भौगोलिक माहिती प्रणाली

भारतीय भौगोलिक माहिती प्रणाली ही भौगोलिक माहिती मिळवणारी, साठवणारी आणि त्याचे व्यवस्थापन करणारी प्रणाली आहे.
भौगोलिक माहिती प्रणाली (जीआयएस) एक अशी प्रणाली आहे जी स्थानिक किंवा भौगोलिक माहिती संकलन, साठवणूक, विश्लेषण, व्यवस्थापन, आदान-प्रदान आणि प्रदर्शित करते. भौगोलिक माहिती प्रणाली कधीकधी भौगोलिक माहिती विज्ञान या नावाने संबोधली जाते.
भौगोलिक माहिती प्रणाली वापरकर्त्यांना परस्पर संवादी प्रश्न निर्माण करण्यासाठी परवानगी देते (वापरकर्ता-निर्मित शोध), स्थानिक माहितीचे विश्लेषण करते.
भौगोलिक माहिती प्रणाली विविध तंत्रज्ञानाची, प्रक्रियेची आणि पद्धतींचा संदर्भ घेऊ शकते. अभियांत्रिकी, नियोजन, व्यवस्थापन, वाहतूक / पुरवठा, विमा, दूरसंचार आणि अनेक उपयोजन आहेत.
भौगोलिक माहिती प्रणाली (जीआयएस) स्थानिक किंवा भौगोलिक डेटा कॅप्चर, स्टोअर, हाताळणी, विश्लेषण, व्यवस्थापन आणि सादर करण्यासाठी डिझाइन केलेली एक प्रणाली आहे. जीआयएस अप्लिकेशन्स अशी साधने आहेत. ज्यामध्ये वापरकर्त्यांना संवादात्मक प्रश्नाची (वापरकर्त्याद्वारे निर्मित शोध) तयार करण्यास, स्थानिक माहितीचे विश्लेषण करण्यासाठी, नकाशेमध्ये डेटा संपादित करण्यासाठी आणि सर्व ऑपरेशन्सचे निकाल सादर करण्यास अनुमती देतात. [1] [2] जीआयएस (सामान्यत: जीआयएस सायन्स) नेहमीच भौगोलिक माहिती विज्ञान (जीआयएस सायन्स), विज्ञान अंतर्निहित भौगोलिक संकल्पना, अनुप्रयोग आणि प्रणाल्यांचा संदर्भ देते. [3]
जीआयएस असंख्य तंत्रज्ञान, प्रक्रिया, तंत्र आणि पद्धतींचा संदर्भ घेऊ शकते. हे बऱ्याच ऑपरेशन्समध्ये संलग्न आहे आणि त्यात अभियांत्रिकी, नियोजन, व्यवस्थापन, वाहतूक / रसदशास्त्र, विमा, दूरसंचार आणि व्यवसाय संबंधित अनेक अनुप्रयोग आहेत. [2] या कारणास्तव, जीआयएस आणि स्थान बुद्धिमत्ता अनुप्रयोग विश्लेषण आणि व्हिज्युअलायझेशनवर अवलंबून असलेल्या अनेक स्थान-सक्षम सेवांचा पाया असू शकतात.
की इंडेक्स व्हेरिएबल म्हणून स्थान वापरून जीआयएस असंबंधित माहितीशी संबंधित असू शकते. पृथ्वीच्या जागेमधील ठिकाणे किंवा विस्तार-वेळ यादृष्टीने / घटनेच्या वेळेनुसार आणि x, y आणि z निर्देशांक, रेखांश, अक्षांश आणि उत्कर्ष अनुक्रमे निर्देशित करते. सर्व पृथ्वी-आधारित स्थानिक – ऐहिक स्थान आणि विस्तृत संदर्भ एकमेकांशी संबंधित असू शकतात आणि शेवटी "वास्तविक" वास्तविक स्थान किंवा मर्यादेपर्यंत होय. जीआयएसच्या या प्रमुख वैशिष्ट्यामुळे वैज्ञानिक चौकशीचे नवीन मार्ग उघडण्यास सुरुवात झाली आहे.
भौगोलिक माहिती प्रणाली ही संगणकावर आज्ञावलीद्वारे वापरावयाची एक प्रणाली आहे. आज भौगोलिक माहिती प्रणाली वापरण्यासाठी अनेक आज्ञावली उपलब्ध आहेत.
त्यातील बहुतांश आज्ञावली या मोफत उपलब्ध नाहीत.
उदा.
आर्कजीआयएस, ग्लोबल मॅ
पर
परंतु काही मोफत आज्ञावलीदेखील उपलब्ध आहेत.
उदा. क्यूजीआयएस
भौगोलिक माहिती प्रणालीचे उपयोजन अनेकविध क्षेत्रात होते जसे की
१. राष्ट्रीय सुदूर संवेदन केंद्र (एनाआरएससी), बालानगर, हैद्राबाद, तेलंगण, भारत
२. भारतीय सुदूर संवेदन संस्था, देहरादून, उत्तराखंड, भारत
३. साधनसंपदा अभियांत्रिकी अभ्यास केंद्र, भारतीय तंत्रज्ञान संस्था मुंबई, पवई, महाराष्ट्र, भारत
भौगोलिक माहिती प्रणाली यास इंग्रजीमध्ये जॉग्राफिकल इन्फॉर्मेशन सिस्टिम असे नाव आहे ज्याचे संक्षिप्त रूप जीआयएस असे होते. परंतु कित्येकदा जीआयएस या नावात गल्लत होउन जीएसआय असे लिहिले / बोलले जाते.
जीएसआय हे 'भारतीय भुशास्त्रीय सर्वेक्षण' विभाग (जिओलॉजिकल सर्व्हे ऑफ इंडिया) याचे संक्षिप्त रूप आहे.
१. विकासाचा इतिहास:-
"भौगोलिक माहिती प्रणाली" या शब्दाचा प्रथम ज्ञात वापर 1968 मध्ये रॉजर टॉमलिन्सन यांनी "भौगोलिक माहिती प्रणालीसाठी प्रादेशिक नियोजन" या पेपरमध्ये केला होता. [4] टॉमलिन्सन यांना "जीआयएसचा जनक" म्हणून देखील ओळखले जाते. [5]
यापूर्वी, महामारीविज्ञानातील स्थानिक विश्लेषणाच्या पहिल्या अनुप्रयोगांपैकी एक म्हणजे 1832 ""Rapport sur la marche et les effets du choléra dans Paris et le département de la Seine"(रॅपोर्ट सुरला मार्चे एट लेस इफेट्स डु चोलरा डॅन पॅरिस एट ले डापार्टेमेंट डेला सीन"). [6] फ्रेंच भूगोलशास्त्रज्ञ चार्ल्स पिक्वेट यांनी पॅरिस शहरातील 48 जिल्ह्यांचे प्रतिनिधित्व केले असून प्रति 1000 रहिवासी कॉलरामुळे झालेल्या मृत्यूच्या संख्येनुसार, अर्ध्या टोनच्या रंग ग्रेडियंटने याचे प्रतिनिधित्व केले.1854 मध्ये, जॉन स्नोने कॉलराच्या प्रकोपाचा स्रोत कोलेराचा बळी कोठे राहिला आहे हे दर्शविणाऱ्या नकाशावर चिन्हांकित करून आणि जवळच्या पाण्याच्या स्रोतासह सापडलेल्या क्लस्टरला जोडले. महामारीशास्त्रातील भौगोलिक पद्धतीचा हा सर्वात यशस्वी उपयोग होता. टोपोग्राफी आणि थीमचे मूलभूत घटक पूर्वी कार्टोग्राफीमध्ये अस्तित्वात असताना, जॉन स्नो नकाशा अद्वितीय होता, केवळ चित्रित करण्यासाठीच नव्हे तर भौगोलिकदृष्ट्या अवलंबून असलेल्या घटनेच्या क्लस्टर्सचे विश्लेषण करण्यासाठी देखील व्यंगचित्र पद्धती वापरली गेली.
20 व्या शतकाच्या सुरुवातीस फोटोझिंग्रोग्राफीचा विकास दिसला, ज्यामुळे नकाशे थरांमध्ये विभाजित होऊ शकली, उदाहरणार्थ वनस्पतीसाठी एक थर आणि पाण्यासाठी दुसरा थर. हे विशेषतः छपाईसाठी वापरले गेले होते - हे रेखाटणे श्रम-केंद्रित काम होते परंतु स्वतंत्र थरांवर ठेवणे म्हणजे ड्राफ्ट्समनला गोंधळात टाकण्यासाठी इतर थरांशिवाय त्यांचे कार्य केले जाऊ शकते. हे काम मूलतः काचेच्या प्लेटवर रेखाटले गेले होते. परंतु,नंतर प्लॅस्टिक फिल्म सुरू करण्यात आली, त्यामध्ये फिकटपणा कमी, स्टोरेजची कमी जागा वापरणे आणि कमी भंगुर होण्याचे फायदे आहेत. जेव्हा सर्व स्तर पूर्ण झाले, तेव्हा मोठ्या प्रोसेस कॅमेऱ्याचा वापर करून ते एका प्रतिमेमध्ये एकत्र केले गेले. एकदा रंगाची छपाई आल्यानंतर प्रत्येक रंगासाठी थरांची कल्पना स्वतंत्रपणे मुद्रण प्लेट्स तयार करण्यासाठी देखील वापरली जात असे. थरांचा वापर नंतरच्या काळातील समकालीन जीआयएसच्या मुख्य वैशिष्ट्यांपैकी एक झाला, परंतु नुकतीच वर्णन केलेल्या फोटोग्राफिक प्रक्रियेस स्वतःच जीआयएस मानले जात नाही - कारण नकाशे फक्त त्या प्रतिमा आहेत ज्यांना जोडण्यासाठी कोणताही डेटाबेस नाही.
जीआयएसच्या सुरुवातीच्या काळात दोन अतिरिक्त घडामोडी उल्लेखनीय आहेत: इयान मॅकहर्गचे प्रकाशन "डिझाईन विथ नेचर" [7] आणि त्याचे नकाशा आच्छादन पद्धत आणि अमेरिकन जनगणना ब्युरोच्या डीआयएम (ड्युअल इंडिपेंडेंट मॅप एन्कोडिंग) सिस्टममध्ये एक स्ट्रीट नेटवर्कची ओळख. [8]
विभक्त शस्त्रास्त्र संशोधनातून वाढविण्यात आलेल्या संगणक हार्डवेर विकासामुळे 1960च्या दशकाच्या सुरुवातीच्या काळात सामान्य हेतूने संगणक "मॅपिंग" अनुप्रयोग प्राप्त केले गेले. [9]
सन 1960 मध्ये,फेडरल वनीकरण आणि ग्रामीण विकास विभागाने कॅनडाच्या ऑन्टवा येथे जगातील पहिल्या ख-या ऑपरेशनल जीआयएसचा विकास पाहिला. डॉ. रॉजर टॉमलिन्सन यांनी विकसित केलेल्या यास कॅनडा भौगोलिक माहिती प्रणाली (सीजीआयएस) म्हणले जाते आणि कॅनडा लँड इन्व्हेंटरीसाठी गोळा केलेला डेटा संग्रहित करणे, विश्लेषण करणे आणि हाताळणी करण्यासाठी याचा उपयोग केला जात होता - ग्रामीण कॅनडासाठी जमिनीची क्षमता निश्चित करण्याच्या प्रयत्नांविषयी माहिती मॅपिंगद्वारे.मृदा - माती, शेती, करमणूक, वन्यजीव, पाळीव प्राणी, वनीकरण आणि 1:50,000च्या प्रमाणात जमीन वापर. यात परवानगीच्या विश्लेषणामध्ये रेटिंग वर्गीकरण घटक देखील जोडला गेला.
"संगणक मॅपिंग" अनुप्रयोगांमध्ये सीजीआयएस एक सुधारणा होती. कारण, त्यात आच्छादन, मोजमाप आणि डिजिटायझिंग / स्कॅनिंगसाठी क्षमता प्रदान केली गेली. याने एक राष्ट्रीय समन्वय प्रणाली समर्थित केली. जी खंडामध्ये विस्तारित झाली, आर्कस म्हणून खऱ्या रेषेत कोडेड लाइन बनविल्या गेल्या ज्यायोगे खऱ्या एम्बेडेड टोपोलॉजी असते आणि त्याद्वारे विशेषता आणि स्थानिक माहिती स्वतंत्र फाइल्समध्ये संग्रहित केली जाते. याचा परिणाम म्हणून, टॉमलिन्सन हे "जीआयएसचे जनक" म्हणून ओळखले जाऊ लागले. विशेषतः अभिसरण भौगोलिक डेटाच्या स्थानिक विश्लेषणास प्रोत्साहित करण्यासाठी आच्छादनांच्या वापरासाठी केला गेला. [10]
सीजीआयएसने 1990च्या दशकात टिकविले आणि कॅनडामध्ये एक मोठा डिजिटल भू-संसाधन डेटाबेस बनविला. हे फेडरल आणि प्रांतीय संसाधन नियोजन आणि व्यवस्थापनाच्या समर्थनार्थ मेनफ्रेम-आधारित प्रणाली म्हणून विकसित केले गेले. त्याची सामर्थ्य जटिल डेटासेटचे खंड-व्यापी विश्लेषण होते. सीजीआयएस कधीही व्यावसायिकरित्या उपलब्ध नव्हते.
1964 मध्ये, हॉवर्ड टी. फिशर यांनी हार्वर्ड ग्रॅज्युएट स्कूल ऑफ डिझाइन (एलसीजीएसए 1991) येथे संगणक ग्राफिक्स आणि स्थानिक विश्लेषणासाठी प्रयोगशाळा स्थापन केली, जिथे स्थानिक डेटा हाताळणीतील अनेक महत्त्वाच्या सैद्धांतिक संकल्पना विकसित केल्या गेल्या आणि 1970च्या दशकात वितरीत केली गेली. SYMAP, GRID आणि ODYSSEY सारख्या सेमिनल सॉफ्टवेर कोड आणि सिस्टीम - ज्याने त्यानंतरच्या व्यावसायिक विकासाचे स्रोत म्हणून काम केले - जगभरातील विद्यापीठे, संशोधन केंद्रे आणि कॉर्पोरेशन. [11]
1970च्या दशकाच्या उत्तरार्धात, दोन सार्वजनिक डोमेन जीआयएस सिस्टम (एमओएसएस आणि ग्रॅस जीआयएस) विकसित झाले आणि 1980च्या दशकाच्या सुरुवातीस, सीएडी प्लॅटफॉर्मसाठी बेंटली सिस्टम्ससह, एम Sन्ड एस कम्प्युटिंग (नंतर इंटरप्राफ), एन्व्हायर्नमेंटल सिस्टम रिसर्च इन्स्टिट्यूट (ईएसआरआय), कॅरिस (संगणक सहाय्यक संसाधन माहिती प्रणाली), मॅपइन्फो कॉर्पोरेशन आणि ईआरडीएएस (अर्थ रिसोर्स डेटा अ‍ॅनालिसिस सिस्टम) जीआयएस सॉफ्टवेरचे व्यावसायिक विक्रेते म्हणून उदयास आले आणि सीजीआयएस वैशिष्ट्यांपैकी बऱ्याच गोष्टी यशस्वीरित्या समाविष्ट केल्या, स्थानिक आणि गुणविशेष माहिती विभक्त करण्याच्या पहिल्या पिढीचा दृष्टिकोन एकत्रित केला. डेटाबेस रचनांमध्ये विशेषता डेटा आयोजित करण्यासाठी पिढीचा दृष्टीकोन. [12]
1986 मध्ये, डॉस ऑपरेटिंग सिस्टमसाठी मॅपिंग डिस्प्ले आणि अनालिसिस सिस्टम (मिडास), प्रथम डेस्कटॉप जीआयएस उत्पादन [13] जारी केले गेले. जेव्हा मायक्रोसॉफ्ट विंडोज प्लॅटफॉर्मवर पोर्ट केले गेले होते तेव्हा 1990 मध्ये हे विंडोजसाठी मॅपइन्फो असे नाव देण्यात आले होते. याने संशोधन विभागातून जीआयएस व्यवसायाच्या वातावरणात हलविण्याची प्रक्रिया सुरू केली.
20 व्या शतकाच्या अखेरीस, विविध प्रणाल्यांमध्ये वेगवान वाढ तुलनेने काही प्लॅटफॉर्मवर एकत्रित केली गेली आणि प्रमाणित केली गेली आणि वापरकर्त्यांनी इंटरनेटद्वारे जीआयएस डेटा पाहणे सुरू केले, ज्यास डेटा स्वरूप आणि हस्तांतरण मानकांची आवश्यकता आहे. अलीकडेच, विनामूल्य, मुक्त-स्रोत जीआयएस पॅकेजेसची संख्या वाढत आहे जे ऑपरेटिंग सिस्टमच्या श्रेणीवर चालते आणि विशिष्ट कार्ये करण्यासाठी सानुकूलित केली जाऊ शकते. वर्ल्ड वाईड वेबद्वारे भौगोलिक डेटा आणि मॅपिंग अनुप्रयोग वाढत्या प्रमाणात उपलब्ध केले जात आहेत (जीआयएस सॉफ्टवेरची यादी पहा - सेवा म्हणून जीआयएस). [14]
जीआयएसच्या इतिहासावरील अनेक लेख प्रकाशित केले गेले आहेत. [15]
२.तंत्र आणि तंत्रज्ञान:-
आधुनिक जीआयएस (भौगोलिक माहिती प्रणाली)तंत्रज्ञान डिजिटल माहिती वापरतात, ज्यासाठी विविध डिजिटल डेटा तयार करण्याच्या पद्धती वापरल्या जातात. डेटा तयार करण्याची सर्वात सामान्य पद्धत म्हणजे डिजिटलायझेशन, जेथे हार्ड कॉपी नकाशा किंवा सर्वेक्षण योजना डिजिटल माध्यमात कॅड प्रोग्रामच्या वापराद्वारे आणि भौगोलिक-संदर्भ-क्षमताद्वारे हस्तांतरित केली जाते. ऑर्थो-रेक्टिफाइड इमेजरीच्या विस्तृत उपलब्धतेसह (उपग्रह, विमान, हेलिकाइट्स आणि यूएव्हीमधून), हेड-अप डिजिटलायझेशन हा मुख्य मार्ग बनत आहे ज्याद्वारे भौगोलिक डेटा काढला जातो. हेड्स-अप डिजिटलायझेशनमध्ये भौगोलिक डेटा वेगळ्या डिजिटलायझिंग टॅब्लेटवर (हेड-डाऊन डिजिटायझिंग) भौगोलिक फॉर्म ट्रेस करण्याच्या पारंपारिक पद्धतीने ऐवजी थेट हवाई प्रतिमेच्या शीर्षस्थानी शोधणे समाविष्ट आहे. [स्पष्टीकरण आवश्यक]
भौगोलिक प्रक्रिया जीआयएस (भौगोलिक माहिती प्रणाली) ऑपरेशन आहे जी स्थानिक डेटा हाताळण्यासाठी वापरली जाते. एक विशिष्ट जिओप्रोसेसींग ऑपरेशन इनपुट डेटासेट घेते, त्या डेटासेटवर ऑपरेशन करते आणि आउटपुट डेटासेटच्या रूपात ऑपरेशनचा निकाल परत करते. सामान्य भौगोलिक प्रक्रिया मध्ये भौगोलिक वैशिष्ट्ये आच्छादन, वैशिष्ट्य निवड आणि विश्लेषण, टोपोलॉजी प्रक्रिया, रास्टर प्रोसेसिंग आणि डेटा रूपांतरण यांचा समावेश आहे. भौगोलिक प्रक्रिया निर्णय तयार करण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या माहितीच्या व्याख्या, व्यवस्थापन आणि विश्लेषणास अनुमती देते. [16]
2.1 वेगवेगळ्या स्रोतांकडून माहिती:-
संबंधित जीआयएस स्पॉटिओ-टेम्पोरल (स्पेस-टाइम) स्थान इतर सर्व माहितीसाठी की निर्देशांक की म्हणून बदलते. ज्याप्रमाणे मजकूर किंवा संख्या असलेले रिलेशनल डेटाबेस सामान्य की निर्देशांक चल वापरून अनेक भिन्न सारण्या संबंधित करू शकतात.त्याचप्रमाणे, जीआयएस अन्यथा असंबंधित माहितीच्या स्थानास कळ निर्देशांक म्हणून बदलू शकते. उगम स्थान आणि वेळ स्थानातील / किंवा मर्यादा आहे.
अश्या अवस्थेत स्थित असलेल्या आणि वाढत्या तात्पुरत्या स्वरूपाचे कोणतेही बदल जीआयएस वापरून संदर्भित केले जाऊ शकतात. पृथ्वीच्या जागेमधील ठिकाणे किंवा विस्तार - वेळेची तारीख / घटनेच्या रूपात नोंद केली जाऊ शकते आणि अनुक्रमे एक्स, वाय आणि झेड निर्देशांक, रेखांश, अक्षांश आणि उत्थान दर्शवते. हे जीआयएस निर्देशांक टेम्पो-स्थानिक संदर्भातील इतर प्रमाणित सिस्टमचे प्रतिनिधित्व करू शकतात. (उदाहरणार्थ, फिल्म फ्रेम नंबर, स्ट्रीम गेज स्टेशन, हायवे माईल-मार्कर, सर्व्हेअर बेंचमार्क, इमारतीचा पत्ता, रस्ता चौरस, प्रवेशद्वार, पाण्याचे खोली वाजवणे, पीओएस किंवा सीएडी रेखाचित्र) मूळ / युनिट). रेकॉर्ड केलेल्या अस्थायी-स्थानिक डेटावर लागू असलेल्या युनिट्स मोठ्या प्रमाणात बदलू शकतात (अगदी समान डेटा वापरताना, नकाशाचे अनुमान पहा), परंतु सर्व पृथ्वी-आधारित स्थानिक-स्थानिक स्थान आणि मर्यादा संदर्भ, आदर्शपणे, एकमेकांशी संबंधित असावे आणि शेवटी "वास्तविक" भौतिक स्थान किंवा अंतराळ वेळ.
अचूक स्थानिक माहितीद्वारे संबंधित, वास्तविक-जगातील एक अतुलनीय विविधता आणि भूतकाळातील किंवा भविष्यकाळातील अंदाजित डेटा विश्लेषित करणे, अर्थ लावणे आणि प्रतिनिधित्व करणे शक्य आहे. [17] जीआयएसच्या या मुख्य वैशिष्ट्यामुळे व्यवस्थित परस्परसंबंध न ठेवलेल्या वास्तविक जगाच्या माहितीचे आचरण आणि नमुन्यांची वैज्ञानिक तपासणीचे नवीन मार्ग उघडण्यास सुरुवात झाली आहे.
2.2 जीआयएस अनिश्चितता:-
जीआयएस अचूकता स्रोत डेटावर अवलंबून असते आणि डेटा संदर्भित करण्यासाठी ते एन्कोड कसे केले जाते यावर अवलंबून असते. जीपीएस-व्युत्पन्न पोझिशन्स वापरून भू-सर्वेक्षणकर्ते उच्च स्तरीय स्थितीत अचूकता प्रदान करण्यास सक्षम आहेत. [18] उच्च-रिझोल्यूशन डिजिटल भूप्रदेश आणि हवाई प्रतिमा, [19] शक्तिशाली संगणक आणि वेब तंत्रज्ञान जीआयएसच्या भव्य प्रमाणात सेवा देण्याची अपेक्षा, उपयोगिता आणि अपेक्षा बदलत आहेत, परंतु असे असले तरी असे काही स्रोत डेटा आहेत जे कागदासारख्या जीआयएसच्या अचूकतेवर परिणाम करतात. नकाशे, इच्छित अचूकता प्राप्त करण्यात या मर्यादित उपयोगाचे असू शकतात.
जीआयएससाठी डिजिटल टॉपोग्राफिक डेटाबेस विकसित करताना, टोपोग्राफिक नकाशे मुख्य स्रोत आहेत आणि डेटा गोळा करण्यासाठी आणि एटेरियल फोटोग्राफी आणि उपग्रह प्रतिमा अतिरिक्त स्रोत आहेत. ज्या स्थानावरील स्तरांवर स्तरांमध्ये मॅप केल्या जाऊ शकतात, नकाशाचे प्रमाण आणि भौगोलिक प्रस्तुतीकरण क्षेत्र प्रतिनिधित्व प्रकार [स्पष्टीकरण आवश्यक] हे महत्त्वपूर्ण पैलू आहेत. कारण, माहिती सामग्री मुख्यत्वे स्केल सेटवर अवलंबून असते आणि परिणामी नकाशाच्या प्रतिनिधित्वाचे लोकॅटेबिलिटी होते. नकाशाचे डिजिटलायझेशन करण्यासाठी, नकाशाला सैद्धांतिक आयामांमध्ये तपासून घ्यावे लागेल, नंतर रास्टर स्वरूपात स्कॅन केले जाईल आणि परिणामी रास्टर डेटा रबर शीटिंग / वॉर्पिंग तंत्रज्ञान प्रक्रियेद्वारे सैद्धांतिक आयाम द्यावा लागेल.
नकाशेचे परिमाणात्मक विश्लेषण अचूकतेच्या मुद्द्यांना फोकसमध्ये आणते. जीआयएससाठी मोजमाप करण्यासाठी वापरली जाणारी इलेक्ट्रॉनिक आणि इतर उपकरणे पारंपारिक नकाशा विश्लेषणाच्या मशीनपेक्षा खूपच अचूक आहेत. सर्व भौगोलिक डेटा मूळतः चुकीचे आहेत आणि या चुकीच्या गोष्टी जीआयएस ऑपरेशन्सद्वारे अंदाज लावण्यास कठीण असलेल्या मार्गाने प्रसारित करतील.
2.3 डेटाचे प्रतिनिधित्व:-
मुख्य लेख: जीआयएस फाइल स्वरूप
जीआयएस डेटा वास्तविक वस्तू (जसे की रस्ते, जमीन वापर, उन्नतीकरण, झाडे, जलमार्ग इ.) अंकांसह दर्शवितो. मिश्रण निश्चित करणारा डेटा. वास्तविक वस्तू दोन अमूर्त गोष्टींमध्ये विभागल्या जाऊ शकतात: स्वतंत्र वस्तू (उदा. एक घर) आणि सतत शेतात (जसे पावसाची आकडेवारी किंवा उंची). पारंपारिकपणे, जीआयएसमध्ये दोन्ही प्रकारच्या अ‍ॅबस्ट्रक्शन मॅपिंग संदर्भांसाठी डेटा संचयित करण्यासाठी दोन विस्तृत पद्धती वापरल्या जातात: रास्टर प्रतिमा आणि वेक्टर. बिंदू, ओळी आणि बहुभुज ही मॅप केलेल्या स्थान विशेषता संदर्भांची सामग्री आहेत. डेटा संग्रहित करण्याची एक नवीन संकरित पद्धत म्हणजे ढग ओळखणे, जे प्रत्येक बिंदूवर आरजीबी माहितीसह त्रि-आयामी बिंदू एकत्र करते आणि " डी रंगाची प्रतिमा" परत करते. त्यानंतर जीआयएस विषयासंबंधी नकाशे ते दर्शविण्यासाठी किंवा निर्धारित करण्यासाठी काय सेट केले त्याबद्दल अधिक आणि अधिक वास्तववादी दृष्टिहीनपणे वर्णन करणारे बनत आहेत.
लोकप्रिय जीआयएस फाइल स्वरूपाच्या यादीसाठी, जसे की शेफफाईल्स, जीआयएस फाइल स्वरूप लोकप्रिय जीआयएस फाइल स्वरूप पहा.
२.४ डेटा कॅप्चर -
सिस्टममध्ये माहिती प्रविष्ट करणे - जीआयएस प्रॅक्टिशनर्सचा बराच वेळ वापरतो. जीआयएसमध्ये डेटा प्रविष्ट करण्यासाठी विविध पद्धती वापरल्या जातात जिथे तो डिजिटल स्वरूपात संग्रहित केला जातो.
कागदावर किंवा पीईटी फिल्म नकाशांवर मुद्रित विद्यमान डेटा डिजिटल डेटा तयार करण्यासाठी डिजिटल केला जाऊ शकतो किंवा स्कॅन केला जाऊ शकतो. ऑपरेटर नकाशावरून बिंदू, रेखा आणि बहुभुज सीमा शोधते म्हणून एक डिजिटायझर वेक्टर डेटा तयार करते. नकाशा स्कॅन केल्यामुळे रास्टर डेटाचा परिणाम होतो ज्यावर वेक्टर डेटा तयार करण्यासाठी पुढील प्रक्रिया केली जाऊ शकते.
कोऑर्डिनेट भूमिती (सीओजीओ) नावाच्या तंत्राचा वापर करून सर्वेक्षण यंत्रणांवर डिजिटल डेटा संग्रहण यंत्रणेद्वारे जीआयएसमध्ये थेट सर्वेक्षण डेटा प्रविष्ट केला जाऊ शकतो. ग्लोबल पोझिशनिंग सिस्टम (GPS) सारख्या ग्लोबल नॅव्हिगेशन सॅटेलाइट सिस्टम (GNSS-जीएनएसएस) मधील पोझिशन्स देखील संग्रहित केल्या जाऊ शकतात आणि नंतर जीआयएसमध्ये आयात केल्या जाऊ शकतात. डेटा संग्रहातील सध्याचा ट्रेंड वापरकर्त्यांना वायरलेस कनेक्शन किंवा डिस्कनेक्ट केलेले संपादन सत्र वापरून थेट डेटा संपादित करण्याची क्षमता असलेले फील्ड संगणक वापरण्याची क्षमता देते. [21] रिअल टाइममध्ये, डेसिमीटर अचूकतेसह कमी-किंमतीच्या मॅपिंग-ग्रेड जीपीएस युनिट्सच्या उपलब्धतेमुळे हे वर्धित केले गेले आहे. फील्डवर्क जमा झाल्यानंतर कार्यालयात प्रक्रिया करणे, आयात करणे आणि अद्ययावत करणे आवश्यक आहे. यात लेसर रेंजफाइंडरचा वापर करून गोळा केलेली पोझिशन्स अंतर्भूत करण्याची क्षमता समाविष्ट आहे. नवीन तंत्रज्ञान वापरकर्त्यास नकाशे तयार करण्यास तसेच क्षेत्रामध्ये थेट विश्लेषण करण्याची परवानगी देते ज्यायोगे प्रकल्प अधिक कार्यक्षम आणि मॅपींग अधिक अचूक बनतात.
दूरस्थपणे सेन्स केलेला डेटा डेटा संकलनात देखील महत्त्वाची भूमिका बजावते आणि प्लॅटफॉर्मवर संलग्न सेन्सर असतात. सेन्सरमध्ये कॅमेरा, डिजिटल स्कॅनर आणि लिडरचा समावेश आहे, तर प्लॅटफॉर्मवर सहसा विमान आणि उपग्रह असतात. इंग्लंडमध्ये १९९० च्या मध्यास, हायलीकिड पतंग / बलून यांनी हेलिकिट्स नावाच्या कॉम्प्यूटर हवाबांदी डिजिटल कॅमेयांचा वापर हवाई-भौगोलिक माहिती प्रणाली म्हणून प्रथम केला. छायाचित्रांचा दुवा जोडण्यासाठी आणि जमिनीचे मोजमाप करण्यासाठी 0.4 मिमी ते अचूक विमाने मोजण्याचे सॉफ्टवेर वापरले गेले. हेलीकाइट्स स्वस्त असतात आणि विमानापेक्षा अधिक अचूक डेटा गोळा करतात. रस्ते, रेल्वे आणि शहरांमध्ये मानव नसलेल्या हवाई वाहनांवर (यूएव्ही) बंदी घातलेली आहे अशा ठिकाणी हेलिकेटचा वापर केला जाऊ शकतो.
नुकतेच लघु यूएव्हीद्वारे एरियल डेटा संग्रहण शक्य आहे. उदाहरणार्थ, ऐरीऑन स्काऊट केवळ 12 मिनिटांत 1 इंच (2.54 सेमी) अंतर असलेल्या नमुना अंतर असलेल्या 50 एकर क्षेत्राचा नकाशा तयार करण्यासाठी वापरला गेला. [22]
बहुतेक डिजिटल डेटा हवाई फोटोग्राफर्सच्या फोटो स्पष्टीकरणातून येते. सॉफ्ट-कॉपी वर्कस्टेशन्सचा उपयोग डिजिटल फोटोग्राफर्सच्या स्टिरिओ जोड्यांमधून थेट वैशिष्ट्ये डिजिटल करण्यासाठी केला जातो. या सिस्टीम फोटोग्रामेट्रीच्या तत्त्वांचा वापर करून स्टिरिओ जोडीकडून थेट मापन केलेल्या उंचासह, दोन आणि तीन परिमाणांमध्ये डेटा कॅप्चर करण्यास अनुमती देतात. सॉफ्ट-कॉपी सिस्टममध्ये प्रवेश करण्यापूर्वी एनालॉग एरियल फोटो स्कॅन करणे आवश्यक आहे, उच्च-गुणवत्तेच्या डिजिटल कॅमेऱ्यासाठी हे चरण वगळले गेले आहे.
उपग्रह रिमोट सेन्सिंग स्थानिक डेटाचा आणखी एक महत्त्वाचा स्रोत प्रदान करतो. रडारसारख्या सक्रिय सेन्सरद्वारे पाठविलेल्या इलेक्ट्रोमॅग्नेटिक स्पेक्ट्रम किंवा रेडिओ वेव्हच्या काही भागांचे प्रतिबिंब निष्क्रीयपणे मोजण्यासाठी येथे उपग्रह भिन्न सेन्सर पॅकेजेस वापरतात. रिमोट सेन्सिंग रास्टर डेटा संकलित करते ज्यास जमीन कव्हर सारख्या वस्तू आणि आवडीचे वर्ग ओळखण्यासाठी भिन्न बॅंडचा वापर करून पुढील प्रक्रिया केली जाऊ शकते.
जेव्हा डेटा कॅप्चर केला जातो तेव्हा वापरकर्त्याने डेटा अचूकतेने किंवा अचूकतेने हस्तगत केला पाहिजे की नाही याचा विचार केला पाहिजे. कारण यामुळे केवळ माहितीचे वर्णन कसे केले जाईल परंतु डेटा कॅप्चरच्या किंमतीवर देखील परिणाम होऊ शकत नाही.
जीआयएसमध्ये डेटा प्रविष्ट केल्यानंतर, त्रुटी काढण्यासाठी किंवा पुढील प्रक्रिया करण्यासाठी डेटा सामान्यत: संपादन आवश्यक असतो. वेक्टर डेटासाठी काही प्रगत विश्लेषणासाठी वापरण्यापूर्वी ते "टोपोलॉजिकली योग्य" केले जाणे आवश्यक आहे. उदाहरणार्थ, रोड नेटवर्कमध्ये, रेषा एका छेदनबिंदूच्या नोड्ससह कनेक्ट करणे आवश्यक आहे. अंडरशूट्स आणि ओव्हरशूट्स सारख्या त्रुटी देखील दूर केल्या पाहिजेत. स्कॅन केलेल्या नकाशे साठी, स्रोत नकाशावरील डाग परिणामी रास्टरमधून काढण्याची आवश्यकता असू शकते. उदाहरणार्थ, घाणीचा एक भाग दोन ओळी जोडू शकत नाही जो कनेक्ट होऊ नये.
२.५ रास्टर-ते-वेक्टर अनुवाद:-
डेटा पुनर्रचना जीआयएसद्वारे डेटाला भिन्न स्वरूपांमध्ये रूपांतरित करता येते. उदाहरणार्थ, जीआयएसचा उपयोग उपग्रह प्रतिमा नकाशाला वेक्टर स्ट्रक्चरमध्ये रूपांतरित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो जसे समान वर्गीकरण असलेल्या सर्व पेशींच्या सभोवताल रेषा तयार करून, सेल अवकाशासंबंधी संबंध जसे की निकटता किंवा समाविष्ट करणे.
अधिक प्रगत डेटा प्रक्रिया इमेज प्रोसेसिंगसह उद्भवू शकते, हे नासा आणि खाजगी क्षेत्राद्वारे 1960च्या उत्तरार्धात विकसित केले गेले आहे. जे कॉन्ट्रास्ट वर्धित करणे, चुकीचे रंग प्रस्तुत करणे आणि द्विमितीय फूरियर ट्रान्सफॉर्मच्या वापरासह इतर अनेक तंत्रे उपलब्ध आहेत. डिजिटल डेटा विविध प्रकारे संग्रहित आणि संग्रहित केल्यामुळे, दोन्ही डेटा स्रोत पूर्णपणे सुसंगत नसतील. म्हणून जीआयएस भौगोलिक डेटा एका रचनेमधून दुसऱ्या रचनेमध्ये रूपांतरित करण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे. असे केल्याने भिन्न ऑन्टोलॉजीज आणि वर्गीकरणांमागील अंतर्भूत धारणा विश्लेषणाची आवश्यकता आहे. [22] ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग आणि बॅरी स्मिथ आणि सहकारी-यांनी सतत काम केल्यामुळे ऑब्जेक्ट ऑन्टोलॉजीस वाढती महत्त्व प्राप्त झाले आहे.
२.६ प्रोजेक्शन्स, समन्वय प्रणाली आणि नोंदणी:-
मुख्य लेख: नकाशा प्रोजेक्शन
पृथ्वीचे प्रतिनिधित्व विविध मॉडेल्सद्वारे केले जाऊ शकते. त्यापैकी प्रत्येक पृथ्वीच्या पृष्ठभागावरील कोणत्याही बिंदूसाठी समन्वयांचा एक वेगळा सेट (उदा. अक्षांश, रेखांश, उन्नतीकरण) प्रदान करू शकतो. पृथ्वी एक परिपूर्ण गोल आहे असे गृहित धरणे हे सर्वात सोपे मॉडेल आहे. जसजसे पृथ्वीचे अधिक मोजमाप साठवले गेले तसतसे पृथ्वीचे मॉडेल्स अधिक परिष्कृत आणि अधिक अचूक झाले आहेत. खरं तर, डेटाम नावाची मॉडेल्स आहेत जी यू.एस. मोजमापांसाठी NAD83 आणि जागतिक जिओडॅटिक मोजमापांकरिता सारख्या वाढीव अचूकतेसाठी पृथ्वीच्या वेगवेगळ्या भागात लागू होतात.
इंटरपोलेशन ही एक प्रक्रिया आहे ज्याद्वारे पृष्ठभाग तयार केला जातो, सामान्यत: रास्टर डेटासेट, असंख्य नमुन्यांच्या बिंदूवर गोळा केलेल्या डेटाच्या इनपुटद्वारे. इंटरप्लेशनचे अनेक प्रकार आहेत, प्रत्येक डेटाच्या गुणधर्मांवर अवलंबून डेटा वेगळ्या पद्धतीने वागवते. प्रक्षोभक पद्धतींची तुलना करताना, प्रथम डेटा स्रोत डेटा बदलेल की नाही (तंतोतंत किंवा अंदाजे) असावा. पुढे ही पद्धत व्यक्तिनिष्ठ आहे की नाही, मानवी व्याख्या आहे किंवा उद्दीष्ट आहे. मग गुणांमधील संक्रमणांचे स्वरूप आहे: ते अचानक किंवा हळूहळू आहेत. शेवटी, अशी पद्धत आहे की नाही ही पद्धत जागतिक आहे (मॉडेल तयार करण्यासाठी संपूर्ण डेटा सेटचा वापर करते) किंवा स्थानिक जेथे अल्गोरिदमच्या छोट्या छोट्या भागासाठी पुनरावृत्ती केली जाते.
3 भौगोलिक माहिती प्रणालीसह स्थानिक विश्लेषण (जीआयएस):-
पुढील माहितीः स्थानिक विश्लेषण
जीआयएस स्थानिक विश्लेषण हे वेगाने बदलणारे क्षेत्र आहे आणि जीआयएस पॅकेजेस विश्लेषणात्मक साधनांचा समावेश मानक अंगभूत सुविधा, पर्यायी टूलसेट म्हणून tsड-इन्स किंवा 'विश्लेषक' म्हणून करतात. बऱ्याच घटनांमध्ये हे मूळ सॉफ्टवेर पुरवठादार (व्यावसायिक विक्रेते किंवा सहयोगी बिगर व्यावसायिक विकास संघ) पुरवितात, तर इतर बाबतीत सुविधा विकसित केल्या गेल्या आहेत आणि तृतीय पक्षाद्वारे पुरविल्या गेल्या आहेत. याव्यतिरिक्त, बरीच उत्पादने सॉफ्टवेर डेव्हलपमेंट किट्स (एसडीके), प्रोग्रामिंग भाषा आणि भाषा समर्थन, स्क्रिप्टिंग सुविधा आणि / किंवा स्वतःचे विश्लेषणात्मक उपकरण किंवा रूपे विकसित करण्यासाठी विशेष इंटरफेस ऑफर करतात. वाढत्या उपलब्धतेमुळे "स्थानिक बुद्धिमत्ता" नावाच्या व्यवसाय बुद्धिमत्तेला एक नवीन आयाम तयार झाला आहे, जेव्हा इंट्रानेटद्वारे उघडपणे वितरित केले जाते तेव्हा भौगोलिक आणि सामाजिक नेटवर्क डेटामध्ये लोकशाही प्रवेश करते. जीआयएस अवकाशासंबंधी बुद्धिमत्ता, जीआयएस स्थानिक विश्लेषणावर आधारित, देखील सुरक्षिततेसाठी एक महत्त्वाचा घटक बनला आहे. जीआयएस संपूर्णपणे पशुवैद्यकीय प्रतिनिधित्व किंवा इतर कोणत्याही डिजिटायझेशन प्रक्रियेचे रूपांतरण म्हणून वर्णन केले जाऊ शकते.
3.1 उतार आणि पैलू:-
उतार हे ड्रेनेस किंवा भूप्रदेशाच्या युनिटचे ग्रेडियंट म्हणून परिभाषित केले जाऊ शकते, सामान्यत: डिग्रीमध्ये किंवा टक्केवारी म्हणून कोन म्हणून मोजले जाते. क्षेत्राचे एकक ज्या दिशेने तोंड करते त्या दिशेने पैलू परिभाषित केले जाऊ शकते. बाजू सहसा उत्तरेकडील अंशांमध्ये व्यक्त केली जाते. उतार, पैलू आणि भूप्रदेश विश्लेषणामधील पृष्ठभागावरील वक्रता सेलच्या जवळच्या शेजाऱ्यांच्या उन्नत मूल्यांचा वापर करून अतिपरिचित क्रियेतून प्राप्त केल्या आहेत. [23] उतार हे रिझोल्यूशनचे कार्य आहे आणि उतार आणि पैलू मोजण्यासाठी वापरले जाणारे स्थानिक रेझोल्यूशन नेहमी निर्दिष्ट केले जावे. [24] विविध लेखकांनी उतार आणि पैलूची गणना करण्यासाठी तंत्रांची तुलना केली आहे. [25] 26 [27].
उतार आणि पैलू मिळविण्यासाठी खालील पद्धतीचा वापर केला जाऊ शकतो: भूभागाच्या एका बिंदू किंवा युनिटवरील उंचीमध्ये पूर्व-पश्चिम आणि उत्तर-दक्षिण दिशेने जाणा point्या लंब स्पर्शिका (उतार) असेल. या दोन स्पर्शिका ∂z / ∂x आणि ∂z / ∂y हे दोन घटक देतात, ज्याचा वापर नंतर उतारांची एकंदरीत दिशा आणि उताराची बाजू निश्चित करण्यासाठी केला जातो. ग्रेडियंटला वेक्टर परिमाण म्हणून परिभाषित केले आहे ज्यासह x आणि y दिशानिर्देशांमधील पृष्ठभागाच्या आंशिक डेरिव्हेटिव्हज समान घटक आहेत. [28]
पूर्व-पश्चिम आणि उत्तर-दक्षिण घटक निश्चित करणाऱ्या पद्धतींसाठी एकूण 3 × 3 ग्रीड उतार एस आणि पैलू एची गणना अनुक्रमे खालील सूत्रांचा वापर करा.
3.2 डेटा विश्लेषण:-
विमानतळ, दूरदर्शन स्थानके आणि शाळा यासारख्या वेगवेगळ्या ठिकाणी नोंदलेल्या पावसाच्या प्रमाणात, ओलांडलेल्या नकाशाशी संबंधित राहणे अवघड आहे. जीआयएसचा उपयोग पृथ्वीच्या पृष्ठभागाची, उप पृष्ठभागावरील आणि वातावरणाची माहिती बिंदूंमधून होणारी दोन आणि त्रिमितीय वैशिष्ट्ये दर्शविण्यासाठी केला जाऊ शकतो. उदाहरणार्थ, जीआयएस वेगाने वेगळ्या प्रमाणात पाऊस दर्शविणाऱ्या आयसोपल्थ किंवा समोच्च रेषेसह नकाशा व्युत्पन्न करू शकतो. अशा नकाशाचा विचार पावसाच्या समोराचा नकाशा म्हणून केला जाऊ शकतो. बऱ्याच परिष्कृत पद्धती मर्यादित बिंदू मापनांमधून पृष्ठभागांच्या वैशिष्ट्यांचा अंदाज लावू शकतात. पर्जन्य बिंदू मोजमापांच्या पृष्ठभागावरील मॉडेलिंगपासून तयार केलेला एक द्विमितीय समोच्च नकाशा त्याच क्षेत्राच्या जीआयएसमध्ये अन्य नकाशासह आच्छादित केला जाऊ शकतो आणि त्याचे विश्लेषण केले जाऊ शकते. त्यानंतर हा जीआयएस व्युत्पन्न केलेला नकाशा अतिरिक्त माहिती प्रदान करू शकेल - जसे की नूतनीकरणयोग्य उर्जा स्रोत म्हणून जल उर्जा संभाव्यतेची व्यवहार्यता. त्याचप्रमाणे, जीआयएसचा उपयोग प्रदेशासाठी सर्वोत्तम भौगोलिक क्षमता शोधण्यासाठी इतर नूतनीकरणयोग्य उर्जा संसाधनांची तुलना करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. [29]
याव्यतिरिक्त, उतार विश्लेषण, छायांकित आराम आणि इतर उन्नत उत्पादनांसह, त्रिमितीय बिंदू किंवा डिजिटल एलिव्हेशन मॉडेलच्या मालिकेमधून, उन्नत रूपांचे प्रतिनिधित्व करणारे आयसोपॅथ लाइन तयार केल्या जाऊ शकतात. कोणत्याही इच्छेनुसार, सर्व क्षेत्राचे सुसंगत आणि चढाव मोजून पाण्याची सोय कोणत्याही दिलेल्या आवाजासाठी सहजपणे केली जाऊ शकते. त्याचप्रमाणे, जि.आय.एस. मधील उंचीच्या आकडेवारीवरून पृष्ठभागावरील पाणी मधूनमधून कायमस्वरुपी आणि कायमस्वरूपी प्रवाहात प्रवास करण्याची इच्छा असलेल्या थलवेगची गणना केली जाऊ शकते.
3.3 टोपोलॉजिकल मॉडेलिंग:-
जीआयएस डिजिटल साठवलेल्या स्थानिक डेटामध्ये अस्तित्वातील स्थानिक संबंध ओळखू शकतो आणि त्यांचे विश्लेषण करू शकतो. हे टोपोलॉजिकल संबंध जटिल अवकाशीय मॉडेलिंग आणि विश्लेषण करण्यास अनुमती देतात. भौमितीय घटकांमधील टोपोलॉजिकल संबंधांमध्ये पारंपारिकपणे समीपता (कोणत्याने काय जोडते), कंटेन्ट (कोणत्या गोष्टीस संलग्न केले आहे) आणि निकटता (काहीतरी कशाचे जवळचे आहे) समाविष्ट करते.
3.4 भूमितीय नेटवर्कः-
भौमितीय नेटवर्क हे ऑब्जेक्ट्सचे रेषीय नेटवर्क आहेत जे परस्पर कनेक्ट केलेल्या वैशिष्ट्यांचे प्रतिनिधित्व करण्यासाठी आणि त्यावरील विशिष्ट स्थानिक विश्लेषण करण्यासाठी वापरले जाऊ शकतात. भौमितीय नेटवर्क हे किनाऱ्यांसह बनलेले आहे, जे जंक्शन पॉइंट्सवर जोडलेले आहेत, जे गणित आणि संगणक विज्ञानाच्या आलेखांसारखेच आहेत. ग्राफ प्रमाणेच, नेटवर्कमध्ये त्याच्या कडांना वजन आणि प्रवाह नियुक्त केला जाऊ शकतो, जो विविध परस्पर जोडलेल्या वैशिष्ट्यांचे अधिक अचूकपणे प्रतिनिधित्व करण्यासाठी वापरला जाऊ शकतो. भौमितिक नेटवर्क बऱ्याचदा रस्ते नेटवर्क आणि सार्वजनिक उपयोगिता नेटवर्क, जसे की इलेक्ट्रिक, गॅस आणि वॉटर नेटवर्कच्या मॉडेलसाठी वापरले जातात. नेटवर्क मॉडेलिंग हे सहसा वाहतूक नियोजन, जलविज्ञान मॉडेलिंग आणि पायाभूत सुविधा मॉडेलिंगमध्ये देखील काम करतात.
3.5 हायड्रोलॉजिकल मॉडेलिंग:-
उतार, आस्पेक्ट आणि वॉटरशेड किंवा पाणलोट क्षेत्र या व्हेरिएबल्सच्या विश्लेषणासह जीआयएस हायड्रोलॉजिकल मॉडेल्स एक स्थानिक घटक प्रदान करू शकतात ज्यामध्ये इतर जलविज्ञान मॉडेलची कमतरता असते. [30] भूप्रदेश विश्लेषण जलविज्ञानासाठी मूलभूत आहे, कारण पाणी नेहमी उतार खाली पावत असते. [30] डिजिटल एलिव्हेशन मॉडेल (डीईएम)च्या मूलभूत भूप्रदेश विश्लेषणात उतार आणि पैलूची गणना समाविष्ट असल्याने जलविज्ञान विश्लेषणासाठी डीईएम खूप उपयुक्त आहेत. नंतर उतार आणि बाजूचा वापर पृष्ठभागाच्या रनऑफची दिशा निर्धारित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, आणि म्हणूनच प्रवाह, नद्या आणि तलावांच्या निर्मितीसाठी प्रवाह जमा होतो. विचलित प्रवाहाचे क्षेत्र देखील पाणलोटच्या सीमांचे स्पष्ट संकेत देऊ शकतात. एकदा प्रवाहाची दिशा आणि संचय मॅट्रिक्स तयार झाल्यानंतर, क्वेरी केल्या जाऊ शकतात जे एखाद्या विशिष्ट बिंदूवर योगदान देणारी किंवा विखुरलेली जागा दर्शवितात. [30] मॉडेलमध्ये अधिक तपशील जोडला जाऊ शकतो, जसे की भूप्रदेशात उग्रपणा, वनस्पतींचे प्रकार आणि मातीचे प्रकार, जे घुसखोरी आणि बाष्पीभवन दरांवर परिणाम करू शकतात आणि म्हणून पृष्ठभागाच्या प्रवाहावर परिणाम करतात. हायड्रोलॉजिकल मॉडेलिंगचा मुख्य उपयोग म्हणजे पर्यावरण दूषित संशोधन. हायड्रोलॉजिकल मॉडेलिंगच्या इतर अनुप्रयोगांमध्ये भूजल आणि पृष्ठभागावरील पाण्याचे मॅपिंग तसेच पूर-जोखीम नकाशे यांचा समावेश आहे.
3.6 कार्टोग्राफिक मॉडेलिंग :-
डाना टॉमलिन यांनी कदाचित पीएचडी प्रबंधात (1983) "कार्टोग्राफिक मॉडेलिंग" हा शब्द तयार केला; नंतर त्याने हे आपल्या पुस्तक, भौगोलिक माहिती प्रणाली आणि कार्टोग्राफिक मॉडेलिंग (1990)च्या शीर्षकात वापरले. [31] कार्टोग्राफिक मॉडेलिंग म्हणजे अशा प्रक्रियेस संदर्भित होते जिथे त्याच क्षेत्राचे अनेक थीमॅटिक स्तर तयार केले जातात, त्यावर प्रक्रिया केली जातात आणि त्यांचे विश्लेषण केले जाते. टॉमलीनने रास्टर थर वापरल्या, परंतु आच्छादन पद्धत (खाली पहा) अधिक सामान्यपणे वापरली जाऊ शकते. नकाशा स्तरांवर ऑपरेशन्स अल्गोरिदममध्ये आणि शेवटी सिम्युलेशन किंवा ऑप्टिमायझेशन मॉडेल्समध्ये एकत्र केली जाऊ शकतात.
3.7 नकाशा आच्छादन:-
अनेक स्थानिक डेटासेटचे संयोजन (बिंदू, ओळी किंवा बहुभुज) एक नवीन आउटपुट वेक्टर डेटासेट तयार करते, जे त्याच क्षेत्राचे अनेक नकाशे स्टॅक करण्यासारखेच आहे. हे आच्छादन गणितीय व्हेन डायग्राम आच्छादनांसारखेच आहेत. युनियन आच्छादन भौगोलिक वैशिष्ट्ये आणि दोन्ही इनपुटच्या विशेषता सारण्या एका नवीन आउटपुटमध्ये एकत्र करते. एक छेदनबिंदू आच्छादन असे क्षेत्र परिभाषित करते जेथे दोन्ही निविष्ट ओव्हरलॅप होते आणि प्रत्येकासाठी विशेषता फील्डचा संच राखून ठेवतात. सममितीय फरक आच्छादित आउटपुट क्षेत्र परिभाषित करते ज्यामध्ये आच्छादित क्षेत्र वगळता दोन्ही इनपुटचे एकूण क्षेत्र समाविष्ट होते.
डेटा एक्सट्रॅक्शन ही जीआयएस प्रक्रिया वेक्टर आच्छादन सारखीच आहे, जरी ती एकतर वेक्टर किंवा रास्टर डेटा विश्लेषणामध्ये वापरली जाऊ शकते. दोन्ही डेटासेटची वैशिष्ट्ये आणि वैशिष्ट्ये एकत्र करण्याऐवजी, डेटा अर्कमध्ये दुसऱ्या डेटासेटच्या अवधीत असलेल्या डेटा सेटची वैशिष्ट्ये काढण्यासाठी "क्लिप" किंवा "मास्क" वापरणे समाविष्ट आहे.
रास्टर डेटा विश्लेषणामध्ये डेटासेटचा आच्छादन प्रत्येक रास्टरच्या मॅट्रिक्सची मूल्ये एकत्रित करणाऱ्या फंक्शनद्वारे "मल्टीपल रॅस्टर ऑन लोकल ऑपरेशन" किंवा "नकाशा बीजगणित" म्हणून ओळखल्या जाणाऱ्या प्रक्रियेद्वारे पूर्ण केला जातो. या अनुक्रमे भौगोलिक घटनेवर विविध घटकांचा प्रभाव प्रतिबिंबित करणारे “इंडेक्स मॉडेल” वापरून इतरांपेक्षा काही आदानांचे वजन जास्त असू शकते.
3.८ जिओस्टॅटिस्टिक्स:-
जिओस्टॅटिस्टिक्स ही आकडेवारीची एक शाखा आहे जी फील्ड डेटा (field data), सतत निर्देशांकासह अवकाशासंबंधी डेटाशी संबंधित असते. स्थानिक अवकाशाचे मॉडेल तयार करण्यासाठी आणि अनियंत्रित ठिकाणी (इंटरपॉलेशन) मूल्यांचा अंदाज लावण्याच्या पद्धती प्रदान करतात.जेव्हा घटनेचे मोजमाप केले जाते तेव्हा निरीक्षणाच्या पद्धती त्यानंतरच्या कोणत्याही विश्लेषणाची अचूकता सांगतात. डेटाच्या स्वरूपामुळे (उदा. शहरी वातावरणातील रहदारीचे नमुने; पॅसिफिक महासागरावरील हवामान नमुने), मोजमापमध्ये स्थिर किंवा गतिशील डिग्री नेहमीच गमावले जाते. अचूकतेची ही हानी डेटा संकलनाच्या प्रमाणात आणि वितरणातून निश्चित केली जाते.
विश्लेषणाची सांख्यिकीय प्रासंगिकता निश्चित करण्यासाठी, एक सरासरी निश्चित केली जाते जेणेकरून कोणत्याही अंदाजापेक्षा कोणत्याही वर्तुळाच्या मोजमापच्या बाहेरील बिंदू (ग्रेडियंट्स) त्यांचा अंदाज वर्तणूक निश्चित करण्यासाठी समाविष्ट केला जाऊ शकतो. हे लागू केलेल्या आकडेवारी आणि डेटा संकलन पद्धतींच्या मर्यादांमुळे आहे आणि थेट मोजण्यायोग्य नसलेल्या कण, बिंदू आणि स्थानांच्या वर्तनाचा अंदाज लावण्यासाठी इंटरपोलेशन आवश्यक आहे.
इंटरपॉलेशन एक न्याय्य मोजमाप आहे. कारण, एखाद्या स्थानिक स्वयंचलनाशी संबंधित तत्त्वानुसार हे ओळखले जाते की कोणत्याही स्थितीत गोळा केलेल्या डेटामध्ये त्याच्या जवळपासच्या स्थानांमध्ये किंवा त्या स्थानाचा प्रभाव खूपच साम्य असेल.
डिजिटल एलिव्हेशन मॉडेल्स, त्रिकोणीकृत अनियमित नेटवर्क, एज-फाइंडिंग अल्गोरिदम, थाईसन बहुभुज, फ्यूरियर विश्लेषण, (भारित) हलणारी सरासरी, व्यस्त अंतर वजन, क्रिगिंग, स्प्लिन आणि ट्रेंड पृष्ठभागाचे विश्लेषण या आंतरजातीय डेटा तयार करण्यासाठी गणिताच्या सर्व पद्धती आहेत.
3.9 जिओ (पत्ता) भू-कोडिंग:-
जिओ कोडिंग रस्ता पत्ते किंवा पिन कोड, पार्सल लॉट्स आणि पत्त्याच्या स्थानांसारख्या अन्य स्थानिक माहितींमधून अवकाशीय ठिकाणी (एक्स, वाय समन्वय) एकत्रित करीत आहे. पत्त्याच्या श्रेणींसह रोड सेंटरलाइन फाईलसारख्या स्वतंत्र पत्त्यांचा भौगोलिक कोड करण्यासाठी एक संदर्भ थीम आवश्यक आहे. रस्ता विभागातील पत्त्याच्या श्रेणींचे परीक्षण करून वैयक्तिक पत्त्याची ठिकाणे ऐतिहासिकदृष्ट्या गुंतागुंत केली गेली आहेत किंवा अंदाज लावली आहेत. हे सहसा टेबल किंवा डेटाबेसच्या स्वरूपात प्रदान केले जातात. सॉफ्टवेर त्या केंद्राच्या भागाशी संबंधित असलेल्या ठिकाणी अंदाजे ठिपके ठेवेल. उदाहरणार्थ, of००चा पत्ता बिंदू एका ओळ विभागाच्या मध्यभागी असेल जो पत्ता १ सह प्रारंभ होईल आणि पत्ता १००० सह समाप्त होईल. विशेषतः नगरपालिका कर नकाशे वरून प्रत्यक्ष पार्सल डेटा विरुद्ध जिओकोडिंग देखील लागू करता येते. या प्रकरणात, भौगोलिक बिंदूच्या विरुद्ध असलेल्या भू-कोडिंगचा परिणाम प्रत्यक्षात स्थित स्थान असेल. अधिक अचूक स्थान माहिती प्रदान करण्यासाठी हा दृष्टिकोन वाढत्या प्रमाणात वापरला जात आहे.
3.10 जिओ कोडिंग:-
रिव्हर्स जिओकोडिंग ही अंदाजे पथ पत्ता नंबर परत करण्याची प्रक्रिया आहे कारण ती एखाद्या निर्देशकाशी संबंधित आहे. उदाहरणार्थ, वापरकर्ता रोड सेंटरलाइन थीमवर क्लिक करू शकतो (अशा प्रकारे समन्वय प्रदान करतो) आणि अंदाजे घर क्रमांक प्रतिबिंबित करणारी माहिती परत मिळू शकेल. हा घर क्रमांक त्या रस्ता विभागासाठी नियुक्त केलेल्या श्रेणीतून गुंडाळलेला आहे. जर वापरकर्त्याने सेगमेंटच्या मध्यभागी क्लिक केले जे पत्ता 1 ने सुरू होईल आणि 100 सह समाप्त होईल, तर मिळविलेले मूल्य कुठेतरी 50च्या जवळ असेल. लक्षात घ्या की रिव्हर्स जिओकोडिंग वास्तविक पत्ते परत करत नाही, फक्त पूर्वनिर्धारित आधारे तेथे काय असावे याचा अंदाज श्रेणी.
3.11 बहु-निकष निर्णय विश्लेषण:-
जीआयएस सोबत जोडल्या गेलेल्या, बहु-निकष निर्णय विश्लेषणाच्या पद्धती निर्णय घेणा-यांना वैकल्पिक स्थानिक समाधानांच्या सेटचे विश्लेषण करण्यास मदत करतात, जसे की जीर्णोद्धारासाठी बहुधा पर्यावरणीय अधिवास, बहुविध निकषांविरुद्ध, जसे की वनस्पति झाकण किंवा रस्ते. एमसीडीए निकष एकत्रित करण्यासाठी निर्णय नियमांचा वापर करते, जे वैकल्पिक उपायांना क्रमवारीत किंवा प्राधान्य दिले जाऊ शकते. [3२] जीआयएस एमसीडीए संभाव्य जीर्णोद्धार साइट ओळखण्यात खर्च आणि वेळ कमी करू शकते.
3.12 डेटा आउटपुट आणि कार्टोग्राफी:-
कार्टोग्राफी म्हणजे नकाशेचे डिझाइन आणि उत्पादन किंवा अवकाशासंबंधी डेटाचे दृश्य प्रतिनिधित्व. बहुतेक आधुनिक कार्टोग्राफी संगणकाच्या मदतीने केली जाते, जीआयएस सहसा वापरली जातात परंतु दर्जेदार कार्टोग्राफीचे उत्पादन देखील परिष्कृत करण्यासाठी डिझाइन प्रोग्राममध्ये स्तरांची आयात करून केले जाते. बऱ्याच जीआयएस सॉफ्टवेर वापरकर्त्यास डेटा दिसण्यावर भरीव नियंत्रण देते.
कार्टोग्राफिक काम दोन प्रमुख कार्ये करते:
प्रथम, ते स्क्रीनवर किंवा कागदावर ग्राफिक्स तयार करतात जे संसाधनांविषयी निर्णय घेणाऱ्या लोकांना विश्लेषणाचे निकाल देतात. भिंत नकाशे आणि इतर ग्राफिक्स व्युत्पन्न केले जाऊ शकतात, ज्यामुळे दर्शक दृश्यमान होऊ शकेल आणि त्याद्वारे संभाव्य घटनांचे विश्लेषण किंवा अनुकरणांचे परिणाम समजू शकेल. वेब-नकाशा सर्व्हर वेब-आधारित programming अप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (एजेएक्स, जावा, फ्लॅश इ.)च्या विविध अंमलबजावणीचा वापर करून वेब ब्राउझरद्वारे व्युत्पन्न नकाशे वितरित करण्यास सुलभ करतात.
दुसरे म्हणजे, पुढील विश्लेषण किंवा वापरासाठी अन्य डेटाबेस माहिती व्युत्पन्न केली जाऊ शकते. विषारी गळतीच्या एका मैलाच्या (1.6 किमी) अंतरावर असलेल्या सर्व पत्त्यांची यादी उदाहरण असेल.
3.13 ग्राफिक प्रदर्शन तंत्र:-
पारंपारिक नकाशे वास्तविक जगाचे अमूर्तकरण आहेत, भौतिक वस्तूंचे प्रतिनिधित्व करण्यासाठी चिन्हे असलेल्या कागदाच्या शीटवर चित्रित केलेल्या महत्त्वपूर्ण घटकांचे नमुने. जे लोक नकाशे वापरतात त्यांनी या चिन्हांचे अर्थ लावणे आवश्यक आहे. टोपोग्राफिक नकाशे समोच्च रेषांसह किंवा छायांकित आराम देऊन जमीन पृष्ठभागाचे आकार दर्शवितात.
आज, जीआयएस मधील उंचीवर आधारित शेडिंग यासारखी ग्राफिक डिस्प्ले तंत्र, नकाशाच्या घटकांमधील संबंध दृश्यमान बनवू शकते, माहिती काढण्याची आणि विश्लेषित करण्याची क्षमता वाढवते. उदाहरणार्थ, कॅलिफोर्नियातील सॅन माटेओ काउंटीच्या भागाचे दृष्टीकोन दर्शविण्यासाठी जीआयएसमध्ये दोन प्रकारचे डेटा एकत्र केले गेले.
थिमॅटिक मॅपर प्रतिमा पिक्सेलचा वापर करून सॅन ॲंन्ड्रिया फॉल्ट खाली शोधत त्रिमितीय परिप्रेक्ष्य दृश्य प्रस्तुत करण्यासाठी दोन प्रतिमा नोंदणी आणि एकत्र करण्यासाठी जीआयएसचा वापर केला गेला, परंतु लँडफॉर्मची उंची वापरून छायांकित केले. त्या अक्षांश, रेखांश आणि दिवसाच्या वेळेस सूर्याच्या किरणांनी तयार केलेल्या सावल्या व्यवस्थितपणे सादर करण्यासाठी जीआयएस प्रदर्शन दर्शकांच्या दर्शनाच्या बिंदूवर आणि प्रदर्शनाच्या दिवसाची वेळ यावर अवलंबून असते.
आर्कीओक्रोम स्थानिक डेटा प्रदर्शित करण्याचा एक नवीन मार्ग आहे. हे 3 डी नकाशावरील थीमॅटिक आहे, जे विशिष्ट इमारतीत किंवा इमारतीच्या भागावर लागू होते. हे उष्मा-तोटा डेटाच्या दृश्यात्मक प्रदर्शनास अनुकूल आहे.
3.14 स्थानिक ईटीएल:-
स्थानिक ईटीएल साधने पारंपारिक अर्क, ट्रान्सफॉर्म, लोड (ईटीएल) सॉफ्टवेरची डेटा प्रक्रिया कार्यक्षमता प्रदान करतात, परंतु स्थानिक डेटा व्यवस्थापित करण्याच्या क्षमतेवर प्राथमिक लक्ष केंद्रित करतात. ते जीआयएस वापरकर्त्यांना भौगोलिकरित्या डेटाद्वारे मार्गात रूपांतरित करताना भिन्न मानक आणि मालकी स्वरूप दरम्यान डेटाचे भाषांतर करण्याची क्षमता प्रदान करतात. ही साधने स्प्रेडशीट सारख्या विस्तीर्ण हेतू असलेल्या सॉफ्टवेरमध्ये अ‍ॅड-इन्सच्या स्वरूपात येऊ शकतात.
3.15जीआयएस डेटा खाण:-
जीआयएस किंवा स्थानिक डेटा मायनिंग म्हणजे स्थानिक डेटामध्ये डेटा खनन पद्धतींचा वापर. डेटा मायनिंग, जे मोठ्या डेटाबेसमध्ये लपलेल्या नमुन्यांची अंशतः स्वयंचलित शोध आहे, लागू केलेल्या जीआयएस-आधारित निर्णयासाठी मोठे संभाव्य फायदे देते. ठराविक अनुप्रयोगांमध्ये पर्यावरणीय देखरेखीचा समावेश आहे. अशा अनुप्रयोगांचे वैशिष्ट्य म्हणजे डेटा मोजमापांमधील अवकाशी परस्परसंबंधासाठी अधिक कार्यक्षम डेटा विश्लेषणासाठी विशेष अल्गोरिदम वापरणे आवश्यक आहे. [33]
4 अनुप्रयोग:-
जीआयएसची अंमलबजावणी बहुधा कार्यक्षेत्र (जसे की एक शहर), हेतू किंवा अनुप्रयोग आवश्यकतांद्वारे चालविली जाते. सामान्यत: जीआयएस अंमलबजावणी एखाद्या संस्थेसाठी सानुकूलित केलेली असू शकते. म्हणूनच, अनुप्रयोग, कार्यक्षेत्र, एंटरप्राइझ किंवा हेतूसाठी विकसित केलेली जीआयएस उपयोजन एखाद्या अन्य अनुप्रयोग, कार्यक्षेत्र, एंटरप्राइझ किंवा हेतूसाठी विकसित केलेल्या जीआयएसशी आवश्यकपणे परस्पर किंवा सुसंगत असू शकत नाही. [34]
जीआयएस प्रत्येक प्रकारच्या स्थान-आधारित संस्थेसाठी, भौगोलिक डेटा अद्यतनित करण्यासाठी एक व्यासपीठ उपलब्ध आहे ज्यायोगे फील्डला भेट न देणे वा डेटाबेस स्वयंचलितरित्या अद्यतनित करणे आवश्यक आहे. जीआयएस जेव्हा एसएपी [35] आणि वुल्फ्राम भाषा [36] सारख्या इतर शक्तिशाली एंटरप्राइझ सोल्यूशन्ससह समाकलित होते. तेव्हा एंटरप्राइझ स्तरावर शक्तिशाली निर्णय समर्थन सिस्टम तयार करण्यात मदत करते. [37] [स्पष्टीकरण आवश्यक]
जीआयएस तंत्रज्ञानामुळे बऱ्याच शाखांना फायदा होऊ शकतो. जीआयएसच्या सक्रिय बाजारपेठेमुळे रिअल इस्टेट, सार्वजनिक आरोग्य, गुन्हेगारीचे नकाशे तयार करणे, राष्ट्रीय संरक्षण यासह अनुप्रयोगांसह कमी खर्च होतो आणि जीआयएसच्या हार्डवेर आणि सॉफ्टवेर घटकांमध्ये सतत होणाऱ्या सुधारणा आणि विज्ञान, शासन, व्यवसाय आणि उद्योग क्षेत्रात उपयोग कमी होतो. विकास, नैसर्गिक संसाधने, हवामानशास्त्र, [38] [39] लँडस्केप आर्किटेक्चर, पुरातत्त्व, प्रादेशिक आणि समुदाय नियोजन, वाहतूक आणि रसदशास्त्र इ. मध्ये होतो.
जीआयएस स्थान-आधारित सेवांमध्ये देखील बदल आहे. जी जीपीएस-सक्षम मोबाइल डिव्हाइसला निश्चित वस्तू (जवळचे रेस्टॉरंट, गॅस स्टेशन, फायर हायड्रंट) किंवा मोबाइल ऑब्जेक्ट्स (मित्र, मुले, पोलीस कार) किंवा त्यांच्याशी संबंधित त्यांचे स्थान प्रदर्शित करण्यास अनुमती देते. प्रदर्शन किंवा इतर प्रक्रियेसाठी त्यांची स्थिती मध्यवर्ती सर्व्हरवर परत रिले किंवा प्रदेषित होत असते.
4.1 ओपन जिओस्पेशियल कन्सोर्टियम मानक :-
मुख्य लेख: जिओस्पेशियल कन्सोर्टियम उघडा.
ओपन जिओस्पेशियल कन्सोर्टियम (ओजीसी) सार्वजनिक उद्योगात उपलब्ध भौगोलिक वैशिष्ट्ये विकसित करण्यासाठी एकमत प्रक्रियेत भाग घेणारी 384 कंपन्या, सरकारी संस्था, विद्यापीठे आणि व्यक्तींचा आंतरराष्ट्रीय उद्योग संघ आहे. ओपन जीआयएस स्पेसिफिकेशन्सद्वारे परिभाषित ओपन इंटरफेस आणि प्रोटोकॉल वेब, वायरलेस आणि स्थान-आधारित सेवा आणि मुख्य प्रवाहातील आयटी "भौगोलिक सक्षम करा" आणि तंत्रज्ञान विकसकांना सर्व प्रकारच्या अनुप्रयोगांसह प्रवेशजोगी आणि उपयुक्त बनविण्यासाठी सक्षम करतात. ओपन जिओस्पेशियल कन्सोर्टियम प्रोटोकॉलमध्ये वेब नकाशा सेवा आणि वेब वैशिष्ट्य सेवा समाविष्ट आहे. [40]
ओजीसीद्वारे सॉफ्टवेर ओजीसी वैशिष्ट्यांचे पूर्ण आणि अचूक पालन कसे करतात यावर आधारित जीआयएस उत्पादने ओजीसीने दोन प्रकारात मोडली आहेत.
अनुपालन उत्पादने अशी सॉफ्टवेर उत्पादने आहेत जी ओजीसीच्या ओपनजीआयएस वैशिष्ट्यांचे पालन करतात. जेव्हा एखाद्या उत्पादनाची चाचणी घेतली जाते आणि ओजीसी चाचणी प्रोग्रामद्वारे अनुपालन म्हणून प्रमाणित केले जाते तेव्हा उत्पादन या साइटवर स्वयंचलितपणे "आज्ञाकारी" म्हणून नोंदणीकृत होते.
अंमलबजावणीची उत्पादने ही सॉफ्टवेर उत्पादने आहेत. जी ओपनजीआयएस वैशिष्ट्यची अंमलबजावणी करतात. परंतु, अद्याप त्यांनी अनुपालन चाचणी उत्तीर्ण केलेली नाही. सर्व वैशिष्ट्यांसाठी अनुपालन चाचण्या उपलब्ध नाहीत. विकसक ड्राफ्ट किंवा मंजूर केलेल्या वैशिष्ट्यांनुसार अंमलबजावणी म्हणून त्यांची उत्पादने नोंदणीकृत करू शकतात, जरी ओजीसी प्रत्येक एंट्रीचे पुनरावलोकन आणि सत्यापन करण्याचा अधिकार राखून ठेवतात.
4.2 वेब मॅपिंग:-
मुख्य लेख: वेब मॅपिंग
अलिकडच्या वर्षांत मालकी वेब अनुप्रयोग Google नकाशे आणि बिंग नकाशे तसेच मुक्त आणि मुक्त-स्रोत वैकल्पिक ओपनस्ट्रिटमॅप यासारख्या विनामूल्य वापर आणि सहजपणे प्रवेशयोग्य मॅपिंग सॉफ्टवेरचा प्रसार झाला आहे. या सेवा मोठ्या प्रमाणात भौगोलिक डेटामध्ये सार्वजनिक प्रवेश देते.बऱ्याच वापरकर्त्यांद्वारे विश्वसनीय माहिती म्हणून विश्वासार्ह आणि वापरण्यायोग्य असल्याचे समजले जाते. [41]
त्यातील काही, जसे Google नकाशे आणि ओपनलायर्स, अनुप्रयोग प्रोग्रामिंग इंटरफेस (एपीआय) उघड करतात. जे वापरकर्त्यांना सानुकूल अनुप्रयोग तयार करण्यास सक्षम करतात. हे टूलकिट्स सामान्यत: रस्त्यांचे नकाशे, हवाई / उपग्रह प्रतिमा, जिओकोडिंग, शोध आणि मार्ग कार्यक्षमता देतात. वेब मॅपिंगने ओपनस्ट्रीटमॅप सारख्या प्रकल्पांमध्ये क्राऊडसोर्सिंग जिओडाटाची संभाव्यता देखील उघड केली आहे. जी, जगाचा एक विनामूल्य संपादनयोग्य नकाशा तयार करण्यासाठी सहयोगी प्रकल्प आहे. हे मॅशअप प्रकल्प पारंपारिक भौगोलिक माहितीद्वारे शक्य त्या बाहेर वापरकर्त्यांसाठी उच्च पातळीचे मूल्य आणि लाभ प्रदान करण्यासाठी सिद्ध झाले आहेत. [42] [43]
4.3 काळाचे परिमाण जोडणे:-
हे सुद्धा पहा: ऐतिहासिक भौगोलिक माहिती प्रणाली आणि वेळ भूगोल
जीआयएस मध्ये उपग्रह डेटा फीड करून पृथ्वीची पृष्ठभाग, वातावरण आणि उप पृष्ठभागाची स्थिती तपासली जाऊ शकते. जीआयएस तंत्रज्ञानामुळे संशोधकांना दिवस, महिने आणि वर्षानुवर्षे पृथ्वीच्या प्रक्रियेतील भिन्नता तपासण्याची क्षमता मिळते. उदाहरणार्थ, एखाद्या विशिष्ट प्रदेशात दुष्काळ सर्वाधिक होता तेव्हा हे निश्चित करण्यासाठी वाढत्या हंगामात वनस्पतींच्या जोमातील बदल निश्चित केले जाऊ शकतात. परिणामी, ग्राफिक वनस्पतींच्या आरोग्याचे अंदाजे उपाय दर्शवितो. कालांतराने दोन चलांसह कार्य केल्याने संशोधकांना पाऊस कमी होण्याची आणि वनस्पतीवरील परिणामामधील अंतरांमधील क्षेत्रीय फरक शोधू शकतील.
जीआयएस तंत्रज्ञान आणि प्रादेशिक आणि जागतिक स्केलवर डिजिटल डेटाची उपलब्धता अशा विश्लेषणास सक्षम करते. वनस्पति ग्राफिक तयार करण्यासाठी वापरले जाणारे उपग्रह सेन्सर आउटपुट उदाहरणार्थ प्रगत अत्यंत-उच्च-रिझोल्यूशन रेडिओमीटर (एव्हीएचआरआर) द्वारे तयार केले जाते. ही सेन्सर सिस्टम पृथ्वीच्या पृष्ठभागावरून अंदाजे 1 चौरस किलोमीटरच्या पृष्ठभागाच्या क्षेत्रासाठी स्पेक्ट्रमच्या विविध बॅंडमधून प्रतिबिंबित होणाऱ्या उर्जेचे प्रमाण शोधून काढते. उपग्रह सेन्सर दिवसातून दोनदा पृथ्वीवरील विशिष्ट स्थानाची प्रतिमा तयार करतो. एव्हीएचआरआर आणि अगदी अलीकडे मध्यम-रेझोल्यूशन इमेजिंग स्पेक्ट्रोरोडीओमीटर (मोडीआयएस) पृथ्वीच्या पृष्ठभागाच्या विश्लेषणासाठी वापरल्या जाणाऱ्या अनेक सेन्सर सिस्टमपैकी केवळ दोन आहेत.
पर्यावरणीय अभ्यासामध्ये वेळ एकत्रित करण्याव्यतिरिक्त, जीआयएस देखील त्याच्या रोजच्या नित्यक्रमात मानवांच्या प्रगतीचा मागोवा घेण्याची आणि त्याचे मॉडेल लावण्याच्या क्षमतेसाठी शोधला जात आहे. या क्षेत्रातील प्रगतीचे ठोस उदाहरण म्हणजे अमेरिकेच्या जनगणनेनुसार वेळ-विशिष्ट लोकसंख्या डेटा प्रकाशित करणे. या डेटा सेटमध्ये, शहरांची लोकसंख्या दिवसा आणि संध्याकाळी दर्शविली गेली आहेत जे उत्तर अमेरिकन प्रवासी प्रवासात निर्माण झालेल्या एकाग्रतेचे आणि फैलावचे नमुना अधोरेखित करतात. हा डेटा तयार करण्यासाठी आवश्यक असलेले हेरफेर आणि जनरेशन जीआयएसशिवाय शक्य झाले नसते.
वेळेत जीआयएसने ठेवलेला डेटा प्रोजेक्ट करण्यासाठी मॉडेल वापरल्याने स्थानिक निर्णय समर्थन सिस्टमचा वापर करून धोरणात्मक निर्णयाची चाचणी घेण्यास नियोजक सक्षम केले.
5 सिमेंटिक (शब्दार्थ:-)
वर्ल्ड वाइड वेब कन्सोर्टियमच्या सिमेंटिक वेबमधून उद्भवणारी साधने आणि तंत्रज्ञान माहिती सिस्टममधील डेटा एकत्रीकरण समस्यांसाठी उपयुक्त सिद्ध करीत आहेत. त्यानुसार, जीआयएस अनुप्रयोगांमध्ये इंटरऑपरेबिलिटी आणि डेटाचा पुनर्वापर सुलभ करण्यासाठी अशा तंत्रज्ञानाचे एक साधन म्हणून प्रस्तावित केले गेले आहे. [44] [45] आणि नवीन विश्लेषण यंत्रणा सक्षम करण्यासाठी. [46]
ऑन्टोलॉजीज या अर्थपूर्ण दृष्टिकोनाचा एक महत्त्वाचा घटक आहेत. कारण, ते दिलेल्या डोमेनमधील संकल्पना आणि नातेसंबंधांचे औपचारिक, मशीन-वाचनयोग्य स्पष्टीकरण अनुमत करतात. हे एका जीआयएसला त्याच्या सिंटॅक्स किंवा संरचनेऐवजी डेटाच्या उद्दीष्टपूर्ण अर्थांवर लक्ष केंद्रित करण्यास अनुमती देते. उदाहरणार्थ, एखाद्या डेटासेटमध्ये पर्णपाती सुई वृक्ष म्हणून वर्गीकृत केलेल्या भूमी उपयोजन प्रकारामुळे दुसऱ्या अधिक अंदाजे वर्गीकृत डेटासेटमध्ये जमीनउपयोजन प्रकारातील जंगलाचे विशेषकरण किंवा उपसंच होय. जीआयएस अधिक सामान्य जमीन कव्हर वर्गीकरण अंतर्गत दोन डेटासेट स्वयंचलितरित्या विलीन करण्यास मदत करते.
जीआयएस अप्लिकेशन्सशी संबंधित भागात टेन्टिव्ह ऑन्टोलॉजीज विकसित केले गेले आहेत. उदाहरणार्थ,युनायटेड किंगडममधील ऑर्डनन्स सर्व्हेद्वारे विकसित केलेली हायड्रोलॉजी ऑन्टोलॉजी [47] आणि नासाच्या जेट प्रोपल्शन लॅबोरेटरीने विकसित केलेल्या स्वीट ऑन्टोलॉजीज [48] तसेच, वेबवरील भौगोलिक डेटाचे प्रतिनिधित्व करण्यासाठी डब्ल्यू 3 सी जिओ इनक्यूबेटर ग्रुप [49.] सोप्या ऑनटोलॉजीज आणि सिमेंटिक मेटाडेटा मानदंड प्रस्तावित करीत आहेत. जिओस्पर्क्यूल हे ऑर्डनन्स सर्व्हे, युनायटेड स्टेट्स जिओलॉजिकल सर्व्हे, नॅचरल रिसोर्सेस कॅनडा, ऑस्ट्रेलियाचे कॉमनवेल्थ सायंटिफिक अँड इंडस्ट्रियल रिसर्च ऑर्गनायझेशन आणि इतरांनी विकसित केलेल्या ओजीसी लिटरल्स (जीएमएल, डब्ल्यूकेटी), टोपोलॉजिकल रिलेशनशिप्स (साधे वैशिष्ट्ये, आरसीसी 8, डीई -9 आयएम), आरडीएफ आणि एसपीएआरसीएल डेटाबेस क्वेरी प्रोटोकॉल.
या क्षेत्रातील अलीकडील संशोधनाचे परिणाम आंतरराष्ट्रीय सिमेंटिक वेब कॉन्फरन्समधील भू-स्थानिक सीमेंटिक्सवरील आंतरराष्ट्रीय परिषद [50] आणि टेरा कॉग्निटा - जिओस्पॅशल सिमेंटिक वेबचे दिशानिर्देश [51] कार्यशाळेमध्ये पाहिले जाऊ शकतात.
6 समाजात जीआयएसचे परिणाम:-
मुख्य लेखः निओोग्राफी आणि लोकसहभाग जीआयएस
निर्णय घेताना जीआयएसच्या लोकप्रियतेमुळे, अभ्यासकांनी जीआयएसच्या सामाजिक आणि राजकीय परिणामांची छाननी सुरू केली आहे. [52] [53] [41] जीआयएसचा वैयक्तिक आणि राजकीय फायद्यासाठी वास्तव विकृत करण्यासाठी देखील गैरवापर केला जाऊ शकतो, [54] [55] असा युक्तिवाद केला जात आहे.यामध्ये भौगोलिक माहितीचे उत्पादन, वितरण, उपयोग आणि त्यांचे प्रतिनिधित्व मोठ्या प्रमाणात सामाजिक संदर्भांशी संबंधित आहे आणि सरकारवर नागरिकांचा विश्वास वाढविण्याची क्षमता आहे. [56] इतर संबंधित विषयांमध्ये कॉपीराइट, गोपनीयता आणि सेन्सॉरशिपवरील चर्चा समाविष्ट आहे. जीआयएस दत्तक घेण्याचा अधिक आशावादी सामाजिक दृष्टीकोन म्हणजे लोकसहभागासाठी एक साधन म्हणून उपयोग करणे.
6.1 शिक्षणात जी.आय.एस.:-
हे सुद्धा पहा: एसरी एज्युकेशन यूजर कॉन्फरन्स
२० व्या शतकाच्या अखेरीस, जीआयएस वर्गात वापरली जाऊ शकणारी साधने म्हणून ओळखली जाऊ लागली. [57] [58] [59] [60] शिक्षणामध्ये जीआयएसचे फायदे स्थानिक विचारांच्या विकासावर लक्ष केंद्रित करतात, परंतु जगभरातील शिक्षणामध्ये जीआयएसच्या वापराची ठोस व्याप्ती दर्शविण्यासाठी पुरेसा ग्रंथसूची किंवा सांख्यिकीय डेटा उपलब्ध नाही, जरी अभ्यासक्रमातील त्या देशांमध्ये विस्तार वेगवान झाला आहे. त्यांचा उल्लेख करा. [61]:36
जीआयएस भूगोल शिकवण्यामध्ये बरेच फायदे प्रदान करतात असे दिसते कारण ते वास्तविक भौगोलिक डेटावर आधारित विश्लेषणास अनुमती देतात आणि वर्गातील शिक्षक आणि विद्यार्थ्यांकडून बरेच संशोधन प्रश्न उपस्थित करण्यास मदत करतात तसेच स्थानिक व भौगोलिक विचार विकसित करून शिक्षणात सुधारणा करण्यास ते योगदान देतात आणि, बऱ्याच प्रकरणांमध्ये, विद्यार्थ्यांचे प्रेरणा. [61]:38
6.2 स्थानिक सरकारमधील जी.आय.एस.:-
जीआयएस हे संस्था-व्याप्ती, एंटरप्राइझ आणि टिकाऊ तंत्रज्ञान म्हणून सिद्ध झाले आहे जे स्थानिक सरकार कसे कार्य करते ते बदलत राहते. []२] सरकारी संस्थांनी खालील प्रमाणे सरकारी संस्थेच्या क्षेत्राचे अधिक चांगले व्यवस्थापन करण्यासाठी जीआयएस तंत्रज्ञानाचा अवलंब केला आहे:
7 हे सुद्धा पहा:-
1.क्लार्क, के. सी., १ 198 66. भौगोलिक माहिती प्रणाली, संगणक, पर्यावरण आणि शहरी प्रणालीतील प्रगती, खंड. 10, pp. 175–184.
2.मालिने व्ही, ग्रिगोनिस व्ही, पॅलेव्हियस व्ही, ग्रिफिथ्स एस (२०११). "भौगोलिक माहिती प्रणाली: नवीन क्षमता असलेली जुने तत्त्वे". शहरी डिझाईन आंतरराष्ट्रीय. 16 (1): 1-6. doi: 10.1057 / udi.2010.25.
3.गुडचिल्ड, मायकेल एफ (2010) "वीस वर्षांची प्रगती: 2010 मध्ये जीआयएसज्ञान". स्थानिक माहिती विज्ञान जर्नल (1). doi: 10.5311 / JOSIS.2010.1.2.
4."जीआयएसची 50 वी वर्धापन दिन". ईएसआरआय. 18 एप्रिल 2013 रोजी पुनर्प्राप्त.
5."रॉजर टॉमलिन्सन". यूसीजीआयएस. 21 फेब्रुवारी 2014. 17 डिसेंबर 2015 रोजी मूळकडून संग्रहित केले. 16 डिसेंबर 2015 रोजी पुनर्प्राप्त.
6."रॅपोर्ट सुरला मार्चे एट लेस इफेट्स डू चोलरा डॅन पॅरिस एट ले डीपर्टेमेंट डीला सीने. अ‍ॅनी 1832". गॅलिका. 10 मे 2012 रोजी पुनर्प्राप्त.
7.1920-, मॅकहर्ग, इयान एल. (1971). निसर्गासह डिझाइन करा. नैसर्गिक इतिहास प्रेस. ओसीएलसी 902596436.
8.ब्रूम, फ्रेडरिक आर; मेक्सलर, डेव्हिड बी (जानेवारी १ 1990 1990 ०). "टायगर डेटा बेस स्ट्रक्चर". कार्टोग्राफी आणि भौगोलिक माहिती प्रणाली. 17 (1): 39–47. doi: 10.1559 / 152304090784005859. आयएसएसएन 1050-9844.
9.फिट्जगेरल्ड, जोसेफ एच. "नकाशा मुद्रण पद्धती". मूळ 4 जून 2007 रोजी संग्रहित केले. 9 जून 2007 रोजी पुनर्प्राप्त.
10."जीआयएस हॉल ऑफ फेम - रॉजर टॉमलिन्सन". युरीसा. मूळ 14 जुलै 2007 रोजी संग्रहित केले. 9 जून 2007 रोजी पुनर्प्राप्त.
11.लोव्हिसन-गोलोब, लुसिया. "हॉवर्ड टी. फिशर". हार्वर्ड विद्यापीठ. मूळ पासून 13 डिसेंबर 2007 रोजी संग्रहित. 9 जून 2007 रोजी पुनर्प्राप्त.
12."ओपन सोर्स जीआयएस हिस्ट्री - ओएसजीओ विकी संपादक". 21 मार्च 2009 रोजी पुनर्प्राप्त.
13.झुआन, झू. पर्यावरण अनुप्रयोगांसाठी जीआयएस एक व्यावहारिक दृष्टीकोन. आयएसबीएन 9780415829069. ओसीएलसी 1020670155.
14.फू, पी., आणि जे. सन. २०१०. वेब जीआयएस: तत्त्वे आणि अनुप्रयोग. ईएसआरआय प्रेस. रेडलँड्स, सीए. आयएसबीएन 1-58948-245-एक्स.
15.टिम फॉरसमॅन 1997 जीआयएसचा इतिहास (भौगोलिक माहिती प्रणाली): पायनियर्सचे दृष्टीकोन. (भौगोलिक माहिती विज्ञानातील प्रेंटिसेस हॉल मालिका) प्रिंटिस हॉल पीटीआर; पहिली आवृत्ती (10 नोव्हेंबर 1997), 416 पी.
16.जीआयएसचा उल्लेखनीय इतिहास - भौगोलिक माहिती प्रणाली. "जीआयएसचा उल्लेखनीय इतिहास". 5 मे 2015 रोजी पुनर्प्राप्त.
17.वेड, टी. आणि सॉमर, एस. ए टू झेड जीआयएस
18.कोवेन, डेव्हिड (1988) "जीआयएस विरुद्ध सीएडी विरुद्ध डीबीएमएस: काय फरक आहेत?" (पीडीएफ) फोटोग्राममेट्रिक अभियांत्रिकी आणि रिमोट सेन्सिंग. 54 (11): 1551–1555. 24 एप्रिल 2011 रोजी मूळ (पीडीएफ) वरून संग्रहित. 17 सप्टेंबर 2010 रोजी पुनर्प्राप्त.
19."भौगोलिक स्थिती निर्धारण अचूकता मानक भाग 3: स्थानिक डेटा अचूकतेसाठी राष्ट्रीय मानक". मूळ 6 नोव्हेंबर 2018 रोजी संग्रहित केले.
20."एनजेजीआयएनचे माहिती वखार". Njgin.state.nj.us. 13 मे 2012 रोजी पुनर्प्राप्त.
21.मार्विक, बेन; हिसकॉक, पीटर; सुलिवान, मार्जोरी; ह्यूजेस, फिलिप (जुलै 2017). "रखरखीत दक्षिण ऑस्ट्रेलियामध्ये होलोसिन फॉरेगर लँडस्केप वापरावरील लँडफॉर्म सीमेवरील प्रभाव". पुरातत्त्व विज्ञानाचे जर्नल: अहवाल. 19: 864-874. doi: 10.1016 / j.jasrep.2017.07.004.
22. "ऐरीयनने एरियन स्काऊट सिस्टम | एरियन लॅब इंकची आवृत्ती 5 जाहीर केली".Aeryon.com. 6 जुलै 2011. 13 मे 2012 रोजी पुनर्प्राप्त.
23.विंथर, रॅमस जी. (2014). सी. केंडिग (एड.) "जीआयएस आणि कार्टोग्राफीमध्ये मॅपिंग प्रकार" (पीडीएफ). वैज्ञानिक प्रकारात नैसर्गिक प्रकार आणि वर्गीकरण.
24.चांग, ​​के. टी. (2008) भौगोलिक माहिती प्रणालीची ओळख. न्यू यॉर्कः मॅकग्रा हिल. पी. 184.
25.लॉंगले, पी. ए ;; गुडचिल्ड, एम. एफ.; मॅकगुइअर, डी. जे.; रिहिंद, डी डब्ल्यू. (2005) "व्युत्पन्न उतार आणि डीईएम डेटा गुणधर्मांशी संबंधित पैलूंच्या त्रुटींचे विश्लेषण". भौगोलिक माहिती प्रणाली आणि विज्ञान. वेस्ट ससेक्स, इंग्लंड: जॉन विली आणि सन्स: 328
26.चांग, ​​के. टी. (1989). "ग्रिडेड डिजिटल एलिव्हेशन मॉडेलमधील ग्रेडियंट आणि पैलूची गणना करण्यासाठी तंत्राची तुलना". आंतरराष्ट्रीय भौगोलिक माहिती विज्ञान जर्नल. 3 (4): 323–334. doi: 10.1080 / 02693798908941519.
27.जोन्स, के.एच. (1998). "डीईएमच्या मालमत्तेच्या रूपात हिल स्लोप मोजण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या अल्गोरिदमची तुलना". संगणक आणि भौगोलिक विज्ञान. 24 (4): 315–323. बिबकोड: 1998CG ..... 24..315J. doi: 10.1016 / S0098-3004 (98) 00032-6.
28.झोउ, प्र.; लिऊ, एक्स. (2003) "व्युत्पन्न उतार आणि डीईएम डेटा गुणधर्मांशी संबंधित पैलूंच्या त्रुटींचे विश्लेषण". संगणक आणि भौगोलिक विज्ञान. 30: 269–378.
29.हंटर जी. जे.; गुडचल्ड एम. एफ. (1997). "स्थानिक डेटाबेसमधून काढलेल्या उतार आणि पैलूच्या अंदाजाची अनिश्चितता मॉडेलिंग" (पीडीएफ). भौगोलिक विश्लेषण. 29 (1): 35-49. doi: 10.1111 / j.1538-4632.1997.tb00944.x.
30.के. कॅलवर्ट, जे. एम. पियर्स, डब्ल्यू.ई. माबी, "नवीकरणीय उर्जा भौगोलिक माहितीच्या पायाभूत सुविधांकडे: जीआयएस विज्ञान आणि रिमोट सेन्सिंगचे अनुप्रयोग जे संस्थात्मक क्षमता वाढवू शकतात" नूतनीकरणयोग्य आणि टिकाऊ ऊर्जा पुनरावलोकने 18, pp. 416–429 (2013). मुक्त प्रवेश
31.हेवुड मी, कॉर्नेलियस एस, कारव्हर एस (2006) भौगोलिक माहिती सिस्टीमचा परिचय (तिसरा संस्करण). एसेक्स, इंग्लंड: प्रेन्टीस हॉल.
32.टॉमलिन, सी. डाना (१ 1990 1990 ०). भौगोलिक माहिती प्रणाली आणि कार्टोग्राफिक मॉडेलिंग. भौगोलिक माहिती विज्ञानमधील प्रेन्टिस हॉल मालिका. प्रिंटिस हॉल. 5 जानेवारी 2017 रोजी पुनर्प्राप्त.
33.ग्रीन, आर; डेव्हिलर्स, आर; ल्यूथर, जे.ई ;; एडी, बी.जी. (२०११) "जीआयएस-आधारित बहु-निकष विश्लेषण". भूगोल कंपास. 5/6 (6): 412–432. doi: 10.1111 / j.1749-8198.2011.00431.x.
34.मा, वाय.; गुओ, वाय.; टियान, एक्स .; घनिम, एम. (२०११) "डिस्ट्रिब्युटेड क्लस्टरिंग बेस्ड gग्रीगेशन अल्गोरिथ्म फॉर स्पेशियल कॉरिलेटेड सेंसर नेटवर्क" (पीडीएफ). आयईईई सेन्सर जर्नल. 11 (3): 641. बिबकोड: 2011ISenJ..11..641M. साइटसिएरएक्स 10.1.1.724.1158. doi: 10.1109 / JSEN.2010.2056916.
35. कुमार, डॉ दीपक; दास, भूमिका (23 मे 2015) "जीआयएस अनुप्रयोगांमध्ये अलिकडील ट्रेंड". रोचेस्टर, न्यू यॉर्क.
36."एसआयपीसह जीआयएस समाकलित करणे - अत्यावश्यक - आर्कन्यूज स्प्रिंग 2009 इश्यू". www.esri.com. 13 जुलै 2016 रोजी पुनर्प्राप्त.
37."जिओडीसी — वुल्फ्राम भाषा कागदपत्र". संदर्भ.वॉल्फ्राम.कॉम. 13 जुलै 2016 रोजी पुनर्प्राप्त.
38.बॅनर, स्टीव्ह. "जीआयएस एसएपी बरोबर समाकलित करत आहे Imp द इम्पियरेटिव्ह". मूळ पासून 22 ऑक्टोबर 2009 रोजी संग्रहित. 28 मार्च 2017 रोजी पुनर्प्राप्त.
39. "नकाशाबाहेर | आर्किटेक्चरल रेकॉर्ड अँड ग्रीनसोर्समधून | मूळत: मार्च २०१२ च्या आर्किटेक्चरल रेकॉर्ड अँड ग्रीनसोर्स | मॅकग्रा-हिल कन्स्ट्रक्शन - कॉन्टिनेनिंग एज्युकेशन सेंटर"च्या अंकात प्रकाशित केले. Continuingeducation.con تعمیر.com. 11 मार्च २०११. 8 मार्च 2012 रोजी मूळकडून संग्रहित. 13 मे 2012 रोजी पुनर्प्राप्त.
40."आर्कटिक सी आइस एक्स्टेंट तिसऱ्या क्रमांकावरील विक्रम आहे".
41."ओजीसी सदस्य | ओजीसी (आर)". ओपनजेस्पॅटल.ऑर्ग. 13 मे 2012 रोजी पुनर्प्राप्त.
42.पार्कर, ख्रिस्तोफर जे.; मे, अँड्र्यू जे; मिशेल, वॅल (2013) "मैदानी उपक्रमांना समर्थन देणारी व्हीजीआय आणि पीजीआयची भूमिका". लागू केलेले अर्गोनॉमिक्स. 44 (6): 886-94. doi: 10.1016 / j.apergo.2012.0.04.013. पीएमआयडी 22795180.
43.पार्कर, ख्रिस्तोफर जे.; मे, अँड्र्यू जे; मिशेल, वॅल (२०१)). "यूओजी केओडिगोग्राफीची डिझाइन केलेली डिझाइन: ऑनलाईन मॅप 'मॅशअप्सवर ट्रस्ट ऑन वॉलंटर्ड भौगोलिक माहितीचा प्रभाव' (पीडीएफ). अर्गोनॉमिक्स. 57 (7): 987–997. doi: 10.1080 / 00140139.2014.909950. पीएमआयडी 24827070.
44.मे, अँड्र्यू; पार्कर, ख्रिस्तोफर जे.; टेलर, नील; रॉस, ट्रेसी (२०१)). "मर्यादीत गतिशीलता असलेल्या लोकांना सहज प्रवेशयोग्य माहिती प्रदान करणाऱ्या गर्दीमुळे तयार झालेल्या 'मॅशअप'च्या संकल्पनेचे डिझाइन मूल्यांकन करणे". परिवहन संशोधन भाग सी: उदयोन्मुख तंत्रज्ञान. 49: 103–113. doi: 10.1016 / j.trc.2014.10.007.
45.फोन्सेका, फ्रेडेरिको; शेठ, अमित (2002) "जियोस्पाटियल सिमेंटिक वेब" (पीडीएफ). यूसीजीआयएस व्हाईट पेपर.
46.फोन्सेका, फ्रेडेरिको; इजेनहॉफर, मॅक्स (1999) "ऑन्टोलॉजी-ड्राईव्ह भौगोलिक माहिती प्रणाली". प्रॉ. भौगोलिक माहिती प्रणालीवरील एसीएम आंतरराष्ट्रीय परिसंवाद: १–-१–.
47.पेरी, मॅथ्यू; हाकीमपौर, फरशाद; शेठ, अमित (2006) "थीम, स्पेस आणि टाइम विश्लेषित करणे: एक ऑन्टोलॉजी-आधारित दृष्टीकोन" (पीडीएफ). प्रॉ. भौगोलिक माहिती प्रणालीवरील एसीएम आंतरराष्ट्रीय संगोष्ठी: 147-1515.
48."आयुध सर्वेक्षण सर्वेक्षण" 21 मे 2007 रोजी मूळकडून संग्रहित केले.
49."अर्थ आणि पर्यावरणविषयक परिभाषा अर्थशास्त्र वेब". 29 मे 2007 रोजी मूळकडून संग्रहित केले.
50."डब्ल्यू 3 सी जियोस्पाटियल इनक्यूबेटर ग्रुप".
51."जिओस्पेशियल सिमेंटिक्सवर आंतरराष्ट्रीय परिषद".
52."टेरा कॉग्निटा 2006 - जिओस्पेशियल सिमेंटिक वेबचे दिशानिर्देश". मूळ 18 मे 2007 रोजी संग्रहित केले.
53.हक, अखलाक (1 मे 2001) "जीआयएस, लोक सेवा आणि लोकशाही कारभाराचा मुद्दा". सार्वजनिक प्रशासन आढावा. 61 (3): 259–265. doi: 10.1111 / 0033-3352.00028. आयएसएसएन 1540-6210.
54.हक, अखलाक (2003) "माहिती तंत्रज्ञान, जीआयएस आणि लोकशाही मूल्येः सार्वजनिक सेवेतील आयटी व्यावसायिकांना नैतिक परिणाम". नीतिशास्त्र आणि माहिती तंत्रज्ञान. 5: 39-48. डोई: 10.1023 / ए: 1024986003350.
55.मोमोनियर, मार्क (2005) "नकाशे सह खोटे बोलणे". सांख्यिकी विज्ञान. 20 (3): 215-2222. doi: 10.1214 / 088342305000000241. जेएसटीओआर 20061176.
56.मोमोनियर, मार्क (1991). नकाशे सह कसे खोटे बोलणे. शिकागो, इलिनॉयः शिकागो प्रेस विद्यापीठ. आयएसबीएन 978-0226534213.
57.हक, अखलाक (2015). पाळत ठेवणे, पारदर्शकता आणि लोकशाही: माहिती वयातील सार्वजनिक प्रशासन. टस्कॅलोसा, AL: अलाबामा प्रेस युनिव्हर्सिटी. पीपी. 70-73. आयएसबीएन 978-0817318772.
58.सिंटन, डायना स्टुअर्ट; लंड, जेनिफर जे., एड्स. (2007) समजून घेण्याची जागा: जीआयएस आणि अभ्यासक्रमाचे मॅपिंग. रेडलँड्स, सीए: ईएसआरआय प्रेस. आयएसबीएन 9781589481497. ओसीएलसी 70866933.53.
59.मिलसन, अर्न्ड्र्यू जे.; डिमिर्सी, अली; केर्स्की, जोसेफ जे., एड्स. (2012). माध्यमिक शाळांमध्ये जीआयएस सोबत शिकवण्याविषयी शिकण्याचे आंतरराष्ट्रीय दृष्टीकोन (सबमिट केलेले हस्तलिखित) डोरड्रॅक्ट; न्यू यॉर्कः स्प्रिन्जर-वेरलाग. doi: 10.1007 / 978-94-007-2120-3. आयएसबीएन 9789400721197. ओसीएलसी 733249695.
60.जेकेल, थॉमस; सांचेझ, एरिक; ग्रिल, इनगा; जुनाउ-सायन, कॅरोलिन; लिऑन, जॉन, एड्स. (२०१)). जिओमिडियासह शिकणे आणि शिकवणे. न्यूकॅसल ऑन टायिनः केंब्रिज स्कॉलर्स पब्लिशिंग. आयएसबीएन 9781443862134. ओसीएलसी 885014629.
61.सोलारी, ओस्वाल्डो म्युझिझ; डिमिर्सी, अली; शिही, जूप व्हॅन डर, एड्स. (2015). बदलत्या जगात भौगोलिक तंत्रज्ञान आणि भौगोलिक शिक्षणः भू-स्थानिक पद्धती आणि शिकलेले धडे. भौगोलिक आणि पर्यावरण विज्ञान मध्ये प्रगती. Tōky; न्यू यॉर्कः स्प्रिन्जर-वेरलाग. doi: 10.1007 / 978-4-431-55519-3. आयएसबीएन 9784431555186. ओसीएलसी 900306594.
62.निएटो बर्बेरो, गुस्तावो (२०१)) अ‍ॅन्लिसिस डीला प्रॅक्टिका एज्युकटिव्ह कॉन सिग् एनला एनसेन्झा डेला जिओग्राफिया डेला एज्युकेशन सिकंदरिया: अन् एस्टुडियो डी कॅसो एन बाडेन-वर्टमबर्ग, अलेमानिया (पीएचडी. थीसिस). बार्सिलोना: बार्सिलोना विद्यापीठ. 9 मे 2017 रोजी पुनर्प्राप्त.
63."स्थानिक सरकारमधील स्ट्रॅटेजिक जीआयएस नियोजन आणि व्यवस्थापन". सीआरसी प्रेस. 25 ऑक्टोबर 2017 रोजी पुनर्प्राप्त.
64."होम - सेफसिटी". सेफसिटी 25 ऑक्टोबर 2017 रोजी पुनर्प्राप्त.
65."स्थानिक सरकारसाठी जीआयएस | मुक्त सरकार". www.esri.com. 25 ऑक्टोबर 2017 रोजी पुनर्प्राप्त.
66.पार्कर, सी. जे.; मे, ए; मिशेल, व्ही .; बुरोज, ए (2013). "समावेशी सेवा डिझाइनसाठी स्वयंसेवी माहिती कॅप्चरिंग: संभाव्य फायदे आणि आव्हाने". डिझाइन जर्नल (सबमिट केलेले हस्तलिखित). 16 (2): 197–218. doi: 10.2752 / 175630613x13584367984947.