أنواع البيانات في نظم المعلومات الجغرافية

[align=center]الاخوه الاعضاء الكرام

موضوع هذا الاسبوع هو تكملة مناقشة انواع البيانات التي كانت ضمن موضوع (مشروع تطبيقي لتعلم gis )


ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ـــــــــ[/align]


[align=center]( أنواع البيانات في نظم المعلومات الجغرافية ) [/align]


البيانات والمعلومات ( Information & Data ) تتردد كلمة معلومات وبيانات في مجال الحاسب الآلي ونظم المعلومات الجغرافية والبعض يستخدم اللفظتين بنفس المعنى ولكن هناك فرق في اللفظتين وهما على النحو التالي :-

(أ) البيانات : هي المعاني والمفاهيم والحقائق الخام التي تخص ظاهرة معينة دون إجراء أي معالجة لها0
(ب) المعلومات : هي تفاصيل تلك المعاني والمفاهيم والحقائق التي تم التوصل إليها بعد معالجة البيانات0

فمثلاً عند إنشاء قاعدة بيانات عن ظاهرة جغرافية معينة ولتكن ( حوض وادي لبن ) فأن قاعدة البيانات للحوض تتطلب بيانات خام عن ( خرائط عن الحوض ، مرئيات فضائية ، صور جوية ، بيانات تحديد المواقع GPS، جداول ، 000 إلخ ) ثم نقوم بإدخال تلك البيانات في قاعدة البيانات من خلال برامج نظم المعلومات الجغرافية ونقوم بمعالجة وتحليل تلك البيانات للوصول إلى معلومات تتعلق بخصائص معينة للحوض وذلك حسب هدف الدراسة مثلاً ( مساحة الحوض ، محيط الحوض أو منطقة تقسيم المياه ، عرض الحوض ، تصنيف المجاري والروافد ، 000 إلخ ) وذلك للوصول إلى معلومات تسمى ( الخصائص المورفومترية لحوض وادي لبن ) 0



أنواع البيانات في نظم المعلومات الجغرافية :-

يقصد بأنواع البيانات طبيعة تلك البيانات أو الشكل الهندسي لها ( Geometry ) والتي على أساسها يتم تحديد نمط المعالجة اللازمة لتلك البيانات 0
وهناك نوعين أساسيين من البيانات في نظم المعلومات الجغرافية هما :-

1- بالبيانات المكانية ( Spatial Data )

أولاً : البيانات الخطية أو الاتجاهية ( Vector Data )
تتمثل البيانات الخطية في ثلاثة أنواع من البيانات هما :-

1-بيانات نقطية ( Point data ) :- وهي البيانات التي توقع على الخريطة على هيئة نقطة ولها
إحداثيات(س،ص) واحدة فقط مثل موقع مدينة الرياض 0

2- بيانات خطية ( Line data ) :- وهي البيانات التي توقع على الخريطة على شكل خط مثل طريق
أو مجرى مائي 0

3- بيانات مساحية ( Polygon data ) :- وهي البيانات التي توقع على الخريطة بشكل مساحات
محاطة بخطوط مغلقة مثل مساحة المملكة العربية السعودية 0

وتتمثل هذه الأنواع من البيانات فـي قـواعد البيانات الجغـرافية بإحداثيات السينية والصادية والعينية ( X , Y , Z ) أو ( س ، ص ، ع ) ، وتمثل النقطة بإحداثية واحدة فقط والتي تعتبر نقاط الإحداثيات أو نقاط تحكم الخريطة من أهم أنواعها وهي نقاط موقعة على الخريطة ليس لها طول ولا مساحة ، أما الخط فيمثل بمجموعة من النقاط لها طول معين وليس لها مساحة كظاهرات الجغرافية الخطية ( طرق المواصلات ، الحدود السياسية 000إلخ )
وفيما يخص المساحة فتمثل بمجموعة من الخطوط يمثل الخط محيطها أو حدود تلك المساحة وهي بذلك يكون لها مسافة ومساحة ( مساحات الدول ، الأقاليم ، وامتدادات الظواهر الجغرافية على سطح الأرض ) وأما الأشكال المجسمة والتي تمثل بمجموعة من الخطوط والتي لها مسافة ومساحة وارتفاع ( كالتمثيل البعد الثالث 3D لأي ظاهرة جغرافية ) ويتم تخزين أنواع البيانات المكانية الخطية في قواعد البيانات برمز تعريفي (ID ) والذي يمكن من خلاله الوصول إلى قواعد البيانات وربطها مع بعضها البعض 0
ومن هنا نستنتج من أن النقطة هي أساس تشكيل تلك الأنواع من البيانات في قواعد البيانات الجغرافية
المكانية وهي تميز بسعة تخزينية قليلة0

ثانياً : بيانات مساحية ( Raster Data )

تتكون هـذا النوع من البيانات على شكل وحدات مساحية يطلق عـليها ( Pixel ) أي خلية مربعة الشكل
والتي غالباً ما يكون طول ضلعها (0.1مم ) وتتمثل هذه البيانات في الصور الجوية( Aerial Photographs ، والمرئيات الفضائية ( Satellite Images ) وهي تتميز بسعة تخزينية كبيرة0

وتسمى البيانات الخطية والمساحية بالبيانات المكانية ( Spatial Data ) وتوضح البيانات المكانية العلاقة المكانية للظاهرة الجغرافية من حيث موقعها الجغرافـي أي مكانها على سطح الأرض ضمن إحداثيات محددة وكذلك موضعها بالنسبة لما حولها من ظاهرات جغرافية أخرى 0

2- البيانات الوصفية : ( Descriptive Data )
يقصد بالبيانات الوصفية هي تلك المعلومات التي تصف البيانات المكانية على هيئة ( أسماء ، تواريخ ، نسب مئوية جداول ، تقارير ، رسوم بيانية ، رموز ) 0

وتأتي تلك البيانات بأنواعها المكانية ( Spatial Data ) والوصفية : ( Descriptive Data ) من مصادر مختلفة أهمها :-

أولاً :- الخرائط بأنواعها الرقمية والورقية Maps

ثانياً :- بيانات الاستشعار عن بعد Remote Sensing Data وهي الصور الجوية والمرئيات الفضائية
(Aerial Photographs ) ( Satellite Images )

ثالثاً :- بيانات الدراسات الميدانية Field Studies وأنظمة التحديد المكاني GPS

رابعاً :- الإحصاءات أو القوائم والجداول الإحصائية Statistics

خامساً :- الأبحاث والدراسات السابقة Literature

سادساً :- الإنترنت Internt


أول سعودية في GIS

أولا : أشكر الأستاذه حنان على هذا الشرح الممتع ؟
وأنا أتفق معها ما يخص البيانات والمعلومات ! ولكن هناك تساؤلات آمل من الأستاذه أو أحد الأعضاء
في هذا المنتدى العلمي الراقي الإجابة عليها ، حيث إنني أعتبر نفسي مبتدئ في هذا لعلم
التساؤل الأول : كيف يتم الربط بين المعلومات أو ما يسمى بـ Data Linkage ؟

التساؤل الثاني :وكيف يمكن تصنيف نماذج الإرتفاعات الرقمية DEM هل هي بيانات أم معلومات؟

التساؤل الثالث: أي مقاييس الخرائط الأكثر صحة في بناء قواعد البيانات ؟ هل هي الخرائط ذات
المقياس الكبير أم الخرائط ذات المقياس الصغير ، ولماذا ؟؟

وآآآآسف على الإطالة ...

بسم الله الرحمن الرحيم

أولاً : شكراً للأستاذة حنان على هذه المعلومات المفيدة في الجانب النظري الذي يعد الأساس لإدراك المفاهيم التي يتم التعامل بها على برامج نظم المعلومات الجغرافية .

وقد اسعدني تساؤل الأستاذ شهاب التاج الذي يدل على أن هناك خلفية جيدة في نظم المعلومات الجغرافية لدى السائل الكريم ونحن سعداء بوجوده في هذا المنتدى عضواً نافعاً إن شاء الله .

السؤال يطلب من أحد الأساتذة أو الأعضاء بالإجابة عليه ويسرنى في بداية هذا الصباح الجميل أن أجيب :
التساؤل الأول : كيف يتم الربط بين المعلومات أو ما يسمى بـ Data Linkage ؟

1) سوف نستعيض بمصطلح البيانات بدلاً من المعلومات المذكورة في السؤال حتى تتماشى الفكرة مع السؤال الثاني للأخ شهاب وحتى تكون الفكرة مطابقة لما عرضته الأستاذة حنان في الحلقة الرابعة تحت عنوان (مشروع تطبيقي لتعلم GIS ) والذي يقول

ثالثاً : البيانات والمعلومات ( Information & Data ) تتردد كلمة معلومات وبيانات في مجال الحاسب الآلي ونظم المعلومات الجغرافية والبعض يستخدم اللفظتين بنفس المعنى ولكن هناك فرق في اللفظتين وهما على النحو التالي :-

(أ) البيانات : هي المعاني والمفاهيم والحقائق الخام التي تخص ظاهرة معينة دون إجراء أي معالجة لها0
(ب) المعلومات : هي تفاصيل تلك المعاني والمفاهيم والحقائق التي تم التوصل إليها بعد معالجة البيانات0

أما كيفية الربط بين البيانات المكانية والبيانات الوصفية لها فيتم عن طريق عنوان محدد في قواعد البيانات الجغرافية مثل ID في النموذج العلائقي Relation Model أو عن طريق النظام الاتجاهى Opject Oriented Model المعتمد على شبكة الإحداثيات Coordinate System التي تسمح بالتعامل مع الظاهرة الممثلة كوحدة مستقلة بنفسها ومرتبطة مع غيرها عن طريق نظام الإحداثيات المستخدم على قواعد البيانات الجغرافية .

وللمعلومية ، فإن هناك العديد من المشاركات على ساحة ذلك النادي المميز والتي تعرضت لمثل تلك المواضيع والتي يمكن الرجوع إليها والاستفادة منها .

2) السؤال الثاني يقول :
التساؤل الثاني :وكيف يمكن تصنيف نماذج الإرتفاعات الرقمية DEM هل هي بيانات أم معلومات؟
نماذج الاتفاعات عبارة عن معلومات استخرجت من البيانات المكونة لها مثل xyz

3) السؤال الثالث يقول :
التساؤل الثالث: أي مقاييس الخرائط الأكثر صحة في بناء قواعد البيانات ؟ هل هي الخرائط ذات المقياس الكبير أم الخرائط ذات المقياس الصغير ، ولماذا ؟؟

كلاهما صحيح ولكن المقصود بالمقياس الكبير زيادة في التفاصيل التي تحتويها الظاهرة الممثلة على قواعد البيانات الجغرافية والمقياس الصغير يعني قلة في التفاصيل للظاهرة الممثلة على قواعد البيانات الجغرافية .

ومن الضروري التنويه على أن قواعد البيانات الجغرافية الناجحة هى تلك التي تحتوي على بيانات مكانية ووصفية بشكل تفصيلي ودقيق للظواهر الجغرافية ، ومن خلال تلك البيانات التي تحتويها قواعد البيانات الجغرافية ، يمكن استخدامها تحت خرائط ذات مقاييس كبيرة أو صغيرة يحكمها المساحة من المكان المطلوب عرضها على خريطة الأساس والتفاصيل التي يسمح بها مقياس الرسم المصاحب لتلك الخرائط .

والله الهادي إلى سواء السبيل

أ. د. / ناصر بن محمد بن سلمى

الأخ شهاب تحية وبعد

ردأ على أسئلتك المهمة أود أن أجيب بما يلي، رغم اني قد كتب رداً طويلاً ولم يفلح جهازي والإنترنت في إرسال الرد :
التساؤل الأول : كيف يتم الربط بين المعلومات أو ما يسمى بـ Data Linkage ؟

يتم من خلال المعرفّات ID، في الجداول ومن خلالها نستطيع في نظم قواعد البيانات DBMS أن نستعلم ونعالج ونحلل في نظم المعلومات الجغرافية GIS التي تستخدم هذه النظم DBMS. كل ذلك بفضل النموذج العلائقي Relational Model الذي يقوم على الجبر العلائقي في حل مسائل نظرية المجموعات Set Theory. نظم إدارة قواعد البيانات ما زالت علائقية والآن علائقية هدفية Object -Relational، في حين أصبح كثير من نظم المعلومات الجغرافية تمثل الظواهر بالنموذج الهدفي، لكن يُدار ويخزن في نظم إدارة قواعد البيانات العلائقية أو العلائقية الهدفية.

التساؤل الثاني :وكيف يمكن تصنيف نماذج الإرتفاعات الرقمية DEM هل هي بيانات أم معلومات؟

هي بيانات في الأساس لأنها إحداثيات، فهي بيانات خام، نستطيع بواسطة التحليل أن ننتج معلومات مثل الإنحدار Slope أو واجهة الإنحدار Aspect أو التحدب Curvature، وغيرها. لا تستغرب أن تجد أن هذه المعلومات تدخل كبيانات مرة أخرى لإنتاج معلومة أخرى، مثل نمذجة التعرية Erosion Modeling. فالمعلومة قد تنتج معلومة أخرى وهنا تكون المعلومات الأولى بمثابة بيانات في شكل معطيات أو متغيرات لإخراج معلومة أو معلومات جديدة.

التساؤل الثالث: أي مقاييس الخرائط الأكثر صحة في بناء قواعد البيانات ؟ هل هي الخرائط ذات
المقياس الكبير أم الخرائط ذات المقياس الصغير ، ولماذا ؟؟

بالطبع الخرائط ذات المقاييس الكبيرة هي الأصح، أو الأقرب للواقع. فقاعدة البيانات التي تكون مصادرها من هذا النوع من الخرائط هي الهدف الأساسي والأسمى من تطبيق نظم المعلومات الجغرافية، لأن النظم تستخدم للتحليل وليس فقط لتخزين أو أرشفة البيانات الجغرافية. هل تستخدم النظم خرائط ذات مقاييس صغيرة؟ نعم، ولكن التحليل هنا كما يقال :(Load of Rubbish)!

والله أعلم، وشكراً على الأسئلة المميزة.

في البداية أشكر الدكتور ناصر – الدكتور علي
على هذه الإجابات المتميزة النابعة من خلفية علمية وخبرة عملية كما يتضح من إجابتهما !!
ولكن عـــندي بعض الإضافة البسيطة بحسب خلفيتي المبتدئه في هذا العلم :

[glow1=FF0033]اولا : ما يتعلق بإجابة السؤال الأول :[/glow1]هناك أمثلة عديدة على صلات الربط ، لعل أبرزها ثلاثة أنواع وردت في شروحات معهد بحوث النظم البيئية (Environmental Systems Research Institute-ESRI) وهي:
1.الربط من خلال المحاذاة الفعلية Exact Matching
يقصد بالمحاذاة الفعلية للبيانات طلب عنصرين معينين من عناصر عديدة بهدف مضاهاة بياناتها . حيث يتم خزن كل معلومة بملف رقمي خاص ، وفي هذه الحالة يمكن طلب عرض بيانات عنصرين من عناصر البيانات المتعددة والتي تتم الإجابة عليها بصورة سريعة وخاطفة تغني عن عمليات البحث التقليدية التي تستنزف وقتاً وجهدا كبيرين .
2.الربط التسلسلي أو الهرمي Hierarchical Matching
وهي عملية مركبة يتم من خلالها دمج وحدات مساحية صغيرة خاصة ببيانات معلومة معينة ، لمقارنتها ببيانات وحدات مساحية خاصة يظاهرة أخرى ومساوية لها في المساحة بعد عملية الدمج .
3.ربط البيانات ذات الحدود غير المتطابقة Fuzzy Matching
وهي عملية ترتبط أكثر ما يكون بالبيانات الجغرافية ، إذ تظهر بعض الظاهرات الجغرافية بصورة غير مطابقة لبعض الظاهرات الأخرى . فعلى سبيل المثال قد لا تتطابق حدود النمط المحصولي في منطقة معينة مع حدود أنواع التربة السائدة في نفس المنطقة . ولكن إذا رغبنا بالحصول على معلومة تفضي الى تحديد أكثر مناطق أنواع التربة ملائمة لمحصول معين لأمكن ذلك كما يعلم الجميع من خلال GIS !!
[glow1=FF0000]ثانياً : أما ما يتعلق بإجابة السؤال الثاني والثالث [/glow1]فلا يوجد عندي حالياً !! إضافة إلى ما كتباه الزميلان ( د. ناصر – د. علي ) ربما في وقت آخر .

وعذراً على الإطالة . والله أعلم ... - شهاب التاج -

•
المراجع
• www.cadmagazine.net/
• www.esri.com
• www.giscafe.com
• www.geography.netwar.com

الأخ شهاب تحية وبعد

لأنك سألت سؤال بدى واضحاً أنك تعرف اجابته ولأنك وضعت علامة تعجب على المشاركات السابقة، أود أن الأسئلة التي تأتي عادة ما تكون عامة وحتى لو بدأت دقيقة فقد نختزل التفصيل فيها حتى يأتي الطلب الصريح بإيضاحها، ولهذا لا نسترسل في الإجابة أولاً.

ما زال الربط فيما بين البيانات يقوم على آليات وبرمجايات النموذج العلائقي أو العلائقي الهدفي في نظم إدارة قواعد البيانات وتفصيل هذه البرمجيات طويل، وما ذكرته في إجابتك على سؤالك صحيح، وهنا إضافة بالأمثلة:
Geographic Data -- Linkages and Matching[align=left]
Linkages
A GIS typically links different sets. Suppose you want to know the mortality rate to cancer among children under 10 years of age in each country. If you have one file that contains the number of children in this age group, and another that contains the mortality rate from cancer, you must first combine or link the two data files. Once this is done, you can divide one figure by the other to obtain the desired answer.



Exact Matching
Exact matching occurs when you have information in one computer file about many geographic features (e.g., towns) and additional information in another file about the same set of features. The operation to bring them together is easily achieved by using a key common to both files -- in this case, the town name. Thus, the record in each file with the same town name is extracted, and the two are joined and stored in another file.
Name Populaiton
A 4038
B 7030
C 10777
D 5798
E 5606
Name Avg. housing Cost

A 30,500
B 22,000
C 100,000
D 24,000
E 24,000

Name Population Avg. Housing Cost
A 4038 30,500
B 7030 22,000
C 10777 100,100
D 5798 24,000
E 5606 24,000



Hierarchical Matching
Some types of information, however, are collected in more detail and less frequently than other types of information. For example, financial and unemployment data covering a large area are collected quite frequently. On the other hand, population data are collected in small areas but at less frequent intervals. If the smaller areas nest (i.e., fit exactly) within the larger ones, then the way to make the data match of the same area is to use hierarchical matching -- add the data for the small areas together until the grouped areas match the bigger ones and then match them exactly.

The hierarchical structure illustrated in the chart shows that this city is composed of several tracts. To obtain meaningful values for the city, the tract values must be added together.
Tract Town Population
101 P 60,000
102 Q 45,000
103 R 35,000
104 S 36,000
105 T 57,000
106 Nakkhu 25,000
107 Kupondole 58,000

Tract 101
Tract 102
Tract 103
Tract 104
Tract 105
Tract 107
Tract 106



Fuzzy Matching
On many occasions, the boundaries of the smaller areas do not match those of the larger ones. This occurs often while dealing with environmental data. For example, crop boundaries, usually defined by field edges, rarely match the boundaries between the soil types. If you want to determine the most productive soil for a particular crop, you need to overlay the two sets and compute crop productivity for each and every soil type. In principle, this is like laying one map over another and noting the combinations of soil and productivity.

A GIS can carry out all these operations because it uses geography, as a common key between the data sets. Information is linked only if it relates to the same geographical area.

Why is data linkage so important? Consider a situation where you have two data sets for a given area, such as yearly income by county and average cost of housing for the same area. Each data might be analysed and/or mapped individually. Alternatively, they may be combined. With two data sets, only one valid combination exists. Even if your data sets may be meaningful for a single query you will still be able to answer many more questions than if the data sets were kept separate. By bringing them together, you add value to the database. To do this, you need GIS.
[/align]Figure 2

المرجع: www.gisdevelopment.net/tutorials/tuman003pf.htm

وهذا تقديم مختصر. لاحظ أن الربط الأول يدل أن المعرفات المتشابهة Foreign Keys في الجدوال موجودة لهذا يكون العمل بطريقة Exact Matching، في حين أنه عندما يكون بعض المعرفات فقط موجودة يكون العمل بطريقة Hierarchical Matching، وحينما لا يوجد معرفات مشتركة بين الجداول تكون الطريقة Fuzzy Matching.

والله الموفق.

المكرم الفاضل الدكتور على الغامدي
نشكرك على اهتمامك وشرحك ولكنني فهمت من سؤال الأخ شهاب أنه يسأل عن كيفية الربط Lankages بين البيانات وبعد قراءة الرد الأخير المقدم من قبلكم جزاك الله خير والمرجع المستخدم وجدتكم تتكلمون عن موضوع Matching ولم يتطرق الرابط لموضوع للسؤال سوى في هذه الأسطر

Linkages
GIS typically links different sets. Suppose you want to know the mortality rate to cancer among children under 10 years of age in each country. If you have one file that contains the number of children in this age group, and another that contains the mortality rate from cancer, you must first combine or link the two data files. Once this is done, you can divide one figure by the other to obtain the desired answer.

والسؤال هو هل Linkages تعني Matching أم أن الأمر التبس على أرجو التوضيح .


كنعان البشي

أخي كنعان حفظه الله

المحاذاة أو المقابلة بين عناصر البيانات Matching هي طريقة برمجية للربط Linkage في داخل نظام إدارة قواعد البيانات. فعند الإستعلام أو التحليل لابد من طريقة برمجية لعمل الربط. فالسؤال من قبل الأخ شهاب كان دقيق جداً، ولأهميته رغبت أن أبين ما أعلم، ويؤسفني أن مراجعي باللغة الإنجليزية، فحبذا لو تكرمتم أخي كنعان بترجمة ما في الرابط كما جاء إقتباسه في ردي السابق من الرابط، مع الشكلين كما ورد في المرجع. لاحظ أن المرجع سهل وواضح وهذا ما أحببت أن أقدمه، ويتحدث عن قضايا أخرى، لكن المطلوب فقط ذلك الجزء الذي وضعته في الرد السابق. وسيكون مثل هذا العمل مفيداً للأعضاء وسيكون مرجعاً للجميع كمعولمة مهمة مختصرة ويمكن أن يضاف إليه باللغة العربية معلومات أخرى، ويوضع في القسم الذي يتحدث عن قواعد البيانات، خاصة وأن المشاركات فيه قليلة جداً.

تحياتي

الدكتور الفاضل على الغامدي
جزاك الله خير على سرعة الرد بس والله ما فهمت المقصود بالمحاذاة والمقابلة كبرمجة لتحقيق عملية الربط بالعكس لقد زادت مشكلة الفهم عندي . بعدين يادكتور ربنا يزيدك من علمه انا مبتدي واتعلم منك أنت أفضل من يوضح ويترجم المقصود . ولا زلت ارجو التوضيح لمفهوم الربط ومفهوم Matching والمفهوم الجديد البرمجة للربط التي جات في جوابك الأخير وما هو الفرق بينها وبين مفهوم Geometry ومفهوم Topology التي نسمع عنها في قواعد البيانات ، يظهر أننا دخلنا في مجموعة من المفاهيم التي تحتاج للضبط وربنا يجعل عملك حسنة في الميزان يارب .

كنعان البشي

أخي كنعان حفظه الله

والله إني مشغول وكنت قد عزمت الأنسحاب أو التقليل من المشاركات بسبب الأعمال التي تتراكم ولكن حبي لكم واستشعاراً لروح التعاون لا أستطيع أن أنزوي طالما أن هناك مجال للمساعدة بما أعلم.

نعم الموضوع كبير، ولهذا نعم هناك حاجة إلى التخصص والقراءة المتواصلة، ولو أقتنيت بعض المراجع الأساسية في النظم الجغرافية ومرجع أو مرجعين في نظم إدارة قواعد البيانات وتابعت الأنترنت لتوفر لك كثير من المعلومات الأساسية في نظم المعلومات الجغرافية ونظم إدارة قواعد البيانات DBMS.
بالنسبة للمحاذاة وهي ترجمة الأخ شهاب وقد أعجبتني ترجمته لمصطلح Matching فهي طريقة برمجية، يعني الطريقة التي صممها المبرمجة بواسطة خوارزمية (نص برمجي يؤدي عمل أو مهمة معينة) Algorithm، لتنفيذ الربط Linkage. فبهذا الأسلوب البرمجي تتم كل العمليات التي نرى البرامج تنفذها لتنفيذ مهام محددة. أما الطبولوجي والذي أطلق عليه التركيب النائي للبيانات المكانية فهي مهمة أخرى لها طرق برمجية أخرى، وتهدف إلى تعريف عناصر البيانات بالنسبة لبعضها البعض، فهي التي تقول للحاسب ترى الظلع أو الخط هذا يقع على يمينه المنطقة كذا وعلى يساره المنطقة كذا، وترى الوصلة هذه من الخط تتصل بالوصلة كذا وتقف عند العقدة كذا، فبدونها لا يكون لدينا GIS، وإنما يكون لدينا شبكة من عناصر البيانات الأساسية (نقطة، خط، مساحة) بما يعرف بالإسباغتي كما في CAD. فالتركيب البنائي هو روح نظام المعلومات الجغرافية، والربط من العمليات الأساسية في نظم إدارة قواعد البيانات، وهي مهمة أو عملية بالطبع مهمة لنظم المعلومات الجغرافية لأن نظم المعلومات الجغرافية تقوم على وتتعامل مع نظم إدارة قواعد البيانات، لتخزين ومعالجة وتحليل البيانات.

بالنسبة للتركيب الهندسي Geometry، فهو - على أي حال- مصطلح عام، ويشير في نظم المعلومات الجغرافية إلى خصائص البيانات الأساسية المكانية المتمثلة في الإحداثيات وطبيعة تكوينها وتركيبها ومعالجتها. فأين تخزن وكيف تخزن وكيف تربط وتعالج؟ في نظم إدارة قواعد البيانات على شكل جداول داخلية، وتتم العمليات عليها بالطرق البرمجية حسب المهام المطلوبة. إن شئت قل هي بيانات مكانية في جداول تمثل الظواهر الجغرافية، وتعرض لنا في أشكال بيانية تصور لنا أو توصل لنا الواقع كما نشاهده، ولولا هذه الإحداثيات لما كان لدينا نظم معلومات جغرافية.

بالنسبة للترجمة، فلو اجتهدت وقمت بترجمة ما قلت مثلاً لأستفدت كثيراً، ولا غنى عن هذه المهمة طالما أنك في هذا المجال، "وحبة حبة" ستجد أنك تجاوزت هذه العقبة الصغيرة، فهي الباب الذي لا بد من فتحة للإنطلاق لما هو أرحب وربما الأهم. وقد يقوم بعض الأعضاء بعمل ذلك، وأنا أشجعكم على الترجـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ــمة ثم الترجمة يا أخواني!

تحياتي وبالتوفيق، وآمل ألا أكون "أدوشتك" والأخوة والأخوات الكرام مرة أخرى.