जीआईएस (भौगोलिक सूचना प्रणाली)


 जीआईएस (भौगोलिक सूचना प्रणाली)

मानचित्रों का उपयोग हजारों वर्षों से किया जाता रहा है, लेकिन यह केवल पिछले कुछ दशकों के भीतर ही है कि भौगोलिक सूचना प्रणाली या जीआईएस बनाने के लिए कंप्यूटर ग्राफिक्स और डेटाबेस के साथ मानचित्रों को संयोजित करने के लिए तकनीक मौजूद है।

भौगोलिक सूचना प्रणाली:

एक भौगोलिक सूचना प्रणाली या भौगोलिक सूचना प्रणाली (जीआईएस) एक ऐसी प्रणाली है जिसे सभी प्रकार के स्थानिक या भौगोलिक डेटा को कैप्चर, स्टोर, हेरफेर, विश्लेषण, प्रबंधन और प्रस्तुत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

भौगोलिक सूचना प्रणाली एक कंप्यूटर आधारित उपकरण है जो आमतौर पर मानचित्र में भौगोलिक जानकारी का विश्लेषण, भंडारण, हेरफेर और कल्पना करता है। दूसरी ओर, हम कह सकते हैं कि यह एक ऐसी प्रणाली है जो भौगोलिक जानकारी एकत्र करती है, प्रदर्शित करती है, प्रबंधित करती है और उसका विश्लेषण करती है।

इस तकनीक का मुख्य शब्द भूगोल है - इसका मतलब है कि डेटा का कुछ हिस्सा स्थानिक है। दूसरे शब्दों में, डेटा जो किसी तरह से पृथ्वी पर स्थानों के संदर्भ में है।

इस डेटा के साथ आमतौर पर सारणीबद्ध डेटा होता है जिसे विशेषता डेटा के रूप में जाना जाता है। विशेषता डेटा को आम तौर पर प्रत्येक स्थानिक विशेषताओं के बारे में अतिरिक्त जानकारी के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। इसका एक उदाहरण स्कूल होंगे। स्कूलों का वास्तविक स्थान स्थानिक डेटा है। अतिरिक्त डेटा जैसे कि स्कूल का नाम, पढ़ाई जाने वाली शिक्षा का स्तर, छात्र की क्षमता विशेषता डेटा बनाती है।

यह इन दो डेटा प्रकारों की साझेदारी है जो जीआईएस को स्थानिक विश्लेषण के माध्यम से एक प्रभावी समस्या समाधान उपकरण के रूप में सक्षम बनाता है।

भौगोलिक सूचना प्रणाली वास्तव में केवल 4 सरल विचारों के लिए नीचे आती है:

भौगोलिक डेटा बनाएं

इसका प्रबंधन करो।

इसका विश्लेषण करें और

इसे मानचित्र पर प्रदर्शित करें।

 

जीआईएस वास्तविक दुनिया के बारे में जानकारी को विषयगत परतों के रूप में संग्रहीत करता है। बेशक, ये सभी परतें अपने भौगोलिक निर्देशांक से जुड़ी हुई हैं। नतीजतन, हम रिकॉर्ड-कीपिंग में अधिक दक्षता के कारण लागत बचाते हैं और आसानी से शक्तिशाली स्थानिक विश्लेषण कर सकते हैं।

भू-स्थानिक डेटा कई अलग-अलग स्वरूपों में बनाया, साझा और संग्रहीत किया जाता है। दो प्राथमिक डेटा प्रकार रेखापुंज और वेक्टर हैं। वेक्टर डेटा को बिंदुओं, रेखाओं या बहुभुजों के रूप में दर्शाया जाता है। असतत (या विषयगत) डेटा को वेक्टर के रूप में सबसे अच्छा दर्शाया जाता है। सटीक स्थान या कठोर सीमा वाले डेटा को आमतौर पर वेक्टर डेटा के रूप में दिखाया जाता है। उदाहरण हैं काउंटी की सीमाएं, लाइनों का उपयोग करने वाली सड़कों और रेलमार्गों का स्थान, या अग्नि हाइड्रेंट के स्थान को इंगित करने वाला बिंदु डेटा।

रेखापुंज प्रारूप:

इसके विपरीत, रास्टर डेटा निरंतर डेटा, या ऐसी जानकारी के लिए सबसे उपयुक्त है जिसमें कठोर सीमाएं या स्थान नहीं हैं। रेखापुंज के रूप में, डेटा को ग्रिड कोशिकाओं की एक श्रृंखला के रूप में देखा जाता है, जहां प्रत्येक सेल का एक मान होता है जो कि देखे जा रहे फीचर का प्रतिनिधित्व करता है। ऊंचाई, तापमान, वर्षा, या मिट्टी Ph जैसी मॉडलिंग सतहों के लिए उपयुक्त रेखापुंज डेटा के बारे में सोचें। इन घटनाओं को अंतराल पर मापा जाता है (मौसम स्टेशनों के बारे में सोचें), और एक सतत सतह बनाने के लिए बीच में मूल्यों को प्रक्षेपित किया जाता है। रास्टर डेटा में रिमोट सेंसिंग इमेजरी भी शामिल है, जैसे एरियल फोटोग्राफी और सैटेलाइट इमेजरी।

वेक्टर प्रारूप:

एसएचपी: शेपफाइल

ESRI शेपफाइल एक उद्योग मानक भू-स्थानिक डेटा प्रारूप बन गया है, और व्यावहारिक रूप से हाल ही में जारी सभी GIS सॉफ़्टवेयर के साथ कुछ हद तक संगत है। एक पूर्ण शेपफाइल के लिए, हमारे पास समान उपसर्ग नाम और निम्नलिखित एक्सटेंशन के साथ कम से कम 3 फाइलें होनी चाहिए: .shp = शेपफाइल, .shx = हेडर और .dbf = संबद्ध डेटाबेस फ़ाइल। इसके अतिरिक्त, हमारे पास एक .prj = प्रोजेक्शन फ़ाइल, एक .lyr = परत फ़ाइल और अन्य अनुक्रमणिका फ़ाइलें हो सकती हैं। इन सभी फाइलों को एक ही कार्यक्षेत्र में सहेजा जाना चाहिए।

जीडीबी: जियो डेटाबेस

फ़ाइल जियो डेटाबेस विभिन्न प्रकार के भौगोलिक डेटासेट का एक संग्रह है, जिसमें सबसे बुनियादी प्रकार वेक्टर, रेखापुंज और सारणीबद्ध डेटा हैं। तीन प्रकार के भू डेटाबेस हैं: फ़ाइल, व्यक्तिगत और आर्कएसडीई। ईएसआरआई के आर्कजीआईएस के लिए जियो डेटाबेस मूल डेटा प्रारूप हैं।

जीआईएस सिर्फ सॉफ्टवेयर से ज्यादा है। स्थानिक विश्लेषण को सक्षम करने, बड़े डेटासेट को प्रबंधित करने और मानचित्र/ग्राफ़िकल रूप में जानकारी प्रदर्शित करने के लिए लोगों और विधियों को भू-स्थानिक सॉफ़्टवेयर और टूल के साथ जोड़ा जाता है।

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