Coğrafi İşleme Kursu

Ders 1 • CBS Yazılım Ortamı Kurulumu

Öğrencilere bir masaüstü CBS ortamını kurma, yapılandırma ve proje dosyalarını düzenleme konusunda rehberlik eder. Doğru kurulum, sonraki bölümlerde iş akışı hatalarını önler.

Ders 2 • Mekânsal Verinin Temel Kavramları

Vektör ve raster veri modellerini, mekânsal ve nitelik verisi arasındaki farkı ve gerçek dünya uygulamalarını tanıtır. Kurs boyunca kullanılan kavramsal kelime dağarcığını oluşturur.

Ders 3 • Koordinat Referans Sistemleri

Coğrafi ve öngörülen koordinat sistemlerini, datumları ve ölçüm birimlerini açıklar. Doğru KRS seçimi, sonraki tüm coğrafi işlem doğruluğunun temelini oluşturur.

Ders 1 • Mekânsal Seçim ve Konum Sorguları

Kesişir, içerir ve içindedir gibi mekânsal ilişki operatörlerini kullanarak özellikleri konuma göre seçmeyi tanıtır. Mekânsal sorgular, hemen hemen her coğrafi işlem iş akışının temelini oluşturur.

Ders 2 • Projeksiyonlar ve Yeniden Projeksiyon İş Akışları

Anında projeksiyon, kalıcı yeniden projeksiyon ve birden çok katmanda KRS hizalamayı gösterir. Veri kümeleri arasında tutarlı KRS, mekânsal uyumsuzluk hatalarını önler.

Ders 3 • Mekânsal Birleştirmeler ve Tablo İşlemleri

Nitelik tablolarını konuma veya ortak anahtarlara göre birleştirmeyi ve özet istatistikler hesaplamayı açıklar. Mekânsal birleştirmeler, daha derin analiz için veri kümelerini bağlamsal bilgilerle zenginleştirir.

Ders 4 • Nitelik Tabanlı Veri Filtreleme

Nitelik değerlerine ve mantıksal koşullara göre özellikleri seçmek için SQL tarzı ifadeleri öğretir. Niteliklere göre filtreleme, analiz için ilgili verileri ayırmanın ilk adımıdır.

Ders 1 • Ağ ve Bağlantı Analizi

Grafik tabanlı ağ veri kümelerini, en kısa yol yönlendirmesini ve hizmet alanı tanımlamayı tanıtır. Ağ analizi, vektör becerilerini ulaşım ve lojistik sorunlarına genişletir.

Ders 2 • Birleşim, Çöz ve Birleştirme İşlemleri

Birden çok katmanı tek bir katmanda birleştirmeyi ve özellikleri paylaşılan niteliklere göre toplamayı öğretir. Bu işlemler karmaşık veri kümelerini basitleştirir ve raporlamaya hazırlar.

Ders 3 • Mekânsal Toplama ve Bölgesel İstatistikler

Vektör araçlarını kullanarak tanımlı bölgeler içindeki nitelikleri sayma, toplama ve ortalamasını almayı açıklar. Toplama, nokta veya çizgi verilerini anlamlı alan düzeyinde özetlere dönüştürür.

Ders 4 • Tampon ve Yakınlık Analizi

Mekânsal özelliklerin etrafında sabit mesafeli, değişken mesafeli ve çok halkalı tamponlar oluşturmayı gösterir. Yakınlık analizi, özellikler arasındaki mesafe ilişkileri hakkındaki soruları yanıtlar.

Ders 1 • Sayısal Yükseklik Modellerinden Arazi Analizi

Sayısal yükseklik modellerinden eğim, bakı, gölgelendirme ve eğrilik türetir. Arazi türevleri, hidroloji, ekoloji ve saha uygunluk çalışmaları için temel girdilerdir.

Ders 2 • Hidrolojik Modelleme ve Havza Sınırlandırması

Havzaları sınırlandırmak için akış yönü, akış birikimi ve akarsu çıkarma araçlarını uygular. Hidrolojik iş akışları, çevresel bağlamlarda uygulanan raster analizini gösterir.

Ders 3 • Raster Hesaplayıcı ve Harita Cebiri

Raster hesaplayıcıyı kullanarak aritmetik, mantıksal ve koşullu raster ifadelerini öğretir. Harita cebiri, özel indeks oluşturma ve yeniden sınıflandırma iş akışlarını sağlar.

Ders 4 • Raster Veri Yapısı ve Özellikleri

Raster veri kümelerinde hücre boyutunu, kapsamı, NoData değerlerini ve bant kompozisyonunu inceler. Raster özelliklerini anlamak, analiz sırasında yanlış yorumlamayı önler.

Ders 1 • Zamanlama ve İş Akışı Orkestrasyonu

Coğrafi işlem işlerini otomatik olarak çalıştırmak için görev zamanlayıcıları ve iş hattı orkestrasyonunu tanıtır. Otomatik zamanlama, operasyonel veri hatlarını ve düzenli raporlama döngülerini destekler.

Ders 2 • Özel Coğrafi İşlem Aracı Geliştirme

Öğrencilere, parametreler, doğrulama ve yardım metni içeren betikleri özel araçlar olarak paketleme konusunda rehberlik eder. Özel araçlar, iş akışlarını programcı olmayanlar için paylaşılabilir ve erişilebilir kılar.

Ders 3 • Grafiksel Model Oluşturucu Temelleri

Coğrafi işlem araçlarını otomatik iş akışlarında zincirlemek için görsel model oluşturucu arayüzünü tanıtır. Modeller, tekrarlanabilirliği artırır ve veri kümeleri arasında toplu yürütmeye olanak tanır.

Ders 4 • Toplu İşleme ve Yineleme

Ölçekte araç uygulamak için özellik sınıfları, rasterler veya klasörler üzerinde döngü yapmayı gösterir. Büyük çok dosyalı veri kümeleriyle çalışırken toplu işleme kritik öneme sahiptir.

Ders 1 • Tanımlayıcı Mekânsal İstatistikler

Mekânsal veri kümelerini özetlemek için ortalama merkez, standart mesafe ve yönsel dağılım hesaplar. Tanımlayıcı istatistikler, coğrafi özelliklerin merkezi eğilimini ve yayılımını ortaya çıkarır.

Ders 2 • Mekânsal Regresyon ve İlişkiler

Mekânsal ilişkileri modellemek için sıradan en küçük kareler ve coğrafi ağırlıklı regresyonu tanıtır. Mekânsal regresyon, açıklayıcı değişkenlerdeki konuma bağlı varyasyonu hesaba katar.

Ders 3 • Nokta Örüntüsü ve Yoğunluk Analizi

Nokta dağılımlarını karakterize etmek için çekirdek yoğunluk tahmini ve en yakın komşu analizini uygular. Yoğunluk yüzeyleri, ayrık olayları sürekli risk veya yoğunluk haritalarına dönüştürür.

Ders 4 • Sıcak Nokta ve Küme Tespiti

İstatistiksel olarak anlamlı mekânsal kümeleri ve aykırı değerleri belirlemek için Getis-Ord Gi* ve DBSCAN kullanır. Küme tespiti, kaynak tahsisi ve risk haritalama uygulamalarını destekler.

Ders 1 • Ağırlıklı Örtüşme ve AHP Ağırlıklandırma

Savunulabilir ağırlıklar türetmek için analitik hiyerarşi sürecini uygular ve katmanları ağırlıklı örtüşme yoluyla birleştirir. AHP, çatışan paydaş önceliklerini çözmek için yapılandırılmış bir yöntem sağlar.

Ders 2 • Doğrulama ve Belirsizlik Değerlendirmesi

Model çıktılarını bilinen referans verilerine karşı test eder ve ağırlık ile veri değişkenliğinden kaynaklanan belirsizliği ölçer. Doğrulama, karar verme için uygunluk sonuçlarına güven oluşturur.

Ders 3 • Uygunluk Modelleme Çerçevesi

Sorun tanımından ölçüt seçimine ve nihai uygunluk haritasına kadar kavramsal iş akışını oluşturur. Net bir çerçeve, analitik kararların şeffaf ve tekrarlanabilir olmasını sağlar.

Ders 4 • Kısıtlama ve Hariç Tutma Haritalaması

Ağırlıklı puanlama uygulanmadan önce uygun olmayan alanları ortadan kaldıran katı kısıtlamaları belirler. Kısıtlama haritalaması, yüksek puanların yasal veya fiziksel olarak hariç tutulmuş bölgeleri maskelemesini önler.

Ders 1 • Etkileşimli Web Haritası Yayınlama

Katmanları web uyumlu formatlara aktarmayı ve etkileşimli haritaları çevrimiçi yayınlamayı gösterir. Web haritaları, CBS yazılımı gerektirmeden mekânsal bulguları daha geniş kitlelere ulaştırır.

Ders 2 • Baskı Düzeni ve Harita Kompozisyonu

Öğrencilere, lejantlar, ölçek çubukları ve kuzey okları içeren çok öğeli baskı düzenleri oluşturma konusunda rehberlik eder. Baskı düzenleri, resmi mekânsal raporlar için standart teslimattır.

Ders 3 • Tematik Haritalama Teknikleri

Verileri temsil etmek için koroplet, orantılı sembol, nokta yoğunluğu ve kademeli renk yöntemlerini uygular. Doğru tematik yöntemi seçmek, mekânsal örüntülerin yanlış sunulmasını önler.

Ders 4 • Mekânsal Rapor Yazma ve Sunum

Profesyonel sunum için mekânsal analiz raporlarını yöntemler, sonuçlar ve harita şekilleriyle yapılandırır. Net raporlama, teknik bulguları uygulanabilir önerilere dönüştürür.