Skip to content

🗃️ გეოგრაფიული მონაცემთა ბაზები და მონაცემების მართვა (QGIS)

1. 📦 გეოგრაფიული მონაცემთა ბაზები (Geospatial Databases)

გეოგრაფიული მონაცემთა ბაზა წარმოადგენს გეომეტრიული ობიექტების (წერტილი, ხაზი, პოლიგონი) და მათთან დაკავშირებული ატრიბუტული მონაცემების შენახვისა და მართვის სისტემას.

📁 გავრცელებული ფორმატები:

  • GeoPackage (.gpkg) – თანამედროვე და მოქნილი, QGIS-ის ძირითადი ფორმატი. ინახავს ერთ ფაილში რამდენიმე ფენას (vector, raster), სტილებს და ტაბულარულ მონაცემებს.
  • File Geodatabase (.gdb) – ESRI-ს საკუთრება, ArcGIS-ის ძირითადი მონაცემთა ბაზა.
  • Personal Geodatabase (.mdb) – მოძველებული, Microsoft Access-ზე დაფუძნებული.
  • SpatiaLite (.sqlite) – SQLite-ზე დაფუძნებული, გეომონაცემების მხარდაჭერით. კარგად მუშაობს QGIS-ში.
  • GeoJSON (.geojson) – იდეალურია ვებ-რუკებისთვის, იკითხება როგორც ტექსტი.
  • XML (.xml) – მეტამონაცემებისა და გეოსტრუქტურის გადასაცემად.

🔎 იხილე დამატებით: ESRI Technical Paper – Data Management

📌 მონაცემების წყაროები და კორექტირება

🧭 პირველწყაროები GIS მონაცემებისთვის შეიძლება იყოს: - დისტანციური ზონდირების მონაცემები (მაგ. სატელიტები, დრონები) - ფიზიკური სარეგისტრაციო ჩანაწერები (საჯარო რეესტრი) - საველე კვლევები და GPS გაზომვები - საკადასტრო ან სარეგულაციო გეგმები

🔧 მონაცემების გასწორება: - Layer-ის Field Calculator-ით ატრიბუტების კორექტირება - CRS-ის ან პროექციის დადგენა/შეცვლა - დამაკავშირებელი ელემენტების Join და Relate ფუნქციები

2. 🧰 მონაცემების მართვა

🎛️ QGIS-ში:

  • Data Source Manager–ის მეშვეობით შეგიძლიათ დაამატოთ მონაცემები სხვადასხვა წყაროდან: .shp, .gpkg, PostGIS, WFS/WMS.
  • Processing Toolbox–ით შეგიძლიათ მოახდინოთ მონაცემების იმპორტი, ექსპორტი, გაწმენდა, ფილტრაცია.

📐 გეომეტრიის შექმნა:

  • 🟢 წერტილოვანი: სკოლები, სახლები, გაჩერებები
  • 🔵 ხაზოვანი: გზები, მდინარეები, რკინიგზა
  • 🟣 პოლიგონური: ტყეები, ნაკვეთები, სტადიონები

🧹 მონაცემების ოპტიმიზაცია:

  • Delete Layer/Table
  • Vacuum / Compact Database (SpatiaLite/SQLite)
  • Repair Layer Paths – მონაცემების წყაროს დაკარგვის შემთხვევაში (Layer is broken პრობლემა)

3. 📊 ატრიბუტული ცხრილები

  • ყოველი ვექტორული ფენა შეიცავს შესაბამის ატრიბუტულ ცხრილს.
  • შეგიძლიათ დაამატოთ, შეცვალოთ ან გაანგარიშოთ სვეტების მნიშვნელობები (Field Calculator-ის მეშვეობით).
  • სვეტების ტიპები: ტექსტური, რიცხვითი, თარიღი, ბულეანური.

4. 🆔 OBJECTID / Feature ID

  • QGIS-ში ის ცნობილია როგორც FID (Feature ID), ხოლო ArcGIS-ში – OBJECTID.
  • ავტომატურად გენერირდება და უნიკალურია თითოეული ობიექტისთვის.
  • განსხვავდება Shapefile-ის ID-ებისგან, რომლებიც უბრალოდ რიგითი ნომრებია.

5. 🔣 ველებთან მუშაობა და სიმბოლოების მინიჭება

  • დაამატე ახალი სვეტები (Fields): ტექსტური, მთელრიცხვოვანი, ათწილადი.
  • გამოიყენე მოკლე სვეტის სახელები (განსაკუთრებით Shapefile-თან მუშაობისას – მაქსიმუმ 10 სიმბოლო).
  • გამოიყენე სიმბოლოების კატეგორიზაცია: ფერები, ფორმები, სიმბოლოები Categorized, Graduated, Rule-Based.

🛑 რა მოხდება, თუ კატეგორია დაკარგულია? - რუკაზე ზოგი ობიექტი გამოჩნდება default symbol-ით. - ატრიბუტული ცხრილი ვერ ასახავს შინაარსობრივ ჯგუფს.

📍 გამოსავალი: Layer Properties > Symbology – დაამატე ან წაშალე საჭირო კატეგორიები.

6. 🎨 ფენების სტილების შენახვა და დატვირთვა

  • QGIS-ში ფენის სტილის შენახვა: .qml (QGIS Layer Style) ან .sld (OGC Standard).
  • სტილები შეგიძლია გამოიყენო:
  • იმავე პროექტში
  • სხვა პროექტებში ან თანამშრომლებთან გაზიარებისთვის

7. 📏 გეომეტრიის თვისებების დამატება

გეომეტრიული მახასიათებლების დამატება ატრიბუტულ ცხრილში: - X და Y კოორდინატები (Decimal Degrees) - სიგრძე (Length) - ფართობი (Area) - პერიმეტრი (Perimeter)

🔧 გამოიყენე Field Calculator: ```qgis $area / 10000 -- ფართობის გამოთვლა ჰექტარებში length($geometry) -- ხაზის სიგრძე x($geometry), y($geometry) -- კოორდინატები

8. 🎁 რუკების პაკეტირება და გაზიარება QGIS-ში:

გამოიყენე Project > Save to GeoPackage – პროექტის ყველა ფენა ერთ ფაილში

Export > Save As Image/PDF – რუკის გამოსახულება

QGIS Project Package (.qgz) – მთელი პროექტის ფაილი სტილით და მონაცემებით

📘 დასკვნა

გეოგრაფიული მონაცემთა ბაზები და მონაცემების მართვის უნარები აუცილებელია პროფესიონალი GIS მომხმარებლისთვის. QGIS და ArcGIS ორივე გთავაზობენ მრავალმხრივ ინსტრუმენტებს მონაცემების ორგანიზებისთვის, გაწმენდისა და წარდგენისათვის. სტუდენტებმა უნდა იცოდნენ რომელი ფორმატი, მონაცემთა წყარო ან სტრუქტურა რისთვისაა საუკეთესო და როგორ იმოქმედოს თითოეულ შემთხვევაში.