سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) به زبان ساده

نکات کلیدی و جزئیات بیشتر درباره فصل اول عبارتند از:

• این فصل با این ایده شروع می‌شود که همه چیزهایی که روزانه تجربه می‌کنید در فضای جغرافیایی اتفاق می‌افتد. در نتیجه، می‌توانید دنیای اطراف و تجربیات خود را با استفاده از نقشه‌ها نمایش دهید. نقشه‌ها ابزاری برای کارهای روزمره مانند مسیریابی به یک رستوران یا ردیابی یک بسته پستی هستند.
• فصل اول به بررسی قدرت GIS می‌پردازد. توضیح می‌دهد که چگونه GIS از یک ابزار ساده برای پیگیری کاربری زمین تکامل یافته و به حوزه گسترده‌تر علوم داده‌های فضایی (spatial data science) تبدیل شده است. روجر تامینسون (Roger Tomlinson) در دهه ۱۹۶۰ با کار بر روی موجودی کاربری زمین در کانادا، ایده ذخیره، لایه‌بندی و تحلیل داده‌های جغرافیایی به صورت دیجیتال را پایه‌گذاری کرد.
• GIS مدرن تنها برای پیگیری کاربری زمین نیست. این سیستم به شما امکان می‌دهد تا داده‌ها را بصری‌سازی کنید، روندها را تحلیل کنید و سناریوهای آینده را پیش‌بینی نمایید. متخصصان مختلفی از GIS استفاده می‌کنند، از جمله متخصصان جنگلداری (برای پیش‌بینی خطر آتش‌سوزی)، دانشمندان اقلیم‌شناس (برای شبیه‌سازی بالا آمدن سطح دریا)، و برنامه‌ریزان شهری (برای تحلیل الگوهای رشد شهری). سازمان‌های دولتی، کسب‌وکارها و سازمان‌های غیرانتفاعی برای رویارویی با چالش‌های بزرگ امروزی مانند تغییرات اقلیمی و واکنش به بلایا، به GIS تکیه می‌کنند. GIS حتی در حل چالش‌های روزمره، مانند پیدا کردن مکان گوشی هوشمند گم‌شده، نقش دارد.
• این فصل همچنین به موضوعاتی مانند همکاری در فضای ابری (Collaborating in the cloud) و تبدیل داده‌ها به عمل (Transforming data into action) اشاره دارد.
• GIS به عنوان مجموعه‌ای از پنج جزء اصلی تعریف می‌شود: سخت‌افزار (hardware)، نرم‌افزار (software)، داده‌ها (data)، روش‌ها (methods) و افراد (people) که همگی با هم کار می‌کنند.
• بخش سخت‌افزار GIS شامل کامپیوترها، تبلت‌ها، دستگاه‌های موبایل و حتی سرورهای ابری است که سیستم GIS را فعال نگه می‌دارند. همچنین شامل دستگاه‌های جمع‌آوری داده می‌شود. این دستگاه‌ها می‌توانند شامل واحدهای GPS، پهپادها، سنسورهای ماهواره‌ای و حتی گوشی‌های هوشمند باشند که داده‌های جغرافیایی را جمع‌آوری می‌کنند. جمع‌آوری داده همیشه نقطه شروع کار با GIS است. (جزئیات بیشتر در مورد جمع‌آوری داده در فصل ۷ توضیح داده شده است).
• کتاب فرض را بر این می‌گذارد که شما درباره GIS شنیده‌اید، اما از سازوکارهای درونی آن اطلاعات زیادی ندارید. بسیاری از مردم GIS (سیستم اطلاعات جغرافیایی) را با GPS (سیستم موقعیت‌یاب جهانی) اشتباه می‌گیرند، چرا که اصطلاح GPS برای عموم آشناتر است. منابع تاکید می‌کنند که در واقعیت، GPS تنها بخشی از GIS است و در فصل ۷ به طور کامل توضیح داده می‌شود.
• مفاهیم اصلی GIS، از جمله انواع داده‌های فضایی مانند برداری (vector) و رستری (raster)، در فصل دوم بررسی می‌شوند.

به طور خلاصه، فصل اول یک معرفی جامع به GIS، اجزای آن، تکامل تاریخی و کاربردهای امروزی آن ارائه می‌دهد و زمینه را برای یادگیری عمیق‌تر مفاهیم در فصول بعدی فراهم می‌کند.

فصل نهم : “Counting and Characterizing Geography” (شمارش و توصیف جغرافیا)

بر اساس منابع ارائه شده و گفتگوی قبلی ما، فصل نهم کتاب با عنوان “Counting and Characterizing Geography” (شمارش و توصیف جغرافیا) است. این فصل در بخش سوم کتاب قرار دارد که به موضوعات بازیابی، شمارش و توصیف جغرافیا می‌پردازد.

خلاصه مطالب این فصل بر اساس منابع شامل موارد زیر است:

• جستجو در داده‌ها (Performing Searches): این فصل به روش‌های مختلف جستجو در داده‌ها می‌پردازد. این شامل جستجوهای مبتنی بر ویژگی‌ها (attribute searches)، جستجوهای جغرافیایی (geographic searches) و جستجوهای مکانی (spatial searches) می‌شود. منابع به طور خاص به جستجو در رسترهای ساده، رسترهای پایگاه داده‌ای و ابری و همچنین استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای جستجوها اشاره می‌کنند. همچنین، جستجوهای مجاورتی (proximity searches) به عنوان یکی از تکنیک‌های جستجو در این فصل ذکر شده است. ژئوکدینگ نیز که یک مهارت کلیدی در GIS برای مکان‌یابی انواع داده‌ها روی نقشه است، در این زمینه مطرح می‌شود.
• محاسبه آمار و خلاصه‌سازی داده‌ها (Calculating Statistics and Summarizing Data): بخش مهمی از فصل به چگونگی محاسبه آمارهای مختلف و خلاصه‌سازی داده‌ها اختصاص دارد. این شامل آمارهای ساده (Getting simple statistics) مانند میانگین، حداقل/حداکثر و مد و همچنین بررسی تکنیک‌های آماری پیشرفته‌تر (Exploring advanced statistical techniques) است. آمارهای ناحیه‌ای (Zonal Statistics) نیز به عنوان نوعی خلاصه‌سازی داده‌ها مرتبط با این مبحث است.
• دقت و صحت (Accuracy and Precision): فصل به اهمیت مفاهیم دقت در مقابل صحت می‌پردازد و توضیح می‌دهد که چرا در انتخاب داده‌ها و تحلیل‌ها حائز اهمیت هستند.
• نمونه‌برداری مکانی (Spatial Sampling): موضوع نمونه‌برداری نیز در این فصل مورد بحث قرار می‌گیرد که پیشتر در فصل ۷ به روش‌های منظم و تصادفی آن اشاره شد.
• کوئری گرفتن با SQL (Locating Specific Features with SQL): فصل به استفاده از زبان Structured Query Language (SQL) برای مکان‌یابی ویژگی‌های خاص مانند شهرها، پارک‌ها یا دریاچه‌ها در داده‌ها اشاره می‌کند. ابزارهای مدرن GIS این فرآیند را از طریق رابط‌های بصری ساده‌تر کرده‌اند، هرچند که ایده اصلی بر اساس کوئری‌های SQL است.
• ایجاد بافر (Creating Buffers): بافر به عنوان ابزاری برای تحلیل مجاورت معرفی شده است. ایجاد بافر حول یک ویژگی مکانی (مانند یک نقطه، خط یا چندضلعی) برای شناسایی مناطق در فاصله مشخص از آن ویژگی استفاده می‌شود. این مفهوم در بخش جستجوها و تحلیل‌های مجاورتی کاربرد دارد.
• شناخت و تحلیل الگوهای مکانی (Recognizing Patterns and Spatial Analysis): فصل به شناخت الگوها در داده‌های مکانی می‌پردازد و تکنیک‌های مختلفی برای توصیف جغرافیا از طریق تحلیل الگوها معرفی می‌کند. این تکنیک‌ها شامل آمارهای مرکزی (centrographic statistics)، همبستگی مکانی خودکار (spatial autocorrelation)، تحلیل نقاط داغ (hot-spot analysis)، تحلیل خوشه و داده پرت (cluster and outlier analysis) و تحلیل مکانی چندمتغیره (multivariate spatial analysis) می‌باشند.
• بصری‌سازی و تفسیر داده‌ها (Visualizing and Interpreting Data): فصل به اهمیت بصری‌سازی داده‌ها برای درک بهتر الگوها اشاره دارد. (گرچه بصری‌سازی داده‌های رستری به طور خاص در فصل ۸ ذکر شده است).
• گزارش‌دهی و اشتراک‌گذاری نتایج (Reporting and Sharing Results): موضوع گزارش‌دهی و به اشتراک‌گذاری نتایج حاصل از تحلیل داده‌ها نیز در این فصل مطرح می‌شود. (گزارش‌دهی داده‌های رستری به طور خاص در فصل ۸ ذکر شده است).

به طور کلی، فصل نهم بر روی درک و تحلیل داده‌های جغرافیایی تمرکز دارد؛ از روش‌های بازیابی اطلاعات از طریق جستجو و کوئری گرفتن تا توصیف کمی جغرافیا با استفاده از آمار و شناسایی الگوها با استفاده از ابزارهای تحلیل مکانی مختلف. فصل همچنین به اهمیت دقت داده‌ها و روش‌های نمونه‌برداری می‌پردازد و اشاره‌ای به ابزارهایی مانند بافر برای تحلیل مجاورت دارد. این فصل اساس تحلیل‌های مکانی پیچیده‌تر در فصول بعدی را پی‌ریزی می‌کند.

فصل دهم کتاب : “Searching for Geographic Objects, Distributions, and Groups” (جستجو برای اشیاء، توزیع‌ها و گروه‌های جغرافیایی)

بر اساس منابع ارائه شده و گفتگوی قبلی ما، فصل دهم کتاب با عنوان “Searching for Geographic Objects, Distributions, and Groups” (جستجو برای اشیاء، توزیع‌ها و گروه‌های جغرافیایی) است [1، 15]. این فصل در بخش سوم کتاب با عنوان “Retrieving, Counting, and Characterizing Geography” (بازیابی، شمارش و توصیف جغرافیا) قرار دارد [1، 10، 15].

هدف اصلی این فصل کشف پاسخ‌ها با استفاده از قابلیت‌های قدرتمند جستجو در GIS است [15، 90]. متخصصان GIS از این ابزارها برای بازیابی، تحلیل، و اقدام بر روی داده‌های مکانی استفاده می‌کنند تا اشیاء جغرافیایی خاص (مانند رودخانه‌ها یا جاده‌ها)، توزیع‌ها (مانند مناطق جنگلی یا خوشه‌های جمعیتی) و گروه‌هایی از ویژگی‌ها را بر اساس صفات یا الگوهای مشترک پیدا کنند [15، 90]. تسلط بر این روش‌های جستجو به شناسایی الگوها، کشف روابط و ایجاد بینش‌هایی منجر می‌شود که تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تر را هدایت می‌کند [15، 91].

مطالب کلیدی پوشش داده شده در فصل دهم شامل موارد زیر است:

• اهمیت چندضلعی‌ها (Polygons) در GIS: چندضلعی‌ها برای نمایش و تحلیل توزیع‌ها (Areas) ضروری هستند [15، 92، 93]. GIS در ابتدا برای مدیریت منابع طبیعی و موجودی کاربری زمین توسعه یافت که اغلب شامل تحلیل توزیع‌های بزرگ منطقه با استفاده از چندضلعی‌ها بود. چندضلعی‌ها با تعریف دقیق مرزها و فضاهای محصور، امکان تحلیل توزیع‌های مکانی و درک الگوها در مناطق وسیع را فراهم می‌کنند. این تحلیل‌ها می‌تواند شامل بررسی محتوای موضوعی (مانند نوع پوشش گیاهی یا کاربری زمین)، معیارهای مکانی (اندازه، محیط، مساحت، جهت‌گیری، شکل و فاصله) و تغییرات در طول زمان باشد [94، 98، 99، 100].
• جستجو برای اشیاء مناسب: قبل از شروع جستجو، لازم است دقیقاً مشخص کنید که به دنبال چه چیزی و چرا هستید. جستجوها در GIS با هدف درک الگوها، حل مسائل یا تصمیم‌گیری انجام می‌شوند. این جستجوها به یافتن اطلاعاتی مانند دسته‌بندی‌های موجود، اندازه و شکل چندضلعی‌ها، و نحوه آرایش و مکان‌یابی اشیاء کمک می‌کنند.
• استخراج اطلاعات خاص با جستجوهای مبتنی بر صفت (Attribute Searches): این روش، راهی مستقیم برای فیلتر کردن ویژگی‌ها بر اساس مقادیر مرتبط با آن‌هاست. ابزارهای GIS مدرن این فرآیند را با ترکیب رابط‌های کاربرپسند و زبان SQL (Structured Query Language) آسان می‌کنند [97، 160]. SQL از عملگرهایی مانند AND، OR، NOT و نمادهای مقایسه‌ای (=، >=، <) برای ساخت کوئری استفاده می‌کند. با این جستجوها می‌توان دسته‌های خاصی از چندضلعی‌ها، ویژگی‌ها با مقادیر عددی خاص، یا ویژگی‌ها بر اساس رتبه‌بندی را پیدا کرد. ابزارهای مدرن امکان اعتبارسنجی (Validate) کوئری‌ها را قبل از اجرا فراهم می‌کنند.
• درک معیارهای چندضلعی: فراتر از صرفاً شکل، چندضلعی‌ها حاوی اطلاعات ارزشمندی هستند. GIS به طور خودکار معیارهای اساسی مانند مساحت و محیط را محاسبه می‌کند. تحلیل عمیق‌تر می‌تواند شامل معیارهای شکل (مانند جهت‌گیری، گردی یا طول محورها) و معیارهای فاصله باشد [99، 100]. این معیارها می‌توانند برای یافتن مناطق مناسب برای نصب پنل‌های خورشیدی (جهت‌گیری) یا شناسایی مناطق شهری فشرده در مقابل زمین‌های کشاورزی نامنظم (گردی) به کار روند.
• تحلیل توزیع نقاط (Point Distributions): با استفاده از ابزارهایی مانند Hot-Spot Analysis (تحلیل نقاط داغ) و Kernel-Density Estimation (برآورد چگالی کرنل)، می‌توان الگوها و خوشه‌های معنی‌دار را در مجموعه‌ای از نقاط (که ممکن است در نگاه اول تصادفی به نظر برسند) کشف کرد. تحلیل نقاط داغ معمولاً چندضلعی‌هایی را به عنوان خروجی ارائه می‌دهد که خوشه‌های معنادار آماری را برجسته می‌کنند، در حالی که برآورد چگالی کرنل یک سطح رستری صاف نشان‌دهنده الگوهای چگالی ایجاد می‌کند.
• گروه‌بندی و رتبه‌بندی داده‌ها: گروه‌بندی ویژگی‌های مشابه در دسته‌های وسیع‌تر می‌تواند تحلیل را ساده‌تر کند و مقایسه داده‌ها را آسان‌تر سازد. این روش می‌تواند شامل گروه‌بندی گونه‌های درختی خاص در یک دسته کلی “جنگل” باشد.
• مکان‌یابی ویژگی‌های نقشه (Locating Map Features): فصل روش‌های مختلفی برای مکان‌یابی ویژگی‌ها معرفی می‌کند:
  • جستجو بر اساس صفت (که پیشتر توضیح داده شد).
  • جستجو بر اساس شکل و اندازه: یافتن چندضلعی‌هایی بزرگ‌تر یا کوچک‌تر از مساحت مشخص یا با نسبت‌های شکل خاص [107، 108].
  • جستجو بر اساس مجاورت (Proximity Searches): تمرکز بر رابطه مکانی اشیاء نسبت به یکدیگر با استفاده از ابزارهایی مانند بافر (Buffer) برای تعریف مناطق اطراف یک ویژگی یا ابزارهای مجاورت (Adjacency) برای یافتن ویژگی‌های مجاور [109، 110].
  • جستجو بر اساس گروه‌ها و خوشه‌ها: شناسایی الگوهایی که توسط گروه‌ها یا خوشه‌ها شکل می‌گیرند (مانند خوشه‌های متراکم یا ویژگی‌های با مشخصات مشترک) [110، 111]. این روش می‌تواند شامل استفاده از ابزارهای خوشه‌بندی نقاط (مانند DBSCAN) و تبدیل آن‌ها به چندضلعی برای نمایش مناطق وسیع‌تر باشد.
  • ترکیب چندین روش جستجو: امکان استفاده همزمان از معیارهای مختلف برای دقیق‌تر کردن نتایج جستجو وجود دارد.
• تعریف گروه‌هایی که می‌خواهید پیدا کنید: گروه‌بندی می‌تواند بر اساس ویژگی‌های مشترک (دسته، رتبه، اندازه) [113، 114]، بر اساس مکان و الگوها (خوشه‌ها، همپوشانی، محصوریت) [115، 116] یا بر اساس دانش قبلی و شناسایی شکاف‌های اطلاعاتی انجام شود [116، 117].

در مجموع، فصل دهم به تکنیک‌ها و ابزارهای پیشرفته‌تری برای کاوش عمیق در داده‌های جغرافیایی می‌پردازد و نشان می‌دهد چگونه می‌توان با فراتر رفتن از صرفاً مکان‌یابی ویژگی‌ها، الگوها، توزیع‌ها و گروه‌هایی را کشف و تحلیل کرد که بینش‌های مهمی را در مورد پدیده‌های مکانی ارائه می‌ده دهند [15، 90، 91].

فصل یازدهم : “Measuring Distance” (اندازه‌گیری فاصله)

مطابق با منابع ارائه شده و گفتگوی قبلی ما، فصل یازدهم کتاب با عنوان “Measuring Distance” (اندازه‌گیری فاصله) در بخش چهارم: Analyzing Geographic Patterns (تجزیه و تحلیل الگوهای جغرافیایی) قرار دارد. این فصل به شما نشان می‌دهد که چگونه نقشه‌ها فراتر از نشان دادن مکان‌ها عمل می‌کنند و به شما در اندازه‌گیری و درک دنیای اطراف کمک می‌کنند.

یکی از قابلیت‌های اصلی GIS، سرعت و دقت آن در اندازه‌گیری ویژگی‌های جغرافیایی است. هنگامی که داده‌ها وارد GIS می‌شوند، نرم‌افزار جزئیات کلیدی مانند مختصات X و Y برای نقاط، خطوط و چندضلعی‌ها و اندازه سلول‌های شبکه برای داده‌های رستری را ثبت می‌کند. این اندازه‌گیری‌های داخلی پایه و اساس تحلیل روابط مکانی را تشکیل می‌دهند و به پاسخگویی به سؤالاتی مانند “چقدر دور است؟”، “چقدر بزرگ است؟” و “چه چیزی در نزدیکی است؟” کمک می‌کنند.

این فصل انواع مختلف اندازه‌گیری فاصله در GIS را پوشش می‌دهد:

1. اندازه‌گیری مطلق (Absolute Measurement):
   • این اندازه‌گیری بر فاصله فیزیکی واقعی بین اشیاء متمرکز است .
   • فاصله خط مستقیم (Euclidean Distance): این ساده‌ترین روش اندازه‌گیری، “همانند پرواز کلاغ” یا کوتاه‌ترین فاصله مستقیم بین دو نقطه است. این روش فرض می‌کند که هیچ مانعی مسیر را مسدود نمی‌کند و نیازی به دنبال کردن جاده‌ها یا مسیرهای دیگر نیست. در نقشه‌های تخت، GIS از قضیه فیثاغورس (c² = a² + b²) برای محاسبه این فاصله استفاده می‌کند. برای فواصل طولانی‌تر، به‌ویژه در قاره‌ها یا اقیانوس‌ها، GIS از فاصله دایره بزرگ (Great Circle Distance) استفاده می‌کند که کوتاه‌ترین مسیر بین دو نقطه روی یک کره است و انحنای زمین را در نظر می‌گیرد. استفاده از سیستم مختصات جغرافیایی (GCS) مانند NAD83 یا GRS80 و فعال کردن گزینه‌های ژئودزیک در ابزارهای فاصله، دقت را برای تحلیل‌های در مقیاس بزرگ تضمین می‌کند.
   • اندازه‌گیری در سلول‌های شبکه (Grid Cells): این روش برای داده‌های رستری مفید است (مانند مدل‌سازی حرکت حیات وحش یا ریسک سیل). در مدل‌های رستری، جهان به شبکه‌ای از سلول‌های هم‌اندازه تقسیم می‌شود و اندازه‌گیری فاصله با شمارش سلول‌ها انجام می‌شود.
     • مسیرهای قائم (Orthogonal): فاصله با ضرب تعداد سلول‌ها در اندازه سلول محاسبه می‌شود.
     • مسیرهای مورب (Diagonal): محاسبه با ضرب تعداد سلول‌ها در اندازه سلول و جذر 2 (تقریباً 1.414) تنظیم می‌شود. شکل 11-2 این اندازه‌گیری‌ها را نشان می‌دهد.
   • فاصله منهتن (Manhattan Distance): این روش برای ناوبری در شبکه‌های شطرنجی مانند خیابان‌های یک شهر استفاده می‌شود و فاصله با جمع کردن بخش‌های افقی و عمودی مسیر محاسبه می‌شود. این فاصله طولانی‌تر از فاصله اقلیدسی خط مستقیم است اما واقعیت ناوبری در شبکه شهری را منعکس می‌کند. این روش در برنامه‌ریزی مسیرهای تحویل یا تحلیل مناطق خدماتی کسب‌وکارها مفید است.
   • محاسبه فاصله در طول شبکه‌ها (Calculating Distance along Networks): برای شبکه‌های دنیای واقعی مانند مسیرها، رودخانه‌ها یا جاده‌ها، GIS محاسبات را بر اساس نوع عارضه انجام می‌دهد.
     • برای داده‌های برداری: GIS مسیرهای منحنی یا نامنظم را به بخش‌های خطی کوچک تقسیم کرده، طول هر بخش را با اندازه‌گیری مختصات نقاط پایانی آن محاسبه می‌کند و سپس تمام بخش‌ها را برای به دست آوردن کل فاصله جمع می‌زند.
     • برای داده‌های رستری: GIS سلول‌های شبکه را شمارش می‌کند و برای مسیرهای مورب تنظیمات لازم را انجام می‌دهد. داده‌های برداری معمولاً نمایش‌ها و اندازه‌گیری‌های دقیق‌تری نسبت به داده‌های رستری ارائه می‌دهند، به‌ویژه برای مسیرهای منحنی یا نامنظم.
2. اندازه‌گیری نسبی (Relative Measurements):
   • این اندازه‌گیری به درک روابط مکانی بدون نیاز به اندازه‌گیری‌های دقیق می‌پردازد. به پاسخ سؤالاتی مانند “چقدر نزدیک، به اندازه کافی نزدیک است؟”، “چه چیزی درون چه چیزی قرار دارد؟” و “چیزی چقدر ایزوله است؟” کمک می‌کند.
   • GIS ابزارهای اندازه‌گیری نسبی را برای کمی‌سازی روابط مکانی ارائه می‌دهد.
   • مجاورت (Adjacency) و نزدیکی (Nearness): این به رابطه‌ای بین عارضه‌ها اشاره دارد که یک مرز مشترک دارند یا آنقدر به هم نزدیک هستند که در نزدیکی یکدیگر محسوب شوند. مثال‌ها شامل قطعات زمین همسایه یا تحلیل مناطق مجاور تالاب‌ها است. می‌توان با استفاده از ابزارهایی مانند بافر (Buffer) (تعریف منطقه اطراف یک عارضه) و سپس انتخاب عارضه‌هایی که بافر را لمس می‌کنند یا همپوشانی دارند، مجاورت/نزدیکی را تحلیل کرد (شکل 11-4). مجاورت همچنین جزء مدل‌های توپولوژیک (Topology) است که در فصل 5 توضیح داده شده است و به GIS امکان می‌دهد چندضلعی‌هایی که لبه‌ها یا گوشه‌ها را به اشتراک می‌گذارند، بدون نیاز به ایجاد بافر شناسایی کند.
   • جدایی (Separation) و ایزولاسیون (Isolation): تعیین اینکه آیا عارضه‌ها از نظر مکانی گسسته هستند یا بخشی از یک شبکه محسوب می‌شوند. مثال شامل بررسی اینکه آیا لکه‌های گیاه مهاجم به اندازه کافی نزدیک هستند تا بذرها بین آنها پراکنده شوند.
   • محتواییت (Containment) و احاطه‌شدگی (Surroundedness): یک عارضه در داخل یا احاطه شده توسط عارضه دیگر قرار دارد. مثال‌ها شامل شناسایی املاکی است که در منطقه سیل قرار دارند یا پارکی که کاملاً توسط توسعه شهری احاطه شده است. تمایز بین محتواییت و احاطه‌شدگی در تحلیل روابط مکانی که شامل نزدیکی، محصوریت یا تسلط بصری است، بسیار مهم است.
3. اندازه‌گیری فاصله تابعی (Functional Distance):
   • این مفهوم به هزینه، تلاش یا زمانی که برای رسیدن به جایی طول می‌کشد اشاره دارد، نه صرفاً فاصله فیزیکی. این تفاوت بین “چند مایل تا بزرگراه است؟” و “چقدر طول می‌کشد تا رانندگی کنم؟” است. به برنامه‌ریزی مسیرهای هوشمندانه‌تر کمک می‌کند.
   • فاصله تابعی واقعیت‌های حرکت را در بر می‌گیرد و عواملی مانند زمان، پول، مصرف سوخت و حتی تلاش عاطفی را در نظر می‌گیرد.
   • عواملی که فاصله تابعی را تعریف می‌کنند شامل مصرف سوخت/انرژی، هزینه (عوارض، پارکینگ) و ترجیحات شخصی است.
   • این مفهوم فراتر از اعداد می‌رود و تجربه انسانی سفر را منعکس می‌کند. GIS این امکان را فراهم می‌کند تا با ترکیب داده‌های ذهنی یا کیفی با داده‌های سنتی (مانند بازخورد کاربران یا ترجیحات مسیرهای دیدنی)، این عوامل ناملموس را در تحلیل‌ها گنجاند.
   • محاسبه فاصله تابعی معمولاً با ایجاد یک “سطح اصطکاک” (Friction Surface) انجام می‌شود (که در فصل 11 به طور مستقیم تعریف نشده اما اشاره شده است). GIS این سطح را با معادلات فاصله ترکیب می‌کند تا هزینه‌های سفر را تخمین بزند.
   • کاربردهای آن شامل برنامه‌ریزی مسیرهای تخلیه اضطراری، طراحی مسیرهای پیاده‌روی و نقشه‌برداری از کریدورهای حیات وحش است. محاسبه فاصله تابعی، GIS را فراتر از ابزارهای اندازه‌گیری ساده گسترش می‌دهد و به شما امکان می‌دهد هزینه‌ها را واقع‌بینانه از نظر زمان، پول یا حتی استرس فیزیکی و عاطفی مدل‌سازی کنید.

در نهایت، فصل 11 نشان می‌دهد که چگونه GIS می‌تواند اندازه‌گیری‌ها را انجام دهد و همچنین داده‌های خام را به بینش‌های عملی تبدیل کند.

فصل 12 کتاب :Working with Statistical Surfaces” (کار با سطوح آماری)

مطابق با منابع و گفتگوی ما، فصل 12 کتاب با عنوان “Working with Statistical Surfaces” (کار با سطوح آماری) بخشی از بخش چهارم: Analyzing Geographic Patterns (تجزیه و تحلیل الگوهای جغرافیایی) است. این فصل به بررسی مفهوم سطوح در GIS می‌پردازد که فراتر از توپوگرافی فیزیکی (مانند ارتفاع) عمل می‌کنند و به نقشه‌برداری پدیده‌های پیوسته در فضا مانند الگوهای بارندگی یا تراکم جمعیت کمک می‌کنند.

سطوح آماری در GIS

در GIS، اصطلاح سطح به مجموعه‌ای از داده‌ها اشاره دارد که یک پدیده پیوسته را در سراسر فضا نمایش می‌دهد. این پدیده‌ها می‌توانند فیزیکی (مانند نقشه‌ای که ارتفاع را نشان می‌دهد) یا انسانی (مانند نقشه‌ای که تراکم جمعیت را نشان می‌دهد) باشند. GIS به شما کمک می‌کند تا داده‌های خام مربوط به این پدیده‌ها را به بینش‌های بصری تبدیل کنید.

کاراکتر سطوح آماری

هر سطح در GIS، چه فیزیکی و چه انسانی، از سه جزء اصلی تشکیل شده است:

• مختصات X و Y: این مختصات موقعیت نقطه داده را روی نقشه نشان می‌دهند.
• مقدار Z: این عدد، مقدار پدیده مورد نظر را در آن مکان توصیف می‌کند (مانند ارتفاع یا میزان جرم).
• تغییرات مکانی: سطح با تغییر مقادیر Z در سراسر آن تغییر می‌کند و نقاط بالا (قله‌ها)، نقاط پایین (دره‌ها) و مناطق مسطح را ایجاد می‌کند.

سطوح در GIS می‌توانند دو نوع اصلی باشند:

• گسسته (Discrete): داده‌ها فقط در مکان‌های خاصی وجود دارند و در فضای بین آن‌ها وجود ندارند. این نوع سطح اغلب برای پدیده‌هایی که می‌توانید بشمارید، مانند تعداد خانه‌ها یا تعداد درختان استفاده می‌شود. روی نقشه، سطوح گسسته پیکسلی یا بلوکی به نظر می‌رسند.
• پیوسته (Continuous): داده‌ها در هر نقطه از نقشه وجود دارند (مانند ارتفاع یا دما). از آنجایی که سطوح پیوسته به لحاظ نظری نقاط داده بی‌نهایتی دارند، ابزارهای GIS برای تحلیل آن‌ها از نمونه‌برداری (Sampling) استفاده می‌کنند تا فقط نقاط داده کافی را جمع‌آوری کنند و در فضای ذخیره‌سازی صرفه‌جویی شود. GIS همچنین می‌تواند داده‌های گسسته را برای تحلیل مؤثرتر، پیوسته در نظر بگیرد.

سایر ویژگی‌های سطوح شامل زبری (Rugged) در مقابل صافی (Smooth) است. سطوح زبر تغییرات ناگهانی در مقادیر دارند (مانند دامنه‌های تند)، در حالی که سطوح صاف تغییرات تدریجی دارند (مانند چمنزار ملایم). درک این ویژگی‌ها به انتخاب روش تحلیل مناسب کمک می‌کند. همچنین GIS به شما امکان می‌دهد شیب (Slope) و جهت (Orientation) سطوح را تعیین کنید که بر پدیده‌هایی مانند رواناب آب یا جهت باد تأثیر می‌گذارند.

کار با داده‌های سطحی

سه ویژگی اصلی سطوح آماری در GIS عبارتند از:

1. داشتن مقادیر Z که در فضای جغرافیایی توزیع شده‌اند، که امکان پیش‌بینی مقادیر را برای مناطق بدون داده نمونه فراهم می‌کند.
2. اندازه‌گیری و ثبت شدن در مقیاس‌های فاصله‌ای (Interval) یا نسبتی (Ratio).
3. امکان در نظر گرفتن بسیاری از سطوح به عنوان پیوسته، حتی اگر داده‌ها در همه جا وجود نداشته باشند.

جمع‌آوری داده‌های سطحی می‌تواند از منابع مختلفی مانند گیرنده‌های GPS، پهپادها، ماهواره‌ها یا ابزارهای پیشرفته‌تر مانند LiDAR انجام شود. همانطور که اشاره شد، برای سطوح پیوسته، نمونه‌برداری مؤثر مهم است و باید با مطالعه سطح برای یافتن نقاط بالا و پایین و الگوهای آشکار انجام شود.

پس از جمع‌آوری و آماده‌سازی، می‌توانید مقادیر Z را نمایش و تحلیل کنید. این تحلیل می‌تواند شامل پوشش دادن (Drape) یا همپوشانی (Overlay) داده‌های دیگر روی سطح (مانند همپوشانی داده‌های پوشش گیاهی روی نقشه ارتفاع)، ردیابی تغییرات در طول زمان (مانند حرکت حیات وحش یا گسترش بیماری)، و مدل‌سازی آینده (مانند نقشه‌برداری حوضه‌های آبخیز یا برنامه‌ریزی زیرساخت‌ها) باشد.

درون‌یابی (Interpolation)

یکی از قابلیت‌های مهم کار با سطوح آماری، درون‌یابی است که به شما امکان می‌دهد مقادیر را در مکان‌هایی که داده‌ای در آن‌ها جمع‌آوری نشده است، پیش‌بینی کنید. این برای سطوح پیوسته که داده‌ها در هر نقطه وجود دارند اما نمونه‌برداری شده‌اند، حیاتی است. منابع مختلفی از روش‌های درون‌یابی وجود دارد، از جمله:

• درون‌یابی خطی (Linear Interpolation): روشی ساده که برای سطوح صاف مناسب است.
• درون‌یابی غیرخطی (Non-linear Interpolation): برای داده‌های واقعی‌تر و پیچیده‌تر بهتر عمل می‌کند.
• تکنیک‌های پیشرفته (Advanced Techniques): برای زمانی که به دقت بیشتری نیاز دارید.

ابزارهای GIS به شما اجازه می‌دهند روش مناسب درون‌یابی را بر اساس ویژگی‌های داده‌های خود انتخاب کرده و پارامترها را تنظیم کنید تا سطوح دقیق‌تر و طبیعی‌تری ایجاد شود. برخی از روش‌های درون‌یابی رایج که در منابع ذکر شده‌اند عبارتند از:

• وزن‌دهی فاصله معکوس (Inverse Distance Weighting – IDW): وزن بیشتری به نقاط نزدیک‌تر می‌دهد و برای سطوحی با تغییرات سریع در فواصل کوتاه مناسب است.
• تحلیل سطح روند (Trend Surface Analysis): بر تصویر کلی تمرکز دارد و جزئیات محلی را برای آشکار کردن الگوهای گسترده‌تر هموار می‌کند (مانند رشد جمعیت).
• کریگینگ (Kriging): برای زمانی که دقت اهمیت دارد و از روابط مکانی برای پیش‌بینی مقادیر با اندازه‌گیری عدم قطعیت استفاده می‌کند. برای پایش محیطی یا تحلیل‌های ژئواستاتیکی دقیق عالی است.
• همسایه طبیعی (Natural Neighbor): با نگاه به نقاط داده اطراف، سطوحی صاف و واقع‌گرایانه ایجاد می‌کند و برای داده‌های محیطی (مانند بارندگی) روشی مناسب است.
• نزدیکترین همسایه (Nearest Neighbor): ساده‌ترین روش که مقدار نزدیکترین نقطه شناخته شده را به هر مکان ناشناخته اختصاص می‌دهد. برای داده‌های طبقه‌بندی شده مانند نوع خاک یا کاربری زمین مناسب است.

درک نحوه کار با سطوح آماری، GIS را از یک ابزار نقشه‌برداری صرف فراتر می‌برد و به شما امکان می‌دهد تا روندها و روابط پنهان در داده‌ها را کشف کرده و آن‌ها را به صورت بصری نمایش دهید. مفاهیم مربوط به سطوح مانند حوضه‌ها (Basins) و نقاط ریزش (Pour points) نیز در فصل 13 (مرتبط با سطوح توپوگرافی) مورد بررسی قرار می‌گیرند.

فصل 13 کتاب :”Exploring Topographic Surfaces” (بررسی سطوح توپوگرافی)

مطابق با منابع ارائه شده و گفتگوی ما، فصل 13 کتاب با عنوان “Exploring Topographic Surfaces” (بررسی سطوح توپوگرافی) بر اهمیت درک توپوگرافی فیزیکی و نقش آن در تحلیل‌های مختلف GIS تمرکز دارد. توپوگرافی شامل عوارض طبیعی زمین مانند تپه‌ها و دره‌ها است و در GIS نقشی حیاتی در حل مسائل دنیای واقعی مانند پیش‌بینی سیل، مدیریت منابع آب، حفاظت از زیستگاه‌ها و طراحی زیرساخت‌ها ایفا می‌کند.

این فصل دو موضوع اصلی را پوشش می‌دهد:

1. مدل‌سازی دید با Viewsheds (مناطق دید):
   • Viewsheds در GIS به شما کمک می‌کنند تا مناطق قابل مشاهده از یک نقطه دید خاص را مدل‌سازی کنید.
   • خط دید (Line-of-sight) با استفاده از تکنیکی به نام ردیابی پرتو (Ray tracing) شبیه‌سازی می‌شود. این شبیه‌سازی نشان می‌دهد که آیا یک نقطه از نقطه دیگر قابل مشاهده است یا خیر.
   • Viewsheds کاملاً به نقطه دید شما بستگی دارند؛ اگر نقطه دید خود را تغییر دهید، منطقه دید نیز تغییر می‌کند، دقیقاً مانند تغییر دید در دنیای واقعی با جابجا شدن.
   • در دنیای واقعی، دید صرفاً به ارتفاع بستگی ندارد. درختان، ساختمان‌ها و سایر عوارض می‌توانند مانع دید شوند. برای ایجاد Viewsheds واقعی‌تر، باید ارتفاع این موانع را به مدل خود اضافه کنید.
   • برای محاسبه Viewsheds، با یک مدل ارتفاع رقومی (DEM) ساده شروع می‌کنید. DEM یک مجموعه داده رستری پرکاربرد است که در آن هر سلول مقدار ارتفاع را ذخیره می‌کند و به شما امکان تحلیل عوارض زمین را می‌دهد.
   • برای نتایج واقعی‌تر، می‌توانید جزئیات اضافی مانند ارتفاع ناظر و موانع را اضافه کنید.
   • از Viewsheds در کاربردهای دنیای واقعی مانند کاربردهای نظامی و مخابرات استفاده می‌شود .
2. نقشه‌برداری حوضه‌های آبریز و Basins (مناطق آبگیر):
   • این بخش به موضوع مهم مسیر حرکت آب هنگام بارش می‌پردازد. این اطلاعات برای مدیریت سیل، کنترل فرسایش و برنامه‌ریزی محیطی بسیار حیاتی است.
   • عبارات “حوضه‌های آبریز (Watersheds)” و “Basins” برای توصیف مناطقی استفاده می‌شوند که آب در آن‌ها به یک خروجی مشترک (مانند جریان، رودخانه یا دریاچه) می‌ریزد. اگرچه این دو اصطلاح اغلب به جای هم استفاده می‌شوند، تفاوت‌های ظریفی دارند.
   • درک شبکه‌های جریان در حوضه‌های آبریز اهمیت دارد. یک حوضه آبریز مانند یک قیف غول‌پیکر است که منطقه‌ای را در بر می‌گیرد که تمام آب آن به یک نقطه مشترک زهکشی می‌شود.
   • بخش‌های کلیدی یک شبکه جریان شامل جریان اصلی (Trunk stream) (کانال اصلی) و جریان‌های فرعی (Tributary streams) (جریان‌های کوچک‌تری که به جریان اصلی می‌ریزند) هستند. جریان‌ها به ندرت منزوی هستند؛ آن‌ها به جریان‌های فرعی منشعب شده و به هم می‌پیوندند تا شبکه‌های جریان را تشکیل دهند.
   • GIS از روش‌هایی مانند روش D8 (که توسط ArcGIS Pro و QGIS استفاده می‌شود) برای مدل‌سازی جهت جریان (Flow direction) استفاده می‌کند. این روش بر اساس شیب‌دارترین مسیر، کد جهتی را به سلول اختصاص می‌دهد.
   • مکان‌یابی جریان‌ها اغلب شامل استفاده از مقادیر تجمع جریان (Flow accumulation) است. ابزارهای GIS می‌توانند سلول‌هایی با مقادیر تجمع جریان بالا را شناسایی کنند که اغلب نشان‌دهنده جریان‌ها هستند. می‌توانید آستانه (مانند 1000 در مثال داده شده) را بر اساس مجموعه داده و منطقه مطالعاتی خود تنظیم کنید. DEM ها نیز می‌توانند برای مکان‌یابی جریان‌ها استفاده شوند .
   • GIS همچنین از روشی به نام مرتبه جریان (Stream order) برای رتبه‌بندی جریان‌ها بر اساس اتصالات آن‌ها استفاده می‌کند.

به طور خلاصه، فصل 13 نحوه استفاده از ابزارهای GIS برای تحلیل سطوح توپوگرافی را برای درک الگوهای دید (Viewsheds) و مسیرهای جریان آب (Watersheds و Basins) توضیح می‌دهد که هر دو برای تحلیل‌های جغرافیایی کاربردی ضروری هستند.

فصل 14 : “Working with Networks” (کار با شبکه‌ها)

مطابق با منابع ارائه شده، فصل 14 کتاب با عنوان “Working with Networks” (کار با شبکه‌ها) به بررسی چگونگی تحلیل و بهینه‌سازی شبکه‌ها در GIS می‌پردازد. شبکه‌ها، مانند جاده‌ها، راه‌آهن‌ها، رودخانه‌ها و حتی شبکه‌های برق، مسیرهایی هستند که حرکت را در دنیای ما امکان‌پذیر می‌سازند. درک شبکه‌ها برای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده، مانند برنامه‌ریزی مسیرهای حمل و نقل یا طراحی شبکه‌های خدماتی، ضروری است.

این فصل موضوعات کلیدی زیر را پوشش می‌دهد:

• اندازه‌گیری اتصال‌پذیری (Connectivity):
  • اتصال‌پذیری نشان می‌دهد که اجزای یک شبکه – پیوندها (links) و گره‌ها (nodes) – چقدر به هم متصل هستند.
  • تحلیل‌گران GIS از اتصال‌پذیری برای ارزیابی کارایی شبکه‌ها، مانند شبکه‌های جاده‌ای یا شبکه‌های برق، استفاده می‌کنند.
  • شاخص گاما (gamma index) یک روش رایج برای اندازه‌گیری اتصال‌پذیری است. این شاخص نسبت تعداد پیوندهای واقعی در شبکه به حداکثر پیوندهای ممکن را نشان می‌دهد و مقداری بین 0 (بدون اتصال) تا 1 (کاملاً متصل) دارد.
  • درک اتصال‌پذیری فراتر از اعداد است و به درک اینکه یک شبکه چقدر از حرکت و جریان پشتیبانی می‌کند، می‌پردازد. یک شبکه با اتصال‌پذیری بالا، حرکت را آسان‌تر می‌کند.
  • شاخص گاما برای ارزیابی شبکه‌های جاده‌ای در طول زمان، تحلیل شبکه‌های خدماتی، و ارزیابی طرح‌های توسعه شهری مفید است.
  • روش محاسبه شاخص گاما بسته به اینکه شبکه planar (پیوندها فقط در گره‌ها یکدیگر را قطع می‌کنند) یا non-planar (پیوندها می‌توانند بدون اتصال از روی یا زیر یکدیگر عبور کنند) باشد، متفاوت است. شبکه‌های جاده‌ای شهری معمولاً planar هستند در حالی که شبکه‌های مترو یا هوایی non-planar هستند.
• کار با مقادیر مانع یا امپدانس (Impedance Values):
  • امپدانس به مقاومتی اطلاق می‌شود که در برابر حرکت در طول شبکه‌ها وجود دارد. این می‌تواند شامل جاده‌های ناهموار، ترافیک سنگین یا محدودیت‌های جریان باشد.
  • امپدانس معمولاً در مدل‌سازی شبکه‌های حمل و نقل استفاده می‌شود.
  • GIS امکان افزودن شرایط دنیای واقعی را مستقیماً به مجموعه داده‌های شبکه فراهم می‌کند تا امپدانس مدل‌سازی شود. داده‌های مربوط به امپدانس می‌توانند شامل اطلاعات حاصل از شمارنده‌های ترافیک، محدودیت سرعت، علائم ایست و چراغ‌های راهنمایی باشند. اغلب این داده‌ها از طریق پورتال‌های داده باز دولتی در دسترس هستند.
  • پیکربندی امپدانس در مجموعه داده‌های شبکه شامل تنظیم attribute cost (هزینه سفر مانند زمان یا مسافت)، default cutoff value (حداکثر مسافت یا زمان مجاز سفر)، accumulation attributes (مشخص کردن هزینه‌هایی که باید در طول مسیر جمع شوند) و restrictions (قوانین مربوط به استفاده از مسیرها) است.
  • یکی از کاربردهای قدرتمند امپدانس، استفاده در ماتریس مبدأ-مقصد (Origin-Destination (OD) matrix) است که کارآمدترین مسیرها را بین چندین مکان بر اساس تنظیمات امپدانس محاسبه می‌کند. ماتریس‌های OD برای بهینه‌سازی حمل و نقل، لجستیک و برنامه‌ریزی زیرساخت‌ها استفاده می‌شوند. دقت نتایج GIS به دقت داده‌های امپدانس بستگی دارد.
• پیمایش مسیرهای یک‌طرفه (One-Way Paths):
  • برخی مسیرها در شبکه‌ها، مانند خیابان‌های یک‌طرفه یا رودخانه‌های جاری، تنها اجازه حرکت در یک جهت را می‌دهند. این مسیرهای یک‌طرفه جزء حیاتی بسیاری از شبکه‌ها هستند.
  • نرم‌افزارهای GIS به طور خودکار مسیرهای یک‌طرفه را نمی‌شناسند؛ بلکه به اطلاعات جهت‌دار ارائه شده توسط کاربر وابسته هستند.
  • مجموعه داده‌های شبکه معمولاً شامل لایه‌ای با attributes جهت‌دار است، مانند پرچم‌های خیابان یک‌طرفه یا سایر قوانین جهت‌دار، که در زمان تنظیم مجموعه داده شبکه اضافه می‌شوند.
  • مدل‌سازی دقیق مسیرهای یک‌طرفه به تضمین رعایت قوانین ترافیکی و اجتناب از هدر رفتن زمان و سوخت کمک می‌کند.
• تعریف مدار (Circuitry):
  • مدار به وجود حلقه‌های بسته در شبکه اشاره دارد که مسیرهای جایگزین برای سفر را فراهم می‌کنند. مثال‌ها شامل میدان‌های ترافیکی، مسیرهای انحرافی یا رودخانه‌هایی است که اطراف یک جزیره منشعب می‌شوند.
  • یک شبکه باز (open network) هیچ حلقه کاملاً متصلی ندارد، در حالی که یک مدار بسته (closed circuit) حداقل یک حلقه دارد.
  • حلقه‌های بسته انعطاف‌پذیری شبکه را افزایش داده و در بهبود جریان و انعطاف‌پذیری (resilience) نقش حیاتی دارند. حتی اگر یک مسیر حلقه‌دار طولانی‌تر باشد، ممکن است با کاهش تأخیرهای مربوط به ترافیک، در زمان صرفه‌جویی کند.
  • GIS برای اندازه‌گیری مدار از شاخص آلفا (alpha index) استفاده می‌کند. شاخص آلفا نسبت مدارهای واقعی به حداکثر مدارهای ممکن در شبکه را مقایسه می‌کند. یک شبکه با مدارهای کم شاخص آلفا نزدیک به 0 دارد و یک شبکه متراکم با مدارهای متعدد به 1 نزدیک می‌شود.
• کار با پیچ‌ها و تقاطع‌ها (Turns and Intersections):
  • پیچ‌ها و تقاطع‌ها بر زمان سفر و ایمنی تأثیر می‌گذارند.
  • ابزارهای شبکه‌ای GIS از مفهوم تقاطع‌ها (نقاط یا گره‌هایی که لبه‌ها متصل می‌شوند) و پیچ‌ها (حرکت بین لبه‌ها در یک تقاطع) برای تعیین چگونگی حرکت در شبکه استفاده می‌کنند.
  • تعداد پیچ‌های ممکن در هر تقاطع به تعداد لبه‌های متصل بستگی دارد. به عنوان مثال، در یک تقاطع T با سه لبه متصل، 9 حرکت ممکن وجود دارد.
  • داده‌های دقیق در مورد پیچ‌ها و تقاطع‌ها برای مدل‌سازی موفقیت‌آمیز شبکه‌های ترافیکی حیاتی است.
• هدایت ترافیک و بهره‌برداری از شبکه‌ها (Directing Traffic and Exploiting Networks):
  • GIS به کاربران این امکان را می‌دهد تا شبکه‌های سفارشی متناسب با نیازهای خاص خود را بسازند و تحلیل کنند، برخلاف برنامه‌های مسیریابی مصرف‌کننده.
  • گزینه‌های شبکه‌ای در GIS شامل یافتن بهترین مسیر (کوتاه‌ترین، سریع‌ترین، یا حتی خوش‌منظره‌ترین)، یافتن نزدیک‌ترین عارضه جغرافیایی، و تعریف مناطق خدماتی (service areas) است.
  • تحلیل کوتاه‌ترین مسیر (shortest-path analysis) برای به حداقل رساندن فاصله استفاده می‌شود.
  • یافتن سریع‌ترین مسیر (fastest path) امپدانس را در نظر می‌گیرد.
  • یافتن خوش‌منظره‌ترین مسیر (nicest path) از attributeهای رتبه‌بندی شده مانند امتیاز منظره، سطح ایمنی، یا تأثیر زیست‌محیطی استفاده می‌کند.
  • تحلیل منطقه خدماتی (service area analysis) مناطق قابل دسترسی را در یک زمان یا مسافت مشخص از یک نقطه مرکزی (مانند ایستگاه آتش‌نشانی یا مدرسه) تعریف می‌کند. این تحلیل نیاز به یک پایگاه داده شبکه پیکربندی شده دارد.
• کار با شبکه‌ها در GIS:
  • نرم‌افزارهای ArcGIS Pro و QGIS ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل شبکه ارائه می‌دهند.
  • در ArcGIS Pro، Network Analyst extension و Business Analyst extension برای مسیریابی، ایجاد منطقه خدماتی و بهینه‌سازی شبکه استفاده می‌شوند.
  • در QGIS، ابزارهای Network Analysis toolbox و پلاگین‌هایی مانند AequilibraE، Isochrones و QNEAT3 قابلیت‌های مشابهی را فراهم می‌کنند.
  • برای نتایج دقیق، مجموعه داده شبکه باید به خوبی با attributeهای کلیدی مانند مسافت‌ها، زمان سفر، محدودیت‌های پیچ و امپدانس آماده و پیکربندی شده باشد. منابع داده شامل داده‌های دولت محلی است که اغلب از طریق پورتال‌های داده باز در دسترس هستند. پیش‌پردازش داده‌های خارجی برای اطمینان از دقت حیاتی است.

فصل 15 :Exploring Map Overlay” (کاوش پوشش دهی نقشه)

مطابق با منابع ارائه شده، فصل 15 کتاب با عنوان “Exploring Map Overlay” (کاوش پوشش دهی نقشه) به بررسی چگونگی استفاده از ابزارهای پوشش دهی در GIS برای تحلیل روابط مکانی بین لایه‌های مختلف داده می‌پردازد. این فصل بخشی از بخش 4 کتاب با عنوان “تحلیل الگوهای جغرافیایی” است.

هدف اصلی پوشش دهی نقشه، یافتن روابط بین عوارض جغرافیایی، پاسخ به سؤالات پیچیده و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده با مقایسه لایه‌های مختلف داده است. نقشه‌ها با لایه‌های داده آغاز می‌شوند، و تکنیک‌های پوشش دهی به تبدیل داده‌های خام به بینش‌های معنادار کمک می‌کنند.

این فصل هم روش‌های پوشش دهی پایه و هم تکنیک‌های پوشش دهی پیشرفته را پوشش می‌دهد و نحوه عملکرد آن‌ها را در نرم‌افزارهای GIS مانند ArcGIS Pro و QGIS توضیح می‌دهد.

روش‌های پوشش دهی پایه (Basic Overlay Methods): این روش‌ها برای دستیابی به نتایج سریع یا آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های بیشتر مناسب هستند. ابزارهای GIS اغلب به طور خودکار نمایش لایه‌های داده با سیستم‌های مختصات مختلف را تنظیم می‌کنند تا به درستی روی نقشه تراز شوند، اگرچه بررسی دستی سیستم مختصات تمام لایه‌ها یک عمل خوب محسوب می‌شود.

• انتخاب بر اساس مکان (Select by Location): این ابزار به کاربران امکان می‌دهد عوارض یک لایه را بر اساس رابطه مکانی آن‌ها با عوارض در لایه دیگر انتخاب کنند. این روابط می‌توانند شامل “در فاصله معینی” (Within a distance)، “شامل” (Contains) یا “تقاطع” (Intersects) باشند. روند کار شامل انتخاب لایه ورودی، تعیین رابطه مکانی و انتخاب لایه دیگر برای انتخاب است.
• پیوند مکانی (Spatial Join): این تکنیک ویژگی‌ها (attributes) را از دو لایه داده بر اساس رابطه مکانی آن‌ها با هم ترکیب می‌کند و یک لایه خروجی جدید ایجاد می‌کند که دارای ویژگی‌های هر دو لایه است. انتخاب رابطه مکانی مناسب، مانند “شامل” یا “تقاطع”، برای اطمینان از نتایج صحیح بسیار مهم است.

تکنیک‌های پوشش دهی پیشرفته (Advanced Overlay Techniques): این تکنیک‌ها برای تحلیل نحوه همپوشانی (یا عدم همپوشانی) لایه‌ها به کار می‌روند و با نقاط، خطوط یا چندضلعی‌ها قابل استفاده هستند.

• پوشش دهی اجتماع (Union Overlay): همانطور که از نام آن پیداست، این روش تمام نواحی از دو لایه چندضلعی را در یک لایه خروجی واحد ترکیب می‌کند و ویژگی‌های هر دو لایه را حفظ می‌نماید. این ابزار برای تحلیل نواحی همپوشان و غیرهمپوشان به طور همزمان مفید است.
• پوشش دهی اشتراک (Intersection Overlay): این روش تنها بر نواحی تمرکز می‌کند که دو لایه در آن‌ها همپوشانی دارند. این تکنیک زمانی مفید است که نیاز به شناسایی نواحی با چندین ویژگی مشترک دارید.
• پوشش دهی هویت (Identity Overlay): این روش ویژگی‌ها را از یک لایه (که “عوارض هویت” نامیده می‌شود) بر اساس رابطه مکانی به لایه ورودی اختصاص می‌دهد، با این حال تمام عوارض لایه ورودی را حفظ می‌کند. ویژگی‌های لایه هویت تنها در جاهایی که دو لایه همپوشانی دارند، به لایه ورودی اضافه می‌شوند. این روش برای افزودن ویژگی‌ها (مانند طبقه‌بندی منطقه‌بندی) از یک لایه به لایه دیگر (مانند سایت‌های بالقوه توسعه) مفید است.
• پوشش دهی برش (Clip Overlay): این روش یک لایه را به اندازه مرزهای لایه دیگر برش می‌دهد و تنها بخش‌هایی از لایه ورودی را که درون مرزهای لایه “برش دهنده” قرار می‌گیرند، نگه می‌دارد. این فرآیند شبیه استفاده از یک لایه به عنوان قالب برش روی لایه دیگر است. انواع عوارض ورودی و برش دهنده می‌تواند نقطه، خط یا چندضلعی باشد، با محدودیت‌های خاص بسته به نرم‌افزار مورد استفاده (به عنوان مثال، لایه برش باید در QGIS چندضلعی باشد).
• پوشش دهی تفاوت متقارن (Symmetrical Difference Overlay): این تکنیک نواحی را که دو لایه چندضلعی همپوشانی ندارند، برجسته می‌کند. این ابزار برای شناسایی عدم تطابق‌ها، شکاف‌ها یا ناسازگاری‌ها بین مجموعه‌های داده مفید است و به یافتن مناطقی که خارج از هر دو مجموعه داده قرار می‌گیرند، کمک می‌کند.

پوشش دهی رستر (Raster Overlay): ابزارهای پوشش دهی رستر امکان تحلیل مشابه با پوشش دهی وکتور را فراهم می‌کنند، اما با داده‌های پیوسته مانند ارتفاع، دما یا پوشش زمین. این روش انعطاف‌پذیر است و برای تحلیل‌های پیچیده با داده‌های پیوسته بسیار کاربردی است. همچنین، پوشش دهی رستر پایه و اساس بسیاری از جریان‌های کاری پیشرفته GIS، از جمله جبر نقشه (Map Algebra) (که در فصل 16 پوشش داده می‌شود) است. (منابع دیگری نیز به استفاده از روش‌های پوشش دهی رستر در زمینه‌های مختلف اشاره دارند).

عیب‌یابی مسائل پوشش دهی (Troubleshooting Overlay Issues): این فصل همچنین به مسائل رایجی که ممکن است هنگام پوشش دهی داده‌ها با آن‌ها روبرو شوید، مانند “چندضلعی‌های ریز” (sliver polygons) که در داده‌های وکتور به دلیل عدم تراز دقیق لایه‌ها ایجاد می‌شوند، و عدم تطابق سیستم‌های مختصات می‌پردازد. برای رفع این مشکلات، نکاتی مانند بررسی همپوشانی مکانی، تنظیم روابط مکانی یا اعمال بافر ارائه شده است. اطمینان از اینکه تمام لایه‌ها دارای سیستم مختصات صحیح هستند برای جلوگیری از عدم تطابق بسیار مهم است.

فصل ۱۶ :Mastering Map Algebra and Cartographic Models” (تسلط بر جبر نقشه و مدل‌های کارتوگرافی)

مطابق با منابع ارائه شده، فصل ۱۶ کتاب با عنوان “Mastering Map Algebra and Cartographic Models” (تسلط بر جبر نقشه و مدل‌های کارتوگرافی) به شما نشان می‌دهد که چگونه GIS می‌تواند با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته مانند مدل‌سازی کارتوگرافی و جبر نقشه، داده‌ها و تکنیک‌های متعدد را به روش‌های پیچیده ترکیب کند. هدف این فصل تبدیل داده‌های خام به بینش‌های معنادار است. با تسلط بر این مفاهیم، می‌توانید جریان‌های کاری کارتوگرافی را طراحی و پیاده‌سازی کنید، از جبر نقشه برای ترکیب و تحلیل داده‌های رستر استفاده کنید، و نتایج خود را برای اطمینان از برآورده شدن نیازهای کاربر آزمایش کنید. این تکنیک‌ها امکان کاربردهای پیشرفته‌تر GIS را فراهم می‌کنند، مانند شناسایی مکان‌های مناسب برای پنل‌های خورشیدی یا مدل‌سازی خطرات سیل.

این فصل مباحث زیر را پوشش می‌دهد:

• استفاده از مدل‌سازی کارتوگرافی.
• آشنایی با جبر نقشه.
• ساخت و پالایش مدل‌های کارتوگرافی.

مدل‌های کارتوگرافی (Cartographic Models):

• ساده‌ترین تعریف مدل‌سازی کارتوگرافی این است که آن داده‌های مکانی، توابع GIS و عملیات‌ها را برای تولید اطلاعات جدید ترکیب می‌کند.
• این مدل‌ها جریان‌های کاری هستند که از ابزارهای GIS برای تحلیل داده‌ها، پاسخ به سؤالات و پشتیبانی از تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند.
• مدل‌های کارتوگرافی عملیات‌های رایج GIS مانند بازه‌بندی مجدد (reclassification)، بافرینگ (buffering)، پوشش‌دهی (overlay) و درون‌یابی (interpolation) را برای ایجاد نتایج متناسب با نیازهای پروژه خاص شما ترکیب می‌کنند. ممکن است بدون اینکه بدانید از مدل کارتوگرافی استفاده کرده باشید.
• مدل‌های کارتوگرافی داده‌های خام را به اطلاعات مفید برای انواع مختلف تحلیل‌ها تبدیل می‌کنند. مثال‌هایی از تحلیل‌هایی که از مدل‌های کارتوگرافی استفاده می‌کنند شامل تحلیل تناسب (Suitability analysis) (مانند یافتن بهترین مکان‌ها برای پارک‌های جدید)، ارزیابی ریسک (Risk assessment) (مانند تعیین مناطق آسیب‌پذیر در برابر سیل)، و برنامه‌ریزی شهری (Urban planning) (مانند رتبه‌بندی قطعات زمین برای پتانسیل توسعه) هستند.
• این مدل‌ها در زمینه‌های مختلفی مانند بهداشت عمومی، مطالعات حمل‌ونقل، انتخاب سایت، و حفاظت از محیط زیست به کار می‌روند.
• هنگام ساخت مدل‌های کارتوگرافی، باید به سؤالاتی که می‌خواهید پاسخ دهید فکر کنید و این به شما در انتخاب داده‌ها، ابزارها و روش‌ها کمک می‌کند.
• ابزارهایی مانند ModelBuilder در ArcGIS Pro یا Model Designer در QGIS می‌توانند به شما در طراحی و خودکارسازی جریان‌های کاری کمک کنند. این ابزارها پیاده‌سازی مدل را با رابطی شبیه به فلوچارت آسان می‌کنند.
• مدل‌های طراحی شده می‌توانند مراحل، پارامترها و توضیحات را در بر گیرند و برای اشتراک‌گذاری، استفاده مجدد و سازگاری توسط دیگران ذخیره شوند.
• مثال‌هایی از مدل‌های کارتوگرافی می‌توانند شامل ترکیب مدل ارتفاعی رقومی (DEM)، محاسبات شیب و جهت شیب، و بافرهای اطراف مرزهای شهر برای شناسایی مناطق مناسب (مانند پروژه فرضی Solsites) باشند.
• پس از اجرای مدل، همیشه باید نتایج را بررسی کنید و از معنادار بودن آن‌ها مطمئن شوید. نکاتی برای آزمایش مدل شامل محدود کردن مراحل و ذخیره نسخه‌های کاری در حین توسعه است.
• موفقیت نهایی مدل شما به این بستگی دارد که نیازهای کاربران نهایی را برآورده کند. برای این منظور باید متاداده (metadata) را در خروجی نهایی قرار دهید، خروجی را در قالب‌های کاربرپسند (مانند نقشه‌ها، گزارش‌ها یا داشبوردها) طراحی کنید، و از نمادگذاری و راهنمای واضح برای بهبود خوانایی نقشه استفاده کنید.

جبر نقشه (Map Algebra):

• جبر نقشه روشی برای ترکیب لایه‌های رستر به منظور تحلیل و ایجاد اطلاعات جدید است.
• در جبر نقشه، شما محاسبات را با استفاده از مقادیر سلول‌ها از چندین لایه رستر برای پاسخ به سؤالات و حل مشکلات انجام می‌دهید.
• زیبایی جبر نقشه در سادگی آن بر اساس شبکه‌های رستر است؛ زیرا سلول‌ها در لایه‌ها کاملاً با هم تراز می‌شوند، ترکیب داده‌ها ساده و مستقیم است.
• جبر نقشه همچنین انعطاف‌پذیر است و به راحتی از محاسبات ساده به مدل‌های پیچیده شامل چندین لایه قابل ارتقا است. مثال: ترکیب لایه‌های شیب، کاربری زمین و مجاورت برای ایجاد نقشه تناسب برای یک مسیر پیاده‌روی.
• نرم‌افزارهای مدرن GIS مانند ArcGIS Pro و QGIS جبر نقشه را با ابزارهایی مانند Raster Calculator کاربرپسند کرده‌اند. این ابزارها به شما امکان می‌دهند ورودی‌ها را انتخاب کنید، عملیات‌ها (+, −, *, /) و عبارات منطقی (<, >, AND, OR) را تعریف کنید، و نتایج را حین انجام عملیات مشاهده کنید. استفاده از عملگرهای منطقی برای تمرکز بر شرایط خاص بسیار مفید است.

انواع توابع در جبر نقشه:

• توابع محلی (Local Functions): ساده‌ترین نوع جبر نقشه هستند که بر روی سلول‌های منفرد و مستقل، بدون در نظر گرفتن سلول‌های همسایه، کار می‌کنند. هر سلول در خروجی به طور مستقل بر اساس یک یا چند لایه ورودی محاسبه می‌شود. مثال: جمع کردن مقادیر دو رستر به صورت سلول به سلول. در QGIS می‌توان بسیاری از این توابع را با استفاده از ریاضیات پایه یا دستورات if() انجام داد.
• توابع همسایگی یا فؤکال (Neighborhood Functions or Focal Functions): بر روی سلول‌ها و همسایگان آن‌ها کار می‌کنند. این شامل شناسایی مقداری (مانند حداکثر مقدار) در یک همسایگی تعریف شده (مانند مربع ۳×۳) و انتساب آن به سلول مرکزی در رستر خروجی است. انتخاب شکل و اندازه همسایگی (مربع، دایره، حلقه، یا گوه) بستگی به سؤالی دارد که می‌پرسید (مانند تأثیر سلول‌های اطراف یا نیروهای جهت‌دار).
• توابع ناحیه‌ای (Zonal Functions): بر خلاف توابع همسایگی، این توابع سلول‌ها را بر اساس ویژگی‌ها یا هندسه‌های مشترک در ناحیه‌ها یا زون‌ها گروه‌بندی می‌کنند و سپس کل ناحیه را تحلیل می‌کنند. یک ناحیه می‌تواند یک منطقه پیوسته واحد یا چندین منطقه غیرمتصل با طبقه‌بندی مشابه باشد. ابزارهایی مانند Zonal Statistics در ArcGIS Pro برای این منظور استفاده می‌شوند. مثال‌هایی از آمار ناحیه‌ای شامل محاسبه مساحت (تعداد سلول‌ها ضربدر اندازه سلول)، محیط، یا ضخامت ناحیه‌ها هستند.
• توابع کلی (Global Functions): این توابع کل مجموعه داده را تحلیل می‌کنند. مثال‌ها شامل محاسبه فاصله اقلیدسی (خط مستقیم) یا فاصله منهتن (بر اساس شبکه) (که در فصل ۱۱ توضیح داده شده‌اند)، توابع سطحی برای مدل‌سازی ویژگی‌های زمین مانند حوضه‌ها و شبکه‌های زهکشی (که در فصل ۱۲ توضیح داده شده‌اند)، و توابع درون‌یابی برای پیش‌بینی مقادیر در مکان‌های نمونه‌برداری نشده (که در فصل ۱۲ توضیح داده شده‌اند) هستند. گروه‌های خاصی از توابع کلی برای کاربردهای تخصصی‌تر مانند مدل‌سازی آب زیرزمینی نیز وجود دارند.

به طور کلی، این فصل بر روی استفاده از ابزارهای پیشرفته تحلیل مکانی، به ویژه در حوزه داده‌های رستر و ایجاد مدل‌های گام به گام برای حل مسائل جغرافیایی پیچیده، تمرکز دارد.

فصل 17″ “Generating Output with GIS” (تولید خروجی با GIS)

بسیار عالی. با توجه به صحبت قبلی ما و اطلاعات موجود در منابع، فصل ۱۷ از کتاب “(Learning made easy) Jami Dennis, Michael N. DeMers – GIS For Dummies-wiley (2025).pdf” با عنوان “Generating Output with GIS” (تولید خروجی با GIS) به طور خاص به این موضوع می‌پردازد.

این فصل به شما نشان می‌دهد که چگونه خروجی‌های GIS را تولید کنید که فراتر از نقشه‌های پایه باشند. هدف، تبدیل داده‌های خام به نتایج صیقل‌خورده و قابل فهم است، چه این خروجی یک نقشه چاپی ساده باشد، چه یک برنامه وب تعاملی پیچیده، یا خروجی‌های غیر کارتوگرافی مانند گزارش‌ها و هشدارها. این فصل به شما کمک می‌کند تا نه تنها یک نقشه‌ساز، بلکه یک داستان‌سرا باشید که از GIS برای اطلاع‌رسانی، متقاعد کردن و الهام بخشیدن استفاده می‌کند.

بر اساس منابع ارائه شده، این فصل شامل موضوعات اصلی زیر است:

• طراحی کارتوگرافی (Cartographic Design): این بخش به اصول طراحی نقشه‌ها می‌پردازد تا خروجی‌های بصری جذاب و مؤثری خلق کنید. مباحثی مانند فرآیند طراحی، درک تئوری رنگ برای انتخاب رنگ‌های مناسب، انتخاب فونت‌های خوانا و طراحی برای دسترسی‌پذیری (Accessibility) برای اطمینان از اینکه نقشه‌ها برای همه قابل فهم هستند، مورد بحث قرار می‌گیرد. طراحی برای دسترسی‌پذیری شامل نکاتی مانند اطمینان از خوانایی متن با کنتراست کافی، طراحی مقیاس‌پذیر برای دستگاه‌های مختلف و ارائه گزینه‌های جایگزین برای تمایز داده‌ها (مانند استفاده از الگوها یا اشکال به جای فقط رنگ) است.
• طبقه‌بندی داده‌ها (Mapping Data with Classification): در این بخش، نحوه تصمیم‌گیری در مورد تعداد کلاس‌ها (گروه‌های داده) و روش‌های مختلف تقسیم داده‌ها به این کلاس‌ها، بسته به نوع داده و هدف شما توضیح داده می‌شود. یک قانون کلی خوب، هدف‌گذاری برای ۴ تا ۷ کلاس است. روش‌هایی مانند Equal Interval (تقسیم داده‌ها به دامنه‌های مساوی) معرفی می‌شوند.
• چیدمان نقشه (Laying Out Your Map): این قسمت به سازماندهی عناصر مختلف نقشه می‌پردازد. استفاده از عناصر ضروری نقشه، در نظر گرفتن اصول طراحی گرافیک و بهینه‌سازی نقشه‌ها برای رسانه‌های مختلف (مانند نقشه‌های دیجیتال، چاپی و برای ارائه) از جمله مباحث این بخش هستند. برای مثال، برای نقشه‌های چاپی استفاده از وضوح بالا (۳۰۰ DPI یا بالاتر) و رنگ‌های سازگار با CMYK توصیه می‌شود، در حالی که نقشه‌های دیجیتال باید از ویژگی‌های تعاملی مانند زوم و پاپ‌آپ استفاده کنند.
• توسعه نقشه‌ها و برنامه‌های تعاملی (Developing Interactive Maps and Apps): این بخش به سمت خروجی‌های پویاتر حرکت می‌کند. ایجاد داشبوردهای داده (Data Dashboards) که ترکیبی از نقشه‌ها، نمودارها و جداول برای روایت سریع یک داستان هستند (مانند ArcGIS Dashboards یا Grafana)، و ساخت نقشه‌ها و برنامه‌های وب تعاملی با استفاده از ابزارهایی مانند ArcGIS Experience Builder یا APIهای توسعه‌دهنده Esri مورد بحث قرار می‌گیرد. بر اهمیت درگیر کردن مخاطب و تکرار (Iteration) بر اساس بازخورد کاربر تأکید می‌شود.
• ایجاد خروجی‌های غیر کارتوگرافی (Creating Noncartographic Outputs): GIS فقط نقشه تولید نمی‌کند؛ خروجی‌های دیگری نیز دارد که به شما کمک می‌کنند دست به عمل بزنید. این شامل گزارش‌های مبتنی بر الگو (که می‌توانند به صورت خودکار تولید و توزیع شوند) و فیدهای داده در زمان واقعی (مانند داده‌های ترافیک یا آب و هوا) است. همچنین تولید لیست‌ها و آمار خلاصه از مجموعه داده‌های پیچیده به صورت اطلاعات واضح و قابل اقدام، و ایجاد سیستم‌هایی برای نظارت و هشدار در زمان واقعی با استفاده از داشبوردها و فیدهای زنده مورد بررسی قرار می‌گیرد. نرم‌افزارهای GIS دارای ابزارهای داخلی برای این کار هستند و همچنین می‌توانید از نرم‌افزارهای صفحه‌گسترده یا داشبورد مانند Tableau یا Power BI استفاده کنید.
• تست خروجی با کاربران (Testing your creation with users): قبل از به اشتراک گذاشتن خروجی‌ها، باید آنها را تست کرد. تست قابلیت استفاده (Usability Testing) شامل مشاهده نحوه تعامل کاربران واقعی با خروجی شما (نقشه یا برنامه) و شناسایی مشکلات است. هدف اطمینان از عملکرد مناسب خروجی برای مخاطبان است. این فرآیند شامل انتخاب تست‌کنندگان مناسب با مخاطب شما، پرسیدن سؤالات صحیح برای درک تجربیات آنها و ارائه راه‌های مختلف برای بازخورد (مانند فرم‌ها، نظرسنجی‌ها یا انجمن‌های باز) است. بخش مهم دیگر، تکرار (Iterating) بر اساس ورودی کاربر است. این شامل اولویت‌بندی و رفع مهم‌ترین مشکلات (مانند خوانایی متن یا لینک‌های خراب)، بهبود مستمر (حتی با تغییرات کوچک) و تست مجدد پس از اعمال تغییرات برای اطمینان از اینکه کار می‌کنند می‌باشد. این رویکرد، خروجی GIS را به یک “سند زنده” تبدیل می‌کند که با ورودی کاربر تکامل می‌یابد و اعتماد و اعتبار را نزد مخاطب افزایش می‌دهد.

به طور خلاصه، فصل ۱۷ بر اهمیت طراحی مؤثر خروجی‌های GIS برای ارتباط واضح داده‌ها و نتایج تمرکز دارد. این فصل طیف وسیعی از خروجی‌ها از نقشه‌های چاپی استاتیک گرفته تا برنامه‌های وب پویا و گزارش‌های غیر کارتوگرافی را پوشش می‌دهد و بر اهمیت درک مخاطب و تست خروجی با کاربران نهایی تأکید می‌کند تا اطمینان حاصل شود که نیازهای آنها برآورده می‌شود.

فصل ۱۸: Automating GIS (خودکارسازی GIS)

بسیار خوب، بر اساس منابع ارائه شده و گفتگوی قبلی ما در مورد فصل ۱۷، اکنون به بررسی فصل ۱۸: Automating GIS (خودکارسازی GIS) می‌پردازیم.

این فصل به شما نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید کارهای خود را در GIS ساده‌تر کنید و با استفاده از قابلیت‌های پیشرفته‌تر، هوشمندتر عمل کنید. خودکارسازی به شما کمک می‌کند تا کارهای تکراری را روان‌سازی کنید، مجموعه‌داده‌های بزرگ را تحلیل کنید و گردش‌کارهای پیچیده را به آسانی ادغام کنید. حتی با درک اولیه برنامه‌نویسی، خودکارسازی می‌تواند در وقت شما صرفه‌جویی کرده، دقت را بهبود بخشد و قابلیت‌هایی را فعال کند که رابط‌های کاربری سنتی GIS نمی‌توانند.

بر اساس منابع، موضوعات اصلی پوشش داده شده در فصل ۱۸ عبارتند از:

• آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی GIS (Getting to Know GIS Programming Languages): این بخش نگاهی اجمالی به زبان‌های برنامه‌نویسی رایج در GIS دارد. این زبان‌ها از گزینه‌های قدرتمند و چندمنظوره‌ای مانند پایتون (Python) و جاوا اسکریپت (JavaScript) تا ابزارهای تخصصی برای پلتفرم‌های GIS را شامل می‌شوند. آنها به شما امکان می‌دهند گردش‌کارها را خودکار کنید، با مجموعه‌داده‌های بزرگ کار کنید و ابزارهای سفارشی بسازید. نیازی نیست یک متخصص برنامه‌نویسی باشید، زیرا بسیاری از پلتفرم‌های GIS گزینه‌های اسکریپت‌نویسی سبک و مبتدی‌پسند ارائه می‌دهند.
  • پایتون به عنوان “چاقوی سوئیسی” برنامه‌نویسی GIS توصیف می‌شود و برای همه چیز از خودکارسازی پردازش جغرافیایی در ArcGIS Pro یا QGIS گرفته تا ساخت برنامه‌های وب با داده‌های مکانی استفاده می‌شود. کتابخانه‌هایی مانند arcpy (برای نرم‌افزار Esri) و geopandas (یک جایگزین متن‌باز) کار با داده‌های مکانی را آسان می‌کنند. مثالی از کد پایتون برای ایجاد حریم (buffer) اطراف جاده‌ها آورده شده است.
  • آرکید (Arcade)، که در پلتفرم‌های Esri مانند ArcGIS Pro و ArcGIS Online تعبیه شده، امکان محاسبات لحظه‌ای و برچسب‌گذاری پویا را بدون نیاز به مهارت‌های کدنویسی پیشرفته فراهم می‌کند، هرچند نیاز به درک مفاهیم اولیه کدنویسی دارد.
  • عبارات QGIS (QGIS Expressions)، مشابه آرکید، برای محاسبات مکانی سریع یا فیلتر کردن داده‌ها مستقیماً در رابط کاربری مفید هستند و نیاز به متخصص بودن در برنامه‌نویسی ندارند، اما درک اولیه نحو کدنویسی مفید است.
  • این فصل به شما “نحوه برنامه‌نویسی” را آموزش نمی‌دهد، اما آنچه را که ممکن است نشان می‌دهد و به شما کمک می‌کند سفر خود را در دنیای خودکارسازی GIS آغاز کنید. اصطلاحات کلیدی برنامه‌نویسی مانند تفاوت بین “برنامه” و “اسکریپت” نیز توضیح داده شده است؛ اسکریپت‌ها قطعات کوچکتر کد برای خودکارسازی وظایف خاص هستند.
• هوشمندتر کردن کار GIS با اسکریپت‌ها (Making GIS Work Smarter with Scripts): ایجاد اسکریپت‌ها دنیای جدیدی از امکانات را باز می‌کند. اسکریپت‌ها به شما اجازه می‌دهند:
  • وظایف تکراری را خودکار کنید، مانند صادرات نقشه‌های متعدد یا بررسی مجموعه‌داده‌های بزرگ برای ویژگی‌های گمشده. یک اسکریپت پایتون می‌تواند پردازش دسته‌ای تصاویر ماهواره‌ای یا اعتبارسنجی داده‌های مکانی شما را انجام دهد.
  • تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها را گسترش دهید و محاسبات پیچیده یا ایجاد بصری‌سازی‌های سفارشی را فعال کنید. پایتون می‌تواند برای تحلیل آماری روی داده‌های مکانی استفاده شود، یا جاوا اسکریپت برای ساخت نقشه‌های وب تعاملی.
  • با API ها (Application Programming Interfaces) به خدمات آنلاین متصل شوید. این امکان می‌دهد داده‌های خارجی (مانند داده‌های آب و هوای زنده یا ترافیک در زمان واقعی) را مستقیماً در پروژه خود ادغام کنید. API ها مانند پل‌هایی هستند که سیستم‌های نرم‌افزاری را قادر به اتصال و ارتباط با یکدیگر می‌سازند. آنها به شما اجازه می‌دهند داده‌های خاصی را مستقیماً از یک ارائه‌دهنده درخواست کرده و آن را در قالبی ساختاریافته (معمولاً JSON یا XML) دریافت کنید. بسیاری از منابع داده GIS مدرن API ارائه می‌دهند که به‌روزرسانی خودکار داده‌ها را آسان‌تر می‌کند.
• استفاده از گردش‌کارهای بصری و ابزارهای ETL: اگر آماده غواصی کامل در اسکریپت‌نویسی نیستید، ابزارهایی مانند ModelBuilder در ArcGIS Pro و Model Designer در QGIS به شما اجازه می‌دهند وظایف را از طریق رابط کاربری کشیدن و رها کردن (drag-and-drop) خودکار کنید. اینها می‌توانند به عنوان گامی به سوی اسکریپت‌نویسی عمل کنند. همچنین، ابزارهای ETL (Extract, Transform, Load) مانند FME (Feature Manipulation Engine) می‌توانند فرآیند استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف به GIS را خودکار کنند، که مخصوصاً برای مدیریت مجموعه‌داده‌های بزرگ و پیچیده و کاهش خطا مفید است.
• درک بهترین شیوه‌ها (Understanding Best Practices): استفاده عاقلانه از خودکارسازی مهم است. پیروی از شیوه‌های خوب برنامه‌نویسی، اسکریپت‌های شما را کارآمدتر، سازگارتر و قابل نگهداری‌تر می‌کند. این شیوه‌ها شامل استفاده مجدد از کد، مدیریت خطاها (برنامه‌ریزی برای مسائل مورد انتظار و پیاده‌سازی ثبت خطا)، بهینه‌سازی عملکرد (مثلاً پردازش مجموعه‌داده‌های بزرگ در تکه‌ها/بخش‌ها برای جلوگیری از غلبه بر حافظه سیستم) و مستندسازی کار شماست.

به طور خلاصه، فصل ۱۸ بر توانمندی خودکارسازی GIS با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی، اسکریپت‌ها و ابزارهای گردش‌کار بصری تأکید دارد. این خودکارسازی نه تنها وظایف تکراری را ساده می‌کند، بلکه امکان تحلیل‌های پیشرفته‌تر، ادغام داده‌های زمان واقعی از طریق API ها، و افزایش کلی کارایی و دقت در کار GIS را فراهم می‌آورد. همچنین، بر اهمیت پیروی از بهترین شیوه‌ها برای اطمینان از اینکه اسکریپت‌ها و مدل‌ها قابل اعتماد و قابل مدیریت هستند، تأکید دارد.

فصل فصل ۱۹: GIS در سازمان‌ها و توسعه شغلی

بسیار عالی. بر اساس منابع ارائه شده و درخواست شما برای خلاصه فصل ۱۹، در اینجا خلاصه‌ای جامع از فصل ۱۹: GIS در سازمان‌ها و توسعه شغلی آورده شده است:

این فصل بر نقش GIS در تحول عملیات سازمانی، چالش‌های پیاده‌سازی آن، و همچنین راهنمایی‌هایی برای ساخت یک مسیر شغلی موفق در این زمینه تمرکز دارد. GIS ابزاری است که می‌تواند نحوه عملکرد سازمان‌ها، تصمیم‌گیری‌ها و دستیابی به اهدافشان را تغییر دهد. با این حال، موفقیت در ادغام GIS به چیزی بیش از نصب نرم‌افزار و استخدام تحلیلگر GIS نیاز دارد؛ بلکه نیازمند ارتباطات شفاف، همکاری و برنامه‌ریزی دقیق برای همسوسازی GIS با ساختار و اهداف سازمان است.

موضوعات کلیدی پوشش داده شده در این فصل عبارتند از:

1. تحول سازمان‌ها با GIS (Transforming Organizations with GIS):
   • GIS فراتر از نقشه‌کشی، نحوه فعالیت و تصمیم‌گیری سازمان‌ها را تغییر می‌دهد. ادغام GIS می‌تواند کارایی، همکاری و برنامه‌ریزی را بهبود بخشد.
   • برای دستیابی به این پیشرفت‌ها، باید نقش‌های GIS در سازمان خود را بشناسید و برنامه GIS را با نیازهای منحصربه‌فرد سازمان تطبیق دهید.
   • نقش‌ها و تعاملات GIS: GIS هم نحوه کار سازمان و هم نحوه همکاری تیم‌ها را متحول می‌کند.
     • تیم‌های داخلی شامل تحلیلگران GIS (حل‌کنندگان مسئله، ایجاد نقشه و مدل)، تکنسین‌های GIS (نگهداری داده، کنترل کیفیت)، توسعه‌دهندگان برنامه (ساخت ابزارهای سفارشی، برنامه‌ها) و تصمیم‌گیرندگان (قهرمانان تیم GIS که به خروجی‌ها برای تصمیم‌گیری متکی هستند) می‌باشند.
     • شرکای خارجی شامل ارائه‌دهندگان داده (منابع عمومی و خصوصی)، فروشندگان فناوری (شرکت‌های نرم‌افزاری GIS که راه‌حل‌های دسکتاپ و ابری ارائه می‌دهند)، و مشاوران و فریلنسرها (برای پروژه‌های کوتاه‌مدت یا تخصصی) هستند.
     • همکاری یکی از ابرقدرت‌های GIS است که شامل درک نقش‌های مختلف تیم‌ها، ایجاد ارتباط شفاف، تشویق به اشتراک‌گذاری داده‌ها و توافق بر اهداف پروژه است.
   • تطبیق GIS با نیازهای سازمانی: هیچ دو سازمانی به یک شکل از GIS استفاده نمی‌کنند. GIS باید متناسب با اهداف و گردش‌کارهای سازمان طراحی شود. بهترین روش‌ها شامل:
     • درک گردش‌کارها (شناسایی جایی که GIS ارزش اضافه می‌کند).
     • تمرکز بر مخاطب (همسو کردن محصولات GIS با اهداف مخاطب).
     • آگاهی از ملاحظات اخلاقی (حریم خصوصی، شفافیت، انطباق با استانداردها).
     • به‌روز ماندن در زمینه مقیاس‌پذیری و نوآوری (استفاده از پلتفرم‌های ابری، داشبوردهای زمان واقعی، ادغام با IoT و یادگیری ماشین).
   • تطبیق GIS برای سازمان‌های کوچک: سازمان‌های کوچک نیز می‌توانند به طور مؤثر از GIS استفاده کنند، حتی با بودجه و منابع محدود. این شامل شروع با ابزارهای رایگان یا کم‌هزینه مانند QGIS یا پلتفرم‌های ابری، همکاری با شرکا (دانشگاه‌ها، سازمان‌های غیرانتفاعی، دولتی)، تمرکز بر موفقیت‌های کوچک برای جلب حمایت مدیریت و استفاده از داده‌های باز است.
2. طراحی و پیاده‌سازی GIS در سازمان (Designing and Implementing GIS in Your Organization):
   • فرهنگ، ساختار، اهداف و گردش‌کارهای منحصربه‌فرد هر سازمان بر چگونگی استفاده مؤثر از GIS و ادغام آن در گردش‌کارهای موجود تأثیر می‌گذارند.
   • همسوسازی GIS با اهداف سازمانی: GIS نباید در انزوا باقی بماند. باید اطمینان حاصل شود که گردش‌کارهای GIS با اهداف سازمان همسو هستند. این شامل درک ساختار سازمانی، تعریف واضح اهداف (مشخص، قابل اندازه‌گیری)، ترویج اشتراک‌گذاری داده‌ها بین بخش‌ها و اولویت‌بندی آموزش (هم اصول جغرافیایی و هم فناوری GIS) است. درگیر کردن همه ذینفعان از ابتدا و به‌روز نگه داشتن تیم‌های داخلی بسیار مهم است.
   • غلبه بر چالش‌های پیاده‌سازی: وارد کردن هر فناوری جدیدی به سازمان تغییراتی در نحوه کار ایجاد می‌کند و با چالش‌هایی همراه است. این چالش‌ها شامل مدیریت مقاومت سازمانی در برابر تغییر (شروع با پروژه‌های آزمایشی کوچک برای نشان دادن موفقیت)، تطبیق گردش‌کارها (ارائه راهنمایی و آموزش شفاف)، اطمینان از امنیت داده‌ها (همکاری با تیم IT، ایجاد پروتکل‌ها) و تخصیص منابع (بودجه برای پرسنل، آموزش و زیرساخت) است.
   • مدیریت مشکلات مرتبط با افراد: موفقیت GIS به شدت به افراد درگیر بستگی دارد. چالش‌های رایج مرتبط با افراد شامل عدم حمایت رهبری (نمایش منظم ارزش GIS)، اهداف نامشخص (تمرکز بر پشتیبانی از سازمان و مشتریان)، آموزش و پشتیبانی ناکافی (آموزش متناسب، مستندسازی فرآیندها)، عدم همکاری و جنگ قدرت (ارتباط، استانداردهای داده، اهداف مشترک، گروه کاربری GIS)، مقاومت در برابر تغییر (درگیر کردن زودهنگام کارکنان، آموزش، نشان دادن مزایا) و اتکای بیش از حد به متخصصان (آموزش متقابل).
   • برنامه‌ریزی برای ادغام: اصول کن ایسیون (Ken Eason) برای معرفی فناوری جدید، هنوز بسیار مرتبط هستند. این اصول شامل خدمت به نیازهای سازمان، توانمندسازی کارکنان، برنامه‌ریزی برای تغییر، تبدیل کارکنان به ذینفعان، تمرکز بر اهداف و حل مسئله، ترویج همکاری، اولویت‌بندی رفاه کارکنان، سرمایه‌گذاری در آموزش (از جمله مدیران)، برنامه‌ریزی برای رشد و همسوسازی با فرآیندهای موجود است. بازبینی منظم استراتژی GIS برای همسو ماندن با اهداف سازمانی ضروری است.
3. ساخت یک مسیر شغلی در GIS (Building a Career in GIS):
   • مسیر شغلی در GIS امکانات بی‌پایانی را برای کشف، تحلیل و حل چالش‌های مکانی در صنایع مختلف ارائه می‌دهد. موفقیت در این زمینه به درک الزامات، تعهد به یادگیری مستمر و ایجاد روابط حرفه‌ای قوی بستگی دارد.
   • درک الزامات موفقیت: برای موفقیت در صنعت GIS، به پایه قوی از آموزش و مهارت نیاز دارید. اکثر متخصصان با مدرک کارشناسی در جغرافیا، GIS، علوم محیط زیست یا رشته‌های مرتبط شروع می‌کنند. علاوه بر تحصیلات، ترکیبی از مهارت‌های عملی و توانایی‌ها به شما کمک می‌کند برجسته شوید.
   • دسته‌های مهارت‌های مورد نیاز:
     • تخصص فنی: تسلط بر نرم‌افزارهای GIS مانند ArcGIS Pro و QGIS. تجربه با زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون یا R یک مزیت بزرگ است، و حتی درک اصول اولیه برای خودکارسازی وظایف، جستجو و تحلیل ضروری است.
     • اصول بنیادین مکانی: درک قوی از انواع داده‌های مکانی، پروجکشن‌ها و سیستم‌های مختصات. تجربه عملی با جمع‌آوری و پردازش داده‌های GPS نیز ارزشمند است.
     • مهارت‌های ارتباطی: ارتباط واضح، چه کتبی و چه شفاهی، برای ارائه تحلیل‌های پیچیده به مخاطبان غیرفنی یا همکاری با تیم‌ها ضروری است.
     • مهارت‌های نرم: مهارت‌هایی مانند مدیریت پروژه، توجه به جزئیات و همکاری تیمی برای موفقیت در GIS حیاتی هستند.
   • توصیه می‌شود یک پورتفولیوی GIS ایجاد کنید تا مهارت‌های خود را به نمایش بگذارید.
   • یادگیری و رشد مستمر: حوزه GIS دائماً در حال تکامل است و شما نیز باید همینطور باشید. استراتژی‌های رشد شامل:
     • آزمایش با ابزارها و فناوری‌های جدید (تمرین عملی بهترین معلم است، استفاده از جعبه ابزار نرم‌افزار، داده‌های نمونه، پروژه‌های شهروند علمی، چالش‌های نقشه‌کشی مانند #30DayMapChallenge).
     • گذراندن دوره‌های آنلاین (منابع رایگان مانند Esri MOOCs، QGIS Training Manual، Coursera).
     • دنبال کردن روندهای صنعت (حضور در کنفرانس‌ها و وبینارها، عضویت در خبرنامه‌ها، گوش دادن به پادکست‌ها).
   • شبکه‌سازی و رشد حرفه‌ای: ارتباطات در GIS اهمیت دارد. شبکه‌سازی درها را به فرصت‌های جدید باز می‌کند.
     • عضویت در سازمان‌های حرفه‌ای (مانند GPN، ASPRS، NaCIS، و سازمان‌های تخصصی‌تر مانند Women in GIS). این سازمان‌ها دروازه‌هایی به سوی افراد و ابزارها هستند.
     • اخذ گواهینامه حرفه‌ای: گواهینامه GIS Professional (GISP) که توسط GIS Certification Institute (GISCI) ارائه می‌شود، معتبرترین گواهینامه حرفه‌ای در GIS است. اخذ GISP تجربه و تخصص شما را ثابت می‌کند و نشان‌دهنده تعهد به حرفه است. فرآیند آن منعطف است. دارندگان GISP به رعایت یک قانون اخلاقی متعهد می‌شوند.
     • اخذ گواهینامه فنی: گواهینامه‌های فنی مانند گواهینامه‌های ArcGIS از Esri یا ASPRS تخصص شما را در ابزارهای خاص نشان می‌دهند.
     • حضور در کنفرانس‌ها و رویدادها (فرصت‌های عالی برای یادگیری، نمایش کار و شبکه‌سازی).
     • خدمت به جامعه و داوطلب شدن (مانند GISCorps، مهارت‌ها را تقویت می‌کند، به پروژه‌های معنادار کمک می‌کند، ارتباط ایجاد می‌کند، و در رزومه عالی به نظر می‌رسد).
   • کاوش در مسیرهای شغلی GIS: حوزه GIS به اندازه داده‌هایی که تحلیل می‌کند متنوع است و متخصصان GIS تقریباً در هر صنعتی کار می‌کنند. شناخت مسیرهای شغلی مختلف به شما کمک می‌کند تا تحصیلات خود را متمرکز کنید. حوزه‌های اصلی شامل:
     • دولت (بخش عمومی): GIS ستون فقرات عملیات دولتی است (برنامه‌ریزان شهری، تیم‌های واکنش اضطراری، بخش‌های حمل و نقل).
     • علوم محیط زیست و حفاظت: GIS نقش بزرگی در نظارت بر اکوسیستم‌ها، مدیریت منابع طبیعی و حفاظت از تنوع زیستی دارد (پیگیری گونه‌های در معرض خطر، ارزیابی تغییرات اقلیمی، برنامه‌ریزی توسعه پایدار، شرکت‌های مشاوره، سازمان‌های غیرانتفاعی، دولتی).
     • برنامه‌ریزی شهری و زیرساخت: GIS به برنامه‌ریزان شهری کمک می‌کند تا نحوه رشد و عملکرد شهرها را شکل دهند (طراحی سیستم‌های حمل و نقل عمومی، برنامه‌ریزی تأسیسات).
     • تجارت و لجستیک: شرکت‌ها به‌طور فزاینده‌ای برای کسب مزیت رقابتی به GIS متکی هستند (تحلیل مشتریان برای مکان‌یابی فروشگاه، بهینه‌سازی مسیرهای تحویل، تحلیل مکانی برای کمپین‌های بازاریابی).
     • فناوری و توسعه نرم‌افزار: اگر به برنامه‌نویسی علاقه دارید، می‌توانید در این حوزه فعالیت کنید (ساخت برنامه‌های نقشه‌برداری، طراحی پایگاه‌های داده مکانی، نوآوری ابزارهای مکانی).
     • آکادمیک و پژوهش: اگر به تدریس یا پیشبرد دانش GIS علاقه دارید (توسعه تکنیک‌های تحلیل مکانی جدید، راهنمایی نسل بعدی).
   • این لیست جامع نیست؛ GIS تقریباً در هر جایی یافت می‌شود. کلید موفقیت یافتن حوزه‌ای است که برای شما جذاب است.

این فصل بر این ایده تأکید دارد که GIS یک سیستم جامع است که برای موفقیت به همسویی فناوری، داده‌ها و افراد در یک زمینه سازمانی نیاز دارد و همچنین فرصت‌های شغلی متنوعی را برای افراد علاقه‌مند فراهم می‌کند.

فصل 20: ده گزینه نرم‌افزار سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS)

بر اساس اطلاعات موجود در منابع، خلاصه‌ای از فصل 20 با عنوان “ده گزینه نرم‌افزار GIS” به شرح زیر است:

این فصل بر معرفی ده گزینه نرم‌افزار سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) تمرکز دارد. هدف این است که به شما کمک کند راه‌حل GIS مناسبی را پیدا کنید که با نیازها و بودجه شما سازگار باشد.

منابع نشان می‌دهند که نرم‌افزار GIS از زمان پیدایش آن در دهه 1960 راه درازی پیموده است. امروزه، GIS در همه جا یافت می‌شود و برای کاربردهای متنوعی استفاده می‌شود.

انتخاب نرم‌افزار GIS مناسب می‌تواند چالش برانگیز باشد، اما این موضوع به اهداف، تخصص فنی و بودجه شما بستگی دارد. این فصل شما را با برخی از پرکاربردترین پلتفرم‌های GIS آشنا می‌کند و ویژگی‌های منحصربه‌فرد آن‌ها را بررسی می‌کند. منابع همچنین پیشنهاد می‌کنند که آموزش‌ها و منابع جامعه کاربری نرم‌افزار انتخابی خود را بررسی کنید، زیرا یادگیری ابزارها به اندازه حل مسائل با آن‌ها اهمیت دارد.

منابع به تفصیل ۹ مورد از ده گزینه نرم‌افزاری را شرح می‌دهند:

• ArcGIS Pro: یک پلتفرم جامع GIS که توسط Esri توسعه یافته است. این نرم‌افزار ابزارهای پیشرفته‌ای برای نقشه‌کشی، تحلیل فضایی و مدل‌سازی سه‌بعدی ارائه می‌دهد و برای محیط‌های سازمانی که نیاز به تحلیل‌های پیچیده و یکپارچه‌سازی داده دارند، بسیار مفید است. با این حال، گران است و منحنی یادگیری بالایی دارد.
• QGIS: یک نرم‌افزار GIS منبع باز (Open-source) که ابزارهایی برای ایجاد نقشه، تحلیل داده‌های فضایی و مدیریت پایگاه‌های داده فضایی ارائه می‌دهد. این نرم‌افزار بسیار قابل تنظیم است و با فرمت‌های مختلف داده سازگار است. QGIS برای دانشجویان، محققان یا سازمان‌های کوچک که به دنبال ابزاری مقرون به صرفه هستند، انتخاب خوبی است. محدودیت‌های آن شامل وابستگی به پشتیبانی جامعه کاربری و عملکرد کندتر با مجموعه داده‌های بسیار بزرگ است.
• MapInfo Pro: نرم‌افزار GIS که توسط Precisely ارائه می‌شود و معمولاً در تجارت و بازاریابی برای نقشه‌کشی و تحلیل فضایی استفاده می‌شود. دارای رابط کاربری بصری است و از یکپارچه‌سازی قوی داده‌های جمعیتی و تجاری پشتیبانی می‌کند. با این حال، نیاز به مجوز پولی دارد و فاقد برخی ابزارهای مدل‌سازی فضایی پیشرفته‌تر است.
• GRASS GIS: نرم‌افزار منبع باز محبوب برای مدل‌سازی فضایی پیشرفته و تحلیل محیطی. ابزارهای گسترده‌ای برای مدیریت و تحلیل داده‌های فضایی، پردازش تصویر و مدل‌سازی فضایی ارائه می‌دهد. بهترین کاربرد آن در تحقیقات و علوم محیطی است. رابط کاربری آن نسبت به سایر نرم‌افزارها کمتر بصری است و نیاز به وارد کردن داده‌ها به فرمت بومی خود دارد که می‌تواند زمان‌بر باشد.
• Google Earth Engine: ابزاری مبتنی بر ابر که برای تحلیل داده‌های ماهواره‌ای در مقیاس بزرگ طراحی شده است. این ابزار برای پروژه‌هایی که شامل مجموعه داده‌های ژئوفضایی عظیم و تحلیل‌های محاسباتی فشرده هستند، عالی است.
• GeoServer: یک نرم‌افزار سرور منبع باز که برای انتشار نقشه‌ها و اشتراک‌گذاری داده‌های ژئوفضایی با استفاده از خدمات وب استاندارد طراحی شده است. برای سازمان‌ها یا تیم‌هایی که قصد دارند داده‌های ژئوفضایی را آنلاین به اشتراک بگذارند، مفید است.
• ERDAS IMAGINE: نرم‌افزاری قوی که برای پردازش تصویر ماهواره‌ای و سنجش از دور استفاده می‌شود. دارای قابلیت‌های پیشرفته‌ای برای طبقه‌بندی تصویر، تحلیل طیفی و تولید محصولات مشتق شده است. این نرم‌افزار برای کارشناسان سنجش از دور بهترین است. اما گران است و منحنی یادگیری پیچیده‌ای دارد.
• Global Mapper: ابزار GIS با رابط کاربری کاربرپسند که به دلیل پشتیبانی از تحلیل عوارض، پردازش LiDAR و فرمت‌های مختلف داده شناخته شده است. برای کسب‌وکارهای کوچک، کاربران میدانی یا هر کسی که به ابزارهای مقرون به صرفه و همه کاره برای نقشه‌کشی و تحلیل عوارض نیاز دارد، عالی است. با این حال، مجموعه ابزارهای آن نسبت به ArcGIS Pro و QGIS محدودتر است و پایگاه کاربری کوچک‌تری دارد.
• OpenCities Map: ابزار GIS که برای برنامه‌ریزی، طراحی و مدیریت زیرساخت‌ها طراحی شده و معمولاً توسط شرکت‌های آب و برق، برنامه‌ریزان شهری و مدیران زیرساخت استفاده می‌شود. قابلیت‌های تحلیل ژئوفضایی پیشرفته‌ای متناسب با نیازهای زیرساخت ارائه می‌دهد.

منابع موجود جزئیات مربوط به AutoCAD Map 3D Toolset را ارائه نمی‌دهند، اگرچه در فهرست مطالب ذکر شده است.

خلاصه فصل 22

خلاصه‌ای از فصل ۲۲ با عنوان “ده روند GIS که باید مراقب آنها بود” از منابع ارائه شده به شرح زیر است:

پیشرفت‌های تکنولوژی مانند گوشی‌های هوشمند، شبکه‌های 5G، دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT) و هوش مصنوعی (AI) تاثیر عمیقی بر GIS و نحوه تعامل ما با داده‌های مکانی گذاشته‌اند. پیش‌بینی دقیق آینده دشوار است، اما منابع ده روند GIS را که ارزش پیگیری دارند، بیان می‌کنند که می‌توانند ابزارها، داده‌ها و نحوه حل مسائل در سال‌های آینده را شکل دهند.

این ده روند عبارتند از:

• ادغام هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در GIS. GeoAI ترکیبی از GIS و روش‌های محاسباتی پیشرفته مانند یادگیری عمیق و تحلیل پیش‌بینی‌کننده است که برای تحلیل و تفسیر داده‌های مکانی استفاده می‌شود. این روش‌ها به کشف الگوها و روابطی که ممکن است با روش‌های سنتی آشکار نباشند، کمک می‌کنند. با آموزش مدل‌ها با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای، داده‌های حسگر و مجموعه‌داده‌های مکانی، GeoAI می‌تواند تغییرات پوشش زمین را تشخیص دهد، آسیب‌های زیرساختی پس از بلایا را شناسایی کند، یا حتی لایه‌های داده مکانی با دقت بالا را از منابع بدون ساختار تولید کند. GeoAI دیگر یک مفهوم آینده‌نگر نیست و در نرم‌افزارهایی مانند ArcGIS Suite (توسط Esri)، QGIS (از طریق افزونه‌هایی مانند Semi-Automatic Classification Plugin) و Google Earth Engine ادغام شده است.
• GIS سه‌بعدی و واقعیت افزوده/مجازی (AR/VR). این روند فراتر از نقشه‌های مسطح است و به شما امکان می‌دهد مدل‌های ارتفاعی را کشف کنید، انیمیشن‌های پروازی ایجاد کنید و حتی دوقلوهای دیجیتالی (ماکت‌های مجازی از شهرها، ساختمان‌ها یا محیط‌های کامل که با داده‌های دنیای واقعی به‌روز می‌شوند) بسازید. این فناوری‌ها برای تجسم افق شهری آینده قبل از ساخت و ساز، و شبیه‌سازی سناریوهای بلایا توسط امدادگران اضطراری استفاده می‌شوند. ابزارهایی مانند Unity و Esri’s CityEngine مدل‌های سه‌بعدی دقیق و تجربیات AR/VR تعاملی را امکان‌پذیر می‌سازند. GIS سه‌بعدی داده‌بر و نیازمند قدرت محاسباتی قابل توجه است.
• GIS مبتنی بر ابر و راه‌حل‌های نرم‌افزار به‌عنوان سرویس (SaaS). GIS ابری با امکان دسترسی، ذخیره‌سازی و مدیریت بی‌درنگ مجموعه‌داده‌های عظیم در سراسر جهان، انقلابی در این زمینه ایجاد کرده است. پلتفرم‌های ابری مانند Google Cloud، Microsoft Azure و Amazon Web Services (AWS) از ذخیره‌سازی مقادیر عظیمی از داده‌های مکانی پشتیبانی می‌کنند. این امر GIS را مقیاس‌پذیرتر و قابل دسترس‌تر کرده است. با این حال، این روند نیازمند اتصال اینترنت قابل اعتماد است و راه‌حل‌های SaaS معمولاً بر مدل‌های اشتراکی عمل می‌کنند. همکاری در فضای ابری ابزارهای قدرتمندی را در دسترس افراد بیشتری قرار می‌دهد.
• گسترش قابلیت‌های سنجش از دور. سنجش از دور داده‌های با وضوح بالا را ارائه می‌دهد که برای پایش تغییرات محیطی، کاربری اراضی و توسعه شهری ضروری هستند. پلتفرم‌هایی مانند Copernicus Data Space Ecosystem (که در فصل ۲۱ ذکر شده) و Sentinel Hub تصاویر و ابزارهای رایگان را ارائه می‌دهند. این دسترسی رایگان آزمایش با داده‌های سنجش از دور را با بودجه محدود آسان‌تر می‌کند.
• تکامل حریم خصوصی داده‌های مکانی و اخلاق. با افزایش فراگیری داده‌های مکانی، نگرانی‌ها در مورد حریم خصوصی و استفاده اخلاقی نیز افزایش می‌یابند. داده‌های موقعیت مکانی جمع‌آوری شده توسط برنامه‌های تلفن همراه می‌توانند جزئیات شخصی حساس را فاش کنند و مجموعه‌داده‌های ناامن می‌توانند کاربران را در معرض کلاهبرداری و نظارت قرار دهند. این مسائل گسترده‌تر به نحوه استفاده دولت‌ها و سازمان‌ها از موقعیت مکانی برای تصمیم‌گیری نیز مربوط می‌شوند. رسیدگی اخلاقی به داده‌ها در حال تبدیل شدن به یک عامل مهم در تامین مالی و مشارکت‌ها است، بنابراین باید در کار شما اولویت باشد. همچنین اطمینان از انطباق با استانداردهای قانونی و ترویج شفافیت در سیاست‌ها و شیوه‌های GIS مهم است.
• رشد GIS و داده‌های متن باز. پلتفرم‌های GIS متن باز مانند QGIS و طرح‌های داده باز مانند OpenStreetMap دسترسی به GIS را برای دانشجویان، سازمان‌های کوچک و هر کسی که بودجه محدودی دارد، آسان‌تر کرده‌اند. ابزارهای متن باز با امکانات قابل تنظیم، کاربران را توانمند می‌سازند و طرح‌های داده باز دسترسی رایگان به مجموعه‌داده‌های مکانی را فراهم می‌آورند. این رشد، زمین بازی را برای بسیاری هموار کرده است. GRASS GIS و GeoServer نیز نمونه‌های دیگری از ابزارهای متن باز ذکر شده‌اند. GeoPackage یک استاندارد باز و کارآمد برای تبادل داده است.
• دوقلوهای دیجیتالی مکانی. اینها ماکت‌های مجازی دقیق از سیستم‌های زیرساختی یا محله‌ها هستند که با داده‌های دنیای واقعی به‌روزرسانی می‌شوند. این فناوری برای تجسم افق شهری آینده و شبیه‌سازی سناریوها کاربرد دارد. ایجاد دوقلوهای دیجیتالی پویا می‌تواند نیازمند قدرت محاسباتی، فضای ذخیره‌سازی و تخصص قابل توجهی باشد. توصیه می‌شود برای شروع، یک سیستم زیرساختی یا محله خاص را مدل‌سازی کرده و سپس مقیاس را برای مناطق بزرگ‌تر افزایش دهید.
• پیشرفت در خدمات مبتنی بر مکان (LBS). این روند به عنوان یکی از ده روند ذکر شده است، اما در بخش‌های ارائه شده از فصل ۲۲ جزئیات بیشتری درباره آن نیامده است. با این حال، منابع به فناوری GPS اشاره می‌کنند که موقعیت‌یابی دقیق را فراهم می‌کند و انقلاب در مسیریابی و تحلیل مکانی در GIS را باعث شده است. کاربردهای روزمره مانند یافتن تلفن همراه و مسیریابی به رستوران به این خدمات مربوط می‌شوند.
• علم شهروندی و جمع‌سپاری (Crowdsourcing). این روند به عنوان یکی از ده روند ذکر شده است، اما در بخش‌های ارائه شده از فصل ۲۲ جزئیات بیشتری درباره آن نیامده است. OpenStreetMap به عنوان یک منبع داده ذکر شده است که نمونه‌ای از پروژه‌های جمع‌سپاری شده است.
• آموزش مکانی و توسعه نیروی کار. با ادامه رشد GIS، تقاضا برای متخصصان ماهر افزایش می‌یابد. آموزش مکانی از طریق برنامه‌های دانشگاهی تا آموزش‌های آنلاین در حال گسترش است تا نیازهای صنعت را برآورده سازد. گواهینامه‌هایی مانند GIS Professional (GISP) از GIS Certification Institute (GISCI) یا گواهینامه‌های فنی Esri، همراه با تجربه واقعی پروژه، می‌توانند به شما در رقابت برتری دهند. فناوری‌های GIS به سرعت در حال تکامل هستند، بنابراین یادگیری مادام‌العمر بخشی مهم از برنامه شغلی شماست. منابعی مانند Esri Academy و OpenGeoHub برای آموزش در دسترس هستند. همچنین آموزش‌های رایگانی در QGIS Training Manual و Esri برای کسب تجربه عملی با مجموعه‌داده‌های واقعی وجود دارد. اطلاعات بیشتر در مورد ساخت یک شغل در GIS در فصل ۱۹ آمده است.

متن سخنرانی دکتر سعید جوی زاده

متن سخنرانی: آشنایی با سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS)

(مدت زمان تخمینی: ۳ ساعت)

بخش اول: GIS: جغرافیا در اوج (حدود ۴۵ دقیقه)

مقدمه (۵ دقیقه) صبح بخیر/عصر بخیر خانم‌ها و آقایان. از حضور شما در این نشست هیجان‌انگیز در مورد سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی، یا به اختصار GIS، بسیار خوشحالم. منابع ما [۶] اشاره می‌کنند که هر چیزی که روزمره تجربه می‌کنید، در جایی در فضای جغرافیایی اتفاق می‌افتد [۳۱]. به همین دلیل است که می‌توانید دنیای خود و تجربه‌هایتان را روی نقشه‌ها نشان دهید [۳۱].

بسیاری از مردم نام GPS (سیستم موقعیت‌یاب جهانی) را شنیده‌اند و ممکن است فکر کنند که GIS همان GPS است [۳۰]. منابع ما این نکته را روشن می‌کنند که در واقع، GPS فقط بخشی از GIS است [۳۰]. GIS یک مفهوم بسیار گسترده‌تر و قدرتمندتر است [۶].

درک قدرت GIS (۱۰ دقیقه) GIS چیزی فراتر از نقشه‌های ساده است. منابع ما GIS را به عنوان “جغرافیا در اوج” توصیف می‌کنند [۲]. این یک سیستم قدرتمند است که به ما امکان می‌دهد دنیای خود را با استفاده از نقشه‌ها نمایش دهیم و تجربه‌هایمان را در آن ثبت کنیم [۳۱]. این سیستم در طول زمان تکامل یافته است [۶]. از ردیابی کاربری اراضی به علم داده‌های مکانی [۶] تبدیل شده است. GIS به ما اجازه می‌دهد که داده‌ها را به اقدام تبدیل کنیم [۶]، به این معنی که می‌توانیم از اطلاعات جغرافیایی برای گرفتن تصمیمات آگاهانه و انجام کارها استفاده کنیم. همچنین امکان همکاری در فضای ابری را فراهم می‌کند [۶].

مفاهیم اصلی GIS (۱۵ دقیقه) برای درک GIS، باید با مفاهیم اصلی آن آشنا شوید [۲, ۳۱]. یکی از راه‌های آسان برای دسته‌بندی نقشه‌ها، جدا کردن آن‌ها به سه گروه اصلی است [۳۳]:

• نقشه‌های مرجع (Reference Maps): این نقشه‌ها اغلب در مقیاس کوچکی ایجاد می‌شوند و برای GIS چندان مفید نیستند، اما حتی آن‌ها نیز در مقیاس‌های مختلفی وجود دارند [۳۶].
• نقشه‌های موضوعی (Thematic Maps): این نقشه‌ها برای آشکار کردن جنبه‌های خاصی از جغرافیا یا فعالیت‌های انسانی طراحی شده‌اند [۴۲]. کاوش در GIS دنیایی از این نقشه‌های موضوعی را باز می‌کند [۴۲]. نقشه‌های موضوعی نیز در مقیاس‌های مختلفی ارائه می‌شوند [۳۶].
• نقشه‌های توپوگرافی (Topographic Maps): منابع ما به نقشه‌های توپوگرافی به عنوان یکی از سه نوع اصلی نقشه اشاره می‌کنند [۳۳]. این نقشه‌ها معمولاً با استفاده از خطوط کانتور برای نشان دادن تغییر ارتفاع استفاده می‌شوند [۳۵].

مقیاس نقشه و اهمیت آن (۱۰ دقیقه) مقیاس نقشه تعیین می‌کند که نقشه شما چه مقدار جزئیات می‌تواند داشته باشد [۳۷]. هرچه مقیاس نقشه بزرگتر باشد، منطقه کمتری پوشش داده می‌شود و جزئیات بیشتر است [۳۶]. نقشه‌های با مقیاس بزرگتر به طور کلی برای فعالیت‌های GIS شما بهتر هستند زیرا بیشترین جزئیات را ارائه می‌دهند [۳۶].

منابع ما توضیح می‌دهند که می‌توانید مقیاس نقشه را با یک نوار گرافیکی و کسری که رابطه بین اندازه نقشه (صورت کسر) و اندازه زمین (مخرج کسر) را نشان می‌دهد، پیدا کنید [۳۷]. با این رویکرد ریاضی، هرچه کسر کوچکتر باشد (با صورت کوچک و مخرج بزرگ)، مقیاس کوچکتر است [۳۷]. هرچه مقیاس نقشه کوچکتر باشد، نقشه منطقه بزرگتری از زمین را نشان می‌دهد [۳۷]. هم نقشه‌ساز و هم خواننده نقشه باید مقیاس نقشه را درک کنند تا بتوانند به درستی نقشه را بسازند و بخوانند [۳۸].

صاف کردن زمین و سیستم‌های مختصات (۵ دقیقه) همانطور که منابع ما اشاره می‌کنند [۳۸]، به جز اعضای انجمن زمین تخت، همه می‌پذیرند که زمین تقریباً کروی است. این شکل کروی اشکالات عمده‌ای برای نقشه‌ساز ایجاد می‌کند [۳۸]. طرح‌ریزی سطح زمین بر روی یک صفحه همیشه منجر به نوعی اعوجاج می‌شود [۳۸].

برای اندازه‌گیری و نقشه‌برداری از زمین، دانشمندان ژئودزی مدل‌های ریاضی از سطح زمین به نام ژئوئید (geoid) و الپسوئید (ellipsoid) توسعه داده‌اند [۳۹]. الپسوئید، دیتوم (datum) و CRS جغرافیایی (سیستم مختصات مرجع جغرافیایی) مدل سه بعدی زمین را تعریف می‌کنند [۴۰]. دستگاه‌های GPS از این مدل سه بعدی برای تعیین مکان اشیاء استفاده می‌کنند [۴۰].

منابع ما به سه خانواده طرح‌های نقشه رایج اشاره می‌کنند: استوانه‌ای (cylindrical)، مخروطی (conic) و صفحه‌ای (planar) یا آزیموتال (azimuthal) [۴۱]. هیچ طرح نقشه‌ای نمی‌تواند هر چهار ویژگی (مساحت، فاصله، شکل و جهت) را همزمان حفظ کند [۴۱]. این قطعیت – که اعوجاج اجتناب‌ناپذیر است – انتخاب طرح نقشه مناسب را برای اطمینان از اندازه‌گیری‌های دقیق و به حداقل رساندن اعوجاج ضروری می‌کند [۴۱]. استفاده از طرح اشتباه می‌تواند منجر به خطاهای جدی شود [۴۱].

بخش دوم: جغرافیا دیجیتال می‌شود (حدود ۵۵ دقیقه)

کمک به کامپیوترها برای خواندن نقشه‌ها (۵ دقیقه) منابع ما اشاره می‌کنند که نقشه‌ها بیش از تصاویر ثابت هستند؛ آن‌ها داستان‌هایی هستند که منتظر کشف شدن هستند [۴۲]. برای اینکه کامپیوترها بتوانند این نقشه‌ها و داستان‌ها را درک کنند، ما به مدل‌های مفهومی نیاز داریم [۱۰].

مدل‌های داده جغرافیایی: رستری در مقابل وکتور (۲۰ دقیقه) دو مدل داده اصلی برای نمایش اطلاعات جغرافیایی در GIS وجود دارد: رستری (Raster) و وکتور (Vector) [۳, ۱۰]. درک این مدل‌ها برای کار با GIS حیاتی است [۶۷].

• داده‌های رستری (Raster Data):
  • منابع ما داده‌های رستری را با شبکه‌ای از سلول‌ها یا پیکسل‌ها تعریف می‌کنند [۳۲, ۴۱]. ساده‌ترین راه برای درک نوع داده رستری، فکر کردن به یک عکس است [۳۲]. عکس مانند موزاییکی از کاشی‌های رنگی کوچک به نام پیکسل است [۳۲].
  • در داده‌های رستری، نقاط با یک سلول واحد در شبکه نشان داده می‌شوند [۴۹, ۵۴]. خطوط به صورت رشته‌هایی از سلول‌های شبکه متصل ظاهر می‌شوند که مسیر خط را دنبال می‌کنند [۵۰, ۵۵]. مناطق (چندضلعی‌ها) توسط گروهی از سلول‌های شبکه همجوار نشان داده می‌شوند که شکل آن را تشکیل می‌دهند [۵۱, ۵۵]. سطوح (حجم‌ها) با استفاده از گروهی از سلول‌ها نشان داده می‌شوند که هر سلول دارای مقداری (مانند ارتفاع) برای آن مکان است [۵۱].
  • هر سلول در شبکه رستری حاوی یک قطعه از داده‌های سطح زمین است [۵۳]. هر ویژگی در یک سلول با یک مقدار واحد نشان داده می‌شود [۵۷]. این ساده‌سازی باعث از دست دادن جزئیات و دقت مکانی می‌شود، به خصوص برای نقاط و خطوط [۵۷]. اما در عوض، مدل‌های رستری راهی کارآمد و قدرتمند برای ذخیره، تجزیه و تحلیل و مدل‌سازی داده‌های جغرافیایی ارائه می‌دهند [۵۷].
  • یکی از مهمترین تصمیمات هنگام کار با داده‌های رستری، انتخاب وضوح سلول شبکه (اندازه هر سلول در واحدهای دنیای واقعی) است [۵۷]. سلول‌های شبکه کوچکتر جزئیات بیشتری را ارائه می‌دهند [۵۷].
  • شبکه‌های رستری اغلب با یک سیستم مختصات که از گوشه بالا سمت چپ یا پایین سمت چپ شروع می‌شود، سازماندهی می‌شوند [۵۸]. حرکت از یک سلول شبکه به سلول دیگر نشان‌دهنده فاصله و جهت در دنیای واقعی است [۵۸]. برای اینکه چندین شبکه با هم کار کنند، باید همه شبکه‌ها منطقه یکسانی را پوشش دهند، دقیقاً روی یکدیگر قرار گیرند (co-registered) و سلول‌های شبکه در هر لایه نقشه یک اندازه باشند [۵۹].
• داده‌های وکتور (Vector Data):
  • منابع ما داده‌های وکتور را در فصل ۹ بررسی می‌کنند [۳]. داده‌های وکتور از نقاط، خطوط و چندضلعی‌ها برای نمایش ویژگی‌های جغرافیایی استفاده می‌کنند [۶۷]. این مدل‌ها از هندسه برای نمایش دقیق ویژگی‌ها استفاده می‌کنند [۶۰].
  • نقاط مکان‌های خاصی را نشان می‌دهند، مانند برج‌های دیده‌بانی آتش‌نشانی یا چاه‌های آب [۴۹, ۶۷]. آن‌ها در دنیای واقعی هیچ طول یا عرضی ندارند (صفر بعدی) [۴۳, ۵۴].
  • خطوط ویژگی‌هایی مانند جاده‌ها، رودخانه‌ها یا خطوط لوله را نشان می‌دهند [۶۷]. آن‌ها یک بعدی هستند [۴۳, ۵۵]. منابع ما اشاره می‌کنند که در حالی که خطوط در زندگی واقعی ممکن است عرض داشته باشند (مانند بزرگراه‌های عریض)، داده‌های رستری آن‌ها را به رشته‌هایی از سلول‌های شبکه ساده می‌کنند [۵۰]. داده‌های وکتور نمایش دقیق‌تری را ارائه می‌دهند، به خصوص برای مسیرهای منحنی یا نامنظم [۷۶].
  • مناطق، که به آن‌ها چندضلعی نیز گفته می‌شود، فضاهای بزرگتر مانند مزارع، دریاچه‌ها یا مرزهای شهر را نشان می‌دهند [۵۱, ۵۲, ۶۷]. آن‌ها دو بعدی هستند [۴۳, ۵۵]. این اشکال با اتصال سه یا چند نقطه ایجاد می‌شوند که نقطه شروع و پایان برای تشکیل یک مرز بسته به هم می‌رسند [۵۲].
  • سطوح (حجم‌ها): نمایش سطوح در فرمت وکتور کمی دشوارتر از نقاط، خطوط یا چندضلعی‌ها است [۵۲]. برای این کار، GIS از روشی به نام شبکه نامنظم مثلث‌بندی شده (TIN) استفاده می‌کند [۵۲]. TIN یک سطح را به مثلث‌هایی می‌شکند که گوشه‌های هر مثلث (رأس‌ها) علاوه بر مختصات X و Y، مقدار ارتفاع (مقدار Z) نیز دارند [۵۲, ۶۱]. TIN در مدل‌سازی دقیق زمین، مانند نقشه‌برداری از ارتفاع در منطقه کوهستانی یا محاسبه شیب برای محل ساخت‌وساز بالقوه، برتری دارد [۵۲, ۶۱]. هر مثلث در TIN دارای شیب و جهت (جهت) ثابتی است [۶۱].

اضافه کردن هوش مکانی با توپولوژی (۵ دقیقه) مدل‌های وکتور می‌توانند با استفاده از توپولوژی، هوش مکانی بیشتری به GIS اضافه کنند [۱۲, ۶۰]. توپولوژی قوانین و روابط بین ویژگی‌های جغرافیایی را تعریف می‌کند [۶۰]. سه مؤلفه اصلی توپولوژی عبارتند از [۶۰]:

• اتصال (Connectivity): تضمین می‌کند که خطوط در جاهایی که باید به هم می‌رسند، مانند تقاطع‌ها [۶۰]. این به نرم‌افزار کمک می‌کند تا درک کند که جاده‌ها، خطوط لوله یا مسیرهای حمل و نقل کجا به هم متصل می‌شوند [۶۰].
• دربرگیری (Containment): تعیین می‌کند که یک ویژگی (مانند یک چندضلعی) چه چیزی را در بر می‌گیرد [۱۶, ۱۷۷].
• مجاورت (Adjacency): تشخیص می‌دهد که کدام ویژگی‌ها در کنار یکدیگر قرار دارند [۱۶, ۱۷۵].

فرمت‌های داده رایج و Shapefileها (۵ دقیقه) منابع ما به فرمت‌های داده رایج GIS مانند Shapefile، CSV و TIFF اشاره می‌کنند [۱۴]. Shapefileها برای تبادل آسان داده استفاده می‌شوند [۱۲, ۷۹] و شامل فایل‌های اصلی با پسوند .shp، .shx و .dbf هستند [۷۹].

مدل‌های داده پیشرفته: Geodatabaseها (۵ دقیقه) منابع ما Geodatabaseها را به عنوان یک مدل داده پیشرفته معرفی می‌کنند [۱۳۴]. Geodatabaseها داده‌ها را در قالب اشیاء سازماندهی می‌کنند [۱۳۴] و به عنوان فرمت پایگاه داده مکانی عمل می‌کنند [۱۳۴]. استفاده از Geodatabaseها می‌تواند به موفقیت پروژه‌های GIS کمک کند [۱۳۴].

بخش سوم: جمع‌آوری، شمارش و توصیف جغرافیا (حدود ۲۵ دقیقه)

جمع‌آوری داده‌های جغرافیایی (۱۰ دقیقه) جمع‌آوری داده‌های با کیفیت برای هر پروژه GIS حیاتی است [۱۳]. منابع ما بر اهمیت کیفیت داده تأکید دارند [۱۳]. عواملی وجود دارد که باید برای جمع‌آوری داده‌های با کیفیت بالا ارزیابی کنید [۱۳]. ابزارهای مختلفی برای جمع‌آوری داده وجود دارد:

• گیرنده GPS: می‌توانید با استفاده از گیرنده GPS داده‌ها را جمع‌آوری کنید [۱۳]. دستگاه‌های GPS از مدل سه بعدی زمین برای تعیین مکان استفاده می‌کنند [۴۰].
• دوربین‌های ماهواره‌ای (Remote Sensing): از سنجش از راه دور برای جمع‌آوری داده استفاده می‌شود [۱۳]. این شامل مقایسه سنجش از راه دور غیرفعال در مقابل فعال است [۱۳]. تصاویر سنجش از راه دور اغلب به صورت داده‌های رستری ذخیره می‌شوند [۶۵].
• Lidar (Light Detection and Ranging): ابزارهایی مانند لیدار داده‌های ارتفاع را با جزئیات فوق‌العاده ثبت می‌کنند و برای نقشه‌های توپوگرافی یا مدل‌سازی سیل عالی هستند [۸۳].

وارد کردن داده‌ها و Geocoding (۵ دقیقه) منابع ما به وارد کردن داده‌ها به GIS اشاره می‌کنند [۱۳]. یکی از روش‌های مهم، Geocoding داده‌ها است [۱۳۴]. این فرآیند داده‌های آدرسی را به مختصات مکانی (X و Y) تبدیل می‌کند [۱۳۴].

فراداده (Metadata) (۵ دقیقه) ساخت داده در مورد داده‌ها، که به آن فراداده می‌گویند، یک عمل خوب است [۱۴]. فراداده به بهترین دوست شما در GIS تبدیل می‌شود [۱۳۷] و شامل اطلاعاتی در مورد منبع داده، دقت، مقیاس و سایر جزئیات مهم است [۱۳۷]. فراداده برای اطمینان از درک شما از داده‌ها و قابلیت استفاده آن‌ها ضروری است [۱۳۷].

جستجو در داده‌ها (۵ دقیقه) می‌توانید ویژگی‌های جغرافیایی را در داده‌های رستری [۱۴۱] یا وکتور [۳] جستجو کنید. در داده‌های رستری، جستجو مانند فیلتر کردن عکس برای برجسته کردن جزئیات خاص است [۶۶]. می‌توانید از ابزارهای ساده برای یافتن، برجسته کردن و جداسازی قسمت‌هایی از داده‌های خود استفاده کنید [۶۶]. در داده‌های وکتور، می‌توانید با استفاده از ویژگی‌ها جستجو کنید [۱۴۲]. منابع ما همچنین ترکیب چندین روش جستجو را برای نتایج دقیق‌تر پیشنهاد می‌کنند [۱۴۲].

بخش چهارم: تحلیل الگوهای جغرافیایی (حدود ۶۰ دقیقه)

تحلیل‌های مکانی و اپراتورهای مکانی (۵ دقیقه) تحلیل مکانی به ما امکان می‌دهد داده‌های جغرافیایی را بررسی و تفسیر کنیم [۸۶]. اپراتورهای مکانی مانند “نزدیک” [۱۳۹] یا “در بر می‌گیرد” [۱۶] به ما اجازه می‌دهند روابط مکانی را در پرس‌وجوهای خود تعریف کنیم.

اندازه‌گیری فاصله (۲۰ دقیقه) اندازه‌گیری فاصله یک تحلیل مکانی اساسی است [۱۵]. روش‌های مختلفی برای اندازه‌گیری فاصله وجود دارد:

• اندازه‌گیری مطلق (Absolute Measurement):
  • مسیر کوتاه‌ترین خط مستقیم (Euclidean Distance): این روش که به آن فاصله اقلیدسی نیز می‌گویند، کوتاه‌ترین فاصله بین هر دو نقطه در یک خط مستقیم است [۱۵, ۷۱]. این روش فرض می‌کند که زمین صاف است [۷۱].
  • اندازه‌گیری در یک زمین کروی: برای فواصل طولانی‌تر، به ویژه در عرض قاره‌ها یا اقیانوس‌ها، GIS از فاصله دایره بزرگ (great circle distance) استفاده می‌کند که کوتاه‌ترین مسیر بین دو نقطه در یک کره است [۷۲].
  • اندازه‌گیری فاصله منهتن (Manhattan Distance): این روش فاصله را با جمع کردن بخش‌های افقی و عمودی سفر اندازه‌گیری می‌کند، مانند حرکت در خیابان‌های شبکه‌ای شهر [۱۵, ۷۴]. این فاصله واقعیت حرکت در شبکه شهر را بازتاب می‌دهد [۷۵].
  • محاسبه فاصله در طول شبکه‌ها: برای داده‌های رستری، این شامل ضرب تعداد سلول‌ها در اندازه آن‌ها برای مسیرهای ارتوگونال و استفاده از ریشه دوم ۲ برای مسیرهای مورب است [۷۳].
• اندازه‌گیری نسبی (Relative Measurements): اندازه‌گیری نسبی به شما کمک می‌کند روابط مکانی را بدون نیاز به اندازه‌گیری دقیق درک کنید [۱۶, ۷۶].
  • مجاورت و نزدیکی (Adjacency and Nearness): اینکه کدام ویژگی‌ها در کنار یکدیگر قرار دارند یا به هم نزدیک هستند [۱۶, ۱۷۵, ۱۷۶].
  • جدایی و ایزوله بودن (Separation and Isolation): درک اینکه ویژگی‌ها چقدر از هم دور هستند [۱۶, ۱۷۷].
  • دربرگیری و احاطه شدن (Containment and Surroundedness): اینکه یک ویژگی در داخل یا توسط دیگری احاطه شده است [۱۶, ۱۷۷].
• اندازه‌گیری فاصله عملکردی (Functional Distance): فاصله عملکردی واقعیت‌های حرکت را در نظر می‌گیرد و عواملی مانند زمان، هزینه، مصرف سوخت و حتی تلاش عاطفی را محاسبه می‌کند [۱۶, ۷۷]. عواملی که فاصله عملکردی را تعریف می‌کنند شامل مصرف سوخت و انرژی، هزینه، ناوبری در سطوح ناهمگن (ناهمسانگردی) و ترجیحات شخصی هستند [۷۷, ۷۸]. GIS امکان گنجاندن این عوامل ناملموس را با ترکیب داده‌های ذهنی یا کیفی با داده‌های سنتی فراهم می‌کند [۷۸]. سطوح اصطکاک (Friction surfaces) می‌توانند برای مدل‌سازی فاصله عملکردی ایجاد شوند [۷۹]. اصطکاک از ۰ (بدون اصطکاک) تا ۱۰ (غیرقابل عبور) متغیر است [۷۹].

کار با سطوح آماری و درون‌یابی (۲۰ دقیقه) سطوح، چه فیزیکی و چه انسانی، از سه مؤلفه اصلی تشکیل شده‌اند [۸۰]:

• مختصات X و Y: این مختصات مکان نقطه داده را روی نقشه مشخص می‌کنند [۸۰].
• مقدار Z: این عدد با نشان دادن مقدار ویژگی در آن مکان (مانند ارتفاع یا نرخ جرم) سطح را توصیف می‌کند [۸۰, ۸۱]. مقادیر Z می‌توانند ارتفاع، دما، سطح آلودگی یا حتی نرخ جرم را نشان دهند [۸۱].
• تغییرات مکانی (Spatial Variation): سطح با تغییر مقادیر Z در آن تغییر می‌کند و نقاط بالا (قله‌ها)، نقاط پایین (دره‌ها) و مناطق مسطح ایجاد می‌کند [۸۰].

سطوح پیوسته از نظر فنی دارای نقاط داده بی‌نهایت هستند [۸۲]. ابزارهای GIS سطح را نمونه‌برداری می‌کنند تا داده‌های کافی را برای تجزیه و تحلیل با درجه دقت قابل قبول جمع‌آوری کنند [۸۲, ۸۳]. منابع ما نکاتی را برای جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های سطح ارائه می‌دهند، از جمله استفاده از لیدار برای داده‌های ارتفاع و برنامه‌ریزی نمونه‌برداری با تمرکز بر مناطقی که تغییرات بیشتر رخ می‌دهد [۸۳, ۸۴].

درون‌یابی (Interpolation) روشی برای پیش‌بینی مقادیر در مکان‌هایی است که داده‌ای در آن‌ها ندارید [۱۷, ۸۳]. این بر اساس مفهوم اصلی توبلر است که “همه چیز به هم مرتبط است، اما چیزهای نزدیکتر به هم مرتبط‌تر از چیزهای دورتر هستند” [۸۶].

• درون‌یابی خطی (Linear Interpolation): مقادیر را با فرض تغییر خطی بین نقاط تعیین می‌کند [۱۷, ۱۸۷, ۱۹۲].
• درون‌یابی غیرخطی (Non-linear Interpolation): برای زمانی استفاده می‌شود که تغییرات خطی نیست [۱۷, ۱۹۴].
• درون‌یابی با وزن‌دهی فاصله (Distance-Weighted Interpolation) (IDW): این تکنیک اصل “چیزهای نزدیکتر به هم مرتبط‌تر از چیزهای دورتر هستند” را به کار می‌برد و هنگام تخمین مقادیر، وزن بیشتری به نقاط نزدیک و وزن کمتری به نقاط دور می‌دهد [۱۷, ۸۶, ۸۸, ۸۹]. IDW برای سطوحی با تغییرات سریع در فواصل کوتاه ایده‌آل است [۸۸, ۸۹].
• تکنیک‌های پیشرفته‌تر: روش‌های پیشرفته مانند تحلیل سطح روند (trend surface analysis) یا کریگینگ (kriging) برای مدیریت پیچیدگی بیشتر، مانند تشخیص سرعت تغییر مقادیر یا درک تأثیر تغییرات و عدم قطعیت مکانی در دسترس هستند [۱۷, ۸۸, ۸۹]. تحلیل سطح روند بر تصویر بزرگ تمرکز دارد و روند کلی را آشکار می‌کند [۸۹]. کریگینگ از روابط مکانی برای پیش‌بینی مقادیر با اندازه‌گیری عدم قطعیت استفاده می‌کند [۸۹].

کاوش سطوح توپوگرافی (۱۰ دقیقه) GIS به ما اجازه می‌دهد سطوح توپوگرافی را کاوش کنیم [۱۸].

• مدل‌سازی قابلیت دید با Viewsheds: Viewsheds مناطقی را نشان می‌دهند که از یک نقطه مشاهده خاص قابل مشاهده هستند [۱۸, ۲۰۰]. آن‌ها کاملاً به دیدگاه شما بستگی دارند [۹۰]. می‌توانید با اضافه کردن جزئیات مانند ارتفاع ناظر و موانع (مانند درختان و ساختمان‌ها) Viewsheds را واقع‌بینانه‌تر کنید [۹۰, ۹۱].
• نقشه‌برداری حوضه‌های آبریز (Watersheds) و Basinها: حوضه‌های آبریز و Basinها مناطقی هستند که آب به یک خروجی مشترک تخلیه می‌شود [۱۸, ۹۱]. می‌توانید از GIS برای نقشه‌برداری این مناطق و مدل‌سازی جریان آب استفاده کنید [۱۸]. روش D8 یکی از روش‌های رایج برای اختصاص کد جهت جریان به سلول‌های شبکه است [۹۲]. همچنین می‌توانید مرتبه رودخانه‌ها (stream orders) را با روش‌هایی مانند استرالر (Strahler) یا شرو (Shreve) تعیین کنید [۹۳].

بخش پنجم: کار با شبکه‌ها و همپوشانی (حدود ۳۰ دقیقه)

کار با شبکه‌ها (۲۰ دقیقه) شبکه‌ها مانند جاده‌ها، خطوط لوله یا شبکه‌های ارتباطی، بخش مهمی از تحلیل‌های مکانی هستند [۱۹].

• اندازه‌گیری اتصال (Connectivity): اتصال در شبکه‌ها به این معنی است که چیزها چگونه به هم متصل می‌شوند [۱۹, ۲۱۳]. منابع ما اشاره می‌کنند که درک اینکه چرا اتصال مهم است [۲۱۴]. می‌توانید پیچیدگی شبکه را با استفاده از شاخص گاما (gamma index) اندازه‌گیری کنید [۱۹, ۹۴, ۹۹]. این شاخص تعداد پیوندهای واقعی را با حداکثر پیوندهای ممکن مقایسه می‌کند [۹۴, ۹۷].
• کار با مقادیر امپدانس (Impedance): امپدانس به مقاومت در برابر حرکت در طول شبکه‌ها اشاره دارد [۲۰, ۹۵]. این می‌تواند به دلیل موانع فیزیکی (مانند یک جاده ناهموار) یا عواملی مانند ترافیک باشد [۲۰, ۹۶]. مدل‌سازی امپدانس در شبکه‌های ترافیکی یک کاربرد رایج است [۲۰, ۲۱۸]. می‌توانید از سلسله مراتب (Hierarchy) برای اولویت‌بندی انواع خاصی از جاده‌ها بر دیگران استفاده کنید [۹۸].
• ناوبری مسیرهای یک‌طرفه (One-Way Paths): GIS می‌تواند مسیرهای یک‌طرفه را در مدل‌های شبکه گنجانده کند [۲۰]. نقشه برداری دقیق مسیرهای یک‌طرفه، مسیریابی را مطابق با قوانین ترافیکی نگه می‌دارد و از هدر رفتن زمان و سوخت جلوگیری می‌کند [۹۹].
• تعریف مدار (Circuitry): مدار به وجود حلقه‌های بسته در شبکه اشاره دارد که مسیرهای جایگزین سفر را امکان‌پذیر می‌کند [۲۱, ۹۹]. این بر اتصال و پایداری شبکه تأثیر می‌گذارد [۹۹].
• کار با پیچ‌ها و تقاطع‌ها (Turns and Intersections): پیچ‌ها حرکات بین لبه‌ها در یک اتصال هستند، مانند چرخش به چپ یا راست [۲۱, ۱۰۰]. GIS ابزارهایی برای تعریف آنچه در تقاطع‌ها اتفاق می‌افتد دارد تا اطمینان حاصل شود که شبکه شما شرایط دنیای واقعی را بازتاب می‌دهد [۱۰۱].

کاربردهای تحلیل شبکه:

• یافتن بهترین مسیر (Finding the Best Route): GIS می‌تواند کوتاه‌ترین، سریع‌ترین یا حتی زیباترین مسیر را پیدا کند [۱۰۲, ۱۰۳, ۱۰۴, ۱۰۵]. تحلیل کوتاه‌ترین مسیر (shortest-path analysis) برای پروژه‌هایی که هزینه یا تلاش با فاصله افزایش می‌یابد، استفاده می‌شود [۱۰۲]. می‌توانید ویژگی‌های سفارشی را برای تعیین آنچه یک مسیر را “زیبا” می‌کند، اضافه کنید [۱۰۳, ۱۰۴, ۱۰۵].
• یافتن نزدیک‌ترین ویژگی (Finding the Closest Feature): این ابزار مکان نزدیک‌ترین ویژگی‌ها را نسبت به یک نقطه یا مجموعه نقاط خاص تعیین می‌کند [۱۰۲].
• تعریف مناطق خدماتی (Service Areas): مناطق خدماتی مناطق قابل دسترسی از یک نقطه مرکزی در یک زمان یا فاصله مشخص در طول شبکه را تعریف می‌کنند [۱۰۲, ۱۰۶]. این ابزار برای برنامه‌ریزی پوشش ایستگاه آتش‌نشانی یا مناطق تحویل پیتزا مفید است [۱۰۶]. می‌توانید داده‌های جمعیتی یا زیرساختی را بر روی مناطق خدماتی خود همپوشانی دهید تا بینش عملی برای برنامه‌ریزی به دست آورید [۱۰۷].

تکنیک‌های همپوشانی (Overlay Techniques) (۱۰ دقیقه) همپوشانی به ترکیب چندین لایه داده جغرافیایی برای ایجاد یک لایه جدید اشاره دارد [۲۲, ۱۰۸].

• همپوشانی وکتور (Vector Overlay):
  • Union Overlay: تمام مناطق ورودی را شامل می‌شود [۲۲, ۲۳۶].
  • Intersection Overlay: تنها مناطق مشترک بین لایه‌ها را حفظ می‌کند [۲۲, ۲۳۷].
  • Identity Overlay: ویژگی‌های ورودی را با استفاده از ویژگی‌های لایه همپوشانی اصلاح می‌کند [۲۲, ۲۳۸].
  • Clip Overlay: یک لایه ورودی را با استفاده از مرزهای لایه همپوشانی برش می‌دهد [۲۲, ۲۳۹].
  • Symmetrical Difference Overlay: مناطقی را که در یک لایه وجود دارد اما در لایه دیگر وجود ندارد، نشان می‌دهد [۲۲, ۲۴۱, ۱۰۸]. این ابزار برای پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها و کشف مناطقی که ممکن است در غیر این صورت نادیده گرفته شوند، مفید است [۱۰۸].
• همپوشانی رستری (Raster Overlay): ابزارهای همپوشانی رستری بسیاری از کارهایی را که با همپوشانی وکتور می‌توان انجام داد، انجام می‌دهند، اما با انعطاف‌پذیری بیشتر [۱۰۸]. این ابزارها برای تحلیل داده‌های پیوسته مانند ارتفاع، دما یا پوشش اراضی مفید هستند [۱۰۸]. تحلیل همپوشانی رستری با استفاده از جبر نقشه (Map Algebra) انجام می‌شود [۱۰۹].

بخش ششم: جبر نقشه و مدل‌های کارتوگرافیک (حدود ۲۵ دقیقه)

جبر نقشه (Map Algebra) (۱۵ دقیقه) جبر نقشه چارچوبی برای انجام تحلیل‌های مکانی با استفاده از داده‌های رستری است [۱۰۹]. این شامل اعمال عملگرها، توابع و عبارات ریاضی به یک یا چند شبکه رستری ورودی برای ایجاد یک شبکه رستری خروجی جدید است [۱۰۹]. توابع جبر نقشه به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند [۱۱۰]:

• توابع محلی (Local Functions): ساده‌ترین نوع جبر نقشه هستند زیرا بر روی سلول‌های منفرد بدون در نظر گرفتن سلول‌های همسایه کار می‌کنند [۱۰۹]. مقدار هر سلول در خروجی به طور مستقل بر اساس یک یا چند لایه ورودی محاسبه می‌شود [۱۰۹]. اضافه کردن دو شبکه رستری با هم سلول به سلول یک مثال از این توابع است [۱۰۹].
• توابع همسایگی (Neighborhood Functions): این توابع یک پنجره متحرک (اغلب یک مربع ۳x۳) را در سراسر یک شبکه رستری حرکت می‌دهند و هر سلول را در رابطه با سلول‌های همسایه خود تجزیه و تحلیل می‌کنند [۱۱۰, ۱۱۱, ۱۱۷]. نتیجه در سلول مرکزی پنجره در شبکه خروجی قرار می‌گیرد [۱۱۱]. مثال‌ها شامل توابع حداکثر، حداقل، میانگین یا مجموع در یک همسایگی مشخص است [۱۱۱, ۱۱۲]. اشکال همسایگی رایج شامل مربع ۳x۳، دایره، گوه و حلقوی (Annulus) است [۱۱۳, ۱۱۴, ۱۱۵]. انتخاب شکل و اندازه همسایگی به سؤالی که می‌پرسید بستگی دارد [۱۱۶]. این اشکال برای بازتاب سناریوهای دنیای واقعی طراحی شده‌اند، مانند مربع‌ها برای ساختارهای انسانی و دایره‌ها برای پدیده‌های طبیعی [۱۱۸].
• توابع منطقه‌ای (Zonal Functions): این توابع عملیات را بر روی سلول‌های موجود در یک منطقه (zone) انجام می‌دهند [۱۱۰, ۲۵۴]. مناطق مجموعه‌ای از سلول‌ها هستند که یک مقدار مشترک دارند [۲۵۴].

مدل‌سازی کارتوگرافیک (Cartographic Modeling) (۱۰ دقیقه) مدل‌سازی کارتوگرافیک به شما امکان می‌دهد تا workflows (گردش کارها) تحلیل مکانی را به صورت خودکار انجام دهید [۱۲۱, ۱۱۹]. این شامل ترکیب ابزارهای GIS و توابع جبر نقشه در یک دنباله است که یک فرآیند تصمیم‌گیری یا تحلیلی را تقلید می‌کند [۲۴۶]. این فرآیند شامل برنامه‌ریزی تحلیل، ساخت مدل و آزمایش نتایج است [۱۲۱, ۱۲۲, ۲۶۱, ۲۶۲, ۲۶۴, ۲۶۵, ۲۶۶].

بخش هفتم: خروجی و کاربرد GIS (حدود ۲۵ دقیقه)

تولید خروجی با GIS (۱۵ دقیقه) یکی از مهمترین خروجی‌های GIS، نقشه است [۲۳]. تولید نقشه‌های موثر به طراحی کارتوگرافیک خوب نیاز دارد [۲۳].

• طراحی کارتوگرافیک (Cartographic Design): این شامل بررسی فرآیند طراحی، درک تئوری رنگ، انتخاب فونت مناسب و طراحی برای دسترسی‌پذیری است [۲۳, ۱۲۳, ۱۲۴, ۱۲۵, ۲۷۰]. انتخاب فونت می‌تواند لحن نقشه شما را تعیین کند [۱۲۴]. اولویت با وضوح بر جذابیت است و استفاده از یک یا دو نوع فونت برای جلوگیری از شلوغی پیشنهاد می‌شود [۱۲۳, ۱۲۴]. طراحی برای دسترسی‌پذیری شامل استفاده از طرح مقیاس‌پذیر و ارائه جایگزین‌ها (مانند الگوها، بافت‌ها یا اشکال به جای تفاوت رنگی تنها) است [۱۲۵].
• نقشه‌برداری داده‌ها (Mapping Data): می‌توانید داده‌های کیفی (مانند نوع کاربری اراضی) یا داده‌های کمی (مانند جمعیت) را نقشه‌برداری کنید [۲۴, ۲۷۵, ۲۷۶]. برای داده‌های کمی، اغلب نیاز به نرمال‌سازی داده‌ها با تبدیل آن‌ها به نرخ، درصد یا چگالی دارید [۲۴, ۱۲۶]. این باعث می‌شود مقایسه‌ها بین مناطق مختلف عادلانه‌تر شود [۱۲۶]. طبقه‌بندی داده‌ها، مانند گروه‌بندی شهرها بر اساس جمعیت، خواندن نقشه را آسان‌تر می‌کند [۲۴, ۴۶].
• چینش نقشه (Laying Out Your Map): این شامل استفاده از عناصر ضروری نقشه (مانند عنوان، مقیاس، افسانه، جهت شمال، اعتبار) و در نظر گرفتن طراحی گرافیکی است [۲۵, ۲۷۹, ۲۸۰]. همچنین باید نقشه‌ها را برای رسانه‌های مختلف بهینه کنید [۲۵, ۲۸۲].
• توسعه نقشه‌ها و برنامه‌های تعاملی (Interactive Maps and Apps): GIS امکان توسعه نقشه‌ها و برنامه‌های تعاملی را فراهم می‌کند [۲۵, ۲۸۳].
• ایجاد خروجی‌های غیرکارتوگرافیک (Noncartographic Outputs): GIS می‌تواند گزارش‌ها و صادرات داده را خودکار کند، لیست‌ها و آمار خلاصه‌وار تولید کند و سیستم‌هایی برای نظارت و هشدار در زمان واقعی ایجاد کند [۲۶, ۲۸۷, ۲۸۸, ۲۸۹].

تست و بازخورد کاربر (۵ دقیقه) منابع ما بر اهمیت تست و بازخورد کاربر تأکید می‌کنند [۲۶]. این شامل انجام آزمایش‌های قابلیت استفاده، جمع‌آوری بازخورد از مخاطبان متنوع و تکرار بر اساس ورودی کاربر است [۲۶, ۲۸۹, ۲۹۰, ۲۹۱]. این اطمینان حاصل می‌کند که خروجی شما نیازهای کاربران را برآورده می‌کند.

اتوماسیون GIS (۵ دقیقه) اتوماسیون فرآیندهای GIS با استفاده از scripting (اسکریپت‌نویسی) یا مدل‌های کارتوگرافیک می‌تواند زمان را ذخیره کند و خطاها را کاهش دهد [۲۷, ۱۲۷]. زبان‌هایی مانند پایتون (Python) و R برای scripting رایج هستند [۱۴۰]. ابزارهایی مانند Arcade (در ArcGIS Pro و ArcGIS Online) و QGIS Expressions به شما اجازه می‌دهند محاسبات و فیلتر کردن داده‌ها را به صورت پویا انجام دهید [۱۲۷]. بهترین شیوه‌ها برای scripting شامل استفاده مجدد از کد، مدیریت خطاها، بهینه‌سازی عملکرد و مستندسازی فرآیند است [۲۷].

بخش هشتم: GIS در سازمان‌ها و توسعه شغلی و روندهای آینده (حدود ۱۵ دقیقه)

GIS در سازمان‌ها و توسعه شغلی (۵ دقیقه) GIS می‌تواند سازمان‌ها را تغییر دهد [۲۸]. این شامل بررسی نقش‌ها و تعاملات GIS و انطباق GIS با نیازهای سازمانی است [۲۸, ۳۰۴, ۳۰۵].

نرم‌افزارهای GIS (۵ دقیقه) منابع ما به برخی از گزینه‌های نرم‌افزار GIS اشاره می‌کنند [۴, ۲۹]: ArcGIS Pro [۲۹, ۱۳۸], QGIS [۲۹, ۱۴۰], MapInfo Pro [۲۹], GRASS GIS [۲۹], AutoCAD Map 3D Toolset [۲۹, ۱۲۸], Google Earth Engine [۲۹], GeoServer [۲۹], ERDAS IMAGINE [۲۹], Global Mapper [۲۹], و OpenCities Map [۲۹].

روندهای GIS (۵ دقیقه) GIS یک حوزه پویا با روندهای در حال ظهور است [۴, ۲۹]. برخی از روندهای مهم شامل GeoAI (هوش مصنوعی مکانی) [۱۳۴]، GIS سه بعدی (3D GIS) و واقعیت افزوده/واقعیت مجازی (AR/VR) [۱۲۹]، محاسبات ابری، داده‌های بی‌درنگ (real-time data)، داده‌های بزرگ و حریم خصوصی داده‌ها هستند [۱۲۹, ۱۳۰, ۱۳۲, ۱۳۳]. GIS سه بعدی نیاز به قدرت محاسباتی کافی دارد و ابزارهایی مانند Unity و Esri CityEngine برای مدل‌سازی سه‌بعدی دقیق و تجربه‌های AR/VR تعاملی استفاده می‌شوند [۱۲۹].

نتیجه‌گیری (۵ دقیقه) در این سه ساعت، ما سفری را آغاز کردیم تا دنیای قدرتمند سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی را کشف کنیم. از مفاهیم اصلی GIS و انواع نقشه‌ها گرفته تا مدل‌های پیچیده داده‌های رستری و وکتور، روش‌های جمع‌آوری و مدیریت داده، تکنیک‌های متنوع تحلیل مکانی شامل اندازه‌گیری فاصله، کار با سطوح، کاوش توپوگرافی و تحلیل شبکه، و در نهایت فرآیندهای ایجاد خروجی موثر، جبر نقشه و مدل‌سازی کارتوگرافیک و روندهای در حال ظهور در این حوزه.

GIS ابزاری حیاتی برای درک دنیای اطراف ما و حل مشکلات پیچیده جغرافیایی است. با درک این مفاهیم و تکنیک‌ها، شما مجهز به ابزارهایی برای کشف داستان‌های پنهان در داده‌های مکانی و تبدیل آن‌ها به دانش و اقدام مفید خواهید بود [۴۲].

از توجه شما بسیار سپاسگزارم. امیدوارم این سخنرانی برای شما مفید بوده باشد.

---