XXXXXXXXXXXXXXXX

Bu notlarda ağırlıklı çakıştırma konusunda yardımcı bilgiler verilmektedir.
Ağırlıklı çakıştırma aracı kullanılacağı zaman verilerin raster formatında olması gerekir. Bu
nedenle, öncelikle vektör verilerin (shapefile) raster formatına (ESRI GRID) çevrilmesi
gerekmektedir. Örnek olarak toprak tipi verisini ele alalım.
Ağırlıklı ortalama aracında kullanacağınız iki farklı yaklaşım vardır. Bu nedenle notların
bundan sonrası 1. Yaklaşım ve 2. Yaklaşım başlıklarıyla hazırlanmıştır
1. YAKLAŞIM
Tüm veri gruplarını uygun olmayan ve 1.,2.,3. derece olarak sınıflandırdığımızdan, rastera
dönüştürme işleminden önce yeni bir öznitelik ekleyerek (örneğin:toprakuyg), toprak tipine
bağlı olarak uygunluk derecelerini bu özniteliğe yazdıralım. Bunun için öncelikle bu
özniteliği oluşturalım. Öntanımlı (default) olarak tüm değerler “0” olacaktır
Sorgulama aracını kullanarak bir uygunluk sınıfına uygun tüm toprak tiplerini seçelim
(Diyelim ki, aluvyal ve kahverengi topraklar 3. derece uygun)
Sorgulama işlemi gerçekleştiğinde öznitelik tablosunda, sorgulama kriterlerine uyan tüm
elemanların seçili hale geldiğini göreceksiniz. Bu durumdayken “toprakuyg” başlığına sağ
tıklayarak “calculate values” komutunu verelim. Sorgulama sonucu bu işlemi yaptığımızda
hesaplama sonucu yalnızca seçili elemanlara uygulanacaktır.
Hesaplama kısmına yalnızca “3” yazmamız yetecektir.
Bu işlem sonucunda istenen özniteliklerin istenen değeri taşıdığı görülebilir.
Aynı işlemleri diğer uygunluk sınıfları için de tekrarlayınız.
Artık rastera dönüştürme işlemine başlayabiliriz. Bunun için “Spatial Analyst” menüsünden
“Convert” ----- “Features to raster” seçilir.
DİKKAT: Raster veri, vektör veriden farklı olarak yalnızca bir özniteliğe sahip olabilir. Bu
nedenle, açılan pencerede dönüştürülecek veri seçildikten sonra, özniteliklerden hangisinin
raster veriye taşınması gerektiği belirtilmelidir.
Sonuçta oluşan raster veri şu şekilde görülecektir.
Çakıştırmaya tabi olacak tüm verilerinizde benzeri gerekli işlemleri yaparak raster verilerinizi
oluşturun.
Ağırlıklı çakıştırma için ArcToolBox’tan “Weighted Overlay” aracı kullanılır.
Açılan pencerede, raster veriler teker teker eklenir ve puanlamada kullanılacak skala
belirlenir. Bu skala menüden seçilebileceği gibi elle de tanımlanabilir.
Tüm raster veriler eklendikten sonra her bir veri grubu için % etki değeri girilir. Bu değerlerin
toplamı 100 olmalıdır. Bunun kontrolü “Sum of influence” kutucuğundan yapılabilir (Bu
örnekte yalnızca dört veri grubu kullanılmıştır. Projelerinizde büyük olasılıkla daha fazla veri
grubunu dahil etmeniz gerekecektir). Daha sonra her uygunluk sınıfı için puanlama
gerçekleştirilir. Uygun olmayan kriterler için “Restricted” seçeneği işaretlenir. Bunun nedeni,
bir kritere göre uygun olmayan bir yere, diğer kriterler esas alınarak bir uygunluk puanı
atanmasını engellemektir. Seçilen skala içinde en yüksek puan en uygun kritere, en düşük
puan da uygunlukta son sırada gelen kriterlere atanır.
İşlem sonunda, tüm kriterlerin ağırlıklı etkisine bağlı genel uygunluk haritalaması yapılmış
olacaktır.
2. YAKLAŞIM
İlk yaklaşımdan farklı olarak, yeni bir öznitelik oluşturmaya gerek olmadan, vektör veriler
doğrudan raster veriye dönüştürülür. Bu kez dönüşüm sırasında rastera aktarılacak olan
öznitelik olarak mevcut öznitelik seçilir (Örneğin “toprak” verisi için “toprak_tip”).
Oluşan raster verinin öznitelikleri arasında toprak tipi karakter veri olarak yer alacaktır.
Tüm veri grupları için bu şekilde raster dönüşümü gerçekleştirilir.
“Weighted Overlay” aracında veri gruplarını eklerken ise “Input Field” olarak ilgili öznitelik
seçilir.
Böylece ağırlıklı çakıştırma tablosunda bu değerler görünecektir. Her bir toprak tipi için
gerekli uygunluk puanı, uygunluk derecesiyle ilişkili olarak (ilk yaklaşımı hatırlayınız) girilir.
Bu işlem sonunda oluşacak haritanın ilk yaklaşımdakine benzer olması beklenir
NOTLAR



Her yaklaşımın kendine göre avantajlı ve dezavantajlı yönleri vardır. Örneğin, ikinci
yaklaşımda yeni öznitelik oluşturma, sorgulama yapma gibi basamaklara gerek yoktur.
Ancak ilk yaklaşımı uygulayarak her bir vektör eleman için uygunluk derecesini
tanımlamış olmanız başka aşamalarda faydalı olacaktır. Örneğin bir önceki haftaki
analizlerinizdeki çok uzun sorgulama ifadeleri bu sayede kısaltılarak olası yanlışlara
engel olunabilir. Hangi yaklaşımı seçeceğiniz size bağlıdır. İsterseniz kendinizce yeni
yaklaşımlar da getirebilirsiniz.
Bu notlarda kullanılan kriterler ve veriler yalnızca örnek amaçlıdır, gerçeği
yansıtmamaktadır.
Bu yaklaşımlardan birini kullanırken teknik sorunlar yaşama olasılığınız vardır
(tecrübeyle sabit!). Bu nedenle, tüm verilerin işlemini bitirdikten sonra ağırlıklı
çakıştırma yöntemini uygulamak yerine, 2-3 veri için rastera dönüştürme işlemini
bitirdikten sonra, yalnızca bu 2-3 veriyi kullanarak bir deneme yapmanız önerilir. Eğer
deneme sırasında yaklaşımlardan birinde sorun yaşarsanız diğer yaklaşıma
yönelebilirsiniz