuğu ile gelen bu şerit menüdeki her bir bölümdeki araçlarınları inceleyelim.

Data Management (Veri Yönetimi)

Veri yönetimi araçları, verileri ArcGIS’e aktarmak, bu verileri temizlemek ve daha sonra daha fazla analize olanak sağlamak için zenginleştirmek ve geliştirmek için çeşitli seçenekler sunmaktadır.

 

 

 

 

  • Add Data; mevcut bir coğrafi veri tabanından, bir shapefile’dan veya bir .csv dosyasından veri almanıza olanak tanır.
  • XY Table To Point; enlem boylam bilgilerinin bulunduğu e-tablolarının kolayca kodlanması için x, y koordinatlarına dayalı yeni bir feature class oluşturur.
  • Geocode Addresses; elinizde bulunan adres bilgilerini haritanızda göstermek için kullanacağınız Geocode Addresses özelliğiyle coğrafi kodlama (Geocoding) yapabilirsiniz.
  • Setup Import; Import Records aracı için adres verilerini ya da x,y koordinat verilerini içeren tabloları oluşturur. Bunlar enlem boylam değerleri veya adres verisi olan herhangi bir veri kümesini (Vakaları, ihbarları, tutuklanma verilerini vb.) yapılandırmak için kullanılabilir.
    • Setup Import From XY Table; Import Records aracının gerektirdiği değerleri içeren x, y koordinat verilerinden bir yapılandırma dosyası oluşturur.
    • Setup Import From Address Table; Import Records aracının gerektirdiği değerleri içeren adres verilerinden bir yapılandırma dosyası oluşturur.
  • Import Records; Setup Import aracıyla yapılandırılan vakaları, koordinat değerleri veya coğrafi kodlama (Geocoding) kullanarak belirlenen geometriye sahip bir feature class’a aktarır.
  • Enhance Attributes; verilerinizin öznitelik bilgilerini geliştirmenizi sağlar. Verilerinizi analitik iş akışları için hazırlamanıza ve daha etkin kullanmanıza yardımcı olur.
    • Convert Time Field; dizgi (string), sayısal(numeric) veya veri biçimindeki sütunlarda saklanan zaman değerlerini; günün saatlerine, haftanın günlerine ve buna benzer tarih bilgilerine göre seçme işlemini gerçekleştirebileceğiniz bir biçime dönüştürmek için kullanılabilir.
    • Convert Coordinate Notation; koordinat gösterimini bir biçimden diğerine dönüştürür. Örneğin ondalık dereceden, derece dakika saniye gibi çeşitli türlere hızlıca değiştirebilirsiniz.
    • Extract Date Parts to Field; tarihe göre seçim yapılabilmenizi sağlayacak, kullanıcı tanımlı bir veri alanından tarihle ilgili bilgileri (saat, ay, yıl, vb.) içeren yeni sütunlar oluşturur.
    • Append Attributes From Polygon; alan katmanınızdaki öznitelik bilgilerini nokta katmanınızdaki öznitelik tablonuza eklemenizi sağlar.
  • Enrich Layer; çalışma alanınız içerisinde ya da çevresinde bulunan insanlar ve yerler hakkında, nüfus gibi demografik ve peyzaj bilgilerini ekleyerek verilerinizi zenginleştirir. Elde ettiğiniz çıktı, girdi veriniz ile aynıdır fakat öznitelik tablonuza yeni alanlar eklenir. Bu araç bir ArcGIS Online kurumsal hesap gerektirir ve kredi harcar.

Data Selection (Seçim/Sorgulama)

Adından da anlaşılacağı gibi, verilerinizin özniteliklerine, konumuna, tarih ve saate göre seçim işlemlerini gerçekleştirebildiğiniz bölümdür.

 

 

  • The Select Tool; bir dikdörtgen, çokgen, serbest şekil, daire, çizgi veya haritadaki diğer özelliklerin izlerini çizerek özellikleri seçer.
  • Select By Attributes; öznitelik değerlerini göre seçim yapmanızı sağlar.
  • Select By Location; başka bir katmandaki detayların konumuna göre seçim yapmanızı sağlar.
  • Select By Date and Time; tarih ve zaman aralıklarına (son 14 gün, saat 14:00 ile 18:00 arasında vb.) veya parçalarına göre (yalnızca hafta içi vb.) detayları seçmenizi sağlar. Bu aracı kullanabilmek için tarih formatında tarih ve saat değerlerini içeren öznitelik bilgisine sahip olmanız gerekmektedir.

Tactical and Strategic Analysis (Taktiksel ve Stratejik Analizler)

Bu araçlar taktiksel ve stratejik suç analizine odaklanmaktadır. Suç Analistleri tarafından en çok kullanılan CBS işlevlerinin birçoğuna sahiptir. Mevcut araçların yanı sıra suç analizi eklentisi ile birlikte gelen yeni araçlar da bulunmaktadır.

 

 

  • Summary Statistics; temel istatistik fonksiyonlarını destekleyen bu araç ile bir tabloyu ve bir dizi sütunu okuyarak olay sayısını ve meydana gelme sayıları gibi bilgileri elde edebileceğiniz yeni tablolar elde edebilirsiniz.
  • Buffer; seçtiğiniz detayların çevresinde belirleyeceğiniz mesafeye göre tampon alan oluşturabilirsiniz.
  • 80-20 Analysis; Pareto ilkesi olarak da bilinen 80-20 parametresine dayalı analizleri gerçekleştirmenizi sağlar. Birçokolay için, etkilerin yaklaşık %80’inin %20’den geldiğini belirten bu yöntem mevcut değerler içinde önem derecesi yapmak için kullanılır.  Bu araç, aynı ya da yakın konumlarda gerçekleşen olayları kümelendirerek bu kümenin bütün olaydaki yüzdesinin otomatik olarak hesaplamaktadır. Otomatik olarak hesaplanan bir diğer değer olan kümülatif olay yüzdesini de kullanarak öncelikli müdahale etmeniz gereken alanları hızlıca tespit edebilirsiniz.
  • Incident Count; tanımlı alan içerisine düşen suç ve vaka sayısını kolaylıkla saydırabilir ve vaka sayılarına göre kademeli renklendirilmiş bir katman üretebilirsiniz.
  • Percent Change; her bir alan için iki farklı zaman dilimi arasındaki yüzde değişimini hesaplamanızı sağlar.
  • Density Analysis; vaka kümelenmelerinin araştırılmasının desteklemek için yoğunluk haritaları oluşturmanızı sağlayan analitik haritalama fonksiyonlarını kapsar.
    • Kernel Density; bu fonksiyonu kullanarak bir nokta veya çoklu çizgi için çekirdek yoğunluğu analizini gerçekleştirerek raster çıktı yüzeyi oluşturabilirsi Bu aracı kullanabilmek için Spatial Analyst Extension’ına sahip olmanız gerekmektedir.
    • Density Change; Kernel density yöntemi ile oluşturulmuş iki veri arasındaki yoğunluk değişimini gösteren yeni bir raster veri üretmenizi sağlar. Bu araç belirlediğiniz iki zaman dilimi arasındaki sıcak bölgelerdeki değişimi görselleştirmenizi sağlar.
  • Optimized Hot Spot; bu araç Getis-Ord Gi* istatistiğini kullanarak sıcak ve soğuk bölgeleri, verinizdeki noktalarınızın nerede kümelendiğine göre belirler. Örneğin gerçekleşen vakalarının nerede daha aktif/yoğun olduğunu gösterebilirsiniz.
  • Space-Time Analysis Tools; bu araç verinizin hem mekânsal hem de zamansal boyutunu analiz etmenizi sağlar. Mekânsal istatistik yöntemlerini destekleyen bu araçlar ile hem iki hem de üçüncü boyutta veri üretebilirsiniz.
    • Create Space-Time Cube by Aggregating Points; noktaları zaman-mekân kutuları içerisinde toplayarak Common Data Form (netCDF) veri yapısında özetler. Her bir kutuda, bulunan nokta verileri toplanır ve belirtilen öznitelikler toplanır. Son ürün x ve y değerinin alanı temsil ettiği, t değerinin ise zamanı temsil ettiği üç boyutlu bir küp olarak düşünülebilir.
    • Emerging Hot Spot; zaman-mekan küpündeki nokta yoğunluklarının (sayılarının) veya değerlerinin kümelenmesindeki eğilimleri belirler ve sıcak noktaları yeni, ardışık, yoğunlaşan, kalıcı, azalan, düzensiz, salınımlı veya tarihsel olarak sıcak veya soğuk olarak sınıflandırır.

Investigative Analysis (İnceleme Analizleri)

Bu araç, araştırmacılara olaylar, şüpheliler, yerleri ve zamanı arasındaki ilişkileri inceleme ve görselleştirme imkânı sağlayan iki yeni işlevi kapsar.

  • Incident Sequence; birbirini takip eden vakalar arasında tarihe göre bir olay sıralaması oluşturmanızı sağlar. Ya da GPS verileri sayesinde devriye araçlarınızı takip ederek olaylar ve devriye saatleri arasıında ilişki kurmanıza yardımcı olur.
  • Incident Path; eşsiz bir değere göre iki katman arasında olayları eşleştirebileceğiniz bağlantı çizgileri oluşturmanızı sağlar.

Create and Share of Information (Çıktı oluşturma ve Paylaşma)

Son olarak, yeni suç analizi çözümündeki bu araç seti son ürünleri ve bilgileri diğer çalışma arkadaşlarınızla ya da kamuoyuyla kolayca paylaşmanızı sağlıyor.

 

 

  • Create Chart; verilerinizdeki kategorileri, dağılımları, değişikliği ve diğer ilişkileri görselleştirmek için seçtiğiniz katman için etkileşimli grafikler oluşturur.
  • New Layout; yeni bir basılı harita için düzen oluşturmanızı sağlar. Bu oluşturulan yeni çıktı şablonu projenize kaydedilir, önceden belirlediğiniz bir düzeni seçebilir veya başka bir proje dosyasından çıktı şablonunu içe aktararak kullanabilirsiniz.
  • New Web Map; ArcGIS Online kurumsal hesabınız üzerinden haritanızı bir web haritası olarak hızlıca paylaşmanızı sağlar.
  • New Web Layer; ArcGIS Online kurumsal hesabınızda yeni bir katman yayınlamanızı ya da mevcutta bulunan web katmanının üzerine yazmanızı sağlar.

Suç analizleri gerçekleştirmek için işlerinizi kolaylaştıran bu araç çubuğu ArcGIS Pro 2.2. güncellemesi ile birlikte 2018 Haziran’da yayınlandı. Eklentiyi indirmek için “http://solutions.arcgis.com/local-government/law-enforcement/analyze-crime/” bağlantısını ziyaret edebilirsiniz. Bu bağlantı aracılığıyla benzer konulardaki diğer çözümleri inceleyebilir, güncellemeleri takip edebilirsiniz.

Bu yazı için bir etiket bulunmamaktadır.