مقدمه ای بر پایگاه اطلاعات مکانی و داده های مکانی (Geospatial Data – GIS)
کشف کنید که چگونه پایگاه‌های اطلاعاتی مکانی و داده‌های مکانی (GIS) ، جستارهای فضایی را افزایش می‌دهند، از ادغام‌های GIS پشتیبانی می‌کنند و تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته را فعال می‌کنند.
پایگاه‌های اطلاعاتی مکانی، سیستم‌های پایگاه داده تخصصی هستند که برای ذخیره، مدیریت و جستجوی مؤثر داده‌های مکانی طراحی شده‌اند. این پایگاه‌های اطلاعاتی از انواع داده‌های مکانی و نمایه‌سازی فضایی پشتیبانی می‌کنند و امکان جستجوها و تحلیل‌های مکانی پیچیده را فراهم می‌کنند. داده‌های مکانی، ذخیره شده در این پایگاه‌های اطلاعاتی، نشان‌دهنده اطلاعات مربوط به دنیای فیزیکی مرتبط با مکان‌های خاص روی زمین است.
آیا تا به حال فکر کرده اید که چگونه می توانیم از نقشه های تعاملی برای انتخاب موثر سریع ترین راه خانه بعد از کار استفاده کنیم؟ این به دلیل داده‌های مکانی است که مکان‌های فیزیکی را به اطلاعات دیجیتال پیوند می‌دهد و به ما امکان می‌دهد اطلاعات بلادرنگ را در بهترین مسیر از نقطه A تا نقطه B دریافت کنیم.
سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) با اجازه دادن به ما در تجسم و تجزیه و تحلیل جزئیات این داده‌ها، قدمی فراتر برداشته است. با ابزارهایی مانند PostgreSQL – که از پسوندهای داده های مکانی پشتیبانی می کند – می توانیم مجموعه داده های جغرافیایی بزرگ را ذخیره، مدیریت و پرس و جو کنیم. این به برنامه ریزان شهری، دانشمندان و صاحبان مشاغل اجازه می دهد تا کار خود را متحول کنند و تصمیمات هوشمندانه تری بگیرند.
داده های جغرافیایی یا مکانی (Geospatial Data) چیست؟
تصور کنید در حال خواندن این مطلب در باغ یا پارک محلی خود هستید. داده های جغرافیایی همه چیز را از درختان پارک محلی شما گرفته تا جاده ها و ساختمان های شهر شما توصیف می کنند.
در هسته خود، داده های مکانی اطلاعاتی هستند که به مکان های خاص روی زمین گره خورده اند. ما این داده‌ها را از طریق نقاط (علامت‌گذاری نقاط خاص مانند مکان‌های دیدنی)، خطوط (ردیابی مسیر رودخانه‌ها یا جاده‌ها) و چندضلعی‌ها (طراحی مناطق بزرگ‌تر مانند مرزهای شهر) نشان می‌دهیم. درک این اصول – همراه با داده های برداری و داده های شطرنجی – برای تجزیه و تحلیل روابط و الگوها در زمینه های مختلف ضروری است.
داده‌های مکانی بیش از کمک به ما در یافتن نزدیک‌ترین کافی‌شاپ کمک می‌کنند. در برنامه ریزی شهری، توسعه زیرساخت ها را هدایت می کند. در علم محیط زیست، به نظارت بر تغییرات کاربری زمین کمک می کند. کسب‌وکارها از داده‌های مکانی برای بهینه‌سازی مکان‌های فروشگاه استفاده می‌کنند. سازمان های مدیریت اضطراری از آن برای آمادگی در برابر بلایا استفاده می کنند. این به ما کمک می کند تا دنیای خود را به روش های عمیق درک کنیم و با آن تعامل داشته باشیم.
درک داده های مکانی
برای درک دنیای داده های مکانی، باید چند مفهوم اساسی را درک کنیم:
- مختصات “آدرس” جغرافیایی با استفاده از طول و عرض جغرافیایی هستند.
- پیش بینی ها سطح سه بعدی زمین را به نقشه های دو بعدی تبدیل می کنند و ویژگی های فضایی مختلف را حفظ می کنند.
- داتوم ها سیستم های مرجعی هستند که شکل زمین را مشخص می کنند و منشاء را هماهنگ می کنند. یک مثال سیستم ژئودتیک جهانی است که در سیستم های موقعیت یابی جهانی مانند آنچه در ماشین یا گوشی هوشمند شما استفاده می شود.
درست مانند هر نوع داده دیگری، داده های جغرافیایی را می توان در قالب های مختلف ذخیره کرد. به عنوان مثال، ما می‌توانیم اسناد را به روش‌های مختلفی مانند PDF، فایل‌های متن غنی و اسناد Microsoft Word ذخیره کنیم. فرمت‌های رایج داده‌های مکانی شامل فایل‌های شکل، GeoJSON مبتنی بر JSON و زبان نشانه‌گذاری Keyhole مبتنی بر XML (KML) هستند.
←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
سیستم های اطلاعات جغرافیایی چیست؟
سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) سخت‌افزار، نرم‌افزار و داده‌ها را برای مدیریت و تجزیه و تحلیل موثر اطلاعات مکانی ترکیب می‌کنند. این فناوری چندین قابلیت پیشرفته را ارائه می دهد که در بسیاری از زمینه ها مفید است.
یکی از ویژگی های کلیدی GIS مدرن پایگاه داده های مکانی است. این پایگاه‌های اطلاعاتی می‌توانند حجم زیادی از داده‌های مکانی را مدیریت کنند و به کاربران اجازه می‌دهند پرس و جوهای پیچیده را انجام دهند و اطلاعات را به سرعت بازیابی کنند. این کار مدیریت مجموعه داده های گسترده و دریافت اطلاعات خاص مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل یا تصمیم گیری را آسان تر می کند.
اطلاعات جغرافیایی (GIS)
یکی دیگر از ویژگی های مهم Web GIS است که ابزارهای نقشه برداری و تحلیل تعاملی را از طریق اینترنت در دسترس قرار می دهد. این به کاربران امکان ایجاد و مشاهده نقشه ها، تجزیه و تحلیل داده های مکانی و به اشتراک گذاری اطلاعات را به صورت آنلاین می دهد. وب GIS با فعال کردن چندین کاربر برای همکاری و دسترسی به داده‌ها از مکان‌های مختلف، همکاری را افزایش می‌دهد.
تجسم سه بعدی یکی دیگر از قابلیت های ارزشمند GIS است. این امکان را به کاربران می دهد تا داده های مکانی را به صورت سه بعدی مشاهده کنند و چشم انداز واقعی تر و دقیق تری از داده ها ارائه دهد. این امر به ویژه در برنامه ریزی شهری مفید است، جایی که به تجسم چگونگی تناسب ساختمان ها یا زیرساخت های جدید با منظره موجود کمک می کند. همچنین به مدیریت زیرساخت ها و ایجاد شبیه سازی های مجازی برای پروژه های مختلف کمک می کند.
به طور کلی، فناوری GIS ابزارها و قابلیت های مختلفی را برای کمک به کاربران در گرفتن، مدیریت و تجزیه و تحلیل اطلاعات مکانی یکپارچه می کند. این ویژگی ها از طیف گسترده ای از برنامه ها، از برنامه ریزی شهری و مدیریت زیرساخت گرفته تا نظارت بر محیط زیست و فراتر از آن پشتیبانی می کنند.
تکنیک های پیشرفته داده های مکانی
تجزیه و تحلیل داده‌های مکانی از تکنیک‌های مختلفی استفاده می‌کند که به ما کمک می‌کند بینش معناداری را از اطلاعات مکانی استخراج کنیم. این تکنیک ها ما را قادر می سازد تا روابط و الگوهای پیچیده درون داده هایمان را درک کنیم. به نوبه خود، این امر از تصمیم گیری بهتر در زمینه های مختلف پشتیبانی می کند.
تحلیل فضایی
تحلیل فضایی به ما کمک می کند تا روابط و الگوهای موجود در داده های مکانی را درک کنیم. این به ما امکان می دهد به سؤالات پیچیده در مورد چگونگی تعامل اشیا در دنیای فیزیکی پاسخ دهیم. اجازه دهید به طور خلاصه چند نوع تحلیل فضایی را تعریف کنیم.
تجزیه و تحلیل بافر مناطقی را در فاصله معینی از یک ویژگی شناسایی می کند. ما ممکن است از آن برای ارزیابی چگونگی تأثیر یک پارک جدید بر املاک مجاور استفاده کنیم. تجزیه و تحلیل همپوشانی چندین لایه داده را برای نشان دادن تعاملات ترکیب می کند. به عنوان مثال، در برنامه ریزی شهری، می توانیم از آن استفاده کنیم تا ببینیم چگونه قوانین منطقه بندی با مناطق حفاظت شده همپوشانی دارند.
GIS
این تصویر نشان می‌دهد که چگونه می‌توان یک تحلیل بافر را در هندسه‌های مختلف (نقطه، رشته خط و چندضلعی) اعمال کرد تا مناطقی را در فاصله‌ای مشخص از این ویژگی‌ها شناسایی کند.
درون یابی فضایی مقادیری را در جایی که اندازه گیری مستقیم نداریم تخمین می زند که می تواند در مدل سازی محیطی مفید باشد. تجزیه و تحلیل Hotspot مناطقی را با غلظت بالایی از رویدادهای خاص (مانند حوادث ترافیکی) پیدا می کند. تجزیه و تحلیل شبکه به اتصال در سیستم هایی مانند حمل و نقل یا خدمات کمک می کند.
همانطور که می بینید، زمینه های زیادی وجود دارد که می توان از تجزیه و تحلیل داده های جغرافیایی استفاده کرد. همه آنها چه چیزی مشترک دارند؟ تمام داده ها به یک مکان فیزیکی گره خورده است. در گذشته، ذخیره این نوع اطلاعات در پایگاه های داده دشوار بود و بنابراین تجزیه و تحلیل با استفاده از نرم افزار استاندارد تجزیه و تحلیل داده ها دشوار بود. اما به لطف ظهور ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های مکانی، اکنون می توانیم از قدرت این داده ها استفاده کنیم.
روندهای نوظهور در داده های جغرافیایی
مانند بسیاری دیگر از فناوری های داده، داده های مکانی به طور مداوم در حال تکامل هستند. در زیر برخی از مناطقی که در آنها تجزیه و تحلیل داده های مکانی در لبه برش فناوری استفاده می شود آورده شده است.
1- داده های بزرگ و یادگیری ماشینی
فن‌آوری‌های کلان داده به ما امکان تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از اطلاعات را می‌دهند که قبلاً برای فناوری‌های پایگاه داده سنتی بسیار حجیم بودند. بسیاری از این داده ها از منابع با حجم بالا و سرعت بالا مانند رسانه های اجتماعی و حسگرهای ترافیک (در میان بسیاری دیگر) به دست می آیند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند Big Data را پردازش کرده و از آن برای کشف الگوها، پیش‌بینی رویدادهای آینده و کمک به رهبران در تصمیم‌گیری بهتر استفاده کنند. بیایید از مدل سازی پیش بینی به عنوان مثال استفاده کنیم. این تکنیک از داده های تاریخی برای پیش بینی روندهای آینده مانند الگوهای ترافیک یا تغییرات محیطی استفاده می کند. بینش جمع آوری شده می تواند در برنامه ریزی و مدیریت منابع کمک کند.
بیایید مثال دیگری بزنیم. تشخیص الگو، یکی دیگر از تکنیک های یادگیری ماشین، روندها و اتفاقات غیرعادی در داده ها را شناسایی می کند. این برای تجزیه و تحلیل روندهای جرم و جنایت یا ردیابی شیوع بیماری ها مفید است و رسیدگی موثر به این مسائل را آسان تر می کند.
2- اینترنت اشیا (IoT)
اینترنت اشیا (IoT) شامل دستگاه هایی است که داده های مکانی را در زمان واقعی جمع آوری و انتقال می دهند. این فناوری بینش های ارزشمندی را در مورد جنبه های مختلف محیط ما ارائه می دهد. برای مثال، حسگرهای اینترنت اشیا در شهرهای هوشمند زیرساخت‌های شهری (مانند جریان ترافیک، مصرف انرژی) را نظارت و مدیریت می‌کنند. این به تصمیم گیرندگان کمک می کند تا عملیات شهر را بهینه کنند و خدمات را بهبود بخشند.
نمونه دیگری در کشاورزی داریم. دستگاه‌های اینترنت اشیا شرایط خاک و سلامت محصول را کنترل می‌کنند و کشاورزان را قادر می‌سازد تا شیوه‌های کشاورزی خود را بر اساس ورودی‌های زمان واقعی تنظیم کنند. با ارائه این داده ها، اینترنت اشیاء کارایی را افزایش می دهد، از مدیریت بهتر محصول پشتیبانی می کند و به طور بالقوه می تواند سلامت و عملکرد محصول را بهبود بخشد.
3- واقعیت افزوده و واقعیت مجازی
واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) نحوه تعامل ما با داده‌های مکانی را تغییر می‌دهند. فناوری AR اطلاعات دیجیتال را بر روی دنیای واقعی پوشش می دهد. این به ناوبری، کار میدانی و آموزش کمک می کند. برای مثال، AR می‌تواند هنگام رانندگی مسیرها را روی نقشه نشان دهد یا اطلاعاتی را در زمان واقعی درباره مکانی که در حال حاضر در آن هستید ارائه دهد. این می‌تواند برای بهبود تجربه مشتری در هتل‌ها، موزه‌ها و مراکز خرید استفاده شود.
از سوی دیگر، VR محیط های کاملاً غوطه وری ایجاد می کند که در آن کاربران می توانند رندر سه بعدی یک مکان واقعی (یا خیالی) را کشف کنند. در برنامه ریزی شهری، VR به برنامه ریزان اجازه می دهد تا تصور کنند که تحولات جدید در محیط موجود چگونه به نظر می رسد. VR همچنین برای شبیه سازی آموزشی عالی است. می تواند به دانش آموزان و متخصصان کمک کند تا داده های مکانی را به شیوه ای جذاب تر و تعاملی تر تجربه کنند.
آینده داده های جغرافیایی
همانطور که فناوری به پیشرفت خود ادامه می دهد، پتانسیل داده های مکانی برای هدایت نوآوری و ارتقای زمینه های مختلف تنها رشد خواهد کرد. پیشرفت در جمع آوری داده ها، تجزیه و تحلیل و تجسم، توانایی ما را برای درک و مقابله با مشکلات پیچیده بهبود می بخشد.
داده های دقیق تر و ادغام بهتر بین انواع داده ها (به عنوان مثال داده های اقتصادی و اجتماعی) این پیشرفت را تحریک می کند. دسترسی بیشتر به تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته و ابزارهای تجزیه و تحلیل جغرافیایی، کسب و کارهای بیشتری را قادر می سازد تا تصمیمات مبتنی بر داده را اتخاذ کنند. در کنار هم، این به ما این امکان را می دهد که از انواع داده ها برای رفع موثر نیازهای خود استفاده کنیم.
مقاله های مرتبط:
1- کدام پایگاه داده برای یادگیری ماشینی بهتر است؟
2- داده های طبقه بندی شده (Categorical Data) چیست و چه ویژگی هایی دارد
3- نقش اتوماسیون در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ
4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها