Mekânsal veri altyapılarında geometrik entegrasyon
Geometrical integration within spatial data infrastructures
Yazar: MÜSLÜM HACAR
Danışman: DOÇ. DR. TÜRKAY GÖKGÖZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

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

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