जीआईएस डेटा क्या होता है। What is LIS/GIS Data and their functionality

जीआईएस डेटा क्या होता है LIS/GIS Data and their functionality 

जीआईएस (GIS) को दिए गए व्यापक परिचय से यह देखा जा सकता है कि एक जीआईएस न केवल भौतिक स्थान बल्कि उस स्थान से जुड़ी विशेषताओं को संभालने के लिए एक कंप्यूटर आधारित प्रणाली है। इस प्रकार इसमें स्थानिक डेटा के दो या तीन आयामों में एक ग्राफिकल डिस्प्ले होता है, जो गैर-स्थानिक डेटा के डेटाबेस के साथ संयुक्त होता है, यानी विशेषता जानकारी। जीआईएस के निर्माण में प्रमुख पहलू डेटा के कई अलग-अलग स्रोतों, रूपांतरण और प्रविष्टि से अधिग्रहण है।

स्थानिक डेटा विभिन्न स्रोतों से प्राप्त किया जा सकता है: डिजीटल मानचित्रों और योजनाओं से, हवाई तस्वीरों से, उपग्रह इमेजरी से, या सीधे जीपीएस(GPS) सर्वेक्षणों से। हालांकि, स्थानिक डेटाबेस में इस जटिल, त्रि-आयामी वास्तविकता का प्रतिनिधित्व करने के लिए, इसे बिंदुओं, रेखाओं, क्षेत्रों, सतहों और नेटवर्क का उपयोग करके तैयार किया जाता है। उदाहरण के लिए यदि हम एक भूमिगत जल निकासी प्रणाली पर विचार करते हैं तो पाइपों को रेखाओं द्वारा दर्शाया जाएगा बिंदुओं द्वारा मैनहोल की स्थिति; भू-स्वामित्व के पार्सल बंद सीमाएं बनाते हैं जिनके बहुभुज आकार को निर्देशांक द्वारा परिभाषित किया जाता है, उन्हें क्षेत्रों द्वारा दर्शाया जाएगा; जबकि तीन आयामी भूमि की सतह जिसके माध्यम से पाइप गुजरते हैं, एक सतह द्वारा दर्शाई जाएगी। ऐसा जीआईएस(GIS) संभवतः एक नेटवर्क को शामिल करेगा, जो पाइपों (लाइन सेगमेंट) की पूरी ब्रांचिंग प्रणाली का प्रतिनिधित्व करता है, और इसका उपयोग पाइपों के माध्यम से प्रवाह का अनुकरण करने के लिए किया जाता है या किसी विशिष्ट बिंदु पर पाइप नेटवर्क के टूटने से प्रभावित इमारतों को इंगित करता है। इस नेटवर्क से जुड़ी विशेषताएं, जैसे कि पाइप का प्रकार और आकार, जमीन के नीचे की गहराई, प्रवाह की दर, ढाल आदि, संबंधित डेटाबेस में संग्रहीत की जाएंगी। स्थानिक रूप से संदर्भित डेटा को उनकी विशेषताओं के साथ जोड़ना GIS का आधार है।

उपरोक्त विशेषताओं को जीआईएस के भीतर सदिश या रेखापुंज प्रारूप में प्रदर्शित किया जा सकता है; उनके सापेक्ष स्थानिक संबंध उनके टोपोलॉजी  द्वारा दिए जाते हैं।

सदिश डेटा बिंदुओं और रेखाओं का उपयोग करता है, जैसे किसी योजना पर x, y निर्देशांकों की  रचने और आकार और स्थिति देने के लिए रेखाओं और वक्रों के साथ उन समन्वित बिंदुओं को जोड़ना। वेक्टर प्रारूप व्यक्तिगत प्रविष्टियों के बीच टोपोलॉजी और अन्य स्थानिक संबंधों को शामिल करते हुए स्थानिक रूप से संदर्भित डेटा का सटीक प्रतिनिधित्व प्रदान करता है।

जीआईएस वेक्टर मॉडल सीएडी(CAD) या साधारण ड्राइंग पैकेज से भिन्न होता है क्योंकि प्रत्येक डॉट (जीआईएस में वर्टिकल कहा जाता है), लाइन सेगमेंट, क्षेत्र या बहुभुज विशिष्ट रूप से पहचाने जाते हैं और उनके संबंध डेटाबेस में संग्रहीत होते हैं। कंप्यूटर डेटा भंडारण बहुत किफायती है, लेकिन कुछ विश्लेषणात्मक प्रक्रियाओं में उच्च कम्प्यूटेशनल आवश्यकताएं होती हैं जिसके परिणामस्वरूप धीमी गति से संचालन या उच्च विनिर्देश हार्डवेयर का उपयोग होता है। वेक्टर डेटा मॉडल सड़क, रेलवे और पाइपलाइन जैसे रैखिक नेटवर्क के प्रतिनिधित्व के लिए आदर्श रूप से अनुकूल है। यह क्षेत्रों और लंबाई का सटीक माप भी प्रदान करता है। यह पारंपरिक सर्वेक्षण प्रक्रियाओं या मौजूदा योजनाओं या मानचित्रों को डिजिटाइज़ करके प्राप्त डिजिटल डेटा को इनपुट करने का स्पष्ट प्रारूप है।

रेखापुंज प्रारूप पिक्सेल ('चित्र तत्वों' से प्राप्त) या ग्रिड कोशिकाओं का उपयोग करता है। यह सदिश प्रारूप के रूप में सटीक या लचीला नहीं है क्योंकि प्रत्येक समन्वय को सेल द्वारा और प्रत्येक पंक्ति को कोशिकाओं की एक सरणी द्वारा दर्शाया जा सकता है। इस प्रकार डेटा को स्थान दिया जा सकता है केवल निकटतम ग्रिड सेल के लिए। रेखापुंज प्रारूप में डेटा के उदाहरण हवाई तस्वीरें, उपग्रह इमेजरी और स्कैन किए गए नक्शे या योजनाएं हैं। वास्तविकता से एक उदाहरण दलदली भूमि होगी जिसमें मार्श और स्क्रब आदि के क्षेत्र शामिल होंगे, जहां अस्पष्ट सीमाएं नहीं होंगी प्रारूप प्रस्तुति की अशुद्धि से अनुचित रूप से प्रभावित। डेटा के मोटे रिज़ॉल्यूशन के उत्पादन के अलावा, प्रत्येक सेल में सेल के क्षेत्र के भीतर निहित विशेषता का प्रतिनिधित्व करने वाला एकल मान होता है। छोटे सेल का उपयोग करके डेटा के रिज़ॉल्यूशन में सुधार किया जा सकता है। आकार, लेकिन यह कंप्यूटर भंडारण में वृद्धि करेगा, जो किसी भी मामले में, रेखापुंज प्रारूप का उपयोग करके असंवैधानिक हो जाता है। कंप्यूटर को ऐसी तकनीक का उपयोग करके रेखापुंज डेटा एकत्र करना, संग्रहीत करना और प्रबंधित करना आसान लगता है। ओवरले, बफरिंग और नेटवर्क विश्लेषण के रूप में।

उपरोक्त दो मुख्य डेटा मॉडल हैं, लेकिन एक तीसरा ऑब्जेक्ट-आधारित मॉडल उपलब्ध है जो वास्तविक दुनिया में दिखाई देने वाले डेटा का प्रतिनिधित्व करता है, जिससे इसे समझना आसान हो जाता है। हालांकि, इसके परिणामस्वरूप बहुत अधिक प्रसंस्करण आवश्यकताएं होती हैं।

प्रारंभ में, GIS प्रणालियाँ एक या दूसरे प्रारूप का उपयोग करती थीं। हालांकि, आधुनिक जीआईएस सॉफ्टवेयर दोनों के बीच रूपांतरण की अनुमति देता है और रेखापुंज डेटा के शीर्ष पर वेक्टर डेटा प्रदर्शित कर सकता है।

सभी GIS प्रणालियों में, डेटा स्तरित होता है। उदाहरण के लिए, एक परत में क्षेत्र के सभी घर होंगे, दूसरी परत में सभी पानी के पाइप होंगे, और इसी तरह डेटा को अलग-अलग दिखाने की अनुमति देता है लेकिन फिर भी विश्लेषण या पूछताछ के लिए परतों के बीच क्रॉस-रेफरेंसिंग को बरकरार रखता है। सभी परतें आपस में जुड़ी हुई हैं और एक सामान्य पैमाने पर हैं ताकि उन्हें सटीक रूप से ओवरले किया जा सके।

 कार्यक्षमता

जीआईएस केवल स्थानिक डेटा या विशेषता डेटा का एक साधारण ग्राफिक प्रदर्शन नहीं है, बल्कि प्रबंधन और निर्णय लेने में सहायता करने वाले परिष्कृत कार्यों को प्रदान करने के लिए दोनों को मिलाकर एक प्रणाली है। पहला और सबसे महत्वपूर्ण कदम डेटा का अधिग्रहण और इनपुट है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि

जीआईएस केवल उतना ही अच्छा है जितना प्रदान किया गया डेटा। डेटा पहले से उल्लिखित कई स्रोतों से प्राप्त किया जा सकता है, जैसे कि मौजूदा ग्राफिक सामग्री का डिजिटलीकरण; स्थलाकृतिक मानचित्रों/योजनाओं की स्कैनिंग; हवाई तस्वीरें (या उपग्रह इमेजरी की तस्वीरें); सर्वेक्षण डेटा की कीबोर्ड प्रविष्टि, विशेषता डेटा या GPS डेटा का प्रत्यक्ष इंटरफ़ेस; जहां आवश्यक हो, सभी को डिजिटल रूप में रूपांतरित किया जाना चाहिए। इसके अलावा, मौजूदा डिजिटल डेटा सेट का उपयोग करना संभव हो सकता है।

डेटा को न केवल कंप्यूटर के भीतर क्रमबद्ध किया जाता है, बल्कि नियंत्रित सुनिश्चित करने के लिए अनुक्रमित और प्रबंधित किया जाता है ।  विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए डेटा को इस तरह से संरचित किया जाना चाहिए,

डेटा की सुरक्षा और अखंडता। जीआईएस स्थानिक और गैर-स्थानिक डेटा के बीच लिंक प्रदान करता है, जिससे कुल डेटा सेट का परिष्कृत विश्लेषण किया जा सकता है। पूछताछ ग्राफिक्स-चालित या डेटा-चालित हो सकती है और स्थानिक और गैर-स्थानिक डेटा के चयनात्मक प्रदर्शन की आवश्यकता होती है। अधिक सामान्य स्थानिक विश्लेषण और कम्प्यूटेशनल कार्यों के उदाहरण नीचे दिए गए हैं।

• बफरिंग में मौजूदा नोड्स या बिंदुओं के आसपास नए बहुभुज या बफर जोन का निर्माण शामिल है

निर्धारित अंतराल पर। एक उदाहरण पानी के पाइप में ब्रेक हो सकता है: आसपास एक बफर जोन बनाया जा सकता है

वह बिंदु जो उस क्षेत्र को दर्शाता है जो बाढ़ग्रस्त हो सकता है। इसी तरह, एक के आसपास बफ़र्स का निर्माण

संदूषण का स्रोत, संदूषण की तीव्रता के विभिन्न क्षेत्रों को दर्शाता है।

⚫ ओवरले एक प्रकार के स्थानिक डेटा को दूसरे प्रकार पर ओवरले करने की प्रक्रिया है। उदाहरण के लिए, जल निकासी पैटर्न पर मिट्टी के प्रकार के डेटा का ओवरलेइंग स्थल की नालियों के लिए सर्वोत्तम स्थिति का संकेत दे सकता है। एक व्यस्त में सड़कों

• नेटवर्क विश्लेषण के एक नेटवर्क के माध्यम से यातायात प्रवाह अनुकरण करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है

यातायात की स्थिति का अनुकूलन और सुधार करने के लिए शहरी परिसर। • इलाके के विश्लेषण में क्रम में एक त्रि-आयामी ग्राउंड मॉडल का निर्माण शामिल हो सकता है

उदाहरण के लिए, प्रस्तावित निर्माण के पर्यावरणीय प्रभाव की जाँच करें।

समोच्च रेखा बनाने के लिए समान मूल्य के बिंदुओं का कनेक्शन है। ये के बिंदु हो सकते हैं

जमीनी आकृति देने के लिए ऊंचाई, या किसी विशेष विशेषता के बिंदु, शायद, जनसंख्या दें

घनत्व समोच्च रेखाएँ। • क्षेत्र और लंबाई की गणना काफी हद तक स्व-व्याख्यात्मक है और इसमें भविष्य के आवास विकास, या राजमार्ग की लंबाई को चौड़ा करने के लिए परित्यक्त भूमि का क्षेत्र शामिल हो सकता है।

इन सभी कार्यों को स्क्रीन पर देखा जा सकता है, या योजना, ग्राफ, टेबल या के रूप में आउटपुट किया जा सकता है । 

 जीआईएस का उपयोग, कागजी योजनाओं और संबंधित दस्तावेजों की आवश्यकता को हटा देता है और संचालन को बहुत तेज कर देता है क्योंकि डेटा, स्थानिक और गैर-स्थानिक दोनों को केंद्रीय जीआईएस से जुड़े अन्य कंप्यूटरों में तेजी से अद्यतन, संपादित और स्थानांतरित किया जा सकता है। इस प्रकार इसमें कई उपयोगकर्ताओं के बीच डेटा स्थानांतरित करने के फायदे हैं, जिससे दोहराव कम होता है और डेटा की सुरक्षा और विश्वसनीयता बढ़ती है। विशिष्ट परिदृश्यों को संभावित परिणामों का परीक्षण करने और बेहतर सूचित निर्णय लेने के लिए तैयार किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, डेटा की विभिन्न परतों जैसे जल निकासी पैटर्न, सतह और उप-मृदा डेटा, जमीन के ढलान और वर्षा के मूल्यों का उपयोग करके संभावित क्षरण या भूस्खलन के क्षेत्रों की पहचान की जा सकती है। इस प्रकार जीआईएस न केवल प्रभावी डेटा प्रबंधन और विश्लेषण प्रदान करता है, बल्कि स्थानिक विशेषताओं और उनके संबंधों को देखने की अनुमति भी देता है। इस तरह योजना और निवेश के फैसले भरोसे के साथ लिए जा सकते हैं।

Post ID: NTS00018

Subject: Surveying