• SIG adalah Sebuah cara untuk:
o
Memvisualisasikan,
memanipulasi, dan menayangkan data spasial
•
Peta Cerdas
(Smart Maps)
o
Menghubungkan
database dengan peta
Database
spasial mendeskripsikan sekumpulan entity yang memilki lokasi atau posisi yang tetap maupun yang tidak tetap. Tipetipe entity spasial inimemiliki properties topografi dasar meliputi lokasi dimensi, dan bentuk (she).(Eddy
prahasta, 2005)
Sistem
basis data spasial adalah system basisdata dengan kemampuan untuk merepresentasikandan secara efisien dapat memanipulasi data geometric/spatialseperti
point, line, dan polygon. (Chang, Wong, Abbot, Tn , 1997)
Spasial
database adalah database yang dioptimalkan untuk menyimpan danpermintaan
data yang terkait dengan obyek dalam ruang, termasuk poin, dan baris polygons.
Sementara khas database dapat memahami
numerik dan karakter berbagai jenis data, fungsi tambahan perlu ditambahkan ke
database untuk memproses data spasial jenis. Ini biasanya disebut geometri atau
fitur (Wikipedia)
Dua cara Input dan Visualisasi Data Bumi dalam
SIG
·
Raster – Grid
- Pixel
- Lokasi dan
nilai
- Photo udara dan
citra satelit sudah dalam format ini
•
Vektor – Linier
- Titik, Garis dan
Poligon
- Kenampakan
(rumah, danau dll)
- Atribute à Keterangan
- Ukuran, tipe,
panjang dll.
Pada vektor ini bentuknya doc tetapi punya arah dan bisa di connect. Dan
pada vektor diberi ukuran dan mempunyai peta.
Pengantar
Extender/DataBlade : Teknologi Komponen
Elemen-elemen Extender/DataBlade:
-
Tipe
-
Fungsi
-
Cetakan
-
Agregate
-
Indeks
-
Tabel
-
Kode clien
Domain
If Integer were not built in …
•
Types à seluruhnya angka, hingga mencapai
jumlah maksimum
Data
•
SmallInt, Integer, bigInt
•
Representasi: ASCII ([+|-]d..), binary (2’s
complement, byte order)
Fungsi dan Operator
•
Add (+), Subtract(-), Multiply (*), Abs, Mod, …
•
Equal (=), LessThan (<), Greater Than Or
Equal (>=), …
Index support
•
B-Tree
Tipe data didefinisikan-User
Sintax perintah:
CREATE TABLE employee(name
varchar(30),compensation salary_t, location point,jobs_held set(varchar(30)), picture
image );
Some SQL Queries
•
Location-Based Services: List Points of
Interest
•
SELECT name, description, address
FROM restaurants
WHERE Overlaps(location,
box(getGPS(), 2000, 2000))
AND category =
‘chinese’
AND docContains(menu,
‘Peking duck’);
•
List volcanic eruptions in a region of interest
SELECT name, year, mag, location
FROM volcano
WHERE ST_Within(location,
'polygon((-12543,-125
46,-120 46,-120 43,-125 43))')
ORDER BY name, year;
name year mag
location
HOOD MOUNT 1854
0 POINT (-121.69999 45.36000)
HOOD MOUNT 1859
2 POINT (-121.69999 45.36000)
DB2 Spatial Extender, IDS Spatial
DataBlade
•
Dikembangkan, didukung dan dipelihara oleh IBM
•
Dibungkus di sekitar geometri mesin ESRI
(bentuk perpustakaan)
•
Spatial index: R-tree
•
Mengehui spasial secara optimal
•
Mengenali operator spasial dan indeks
•
Biaya, selektivitas yang disediakan oleh R-tree
•
Administration tools: Blade Manager
•
Utilities: Bentuk export-import file
•
Kerjasama strategis dengan ESRI
•
Hubungan tertutup di bidang teknik, pemasaran,
dan penjualan
•
Software (Data, WebSphere), Hardware, Services
Keuntungan Informix Spatial
•
Standard, sintaks yang intuitif
•
Mudah dikembangkan, dapat dipelihara sedikit
kesalahan
•
Memperpanjang kebenaran Object-Relational
•
Open GIS Simple Features, sesuai untuk
interoperabilitas dengan sistem lainnya yang memenuhi persyaratan
•
Performance
•
Spatial index and fungsi terintegrasi dalam
server pada level code interface, tidak berdasarkan pada tabel dan SQL
•
Kerjasama erat dan terintegrasi dengan ESRI
Spatial queries
•
Menghitung persentase tumpang tindih citra yang
menutup bagian dari daerah yang diinginkan
•
ROI = Ontario Province, with 25 km buffer,
namun hanya di atas Kanada
SELECT
i.id AS image_id,
i.id AS image_id,
ST_Area(ST_MultiPolygon
ST_Intersection( i.footprint, p.shape )
ST_Intersection( i.footprint, p.shape )
::ST_Polygon
) / ST_Area( i.footprint ) * 100 AS "%overlap"
) / ST_Area( i.footprint ) * 100 AS "%overlap"
FROM
images i, provinces p
WHERE
ST_Overlaps(
i.footprint,
ST_Difference(
ST_Buffer( p.shape, 25, 'KILOMETRE' ),
ST_Buffer( p.shape, 25, 'KILOMETRE' ),
(SELECT shape FROM countries WHERE name =
'USA')
)
AND p.name = 'Ontario'
ORDER
BY 2 DESC;
R-Tree Access Method (Informix)
•
Struktur pohon Height-balanced
•
Metode partisi data
•
Berdasarkan konsep kotak pembatas
•
Algoritma Heuristic untuk sisip dan pemecahan node
•
Digunakan oleh Informix spatial DataBlades (and
Video, too)
Koordinat Planar (bidang datar)
Flattening the Earth (Mendatarkan Bumi)
•
Bidang Geometri pada lat-long
•
Singularitas dan skala? distorsi pada dan ke
arah kutub
•
Menyelimuti di sekitar bujur 180º
•
Perpotongan, tepi, lokasi garis buruk.
•
Proyeksi lokal/Regional
•
Membatasi kesahihan jarak
•
Masalah2 pencocokan tepi peta
•
Skala tidak seragam
•
Pengindeksan: itu akan lebih buruk!
•
Banyak “kotak pembatas" atau hilangnya
seluruh selektivitas
Geodetic DataBlade/Extender
•
Koordinat Lintang-Bujur (‘geodetic’),
ellipsoidal datum
•
Resolusi dan akurasi seragan diseluruh dunia
(“world ke cm”)
•
Tepi peta dan skala tidak ada pengecualian
(singularities)
•
Berdasarkan pada mesin geometri Hipparchus oleh
Geodyssey Ltd.
•
Dimensi titik-apung dan waktu terintegrasi
untuk pencarian indeks tunggal dan pengelolaan data spatio-temporal yang benar.
•
Pengindekan bertenaga penuh untuk kinerja
tinggi:
•
Voronoi Tessellation – pembagian ruang adaptasi
•
R-tree – indeks multidimensi menyesuaian
sendiri (diatas 5 dimensi)
•
Khusus untuk IBM
Bidang
Datar: segmen garis yang menghubungkan
simpul adalah straight lines
Ellipsoid:
segmen garis yang menghubungkan simpul adalah geodesics
Menambah
simpul jika kita menginginkan sebuah segmen garis pararel berikutnya (garis
lintang konstan)
Distances
Berapa jarak dari Anchorage ke
Tokyo?
Jalur terpendek adalah lebih pendek
dari dua kemungkinan jalur geodesik? Bagian tebal dari lingkaran besar
Polygons that straddle the 180th
meridian split flat-plane representation into 2 or more pieces
MULTIPOLYGON(
((-180 30,-165 30,-165 40, -180 40,-180 30)),
((180 30,180 40,165 40, 165 30, 180 30))
POLYGON
(165 30, -165 30, -165 40, 165 40)
Hemispheres
Belahan bumi sebelah barat, gambaran
datar bumi:
POLYGON((0 -90, 0 90, -180 90,
180 -90, 0 -90))
Belahan bumi sebelah barat, gambaran bundar bumi:
POLYGON((0 -30, 0 90, 180 -30))
Mungkin hanya ini yang bisa saya sampaikan, apabila terdapat kekurangan dalam tulisan ataupun yang lainnya saya mohon maaf yang sebesar-besarnya. Wassalamualaikum.. :)
Referensi:
Materi mata kuliah Sistem Informasi Geografis Fakultas pertanian UPN Veteran Jawa Timur
Wikipedia
www.scribd.com
selamat malam Gan,
BalasHapusDATABLADE SPASIAL ini yang lagi saya cari untuk bahan pembelajaran ternyata pembahasan disini lengkap mulai dari pengertian,model data,manfaat,komponen serta aspek lainnya yang membuat saya lebih semangat lagi untuk mempelajari lebih dalam mengenai Sistem Informasi Geografi ini.Terima kasih atas artikel yang bermanfaat
ini semoga anda lebih bersemangat lagi dalam memberikan ilmu yang bermanfaat seperti ini sekali lagi terima kasih ya
Bila ada waktu jangan lupa kunjungi website saya
Di:
https://bakri48.mahasiswa.atmaluhur.ac.id/
http://www.atmaluhur.ac.id
Terima kasih.
Terima Kasih gan untuk materinya, sangat membantu untuk memahami Sistem Informasi Geografis. Terutama untuk saya yang masih pemula dalam mempelajari ilmu Sistem Informasi Geografis.
BalasHapusjangan lupa kunjungi website saya dan website kampus saya.
https://errykurniawan.mahasiswa.atmaluhur.ac.id
http://www.atmaluhur.ac.id