البيانات في نظم المعلومات الجغرافية (GIS) وأهم تصنيفاتها

تُعتبر البيانات في نظم المعلومات الجغرافية (GIS) العنصر الأساس لتطوير أي مشروع جغرافي أو تحليل مكاني. تعتمد نظم المعلومات الجغرافية على إدخال وتنظيم وتحليل البيانات الجغرافية وغير الجغرافية للحصول على رؤى تساعد في اتخاذ القرارات ودعم التخطيط. لذا، من الضروري فهم طبيعة البيانات وأنواعها وتصنيفاتها لضمان استخدامٍ فعال لها.

أنواع البيانات في نظم المعلومات الجغرافية

1. البيانات في نظم المعلومات الجغرافية البيانات المكانية (Spatial Data):

تمثل الموقع الجغرافي للكيانات وتحدد إحداثياتها في نظام إحداثي معين. هذه البيانات تُستخدم لتمثيل عناصر الأرض كالمباني، الطرق، والأنهار.

النقطية (Point Data):
تمثل المعالم ذات الموقع الواحد مثل الأشجار أو المحطات.
مثال: موقع بئر مياه أو مدرسة.

الخطية (Line Data):
تمثل العناصر التي تمتد بشكل خطي مثل الطرق أو الأنهار.
مثال: طريق سريع أو خط نقل كهرباء.

المضلعية (Polygon Data):
تمثل المساحات مثل الأقاليم أو البحيرات.
مثال: مناطق زراعية أو بحيرة.

2. البيانات في نظم المعلومات الجغرافية البيانات الوصفية (Attribute Data):

هي البيانات التي تصف خصائص الكيانات المكانية. يتم ربط هذه البيانات مع العناصر المكانية لتقديم تفاصيل إضافية عنها.
مثال: وصف الشوارع بأنها “رئيسية” أو “فرعية”، أو تحديد حالة استخدام الأراضي (سكنية، صناعية).

تصنيفات البيانات في نظم المعلومات الجغرافية

1. البيانات في نظم المعلومات الجغرافية بناءً على الطبيعة (Data Nature):

بيانات كمية (Quantitative Data):
تتضمن القيم الرقمية التي يمكن قياسها مثل الكثافة السكانية، ارتفاعات الجبال، أو كمية الأمطار.

بيانات نوعية (Qualitative Data):
تصف خصائص نوعية للمعالم مثل نوع التربة، استخدام الأرض، أو الحالة المناخية.

2.البيانات في نظم المعلومات الجغرافية بناءً على المصدر (Data Source):

البيانات الأولية (Primary Data):
يتم جمعها مباشرة من مصادر ميدانية أو باستخدام أجهزة متخصصة مثل أجهزة تحديد المواقع (GPS) أو المسوحات الميدانية.

البيانات الثانوية (Secondary Data):
بيانات تم جمعها سابقًا مثل الخرائط الورقية أو الصور الجوية والمستخرجة من مصادر أخرى.

3. البيانات في نظم المعلومات الجغرافيةبناءً على الشكل (Data Format):

البيانات النقطية (Raster Data):
تتكون من شبكة من الخلايا أو البيكسلات، وتُستخدم لتمثيل بيانات متصلة مثل الصور الجوية أو النماذج الرقمية للارتفاعات.
مثال: خريطة الغطاء النباتي.

البيانات المتجهة (Vector Data):
تُستخدم لتمثيل المعالم الجغرافية على شكل نقاط، خطوط، أو مضلعات.
مثال: حدود إدارية أو شبكة طرق.

4. البيانات في نظم المعلومات الجغرافية بناءً على الزمن (Temporal Data):

بيانات ثابتة (Static Data):
لا تتغير مع الزمن مثل حدود الأقاليم أو الجبال.

بيانات متغيرة (Dynamic Data):
تتغير مع الزمن مثل حالات الطقس أو تدفق حركة المرور.

شاهد ايضا”

• تطوير معلم الجغرافيا في ضوء المتغيرات التكنولوجية الحديثة
• دور نظم المعلومات الجغرافية (GIS) في تطوير مهارات معلمي الجغرافيا
• المدن الذكية وعلاقتها بالجغرافيا
• التغير المناخي: تأثيراته على البيئة والاقتصاد والمجتمعات

أهمية تصنيف البيانات في نظم المعلومات الجغرافية

• تحسين التحليل الجغرافي: يمكن للباحثين اختيار أدوات التحليل المناسبة وفقًا لنوع البيانات.
• دقة النتائج: اختيار النوع المناسب من البيانات يساعد في تحسين الدقة وتقليل الأخطاء.
• إدارة البيانات: التصنيفات تسهّل تنظيم البيانات وتخزينها بشكل صحيح.
• التكامل مع البيانات الأخرى: يسهم التصنيف الواضح في دمج مصادر متعددة من البيانات، مما يعزز التحليل متعدد الأبعاد.
• 

خاتمة

تلعب البيانات في نظم المعلومات الجغرافية GIS دورًا محوريًا في تطوير المشاريع وتحليل الظواهر المكانية. يعتمد نجاح أي مشروع GIS على جودة وتنظيم البيانات ومدى فهم أنواعها وتصنيفاتها. إن معرفة كيفية التعامل مع البيانات المختلفة يساعد في تحقيق أهداف المشاريع بكفاءة ويدعم اتخاذ القرارات المستندة إلى التحليل الجغرافي الدقيق.

Data Types and Classifications in Geographic Information Systems (GIS)

In Geographic Information Systems (GIS), data serves as the foundation for any spatial project or analysis. GIS relies on the collection, organization, and analysis of both spatial and non-spatial data to generate insights that aid in decision-making and planning. Understanding the nature, types, and classifications of GIS data is crucial to effectively utilize these systems for research and development.

Types of Data in GIS

1. Spatial Data:

Spatial data refers to information about the geographic location of features and their spatial relationships within a coordinate system. It describes geographic entities such as roads, buildings, and rivers.

Point Data:
Represents features that exist at a specific location, such as individual trees or monitoring stations.
Example: The location of a water well or a school.

Line Data:
Represents linear features such as roads, rivers, or power lines.
Example: A highway or a railway track.
Polygon Data:
Represents area-based features, such as lakes, administrative boundaries, or land-use zones.
Example: A park boundary or a lake.

2. Attribute Data:

Attribute data describes the characteristics of spatial features. It is linked to spatial data to provide additional details about features.
Example: Road attributes (e.g., main or secondary roads), land-use categories (e.g., residential or industrial zones).

Classifications of Data in GIS

1. Based on Nature:

Quantitative Data:
This type of data includes measurable numeric values, such as population density, rainfall amounts, or elevation.

Qualitative Data:
Describes non-measurable attributes of features, such as land-use types, soil classifications, or weather conditions.

2. Based on Source:

Primary Data:
Data collected firsthand through surveys, GPS devices, or field observations.

Secondary Data:
Data that has been previously collected, such as maps, satellite imagery, or reports.

3. Based on Format:

Raster Data:
Consists of a grid of cells (pixels) that represent continuous data, such as satellite imagery or digital elevation models (DEM).
Example: A vegetation cover map.

Vector Data:
Represents discrete features using points, lines, or polygons.
Example: City boundaries or transportation networks.

4. Based on Time:

Static Data:
Represents information that does not change over time, such as geological formations or boundaries.

Dynamic Data:
Represents changing information, such as traffic flow or weather patterns.

Importance of Data Classification in GIS

Enhanced Spatial Analysis: Proper classification allows users to choose the right tools and methods for analysis.

Improved Accuracy: Selecting the appropriate type of data ensures accurate results and minimizes errors.

Efficient Data Management: Classification helps in organizing, storing, and retrieving data effectively.

Data Integration: Clear data classification facilitates the integration of multiple data sources, enriching spatial analysis.

Conclusion

Data plays a vital role in GIS applications by supporting the development of projects and the analysis of spatial phenomena. The success of any GIS project depends on the quality, organization, and understanding of data types and classifications. Knowing how to manage and utilize different types of data helps achieve project objectives efficiently and supports precise, data-driven decision-making.