غالبًا عندما تعمل ع مشروع في #نظم_المعلومات_الجغرافية يكون لديك بيانات من مصادر عديدة ولكن تواجهك المشكلة التقليدية المتمثلة في عدم اتساق هذه البيانات مع بعضها سواء مكانيا واقصد هنا في شكلها الهندسي geometry او في تعدد واختلاف الحقول attribution لنفس المعلم.
وذلك نتيجة للطرق المختلفة لجمع هذه البيانات سواء تم التقاطها بمقاييس رسم مختلفة أو رصد في الميدان بالإضافة الى اختلاف هيكلة قواعد البيانات التي جمعت عليها نظرا لحالات استخدام مختلفة. في نهاية الأمر هي تتعلق بكيفية جمع هذه البيانات وهيكليتها وغالبا ما تكون مفقوده في metadata.
مما يجعلها احد العقبات في استخدام البيانات للتحليل ورسم الخرائط.
على كل حال ، هناك العديد من الأسباب التي قد تحتاج فيها إلى الحصول على بيانات من مجموعة بيانات إلى أخرى. ربما تريد إضافة معلم غير موجود لديك سابقا ولكنه موجود في مصدر اخر ولكن يفتقد الى معلومات وصفية
على كل حال ، هناك العديد من الأسباب التي قد تحتاج فيها إلى الحصول على بيانات من مجموعة بيانات إلى أخرى. ربما تريد إضافة معلم غير موجود لديك سابقا ولكنه موجود في مصدر اخر ولكن يفتقد الى معلومات وصفية
وعليه انت ترغب في الحصول ع geomtery فقط من هذا المصدر بينما معلومات الحقول له سوف تحصل عليها من مصدر اخر يمتاز بالمعلومات الوصفية ولكن الرسم الهندسي له سيئ. هذه العملية تسمى خلط/مزج البيانات Data conflation.
يعرف Data conflation على أنه عملية الجمع بين المعلومات الجغرافية من مصادر متعددة من أجل الاحتفاظ بالبيانات الدقيقة ، وتقليل التكرار والتوفيق بين تضارب البيانات وذلك لغرض تحسين الجودة الهندسية والوصفية للمعلم قبل أن تتمكن من الاستفادة من البيانات.
وهناك أدوات في #GIS فعالة لهذة العملية منها ع سبيل المثال الادوات المتوفرة في #ArcGIS و #FME من @SafeSoftware وغيرها من البرامج. لمعلومات عن اداة #ESRI ومنهجية العمل ع الرابط التالي
proceedings.esri.com
proceedings.esri.com
جاري تحميل الاقتراحات...