CBS224U-COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNİN KULLANIM ALANLARI II
Ünite 8: Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Teknoloji
Giriş
21. yüzyıl, gelişen bilgi teknolojileri nedeniyle Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS)’nin çeşitli alanlarla etkileşimi kaçınılmaz hâle gelmiştir. Günümüzde özellikle teknoloji ve CBS hayatımızın değişilmez bir parçası olduğunu söylemek mümkündür. Önemli sosyal ve ticari dönüşümlerin yaşandığı bir çağda CBS’nin çeşitli kullanım alanları bazen bariz bazen de daha soluk olarak etrafımızda görmemiz mümkündür. Bir kişinin diğerine konumunu göndermesi, bir mağazanın yeni açılacak yerini CBS ile belirlemesi, büyük kargo firmalarının maliyetlerini azaltmak için CBS teknolojilerini kullanması, akıllı ulaşım sistemlerinin çalışması, akıllı şehirlerin yavaş yavaş ortaya çıkması kısaca insana dokunan her alanda CBS teknolojilerinin varlığından bahsetmek mümkündür.
CBS’nin Teknolojik Tarihçesi
Tarihte belki CBS konusunda görebileceğimiz ilk çalışma 1832 yılında Paris’te başlayan kolera salgını ısı haritasını yapan Charles Picquet’in çalışması olmuştur. Daha sonrasında kayda bir CBS çalışması olarak geçebilecek bir başka çalışma ise 1854 yılında John Snow’un, Picquet’in izinden giderek Londra’da başlayan kolera salgınının sıcak noktalarını, mülk sınırlarını, yolları ve su yollarını haritalaması ve bu yolla kolera salgınının sebebini bulup salgını bitirmesidir (McLeod, 2000). Günümüz Coğrafi Bilgi Sistemlerinin atası kabul edilebilecek ilk vektör tabanlı sistem 1963 yılında Roger Tomlinson tarafından yapılan Kanada Coğrafi Bilgi Sistemi’dir (Waters, 2018). CBS kavramı tarihsel olarak çok çeşitli sınıflandırmalara tabi tutulmuş olsa da Coğrafi Bilgi Sistemleri ve dönemin ürün özelliklerinin kategorizasyonu yapıldığında John Coppock ve David Rhind (1991) Coğrafi Bilgi Sistemleri tarihçesini 4 (dört) bölüme ayırmaktadır. Bunlar:
1. Coğrafi Bilgi Sistemleri’nde öncü dönem: 1950’lerin ortalarından yaklaşık 1970’lerin ortalarına kadar 2. Coğrafi Bilgi Sistemleri’nde hükümet destekli deneysel dönem: 1970’lerin ortalarından başlayıp 1980’lerin başlarına kadar 3. Coğrafi Bilgi Sistemleri’nde ticari dönem: 1980’lerin başından 1990’a kadar 4. Coğrafi Bilgi Sistemleri’nde kullanıcı hâkimiyeti dönemi: 1990’da başlayan ve 1990’ların ortalarına kadar
Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Öncü Dönem
Bu dönemdeki kavramsal gelişmelerin en önemlilerinden biri overlay yani “katman pastası” modelinin ortaya konmasıdır. Bu dönemde ortaya çıkan bir başka önemli kavram da Brian Berry tarafından ortaya konan coğrafi veri matrisidir. Tarihte oluşturulmuş ilk vektör tabanlı CBS yazılımı Kanada ve Spartan havayollarının katkıları ile 1963 yılında Coğrafi Bilgi Sistemlerini yaptığı katkılardan ötürü “CBS’nin babası” olarak bilinen Roger Tomlison’a ait olan Kanada Coğrafi Bilgi Sistemleri
(CGIS)’dir. CGIS içerisinde raster verilerin saklanması, lazer tarama teknolojisi ve raster verilerin vektörleştirilmesi için kullanılabilecek sistemler gerçekleştirilmiştir. Bu dönem içerisinde CBS için önemli olaylardan biri de 1965 yılında “Harvard Laboratory for Computer Graphics and Spatial Analysis” enstitüsünün kurulmasıdır. Bu dönem içerisinde Harvard Laboratory for Computer Graphics and Spatial Analysis enstitüsü SYMAP, CALFORM, SYMVU, GRID, POLYVRT ve ODYSSEY gibi çok önemli algoritmik ve yazılımsal buluşlar yapmıştır. Bu dönemin sonlarına yaklaşıldığında Amerika İstatistik Bürosu tarihteki ilk kez konum bilgisine göre nüfus sayımı yapmıştır. Bu sayımda sokakların topolojik veriyapıları sağ ve sol caddelerin ID’leri ile başlangıç ve bitiş noktalarını dahil ederek yapılmıştır (Mark, Chrisman, Frank, McHaffie, ve Pickles, 1997). Bu sayım sonucu oluşan dosya yapılarına DIME (Dual Implemented Map Encoding) sistemi denmiştir.
Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Hükümet Destekli Deneysel Dönem Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Ticari Dönem
Bu dönemde Coğrafi Bilgi Sistemlerinin öncü döneminde ortaya konmuş kavramların artık kullanılabilir yazılımlar içinde uygulandığı bir dönemdir. Bu dönem içinde gerek Avrupa’da gerekse Amerika’da çok çeşitli atılımlar yapılmıştır.
Amerika’da en dikkat çekici hükümet destekli projelerden biri olan ve temelleri 1960’larda atılmaya başlanmış olsa da Minesota Toprak Yönetim Bilgi Sistemi (MLMIS)dir. MLMIS 1970’lerde yaklaşık 200 (ikiyüz) kullanıcıya hizmet verebilmekte olan raster veri yapısı temelli kaynak yönetimi için tasarlanmış bir CBS yazılımıdır (Mark vd., 1997).
Aynı dönem içerisinde Avrupa’da Amerikanın aksine çok sayıda haritalama kurumu mevcuttur. Bu kurumların çok çeşitli çalışmaları olmakla beraber Coğrafi Bilgi Sistemleri ile ilişkili olarak kayıtlara geçen en önemli çalışmalardan biri İsveç’te yapılmış olan dijitalleşmiş yol veritabanı çalışması olmuştur (Coppock ve Rhind, 1991; Mark vd., 1997).
Bu dönem içerisinde yapılan çalışmalar genel olarak kullanılan haritaların oluşturulmasının otomatikleştirilmesi üzerine kurulmuştur. Örneğin bu dönem kullanılan CBS yazılımları ile bir haritanın bir kısmı süregelen yöntemlere göre çok daha hızlı şekilde güncellenebilmektedir. Yine bu dönemde CBS ile sıkça kullanılan bazı kavramlardan bahsetmek gereklidir. Bu kavramlar:
1. Yerölçümü: Genellikle yeryüzü üzerinde olduğu varsayılan 3 (üç) boyutlu noktalar ağı ile üç boyutlu noktaların birbirlerine göre konum ve açılarının hesaplanması tekniğidir. 2. Uzaktan Algılama: Bir cisim hakkında o cisme fiziksel temas etmeden bilgi edinme yöntemidir. 3. Görüntü İşleme: Bir imge üzerinde uygulanan sinyal işleme yöntemleri ile o imge üzerinde bulunan özelliklerin bulunması yöntemidir.
4. Fotogrametri: Tarihte kullanılan ilk uzaktan algılama yöntemi olan fotogrametri fotoğraflardan cismin geometrik özellikleri hakkında bilgi edinilmesidir. 5. Bilgisayar Destekli Çizim ve Bilgisayar Destekli Haritalama (CAD/CAM): Bilgisayar teknolojilerini kullanarak çizim yapma ve haritalandırma olgusudur. 6. Otomatikleştirilmiş Haritacılık: Bilgisayar destekli cihazlar kullanarak harita oluşturma sürecidir (Berry, 2007).
Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Ticari Dönem
Bu dönem içinde CBS artık coğrafyanın bir alt disiplini olarak görülmeye başlanmış ve günümüzde kullanılan CBS araçlarına benzeyen ilk ürünlerin temellerinin atıldığı dönemdir. Dönemin en önemli fenomeni “Nerede?” sorusunun cevabını harita özelliklerini saklayan veritabanları ile birleştiren konumsal veritabanlarının ortaya çıkmasıdır. Yine bu dönemde CBS ile birlikte sıkça kullanılan bazı kavramlardan bahsetmek gereklidir. Bu kavramlar:
1. Masaüstü Bilgisayarlarda Haritalama: Masaüstü bilgisayarlarla yapılan dijital haritalama fonksiyonlarının kullanımıdır. 2. Konumsal Sorgulama: CBS yazılımları kullanılarak yapılan konum ve öznitelik sorgularının bütünüdür. 3. Otomatikleştirilmiş Haritalama ve Tesis Yönetimi: Otomatikleştirilmiş haritalama ve haritalar üzerinde belirtilmiş tesislerin yönetimidir.
Coğrafi Bilgi Sistemlerinde Kullanıcı Hâkimiyeti Dönem
Bu dönemde artık CBS’nin kurumsal kullanımlarının yanında CBS’nin artık bireysel kullanıcıların hayatlarına dokunmaya başladığını söylemek mümkündür. Bu dönem içerisinde üreticiler komut satırları ile çalışan CBS yazılımlarının yerine grafik arayüzlerin bulunduğu ve kişisel masaüstü bilgisayarlarda çalışabilecek CBS yazılımlarını üretmeye başlamışlardır (Wieczorek ve Delmerico, 2009). Yine bu dönem içinde gerçekleşen önemli olaylardan biri de Amerika Nufus Sayım bürosunun Coğrafi Bilgi Sistemlerinin öncü döneminde kullanmaya başladığı DIME dosya sisteminden TIGER (Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing) dosya sistemine geçmesidir (Mark et al., 1997). 1994 yılında kurulan Açık Coğrafi Bilgi Konsorsiyumu (OGC) Coğrafi Bilgi Sistemlerin web servis tabanlı olarak birbirleri ile ortak kullanılabilmesine dair öncülük etmiştir (van Rees, 2013). Yine bu dönem içerisinde Amerika Birleşik Devletleri’nin ilk ve orta dereceli (K-12) müfredatlarına CBS konusunun girmesi için öncü çalışmalar yapılmıştır (Waters, 2018). Bu dönem içerisinde CBS ile alakalı olarak sıkça kullanılan bazı kavramlara dikkat etmek gereklidir. Bunlar:
1. Kartografik Modelleme: Bir alanın birden fazla tematik katmanının üretildiği, işlendiği ve analiz edildiği süreci ifade etmektedir.
2. Harita Cebiri: CBS’de toplama, çıkarma vb. cebirsel işlemleri kullanarak benzer boyutlardaki iki veya daha fazla raster katmanının yeni bir raster katmanı oluşturmasına izin veren bir dizi işlemdir. 3. Geomatik: ISO/TC 211 standart serisinde “coğrafi verilerin veya coğrafi bilgilerin toplanması, dağıtılması, depolanması, analizi, işlenmesi, sunulmasıyla ilgili disiplin” olarak tanımlanır (ISO, 1994).
Coğrafi Bilgi Sistemlerinde 2000’li Yıllar
21. yüzyıl ile birlikte bir alet çantası gibi kullanılan CBS teknolojileri kavramı web servisleri ve daha sofistike sistemlere doğru evrilmiştir. Bu dönem içerisinde artık kullanıcılar CBS ile iç içe hâle gelmiş hatta kimi zaman bir Coğrafi Bilgi Sistemi kullandığı bilincinden uzaklaşmıştır. Bu dönemin en dikkat çekici belki de en çığır açan gelişmesi Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS)’dir. Yine bu dönemde ortaya çıkan bir olgu ise cep telefonlarının gündelik hayata girmesi ile başlayan mobil CBS’dir. 21. yüzyılda internet teknolojilerinin hızla gelişimi dolayısıyla Google, Microsoft ve Yahoo gibi şirketler internet tabanlı harita aplikasyonlarını kullanıcıların hizmetine sunmuştur
Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Günümüz Gözde Teknolojileri
Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Yapay Zekâ
Yapay zekâ kavramı makinelerin problem çözme, bilgiye ulaşma, düşünme ve karar verme gibi insanoğluna ait yeteneklere donatılması olarak tarif edilebilir. Günümüzde yapay zekâ, zekânın doğası incelenerek oluşturulan ve gerçek dünya sorunlarını çözmek için kullanılan karmaşık programlama tekniklerinin bir bütünü olarak tanımlanabilmektedir. Yapay zekâ denildiğinde yapay zekâ kavramının çok çeşitli alt konuları bulunmakla beraber CBS ile en alakalı konular yapay sinir ağları ve bulanık mantık konularıdır. Bulanık mantığın temeli bulanık küme ve alt kümelere dayanır. Klasik mantıkta bir nesne ya bir kümenin elemanıdır ya da değildir. Ancak bulanık mantıkta bir derecelendirme sistemi vardır. Nesnenin üyelik derecesi, (0, 1) aralığında herhangi bir değer olabilir ve üyelik fonksiyonu M(x) ile gösterilir. Yapay zekânın CBS ile kullanılmasının amaçlarına değinen Vozenilek çalışmasında üç temel amacın varlığına dikkat çekmektedir:
1. Coğrafi model ve örüntülerin oluşturulmasında kullanılan yaklaşımların geliştirilmesi. 2. Coğrafi modellemenin tahmin ve doğruluk analizlerinin hem tek olarak hem de kullanılan her bir veri seti için ayrı olarak analiz edilebilmesi(Mann ve Benwell, 1996). 3. Coğrafi problemler hakkında daha derin ve doğru bilgiler elde edilebilmesi için kural çıkarımı ve faktör duyarlılığı testlerini yapmak(Vozenilek).
Openshaw konumsal verinin sınıflandırılmasında YSA’dan faydalanmıştır (Openshaw ve Openshaw, 1997). Wang YSA ve CBS’nin toprak uygunluk analizleri için rahatça kullanılabileceğini belirtmiştir (Wang, 1994). FuzzyCell isimli çalışmada insan uzmanlar aracılığı ile oluşturulan bulanık kural setleri çeşitli konumsal problemlerin çözümü için kullanılmıştır (Yanar ve Akyürek, 2006).
Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Büyük Veri
Günümüzde veri kaynakları neredeyse sınırsızdır. Akla gelebilecek en temel veri kaynakları sosyal medya, GPS verileri, oyunlar, akıllı aygıtlar, giyilebilir teknolojik ürünler, çeşitli sensörler, kamera kayıtları, uydu fotoğrafları, anketler ve formlardır. Bu veri kaynaklarında alınan verilerin bir kısmı ilişkisel veritabanlarında saklanabilecekken bazılarını ilişkisel veritabanlarında saklamak mümkün değildir. Hatta ilişkisel veritabanlarında saklanan verinin kabul edilebilir bir sürede işlenmesi ve analiz edilmesi mümkün değildir. 2014 yılının ilk iki gününde insanlığın oluşturduğu verinin büyüklüğü 2003 yılının tümünde oluşturulmuş verinin büyüklüğüne eşittir (Smolan, 2013). Örneğin niş bir projede 100 milyon araçtan dakika da bir kere motor sensör verisi almak ile oluşacak veri eleman sayısı 1014 gibi astronomik bir rakamdır. Verinin saklanması ve makul sürelerde işlenebilmesi için Büyük Veri konsepti ortaya konmuştur. Her ne kadar Büyük Veri konusunda üstünde anlaşılmış bir tanım olmasa da kısaca Büyük Veri için konvansiyonel araçların kabul edilebilir süreler içerisinde veri alması, yönetmesi ve değerlendirmesi için fazla büyük ve değişken veri setleri için kullanılan bir terim olarak kullanılabilir. Büyük veri konsepti temel olarak aşağıdaki özellikleri göstermektedir (Barkham, Bokhari, ve Saiz, 2018; Marz ve Warren, 2015):
• Hacim olarak büyük olma, • Hızlı olmalı, • Belirli bir şablona uyma zorunluluğunun olmaması, • Doğru olma,
Büyük Verinin depolanması ve işlenmesinde kullanılan araç setlerinden biri HADOOP ekosistemidir. HADOOP ekosistemi çeşitli alt yazılımlardan oluşmaktadır. Asgari düzeyde bir HADOOP ekosistemi aşağıdaki yazılımlardan oluşmaktadır.
1. Hadoop Common: Temel hadoop kütüphanelerini barındırır. Java kütüphaneleri ve OS seviyesi scriptleri barındırmaktadır. 2. Hadoop YARN: Küme kaynak yönetimi ve iş zamanlama iskeletidir. 3. Hadoop Distributed File System (HDFS™): Yüksek çıktı hızına sahip dağıtık dosya yapısı 4. Hadoop MapReduce: Büyük Veri setleri için paralel programlama iskeleti.
Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Nesnelerin İnterneti
Nesnelerin İnterneti olgusu belli standart haberleşme protokolleri yardımı ile fiziksel ve sanal cihazların birbirleri ile haberleştiği global bir ağı anlatmak için kullanılmaktadır. Nesnelerin interneti ev aletlerinden, giyilebilir cihazlara, akıllı şehirlere, akıllı trafik sistemlerine ve akıllı binalara kadar uzanan geniş bir yelpazeyi oluşturmaktadır. Nesnelerin interneti üç ana bölümden oluşmaktadır. Bunlar:
1. Sensörler (Algılama Katmanı): Nesnelerin fiziksel dünyadan çeşitli (hız, sıcaklık, nem, titreşim vb.) verileri toplayan ünitelerin olduğu bölümdür. 2. Ağ Katmanı: Sensörlerin topladıkları verileri güvenli bir biçimde ilgili uygulamaya yönlendiren bölümdür. 3. Uygulama Katmanı: Sensörlerin topladıkları verilere göre karar alan ve ilgili hizmetlerin verilmelerini sağlayan katmandır.
Nesnelerin İnterneti projelerine örnekler vermek gerekirse bir akıllı bina uygulamasında çöp doluluk oranına gelindiğinde binanın otomatik olarak belediyeye ulaşıp çöplerin toplanması için ekip çağırmasıdır. Bir başka örnek evde bulunan akıllı bir buzdolabının evin eksiklerini takip etmesi ve en yakın işletmeden otomatik sipariş vermesi ve ödeme yapmasıdır. Bir başka örnek sürekli sağlık değerlerinizi ölçen bir giyilebilir teknolojinin sizin yerinize en yakın hastaneden en yakın tarihli doktor randevusu almasıdır. Bir başka futuristik örnek ise bir akıllı şehir projesinde şehrin çeşitli alanlarına mikrofonların yerleştirilmesi ve bir ateşli silah sesi duyulduğunda sistemin otomatik olarak o bölgeye polis ekiplerini yönlendirmesidir.
Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Blokzincir
Blokzincir teknolojisinin temel özellikleri:
1. Değiştirilemez: Blokzincir üzerindeki bilgiler değiştirilemez. 2. Dağıtıklık: Blokzincirde merkezi bir otorite yoktur. Bütün sistem dağıtık bir yapı üzerinde koşmaktadır. Bu sayede sistemin çökme olasılığı düşmektedir. Her bir paydaş ağın tüm verisinin bir kopyasına sahiptir. Bu nedenle sistem içerisinde kötü niyetli değişiklikler olmaz. 3. Güvenli: Belli bir otorite olmadığı için hiçbir paydaş ağın özelliklerini kendi isteğine göre şekillendiremez. Bütün veriler hashlenmektedir, bu sayede veri üzerinde değişiklik yapmak imkansızlaşmaktadır. 4. Uzlaşı: Her bir Blokzincir ağının karar verme sürecinde kullandığı uzlaşı yöntemidir. Çok çeşitli uzlaşı yöntemleri vardır.
Günümüzde en sıklıkla kullanılan uzlaşı algoritmaları Proof of Work ile Proof of Stake algoritmalarıdır.
Şu ana kadar Coğrafi Bilgi Sistemleri’nin Blokzincir teknolojisinden yararlandığı en temel alanlar sağlık, tapu kadastro sistemleri ve tedarik zincirleridir. Örneğin Hindistan arazi sahtekarlığının önüne Blokzincir teknolojisini kullanarak geçmeye çalışmaktadır(Kshetri ve Voas, 2018). 2019 yılında sosyal kırılganlık indeksinin haritalandırılabilmesi için Blokzincir tabanlı bir sistem tasarladılar (Demir, Ortakavak, Çabuk, ve Çabuk, 2019). Blokzincirlerin kullanabildiği uzlaşı algoritmalarından biri Konumun Kanıtı (Proof of Location)’dır Konum Kanıtı, bir cihazın fiziksel konumunun, diğer cihazların yayın cihazına güvenmek zorunda kalmadan konum verilerine güvenebilecek şekilde blok zincirine yayınlanmasını sağlayan bir teknolojidir. Konum kanıtı algoritmalarını gerçeklemek diğer uzlaşı algoritmalarına göre zordur.