Bu yüksek beklentinin en önemli nedenleri CBS’nin;
organizasyon içersinde kooperasyon olanaklarını arttırması, karar destek
mekanizmalarında veri tutarsızlıklarını ve tekrarlarını azaltması, mevcut
durumda birbirleri ile ilişkisiz olan verilerin mekansal referans yardımı ile
ilişkilendirilmesi ve böylelikle yönetimsel anlamda şeffaflık ve yeni
olanakların ortaya çıkarmasıdır. [ALTAN, 1996] CBS teknolojisinin sağladığı
çözüm ve olanaklar, bu teknolojinin birbirinden farklı pekçok işkolunda başarı
ile uygulanmasına ve bu konuda geniş bir pazar oluşmasına yol açmıştır. Örnek
olarak Avrupa için toplam GIS hizmet pazarı, 2000 senesi için bir milyar dolar
(1.000.000 $) olarak belirlenmiştir. [Vlugt, 2002]
CBS’nin sunduğu olanaklar gözönüne alındığında bu pazarın daha da
genişletilebileceği açıktır. Sektördeki gelişmelere hız kazandırmak için mevcut
durumun daha detaylı incelenmesi ve teknolojik gelişmelere yön verilmesine
ihtiyaç bulunmaktadır. Mekansal bilgi teknolojileri konusunda iş kolları ve
uygulama alanlarını belirlemek üzere çeşitli araştırmalar yapılmış ve bu
bilimin birbirinden farklı pekçok sektörü ve disiplini biraraya getirdiği
görülmüştür. Örnek olarak İsviçre’de gerçekleştirilen araştırmada, mevcut 200
milyon frank’lık İsviçre CBS pazarında, CBS’nin en yoğun olarak kullanıldığı
uygulama alanları olarak planlama, pazarlama, navigasyon, dağıtım, kartografya,
ölçme ve bilgilenme belirlenmiştir. Pazarın bileşenleri ise güncelleştirme,
kamu ve özel sektörde veri satışı, danışmanlık ve yazılım olarak
belirlenmiştir. Bu uygulamaların ve bileşenlerin pazar payları Şekil 1.1’de daha detaylı incelenebilir.
Milyon Frank Milyon Frank
Şekil 1.1 - Mevcut Özel Veri Pazarı Hacmi [Frick,
2002]
Uluslararası çalışmalar gözönüne alındığında, ulusal
CBS pazarının henüz gelişmekte olduğu açıktır. Mesleki etkinlik alanımızı
genişletmek ve yeni iş olanakları yaratmak için ulusal anlamda mevcut durumun
belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmanın kapsamında mekansal bilgi
teknolojilerinin faydalarını arttırmak, karşılaşılan problemleri
anlamdırabilmek ve çözüm önerileri geliştirmek için mekansal bilgi teknoljileri
alanında çok hızlı bir gelişme gösteren ve mesleğimizle arakesit oluşturan veri
modelleri konusundaki mevcut durum, teknolojik gelişmeler ve gelecekle ilgili
öneriler tartışılacaktır.
2. Veri modelleri ve Önemi
Mekansal bilgi teknolojilerinde birbirinden farklı yapı ve formatta sisteme
girilen veriler, örneğin vektör, tarama yada öznitelik verileri, mekansal
özellikleri gözönünde bulundurularak, yapısal analizleri gerçekleştirildikten
sonra bir sistematik içersinde modellenmelidir. Veri modelleri yardımı ile
veriler birbirlerinden farklı mantıksal kademelerde sınıflandırılabilir ve
sunulabilir. Esasında, sistem içersinde tüm beklentilerimizi karşıyalan veri
modeli içersindeki varlıklar ve bunların arasında oluşturduğumuz ilişkilerdir.
Veri modelleri, veri tabanında ve sistemde kullanıcı isteklerinden
hangilerinin, ne şekilde, nasıl saklanacağını tarif etmektedir.Veri modeli
tasarımı karmaşık bir işlem olup farklı aşamalarda pekçok kararın alınmasını
içermektedir. Bu karmaşık ana problemi çözmek için, iki ana yaklaşımdan söz
etmek mümkündür. Bunlar veri-tabanlı ve fonksiyon-tabanlı olarak ikiye
ayrılabilir. Genel olarak karmaşık bilgi sistemleri tasarlanırken, her iki
yönteminde avantajlarından faydalanmak için birleştirilmiş veri- fonksiyon
yaklaşımı tercih edilmektedir. Fizibilite çalışmaları gerçekleştirildikten ve
sistemin kurulumuna karar verildikten sonra veri yapısı ve fonksiyonlar ayrı
ayrı değerlendirilmelidir. Amaç kullanıcının görüş açısını anlamak ve optimum
kavramsal veri modelini gerçekleştirmektedir. Kavramsal veri modeli, gerçek
dünya varlıklarının kullanıcının istekleri doğrultusunda gereksiz detaylardan
soyutlanması ve resmi bir şekilde varlıklar ve arasındaki ilişkiler
doğrultusunda modellenmesidir. Veri
tabanlı yaklaşımın temelleri ANSI/X3/SPARC (1975) raporunda açıklanmıştır.
Raporda tanımlanan üçlü-şema mimarisi; dış, kavramsal ve iç şemalardan
oluşmaktadır. [ROLLAND,1992].
Üçlü-Şema mimarisi Şekil 2.1’de daha detaylı incelenebilir.
Şekil 2.1 -
Üçlü-Şema Mimarisi
Dış şemada
tanımlanan, kullanıcıların sistemden beklentileri ve konuları, meslekleri ve
ihtiyaçları ile ilintili olarak gerçek dünyayı birbirinden farklı olarak
tanımlamalarından doğan görüşleridir. Dışsal şemayı oluşturuken veri analizi
tamamlanmalı ve kullanıcı tarafından kullanılan yöntemler belirlenmelidir. Farklı
kullanıcı görüşlerine örnek vermek gerekirse deprem ile ilgili bir CBS
uygulamasında valilik yada kamu kurumları tüm il ile ilgili ulaştırma ağlarına,
acil merkez istasyonları yerlerine ihtiyaç duyarken, altyapı ile ilgili
birimler altyapı bilgilerine, vatandaşlar ise ilk anda sadece kendilerine en
yakın acil merkezin yerine ihtiyaç duyacaktır. Kavramsal şema ise tüm bu
görüşlerden optimum hale getirilmiş ve kullanıcının ihtiyaçlarına karşılık
verebilecek resmi bir dille tasarlanmış kavramsal veri modelidir. İçsel şema
ise kavramsal veri modelinin veri tabanında nasıl depolanacağının tanımlayan
bir şemadır.
Kullanıcı merkezli dünya gerçeği temsil
edilmeden sistemin başarısı tartışmaya açıktır. CBS’nin başarısı bilgi yapısı
analizine ve kavramsal veri modeli tasarımına bağlıdır. Mevcut CBS’de veriye,
ki bu veri yapısı analizini ve kavramsal veri modellesini de içermektedir,
yazılım ve donanım bileşenlerine oranla gereken önem gösterilmemekte, bunun
sonucunda mevcut CBS’lerde pek çok problem ile karşı karşıya kalınmaktadır. Bu
problemlerin başlıcaları kullanıcı isteklerine tam olarak cevap verememe,
öngörülmeyen veri entegrasyon problemleri ve sonuç olarak sistemden beklenen
verimin alınamamasıdır. Ayrıca yapılan araştırmalarda veri bileşeninin en uzun ömürlü
ve maliyeti en yüksek bileşen olduğu belirlenmiştir. CBS bileşenlerinin toplam
maliyet içersindeki dağılımları donanım %5, yazılım %15 iken ve veriler toplam
maliyetin %80’inini oluşturmaktadır. [Scheu,1996] Aynı araştırmada donanımın
ömrü 3 ila 5 yıl ve yazılımın ömrü 10 ila 15 yıl ile sınırlanırken, verilerin
ömrünün 50-70 yıl olduğu belirlenmiştir.
Mekansal Bilgi teknolojileri, veri modellerinin mesleğimizle ilişkisi tasarım aşamaları dikkatle incelenecek olursa daha net görülebilir. Dış şemayı oluşturabilmek ve karmaşık mekansal veri yapısını incelebilmek için mekansal bilgi ile ilgili bilgiye sahip olmak şarttır. Mekansal bilgi, yapısı, elde ediliş yöntem ve teknikleri mesleğimizin temeli olduğuna göre diğer disiplinlere oranla oldukça kuvvetli olduğumuz bir alandır. Aynı zamanda mekansal bilgi teknolojilerinde elde edilen mekansal veriler, örneğin haritalar, görüntüler, GPS ve yersel ölçmeler mesleğimizin uzmanlık alanıdır. Tüm bu mekansal verileri birbiri ile ilişkilendirebilecek, aynı zamanda verilerin kullanılabilirliği, kalitesi ve çeşitli özel yöntemler ile örneğin dengeleneme algoritmaları, transformasyonlar gibi, verilerin entegrasyonunu sağlayacak iş kolunun jeodezi ve fotogrametri mühendisliği olduğu açıktır. Veri modeli tasarımı mekansal bilgi teknolojileri ile mesleğimizin arakesit oluşturduğu en önemli alanlardan birisidir. Fakat ülkemizde meslekdaşlarımızın özellikle bilgi teknolojileri konusunda yeterli bilgi altyapısına sahip olmaması nedeni ile pekçok sektör ile arakesit oluşturan CBS’de özellikle veri modellemesi konusunda farklı sektörlerin daha aktif olmasıdır.
2.1 Mevcut Durum
1960’ların ortalarında Kanada Kadastral envanter verilerini analiz
etmek ve istatistiki sonuçlar üretmek amacı ile oluşturulan ilk Coğrafi Bilgi
Sistemi’nden bu yana, bilgisayar teknolojisi ve mekansal teorideki hızlı
gelişmeler doğrultusunda CBS teknolojisi dördüncü kuşağa ulaşmıştır. Günümüz
CBS teknolojisinde özellikle web teknolojileri, veri modelleme teknikleri ve
kullanıcı/sunucu mimarileri açısından hızlı gelişmeler gerçekleşmektedir. Bilgisayar teknolojisindeki gelişmelere
parallel olarak özellikle veri işleme, grafik media olanakları, veri tabanları,
veri modelleme, grafik görüntüleme ve kullanıcı arayüzleri alanlarında CBS pek
çok gelişmeler geçirmekte ve sistemin olanakları artmaktadır. Örneğin
‘Geoportal’ olarak adlandırılan mekansal referanslandırılmış bilgi sunan
internet siteleri yada servisleri gelecek için büyük olanaklar sunmaktadır. Bu
teknoloji sayesinde bilginin organizasyon içersinde yayılması, insanların
bilgiye ulaşması, veri entegrasyonu ve değişimi kolaylaşmaktadır. Platformdan
bağımsız olması nedeni ile ilgili tüm kişi ve kuruluşların sisteme katkısı
sağlanabilmektedir. Bu paylaşım veri entegrasyonunu ve kalitesini
arttıracaktır. Bu kavram sistem mimarisini destekleyecek ve mekansal bilginin
hızlı ve verimli bir şekilde dağıtımını sağlıyacaktır. Bu teknolojide mevcut
durumda yazılım firmaları tarafından sağlanan arayüzler üçüncü kişiler
tarafından geliştirmeye açık olmayıp, firmaya özeldir. Sistemin genellikle
kullanımı organizasyon sunucusunda gerekli internet hizmet sağlayıcısı ve ana
programın çalışır durumda olmasını gerektirmektedir. Mekansal sorgulamalar
oldukça sınırlıdır. Bu problemler gelişen teknoloji ve farklı yaklaşımlar ile
birlikte çözüldüğünde sistemin verimliliği artacak ve bütünleşik yaklaşım hız
kazanacaktır. CBS teknolojisindeki gelişmeler Şekil 2.1.1’de gösterilmiştir.
Şekil 2.1.1- CBS Mevcut Durum [SCHILCHER,2000]
Günümüzde kullanılan pekçok veri modeli yaklaşımı olmasına rağmen, veri
tabanı yaklaşımları kütük yapılar,
ikili yapılar ve entegre veri tabanı yaklaşımları olarak üç grupta
incelenebilir. Şekil 2.1.1’de incelenebileceği gibi veri modelleri konusunda
sürekli bir gelişme olmasına rağmen ve şuanda tüm yaklaşımlar aynı anda
kullanılmaktadır.
Kütük yapıya sahip veri tabanlarında veriler birbirinden farklı dosyalarda
saklanmakta ve birbirinden farklı kullanıcı isteklerini desteklemek üzere pek
çok ek programla desteklenmektedir. Veriler yazılıma özel veri tabanlarında
(yazılımı geliştirenler hariç üçüncü kişilere kapalı) işlem görmelerine rağmen
standart veri tabanı yazılımları yardımı ile verilere ulaşmak mümkündür. [HELOKUNNAS,1995] MapInfo ve
Environmental Systems Research Institute’s (ESRI) firmasının ArcView
yazılımları bu yaklaşımı kullanan yazılımlara örnek olarak gösterilebilir.
İkili yapıya sahip veri modelleri CBS ‘de en sık kullanılan yaklaşımlardır.
Coğrafi varlıklar mekansal ve
öznitelik bileşenlerine ayrılarak, farklı iki veri tabanlarında saklanmaktadır.
ESRI firmasının ArcInfo ve Intergraph
firmasının MGE and GeoMedia Professional GIS yazılımları bu yaklaşımı kullanan
yazılımlarına örnek olarak verilebilir. Öznitelik verileri tamamen ticari
ilişkisel veri tabanlarında saklanmaktadır. Mekansal veriler ise yazılımın özel
veritabanında saklanmaktadır. İki veri tabanı arasındaki ilişki tekil
tanımlayıcılar sayesinde gerçekleştirilmektedir. Sistemin istikrarı otomatik olaral atanmış tekil tanımlayıcılar sayesinde
ve buna parallel yazılım firmaları tarafından geliştirilmiş entegrasyon
kuralları yardımı ile sağlanmaktadır. Bu yöntemde mekansal ve mekansal olmayan
verilerin ayrıştırılması esastır. Bunun sebebi mekansal indeksleme
mekanizmaları geliştirilmeden önce mekansal verilerin ticari veri tabanlarında
saklanmalarının sorgulama hızı nedeni ile verimli olmamasıdır. Aynı zamanda
dönemin ilişkisel veri tabanları mekansal verileri görüntüleyememektedir.
Performansı arttırmak ve mekansal verileri görüntülemek için ikili mimarı de
mekansal verileri depolamak için CBS yazılımına özel veri tabanları
kullanılmıştır. Bu yaklaşımda öznitelik verileri öncelikli verilerdir. Mekansal
veriler ise ikinci sıradaır. [MOLENAAR,1998]
Mekansal veriler geometrik gösterim ile ilişkilendirilmiş (örneğin nokta,
çizgi, poligon) ve öznitelik verilerinin gösterimi için kullanılmışlardır.
Önceliğin mekansal verilere verilmesinden dolayı genellikle prtaikte mekansal
veriler sistemde tekrarlanarak depolanmaktadır. Firmalar tarafından mekansal
veri tabanı tasarımları çok iyi belgelenmesine rağmen, mevcut sistemler
genellikle ‘kara kutu’ olarak bilinmektedir.[CHURCH et al,1994] Bu açık olamayan mimarilerinden
dolayı tekrarlanan mekansal bilgiler sistemin kurulumu aşamasında belirlenememektedir. Aynı zamanda bu
dönemdeki ilişkisel veri tabanları, sistemi birarada tutacak ve istikrarını
sağlayacak gerekli entegrasyon kurallarını, bu amaç için düşünülmediklerinden,
gerçekleştirememektedir.
Veri modelindeki tasarım yaklaşımları mevcut CBS sistemlerinde
karşılaşılan problemlerin başlıcalarını ortaya çıkarmaktadır. Bunlardan ilki
mekansal ve mekansal olmayan verileri kapsayacak resmi kavramsal veri modeli
tasarımı olmayışıdır. Yazılım firmaları mekansal verilerini kendi özel veri
tabanlarında depolamakta, diğer bilgi kaynakları yapılandırılmadan öznitelik
verisi olarak depolanmakta ve mekansal veriler ile ilişkilendirilmektedir. Yazılım firmalarının kullandıkları
‘kara-kutu’sistemler ve veri modelleri, üçüncü kişilere açık değildir. Bu
sebeple tasarlanan kavramsal veri modelleri detaylı olarak bilinmemekte ve
seçilen CBS yazılımına bağlı olmaktadır.
Organizasyonlar, birimleri arasında doğan farklı ihtiyaçları karşılamak
ve her CBS yazılımının bazı uygulamalarda kuvvetli olması dolayısı ile farklı
CBS yazılımlarını tercih etmişlerdir. Mevcut durumda organizasyonlar içersinde
birbirinden farklı CBS yazılımları parallel olarak yürütülmekte, bakım ve
güncelleştirme işlemleri parallel olarak gerçekleştirilmektedir. Verilerin
bakımı ve veri entegrasyonunda karşılaşılan problemler, kabuk mimarilerin ve
bütünleşik yaklaşımların gelişmesine hız vermiştir.
Kabuk mimarilerde , mekansal sorgulamalar için
mekansal ve mekansal olmayan verilerin birarada saklanmaktadır. Mekansal destek
ilişkisel veri tabanı üzerine geliştirilen kabuk sayesinde mümkün olmaktadır.
Bu mimaride, mekansal veriler temel elemanlarına (nokta, çizgi ve poligon)
ayrıştırılmakta ve ilgili tablolarda ayrı ayrı saklanmaktadır. Sorgulama yapıp
bilgi edinmek için, ilişkisel birleştirmeler (join) kullanılmakta ve gerekli
mekansal nesneler tekrar inşaa edilmektedir. Bu mimariyi kullanan CBS
yazılımlarına örnek olarak Smallworld verilebilir. Bu yaklaşımın verimliliği
direkt olarak mekansal kabuğun uygun amaç için geliştirilip geliştirilmediği
ile korelasyonludur. Pek çok açıdan ikili mimaride tartışılan avantaj ve
dezavantajlara sahiptir. Veri modeli ve kabuk CBS yazılım firması tarafından
tasarlanmakta ve sistemin genişletilmesi çok kolay olmamaktadır. [CHURCH et al,1994]
Nesne tabanlı yaklaşımlar, nesne tabanlı ayrıştırma için düzenlenmiş bir işlem olup mantıksal ve fiziksel aşamayı, aynı zamanada statik ve dinamik yapıyı tarif etmektedir. [OMG, 1999]. Nesne sınırları çok iyi belirlenmiş, tanımlı bir varlık olup, varlığın durumu ve davranışları birarada tutulmakta, yani enkapsüllenmektedir. Durum öznitelik ve ilişkileri ifade etmekte, davranışlar ise yöntemler ve fonksiyonları tanımlamaktadır.[BOOCH,1999]. Başlıca elemanları soyutlama (abstraksiyon), enkapsülasyon, modülerlik ve hiyarşidir. Tasarımın resmi dili Tekil Modelleme Dili (Unified Modeling Language (UML)), karmaşık nesne tabanlı yazılım ve projeleri tanımlamak ve görüntülemek için kullanılmaktadır. CBS yazılım firmalarının, gelecekte nesne tabanlı veri modellerininde gelişmesi ile birlikte, bu alanda daha verimli ürünler sunucakları beklenebilir. Özellikle nesne tabanlı veri modelleri elemanlarından enkapsülasyon, geleneksel tabaka yaklaşımını ikinci plana atacak ve günümüzde karşılaşılan pek çok problemi giderecektir.
Mevcut durumda
uygun bir yaklaşım bulabilmek için, nesne tabanlı ve ilişkisel-nesne tabanlı
veri modeli yaklaşımlarının mekansal bilgi teknolojileri açısından avantaj ve
dezavantajları karşılaştırılmalıdır. İlişkisel veri tabanlarında güvenlik,
versiyon oluşturabilme ve bütünlük koşulları son derece iyi işlenmiş ve
geliştirilmiştir. Aynı zamanda bu teknoloji yeterince geliştirilmiş ve pek çok
platform tarafından desteklenmektedir. Sorgulama yapabilmek için geliştirilmiş
standart The Structured Query Language (SQL) dil yapısına sahiptir. En önemli dezavantajlarından birisi veri
entegrasyonu esnasında yeterli bütünsellik koşulların tanımlanabilir
olmamasıdır. Kompleks elemanların ifade edilmesinde temel elemanlara dayananan
ilişkisel veri modelleri yetersiz kalmaktadır. İlişkisel veri tabanlarının
diğer zayıf noktaları, veri semantiğinde, modelin genişletilmesinde,
tanımlayıcılarda ve programlama arayüzü eksikliklerinde bulunabilir.
Nesne tabanlı yaklaşım da ise veri ve fonksiyonlar entegre
edebilmektedir. İlişkisel veri modeli yaklaşımında gerekli olan karmaşık
kontrol mekanizmaları üçüncü ve dördüncü kuşak programalama dilleri
kullanılarak kolayca sağlanabilir. [BOOCH,1994] Kompleks varlıklar
yaratılabilir. Soyutlama, kullanıcı tarafından tanımlanabilen veri tipleri ve
enkapsülasyon sayesinde fonksiyonlar ve veriler en uygun şekilde entegre
edilebilir. Fakat nesne tabanlı yaklaşımda nesneler arası iletişim mesaj
gönderme tekniğine dayandığından sorgulama performansı düşüktür. Aynı zamanda
az sayıda CBS yazılım firması nesne tabanlı veri modelini desteklemektedir.
Nesne tabanlı veri tabanlarında standart bir sorgulama dili henüz oluşmamıştır.
En önemli dezavantjı ise yoğun veri depolanması gerektiğinde performansın
düşmesidir. Bu iki yaklaşımın karşılaştırılması Tablo
2.1.1’de görülebilir.
Tablo 2.1.1- Veri Tabanı Yaklaşımların Karşılaştırılması [DEMİREL,
2002]
Mekansal bilgi teknolojilerinde zenginleştirilmiş
mekansl sorgulama olanakları ve versiyon olanaklarını kullanma ihtiyacı
açıktır. Ayrıca mevcut bilgiler ilişkisel veri tabanlarında saklanmaktadır.
Buna rağman nesne tabanlı yaklaşım mevcut CBS problemlerine , örneğin çok
boyutluluk, farklı soyutlama kademelri ve fonksiyonların entegrasyonuna olanak
sağlamaktadır. Tüm bu avantaj ve dezavantajlar göz önüne alındığında hybrid bir
yaklaşım olana ilişkisel-nesne tabanlı yaklaşım büyük ilgi toplamaktadır.
Veri tabanındaki gelişmeler sonucunda, özellikle
zenginleştirilmiş mekansal indeksleme mekanizması ve nesne tabanlı veri
modellemesindeki gelişmeler, bütünleşik yaklaşımın hız kazanmasına sebep
olmuştur. Bütünleşik yaklaşımda hedef kuruluşa ait tüm veriler ve iş
fonksiyonları entegre bir şekilde modellemebilmektedir. Bu yaklaşıma hız veren teknolojik gelişmelrden bir
taneside mekansal indeksleme mekanizması sayesinde meknasl ve makansl olmayan
verilerin bir veritabanında depolanabilmesi ve mekansal sorgulamalardan ikili
ve kabuki mmimardeki performanaın alınmasıdır. Bu yaklaşım için ihtiyaç duyulan
mekansal indeksleme mekanizmasına sahip , diğer bir adı genişletilmiş ilişkisel
veri tabnı yada nesne-tabanlı veri tabanıdır. Bu yaklaşım sayesinde kullanıcı
kendi ihtiyaçları doğruıltusunda sistemi geliştirebilmekte, böylelikle firmanın
tasarımından bğımsızlaşabilmektedir. Genişletilmiş veri tabanına örnek olarak
Mekansal seçeneğe sahip Oracle8i gösterilebeilri. Teknolojideki bu gelişme ve
yaklaşımın kullanıcı açısından faydaları CBS yazılım firmaları tarafından da
öngörülmüştür. Örneğin yazılım firmaları kendi mekansal veri depolama
kavramlarını örneğin ArcInfo with Spatial Data Engine (ArcSDE) yada nesne
tabanlı yaklaşım. a nesnelerini kullanıcılara dsunmaktadır. Bu yaklaşım
sayesinde sınırsız sayıda gerçek dünyaya ait nesne modellebilmekte. Özellikle
bütünleşik yaklaşım çerçevesinde ilişkisel veri tabanlarının kullanılması bu
yaklaşıma olan ilgginin artmasına neden olmuştur. İkili mimariye oranla veri
tekrarları, entegre bir veri tabanı kullanıldığından azalmış. Buna rağmen,
kullanıcı tarafından tanımlamnabilen nesnelerden dolayı veri tabanlarının
entegrasyonu aşamasında çeşitli
standartlara ve karşılaşılabilecek sorunların öngörülmesine ihtiyaç
bulunmaktadır. Bu risk tamamlnamış, resmi veri modelleme dilleri kullanılarak
tasarlamış veri modellerin belgelenmesi
ile enaza indirgenecektir.
Nesne-ilişkisel veri modeli nesne tabanlı yaklaşımdan
nesne ve yöntemleri ilişkisel yaklaşımın varlık-ilişki modeli ile biraraya
getirmiştir. Nesne-ilişkisel veri tabanı genişletilmiş bir ilişkisel veri
tabanı olup nesne tabanlı yaklaşımdaki soyut veri tiplerini, işlemleri,
enkapsülasyonu ve karmaşık nesneleri desteklemektedir. İlşkisel veri tabanının
sınırlı oyeni operasyonlar ve yöntemler yardımı ile genişletilebilmektedir.
İlişkisel veri tabanlarının avantajları örneğin standartlaştırılmış sorgulama
dili, güvenlik, versiyon olanakları ve bütünleştirme koşulları hala
kullanılabilmektedir. İlişkisel-nesne tabanlı veri modeli karmaşık yapıdaki
verilerin sorgulanması sırasında göstermektedir. İlişkisel-nesne veri
modelinde, kompleks yapıları ilişkisel veri tabanı ile aynı şekilde tanımlamak
mümkündür. Performansı düşüren, nesne tabanlı mesaj ile nesneler arasında
haberleşme yöntemine gereksinim duyulmamaktadır. Ayrıca, karmaşık nesneler
tablolarda tekil tanımlayıcıları ile ilişkilendirildiğinden ilişkisel veri
tabanlarının zenginleştirilmiş mekansal sorgulamları kolaylıkla
gerçekleştirilebilir. Mekansal tejknolojilerin başlıca gereksinimi olan
sorgulama, çoklu kullanıcı desteği, karmaşık verilerin işlenmesi ve sistemlerin
geliştirilebilir olması en iyi şekilde nesne-ilişkisel veri tabanları sayesinde
gerçekleştirilebilmektedir. Stonebraker tarafından önerilen veri tabanları
arasındaki sınıflandırma Şekil 2.1.2 ‘de incelenebilir. [CONNOLLY,1999]
Şekil
2.1.2 Veri tabanlarının sınıflandırılması [CONNOLLY,1999]
4.
Standartlar
CBS’nin kullanılmasındaki artış
ve bunun sonucu olarak veri paylaşımnındaki hızlı istek artışı ile birlikte
tüm dünyada standartlaşmaya duyulan ihtiyaç arttmıştır. Standartlar konusunun
organizasyonların verilerin entegrasyonu ve kalitesi hakkındaki ihtiyaçları
arttıkça hız kazanacağı açıktır. Günümüzde konu ile ilgili ihtiyaçlar örneğin
kartografik gösterim, konumsal doğruluk ve belgelenmiş kavramsal veri modeli
olmayışından doğan problemler çoğalmakta ve konuya ilgi artmaktadır.
Uluslararası düzeyde Uluslararası Standardizasyon
Organizasyonu (International Standardization Organization (ISO)) nun Mekansal
Bilgi teknolojileri ile bağlantılı pek çok komisyonu bulunmaktadır. Bu komisyonlardan genel olarak mekansal
bilgi teknolojisi ile ilgili olanıTC211 amacı coğrafi bilgi için
yapılandırılmış standartlar grubu
oluşturmaktır. Bu standartın amacı CBS nin genel aspectlerini örneğin
yöntemleri, araçları ve veri yönetimi hizmetlerini standartlaştırmaktır. [ISO,
2001]Bir başka uluslararsı stamndart ise DIGEST (Digital Bilgi Coğrafi Değişim
Standartlarıdır.) standartıdır. Digital
Coğrafi Bilgi Çalışma grubu tarafından tanımlanan standartlar sekiz nato üyesi
ülkenin insiyatifi doğrultusunda oluşturulmuştur.DIGEST standartları askeri
amaçlara ek olarak sivillerin kullanımı için planlamış standartlardır.
[BILL-II,1999].DIGEST’in amacı digital veri standartlarında çok-uluslu
anlaşmalar yardımı ile desteklenen veri yapıları, feature ve öznitelikler
kodlama şemaları, veri değişim mediaları, formatları ve idari işlemlerin
birbiri ile uyumlu hale getirilmesidir. [DIGEST,2001].Uluslarlararası
Kartografya Birliği(The International Cartographic Association (ICA)) ise
kartografik veri standartları üzerine çalışmaktadır.. Amacı uluslararası
düzeyde işlem ve veri değişimi standartlarda araştırma yapıp bunları belirlemek
olarak tanımlanmıştır. Uluslararası düzeyde herhangi bir hükümete bağlı
olmaksızın kamu ve özel sector kuruluşlarının karşılıklı anlaşmaları sonucu
oluşturulmuştur. Konsorsiyum tarafından önerilen standart Açık Geoveri Uluslararasıveri
değişimi Şartnamesi (Open Geodata Interoperability Specification (OGIS)), amacı
tek ‘universal’ mekansal_değişim gösteren veri ve işlemlerinin modellenmesidir.
Bu standart mevcut ve potensiyel tüm mekansal-değişim gösteren uygulamaları,
OGIS veri modelinin kurulacağı veri modeli dilleri şartnamelerini ve OGIS
modelinin kurulacağı dqğınık bilgisayar çevrelerini için kurallar oluşturmak
olarak tanımlamıştır.
Ulusal anlamda yada daha dar kapsamlı coğrafi bölge ve yapılarında
kendileri için geliştirmekte oldukları CBS konusunda standartları
bulunmaktadır. Örneğin Amerika Birleşik Devletlerinde geliştirilen bir diğer standart Mekansal Veri Transfer
Standartıdır (Spatail Data
Transfer Satnadard (SDTS)).Bu standart sayesinde Amerika Birleşik Devleteleri Eyalatleteleri
Kuruluşları farklı donanım, yazılım, ve işletim sistemleri kullanan uygulamalar
arasında veri paylaşımını gerçekleştirebiklmektedir. SDTS tasarlanırken
topoloji, tarama veriler, hidrografik veriler ve topografik veriler ..vb için
kullanılacağı tasarlanmıştır. Aynı
zamanda SDTS, NATO’nun Avrupa’daki
üyeleri tarafaından oluşturulan DIGEST standartlarının da parçalarından birini
oluşturmaktadır. Avrupa’da ise, mekansal veri konusunda Avrupa Standatlar
Komisyonu (European Committee on Standards (CEN)) teknik komisyon TC 287 olarak
çalışmaktadır. Komisyonun amacı genel anlamda yapılandırılmış mekansal
teknoloji kavramları ve bileşenlerinin stanadart hale getirilmesidir. Standartın içeriği coğrafi verilerin
tanımlanması, yapılandırılması, sorgulanması, güncelleştirilmesi ve meta
verilerdir. Bu içerik tanımı mevcut verilerin çeşitli kriterele gore
değerlendirilmesi, örbneğin mantıksal tutarlılık ve bütünlük gibi, yol
açmıştır.
Kalite, uygunluk ve metaveri konularaıda bahsedilen kuruluşlar tarafından
göz önüne alınmıştır. Tanımlanan standartlar arasında pek çok farklılıklar
olmasına rağmen, mevcut veri ve veri kalitesi göz önüne alındığında , genel bir
kabule ulaşılmıştır. Verilerin konumsal ve semantic doğruluk sağlanmalı,
kavramsal veri modelleri tammalanmalı ve mantıksal olarak tutarlı
olamlıdır.Sonuç olarak, CBs için tasarlanan veri modelleri veri modeli
konularını temin etmeli ve doğruluğu sertifikalandırmalıdır. Genel olarak,
yukarıda bir kısmını sıralabildiğimiz
pek çok pekçok ulusal ve uluslar
arası organizasyon ve kuruluş Mekansal Bilgi teknolojisi için satndartlar
oluşturmaya ve bu konuda bu konuda insityatif oluşturmaya çalışmaktadır. Fakat
burada göz ardı edilemesi gereken buaradki kuruluşların farklı amaç ve
hedefleri olduğudur. Bu yüzden burada
geliştirlen standaratlar oldukça farklı alanalara yönelmiş v, bu sebeple
haerhangi bir uygulama alanaı örbneğin kadastro, altyapı bilgileri, uklaştırma
gibi konularada anavak genel bir altlkı teşkil edebilecek niteliktedir.
5. Perspektif:
Bilim ve mühendislik alanlarındaki temel araştırmalar ve
geliştirlen ürünler, elektronik bileşenlerin entegrasyonunda ve
minyatürleştirmede istikrarlı iyileştirmeler sağlamıştır. Geçmiş tabloya
bakarak bu yükselişin en azından onbeş daha , donanım, yazılım maliyetlerinin
azaltılması tahmin etmek zor değildir. Bu teknolojik gelişmelerin etkisinde
daha akıllı ve kullanımı kolay yazılımların geliştirilmesinde hızlı gelişmeler
olacağı açıktır. Aynı zamanda hızlı gelişemeler uygulama alanlarını arttıracak,
insanların kullanımına sunulan verilerin ve sunuldukları ortamaların
genişlemesine sebep olacaktır. Bir başka araştırma alanı ise mekansal bilgi
teknolojilerin geleceğine yönelik araştırmalardır. Mekansal bilgi teknolojisinin sosyal boyutu olduğu
göz ardı edilmelili, toplum üzerindeki etkis unutulmamlıdır. Verilerin
güvenliği, kişisel haklar, CBS’nin sınırları gibi konularda mutlaka teknolojik
gelişmeler ile birlikte ele alınmalıdır.
Mekansal bilgi teknolojilerinin araştırma alanı genellikle pekçok
disiplinin ortak ilgi alanına girmekte, bu yüzden geleneksel mesleklerarası
sorunlar ile kötü yönde etkilenmektedir. Mekansal bilgi sistemlerinin bir
disiplinin ana konusu olmaması özellikle yeni mezunlar için iş bulma ve karar
verme aşamasında problemler ile karşılaşılmasına neden olmaktadır. Bu sorunu
giderebilecek gelecekteki en önemli yollardan birisi bu teknolojiyi en iyi
şekilde takip ederek gelişmelere yön vermek, yeni mezunları bu konularda
bilgilendirmek olabilir. Mekansal bilgi
teknolojilerindeki, artan ekeonomik yükler ve mekansal bilgiye duyulan artan
ihtiyaç ulusal harita üreten kuruluşların rollerini de değiştirmektedir.
İhtiyaç duyulan tüm dünyayı kapsayan mekansal veriler, uydu teknolojileri gibi
veri toplama teknolojilerinin gelişmesine neden olacaktır. Aynı zamanda büyük
oranda araştırmanın bilginin nasıl organize edileceği ve nasıl bulunacağı
konusunda olacağı tahmin edilmektedir. Karşılıklı veri alışverişi büyük oranda
artacak ve böylelikle farklı kaynaklardan gelen bilgilerin entegrasyonu ve
sentezi mümkün olacaktır.[...Goodchild] Mekansal bilgi teknolojilerinin doğru
ve akıllıca kullanılmasına yön verecek bir başka araştırma alanı ise kalite,
verimlilik ve karşılaşılan problemler gibi temel soruların cevaplarının
bulunmasına yönelik çabalardır. Bu konuda üniversitelerde yapılan araştırmalar
anahtar rolleri üstlenecektir.
§
Teknoloji, altyapı ve uygulamaların güvenilirliliğini
arttırmaktır. Bu kapsamda güvenlik, gizlilik, kişisel ve mülklerin korunmasını
sağlamalıdır.
§
Ulaştırma, sağlık, risk yönetimi, çevre koruması, eğitim ve
kültürel mirasların korunması için kullanımı kolay, akıllı ve verimli sistemler
yardımı ile uyumu sıkılaştırmak
§
Büyük ve küçük ölçekli işletmeler için sürdürülebilir
gelişmeyi ve rekabeti arttırmak, kamu kuruluşlarında verimliliği ve saydamlığı
arttırmaktır. Bunun kapsamında mobil iletişimi, iş olanaklarını arttırmakta
bulunmaktadır.
§
Bilim, toplum,
sanayi ve işletmelerdeki karmaşık problemin çözümüne destek olmak. Bu amaçla
bilgisayar ve bilgi teknolojilerindeki kaynakları doğru olarak yönetip, tüm son
kullanıcılara ulaştırmaktır.
Bu hedeflere
ulaşabilmek için donanımdaki minyatürleşme ve minimalist yakalşıma destek
vermek, Mobil, kablosuz, optik ve geniş bantlı iletişim altyapılarını
geliştirmek gerekmektedir. Bununla beraber güvenilir, kapsayıcı, veri
alışverişini olanaklı kılan ve adapte edilebilir yeni uygulamalara ve
hizmetlere ihtiyaç bulunmaktadır. Açık standartlar ve açık kodlu yazılımlar
teknolojinin gelişmesi için desteklenmelidir.
KAYNAKLAR:
Altan M. O., Toz G., Külür S., Seker D.Z., Iyidiker
A, Iyidiker H., Duran Z.: Information System Applications in ITU, Altan -
Gründig (Eds) First Turkish-German Joint Geodetic Days, ITU Civil Engineering
Faculty Printing Office, 1996
Vlugt,M, Lessons learned from promoting interoperability in Europe, GIPSIE, gipsie.uni-muenster.de, (2002 senesinde alınmıştır)
Frick,R.,Keller, M., Vettori, A., Meir, J., Spahni, D.,Analyse Geodatenmark Schweiz,
www.infras.ch, Bern, 2002
Rolland C., Cauvet C.: Trends and Perspectives in Conceptual Modeling, http://citeseer.nj.nec.com/rolland92trend.html, 1992
Scheu M.: Erfassung und Rekonstruktion raumbezogener Objekte in Vektorform,
Deutsche Geodätische Kommission, ISBN:3-7696-9494-5, München, 1995, pg.19
Schilcher M.,
Hosse K.: Tutorial: Geoinformationssyteme in der Ingenieurpraxis Einführung und
Grundlagen am Beispiel des GIS Projektes Eichenau, TU München
Fortbildungsseminar Geoinformationssysteme, 2000
Helokunnas,
T.: Object-Oriented Approaches Applied to GIS Development, Acta Polytechnica
Scandinavica, Mathematics and Computing in Engineering Series No:75, Helsinki,
1995
Molenaar
M.: An introduction to the theory of Spatial Object Modelling for GIS, Taylor
& Francis Ltd, ISBN 0-7484-0774-X(paper), London,1998, pg 121-136
Church R., Coughlan D., Cova T.,
Goodchild M., Gottsegen J., Lemberg D.: Final Report for Caltrans Agreement
65T155 (MOU 1) National Center for Geographic Information and analysis
University of California, Santa Barbara CA, http://www.ncgia.ucsb.edu/Publications/Tech_Reports/94/94-6.PDF , USA,
1994, pg 44-46
OMG Unified Modeling Language Specification,
Version 1.3 Rational, Software Corporation,
http://www.omg.org/library/issuerpt.htm, 1999
Booch G., Rumbaugh J., Jacobson I., Addision Aus dem Amerikan. Von Bernd Kahlbrandt und Dorothea Reder: Das UML- Benutzerhandbuch, Addison – Wesley – Longman, ISBN 3-8237-1486-0, Bonn,1999, pg. 49-80
Booch G: Object-Oriented Analysis and Design
with Applications, Addison Wesley Longman Inc., ISBN0-8053-5340-2, USA, 1994
Demirel, H, ‘An Integrated Approach to the Conceptual Data Modeling of
an Entire Highway Agency Geographic Information System (GIS)’, Verlag der
Bayerischen Akademie der Wissenschaften in Kommission bei der C.H.Beck’schen
Verlagsbuchhandlung München, ISBN: 3-7696-9593-3, 2002, Germany
Goodchild,M., Folk,M. , Research
Mechanisms, www.nap.edu/books/0309057353/html/ (2003
senesinde alınmıştır)